عالم البيانات

يمكن أن يساعدك الدليل الوظيفي لعالم البيانات في BrainStation على اتخاذ الخطوات الأولى نحو مهنة مربحة في علم البيانات. تابع القراءة للحصول على نظرة عامة على مجال علم البيانات ، بالإضافة إلى الدور الوظيفي لعالم البيانات.

كن عالم بيانات

تحدث إلى مستشار التعلم لمعرفة المزيد حول الكيفية التي يمكن أن تساعدك بها المعسكرات التمهيدية والدورات التدريبية في أن تصبح عالم بيانات.

بالنقر فوق إرسال ، فإنك تقبل شروط .

إرسال

تعذر الإرسال! قم بتحديث الصفحة وحاول مرة أخرى؟

تعرف على المزيد حول المعسكر التدريبي لعلوم البيانات

شكرًا لك!

سنكون على اتصال قريبا.

عرض صفحة المعسكر التدريبي لعلوم البيانات

ما هو عالم البيانات؟

يجمع علماء البيانات وينظمون ويحللون مجموعات كبيرة من البيانات الضخمة - البيانات المنظمة وغير المهيكلة - لإنشاء حلول وخطط أعمال قائمة على البيانات قابلة للتنفيذ للشركات والمؤسسات الأخرى. بدمج الإحساس بالرياضيات وعلوم الكمبيوتر والأعمال ، يحتاج علماء البيانات إلى امتلاك كل من المهارات التقنية لمعالجة البيانات الضخمة وتحليلها وفطنة العمل لاكتشاف رؤى قابلة للتنفيذ مخبأة في تلك البيانات.

علم البيانات مقابل التنقيب في البيانات

هناك بعض الاختلافات بين علم البيانات والتنقيب في البيانات. دعونا نلقي نظرة فاحصة:

علم البيانات

• هو مجال واسع يميل إلى تضمين التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي والتحليلات السببية التنبؤية والتحليلات الوصفية
• يتعامل مع جميع أنواع البيانات ، بما في ذلك البيانات المنظمة وغير المنظمة
• يهدف إلى بناء منتجات تتمحور حول البيانات واتخاذ قرارات تستند إلى البيانات
• يركز على الدراسة العلمية للبيانات والنمط

بيانات التعدين

• هي مجموعة فرعية من علم البيانات تتضمن تنظيف البيانات والتحليل الإحصائي والتعرف على الأنماط ، وتتضمن أحيانًا تصور البيانات والتعلم الآلي وتحويل البيانات
• يتعامل بشكل أساسي مع البيانات المنظمة ، وليس البيانات غير المهيكلة
• يهدف إلى أخذ البيانات من مصادر مختلفة وجعلها قابلة للاستخدام
• يركز على الممارسات التجارية

ماذا يفعل عالم البيانات؟

يقوم عالم البيانات بتحليل مجموعات البيانات الضخمة لاكتشاف الأنماط والاتجاهات التي تؤدي إلى رؤى تجارية قابلة للتنفيذ وتساعد المؤسسات على حل المشكلات المعقدة أو تحديد فرص الإيرادات والنمو. يمكن لعالم البيانات العمل في كل مجال تقريبًا ويجب أن يكون بارعًا في التعامل مع مجموعات البيانات المنظمة وغير المنظمة. إنها وظيفة متعددة التخصصات ، ولكي تصبح عالم بيانات ، يجب أن تمتلك فهمًا للرياضيات وعلوم الكمبيوتر والأعمال والاتصالات لأداء وظيفتك بفعالية.

على الرغم من أن واجبات ومسؤوليات الوظيفة المحددة لعالم البيانات ستختلف اختلافًا كبيرًا اعتمادًا على الصناعة والموقع والمنظمة ، فإن معظم أدوار عالم البيانات ستشمل مجالات المسؤولية التالية:

بحث

يحتاج عالم البيانات إلى فهم الفرص ونقاط الألم الخاصة بكل من الصناعة والشركة الفردية.

تجهيز البيانات

قبل العثور على أي رؤى قيمة ، يجب على عالم البيانات تحديد مجموعات البيانات المفيدة وذات الصلة قبل جمع البيانات المنظمة وغير المنظمة واستخراجها وتنظيفها وتطبيقها من مجموعة متنوعة من المصادر.

إنشاء النماذج والخوارزميات

باستخدام التعلم الآلي ومبادئ الذكاء الاصطناعي ، يجب أن يكون عالم البيانات قادرًا على إنشاء وتطبيق الخوارزميات اللازمة لتنفيذ أدوات الأتمتة.

تحليل البيانات

من المهم لعالم البيانات أن يكون قادرًا على تحليل بياناته بسرعة لتحديد الأنماط والاتجاهات والفرص.

التصور والاتصال

يجب أن يكون عالم البيانات قادرًا على سرد القصص المكتشفة من خلال البيانات عن طريق إنشاء وتنظيم لوحات معلومات وتصورات جذابة من الناحية الجمالية ، مع امتلاك مهارات الاتصال أيضًا لإقناع أصحاب المصلحة وأعضاء الفريق الآخرين بأن النتائج الواردة في البيانات تستحق العمل عليها.

وجد أحدث استطلاع للمهارات الرقمية أجرته BrainStation أن محترفي البيانات أمضوا معظم وقتهم في مناقشة البيانات وتنظيفها. خلص المستجيبون أيضًا إلى أن هدف عملهم غالبًا هو تحسين النظام الأساسي أو المنتج أو النظام الحالي (45 بالمائة) ، أو تطوير أنظمة جديدة (42 بالمائة).

أنواع علوم البيانات

يشتمل المجال الأوسع لعلوم البيانات على العديد من التخصصات المختلفة ، بما في ذلك:

هندسة البيانات

تصميم وبناء وتحسين وصيانة وإدارة البنية التحتية التي تدعم البيانات بالإضافة إلى تدفق البيانات في جميع أنحاء المؤسسة.

تحضير البيانات

تنظيف البيانات وتحويلها.

بيانات التعدين

استخراج (وأحيانًا تنظيف وتحويل) البيانات القابلة للاستخدام من مجموعة بيانات أكبر.

التحليلات التنبؤية

استخدام البيانات والخوارزميات وتقنيات التعلم الآلي لتحليل احتمالية النتائج المستقبلية المحتملة المختلفة بناءً على تحليل البيانات.

التعلم الالي

أتمتة بناء النموذج التحليلي في عملية تحليل البيانات للتعلم من البيانات واكتشاف الأنماط وتمكين الأنظمة من اتخاذ القرارات دون تدخل بشري كبير.

عرض مرئي للمعلومات

استخدام العناصر المرئية (بما في ذلك الرسوم البيانية والخرائط والمخططات) لتوضيح الرؤى الموجودة في البيانات بطريقة يسهل الوصول إليها حتى يتمكن الجمهور من فهم الاتجاهات والقيم المتطرفة والأنماط الموجودة في البيانات.

فوائد علم البيانات

تكرس الشركات في جميع الصناعات في جميع أنحاء العالم المزيد والمزيد من المال والوقت والاهتمام لعلوم البيانات وتتطلع إلى إضافة عالم بيانات إلى فريقها. تُظهر الأبحاث أن الشركات التي تتبنى حقًا عملية صنع القرار القائمة على البيانات تكون أكثر إنتاجية وربحية وكفاءة من المنافسة.

يعد علم البيانات أمرًا ضروريًا لمساعدة المؤسسات على تحديد المشكلات والفرص الصحيحة مع المساعدة في تكوين صورة واضحة عن سلوك واحتياجات العميل والعميل ، وأداء الموظف والمنتج ، والقضايا المستقبلية المحتملة.

يمكن أن يساعد علم البيانات الشركات على:

• اتخذ قرارات أفضل
• تعرف على المزيد حول العملاء والعملاء
• استفد من الاتجاهات
• توقع المستقبل

كيف يمكن لعلم البيانات تحسين القيمة للشركة؟

علم البيانات هو استثمار شائع بشكل متزايد للشركات لأن عائد الاستثمار المحتمل لإطلاق قيمة البيانات الضخمة ضخم. يعد علم البيانات استثمارًا مفيدًا للأسباب التالية:

يزيل التخمين ويوفر رؤى قابلة للتنفيذ.تتخذ الشركات قرارات أفضل مدعومة بالبيانات والأدلة الكمية.تفهم الشركات مكانها في السوق بشكل أفضل.سيساعد علم البيانات الشركات على تحليل المنافسة ، واستكشاف الأمثلة التاريخية ، وتقديم توصيات قائمة على الأرقام.يمكن الاستفادة منه لتحديد أفضل المواهب.يكمن في البيانات الضخمة الكثير من الأفكار حول الإنتاجية وكفاءة الموظفين والأداء العام. يمكن أيضًا استخدام البيانات لتوظيف المواهب وتدريبها.ستتعرف على كل شيء عن الجمهور المستهدف أو العميل أو المستهلك.يقوم الجميع بتوليد البيانات وجمعها الآن ، والشركات التي لا تستثمر بشكل صحيح في علم البيانات تقوم ببساطة بجمع بيانات أكثر مما تعرف ماذا تفعل به. تعتبر الإحصاءات المتعلقة بسلوك وأولويات وتفضيلات العملاء أو العملاء السابقين أو المحتملين لا تقدر بثمن ، وهم ببساطة ينتظرون اكتشاف عالم بيانات مؤهل.

رواتب علماء البيانات

في حين أن رواتب علماء البيانات تختلف اختلافًا كبيرًا حسب المنطقة والصناعة ، فإن متوسط ​​الراتب لعالم البيانات في الولايات المتحدة يبلغ من 96000 دولار إلى 113000 دولار ، اعتمادًا على المصدر. يمكن لكبير علماء البيانات أن يجلب ما يقرب من 130،000 دولار في المتوسط.

الطلب على علماء البيانات

يتزايد الطلب على علماء البيانات ونقص العرض في جميع الصناعات تقريبًا. وجد تقرير صادر عن Deloitte Access Economics أن 76 بالمائة من الشركات تخطط لزيادة الإنفاق خلال السنوات القادمة على قدرات تحليل البيانات ، بينما توقعت شركة IBM زيادة بنسبة 28 بالمائة في الطلب على علوم البيانات في بداية العقد.

توقع مكتب إحصاءات العمل الأمريكي نموًا بنسبة 31 بالمائة في علم البيانات على مدى السنوات العشر القادمة. وفي الوقت نفسه ، وجد تقرير الأسواق والأسواق أنه من المتوقع أن ينمو السوق العالمي للبيانات الضخمة إلى 229.4 مليار دولار بحلول عام 2025 ، مع نمو منصة علوم البيانات بنسبة 30 في المائة بحلول عام 2024.

في كل مكان في العالم ، على ما يبدو ، من المتوقع أن تزداد الاستثمارات في علوم البيانات ، وبالتالي ، الطلب على علماء البيانات.

ما الأدوات التي يستخدمها علماء البيانات؟

يستخدم علماء البيانات مجموعة متنوعة من الأدوات والبرامج المختلفة للأنشطة بما في ذلك تحليل البيانات وتنظيف البيانات وإنشاء التمثيلات المرئية.

Python هي أفضل لغة برمجة لعلماء البيانات الذين تم استطلاع رأيهم في BrainStation Digital Skills Survey. لغة برمجة للأغراض العامة ، Python مفيدة لتطبيقات معالجة اللغة الوطنية وتحليل البيانات. غالبًا ما يستخدم R أيضًا لتحليل البيانات واستخراج البيانات. من أجل الطحن الثقيل للأرقام ، تحظى الأدوات المستندة إلى Hadoop مثل Hive بشعبية. للتعلم الآلي ، قد يختار علماء البيانات من بين مجموعة واسعة من الأدوات بما في ذلك h2o.ai و TensorFlow و Apache Mahout و Accord.Net. تعد أدوات التمثيل المرئي أيضًا جزءًا مهمًا من ترسانة عالم البيانات. تساعد برامج مثل Tableau و PowerBI و Bokeh و Plotly و Infogram علماء البيانات على إنشاء مخططات جذابة بصريًا وخرائط حرارية ورسومات ومخططات مبعثرة والمزيد.

يجب أن يكون علماء البيانات مرتاحين للغاية مع كل من SQL (المستخدمة عبر مجموعة من الأنظمة الأساسية ، بما في ذلك MySQL و Microsoft SQL و Oracle) وبرامج جداول البيانات (عادةً Excel).

ما المهارات التي يحتاجها علماء البيانات؟

هناك عدد من المهارات التي يجب على جميع علماء البيانات الطموحين تطويرها ، بما في ذلك:

اكسل.الأداة الأكثر استخدامًا لـ 66 بالمائة من محترفي البيانات الذين شملهم استطلاع BrainStation للمهارات الرقمية ، لا يزال Excel مهمًا لعلماء البيانات.SQL.لغة الاستعلام هذه لا غنى عنها في إدارة قواعد البيانات ويستخدمها ما يقرب من نصف المستجيبين للبيانات.البرمجة الإحصائية.يتم استخدام Python و R بشكل شائع من قبل علماء البيانات لإجراء الاختبارات وإنشاء النماذج وإجراء تحليلات لمجموعات البيانات الكبيرة.عرض مرئي للمعلومات.تساعد أدوات مثل Tableau و Plotly و Bokeh و PowerBl و Matplotlib علماء البيانات في إنشاء تمثيلات مرئية مقنعة ويمكن الوصول إليها لنتائجهم.

المسارات الوظيفية لعالم البيانات

كمهنة جديدة نسبيًا ، فإن المسارات الوظيفية لعالم البيانات ليست مكتوبة على الحجر ، والعديد من الناس يجدون طريقهم إلى علم البيانات من خلفيات في علوم الكمبيوتر وتكنولوجيا المعلومات والرياضيات والأعمال. لكن المحاور الأربعة الرئيسية للمسار الوظيفي لعالم البيانات هي البيانات والهندسة والأعمال والمنتج بشكل عام. تتطلب العديد من الأدوار متعددة التخصصات في علم البيانات التمكن من العديد من هذه المجالات أو كلها.

يحتل الأشخاص الذين يعملون في علم البيانات موقع الصدارة في التغييرات التكنولوجية التي ستؤثر بشكل أكبر على المستقبل. نظرًا لأن علم البيانات يمكن أن يساهم في التقدم في كل مجال آخر تقريبًا ، فإن علماء البيانات في وضع يسمح لهم بإجراء مزيد من البحث في كل شيء بدءًا من التمويل والتجارة إلى الإحصائيات الاكتوارية والطاقة الخضراء وعلم الأوبئة والطب والمستحضرات الصيدلانية والاتصالات السلكية واللاسلكية - القائمة لا حصر لها تقريبًا. تتاجر كل صناعة بأنواعها المختلفة من البيانات ، وتستفيد منها بطرق مختلفة للوصول إلى أهداف مختلفة. أينما يحدث ذلك ، يمكن لعلماء البيانات توجيه عملية صنع القرار بشكل أفضل ، سواء كان ذلك في تطوير المنتجات أو تحليل السوق أو إدارة علاقات العملاء أو الموارد البشرية أو أي شيء آخر تمامًا.

لا يقتصر الأمر على تطبيقات علم البيانات واسعة النطاق ، وتتطرق إلى العديد من القطاعات المختلفة ، ولكن هناك أيضًا أنواع مختلفة من علم البيانات. ما تشترك فيه كل هذه الأنشطة هو أنها تحاول جميعًا تحويل البيانات إلى معرفة. بتعبير أدق ، يستخدم علماء البيانات نهجًا منهجيًا لتنظيم وتحليل البيانات الخام لتحديد الأنماط التي يمكن من خلالها تحديد المعلومات المفيدة أو الاستدلال عليها.

نظرًا لنطاق تأثيرها ، فلا عجب أن يشغل علماء البيانات مناصب شديدة التأثير - ومطلوبة بشدة. في حين أن الطريق إلى أن تصبح عالم بيانات قد يكون صعبًا ، إلا أن هناك الآن المزيد من الموارد لعلماء البيانات الطموحين أكثر من أي وقت مضى ، والمزيد من الفرص لهم لبناء نوع المهنة التي يريدونها.

ولكن بالنسبة لجميع الطرق التي يمكن لعلماء البيانات من خلالها المساهمة في الصناعات المختلفة ، وجميع المسارات الوظيفية المختلفة التي يمكن لعالم البيانات اتباعها ، يمكن تقسيم أنواع العمل الذي يقومون به إلى عدة فئات رئيسية. لا تتناسب جميع علوم البيانات بدقة مع هذه المجموعات ، خاصةً في طليعة علوم الكمبيوتر ، حيث يتم كسر أرضية جديدة باستمرار - ولكنها ستعطيك فكرة عن الطرق التي يحول بها علماء البيانات البيانات إلى نظرة ثاقبة.

إحصائيات

في قلب علم البيانات ، الإحصاء هو مجال الرياضيات الذي يصف الخصائص المختلفة لمجموعة البيانات ، سواء كانت أرقامًا أو كلمات أو صورًا أو نوعًا آخر من المعلومات القابلة للقياس. تركز الكثير من الإحصائيات على تحديد ووصف ما هو موجود ببساطة - لا سيما مع مجموعات البيانات الكبيرة جدًا ، فإن مجرد معرفة ما تتضمنه المعلومات وما لا تتضمنه يعد مهمة في حد ذاتها. في مجال علم البيانات ، يُطلق على هذا غالبًا التحليلات الوصفية. ولكن يمكن أن تذهب الإحصائيات إلى أبعد من ذلك ، حيث تختبر لمعرفة ما إذا كانت افتراضاتك حول ما هو موجود في البيانات صحيحة ، أو إذا كانت صحيحة ، ما إذا كانت مهمة أو مفيدة. لا يمكن أن يشمل ذلك فحص البيانات فحسب ، بل أيضًا معالجتها لاستخلاص ميزاتها البارزة. هناك العديد من الطرق المختلفة للقيام بذلك - الانحدار الخطي ، والانحدار اللوجستي والتحليل التمييزي ، والطرق المختلفة لأخذ العينات ، وما إلى ذلك - ولكن في النهاية ، كل من هذه الأساليب تدور حول فهم ميزات مجموعة من البيانات ، ومدى دقة هذه الميزات تعكس بعض الحقيقة ذات المغزى عن العالم الذي يتوافقون معه.

تحليل البيانات

بينما يتم بناؤه على أساس الإحصائيات ، فإن تحليل البيانات يذهب أبعد قليلاً ، من حيث فهم السببية ، والتصور ، ونقل النتائج إلى الآخرين. إذا تم تعيين الإحصائيات لتحديد ماذا ومتى من مجموعة البيانات ، فإن تحليل البيانات يحاول تحديد سبب وكيفية ذلك. يقوم محللو البيانات بذلك عن طريق تنظيف البيانات وتلخيصها وتحويلها ونمذجةها واختبارها. كما ذكر أعلاه ، لا يقتصر هذا التحليل على الأرقام وحدها. بينما يستخدم الكثير من تحليل البيانات البيانات الرقمية ، فمن الممكن أيضًا إجراء تحليل لأنواع أخرى من البيانات أيضًا - تعليقات العملاء المكتوبة ، على سبيل المثال ، أو منشورات الوسائط الاجتماعية ، أو حتى الصور والصوت والفيديو.

يتمثل أحد الأهداف الرئيسية لمحللي البيانات في فهم العلاقة السببية ، والتي يمكن استخدامها بعد ذلك لفهم الاتجاهات والتنبؤ بها عبر مجموعة واسعة من التطبيقات. في التحليل التشخيصي ، يبحث محللو البيانات عن الارتباطات التي تشير إلى السبب والنتيجة ، والتي يمكن بدورها استخدام البصيرة للمساعدة في تعديل النتائج. يبحث التحليل التنبئي بالمثل عن الأنماط ، ولكنه يوسعها بعد ذلك أكثر ، ويستقرئ مساراتها بما يتجاوز البيانات المعروفة للمساعدة في التنبؤ بكيفية حدوث الأحداث غير المقاسة أو الافتراضية - بما في ذلك الأحداث المستقبلية -. تم إعداد أكثر أشكال تحليل البيانات تقدمًا لتقديم إرشادات بشأن قرارات محددة من خلال نمذجة والتنبؤ بنتائج الخيارات المختلفة لتحديد مسار العمل الأكثر ملاءمة.

الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي

يعد الذكاء الاصطناعي ، وبشكل أكثر تحديدًا ، التعلم الآلي أحد التطورات العظيمة التي تحدث حاليًا في علم البيانات - والتي من المقرر أن تمارس تأثيرًا هائلاً في المستقبل. باختصار ، يتضمن التعلم الآلي تدريب جهاز كمبيوتر على أداء المهام التي نعتقد عادةً أنها تتطلب شكلاً من أشكال الذكاء أو الحكم ، مثل القدرة على تحديد الأشياء في الصورة. يتم تحقيق ذلك عادةً من خلال تزويدها بأمثلة وفيرة لنوع التحديد الذي تقوم بتدريب الشبكة على اتخاذه. كما تتخيل ، يتطلب هذا رزماً من البيانات (المهيكلة عادة) والقدرة على جعل الكمبيوتر يفهم تلك البيانات. مهارات الإحصاء القوية ومهارات البرمجة أمر لا بد منه.

تعتبر التأثيرات المفيدة للتعلم الآلي غير محدودة فعليًا ، ولكن أولاً وقبل كل شيء هو القدرة على أداء المهام المعقدة أو المطولة بشكل أسرع من أي شخص آخر ، مثل تحديد بصمة إصبع معينة من داخل مستودع يضم ملايين الصور ، أو الإسناد الترافقي عشرات المتغيرات في آلاف الملفات الطبية لتحديد الارتباطات التي قد تقدم أدلة على أسباب المرض. باستخدام بيانات كافية ، يمكن لخبراء التعلم الآلي حتى تدريب الشبكات العصبية لإنتاج صور أصلية ، واستخلاص رؤى ذات مغزى من مجموعات ضخمة من النصوص المكتوبة ، ووضع تنبؤات حول اتجاهات الإنفاق المستقبلية أو أحداث السوق الأخرى ، وتخصيص الموارد التي تعتمد على التوزيع المعقد للغاية ، مثل الطاقة بأقصى قدر من الكفاءة. فائدة استخدام التعلم الآلي لأداء هذه المهام ، على عكس الأشكال الأخرى من الأتمتة ، هو أن الذكاء الاصطناعي غير الخاضع للإشراف. يمكن للنظام التعلم والتحسين تلقائيًا بمرور الوقت - حتى بدون برمجة جديدة.

ذكاء الأعمال

كما قد تكون خمنت من الإشارة السابقة إلى أحداث السوق ، فإن عالم الأعمال والتمويل هو أحد الأماكن التي أحدث فيها التعلم الآلي أحد آثاره الأولى والأكثر عمقًا. بفضل الكم الهائل من البيانات الرقمية المتاحة - قواعد بيانات التسويق ، والاستطلاعات ، والمعلومات المصرفية ، وأرقام المبيعات ، وما إلى ذلك ، ومعظمها منظم للغاية ويسهل العمل معه نسبيًا - يستطيع علماء البيانات استخدام الإحصائيات ، وتحليل البيانات ، و التعلم الآلي لاستخراج رؤى حول جوانب لا تعد ولا تحصى من عالم الأعمال ، وتوجيه عملية صنع القرار وتحسين النتائج ، لدرجة أن ذكاء الأعمال أصبح مجالًا لعلوم البيانات في حد ذاته.

في كثير من الأحيان ، لا يبحث مطورو ذكاء الأعمال ببساطة في أي بيانات متاحة لمعرفة ما يمكنهم اكتشافه ؛ إنهم يتابعون بشكل استباقي جمع البيانات ويطورون تقنيات ومنتجات للإجابة على أسئلة محددة والوصول إلى أهداف محددة. وبهذا المعنى ، يعد مطورو ومحللو ذكاء الأعمال ضروريين للتطوير الاستراتيجي في عالم الأعمال والتمويل - حيث يساعدون القيادة على اتخاذ قرارات أفضل وجعلها أسرع ، وفهم السوق لتحديد الفرص والتحديات التجارية ، وتحسين الكفاءة العامة لـ أنظمة وعمليات الأعمال التجارية ، وكل ذلك مع الهدف الشامل المتمثل في تحقيق ميزة تنافسية وزيادة الأرباح.

هندسة البيانات

يشتمل المجال الرئيسي الأخير للدراسة الذي يعمل فيه علماء البيانات غالبًا على مجموعة كاملة من المسميات الوظيفية المختلفة - مهندس البيانات أو مهندس النظم أو مهندس التطبيقات أو مهندس البيانات أو مهندس المؤسسة أو مهندس البنية التحتية ، على سبيل المثال لا الحصر. كل من هذه الأدوار لديها مجموعة من المسؤوليات الخاصة به ، مع تطوير بعض البرامج ، والبعض الآخر يصمم أنظمة تكنولوجيا المعلومات ، والبعض الآخر لا يزال يوائم الهيكل الداخلي للشركة والعمليات مع التكنولوجيا التي تستخدمها لمتابعة استراتيجيات أعمالها. ما يربطهم جميعًا هو أن علماء البيانات الذين يعملون في هذا المجال يطبقون تكنولوجيا البيانات والمعلومات لإنشاء أو تحسين الأنظمة مع وضع وظيفة معينة في الاعتبار.

مهندس التطبيقات ، على سبيل المثال ، يلاحظ كيف تستخدم شركة أو مؤسسة أخرى حلولًا تكنولوجية محددة ، ثم يصمم ويطور التطبيقات (بما في ذلك البرامج أو البنية التحتية لتكنولوجيا المعلومات) لتحسين الأداء. يقوم مهندس البيانات بتطوير التطبيقات بالمثل - في هذه الحالة ، حلول لتخزين البيانات وإدارتها وتحليلها. قد يطور مهندس البنية التحتية الحلول الشاملة التي تستخدمها الشركة لإجراء الأعمال اليومية للتأكد من أن هذه الحلول تفي بمتطلبات نظام الشركة ، سواء كان ذلك في وضع عدم الاتصال أو في السحابة. يركز مهندسو البيانات ، من جانبهم ، على معالجة البيانات ، وتصميم وتنفيذ خطوط أنابيب البيانات التي تجمع بيانات المؤسسة وتنظمها وتخزنها وتسترجعها وتعالجها. بعبارة أخرى ، فإن السمة المميزة لهذه الفئة الواسعة من علم البيانات هي أنها تتضمن تصميم وبناء الأشياء: الأنظمة والهياكل والعمليات التي يتم من خلالها تنفيذ علم البيانات.

ما هي وظائف علوم البيانات الأكثر طلبًا؟

علم البيانات بشكل عام هو مهارة مطلوبة بشدة ، لذلك هناك العديد من الفرص التي يمكن العثور عليها في كل مجال وتخصص في المجال. في الواقع ، في عام 2019 ، أدرج موقع LinkedIn عالم البيانات باعتباره الوظيفة الواعدة لهذا العام ، وتوقع QuantHub نقصًا حادًا في علماء البيانات المؤهلين في العام المقبل.

الكلمة الأساسية هنا مؤهلة. في كثير من الأحيان ، تكون المتطلبات الفنية التي يجب على عالم البيانات تلبيتها محددة للغاية بحيث قد يستغرق الأمر بضع سنوات من الخبرة في العمل في الصناعة لبناء النطاق الضروري من الكفاءات ، بدءًا من اختصاصي عام ، ثم إضافة المزيد والمزيد من القدرات والقدرات ببطء إلى مجموعة مهاراتهم.

هذه ليست سوى عدد قليل من الطرق الأكثر شيوعًا التي يمكن لعلماء البيانات القيام بذلك - هناك العديد من المسارات الوظيفية المحتملة مثل علماء البيانات ، ولكن في كل حالة ، يعتمد التقدم الوظيفي على اكتساب مهارات وخبرات جديدة بمرور الوقت.

محلل بيانات

كما يوحي الاسم ، يقوم محللو البيانات بتحليل البيانات - لكن هذا العنوان المختصر لا يلتقط سوى جزء صغير مما يمكن لمحللي البيانات تحقيقه بالفعل. لسبب واحد ، نادرًا ما تبدأ البيانات في نموذج سهل الاستخدام ، وعادة ما يكون محللو البيانات مسؤولون عن تحديد نوع البيانات المطلوبة ، وجمعها وتجميعها ، ثم تنظيفها وتنظيمها - وتحويلها إلى أكثر شكل قابل للاستخدام ، وتحديد ما تحتويه مجموعة البيانات بالفعل ، وإزالة البيانات التالفة ، وتقييم دقتها. ثم هناك التحليل نفسه - باستخدام تقنيات مختلفة لفحص البيانات ووضع نماذج لها ، والبحث عن الأنماط ، واستخلاص المعنى من تلك الأنماط ، واستقراءها أو نمذجتها. أخيرًا ، يتيح محللو البيانات رؤيتهم للآخرين من خلال تقديم البيانات في لوحة معلومات أو قاعدة بيانات يمكن للأشخاص الآخرين الوصول إليها ، وإبلاغ نتائجهم للآخرين عبر العروض التقديمية والمستندات المكتوبة والمخططات والرسوم البيانية والتصورات الأخرى.

المسار الوظيفي لمحلل البيانات

محلل البيانات هو نقطة دخول ممتازة إلى عالم علوم البيانات ؛ يمكن أن يكون منصبًا مبتدئًا ، اعتمادًا على مستوى الخبرة المطلوبة. عادةً ما يدخل محللو البيانات الجدد إلى المجال مباشرةً من المدرسة - بدرجة في الإحصاء أو الرياضيات أو علوم الكمبيوتر أو ما شابه - أو ينتقلون إلى تحليل البيانات من مجال ذي صلة مثل الأعمال أو الاقتصاد أو حتى العلوم الاجتماعية ، عادةً عن طريق ترقية المهارات في منتصف الحياة المهنية من خلال معسكر تدريب لتحليل البيانات أو برنامج شهادة مماثل.

ولكن سواء كانوا من الخريجين الجدد أو محترفين متمرسين يقومون بإجراء تغيير في منتصف حياتهم المهنية ، يبدأ علماء البيانات الجدد عادةً بتنفيذ مهام روتينية مثل اكتساب البيانات ومعالجتها بلغة مثل R أو SQL ، وبناء قواعد البيانات ، وإجراء التحليل الأساسي ، وإنشاء تصورات باستخدام برامج مثل Tableau. لن يحتاج كل محلل بيانات إلى معرفة كيفية القيام بكل هذه الأشياء - يمكن أن يكون هناك تخصص ، حتى في منصب صغير - ولكن يجب أن تكون قادرًا على أداء كل هذه المهام إذا كنت تأمل في التقدم في حياتك المهنية. المرونة هي رصيد كبير في هذه المرحلة المبكرة.

تعتمد كيفية تقدمك كمحلل بيانات إلى حد ما على الصناعة التي تعمل فيها - التسويق ، على سبيل المثال ، أو التمويل. اعتمادًا على القطاع ونوع العمل الذي تقوم به ، يمكنك اختيار التخصص في البرمجة بلغة Python أو R ، أو أن تصبح محترفًا في تنظيف البيانات ، أو التركيز فقط على بناء نماذج إحصائية معقدة أو إنشاء صور مرئية جميلة ؛ من ناحية أخرى ، يمكنك أيضًا اختيار تعلم القليل من كل شيء ، وإعدادك لتولي منصب قيادي وأنت تتولى منصب كبير محللي البيانات. مع خبرة واسعة وعميقة بما فيه الكفاية ، يستعد كبير محللي البيانات لتولي دور قيادي يشرف على فريق من محللي البيانات الآخرين ، ليصبح في نهاية المطاف مدير قسم أو مدير. من خلال التدريب على المهارات الإضافية ، يكون محللو البيانات أيضًا في وضع قوي للانتقال إلى منصب أكثر تقدمًا كعالم بيانات.

عالم البيانات

يمكن لعلماء البيانات المناسبين عادةً القيام بكل الأشياء التي يمكن لمحللي البيانات القيام بها ، بالإضافة إلى بعض الأشياء الأخرى إلى جانب ذلك - في الواقع ، مع التدريب والخبرة المناسبين ، قد يتقدم محلل البيانات في النهاية إلى منصب عالم البيانات. لذا ، نعم ، يجب أن يكون علماء البيانات قادرين على اكتساب البيانات وتنظيفها ومعالجتها وتخزينها وتحليلها - ولكن أيضًا لفهم الأساليب المختلفة للتعلم الآلي والعمل معها ، وأن يكونوا قادرين على البرمجة بلغة Python أو R أو لغة برمجة إحصائية مماثلة بناء وتقييم نماذج أكثر تقدما.

المسار الوظيفي لعالم البيانات

يدخل العديد من الأشخاص إلى هذا المجال كمحللي بيانات قبل اكتساب الخبرة والمهارات الإضافية المطلوبة لتسمية أنفسهم علماء البيانات. بعد ذلك ، من عالم البيانات المبتدئ ، فإن الخطوة التالية هي عادةً كبير علماء البيانات - على الرغم من أن هذا التغيير البسيط في العنوان يتناقض مع العمل الذي يتطلبه هذا الانتقال ؛ سيحصل عالم البيانات الأقدم إما على فهم فائق لجميع جوانب علم البيانات تقريبًا - الذكاء الاصطناعي وتخزين البيانات وتخزين البيانات والحوسبة السحابية وما إلى ذلك - بالإضافة إلى إلمامهم بمجال خاص بالصناعة مثل إستراتيجية الأعمال أو تحليلات الرعاية الصحية ، أو سيتخصصون في أحد هذه المجالات بخبرة على مستوى المعلم.

تجدر الإشارة إلى أنه بينما يبدأ بعض علماء البيانات حياتهم المهنية في التحليلات ويعملون في طريقهم إلى المزيد من المناصب العليا في مجالات متخصصة مثل علم النفس والتسويق والاقتصاد وما إلى ذلك ، يبدأ آخرون كمحترفين في أحد هذه المجالات المختلفة قبل الانتقال إلى البيانات دور العلم.

بالنسبة للكثيرين ، يعتبر كبير علماء البيانات هو الهدف الوظيفي النهائي ؛ يعد هذا بالفعل دورًا متقدمًا للاحتفاظ به ، على الأقل في مجال علم البيانات ، غالبًا ما يكون أعلى منصب يمكن الحصول عليه - فأنت ببساطة تصبح عالِم بيانات أفضل وأكثر قدرة مع مجالات تخصص أكبر. بالنسبة للبعض ، وخاصة أولئك الذين يتخذون نهجًا أكثر عمومية ، فمن الممكن تحقيق مزيد من التقدم في منصب إداري مثل Lead Data Scientist ، أو إدارة فريق أو قسم ، أو حتى رئيس قسم البيانات ، يقود إستراتيجية بيانات المؤسسة على أعلى مستوى والرد فقط على الرئيس التنفيذي.

مهندس بيانات

ما يميز مهندسي البيانات عن غيرهم من المهنيين العاملين في مجال البيانات هو حقيقة أنهم يصممون ويبنون أنظمة كاملة - بما في ذلك البنية التحتية والعمليات التي تستخدمها الشركة لتحقيق أقصى استفادة من تلك البيانات. أي أن مهندسي البيانات هم الأشخاص الذين يحددون الطرق التي يمكن لعلماء البيانات الآخرين من خلالها أداء وظائفهم. ما هي أشكال البيانات التي يمكن أن يستوعبها نظام الشركة؟ ما هي الأساليب المستخدمة لجمع البيانات من المبيعات والتسويق ، أو نتائج مسح الرعاية الصحية ، وإتاحتها للتحليل؟ للقيام بذلك ، يحتاج مهندسو البيانات إلى أن يكونوا على دراية بأنواع العمل التي يقوم بها متخصصو علوم البيانات الآخرون - مديرو قواعد البيانات ومحللو البيانات ومهندسو البيانات وما إلى ذلك - لدرجة أنه يمكن لمهندسي البيانات غالبًا أداء كل من هذه الأدوار مثل نحن سوف. ولكن نظرًا لأنهم بناة ، عادةً ما يقضي مهندسو البيانات وقتًا أطول في العمل على التطوير أكثر من غيرهم من محترفي علوم البيانات - كتابة برامج ، أو بناء قواعد بيانات علائقية ، أو تطوير أدوات تسمح للشركات بمشاركة البيانات بين الأقسام.

المسار الوظيفي لمهندس البيانات

مثل الوظائف الأخرى التي تعمل في مجال البيانات ، غالبًا ما تكون الخطوة الأولى لتصبح مهندس بيانات هي الحصول على درجة جامعية (عادةً ما تكون درجة البكالوريوس أو الماجستير في الهندسة أو علوم الكمبيوتر أو الرياضيات) - ولكن ليس دائمًا. قد يجد شخص ما لديه الكثير من الخبرة في العمل في مجال تكنولوجيا المعلومات أو تطوير البرامج أنه يمتلك بالفعل جميع المهارات المطلوبة ليصبح مهندس بيانات باستثناء مهارات البيانات نفسها ، وفي هذه الحالة يمكن أن تساعد بعض مهارات إعادة التدريب ، مثل معسكر تدريب البيانات ، في جلبها. ما يصل إلى السرعة. يمكن تطوير العديد من المهارات التي يتطلبها مهندس البيانات (مثل SQL و UNIX و Linux أو تطوير ETL أو تكوين أنظمة تكنولوجيا المعلومات) من خلال العمل في مجال مجاور ؛ سيتطلب الآخرون (مثل التعلم الآلي أو بناء خطوط أنابيب البيانات) تعلمًا أكثر تركيزًا.

ومع ذلك ، يبدأ معظم مهندسي البيانات حياتهم المهنية في العمل في حقل فرعي من علوم الكمبيوتر قبل اكتساب جميع المهارات اللازمة ليصبح مهندس بيانات مبتدئًا - في الواقع ، تتطلب معظم الوظائف الشاغرة لمهندسي البيانات المبتدئين ما بين سنة وخمس سنوات من الخبرة العملية. من هناك ، فإن الخطوة المنطقية التالية هي مهندس بيانات أول ومهندس بيانات رئيسي. ولكن ، من خلال قيادتهم للعديد من جوانب تكنولوجيا المعلومات وهندسة البرمجيات وعلوم البيانات ، هناك الكثير من الوظائف الأخرى المفتوحة لمهندسي البيانات أيضًا - بما في ذلك مهندس البيانات أو مهندس الحلول أو مهندس التطبيقات. بالنسبة لشخص يتطلع إلى القيام بعمل عملي أقل والمزيد من إدارة الموظفين ، فإن الخيارات الأخرى تشمل مدير تطوير المنتجات - أو في النهاية ، إعطاء مهارات الأشخاص المناسبة ، حتى مدير البيانات أو كبير مسؤولي المعلومات.

هل يمكن لعلماء البيانات العمل من المنزل؟

مثل العديد من الوظائف في مجال التكنولوجيا ، غالبًا ما يمكن القيام بأدوار عالم البيانات عن بُعد - ولكن هذا يعتمد في النهاية على الشركة التي تعمل بها ونوع العمل الذي تقوم به.

متى يمكن لعلماء البيانات العمل عن بعد؟

سوف تجد مناصب علوم البيانات التي تعمل مع بيانات ومعلومات حساسة للغاية أو سرية (والتي تتضمن عددًا كبيرًا منها ، حتى خارج المجالات كثيفة الخصوصية مثل الخدمات المصرفية والرعاية الصحية ، حيث يمكن أن تكون البيانات الاحتكارية واحدة من أكثر الأصول قيمة لشركة كبيرة) تواجه العديد من القيود فيما يتعلق بالعمل عن بعد. في هذه الحالات ، من المحتمل أن تتم مطالبتك بالعمل في المكتب خلال ساعات العمل.

بعض العوامل الأخرى التي يجب مراعاتها:

• ما مدى تقليدية شركتك. الشركات الأكبر والأقدم ليست صديقة عن بُعد عادةً - على الرغم من أن فيروس كورونا قد أحدث تغييرات كبيرة في هذا المجال.
• ما مدى سهولة العمل مع زملائك في الفريق والأقسام الأخرى عن بُعد. إذا كان عملك شديد التعاون ، فمن المرجح أن تتم مطالبتك بالظهور شخصيًا.
• قد يتمتع علماء البيانات الذين يعملون بموجب عقود - أو حتى على أساس استشاري - بمزيد من المرونة لاختيار موقعهم الخاص.