تخصص علم البيانات Data Science

اقرأ في هذا المقال


مع التطوّر والتقدّم الذي انتشر بالعالم بأجمعه، تنوّعت العلوم وتعدّدت ودخلت الكثير من المجالات، ومع تطوّر التكنولوجيا بشكل أكبر صارت معظم تلك العلوم محوسبة، أي يتم تبادلها ومعالجتها عبر جهاز الحاسوب، ولهذا السبب تم استحداث الكثير من التخصّصات التي لها علاقة بهذا الجهاز، ومن أهم هذه التخصّصات هو تخصص علم البيانات، سنحكي في هذا المقال عزيزي القارئ عن هذا المجال.

ما هو تخصص علم البيانات؟

يعنى هذا التخصّص بتأهيل دارسيه بكيفية التعامل مع كميات هائلة من البيانات، بالإضافة لكيفية استخدام تقنيات متعدّدة للتعامل مع أنظمة غير مرئية، ويركّز هذا التخصّص كذلك على استخدام الكثير من أنظمة الخوارزميات؛ وذلك بهدف حل الكثير من المشكلات وتفسيرها وتحليلها، وتختصّ هذه المشاكل بجهاز الحاسوب.

أقسام تخصص علم البيانات

  • الذكاء الاصطناعي.
  • أمن نظم المعلومات.
  • هندسة البرمجيات.
  • الحوسبة.

شروط ومؤهلات دراسة هذا التخصص

  • الحصول على شهادة الثانوية العامة/ الفرع العلمي بمعدّل جيد.
  • امتلاك مهارات خاصّة مثل: مهارات ال (STEM)، والتعامل مع أجهزة الحاسوب وغيرها.

الخطة الدراسية لهذا المجال

  • دراسة مدّة أربع سنوات باجتياز مواد التخصص الاختيارية والإجبارية.
  • اجتياز أيّ مواد تدريبية أو دورات تختص جهاز الحاسوب.

المواد والمساقات المطلوبة لهذا التخصص

  • البيانات الضخمة.
  • تحليل البيانات.
  • مادة ال ++c.
  • الخوارزميات.
  • البرمجة.

مجالات الماجستير لهذا التخصص

  • ماجستير علم البيانات.
  • ماجستير تحليل البيانات.

إيجابيات وسلبيات هذا التخصص

الإيجابيات هي:

  • أجور عمل مرتفعة جدّاً.
  • المساهمة في حل الكثير من المشكلات التي تختص جهاز الحاسوب، وتحسين الأداء والكفاءات.
  • فرص عمل جديدة؛ حيث يكثر الطلب لهذا المجال بسبب التقدّم التكنولوجي.
  • اكتساب مهارات وخبرات جديدة، وفتح الآفاق للتقدّم والإبداع.

السلبيات هي:

  • صعوبة دراسة هذا المجال واستغراق الكثير من الوقت والجهد.
  • تعتبر دراسة هذا المجال مكلفة جدّاً بالنسبة لدارسيه.
  • التعرّض للشعور بالروتين والملل اليومي بالعمل وقضاء ساعات طويلة.
  • عدم التقدير الجيّد لهذا المجال في الدول العربية.

مجالات العمل بعد التخرج

  • العمل في الجامعات/ المدارس/ المكتبات/الوزارات.
  • مهندس كمبيوتر.
  • عالم بيانات.
  • مبرمج.
  • العمل في مجال التعليم الآلي.
  • العمل لدى المراكز البحثية.
  • العمل في دعم التقنيات.

شارك المقالة: