علم داده فرصت‌های شغلی هیجان‌انگیزی ارائه می‌دهد، اما چالش‌های زندگی یک دانشمند داده نیز کم نیستند. یادگیری مداوم، ابهام در تعریف نقش شغلی و بازار کار رقابتی تنها بخشی از این چالش‌ها هستند. اگر می‌خواهید مسیر یک دانشمند داده را انتخاب کنید، باید این چالش‌ها و واقعیت‌های زندگی در این حرفه را در کنار مزایای آن بسنجید. در ادامه به عمق بیشتری از چالش‌های زندگی یک دانشمند داده خواهیم پرداخت.
واقعیت‌های پنهان دانشمند داده بودن
علم داده اغلب به عنوان یک شغل رویایی معرفی می‌شود: حقوق بالا، ساعات کاری منعطف و کاری جذاب که فناوری و خلاقیت را با هم ترکیب می‌کند. این مزایا واقعی هستند، اما روی دیگری هم دارد. مثل هر شغل دیگری، علم داده هم چالش‌های خاص خودش را دارد. از نقش‌های نامشخص گرفته تا بازار کار بسیار رقابتی، مواردی وجود دارد که دانشمندان داده‌ی مشتاق باید از آن‌ها آگاه باشند.
یادگیری پایانی ندارد
علم داده حوزه‌ایست که به سرعت در حال پیشرفت است. تقریباً هر روز تحقیقات، ابزارها و تکنیک‌های جدیدی ارائه می‌شوند. تسلط بر همه چیز غیرممکن است. برای مثال، پلتفرم‌هایی مانند arXiv روزانه ده‌ها مقاله در زمینه‌ی یادگیری ماشین (Machine Learning) منتشر می‌کنند و مرزهای این رشته را گسترش می‌دهند.
یادگیری مداوم می‌تواند هیجان‌انگیز باشد، اما می‌تواند طاقت‌فرسا هم باشد. حتی متخصصان باسابقه هم احساس می‌کنند که فقط بخش کوچکی از این علم را می‌دانند. تخصص در یک زمینه‌ی خاص، مثلاً پیش‌بینی یا بهینه‌سازی، می‌تواند به مدیریت این حجم اطلاعات کمک کند. اما اگر می‌خواهید در تمام جنبه‌های این رشته کاوش کنید، باید به طور مداوم تلاش کنید و نظم داشته باشید تا از قافله عقب نمانید.
ابهام در نقش یک دانشمند داده
برخلاف حرفه‌های شناخته‌شده‌ای مثل حسابداری یا حقوق، نقش یک دانشمند داده معمولاً مرزهای مشخصی ندارد. شرح وظایف می‌تواند از مهندسی داده (Data Engineering) و تحلیل داده (Data Analytics) تا استراتژی کسب و کار و کدنویسی متفاوت باشد. گاهی اوقات ممکن است شما به عنوان تنها فرد فنی در سازمان خود شناخته شوید.
این ابهام هم مزایا و هم معایب خود را دارد. از یک طرف، به شما این امکان را می‌دهد که مهارت‌های متنوعی را یاد بگیرید و جایگاه منحصر به فردی در شرکت داشته باشید. از طرف دیگر، این عدم تمرکز می‌تواند تغییر شغل به نقش‌های دیگر را دشوار کند یا منجر به سوء مدیریت شود. این موضوع به‌خصوص زمانی مشکل‌ساز می‌شود که متخصص داده‌ی دیگری برای راهنمایی شما وجود نداشته باشد.
بازار کار رقابتی و در حال تغییر
ورود به حوزه‌ی علم داده همیشه چالش‌برانگیز بوده است، اما استانداردهای ورود به این حوزه روز به روز بالاتر می‌رود. آن زمان که یک مدرک یا چند پروژه‌ی نمونه برای گرفتن یک کارآموزی یا یک موقعیت شغلی کافی بود، گذشته است. امروزه، برای موفقیت در این حوزه نیاز به تلاش، خلاقیت و پشتکار زیادی دارید.
حتی بعد از پیدا کردن اولین شغل، رقابت کم نمی‌شود. متخصصان باسابقه با بیش از یک دهه تجربه برای موقعیت‌های شغلی بهتر رقابت می‌کنند و پیشرفت شغلی را بسیار رقابتی‌تر می‌کنند. با رشد و بلوغ این رشته، دانشمندان داده باید به‌طور مداوم مهارت‌های خود را به‌روز کنند تا در این بازار رقابتی باقی بمانند.
آینده‌ای نامعلوم
حوزه‌ی علم داده پویا و همیشه در حال تغییر است. برخلاف صنایع سنتی با مسیرهای شغلی قابل پیش‌بینی، روندهای علم داده به سرعت تغییر می‌کنند، گاهی حتی در عرض چند ماه. فناوری‌های جدیدی مثل هوش مصنوعی مولد (GenAI: Generative AI) بر این عدم قطعیت می‌افزایند و ممکن است بعضی از جنبه‌های این نقش را خودکار کنند.
اگرچه این پیشرفت‌ها ممکن است نیاز به دانشمندان داده را به طور کامل از بین نبرند، اما اهمیت سازگاری با تغییرات را بیشتر می‌کنند. این بی‌ثباتی در بلندمدت ممکن است برای بعضی‌ها نگران‌کننده باشد، اما برای کسانی که از تغییر و نوآوری استقبال می‌کنند، هیجان‌انگیز است.
آیا علم داده برای شما مناسب است؟
علم داده بدون شک حوزه‌ای هیجان‌انگیز با پتانسیل بسیار بالایی است. اما برای همه مناسب نیست. اگر از یادگیری مداوم لذت می‌برید، با ابهام مشکلی ندارید و آماده‌ی رقابت در یک بازار پررقابت هستید، این حرفه می‌تواند برای شما مناسب باشد. اما اگر به دنبال ثبات و نقش‌های مشخص هستید، ممکن است حرفه‌های دیگری برای شما رضایت‌بخش‌تر باشند.
در نهایت، آگاهی از این چالش‌ها به شما کمک می‌کند تا تصمیم درستی در مورد اینکه آیا علم داده با اهداف و علایق شما همسو هست یا نه، بگیرید.
اگر به خواندن کامل این مطلب علاقه‌مندید، روی لینک مقابل کلیک کنید: towardsdatascience.com
