عالم البيانات

علماء البيانات هم سلالة جديدة من محللي البيانات لديهم القدرة التقنية على حل المشكلات المعقدة - بالإضافة إلى الفضول لمعرفة المشكلات التي يجب حلها.

إنهم مزيج من علماء الرياضيات وعلماء الكمبيوتر ومراقبي الاتجاهات. كما يزداد الطلب عليهم ويتقاضون رواتب جيدة لأنهم يعملون في كل من عالم الأعمال وتكنولوجيا المعلومات. من منا لا يريد أن يكون عضوًا في مجموعة النخبة هذه؟

إنها أيضًا انعكاس للعصر الحالي. لم يكن علماء البيانات على رادارات العديد من الأشخاص قبل عقد من الزمان ، لكن صعودهم يؤكد كيفية تعامل الشركات مع البيانات الضخمة الآن.

لم يعد بالإمكان التغاضي عن هذا الخليط غير القابل للإدارة من البيانات غير المهيكلة. إنه منجم ذهب افتراضي يمكن أن يساعد في زيادة الدخل - طالما أن شخصًا ما ينقب ويكشف عن رؤى تجارية لم يفكر فيها أي شخص آخر. عالم البيانات يدخل الصورة.

لبناء الفرضيات ، وعمل الاستدلالات ، وتحليل اتجاهات العملاء والسوق ، يحتاج عالم البيانات إلى الكثير من البيانات. يعد جمع البيانات وتحليلها ، فضلاً عن استخدام أشكال مختلفة من أدوات التحليل وإعداد التقارير للعثور على الأنماط والاتجاهات والروابط في مجموعات البيانات ، كلها واجبات أساسية.

عادةً ما يعمل علماء البيانات في عالم الأعمال في مجموعات لاستخراج بيانات ضخمة للحصول على معلومات يمكن استخدامها للتنبؤ بسلوك العملاء والكشف عن آفاق دخل جديدة. في العديد من الشركات ، يكون علماء البيانات مسؤولين أيضًا عن إنشاء أفضل الممارسات لجمع البيانات وتحليلها وتفسيرها.

أصبحت مهارات علم البيانات أكثر طلبًا حيث تسعى الشركات إلى استخراج معلومات ذات مغزى من البيانات الضخمة ، والتي تشير إلى الكميات الهائلة من البيانات المهيكلة وغير المهيكلة وشبه المهيكلة التي تنشئها شركة كبيرة أو إنترنت الأشياء وتجمعها.

يجب أن تقرأ: دورة حياة علم البيانات: جميع مراحلها ووظائفها

من أين أتوا؟

بدأ الكثير من علماء البيانات كإحصائيين أو محللي بيانات. ومع ذلك ، مع نمو وتوسع البيانات الضخمة (وتخزين البيانات الضخمة ومنصات المعالجة مثل Hadoop) ، زادت هذه المواقف أيضًا.

لم تعد إدارة البيانات فكرة متأخرة لتكنولوجيا المعلومات. إنها معلومات مهمة تتطلب دراسة متعمقة ، وفضول خيالي ، ونزعة لتحويل مفاهيم التكنولوجيا العالية إلى مصادر جديدة للإيرادات.

دور عالم البيانات له جذور أكاديمية أيضًا. بدأت الجامعات تلاحظ منذ بضع سنوات أن الشركات تبحث عن مبرمجين ولاعبي فريق.
قام الأساتذة بتعديل مناهجهم الدراسية لاستيعاب ذلك ، وبعض البرامج ، مثل معهد جامعة ولاية كارولينا الشمالية للتحليلات المتقدمة ، أعدت لإنتاج الجيل القادم من علماء البيانات. تقدم حاليًا أكثر من 60 جامعة في جميع أنحاء البلاد برامج مماثلة.

واجبات وظيفية نموذجية لعلماء البيانات

عندما يتعلق الأمر بالوصف الوظيفي لعالم البيانات ، لا يوجد واحد. ومع ذلك ، هناك بعض الأشياء التي من شبه المؤكد أنك ستفعلها:

• جمع ومعالجة كميات هائلة من البيانات الفوضوية في تنسيق أكثر قابلية للاستخدام.
• استخدام استراتيجيات تعتمد على البيانات لحل صعوبات العمل.
• R و Python من بين لغات البرمجة الأخرى
• معرفة الإحصاء بما في ذلك الاختبارات والتوزيعات الإحصائية من الداخل والخارج.
• البقاء على رأس التقنيات التحليلية مثل التعلم الآلي والتعلم العميق والتحليلات النصية.
• التواصل والتعاون مع كل من تكنولوجيا المعلومات والأعمال.
• البحث عن النظام والأنماط في البيانات ، بالإضافة إلى تحديد الاتجاهات التي يمكن أن تساعد في النتيجة النهائية للأعمال.

اقرأ أيضًا: مواضيع علوم البيانات التي تحتاج إلى معرفتها

أدوار ومسؤوليات عالم البيانات

يأتي مصطلح "عالم البيانات" من مجموعة من العلوم والرياضيات والإحصاء والقياسات الكيميائية وعلوم الكمبيوتر ، على سبيل المثال لا الحصر من أهم الموضوعات التقنية الحديثة. نظرًا لأن الجمع بين السمات الشخصية والخبرة والقدرات التحليلية المطلوبة لهذه المهنة غير شائع ، فإن الحاجة إلى علماء البيانات المهرة آخذة في الازدياد.

استنادًا إلى مقاييس مثل الرضا الوظيفي ، ومقدار فرص العمل ، ومتوسط ​​الراتب الأساسي ، تصدّر عالم البيانات قائمة Glassdoor "لأفضل 50 وظيفة في أمريكا" في 2016 و 2017 و 2018 و 2019. وقد يتم إدراج منصب مهندس التعلم الآلي مع وظيفة عالم بيانات.

يعد تحليل مجموعات البيانات الضخمة من البيانات الكمية والنوعية أحد أكثر الوظائف الأساسية. هؤلاء الأفراد مسؤولون عن إنشاء نماذج التعلم الإحصائي لتحليل البيانات ويجب أن يكون لديهم معرفة مسبقة بالأدوات الإحصائية. يجب أن يمتلكوا أيضًا المهارات اللازمة لبناء نماذج تنبؤية معقدة.

علماء الكمبيوتر ، ومبرمجو قواعد البيانات والبرمجيات ، والخبراء التأديبيون ، والمنسقون ، والمعلقون الخبراء ، وأمناء المكتبات هم بعض المحترفين الذين قد يعملون في علم البيانات أو يصبحون علماء بيانات بدوام كامل.

ماذا يوجد في صندوق أدوات عالم البيانات؟

كثيرًا ما يستخدم علماء البيانات المصطلحات والتقنيات التالية:

عرض مرئي للمعلومات:

يتم تقديم البيانات بتنسيق تصويري أو رسومي لتسهيل فحصها. يُعرف التمثيل الرسومي للمعلومات والبيانات باسم تصور البيانات. تسهل أدوات تصور البيانات فحص وفهم الاتجاهات والقيم المتطرفة والأنماط في البيانات من خلال استخدام العناصر المرئية مثل المخططات والرسوم البيانية والخرائط.

تعد أدوات وتقنيات تصور البيانات مهمة في بيئة البيانات الضخمة لتحليل كميات هائلة من البيانات واتخاذ قرارات تعتمد على البيانات.

التعلم الالي:

تُستخدم خوارزميات الرياضيات والأتمتة في هذا الفرع من الذكاء الاصطناعي. التعلم الآلي هو نوع من تحليل البيانات يعمل على أتمتة إنشاء النماذج التحليلية. إنه مجال للذكاء الاصطناعي يعتمد على فرضية أن أجهزة الكمبيوتر يمكنها التعلم من البيانات ، والتعرف على الأنماط ، وإصدار الأحكام مع القليل من المدخلات البشرية أو بدونها.

التعرف على الأنماط

تقنية التعرف على الأنماط هي نوع من التكنولوجيا التي تتعرف على الأنماط في البيانات (غالبًا ما تستخدم بالتبادل مع التعلم الآلي). تُعرف عملية التعرف على الأنماط باستخدام خوارزمية التعلم الآلي باسم التعرف على الأنماط. يُعرف تصنيف البيانات بناءً على المعرفة السابقة أو المعلومات الإحصائية المأخوذة من الأنماط و / أو تمثيلها باسم التعرف على الأنماط. تعد إمكانات تطبيق التعرف على الأنماط واحدة من أهم ميزاته.

أمثلة: التعرف على الكلام ، والتعرف على السماعات ، والتعرف على وثائق الوسائط المتعددة (MDR) ، والتشخيص الطبي التلقائي.

تحضير البيانات

عملية تحويل البيانات الأولية إلى تنسيق يمكن امتصاصه بسهولة أكبر. تُعرف عملية تنظيف البيانات الخام وتعديلها قبل المعالجة والتحليل باسم إعداد البيانات. إنها مرحلة حاسمة قبل المعالجة والتي غالبًا ما تتضمن إعادة تنسيق البيانات وإجراء تغييرات على البيانات ودمج مجموعات البيانات لإثراء البيانات.

تحليلات النص:

عملية تحليل البيانات غير المهيكلة من أجل الحصول على رؤى تجارية مهمة. تحليلات النص هي عملية تحويل كميات هائلة من النص غير المهيكل تلقائيًا إلى بيانات رقمية من أجل تحديد الرؤى والاتجاهات والأنماط. تسمح هذه المنهجية ، عند دمجها مع أدوات تصور البيانات ، للشركات بفهم القصة وراء الأرقام واتخاذ قرارات أفضل.

كيف يمكنك أن تصبح عالم بيانات؟

قد يكون التحضير لوظيفة في علم البيانات قرارًا حكيمًا. سيكون لديك الكثير من فرص العمل ، بالإضافة إلى فرصة للعمل في الصناعة التكنولوجية ، حيث يمكنك الاستكشاف والإبداع. إذن ماهي خطتك؟

إذا كنت طالبًا:

تتمثل الخطوة الأولى في العثور على جامعة تقدم درجة علمية في علم البيانات - أو على الأقل دروسًا في علوم البيانات والتحليلات. تشمل الجامعات التي تقدم برامج علوم البيانات جامعة ولاية أوكلاهوما وجامعة ألاباما وجامعة ولاية كينيساو وجامعة جنوب ميثوديست وجامعة ولاية كارولينا الشمالية وتكساس إيه آند إم.

إذا كنت محترفًا تريد تغيير مهنتك

في حين أن غالبية علماء البيانات عملوا كمحللين للبيانات أو إحصائيين ، فإن آخرين لديهم خلفيات في مجالات غير تقنية مثل الأعمال أو الاقتصاد. كيف ينتهي الأمر بالأشخاص ذوي الخلفيات المتباينة للعمل في نفس المجال؟ من الأهمية بمكان التفكير في الأشياء المشتركة بينهم جميعًا: ميل لحل المشكلات ، ومهارات تواصل ممتازة ، وفضول شديد حول كيفية عمل الأشياء.

بصرف النظر عن هذه الصفات ، ستحتاج إلى فهم قوي لما يلي:

• الإحصاء والتعلم الآلي.
• لغات البرمجة مثل SAS أو R أو Python.
• قواعد البيانات مثل MySQL و Postgres.
• تصور البيانات وتقنيات إعداد التقارير.
• Hadoop و MapReduce.

متى يكون النشاط التجاري جاهزًا لتوظيف عالم بيانات؟

قبل قبول منصب عالم البيانات ، يجب أن تنظر في الجوانب التالية للشركة:

هل تتعامل مع كميات كبيرة من البيانات ولديها مشكلات معقدة تحتاج إلى حل؟

تشترك المنظمات التي تتطلب بالفعل علماء بيانات في شيئين مشتركين: يتعاملون مع كميات كبيرة من البيانات ويتعاملون مع المشكلات المعقدة على أساس يومي. توجد عادة في صناعات مثل التمويل والحكومة والمستحضرات الصيدلانية.

هل قيمة البيانات؟

تؤثر ثقافة الشركة على ما إذا كان يجب عليها توظيف عالم بيانات أم لا. هل لديها بيئة صديقة للتحليلات؟ هل يدعمه مجلس الإدارة؟ خلاف ذلك ، فإن التعاقد مع عالم بيانات سيكون مضيعة للمال.

هل هو جاهز للتغيير؟

بصفتك عالم بيانات ، تتوقع أن تؤخذ على محمل الجد ، ورؤية عملك يؤتي ثماره هو جزء من ذلك. أنت تكرس وقتك لمعرفة كيفية جعل شركتك تعمل بسلاسة أكبر. نتيجة لذلك ، يجب أن تكون الشركة مستعدة - وراغبة - في تنفيذ استنتاجات تحقيقك.

بالنسبة لبعض الشركات ، يعد تعيين عالم بيانات لتوجيه خيارات الأعمال التي تعتمد على البيانات خطوة محفوفة بالمخاطر. تحقق لمعرفة ما إذا كانت الشركة التي تفكر في العمل لديها لديها العقلية الصحيحة - وعلى استعداد للتغيير.

الصناعات التي تعتمد على علم البيانات

يتمتع اختصاصيو عالم البيانات بتأثير كبير على الصناعات والقطاعات التالية ، لكنهم لا يقتصرون عليها:

• زراعة
• البيانات الكبيرة
• الاقتصاد الرقمي
• اقتصاديات
• الكشف عن الغش
• رعاية صحية
• الموارد البشرية
• هو - هي
• تحليلات التسويق
• تحسين التسويق
• سياسة عامة
• إدارة المخاطر
• علم الروبوتات
• الترجمة الآلية
• تصنيع
• المعلوماتية الطبية
• علوم اجتماعية
• التعرف على الكلام
• يسافر

قراءة: مشاريع علوم البيانات