ما هي مهام ومهارات عالم البيانات

اقرأ في هذا المقال


يحتاج المتخصصون في علم البيانات إلى التفوق في إيجاد حلول مبتكرة للمشكلات، وهو أيضا بحاجة إلى المثابرة وفي كثير من الحالات قد لا يعمل الحل أو الخوارزمية المقترحة الأولى على النحو المطلوب، ويترتب على عالم البيانات إنشاء طريقة جديدة للعمل على المشكلة، وقد تختبر هذه الطريقة الجديدة مهاراتهم وتتطلب منهم تعلم شيء جديد مثل اختبار إحصائي جديد للأهمية أو سطر جديد من التعليمات البرمجية.

ما هي المهارات التي يجب توفرها في عالم البيانات

  • المعرفة الرياضية والإحصائية.
  • يجب أن يكون على دراية جيدة بتصور البيانات وتحليلات البيانات وتنظيف البيانات والبيانات الكبيرة.
  • مهارة التواصل الجيد.
  • مهارات تنظيمية ممتازة.

ما هي الصفات الواجب توفرها في عالم البيانات

1. التفكير الإحصائي

علماء البيانات هم محترفون يغيرون البيانات إلى معلومات لذا فإنّ المعرفة الإحصائية في طليعة مجموعة الأدوات، ويمكن القول إن معرفة الخوارزميات الخاصة بك وكيف ومتى يتم تطبيقها هي المهمة المركزية لعمل عالم البيانات، ومع ذلك فإنّ القيام بذلك بشكل جيد يمكن أن يكون فنًا وعلمًا.

يمكن لعالم البيانات الجيد نمذجة أي بيانات يتم إعطاؤها له وتنفيذ مجموعة معدات مليئة بالخوارزميات لعمل تنبؤات وتوصيات مستنيرة إحصائيًا، كما يمكن لعالم البيانات أن يشعر بشيء مختلف في النتائج التي تحصل عليها، ويشعر أنّه يحتاج إلى وضع المزيد من الأسئلة للعميل أو صاحب المصلحة قبل أن يتراجع إلى الشفرة.

2. القدرة الفنية

يقوم علماء البيانات بكتابة التعليمات البرمجية والعمل مع الفرق لإنتاج الأدوات وخطوط النقل والحزم والوحدات النمطية والميزات ولوحات المعلومات ومواقع الويب والمزيد، ويتم كتابة رمز على النهاية الخلفية والواجهة الأمامية.

3. مهارات الاتصال متعدد الوسائط

عند الانتهاء من تشغيل التحليل تكون النتائج في معظم الأوقات غير جيدة، وهذا لا يعني أنهم غير متعاونين لكنهم غالبًا ما يكونون محاصرين في قراءات مبهمة، ويجب تفسير مخرجات الخوارزمية وإيصالها لتحقيق قفزة من فريق علم البيانات إلى أيدي بقية الشركة ليتم وضعها في الخدمة بما يتماشى مع فائدتها.

4. الإبداع

يتجاوز الإبداع التطبيقات الواضحة في الاتصالات ونكوين المشاريع، وبطبيعة الحال فإنّ عالم البيانات يمكنه إنشاء تقرير مناسب وسهل الفهم أو عرض مرئي للنتائج، وإنّ أفضل علماء البيانات هم من يحلون المشكلات بشكل مبدع ويريد عالم البيانات الخاص بك حقًا تضمين مجموعات البيانات على مستوى المستخدم في الخوارزمية.

ما هي مبادئ عمل عالم البيانات

1- فهم الأعمال

لا تتمثل قيمة عالم البيانات في الأعمال في أنه يمكنهم تطبيق النمذجة الإحصائية على البيانات لتكوين نموذج، وكما يحتاج عالم البيانات إلى فهم احتياجات العمل وتطوير التحليلات التي تلبي تلك الأهداف ويمكن أن تحتوي نتائج التحليلات مشاركة محسّنة مع العملاء، أو التشغيل الآلي الذي يؤدي إلى تحسين التكلفة أو تحسين عملية الأعمال لتوفير الوقت والعمالة، ومع ذلك تأتي القيمة الحقيقية من تقديم النتائج التي تتوافق مع احتياجات العمل الفعلية.

2- القدرة على تحمل ضغط العمل

  • علم البيانات فن بقدر ما هو علم، حيث يجب أن يضع عالم البيانات في الاعتبار فكرة عامة عن شكل الحل الرائع والحلول المتواضعة المتوفرة وإيجاد الحل المناسب للوضع الصحيح يتطلب الصبر والتصميم.
  • يتعين على عالم البيانات أن يستمر في الدفع نحو الحل الذي من شأنه تحسين قيمة الأعمال، وبدون الشغف بالعمل والشغف بمجال الدراسة سيتوقف عالم البيانات عن إيجاد هذا الحل الأمثل.

3- القدرة على الاكتشاف

علم البيانات ليس مجالًا جديدًا ولكن يتم إجراء اكتشافات جديدة كل عام، وهذا لأنّ علماء البيانات العظماء يبحثون دائمًا عن طرق بديلة لحل المشكلات، ويتضمن ذلك البحث عن طرق جديدة ومثلى للحصول على البيانات ودمجها، وميزات المعالجة الأولية والهندسة أو تطوير النماذج وتحسين وقت تشغيلها باستخدام مجموعة من تحسينات البرامج والأجهزة.

4- الابتكار

تبرز بعض القيمة في علم البيانات بحلول لم يتم التفكير فيها وتنفيذها من قبل، وفي الأعمال التجارية الرقمية تُعتبر ميزة المحرك الأول حقيقية ويمكن أن تؤدي إلى نجاح الأعمال أو تدميرها، وتقوم العديد من نماذج الأعمال الجديدة على مدى قدرتها على الاستفادة من البيانات والتحليلات لإنتاج نموذج جديد ومبتكر، لذلك لا يمكن لعلماء البيانات تكرار ما نجح من قبل ويجب أن يبحثوا دائمًا عن الشيء الكبير التالي الذي سيميز عروضهم عن العروض الأخرى الموجودة بالفعل في السوق.

5- القدرة على التمييز

على الرغم من أن الرياضيات المستخدمة في التحليلات أساسية ومثبتة، إلّا أنّ استخدامها لحل مشكلات عمل معينة يعد شكلاً من أشكال الإحصاء، كما يجب أن يكون عالم البيانات قادرًا على التمييز بين التحليلات الرائعة وغير الهائلة.

تُعتبر مقاييس الدقة آلية ممتازة لاختبار جاهزية الإنتاج للنموذج ولكن يجب أن يكون عالم البيانات قادرًا على الشعور عندما يكون النموذج جاهزًا، ويحتاجون أيضًا إلى هذا الحدس لمعرفة النقطة التي تكون فيها نماذج الإنتاج قديمة وتحتاج إلى إعادة هيكلة للاستجابة لبيئة الأعمال المتطورة.

على الرغم من أنّ المهارات الفنية لها أهمية قصوى لنجاح عالم البيانات إلّا أنّ العديد من الخصائص المهمة متأصلة، ويمكن اكتساب هذه الخصائص ولكنّها تستغرق وقتًا وممارسة وتتطلب رغبة داخلية، وإنّ الجمع بين المهارات المكتسبة والخصائص الجوهرية هو ما يميز عالم البيانات العظيم عن العالم المتوسط.

ما هي إمكانيات عالم البيانات

1. مهارات تحليلية

يتضمن علم البيانات الكثير من التحليل، حيث يجب أن يكون عالم البيانات الجيد قادرًا على:

  • جمع المعلومات.
  • تنظيمها.
  • ترميزها.
  • تحليلها.

من التحليل يجب أن يكون عالم البيانات قادرًا على استخلاص نتيجة، ويجب أن يكونوا قادرين على توثيق عملهم بطريقة تسمح بتكرار العملية بنفس النتيجة، ويجب أن يكون عالم البيانات على دراية بمجموعة واسعة من الأساليب الإحصائية والاختبارات والبرامج أو التطبيقات لإجراء الأنشطة التحليلية.

قد يستخدمون خوارزميات مختلفة للتعلم الآلي، كما يتم تنظيم عالم البيانات العظيم أيضًا في تفكيرهم، بحيث تساعد مهارات التفكير النقدي الخاصة بهم في توجيههم نحو الأدوات والتقنيات المناسبة، ويتخذون الخطوات المنظمة للانتقال من فكرة إلى خاتمة دون تخطي أي أساسيات.

2. تحديد المنطق

يجب أن يكون لدى علماء البيانات حس قوي بالمنطق والاستدلال، وعندما يكتب علماء البيانات برنامج كمبيوتر أو يكتبون رمزًا لتحليل البيانات التي يجمعونها، ويتعين عليهم كتابتها بترتيب معين حتى يتمكن الكمبيوتر من معالجتها بشكل صحيح.

يجب أن يكونوا قادرين أيضًا على توثيق ما فعلوه ولماذا فعلوه كتعليقات في الكود، ويجب أن يكون عالم بيانات آخر قادرًا على مراجعة المنطق الذي تم إنشاؤه وفهم سبب كتابته بهذه الطريقة، ويجب أن يكون متخصصو علوم البيانات أيضًا فعالين في منطقهم واستدلالهم ويخلقون حلولًا لا تتطلب موارد حسابية مفرطة للمشكلة.

3. القدرة الرياضية الفائقة

يجب أن يتصف عالم البيانات الفعال بالقدرة رياضية فائقة، يجب أن يتمتعوا بمهارات قوية في مجالات متعددة من الرياضيات بما في ذلك الجبر والإحصاء، وقد يحتاج متخصصو البيانات أيضًا إلى أن يكونوا جيدين في أنواع أخرى من المهارات التقنية، مثل إنشاء برامج كمبيوتر ترشد الكمبيوتر حول كيفية إجراء نوع معين من التحليل قد يشمل ذلك استعمال حزم البرامج الإحصائية أو بعض لغات الكمبيوتر، وهذه المهارات ضرورية عند اعتماد واستخدام البيانات الضخمة.

4. التوجه إلى التفاصيل

وفقًا لمكتب إحصاءات العمل فإنّ السمة الأساسية الأخرى لعالم البيانات هي التوجه إلى التفاصيل، ويجب أن يكون عالم البيانات قادرًا على اكتشاف الاختلاف بسهولة، ويجب أن تكون متوافقة مع النتائج غير العادية ويجب أن يكونوا قادرين أيضًا على تصحيح برامج الكمبيوتر الخاصة بهم وتصحيحها؛ لأنّ خطأ واحدًا يمكن أن يؤدي إلى اختلاف كبير في مشروع تحليل البيانات.

المصدر: Introducing Data Science: Big data, machine learning, and more, using Python tools By Davy Cielen, Arno Meysman / First EditionFoundations of Data Science By Avrim Blum, John Hopcroft, Ravindran Kannan / First EditionAn Introduction to Data Science By Jeffrey S. Saltz, Jeffrey M. Stanton / First EditionData Science from Scratch: First Principles with Python by Joel Grus / 2nd Edition


شارك المقالة: