📂 تجربه من از بررسی 101 فرصت شغلی در حوزه علوم داده

✅ این مهارت‌ها در سال 2025 بیشترین تقاضا رو دارن!


👩🏻‍💻 چند وقت پیش داشتم آگهی‌های شغلی علم داده‌ رو تحلیل می‌کردم، یه سری الگوهای جالب دیدم که فکر کردم خیلی می‌تونن کمک‌کننده باشه، (چه برای تازه‌واردها و چه برای حرفه‌ای‌ها) و تصمیم گرفتم این دیتا رو باهاتون به اشتراک بذارم:


🔢 پایتون همچنان پادشاهه!👑


🔎 86% از آگهی‌های شغلی به Python اشاره کرده بودن. (یعنی از هر ۱۰ آگهی، ۸ تا صراحتاً Python رو به‌عنوان مهارت ضروری ذکر کرده بودن!).

▶️ پس اگه هنوز یادگیری علوم داده‌ رو شروع نکردی، اول از همه پایتون رو یاد بگیر!


✏️ تجربه شخصی من؟

📄 من خودم قبل از اینکه اولین پیشنهاد کار علم داده‌م رو بگیرم، با DataCamp پایتون رو یاد گرفتم و خیلی توصیه‌ش می‌کنم! دوره‌اش هم رایگانه.😌👌🏼

📌 منبع یادگیری پیشنهادی من

➖ ➖ ➖ ➖ ➖

🔢 زبان SQL و R هم جز مهارت‌های ضروری هستن!


🔎 62% از موقعیت‌های شغلی SQL رو نیاز داشتن.

🔎 50% از اون‌ها R رو هم ذکر کرده بودن.

✏️ هر جایی که R نیاز داشت، Python هم جزو مهارت‌های مورد نیازش بود. پس حتی اگه R بلد باشی، لازمه Python رو هم یاد بگیری.

✔️ پس اول پایتون یاد بگیر، بعدش برو سراغ SQL و R تا فرصت‌های بیشتری داشته باشی.

➖ ➖ ➖ ➖ ➖

🔢 65% از موقعیت‌ها به یادگیری ماشین اشاره کرده بودن...


💸 ولی جالب اینجاست که هیچ مدل خاصی رو به‌عنوان مهارت ضروری نام نبرده بودن!

✏️ پس چیکار کنیم؟

▶️ به جای اینکه فقط روی مدل‌های پیچیده تمرکز کنی، پایه‌ی آمار و احتمالت رو قوی کن و یادگیری مفاهیم ماشین لرنینگ رو شروع کن.

🔰 آمار، احتمالات، یادگیری نظارت‌شده و غیرنظارت‌ شده، از بخش‌های مهمی هستن که حتما باید روشون مسلط بشی!

➖ ➖ ➖ ➖ ➖

🔢 مهارت‌های نرم هم خیلی مهمن!


✏️ توی اکثر آگهی‌های شغلی، درک کسب‌وکار و مهارت‌های ارتباطی هم به‌ عنوان الزامات اصلی ذکر شده بودن.

❗️ پس فقط کدنویسی کافی نیست! باید بتونی داده‌ها رو به زبون بیزینس تحلیل کنی. اگه نتونی نتایج رو برای تیم محصول یا مدیران توضیح بدی، کارت سخت می‌شه!

👤 من وقتی اولین پیشنهاد کار علم داده رو گرفتم، این کتاب مدیریت محصول رو دو بار خوندم و واقعا بهم کمک کرد!👇

🔗 لینک کتاب پیشنهادی

➖ ➖ ➖ ➖ ➖

🔢 40% از موقعیت‌های شغلی مهارت‌های بصری‌سازی داده رو لازم داشتن!


✏️ ولی جالبه که ابزار خاصی مثل Tableau خیلی کم ذکر شده بود. پس به جای تمرکز روی ابزارها، مفاهیم اصلی Data Viz رو یاد بگیر:

✔️ شناخت مخاطبین و هدفت از بصری سازی (چی برای کارفرما مهمه؟)

✔️ تعریف شاخص‌های کلیدی برای کسب‌وکار

✔️ تبدیل نیازهای مبهم محصول به داشبوردهای کاربردی و قابل‌استفاده

➖ ➖ ➖ ➖ ➖

✔️ نتیجه نهایی:

📣 اگه می‌خوای توی ۲۰۲۵ یه دانشمند داده موفق باشی، پایتون، SQL، مهارت‌های بصری‌سازی و درک بیزینس رو تو اولویتت بذار!


🥵 پایتون ← SQL ← یادگیری ماشین (مفاهیم پایه‌ای) ← درک کسب‌وکار ← بصری‌سازی داده‌ها

🔗 فایل PDF گزارشم



🌐 #علم_داده #DataScience
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
📊 دانشمند داده شوید :
📊 @DataScience_ir
📱 پیج اینستاگرام:
📊 @DataScience_fa