اقرأ في هذا المقال
من هو عالم البيانات؟
عالم البيانات هو شخص الذي يستخدم البيانات لحل مشكلة معينة، إذ يقوم باستخدام الرياضيات والخوارزميات والتعلم الآلي لتكوين تنبؤات من مجموعة بيانات، يقوم عالم البيانات باستخدام جميع المعلومات التي أنشأها تطبيق أو موقع ويب أو أي مصدر آخر؛ لمساعدة المؤسسة على استخلاص استنتاجات لفهم مستخدميها أو تحسين خدماتهم.
وقد يستخدم علماء البيانات التحليل الإحصائي وتقنيات التعلم الآلي لتحليل مجموعة من البيانات بشكل فعال واستخلاص الأفكار التي يحتاجونها، بينما يعمل بعض علماء البيانات في بيئة أكاديمية تقليدية، فإن المسمى الوظيفي لعلم البيانات الذي تم النظر فيه هنا يحدث هو في بيئة عمل.
ماذا يفعل عالم البيانات؟
علماء البيانات مسؤولون عن جمع وتحليل البيانات التي ينتجها برنامج أو نظام، يقومون بتطوير خوارزميات مخصصة ويبنون نماذج لإنتاج توقعات مفيدة من ميل هذه البيانات، ثم يستخدم علماء البيانات بعد ذلك هذه الأفكار لحل المشكلات داخل المؤسسة، على سبيل المثال.
ويمكن لعالم البيانات استخدام معلومات حول ما يفضله المستخدم من منتجات للتوصيته بمنتجات أخرى قد يرغب المستخدم في شرائها على موقع التجارة الإلكترونية، ويمكن لعلماء البيانات أيضًا أخذ بيانات تفاعل المستخدم من أحد التطبيقات لإيجاد طرق لجعل تجربة المستخدم للتطبيق أكثر سهولة في الاستخدام.
سيقوم علماء البيانات بأكثر من مجرد تحليل البيانات، عليهم استخلاص توقعات من مجموعة بيانات وتقديم هذه النتائج إلى الإدارات الأخرى، إذا اكتشف عالم البيانات أن المستخدمين لا يمضون قدمًا في شراء المنتجات التي وضعوها في سلة التسوق الخاصة بهم، فسيتعين عليهم معرفة السبب، وإخبار فرق الهندسة والتصميم حتى يتمكنوا من تحسين تجارب المستخدم.
هل علم البيانات مناسب لك؟
بينما يعتبر علم البيانات مجالًا وظيفيًا جذابًا، مثل العديد من مجالات العلوم والتكنولوجيا والهندسة والرياضيات، بينما يمكن لأي شخص تعلم علوم البيانات، إليك بعض السمات التي يشاركها العديد من علماء البيانات الذين يحبون عملهم:
- طبيعة تحليلية.
- حب للرياضيات أو الإحصاء.
- رغبة في التعلم باستمرار.
- موهبة في شرح الأشياء المعقدة ببساطة.
- شغف بالكمبيوتر أو التكنولوجيا.
في حين أنه ليس من الضروري أن يكون لديك كل عنصر في هذه القائمة، إذا لم يكن لديك أي منها، فقد لا تستمتع بمهنة علم البيانات.
كيف تصبح عالم بيانات؟
هناك عدد من الخطوات لتصبح عالم بيانات، فيما يلي الخطوات الرئيسية التي ستحتاج إلى إتباعها من أجل ممارسة مهنة في علم البيانات:
أولاً: اختيار مسارًا وظيفيًا في علم البيانات:
تتمثل الخطوة الأولى في التفكير في نوع العمل الذي ترغب في القيام به كعالم بيانات، هناك العديد من التطبيقات لعلماء البيانات، من مهندسي التعلم الآلي إلى مهندسي المؤسسات، فيما يلي ثلاثة من أشهر المسارات الوظيفية في علم البيانات:
1- عالم البيانات: هم أشخاص يطورون حلولًا لمشاكل صعبة، ويخلقون برامج لتحليل البيانات، سيستخدمون تقنيات مثل (SQL أو R أو Python أو Hadoop أو MongoDB أو Tableau أو Scala).
2- مهندس بيانات: هم أشخاص مسؤولون عن إنشاء طرق واستخدمها لتحليل البيانات على نطاق واسع، سيشمل ذلك الحفاظ على قواعد البيانات، وإنشاء استعلامات، وإنشاء تصاميم لتخزين البيانات.
3- محلل بيانات: غالبًا ما يكون محللو البيانات علماء بيانات على مستوى المبتدئين بدأوا للتو في حياتهم المهنية، سيحللون البيانات ويكتبون التوصيات، لكنهم عادة لا يضطرون إلى إنشاء برامجهم الفنية الخاصة لحل المشكلات.
ثانياً: التعرف على علم البيانات من خلال شهادة جامعية أو الدراسة الذاتية:
هناك العديد من المسارات التي يمكنك إتباعها لتعلم علوم البيانات، والمسارات الأكثر شيوعًا هي متابعة درجة علوم الكمبيوتر في كلية أو جامعة؛ أو تعلم علم البيانات من خلال الدراسة الذاتية (حضور دورات تدريبية في علم البيانات)
ثالثاً: تطوّير وصقل مهاراتك أثناء بناء سيرة الذاتية لعلوم البيانات الخاصة بك:
لكي تنجح في مهنة علم البيانات، ستحتاج إلى ممارسة ما تعلمته أثناء تنمية مهاراتك، هناك عدد قليل جدًا من مديري التوظيف الذين يبحثون عن علماء بيانات بدون أي خبرة، لذا فإن إيجاد طرق لبناء بعض الخبرات أمر مهم بينما تقوم في نفس الوقت بتنمية الملف الخاص بمشاريعك، فيما يلي قائمة ببعض الطرق لاكتساب الخبرة وتنمية بتنمية الملف الخاص بمشاريعك قبل أن تحصل على وظيفتك الأولى: المشاريع الشخصية، العمل الحر (Freelance)، العمل المجاني، التدريب.
بالإضافة إلى ذلك، دعنا نلقي نظرة على بعض مهارات علوم البيانات التي ستحتاجها للنمو خلال هذا الوقت للنجاح في مهنة علم البيانات:
المهارات التقنية الأساسية لعلماء البيانات:
قدرة على تجهيز البيانات: بصفتك عالم بيانات، من المحتمل أن تواجه مجموعات بيانات متكدسة، ستحتاج إلى معرفة كيفية إعداد البيانات للتحليل بشكل فعال حتى تتمكن من حل مشكلة معينة، سيشمل ذلك تحديد مصادر البيانات وترتيبها ومعالجتها ونمذجتها وتعديل عليها إلى شكل تنسيق قابل للقراءة، سيتعين عليهم أيضًا استخدام التنقيب في البيانات؛ للعثور على المعلومات الصحيحة لحل مشكلة معينة، غالبًا ما يتعين على علماء البيانات قراءة البيانات الضخمة وتفسيرها أيضًا.
أساسيات الإحصاء: يحتاج علماء البيانات إلى فهم جيد لأساسيات الإحصاء والتحليل الإحصائي، سيتضمن ذلك معرفة التوزيعات والاحتمالات والاختبار الإحصائي والمفاهيم الإحصائية الأخرى، سيسهل ذلك عليك تحليل مجموعات البيانات وتحديد العلاقات بين البيانات في مجموعة البيانات.
معالجة البيانات: في كثير من الأحيان، يتم منح علماء البيانات مجموعات بيانات بتنسيقات لا يتوقعونها، في هذه الحالة، ستحتاج إلى معرفة كيفية معالجة هذه البيانات بطريقة يمكن لبرامجك وأنظمتك قراءتها، سيتضمن ذلك رد التنسيقات المتعارضة والقيم المفقودة والمشكلات الأخرى في مجموعة البيانات، قد تضطر أيضًا إلى تنسيق مجموعات بيانات ضخمة، والتي تكون كبيرة بطبيعتها وتتطلب خوارزميات للفرز.
عرض المرئي للمعلومات: سواء كنت عالم بيانات مبتدئًا أو مهندس بيانات ذو خبرة، ستحتاج إلى معرفة كيفية عمل تصور للبيانات، هذه المهارة مهمة بشكل خاص؛ لأنك ستحتاج إلى أن تكون قادرًا على تقديم نتائجك إلى الأعضاء الآخرين في المؤسسة، الذين يفضلون رؤية الرسم البياني بدلاً من مجموعة البيانات. ستحتاج إلى أن تكون قادرًا على إنشاء تصور عملي وفعّال استنادًا إلى المعلومات الموجودة في مجموعة بيانات معينة، واستخدام أدوات مثل (d3.js و Tableau) للقيام بذلك.
لغات البرمجة: في حين أن علماء البيانات لا يقومون بالبرمجة بقدر مطوري البرامج، فإن استخدام الكود لبناء الخوارزميات الخاصة بك هو جزء مهم من الوظيفة، في حين أن بعض الشركات لديها لغات محددة يتوقعون منك معرفتها، فهذه هي أكثر اللغات شيوعًا التي يمكنك توقعها:
- لغة Python: وهي لغة الأكثر شعبية للتعلم الآلي ولعلوم البيانات، على الرغم من أنها ليست اللغة الوحيدة المستخدمة في علم البيانات، فمن المحتمل أن تكون اللغة التي تراها أكثر من غيرها.
- لغة R: تحظى لغة (R) بشعبية مثل (Python) للتعامل مع البيانات وعرضها، ولكن في حين أن (Python) لها استخدامات أخرى، تم تصميم (R) بشكل حصري تقريبًا لمهمة علوم البيانات.
- لغة SQL: لغة الاستعلام الهيكلية (SQL)، وهي أقل من أن تكون لغة برمجة وأكثر من أن تكون سلسلة من الأوامر المستخدمة للتعامل مع تخزين ومعالجة كميات هائلة من البيانات.
- لغة Java: بينما يحتل (Python و R) موقع الملك والملكة بين علماء البيانات، تُستخدم (Java) أيضًا بشكل منتظم بسبب مكتباتها وجودتها، علاوة على ذلك، تتم برمجة الكثير من برامج علوم البيانات الأكثر استخدامًا في (Java).
المهارات الشخصية الأساسية لعلماء البيانات:
لكي تكون عالم بيانات ناجح تحتاج لأكثر من مجرد مهارات تقنية، ستحتاج إلى مجموعة قوية من المهارات الشخصية، وفيما يلي بعض المهارات الشخصية التي يمكنك توقع استخدامها في وظيفتك:
- تواصل: بصفتك عالم بيانات، ستحتاج إلى التواصل مع علماء بيانات آخرين لمشاركة نتائجك، ستحتاج أيضًا إلى العمل مع الإدارات الأخرى لمساعدتهم في حل مشاكل البيانات الخاصة بهم، على سبيل المثال، قد يطلب منك قسم التسويق تحليل البيانات من إحدى الحملات، أو قد يطلب منك فريق التطوير معرفة سبب مواجهة الأشخاص لمشكلة في استخدام صفحة ويب معينة.
- عقلية العمل: يدور علم البيانات حول حل المشكلات باستخدام البيانات، وبالتالي، ستحتاج إلى معرفة كيفية معالجة مشاكل العمل واستخدام هذه المعلومات لمساعدتك في صياغة البرامج لتحقيق هدف معين، يجب أن تكون قادرًا على التعامل مع المشكلات كما لو كنت مسؤولًا تنفيذيًا، وتقديم نتائجك بطريقة يفهمها الأشخاص غير التقنيين إذا لزم الأمر.
- التفكير الناقد: يحتاج علماء البيانات إلى أن يكونوا قادرين على استخدام التفكير الناقد لتقييم البيانات والعثور على تنبؤات في مجموعات البيانات الكبيرة، ستحتاج إلى أن تكون قادرًا على التفكير في كيفية تصميم حل لمشكلة معقدة والتفكير في هذه المشكلات من زوايا ومنظورات مختلفة.
رابعاً: استعد وابدأ البحث عن وظيفة:
الآن بعد أن طورت مهاراتك وطوّرت الملف الخاص بمشاريعك واكتسبت بعض الخبرة، حان الوقت لبدء التقدم للحصول على أول وظيفة حقيقية في علم البيانات، إليك بعض المهام والنصائح المفيدة التي ستساعدك في الحصول على وظيفة:
- قم بإعداد سيرة ذاتية فنية قوية: سيرتك الذاتية هي انطباعك الأول لدى معظم مديري التوظيف، ومن الضروري امتلاك سيرة ذاتية نظيفة تمثل مهاراتك بشكل جيد.
- قم بتنظيف الملف الخاص بمشاريعك: يعمل هذا الملف كدليل على مهاراتك في علوم البيانات، وعرضًا لجودة عملك، أنت تريد فقط تضمين المشاريع التي تفتخر بها، والتخلي عن الكمية مقابل الجودة.
- استعد للمقابلة الفنية: على الرغم من أن الملف قد يبدو جيد، فإن مديري التوظيف سيرغبون في التأكد من أنك على دراية جيدة في فهمك لعلوم البيانات بما يتجاوز المشاريع التي أكملتها، تمنحهم المقابلة الفنية الفرصة لاختبار معرفتك بالأسئلة الفنية.
