فین تک در مقابل علم داده – مقایسه دو صنعت با رشد سریع
در عصر دیجیتال امروزی، داده پادشاه است. بنابراین فین تک و علم داده به عنوان یک دوتایی پویا در حال رشد هستند. با هم، آینده کسب و کارها را تغییر می دهند و فرصت های شغلی استفاده نشده را برای حرفه ای ها باز می کنند تا در صنایع مبتنی بر فناوری تغییر ایجاد کنند. در حالی که هر دو صنعت به طور فزاینده ای به علم داده برای بهبود محصولات و خدمات خود متکی هستند، اما در تمرکز و نیازهای مهارتی متفاوت هستند.
بنابراین، برای مطالعه فین تک (FinTech) و علم داده (Data Science) کدام بهتر است؟
این یک سوال عالی است و هیچ پاسخ آسانی وجود ندارد. هر دو زمینه به سرعت در حال رشد هستند و فرصت های شغلی هیجان انگیزی را ارائه می دهند.
در اینجا نگاه دقیق‌تری به هر رشته داریم تا به شما کمک کند تصمیم بگیرید که کدام یک برای مطالعه فین‌تک یا علم داده مناسب است. متخصصان مشتاق می توانند با آگاهی از تفاوت های بین آنها، مسیری را انتخاب کنند که به بهترین وجه با علایق و اهداف حرفه ای آنها مطابقت دارد.
فین تک یا فناوری مالی (Finance Technology) چیست؟
فین تک ترکیبی از “فناوری مالی (Finance Technology)” است. به استفاده از فناوری برای بهبود و خودکارسازی خدمات مالی اشاره دارد. شرکت‌های فین‌تک از علم داده برای توسعه محصولات و خدمات جدید مانند مشاوران روبو، سیستم‌های تشخیص تقلب، مالی دیجیتال و پلتفرم‌های وام‌دهی دیجیتال استفاده می‌کنند. حوزه های مختلفی مانند پرداخت های موبایلی، بانکداری دیجیتال، فناوری بلاک چین و مدیریت خودکار ثروت را در بر می گیرد. در اینجا برخی از جنبه های کلیدی فین تک وجود دارد که باید در نظر بگیرید:
- تمرکز بر صنعت: کارشناسان فین‌تک در تلاقی امور مالی و فناوری کار می‌کنند و از نوآوری‌های فناوری برای بهبود فرآیندهای مالی، تجربیات مشتری و شمول مالی استفاده می‌کنند.
- الزامات مهارت: موفقیت در فین‌تک به داشتن درک کامل از مفاهیم مالی، دانش نظارتی و فناوری‌های پیشرفته مانند بلاک چین و هوش مصنوعی بستگی دارد.
- چشم انداز شغلی: فین تک طیف گسترده ای از فرصت های شغلی، از جمله نقش در توسعه محصول، تجزیه و تحلیل داده ها، امنیت سایبری، مدیریت ریسک، بازاریابی مالی و کارآفرینی را ارائه می دهد.
اگر به حرفه ای در فین تک علاقه مند هستید، باید مهارت های تحلیلی و حل مسئله قوی داشته باشید. همچنین باید با داده ها و استفاده از نرم افزارهای آماری راحت باشید.
علم داده (Data Science) چیست؟
علم داده رشته مطالعاتی است که به جمع آوری، تجزیه و تحلیل و تفسیر داده ها می پردازد. برای استخراج بینش از داده ها از روش های مختلفی از جمله آمار، یادگیری ماشین و هوش مصنوعی استفاده می کند.
در اینجا چیزی است که باید در مورد علم داده بدانید:
- تخصص تحلیلی: تحلیلگران داده از دانش خود در آمار، برنامه نویسی و یادگیری ماشینی برای تجزیه و تحلیل داده ها، شناسایی روندها و رسیدن به نتایج مبتنی بر داده استفاده می کنند.
- تطبیق پذیری و کاربردها: بخش های متعددی از جمله امور مالی، بهداشت و درمان، تجارت الکترونیک و بازاریابی از علم داده استفاده می کنند. دانشمندان داده بینش و راه حل هایی را برای چالش های پیچیده به منظور بهبود عملیات و نتایج کسب و کار ارائه می دهند.
- الزامات مهارت: برای یک حرفه موفق در زبان های برنامه نویسی علم داده (مانند پایتون یا R)، تجزیه و تحلیل آماری، روش های یادگیری ماشین و ابزارهای دستکاری داده ها مورد نیاز است.
- چشم انداز شغلی: دانشمندان داده طیف گسترده ای از گزینه های شغلی، از جمله موقعیت هایی به عنوان دانشمندان پژوهشی، تحلیلگران داده، مهندسان داده، و مهندسان یادگیری ماشین دارند.
با توجه به نکات زیر، اگر می‌خواهید در علم داده به دنبال شغلی باشید، می‌توانید تصمیم بگیرید. زیرا به مهارت های ریاضی و برنامه نویسی قوی نیاز دارد. همچنین باید بتوانید انتقادی و خلاقانه فکر کنید.
فین تک یا علم داده کدام رشته بهتر است؟
پاسخ به این سوال واقعاً به علایق و مهارت های فردی شما بستگی دارد. اگر به صنعت خدمات مالی علاقه مند هستید و می خواهید از علم داده برای بهبود خدمات مالی استفاده کنید، ممکن است فین تک برای شما مناسب باشد. علاوه بر این، به شما امکان دسترسی به طیف گسترده‌ای از فرصت‌های شغلی، از جمله علم داده به غیر از امور مالی را می‌دهد.
اگر به حوزه تجزیه و تحلیل داده‌ها علاقه دارید و می‌خواهید در صنایع مختلف کار کنید، علم داده می‌تواند مناسب‌تر باشد.
در نهایت، بهترین راه برای تصمیم گیری در مورد اینکه کدام رشته برای شما مناسب است این است که هر دوی آنها را بررسی کنید و ببینید به کدام یک علاقه بیشتری دارید.
برای خرید لایسنس نرم افزار Tableau ، می‌توانید از خدمات ما استفاده نموده و درخواست خود را از طریق فرم زیر ثبت نمایید.
بدون دیدگاه