مهنة علوم البيانات

بالنسبة للخبراء الأكفاء ، يظل علم البيانات أحد أكثر الوظائف الواعدة والمطلوبة. تعتبر وظيفة علم البيانات مرضية ومربحة ، لكن البدء في هذا المجال ليس بالأمر السهل. لا يشترط الحصول على درجة البكالوريوس أو الماجستير للعمل في علم البيانات. ما هو مطلوب هو مجموعة المهارات والخبرات المناسبة.

ستساعدك هذه المدونة في فهم العديد من المسارات الوظيفية والقدرات الأساسية ، وكذلك كيفية بدء حياة مهنية واعدة في علم البيانات.

لبدء حياة مهنية ناجحة في علم البيانات ، تحتاج فقط إلى مهارات تقنية مثل التحليل والتعلم الآلي والإحصاءات والشبكات العصبية ، بالإضافة إلى القدرة على حل المشكلات والتفكير النقدي وإيصال القصص.

ما هي فوائد مهنة علوم البيانات؟

نظرًا للكميات الكبيرة من البيانات التي يتم إنشاؤها عبر المؤسسات وضرورة اتخاذ قرارات فعالة تعتمد على البيانات ، فقد زادت الحاجة إلى قدرات علوم البيانات.

راتب مرتفع:

خبرة العمل هي أهم عامل محدد في أجر علوم البيانات ؛ ومع ذلك ، فإن متوسط ​​دخل أخصائي علوم البيانات للمبتدئين أعلى من متوسط ​​الراتب في الولايات المتحدة.

حل المشاكل المعقدة:

تتمثل المهمة الرئيسية لعالم البيانات في العثور على رؤى من خلال تحليل ومعالجة كميات هائلة من البيانات الخام. كيف يمكنك تحسين المبيعات على سبيل المثال؟ للعثور على المشكلات التي لم تتم معالجتها في عمليات الشركات اليوم.

مع البيانات التي يتم جمعها في أجزاء كثيرة من الحياة ، من التسويق إلى الصحة ، وحتى الرياضة والترفيه ، فإن القدرة على استخلاص المعرفة من البيانات هي مكانة قوية للغاية لتكون فيها ".

أقل عرضة لأتمتة الوظائف:

بشكل عام ، كلما كانت الوظيفة أكثر تخصصًا (قل عدد الأفراد الذين يقومون بها) ، قل احتمال أن تكون مؤتمتة لأن هناك حافزًا أقل لاستثمار الموارد المطلوبة لبناء آلة قادرة على أداء المهمة.

في هذه المرحلة ، سيكون علم البيانات موهبة ضرورية لا تقتصر على عدد قليل من الخبراء ، ولن نطلب شخصًا تم تدريبه بشكل خاص في علم البيانات.

أنا متفائل بشأن هذه المرة لأنني رأيت قيمة خبرة المجال في إنشاء خطوط أنابيب فعالة لعلوم البيانات مرارًا وتكرارًا. يمكن لعلم البيانات أن يفي بوعوده بتعزيز الكفاءة وتمكين القرارات الموضوعية إذا تم وضع الأدوات الصحيحة في أيدي الأشخاص ذوي الكفاءة في قطاع ما. من غير المحتمل أن يتم استبدال وظائف علم البيانات بالأتمتة ، ولكن إذا تم إنتاج الأدوات الصحيحة ، فقد يصبح عالم البيانات تخصصًا متخصصًا.

يتمتع الأفراد الذين لديهم فهم كبير لكيفية تحويل البيانات إلى رؤى قابلة للاستخدام باستخدام المهارات التحليلية بفرصة جيدة لمهنة ناجحة في علم البيانات.

أن تصبح عالم بيانات

تعلم الأساسيات

يجب أن يكون لديك فهم شامل لمبادئ علم البيانات ، مثل الإحصاء ، والاحتمالات ، واختبار الفرضيات ، وأدوات تحليل البيانات مثل Excel ، وهي إحدى الطرق الكلاسيكية التي لا تزال تستخدم لفحص مجموعات البيانات الصغيرة ، كمحترف في علم البيانات. يجب أن تكون أيضًا على دراية بلغات البرمجة مثل R و Python و SQL و Hadoop وبرامج تصور البيانات مثل Tableau و Power BI.

إذا كنت مهتمًا بأن تصبح عالم بيانات ، فيمكنك التسجيل في الدورة والتعلم من معلم ملتزم.

اختر الدور المناسب:

في مجال علم البيانات ، هناك العديد من فرص العمل. إن خبير تصور البيانات ، وخبير التعلم الآلي ، وعالم البيانات ، ومهندس البيانات ، وما إلى ذلك ، ليست سوى حفنة من الاحتمالات العديدة. قد يكون الوصول إلى دور واحد أسهل من دور آخر ، اعتمادًا على تاريخك وخبرتك في العمل. على سبيل المثال ، إذا كنت مطور برامج ، فلن يكون التحول إلى هندسة البيانات أمرًا صعبًا. لذا ، حتى تتضح لك ما تريد أن تكون ، ستظل عالقًا في تحديد المسار الذي يجب أن تسلكه وأي القدرات يجب تطويرها.

الانضمام إلى مجتمعات علوم البيانات:

تتمثل المسؤولية الأساسية لأخصائي البيانات في إنتاج رؤى مهمة بالتعاون مع أصحاب المصلحة الداخليين والخارجيين. بصرف النظر عن ذلك ، يستمتع العديد من علماء البيانات بالبقاء على اتصال مع أقرانهم في أدوار مماثلة لمناقشة الأفكار والنهج الجديدة. للبقاء محدثًا في موضوع علم البيانات ، يمكنك التفاعل مع الأقران في مثل هذه المجموعات.

سأنتقل معك إلى أكثر ثلاثة مجتمعات علم بيانات شيوعًا.

Kaggle:

إنها واحدة من أكبر مجتمعات علوم البيانات في العالم. تم إنشاؤه في المقام الأول كأداة لتقييم وتجميع الفرق للبطولات المختلفة. يساعدك في العثور على مجموعات البيانات ونشرها ، واستكشاف النماذج وإنشائها في بيئة قائمة على الويب ، ومشاركة عملك مع علماء ومهندسين آخرين. أفضل ما في الأمر هو أن Kaggle لديها اليوم أكثر من 3 ملايين عضو نشط قد يستخدمون المنصة للمساهمة بمعرفتهم وخبراتهم.

مجتمع علوم بيانات IBM:

تُعرف صفحات الويب الخاصة بعلوم البيانات الخاصة بشركة IBM جيدًا لأنها تستضيف المدونات والبودكاست لبعض الشخصيات البارزة في الصناعة. إذا كنت بحاجة إلى مشورة خاصة من خبير في الصناعة ، فإن مجتمع IBM Data Science هو مكان رائع للذهاب إليه. إنه ليس مرحبًا بالوافدين الجدد مثل بعض المجتمعات الأخرى هنا ، لكن هذا ليس دائمًا أمرًا سلبيًا.

رديت:

إنها مجموعة علم بيانات غريبة ، تشتهر بتبادل الميمات أكثر من الرد على مخاوف علمية جادة. هناك عدد كبير من subreddits المخصصة للنقاش المعمق حول الأوراق. بعض من أشهر subreddits هي r / datascience و r / dataisbeautiful و r / MachineLearning.

اختر لغة / أداة

من المرجح أن يسأل المبتدئين هذا السؤال أكثر من غيرهم. ما اللغة / الأداة التي يجب علي استخدامها للنجاح في مهنة علم البيانات؟ قبل أن أجيب على هذا السؤال ، أود أن أشير إلى أن الأدوات مخصصة للاستخدام فقط من أجل التنفيذ ؛ من المهم فهم المفهوم. Python هي اللغة الأكثر استخدامًا والأبسط في صناعة علوم البيانات ؛ إنها لغة سهلة الاستخدام يمكن استخدامها حتى من قبل الأشخاص غير التقنيين. دعني أقدم لك ملخصًا سريعًا لأكثر اللغات والأدوات شيوعًا في الوقت الحالي.

على الرغم من أنه يمكن استخدام Microsoft Excel لتحليل البيانات ، إلا أن المعرفة بأدوات تحليل البيانات عالية المستوى مطلوبة لتصبح عالم بيانات.

سنستعرض هذه الأدوات بمزيد من التفصيل لاحقًا.

بايثون:

Python هي لغة البرمجة الأكثر شيوعًا لعلوم البيانات والتعلم الآلي ، فضلاً عن كونها إحدى لغات الكمبيوتر الأكثر شيوعًا بشكل عام.

كل من تحليل البيانات ، وتصور البيانات ، والذكاء الاصطناعي ، ومعالجة اللغة الطبيعية ، وأتمتة العمليات الآلية كلها ممكنة باستخدام لغة برمجة Python. يمكن استخدام Python لإنشاء تطبيقات الويب والجوال وسطح المكتب. يسمح بالأنماط الإجرائية والوظيفية وأنماط البرمجة الأخرى ، بالإضافة إلى الامتدادات المكتوبة بلغة C أو C ++ ، بالإضافة إلى البرمجة الشيئية.

يتم استخدامه ليس فقط من قبل علماء البيانات والمبرمجين ومهندسي الشبكات ، ولكن أيضًا من قبل الموظفين غير التقنيين مثل المحاسبين وعلماء الرياضيات والعلماء ، الذين ينجذبون إلى طابعه سهل الاستخدام.

R:

لغة البرمجة R هي بيئة مجانية ومفتوحة المصدر للحساب الإحصائي والرسومات ومعالجة البيانات وتحليلها وتصورها. R هي واحدة من أكثر اللغات شيوعًا لعلوم البيانات والتحليلات المتقدمة ، حيث يتم استخدامها من قبل غالبية علماء البيانات والباحثين الجامعيين والإحصائيين لاسترداد البيانات وتنظيفها وتحليلها وتقديمها.
أدوات تصور البيانات:
يجب أن يكون خبير علوم البيانات قادرًا على معرفة طابق قوي واستخدام أدوات التصور بفعالية لإيصال أفكارهم إلى الجمهور. دعنا نلقي نظرة على بعض أدوات تصور البيانات الأكثر شيوعًا في الصناعة.

تابلوه:

Tableau هي أداة لذكاء الأعمال وتصور البيانات. تتغير طريقة استخدام الأفراد للبيانات لحل المشكلات بفضل أداة التحليلات المرئية هذه. يجعل Tableau البيانات أسهل في الرؤية والفهم ، مما يسمح للشركات بأن تصبح أكثر اعتمادًا على البيانات. إنه سهل الاستخدام ، وسرعان ما أصبح خيارًا شائعًا لذكاء الأعمال الحديث. يساعد في استكشاف وإدارة واكتشاف الرؤى المستندة إلى البيانات التي يمكن أن تحول المؤسسات. إنها منصة تحليلات أكثر قدرة وأمانًا وقابلية للتكيف.

يقدم Tableau مجموعة متنوعة من الأدوات ، بما في ذلك سطح المكتب والخادم وإدارة علاقات العملاء والمزيد ، والتي قد تستخدمها لتلبية احتياجات العمل.

Power BI:

Power BI عبارة عن مجموعة من خدمات البرامج والتطبيقات والموصلات التي تعمل معًا لتحويل بياناتك الأولية إلى تمثيل مرئي. يمكن استخدام جدول بيانات Excel أو مجموعة من مستودعات البيانات المختلطة المستندة إلى مجموعة النظراء والمحلية لتخزين المعلومات. يجعل Power BI من السهل الاتصال بمصادر البيانات الخاصة بك ، وتصور وكشف ما هو ضروري ، ومشاركة نتائجك مع من تختار. إنها واحدة من أكثر أدوات ذكاء الأعمال استخدامًا على نطاق واسع في الصناعة.

مهارات الاتصال الفعال

يعتقد الناس أنهم إذا كانوا بارعين تقنيًا ، فسوف يتفوقون على المقابلة في مهنة علم البيانات إذا كانوا متصلين جيدًا. هذا تلفيق. لتوصيل أفكارك إلى الجمهور ، يجب أن تتمتع بمهارات اتصال فعالة.

ابذل جهدًا لجعل صديقك وسيلة تواصل جيدة. استمع إلى مقدمتك واطلب النقد الصريح. سيأخذك إلى المرآة!

يمكنك مناقشة أفكارك مع زميل في العمل أو إثبات حالتك في اجتماع إذا كانت لديك مهارات تواصل جيدة. يجب أن يتمتع أي شخص مهتم بممارسة مهنة في علم البيانات بهذه الكفاءة.

استنتاج

يستثمر أصحاب العمل الكثير من الوقت والمال في مجال علم البيانات نظرًا لارتفاع الطلب عليه. يمكنك بدء مهنة واعدة في علم البيانات من خلال اتخاذ الخطوات اللازمة. آمل أن تكون هذه المدونة مفيدة في مساعدتك في فهم كيفية بدء حياة مهنية واعدة في علم البيانات.