ما هي طبيعة عمل عالم البيانات؟ وما هي وظائف علم البيانات؟

هل تريد أن تصبح عالم بيانات ، لكن لا تعرف من أين تبدأ؟ اكتشف المهارات التي يجب اكتسابها والتدريب الحالي لتحقيق هدفك!

إذا كنت تشاهد هذا الملف ، فمن المحتمل أن يكون ذلك بسبب رغبتك في أن تصبح عالم بيانات. في الواقع ، ربما تكون لديك بالفعل فكرة عما تتكون منه هذه المهنة.

لذلك سنتطرق هنا إلى تعريف هذه المهنة والمهارات والمسؤوليات التي تأتي معها. ومع ذلك ، بالنسبة لأولئك منكم الذين وصلوا إلى هنا عن طريق الصدفة وليس لديهم أي فكرة عما هو عليه ، فإليك تحديث سريع.

من هو عالم البيانات ؟

ببساطة ، عالم البيانات مسؤول داخل المنظمة عن تحليل البيانات لحل المشكلات أو الإجابة على الأسئلة. على عكس محلل البيانات ، يستخدم عالم البيانات التعلم الآلي والإحصاءات لتحقيق ذلك.

هذا ما يسمح لها بإنتاج نماذج تنبؤية و / أو توضيحية. لمزيد من التوضيحات ، لا تتردد في الرجوع إلى ملفنا الكامل على هذا العنوان. الآن ، دعنا نتناول جوهر الأمر: كيف تصبح عالم بيانات؟

ما هو ملف تعريف عالم البيانات؟

كان علماء البيانات الأوائل في الأساس من المطورين وعلماء الكمبيوتر والمهندسين. كانوا يقومون بإنشاء نماذج التعلم الآلي ، وتحسين العمليات ، وتحليل البيانات غير المهيكلة ، وإنشاء برامج محددة لكل مشكلة ، وتنفيذ "الخريطة / التخفيضات" يدويًا.

لحسن الحظ ، مع ظهور البرامج والحزم عالية الأداء ، أصبحت معظم هذه العمليات الآن مبسطة أو آلية بشكل كبير. اليوم ، يقضي عالم البيانات وقتًا أطول في النمذجة مقارنةً بالهندسة.

في الواقع ، يتم أيضًا تسهيل تعلم التجارة. يمكن الآن أن تصبح الملفات الشخصية المتنوعة علماء بيانات.

أحد الأسباب الرئيسية هو ظهور لغة بايثون ، وهي لغة سهلة التعلم وبديهية نسبيًا. بالإضافة إلى ذلك ، يتم الآن تفويض بعض مهام عالم البيانات إلى خبراء آخرين. على سبيل المثال ، يهتم مهندس البيانات بإعداد البيانات.

يتم تبسيط إنتاج الخوارزمية من خلال أدوات مثل SageMaker ، وحتى إنشاء وظائف هندسية معقدة يتم تشغيله تلقائيًا بواسطة AutoML. وبالتالي ، هناك عدد أقل وأقل من "الملامح النموذجية" لعلماء البيانات.

ما هي المهارات المطلوبة لتصبح عالم بيانات؟

الآن دعنا نرى المهارات المطلوبة لتصبح عالم بيانات. بادئ ذي بدء ، من الضروري تعلم برمجة الكمبيوتر.

من بين اللغات الأكثر استخدامًا في علوم البيانات Python و R و Scala. ومع ذلك ، فإن الأولوية هي تعلم بايثون. لسبب وجيه ، هذه اللغة هي اللغة التي توحد أكبر مجتمع من محللي البيانات. لذلك سيكون من الأسهل العثور على تحليلات نموذجية على منصات مثل Kaggle وعينة التعليمات البرمجية على Stackoverflow وحتى إعلانات الوظائف.

بالطبع ، يجب على عالم البيانات إتقان أساسيات التعلم الآلي. على وجه الخصوص ، سيتعين عليك تعلم معرفة وفهم النماذج المختلفة للتعلم الآلي ، واختيار النماذج التي يجب تطبيقها وفقًا للمشكلات التي يجب حلها.

بالإضافة إلى ذلك ، يجب أن يكون عالم البيانات أيضًا خبيرًا في الإحصاء. وهذا ما يميزه عن مهندس التعلم الآلي. يجب أن تتعلم كيفية إجراء تحليل البيانات التفسيرية ، ومعرفة أساسيات الاحتمال والاستدلال ، وفهم مفاهيم التحيز في الاختيار ، ومفارقة سيمبسون ، وترابط المتغيرات ، وتصميم التجارب.

كيف تكتسب مهارات عالم البيانات؟

لإتقان لغة Python ، يمكنك اللجوء إلى الدورات التدريبية الأكثر شيوعًا. يقدم معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا دورة مدتها 120 ساعة بعنوان "مقدمة في علوم الكمبيوتر والبرمجة باستخدام بايثون".

تقدم جامعة ميشيغان دورة "Python for Everybody" لمدة 30 ساعة. تحظى هاتان الدورتان المتاحتان عبر الإنترنت بشعبية كبيرة ، وقد أكملهما بالفعل عدة آلاف من الأشخاص.

لا توجد متطلبات مسبقة ، لذلك يمكن حتى للمبتدئين اللجوء إلى هذين الخيارين. إذا كنت تتقن بالفعل لغات برمجة أخرى ، وترغب في اكتشاف لغة Pythong ، فيمكنك الحصول على الدورة التدريبية التي تستغرق 4 ساعات والتي تقدمها DataCamp مجانًا.

لتعلم مهارات التعلم الآلي ، فإن الدورة الأكثر شيوعًا هي تلك التي يقدمها عالم البيانات أندرو إن جي من جامعة ستانفورد على كورسيرا. تقدم لك هذه الدورة التي تبلغ مدتها 60 ساعة اكتشاف التعلم الآلي بطريقة تقنية باستخدام لغة Octave. ومع ذلك ، يفضل معرفة الجبر الخطي والإحصاء.

يمكنك أيضًا الرجوع إلى دورة التعلم الآلي المقدمة في Coursera من جامعة واشنطن ، والتي تستمر حوالي 180 ساعة. وبالمثل ، يتم تقديم درجة نانوية للتعلم الآلي تدوم حوالي 120 ساعة على Udacity.

فيما يتعلق بالإحصاءات ، يقدم معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا دورة مجانية "أساسيات الإحصاء" لمدة 160 ساعة. هذه الدورة كاملة للغاية ، وستعلمك على وجه الخصوص النموذج الذي يجب استخدامه وفقًا لكل مجموعة بيانات ، وكيفية اختيار متغيرات الانحدار الخطي ، أو كيفية نمذجة الظواهر غير الخطية.

ومع ذلك ، يمكن أن تكون هذه الدورة تقنية إلى حد ما إذا لم تكن لديك مفاهيم صلبة في الرياضيات. هناك العديد من البدائل ، مثل دورة الاحتمالات المقدمة مجانًا على edX من جامعة هارفارد. يركز هذا التدريب الذي يقل عن 12 ساعة على الاحتمالات.

تقدم جامعة هارفارد ، دائمًا على edX ومجانيًا دائمًا ، دورة تدريبية مدتها 12 ساعة "الاستدلال والنمذجة" لتعلم كيفية إنشاء نماذج إحصائية وفهم موثوقية هذه التنبؤات.

يمكن أن تساعدك العديد من الكتب أيضًا في اكتساب مهارات عالم البيانات. من بين أفضلها علم البيانات من Scratch بواسطة Joel Grus و Python لتحليل البيانات: مشاحنات البيانات مع Pandas و NumPy و IPython بواسطة Wes McKinney والتعلم الآلي العملي باستخدام Scikit-Learn و TensorFlow: المفاهيم والأدوات والتقنيات اللازمة للبناء الأنظمة الذكية ، أو Think Stats: الاحتمالية والإحصاءات للمبرمجين.

مسؤوليات عالم البيانات

في أي يوم ، قد تشمل مسؤوليات عالم البيانات ما يلي:

• حل مشاكل العمل من خلال البحث غير المباشر وصياغة أسئلة الصناعة المفتوحة
• استخراج كميات هائلة من البيانات المهيكلة وغير المهيكلة. يستعلمون عن البيانات المهيكلة من قواعد البيانات العلائقية باستخدام لغات البرمجة مثل SQL. إنهم يجمعون بيانات غير منظمة من خلال تجريف الويب وواجهات برمجة التطبيقات والاستطلاعات.
• توظيف الأساليب التحليلية المتطورة والتعلم الآلي والأساليب الإحصائية لإعداد البيانات لاستخدامها في النمذجة التنبؤية والتعليمية
• قم بتنظيف البيانات تمامًا لتجاهل المعلومات غير ذات الصلة وإعداد البيانات للمعالجة المسبقة والنمذجة
• قم بإجراء تحليل البيانات الاستكشافية (EDA) لتحديد كيفية التعامل مع البيانات المفقودة والبحث عن الاتجاهات و / أو الفرص
• اكتشاف خوارزميات جديدة لحل المشكلات وبناء برامج لأتمتة العمل المتكرر
• توصيل التنبؤات والنتائج إلى إدارات تكنولوجيا المعلومات والإدارة من خلال التصورات والتقارير الفعالة للبيانات
• التوصية بإجراء تغييرات فعالة من حيث التكلفة على الإجراءات والاستراتيجيات الحالية

سيكون لكل شركة طريقة مختلفة في مهام عمل علوم البيانات. يعامل البعض علماء البيانات لديهم كمحللي بيانات أو يجمعون واجباتهم مع مهندسي البيانات ؛ يحتاج البعض الآخر إلى خبراء تحليلات رفيعي المستوى ماهرين في التعلم الآلي المكثف وتصورات البيانات.

نظرًا لأن علماء البيانات يحققون مستويات جديدة من الخبرة أو يغيرون وظائفهم ، فإن مسؤولياتهم تتغير دائمًا. على سبيل المثال ، قد يقضي الشخص الذي يعمل بمفرده في شركة متوسطة الحجم جزءًا كبيرًا من اليوم في تنظيف البيانات والتعامل معها. قد يُطلب من موظف رفيع المستوى في شركة تقدم خدمات قائمة على البيانات هيكلة مشاريع البيانات الضخمة أو إنشاء منتجات جديدة.

خصائص محترف عالم بيانات ناجح

لا يحتاج علماء البيانات إلى مجرد فهم لغات البرمجة وإدارة قواعد البيانات وكيفية تحويل البيانات إلى تصورات - يجب أن يكونوا مهتمين بشكل طبيعي بالعالم المحيط بهم ، ولكن من خلال عدسة تحليلية. من خلال امتلاك سمات شخصية تشبه أقسام ضمان الجودة ، قد يكون علماء البيانات دقيقين عند مراجعة كميات كبيرة من البيانات والبحث عن أنماط وإجابات. كما أنهم مبدعون في صنع خوارزميات جديدة للزحف إلى البيانات أو ابتكار مستودعات قواعد بيانات منظمة.

بشكل عام ، يجب أن يعرف المتخصصون في مجال علم البيانات كيفية التواصل في عدة أوضاع مختلفة ، أي لفريقهم وأصحاب المصلحة والعملاء. قد يكون هناك الكثير من الطرق المسدودة ، أو المنعطفات الخاطئة ، أو الطرق الوعرة ، ولكن يجب أن يمتلك علماء البيانات الدافع والعزيمة للبقاء صامدين في أبحاثهم.

يتمتع علماء البيانات الناجحون بخلفية تقنية قوية ، ولكن أفضل علماء البيانات لديهم أيضًا حدس كبير بشأن البيانات. هل الميزات ذات مغزى ، وهل تعكس ما تعتقد أنه يجب أن تعنيه؟ بالنظر إلى الطريقة التي يتم بها توزيع بياناتك ، ما النموذج الذي يجب أن تستخدمه؟ ماذا يعني أن هناك قيمة مفقودة ، وماذا تفعل بها؟ أفضل علماء البيانات هم أيضًا رائعون في التواصل مع علماء البيانات الآخرين والأشخاص غير التقنيين. من أجل أن تكون فعالة في Airbnb ، يجب أن تكون تحليلاتنا صارمة من الناحية الفنية وأن يتم تقديمها بطريقة واضحة وقابلة للتنفيذ لأعضاء آخرين في الشركة ".

مخاوف تتعلق بالسلامة والأخلاق

يثير مفهوم السيارات ذاتية القيادة تساؤلات حول السلامة والأخلاق. يمكن اختراق المركبات. وفي سياق حادث ، فإن المسؤولية غير واضحة. بالإضافة إلى ذلك ، يمكن وضع السيارات ذاتية القيادة في موقف لا مفر منه ، مما يجبر الذكاء الاصطناعي على اتخاذ قرار أخلاقي بشأن كيفية تقليل الضرر. مصدر قلق رئيسي آخر هو خطر إساءة استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي.

في الواقع ، بدأ المتسللون في استخدام أدوات التعلم الآلي المتطورة للوصول إلى الأنظمة الحساسة. هذا يزيد من تعقيد قضية الأمن. أخيرًا ، تم تحويل أدوات إنشاء الفيديو والصوت المستندة إلى التعلم العميق بسرعة إلى إنشاء تقنية التزييف العميق ، وهي تقنية تركيب الصور هذه التي تسمح بالتبديل الذكي للوجوه.

على الرغم من المخاطر المحتملة ، هناك القليل من التنظيمات المتعلقة بالذكاء الاصطناعي. حيثما توجد القوانين ، فإنها تنطبق بشكل غير مباشر فقط على أنظمة الذكاء الاصطناعي. وبالتالي ، تفرض اللائحة العامة لحماية البيانات (GDPR) قيودًا صارمة على طريقة استخدام الشركات لبيانات المستهلك. وبالتالي فإن هذه اللائحة تعيق التعلم وبعض وظائف الذكاء الاصطناعي المخصصة للمستهلكين.

ما هي مواقع الويب التي يجب الرجوع إليها لمتابعة أخبار علم البيانات

تعد الكتب المذكورة سابقًا والتدريب عبر الإنترنت مراجع جيدة لاكتساب أساس متين ، ولكن علم البيانات هو نظام يتطور باستمرار. لذلك من المهم أن تبقى على اطلاع دائم ، من خلال التردد على المنصات التي يتقارب عليها المحترفون.

تعد منصة Kaggle ، المملوكة لشركة جوجل، مصدرًا رائعًا لأمثلة ومناقشات حول علوم البيانات. يتم تنظيم العديد من المسابقات ، وستكون فرصة لصقل مهاراتك بمكافآت محتملة.

يجمع موقع KDnuggets ، الذي تم إنشاؤه في عام 1997 ، العديد من المنشورات والمحتويات الأخرى التي كتبها علماء البيانات. ستجد هنا نصائح وتطبيقات قيمة. يتجمع الآلاف من علماء البيانات أيضًا على مدونات AnalyticsVidhya و TDS لمشاركة المحتوى.

ما هي المفاهيم المتعلقة بعلم البيانات؟

يستخدم علم البيانات تقنيات ونظريات مستمدة بشكل أساسي من الرياضيات والإحصاء وتكنولوجيا المعلومات. على وجه الخصوص ، يستخدم العديد من التقنيات المترابطة مثل:

• البيانات الضخمة Big Data : تشير البيانات الضخمة إلى أحجام البيانات الكبيرة جدًا بحيث لا يمكن معالجتها بواسطة أدوات التحليل التقليدية ، ولكن قبل كل شيء ظهور حلول قادرة على استخراج هذه البيانات ومعالجتها ، بهدف تحسينها.
• التعلم الآلي machine learning: يعد التعلم الآلي مجالًا علميًا يعتبر الآن العمود الفقري لعلوم البيانات. تعتمد خوارزميات التعلم الآلي على أي نوع من البيانات المخزنة رقميًا للتعلم ، بشكل مستقل ، لأداء مهمة أو إجراء تنبؤات.
• النمذجة modeling: يسمح بالحسابات والتنبؤات السريعة بناءً على البيانات الموجودة. تعتمد النمذجة بشكل خاص على التعلم الآلي من أجل العثور على النموذج الإحصائي الصحيح بناءً على البيانات المتاحة بطريقة آلية.

الاختلافات بين عالم البيانات ومهندس البيانات ومحلل البيانات

من الشائع جدًا الخلط بين الاختلافات بين علم البيانات وتحليلات البيانات ، وكيف يرتبط هذان المجالان بهندسة البيانات. لكن هناك اختلافات جوهرية بين هذه المهن الثلاث. يجب على محلل البيانات معالجة البيانات وتفسيرها. يجب أن يكون عالم البيانات قادرًا على إنشاء وتطوير الأدوات التي تعالج المعلومات. دعونا نلقي نظرة على كل دور بمزيد من العمق. أخيرًا ، يجب أن يكون مهندس البيانات قادرًا على إنشاء برامج أو أنظمة يمكنها أخذ البيانات وتحويلها إلى معلومات مفيدة يمكن دراستها.

ماذا يفعل محلل البيانات؟

في الأساس ، يقوم محلل البيانات بتحليل البيانات وتقسيمها بحيث يمكن للشركات والفرق استخدامها لاتخاذ القرارات. يمكن أن تكون معرفة الصفحة المقصودة لموقع الويب الأفضل أداءً من حيث تحسين محركات البحث ، على سبيل المثال ، أو معرفة عدد المستخدمين الذين يغادرون صفحة الويب فورًا بعد زيارتها مفيدة للغاية في تحديد الخطوات التالية لاستراتيجية المحتوى.

يقوم محلل البيانات بدراسة الأرقام وتقديمها بطريقة يمكن للفرق من خلالها استخدام المعلومات. قد يحتاجون إلى فهم الأداء الحالي أو التخطيط للمستقبل وإيجاد طرق لتحسين المبيعات أو زيارات موقع الويب أو تحديد الاتجاهات بناءً على مجموعات المستخدمين المختلفة.

ما هي المهارات والمسؤوليات الأساسية لمحلل البيانات؟

المهارات المطلوبة لهذا المنصب هي:

• معرفة إحصائية جيدة
• مهارات فنية قوية
• القدرة على دراسة المعلومات الرقمية وتحويلها إلى سرد أو نقطة معلومات
• إعداد التقارير وتصور البيانات

بالنسبة للمسؤوليات ، يكون محلل البيانات مسؤولاً عن جمع البيانات وتجميعها في تقرير. قد يعتمد هذا على عوامل مثل التوقيت والنشاط. كما أنهم مسؤولون عن تفسير هذه المعلومات. يمكنهم بعد ذلك ترجمتها إلى تقارير منطقية وذات مغزى وقابلة للتطبيق لزملائهم.

يعد هذا المنصب نقطة انطلاق رائعة لأي شخص مهتم بمهنة في مجال البيانات. سيوفر اكتساب الخبرة في هذا المجال أساسًا متينًا لأي مسار وظيفي متعلق بالبيانات.

ماذا يفعل مهندس البيانات؟

يقوم مهندس البيانات بتطوير بنية البيانات والحفاظ عليها. إنهم متخصصون في إعداد مجموعات البيانات الكبيرة بحيث يمكن للمحللين استخدامها. حيث يجب على المحلل تفسير المعلومات ، يجب على المهندس بناء برامج قادرة على توليد البيانات بتنسيق مفيد.

ما هي المهارات المطلوبة لهذا المنصب؟

يعد العمل مع البيانات المنظمة وغير المهيكلة أمرًا أساسيًا لشخص ما في هذا الدور. لذلك ، تعد خبرة SQL مهارة أساسية مطلوبة. تعتبر المهام مثل إلغاء البيانات المكررة وإدارة البيانات وتنقية البيانات مهمة أيضًا لمهندس البيانات. يجب أن يتمتع أي شخص في هذا الدور بمهارات برمجة قوية ومعرفة بالخوارزميات.

يمكن أن يكون إنشاء واجهة برمجة التطبيقات جزءًا من مسؤولياتهم ، على سبيل المثال ، أو تطوير البنية التحتية السحابية. هذا دور تقني للغاية ، لذا فإن المعرفة الجيدة بأدوات الهندسة والاختبار مطلوبة أيضًا.

مهندس البيانات مسؤول عن تطوير خطوط أنابيب البيانات وصيانتها. عادة ما يحتاجون إلى تطوير عمليات حول النمذجة وتوليد البيانات. يتطلب تفكيرًا إبداعيًا وقدرة قوية على حل المشكلات. يعد تطبيق ممارسات إدارة البيانات القياسية لاحتياجات العمل أيضًا مسؤولية حاسمة.

ماذا يفعل عالم البيانات ؟

يقوم هذا الشخص بإجراء تحليلات إحصائية متقدمة ودراسة مجموعات كبيرة من البيانات. يجب أن يكون لديهم معرفة عميقة بالتعلم الآلي وتكييف البيانات.

ما هي المسؤوليات النموذجية لشخص في هذا المنصب؟

عالم البيانات مسؤول عن مهام مثل تحويل البيانات وتنظيفها. إنهم يعملون على تحديد وتصنيف الأنماط المختلفة في البيانات ، بالإضافة إلى تطوير خوارزميات التعلم الآلي لتكون أكثر دقة وكفاءة. يجب أن يفهموا احتياجات العمل أو الفريق الذي يعملون معه من أجل تحويل مجموعات البيانات الكبيرة وطلبها حسب الحاجة.

عالم البيانات مسؤول عن مهام مثل تحويل البيانات وتنظيفها. إنهم يعملون على تحديد وتصنيف الأنماط المختلفة في البيانات ، بالإضافة إلى تطوير خوارزميات التعلم الآلي لتكون أكثر دقة وكفاءة. يجب أن يفهموا احتياجات العمل أو الفريق الذي يعملون معه من أجل تحويل مجموعات البيانات الكبيرة وطلبها حسب الحاجة.

ما هي أهم المهارات لعالم البيانات؟

تشمل المهارات الأساسية لعالم البيانات مهارات رياضية قوية ومعرفة متعمقة بـ R و SAS و Python. يجب عليهم أيضًا دراسة وفهم خوارزميات التعلم الآلي وأن يكونوا على دراية بأدوات البيانات الضخمة. من أهم المهارات لهذا الدور الفهم العميق لكيفية تطوير واجهات برمجة التطبيقات وكيفية عملها.

المهارات التقنية مثل التحسين واستخراج البيانات مهمة لهذا الدور. تعد المهارات الشخصية ، بما في ذلك اتخاذ القرار والتفكير الإبداعي ، من الأصول الرائعة التي يجب امتلاكها.

الأسئلة الشائعة