كيف تصبح عالم بيانات في عام 2023؟ الوظيفة الأكثر جاذبية في القرن الـ 21

هذا هو عصر البيانات، وفي هذا العصر علماء البيانات هم عبارة عن ملوك، فهم يملكون مجموعة من المهارات المتنوعة والهامة التي تتراوح من إدارة البيانات إلى التعلم الآلي، كما أنهم مسؤولون بشكل أساسي عن تحويل البيانات إلى رؤى قابلة للتنفيذ باستخدام نماذج تنبؤية ذاتية التحليل أو باستخدام آلية تحليل مخصصة وذلك بحسب متطلبات الشركة… بمعنى آخر من المهم جداً أن تكون عالم بيانات في عصر البيانات الحالي لدرجة أن مقالًا في مجلة هارفارد بيزنس ريفيو وصفها بأنها “الوظيفة الأكثر جاذبية في القرن الحادي والعشرين”، وكونك عالمًا في مجال البيانات سيبلغ متوسط راتبك 1022 ألف سنويًا، وهذا المقال هو دليل كامل لتصبح عالم بيانات في عام 2020 يمكنك اتباعها إذا كنت مهتمًا بمعرفة المزيد عن علوم البيانات:

ولكن لا يزال هناك التباس حول الاختلافات بين محلل البيانات وعالم البيانات، لذلك سنبدأ مقالنا:

من الواضح أن كل من “محلل البيانات” و “عالم البيانات” لديه وصف وظيفي يتعلق بالبيانات. ولكن ما هو؟

يستخدم محلل البيانات البيانات لحل المشكلات المختلفة والحصول على رؤى قابلة للتنفيذ في الشركة، يتم ذلك عن طريق استخدام أدوات مختلفة في مجموعات البيانات المحددة للإجابة على أسئلة الشركات مثل “لماذا تعتبر الحملة التسويقية أكثر فعالية في مناطق معينة؟” أو “لماذا تم تخفيض مبيعات المنتجات في الوقت الحالي؟” وما إلى ذلك، لهذا، فإن المهارات الأساسية التي يمتلكها محلل البيانات هي تنقيب عن البيانات، R ،SQL، التحليل الإحصائي، تحليل البيانات، وما إلى ذلك، ويمكن أن يكتسب العديد من محللي البيانات المهارات الإضافية المطلوبة ليصبحوا علماء بيانات.

يمكن لعالم البيانات تصميم عمليات وخوارزميات جديدة لنمذجة البيانات وإنشاء نماذج تنبؤية وإجراء تحليل مخصص على البيانات وفقًا لمتطلبات الشركة، لذا فإن الاختلاف الرئيسي هو أنه يمكن لعالم البيانات استخدام برمجيات معقدة لتصميم عمليات نمذجة البيانات بدلًا من استخدام العمليات الموجودة مسبقًا للحصول على إجابات من البيانات مثل محلل البيانات، لهذا فإن المهارات الأساسية التي يمتلكها عالم البيانات هي تنقيب عن البيانات، R ،SQL، التعلم الآلي، Hadoop، التحليل الإحصائي، تحليل البيانات، OOPS، وما إلى ذلك.

لذا فإن السبب وراء حصول علماء البيانات على رواتب أكبر من محللي البيانات هو ارتفاعهم مستويات المهارة إلى جانب ارتفاع الطلب وانخفاض العرض!

تعرّف على الفرق بين علم البيانات، تحليل البيانات و البيانات العملاقة

هناك العديد من المسارات للوصول إلى هدفك كعالم بيانات، لكن ضع في اعتبارك أن معظم هذه المسارات تمر عبر الكلية الجامعيّة حيث أن درجة البكالوريوس التي تبلغ مدتها أربع سنوات هي الحد الأدنى من المتطلبات.

إن المسار الأفضل هو إكمال شهادة البكالوريوس في علوم البيانات، حيث من الواضح أنه سيعلمك المهارات المطلوبة لجمع وتحليل وتفسير كميات كبيرة من البيانات، سوف تتعلم كل شيء عن الإحصاءات، وتقنيات التحليل، ولغات البرمجة، وما إلى ذلك من شأنها أن تساعد فقط في عملك كعالم بيانات.

مسار آخر يمكنك اتباعه هو إكمال أي كلية تقنية تساعد في دورك كعالم بيانات، كدراسة علوم الكمبيوتر، والإحصاء، والرياضيات، والاقتصاد، وما إلى ذلك، وبعد الانتهاء من دراستك، سيكون لديك مهارات مثل البرمجة، ومعالجة البيانات، وحل المشكلات الكمية، وبعدها يمكنك العثور على وظيفة للمبتدئين أو إكمال درجة الماجستير والدكتوراه.

1. التحليل الإحصائي: بصفتك عالم بيانات، تتمثل مهمتك الأساسية في جمع وتحليل وتفسير كميات كبيرة من البيانات وإنتاج رؤى مفيدة للشركة، من الواضح أن التحليل الإحصائي جزء كبير من الوصف الوظيفي!! هذا يعني أنه يجب أن تكون على دراية بأساسيات التحليل الإحصائي، بما في ذلك الاختبارات الإحصائية والتوزيعات والانحدار الخطي ونظرية الاحتمالات، كما أن هناك العديد من الأدوات التحليلية المفيدة في التحليل الإحصائي كعالم بيانات مثل SAS و Hadoop و Spark و Hive و Pig….. إلخ، لذلك من المهم أن يكون لديك معرفة دقيقة بها.

2. مهارات البرمجة: ذلك لأنه من الأسهل بكثير دراسة وفهم البيانات من أجل استخلاص الاستنتاجات المفيدة، إذ ستتمكن من استخدام خوارزميات معينة وفقًا لاحتياجاتك.

تعد Python و R أكثر اللغات استخدامًا لهذا الغرض، حيث يستخدم Python بسبب قدرته على التحليل الإحصائي وسهولة قراءته، إذ تحتوي Python على حزم متعددة للتعلم الآلي، وتصور البيانات، وتحليل البيانات، إلخ (مثل Scikitlearn) التي تجعلها مناسبة لعلوم البيانات، أما R فتسهل حل أي مشكلة تقريبًا في علوم البيانات بمساعدة حزم مثل e1071 ،rpart، إلخ.

3. تعلم الآلة: إذا كنت متصلًا بأي شكل من الأشكال بصناعة التكنولوجيا، فمن المحتمل أن تكون قد سمعت بالتعلم الآلي! إنه يمكّن الآلات والحواسيب من التعلم من خلال التدريب دون الحاجة إلى برمجتها على وجه التحديد، ويتم ذلك عن طريق استخدام البيانات والخوارزميات المختلفة.

لذلك عليك أن تكون على دراية بخوارزميات التعلم الخاضعة للإشراف وغير الخاضعة للإشراف في التعلم الآلي مثل الانحدار الخطي والانحدار اللوجستي وشجرة القرار و K Nearest Neighbourhood وما إلى ذلك.

4. إدارة البيانات: تلعب البيانات دورًا كبيرًا في حياة عالم البيانات، لذلك يجب أن تكون بارعًا في “إدارة البيانات” التي تتضمن استخراج البيانات وتحويلها وتحميلها، هذا يعني أنه يجب عليك استخراج البيانات من مصادر مختلفة، ثم تحويلها بالتنسيق المطلوب للتحليل وتحميلها في النهاية إلى مستودع بيانات.

يجب عليك أيضًا أن تكون على دراية بـ Wrangling Data، هذا يعني بشكل أساسي أن البيانات الموجودة في المستودع تحتاج إلى تنظيف وتوحيد بطريقة متماسكة قبل أن يتم تحليلها للحصول على أي رؤى قابلة للتنفيذ.

5. حدس البيانات: لا نقلل من قوة الحدس في البيانات! في الواقع إنها المهارة الأساسية الغير الفنية التي تميز عالم البيانات عن محلل البيانات، هذا يشبه تقريبًا العثور على الإبرة الموجودة في كومة قش والتي تمثل الإمكانات الفعلية في كومة البيانات الضخمة غير المستكشفة.

حدس البيانات ليست مهارة يمكنك تدريسها بسهولة، بل تأتي من الخبرة والممارسة المستمرة، وهذا بدوره يجعلك أكثر فاعلية وقيمة في دورك كعالم بيانات.

6. مهارات الاتصال: يجب أن تكون رائعًا في مهارات الاتصال لتصبح عالم بيانات خبير، إذ تحتاج إلى ترجمة نتائج البيانات الخاصة بك إلى رؤى كمّية لفريق غير فني للمساعدة في اتخاذ القرارات، يجب أن تكون قادرًا على تقديم بياناتك بتنسيق حتى يتمكن الآخرون من فهم ما تقوله.

أهم مهارات مختصي البيانات