ماجستير علم البيانات – ما الذي ستتعلمه ؟ وأهم الآفاق المهينة

ماجستير علم البيانات هي برنامج ماجستير احترافي مصمم للطلاب الذين يرغبون في بدء أو التقدم في حياتهم المهنية في علم البيانات.

يمنحك المنهج المتعلق بالصناعة المهارات اللازمة لاستخراج رؤى قيمة من البيانات الضخمة. في هذا البرنامج ، ستتعلم الخبرة في النمذجة الإحصائية ، وإدارة البيانات ، والتعلم الآلي ، وتصور البيانات ، وهندسة البرمجيات ، وتصميم البحث ، وأخلاقيات البيانات ، وتجربة المستخدم لتلبية الاحتياجات المتزايدة للصناعة ، والوكالات الحكومية غير الهادفة للربح ، وغيرها من المنظمات.

ما هي درجة الماجستير في علوم البيانات؟

تعد درجة ماجستير علم البيانات برنامجًا جديدًا نسبيًا للخريجين يجمع بين المفاهيم الأساسية من الرياضيات وعلوم الكمبيوتر والإحصاء وعلوم المعلومات للاستفادة من الرؤى ومساعدة علماء البيانات على تحسين العمليات التشغيلية والتجارية.

يتم وضع ماجستير علوم البيانات في أفضل وضع لشخص مهتم بتعزيز مهنته في علوم البيانات ، أو مهتم ببناء أو توسيع المهارات في التعلم الآلي ، وتحليل المجموعات ، وقواعد البيانات ، وتصور البيانات ، والإحصاءات ، واستخراج البيانات والمزيد

هل يجب علي دراسة تحليلات البيانات أو علم البيانات؟

الذي تختاره هو إلى حد كبير مسألة تفضيل. إذا كنت تفكر رياضيًا وتستمتع بالجوانب التقنية للتشفير والنمذجة ، فقد تكون درجة علوم البيانات مناسبة جيدًا. من ناحية أخرى ، إذا كنت تحب العمل بالأرقام ، وتوصيل رؤيتك ، والتأثير على قرارات العمل ، ففكر في الحصول على درجة علمية في تحليلات البيانات. سواء كنت تدرس علم البيانات أو تحليلات البيانات ، فسوف تبني المهارات اللازمة للحصول على مهنة مطلوبة وذات رواتب عالية

ما الذي ستتعلمه في ماجيستر علم البيانات

يتكون المنهج من ثماني دورات أساسية ومشروع تتويجا لربعين. يمنح مشروع التخرج الطلاب الفرصة للعمل على تحدي علم البيانات الذي يواجه مؤسسة خارجية.

• اكتساب الأسس النظرية التي تنتمي إلى أنواع مختلفة من مناهج علم البيانات.
• تصميم وتطوير أنظمة لإدارة البيانات الضخمة والبيانات غير المتجانسة.
• بناء وتقييم وتفسير نماذج التحليل والتعلم مع مراعاة طبيعة البيانات.
• إتقان منهجية التعلم ، من البيانات الأولية (من البداية) إلى التقييم.

ماذا يمكنك أن تفعل بدرجة الماجستير في علم البيانات؟

تعد درجة الماجستير في علم البيانات مطلبًا شائعًا لمجموعة من الوظائف في مجال علم البيانات. قد تتطلب بعض الوظائف مهارات في الرياضيات أو البرمجة أو التنظيم أكثر من غيرها. تتضمن بعض الأدوار التي قد تمارسها ما يلي:

• عالم البيانات: يجمع علماء البيانات البيانات من محللي البيانات والمهندسين لتحليلها بشكل أكبر باستخدام الأدوات المتقدمة. يستخدمون مبادئ الإحصاء والاحتمالات للعثور على أنماط في البيانات وإجراء تنبؤات حتى تتمكن الشركات من اتخاذ قرارات مستنيرة.
• محلل البيانات: يقوم محلل البيانات بمراجعة البيانات للعثور على اتجاهات وخصائص قاعدة العملاء وإنشاء مجموعات بيانات يمكن معالجتها وتفسيرها بسرعة. يبحثون عن الأنماط التي يمكن استخدامها كحلول للشركات والمؤسسات.
• مهندس البيانات: يقوم مهندس البيانات بإعداد البيانات للاستخدامات التحليلية والتشغيلية. ينشئ هؤلاء المحترفون خطوط بيانات لجلب مجموعات البيانات التي يعالجها المحللون والعلماء لاحقًا.
• مدير علوم وتحليلات البيانات: ينضم مدير تحليلات البيانات إلى العديد من المهام من فريقه في جهد متماسك لمشروع بيانات أكثر شمولاً. يقومون بالبحث وإنشاء طرق لجمع البيانات وتحليل المعلومات وحل المشكلات.
• محلل ذكاء الأعمال: يقوم محلل ذكاء الأعمال بمراجعة البيانات وإعداد تقارير المعلومات المالية والسوقية. هذه التقارير مخصصة للتعرف على الأنماط وإيجاد الاتجاهات في السوق المستخدمة في القرارات المالية للشركة.
• مهندس التعلم الآلي: يقوم مهندسو التعلم الآلي بإنشاء مرشحات البيانات والحلول للبرامج. إنهم بحاجة إلى مهارات البرمجة والتحليل الرياضي عالية المستوى والقدرة على تصميم وبناء وصيانة أنظمة وبرامج التعلم الآلي.
• الإحصائي: يعمل الإحصائيون على جمع البيانات وتحليلها وتفسيرها للعثور على الاتجاهات والتعرف على الأنماط التي يجب استخدامها من قبل المسؤولين الكبار في اتخاذ القرار وتحديد الأولويات.

ما الذي تتكون منه الوظيفة اليومية لعالم البيانات؟

بعبارات ملموسة ، يجب على عالم البيانات استخدام أساليب التعلم الإحصائي / الآلي المتقدمة ، باستخدام بيانات العملاء السابقة للتنبؤ بالسلوك المستقبلي لهؤلاء العملاء أنفسهم.

لدى عالم البيانات العديد من المهام التي يتعين القيام بها أثناء المشروع. لا يقتصر عمله على نمذجة مشكلة العمل ، فهو في الواقع أوسع بكثير وقبل كل شيء أكثر إثارة للاهتمام ، ويتم على عدة مراحل:

وضع إطارًا للمشكلة: سيتم إنجاز جزء كبير من العمل عندما يفهم عالم البيانات تحديات المشروع ، وما يجب عليه أن يصممه. الأمر أصعب مما يبدو ، فهو يتطلب نقاشات عديدة مع “العميل”: لماذا نريد نمذجة هذا؟ ماذا سنفعل اليوم ؟ ما الذي حدث في الماضي ويمكن أن يؤدي إلى تحيز بياناتنا؟ ما الذي يمكن أن يحدث في المستقبل ويمكن أن يغير نموذجنا؟ ما هي القيود والمخاطر القانونية لهذا المشروع؟

مشاحنات البيانات: بمجرد فهم المشكلة جيدًا ، عليك العمل مع البيانات المتاحة ، وفهم أي منها تختار ولماذا ، وتحويلها ، وترميزها … يعد إنشاء هذا “الملف الأساسي” هو الجزء الأكثر أهمية في النمذجة ، عليك أن تضمن حقًا جودة البيانات. في علم البيانات نقول “Garbage In Garbage Out” ، إذا كانت البيانات سيئة ، بغض النظر عن مدى جودة النموذج ، فإنه سيكون سيئًا!

النمذجة: قاعدة البيانات جاهزة ، يمكننا نمذجة ، والبحث عن النماذج الأكثر صلة بالمشكلة (النموذج الخطي؟ تعزيز؟

المصادقة: هذا بالنسبة لي هو أهم جزء من المشروع. من السهل جدًا عندما تكون مرتاحًا للإحصاءات أو التعليمات البرمجية لبناء نموذج فائق تنبؤي للغاية. يتمثل الجزء الأكثر صعوبة في تقديم نتائجه إلى العميل الذي لديه على الأرجح معرفة رياضية محدودة للغاية. تعد القدرة على تقديم نتائجك وإقناع العميل بعملك أمرًا ضروريًا في عمل عالم البيانات.

التنفيذ: تم الانتهاء من النموذج ، نعم ، لكن علينا تصنيعه الآن ، ومناقشته مع جهات الاتصال الصحيحة (نوع مهندسي البيانات) لتنفيذ النموذج في الإنتاج: من الجيد صنع نموذج جيد ولكن علينا استخدامه!

المتابعة: الخطر الكبير هو القول بأن العمل قد انتهى بمجرد أن يبدأ النموذج في الإنتاج! لقد بدأ للتو: نحن بحاجة إلى وضع استراتيجية لمراقبة هذا النموذج ، للتأكد من أن ما توقعناه يحدث بالفعل ، وقبل كل شيء لمنع تدهور النموذج الذي يتطلب تحديثًا.

أسباب للحصول على درجة الماجستير في علم البيانات

تعمل الهواتف الذكية والأجهزة القابلة للارتداء وأجهزة الكمبيوتر المحمولة والعدد المتزايد باستمرار من أجهزة إنترنت الأشياء على إنشاء كميات هائلة من البيانات. ظهرت المهنة الجديدة نسبيًا ، عالم البيانات ، كدور أساسي للشركات عبر الصناعات لتسخير هذه البيانات للتفكير الاستراتيجي. تحدد شركات الرعاية الصحية أيضًا طرقًا جديدة لتحسين الرعاية السريرية.

جعلت هذه الحاجة للشركات لتسخير المعلومات عالم البيانات اختيارًا وظيفيًا جذابًا. لكن قد تتساءل – مع وجود المعسكرات التمهيدية وفرص البرمجة حسب الطلب – لماذا يجب أن أستثمر الوقت والمال في الماجستير في علوم البيانات؟ ولكن إذا كنت ترغب في الاستمتاع بمهنة مجزية كعالم بيانات ، فيجب مراعاة الخطوات التي تتخذها للتقدم في حياتك المهنية بعناية. فيما يلي خمس فوائد للحصول على درجة الماجستير في علم البيانات من شأنها أن تعزز حياتك المهنية.

يتطلب علم البيانات إتقان لغات البرمجة مثل Python و R وغيرها بالإضافة إلى منهجيات مثل التعلم الآلي ، ومناقشة البيانات ، وتصور البيانات. سيوفر برنامج الماجستير مع منهج مصمم من قبل أعضاء هيئة التدريس الخبراء تعليماً شاملاً يؤهلك للنجاح في المستقبل من خلال اكتساب المهارات لالتقاط وتجميع وتحليل أنواع مختلفة من البيانات ، والتعرف على الأنماط والاتجاهات في تلك البيانات ، وإبلاغ النتائج. سيتم دمج هذه المهارات المطلوبة في جميع أنحاء قائمة الدورات وستجد أيضًا فرصًا لتطبيقها لاستخلاص النتائج من مجموعات البيانات الحقيقية.

يعد الحصول على درجة علمية متقدمة أمرًا بالغ الأهمية لتهيئة نفسك للفرص الوظيفية المتاحة في مهنة علوم البيانات. بادئ ذي بدء ، من المرجح أن يحمل منافسيك على فرص العمل درجة علمية متقدمة. يقول موقع KDnuggets ، وهو موقع ويب عن وظائف علوم البيانات وموضوعات أخرى ، أن 88 بالمائة من علماء البيانات حاصلون على درجة الماجستير و 46 بالمائة يحملون درجة الدكتوراه.

أكد موقع DiscoverDataScience.org أيضًا على هذا الاتجاه في دليله الوظيفي لعلوم البيانات ، قائلاً إن “علم البيانات هو مجال تميل فيه الفرص الوظيفية إلى أن تكون أعلى بالنسبة لأولئك الحاصلين على درجات علمية متقدمة.”

يجب أن يؤدي استخدام التعليم لتحسين وضعك في فرص العمل إلى الحصول على راتب جذاب في مجال علوم البيانات. والخبر السار هو أن مشاريع التعويض فقط لتحسين. على سبيل المثال ، يقول خبراء الرواتب إن متوسط راتب عالم البيانات لشهر ديسمبر 2020 البالغ 114 ألف دولارًا سيزيد بنسبة 10 بالمائة في عام 2025 إلى 125 ألف دولارًا.

الأسئلة الشائعة