ما هي أهم وظائف علم البيانات ؟ مع وصف كل وظيفة بدقة

جميع المفاتيح لفهم مهنة عالم البيانات وكبير علماء البيانات وأهم وظائف علم البيانات.

هل تريد الانتقال إلى مهنة البيانات الضخمة أو تحليل البيانات ؟ اليوم ، أصبح الاهتمام بالبيانات الضخمة راسخًا. من المعروف والمقبول الآن أن البيانات الضخمة تخلق ملايين الوظائف حول العالم.

تظهر العديد من الدراسات الجادة أن 43٪ من الشركات في طور إعادة الهيكلة لاغتنام فرص البيانات الضخمة في السنوات المقبلة. بالإضافة إلى ذلك ، فإن التزام الدول بالبيانات الضخمة واضح ومبادراتها العديدة الأخرى في الرقمنة.

أيضًا ، البيانات الضخمة هي التي تغذي اتجاهات مثل الذكاء الاصطناعي ، والزراعة الخضراء ، والمركبات الهجينة ، وإنترنت الأشياء ، وما إلى ذلك. وبالتالي ، فإن التوقيت مثالي للعمل في مجال علم البيانات وتحليلها!

وظائف علم البيانات هي : مهندس البيانات ، DevOps / مهندس السحابة ، مهندس البيانات الضخمة ، مسؤول / تكامل البيانات الضخمة ، محلل البيانات ، عالم البيانات والقائد التقني.

قبل أن نتعرف بالتفصبل علة وظائف علم البيانات ، دعنا نناقش أولاً ما هو علم البيانات بالضبط والوصف الوظيفي لعالم البيانات.

ما هو علم البيانات؟

يشهد عالم الأعمال تحولًا أسيًا من البيانات المهيكلة إلى البيانات غير المنظمة. تشكل البيانات غير المهيكلة 80٪ من البيانات التي تجمعها المنظمات. لذا فإن الشركات التي ليس لديها أدوات متقدمة للتنقيب عن البيانات تفقد رؤى تجارية قيمة. تتزايد الحاجة إلى أدوات تحليل بيانات أكثر شمولاً لتحليل البيانات الضخمة.

يستخدم علم البيانات التحليلات التنبؤية والتحليلات الوصفية والتعلم الآلي لتزويد الشركات برؤى قابلة للتنفيذ.

توفر التحليلات الوصفية (مجال جديد نسبيًا) إرشادات عن طريق تحديد تأثيرات القرارات المستقبلية وإبداء الآراء حول النتائج المحتملة قبل اتخاذ القرار. تجيب التحليلات الوصفية على السؤال "ماذا علينا أن نفعل؟

تستخدم التحليلات التنبؤية التحليل الإحصائي والتنبؤ لتزويد الشركات برؤى قابلة للتنفيذ حول النتائج المستقبلية. توفر التحليلات التنبؤية إجابة على السؤال "ماذا يمكن أن يحدث؟

التعلم الآلي هو الأداة التي يستخدمها علماء البيانات لأتمتة التحليلات الوصفية والتنبؤية لتحديد الأنماط والسلوكيات. تنقسم نماذج التعلم الآلي إلى فئتين فرعيتين: التنبؤات واكتشاف الأنماط.

التعلم الآلي لعمل تنبؤات يحدد الاتجاهات المستقبلية من خلال البيانات المنظمة والتعلم الخاضع للإشراف.

يحدد التعلم الآلي لاكتشاف الأنماط الأنماط المخفية (البيانات غير المهيكلة) في مجموعة البيانات قبل إجراء تنبؤات ذات مغزى (عدم وجود تسميات أو مجموعات يجعل التعلم غير خاضع للإشراف).

الوصف الوظيفي لـ عالم البيانات

عالم البيانات مسؤول عن إدارة وتحليل البيانات (البيانات الضخمة). علاوة على ذلك ، فهو مسؤول عن استرداد ملايين أجزاء المعلومات ومعالجتها لأنه بعيدًا عن وظيفة "محلل البيانات" ، فإن لعالم البيانات دور في جعل البيانات تتحدث ووضعها في خدمة إدارة الأعمال. . يتضمن هذا العمل تحديات وظيفية واستراتيجية.

على الرغم من أنها مهنة حديثة ، يمكن العثور على علماء البيانات في العديد من قطاعات النشاط. المالية أو تكنولوجيا المعلومات أو التأمين أو التجارة الإلكترونية أو حتى التوزيع الشامل ؛ العديد من المجالات التي يمكن لعالم البيانات التدرب فيها. في الواقع ، تسمح له مهاراته الفنية المختلفة بالتكيف مع بيئة عمله. لكن خبرته التي لا تزال غير معروفة هي التي تجعل ملفه الشخصي جذابًا جدًا للمجندين.

هذا هو السبب وراء البحث عن هذه الملفات الشخصية النادرة للغاية. علاوة على ذلك ، تختار بعض الشركات دمج ملفات تعريف مختلفة لإنشاء فريق البيانات الضخمة بسبب التعقيد التقني للمهام المطلوبة لهذه المهمة.

ما هي أهم وظائف علم البيانات ؟

على مدار العشرين عامًا الماضية ، أصبحت الشركات على دراية بقيمة تحليل البيانات واستغلالها. ظهرت مهن جديدة في عوالم متنوعة للغاية. مدير رفيع المستوى في مجموعات صناعية كبيرة ، مستشار تقني في الشركات أو محلل في شركات ناشئة مبتكرة ، يمكن لأخصائي علوم البيانات أن يشغل مناصب مختلفة.

يمكن أن تكون التحديدات بين سمات مهن البيانات الجديدة متنوعة أحيانًا أو مجزأة بفئات معينة ؛ ولكن يمكن تحديد أربع مجموعات رئيسية من الوظائف:

• عالم البيانات
• مهندس بيانات
• مهندس العمليات والتطوير
• مهندس البيانات الضخمة

وظيفة مهندس بيانات

تختار هذه الوظيفة إذا كنت ترغب في مساعدة الشركات في الجوانب التشغيلية لإدارة بياناتها. في الواقع ، هذا العمل متخصص في قضايا إدارة البيانات على نطاق واسع. سيتمكن الشخص الموجه نحو هذه المهنة من استخدام أطر الحوسبة المتوازية على نطاق واسع مثل Hadoop أو Spark لإدارة كميات كبيرة من البيانات.

تتطلب هندسة البيانات الضخمة إتقانًا مزدوجًا لتقنيات البيانات الضخمة (بشكل أساسي Hadoop و Spark و SQL و Hive و Oozie و ElasticSearch و Nifi و HBase و Spark Streaming و Apache Kafka و HDFS و Shell) وتقنيات إدارة البيانات (تنسيقات البيانات والبنى الموزعة ، وإدارة تدفق البيانات ، في الوقت الفعلي ، وواجهة برمجة التطبيقات ، وخدمات الويب ، وتأثير التقنيات على أداء التطبيق) لحل احتياجات العمل لإعداد التقارير ، وحساب المؤشرات ، وتشغيل البيانات للأغراض التحليلية.

يتزايد الطلب على هذه المهنة بشكل مطرد منذ عام 2016 وهو مدفوع بالتحول المتزايد بشكل متزايد للشركات من أنظمة ذكاء الأعمال التقليدية إلى أنظمة البيانات الضخمة. وفقًا لتحليلاتنا ، تعد هذه المهنة ، جنبًا إلى جنب مع DevOps / cloud ، أكثر المجالات ربحية في البيانات الضخمة حاليًا.

وظيفة مهندس العمليات والتطوير DevOps / Cloud Engineer

هذه إحدى أهم وظائف علم البيانات، يمكن تتجه نحو هذه المهنة إذا كنت ترغب في مساعدة الشركات في جوانب البنية التحتية لمشروع البيانات الضخمة الخاصة بهم. لا يزال النشر التقليدي لتطبيقات معالجة البيانات يتبع دورة V ، أي مواصفات التدفق المتسلسل -> التصميم -> التطوير -> الاختبار -> التسليم إلى الإنتاج.

تكمن مشكلة هذا النهج في التأخيرات التي تحدث عند الانتقال ذهابًا وإيابًا بين المراحل المختلفة للدورة. تفسر هذه التأخيرات الإحصائية المعروفة بأن 25٪ فقط من المشاريع المطورة بالكامل يتم نشرها بالفعل في الإنتاج. تتزايد حدة هذه التأخيرات في البيانات الضخمة حيث نواجه بالفعل العديد من الصعوبات التقنية والتكنولوجية والتنظيمية. لحل هذه المشكلة ، تعتمد دورات التطوير الرشيقة (SCRUM ، IP ، Lean ، Kanban ، Safe ، إلخ) على تقليل التكرار والحد الأقصى من أتمتة المهام.

DevOps ، اختصار لـ Development - Operational ، هو النظير الرشيق لثلاثة ملفات تعريف: مطور - مُختبِر - مُدمج برمجيات. إنها مهنة تتكون أساسًا من أتمتة تدفقات التطوير والنشر لتطبيقات البرامج في الشركات. يستخدم أدوات متخصصة مثل Jenkins و Git و GitFlow و Docker و Sonarqube و Ansible و Maven و Nexus و artifactory و Kubernetes لتوفير التكامل المستمر ، أي أتمتة مراحل الاختبار -> تطبيقات النشر. يتيح ذلك توفيرًا كبيرًا للوقت للشركة ويعزز الاستجابة في تصحيح أخطاء التطبيق المحددة في بيئة الإنتاج ، واختبار إصدارات البرامج الجديدة ونشرها (الإصلاحات والتصحيحات).

لا تقوم DevOps بتطوير البرامج بالمعنى الدقيق للكلمة (حتى لو كان يجب أن تعرف المبادئ العامة) ، فهي أكثر توجهاً نحو البنية التحتية وتعمل كواجهة بين المُدمج والمطورين. يسهل عمل DevOps بشكل كبير حوكمة تكنولوجيا المعلومات ، لأن البرنامج كأصل للشركة ، أصبح الآن خاضعًا للتحكم بشكل أفضل وإدارته بشكل أفضل. لدينا سيطرة أكبر على التأخيرات المرتبطة بنشر التطبيقات.

هذا العام ، بخلاف جانب الكلمات الطنانة ، كان الطلب قويًا جدًا على مهندسي DevOps ، لا سيما أولئك الذين يضيفون أيضًا مهارات السحابة … كانت DevOps هذا العام بعد مهندس البيانات ، المكان الأكثر ربحية في BigData.

وظيفة مهندس البيانات الضخمة

أنت تتجه نحو هذه الوظيفة إذا كنت ترغب في مساعدة الشركات في الجوانب التنظيمية لمشروع البيانات الضخمة الخاصة بهم. مهندس البيانات (أو البيانات الضخمة ، اعتمادًا على حجم المشروع) هو مهنة تقنية وظيفية. يشير من ناحية إلى القدرة على اتخاذ قرار بشأن الطوب التكنولوجي اللازم لحل مشكلة بيانات معينة ، ومن ناحية أخرى إلى القدرة على دمج هذه المجموعة في بنية تكنولوجيا المعلومات الحالية للشركة أو تعديلها على هذا النحو أنه يمكن دمجه مع هذا.

لا يشارك مهندس البيانات الضخمة كثيرًا في التطورات. يمكنه توفير الخبرة التكنولوجية إذا لزم الأمر ، ولكن في معظم الأوقات ، يقدم خرائط للأدوات التي سيتم استخدامها ، وسيظهر معيارًا في الدعم ، والأثر الذي سيكون لهذه الأدوات في نظم معلومات الأعمال ويعمل مع صانعي القرار من أجل تنفيذه.

بنية البيانات الضخمة عبارة عن الكثير من النصائح حول اختيار التقنيات التي سيتم إجراؤها ، وتكوينات الماكينة ، والتحقق من الجدوى التقنية لحالات الاستخدامات.

يتطلب الأمر بشكل أساسي التمكن من مستودعات إدارة نظم المعلومات المؤسسية مثل CobIT و ITIL و TOGAF ومعرفة مبادئ التحضر لنظام المعلومات ونهج إدارة المشروع (منهجيات رشيقة ، SCRUM ، دورة آمنة ، V) ، البنى الموجهة للخدمات (SOA) وتحليل احتياجات العمل ووزارة الزراعة.

كما يتطلب معرفة متعمقة إلى حد ما لتقنيات البيانات الضخمة الرئيسية. الطلب على هذه الوظيفة ليس قويًا مقارنة بمهندس البيانات أو DevOps ، لكن الشركات تطلب كثيرًا من المهارات التي تتوقعها من مهندس البيانات الضخمة ، وبالتالي فإن الملفات الشخصية نادرة جدًا.

وتجدر الإشارة أيضًا إلى أنه نظرًا لخصوصية ملف التعريف الخاص بهم ، فإن مهندسي البيانات الضخمة هم الأكثر ربحًا من بين جميع مهن البيانات الضخمة ، حيث يبدأ إجمالي ADR من 850 يورو. على عكس مهندسي البيانات أو DevOps الذين يتم دفع ADRs / رواتبهم بشكل حصري من خلال ارتفاع الطلب (والتكهنات على مستوى ESN الذي يستلزم ذلك) ، فإن ADR للمهندسين المعماريين مرتفع بسبب المهارات العديدة والمتنوعة التي تتطلبها الوظيفة.

حذاري !!!! عندما يكون الطلب على ملف تعريف مرتفعًا بشكل خاص ، كما هو الحال بالنسبة لمهندس البيانات أو ملفات تعريف DevOps / Cloud Engineer ، فإن هذا يميل إلى خلق تكهنات. بمعنى آخر ، تضطر الشركات إلى الدخول في حرب الرواتب (بالإشارة إلى "حرب الأسعار") حيث تنجح الشركة التي تقدم أعلى راتب / TJM في توظيف الملف الشخصي.

تنشأ المضاربة في حقيقة أن بعض الشركات مستعدة لتقديم رواتب تقطع هامشها ،
بمعنى آخر ، أن تدفع للملف الشخصي أكثر مما تكسبه في المدى المتوسط ​​بهدف التعافي وتحقيق الأرباح في المستقبل.

نتيجة لذلك ، نجد أنفسنا بسرعة مع رواتب لم يعد لها أي علاقة بالمهارات الحقيقية للملف الشخصي.

لذا كن حذرا! هذا النوع من الفقاعات ، مثل أي نوع آخر ، ينفجر في النهاية. وعندما يحدث ، يكون هناك خاسرون ، ولكن هناك فائزون أيضًا. وفقًا لبحثنا ، فإن مهندس البيانات الضخمة هو المهنة الوحيدة التي لا تأتي زيادة رواتبها / ADR من المضاربة على الطلب ، ولكن من المهارات والمتطلبات المتأصلة في المهنة.

وظيفة مسؤول البيانات الضخمة / المُتكامل

أنت تتجه نحو هذه المهنة إذا كنت ترغب في مساعدة الشركات في جوانب البنية التحتية لمشروع البيانات الضخمة الخاصة بهم. إدارة البيانات الضخمة أو تكاملها هي وظيفة مرتبطة تحديدًا بإدارة البيانات الضخمة وتقنيات RUN.

إنها وظيفة نضمن فيها أن تقنيات البيانات الضخمة المستخدمة في المشروع تعمل بشكل صحيح (إنشاء وتحجيم الأجهزة الافتراضية ، وتوصيل العقد ، والتكوين ، وتثبيت نظام التشغيل ، وتثبيت البرامج والأدوات اللازمة للمشروع ، والتنفيذ. السياسة الأمنية وإدارة توفير الموارد وتغيير الحجم).

وتتكون أيضًا من إدارة الجوانب الأمنية ، وتخصيص التراخيص ومستويات الأذونات للمستخدمين المختلفين للتقنيات المستخدمة. في بعض الحالات ، يتم دمج هذه الوظيفة مع وظيفة تكامل البيانات الضخمة. في هذه الحالة ، تكون مسؤولة أيضًا عن إصدار إصدارات الإنتاج (MEP) للمشاريع / التطبيقات على النظام الأساسي ، وعن التشغيل (مراقبة الإنتاج).

تتطلب الإدارة / التكامل أمرًا قويًا في Linux وأدوات إدارة Hadoop (Ambari و Ranger) وبروتوكولات الأمان (Kerberos و SSL) و Shell والإجراءات الإدارية لإدارة MEPs وحوادث الإنتاج وإلى حد ما أدوات DevOps (Jenkins و Git و GitFlow ، Docker ، Sonarqube ، Ansible ، Maven ، Nexus ، المصنوعات اليدوية ، Kubernetes ، أدوات اختبار الوحدة ، أدوات اختبار التكامل ، أدوات الاختبار الوظيفية ، إلخ.).

يتزايد الطلب على هذه المهنة منذ هذا العام. ترجع هذه الزيادة إلى حقيقة أن العديد من الشركات بدأت في تجاوز إطار عمل PoC لنشر مشاريع البيانات الضخمة الخاصة بهم في الإنتاج. وبالتالي فإن الارتفاع في هذا الملف الشخصي سيزداد في الأشهر المقبلة وليس من المستغرب أن يكون هناك ازدهار في الطلب بحلول عام 2022.

وظيفة محلل بيانات

أنت تتجه نحو هذه الوظيفة إذا كنت ترغب في مساعدة الشركات في الجوانب الأمامية لمشروع البيانات الضخمة. الجانب التقني للبيانات الضخمة معقد وواسع للغاية.

بدأت مهنة محلل البيانات في الظهور في طلبات المناقصات مؤخرًا لأن الشركات شعرت بالحاجة إلى تقييم البيانات وتوليفها في شكل مؤشرات الأداء (KPIs) ولوحات المعلومات.

يساعد محلل البيانات الشركات على استهلاك البيانات التي شكلها مهندس البيانات أو النتائج التي تم إرجاعها بواسطة نماذج عالم البيانات لاتخاذ قرارات فعالة.

إنها مهنة تقع عند تقاطع ذكاء الأعمال وهندسة البيانات الضخمة. يتقن محلل البيانات أدوات إعداد التقارير والتصور (Microstrategy ، Business Objects ، Microsoft Power BI) ، أداة المراقبة النهائية لصناع القرار (Microsoft Excel) ، برمجة VBA ، SQL ، ولديه مهارات اتصال جيدة جدًا لتبادلها مع قرار الشركة- صناع على معنى المؤشرات المحسوبة على أساس البيانات.

هدفها النهائي هو تحليل البيانات لأغراض صنع القرار. إنها مهنة رائعة للغاية بالنسبة للأشخاص الذين يرون أنفسهم مديري أبحاث ومحللين أكثر من كونهم مهندسين. إنها مهنة مطلوبة بشكل متزايد في البيانات الضخمة مع نشر المشاريع في الإنتاج. يتزايد الطلب عليها بسبب اهتمام السوق المتجدد بتصور البيانات.

وظيفة مطور البيانات الضخمة

يمكنك اختيار هذه الوظيفة إذا كنت ترغب في مساعدة الشركات في جوانب التطبيق لمشروع البيانات الضخمة الخاص بهم. هذه المهنة ، كما يوحي اسمها ، هي تطوير البرمجيات.

يشير إلى القدرة على استخدام لغة البرمجة ببراعة (بشكل أساسي Java أو scala) وواجهات برمجة التطبيقات المتخصصة في البيانات الكبيرة لتطوير قوالب التطبيقات التي ستكمل منصة معالجة متوازية بشكل كبير مثل Hadoop و Spark و HBase ، إلخ.

حذاري ! على عكس التطوير الذي يقوم به مهندس البيانات أو عالم البيانات ، والذي يرتبط مباشرة بالبيانات ، فإن تطوير المطور هو مجرد برنامج ويرتبط مباشرة بالمنصة.

يعرف مطور البيانات الضخمة بالمعنى الدقيق للكلمة كيفية التعامل مع التنفيذ الموازي للعمل على Hadoop ، فهو يعرف كيفية القيام بالتطوير الموزع وتنسيق الخدمة وإدارة التسامح مع الأخطاء وجعل النظام متسقًا ، وما إلى ذلك. هذه المهنة هي المهنة التاريخية للبيانات الضخمة.

ظهر الطلب أولاً بسبب تعقيد تقنيات Hadoop ، ثم انخفض مع تكامل SQL في منصات Hadoop. اليوم ، لا يزال الطلب مستقرًا.

نعتقد أنه مع التكامل المستمر المتزايد لـ SQL في Hadoop و Spark ، قد يختفي الطلب على هذا العمل في النهاية (أفق 2022).

وظيفة عالم بيانات

تختار هذه الوظيفة إذا كنت ترغب في مساعدة الشركات في الجوانب التشغيلية لتحسين بياناتها. يتدخل ملف التعريف هذا في اتجاه المصب لمهندس البيانات. إنها وظيفة تتكون أساسًا من "جعل البيانات تتحدث". تتطلب مهنة عالم البيانات مهارات في النماذج الرياضية السلوكية (بمعنى آخر النماذج الرياضية التي تشرح أو تتوقع تطور متغير).

أمثلة على هذه النماذج هي: الانحدار الخطي ، الانحدار اللوجستي ، الجسر ، أشجار القرار ، الإدراك متعدد الطبقات ، الإحصاء الوصفي ، الاستدلال الإحصائي ، إلخ. تعد معرفة هذه النماذج حجر الزاوية في مهنة عالم البيانات.

تُستخدم هذه التقنيات لتوقع سلوك المتغير ، والتوصية بالإجراءات التي يجب القيام بها ، وتصنيف البيانات وفقًا لدرجة التشابه بينها. على سبيل المثال ، في التجارة الإلكترونية والشبكات الاجتماعية ، يقوم عالم البيانات بتطوير خوارزميات التوصيات وراء "الأشخاص الذين قد تعرفهم أيضًا" ، "المنتجات التي قد تشتريها أيضًا" ، "الصفحات التي قد تعجبك أيضًا".

في مجال الخدمات المصرفية ، يقوم علماء البيانات بتطوير نماذج تسجيل تجعل من الممكن إقراض المال أو عدم إقراضه لفرد ، للاستثمار أو عدم الاستثمار في مشروع ، لتحديد العروض واقتراحها وفقًا لملف تعريف كل عميل ، إلخ.

انخفض الطلب على هذه المهنة على الرغم من كل الضجيج الإعلامي الذي تتمتع به مؤخرًا (راجع الذكاء الاصطناعي وروبوتات الدردشة).

ويعزى هذا الانخفاض إلى تراجع المشاريع الصناعية لعلوم البيانات. يقوم العديد من علماء البيانات بإعادة توجيه أنفسهم في هندسة البيانات / محلل البيانات. من ناحية أخرى ، لدينا رأي متباين إلى حد ما حول آفاق هذه المهنة.

نعتقد أن الطلب سيظل مستقرًا وأن مشاريع علوم البيانات الصناعية ستظهر في نهاية المطاف في مرحلة ما.

وظيفة قائد تقنية البيانات الضخمة

في هذا العام ، ظهرت مهنة جديدة في البيانات الضخمة ، وهي مهنة Tech Lead (القائد الفني). لقد ولدت من جهة من التكامل بين تقنيات نظام Hadoop البيئي والتقنيات الحالية لأنظمة تكنولوجيا المعلومات للشركات ، والتي أصبحت أكثر وأكثر تعقيدًا.

من ناحية أخرى ، فإن التعقيد المتزايد للنظام البيئي التكنولوجي ضروري لتطوير ونشر حلول البيانات الضخمة في الإنتاج.

إن القائد التقني ، باختصار ، هو المرجع التقني لمشروع البيانات الضخمة (ومن هنا اسمه القائد التقني). إنها مهنة من الخبرة والدعم تقع على الحدود بين 3 ملفات تعريف: ملف تعريف كبير لمهندس البيانات ، وملف تعريف متكامل وملف تعريف مهندس.

إنه المرجع التقني لكل من فريق تطوير المشروع وتكامله والعملاء حيث يتم تنفيذ المشاريع. يمكن تلخيص مهام القائد الفني في قسمين:

• دعم الشركات في تحديد استراتيجية لدمج تقنيات البيانات الضخمة في نظم المعلومات الخاصة بهم ، والتي تتضمن في البداية اتخاذ قرار بشأن التوجه الفني للمشروع (التحقق من صحة اختيار التقنيات التي تجعل من الممكن الاستجابة لمشاكل مشروع البيانات الضخمة للشركة) ؛ وثانياً للتحقق من صحة الأداء السليم للتقنيات المختارة في إطار النشر في الإنتاج.
• أن يكون المرجع الفني لفرق تطوير البيانات الضخمة ويوفر الخبرة التكنولوجية اللازمة لتحقيق حلول التطبيقات.

القائد التقني هو ملف تعريف متعدد اللغات يجمع بين إتقان مثبت للتقنيات الرئيسية لنظام Hadoop البيئي مع المهارات المتقدمة في تطوير البرامج وهندسة البيانات والمهارات الأساسية في هندسة البرمجيات والتكامل المستمر (سلسلة CI / CD و DevOps و Jenkins و Ansible ، Docker ، Cloud). لا يوجد تدريب لتصبح قائدًا تقنيًا.

بشكل عام ، إنها وظيفة يمارسها المرء بعد 3 سنوات على الأقل من الخبرة كمهندس بيانات ، وبعد تطوير مهارات في التكامل المستمر.

دورة حياة علوم البيانات

تتكون دورة حياة علم البيانات من خمس عمليات أساسية ، لكل منها مهمة معالجة البيانات الخاصة بها:

1. الالتقاط - جمع البيانات الأولية ، المنظمة وغير المهيكلة ، من جميع المصادر ذات الصلة:
   • الحصول على البيانات
   • إدخال البيانات
   • استقبال الإشارة
   • استخراج البيانات
2. صيانة - يتم تجميع البيانات الأولية وإتاحتها بتنسيق ثابت للتحليلات أو التعلم الآلي أو نماذج التعلم العميق. تتضمن هذه الخطوة تنظيف البيانات وإزالة التكرارات وإعادة تنسيق البيانات.
   • تخزين البيانات
   • تنظيف البيانات
   • انطلاق البيانات
   • معالجة المعلومات
   • هندسة البيانات
3. العملية - يقوم علماء البيانات بمراجعة البيانات المعدة للأنماط والنطاقات والتحيزات لتحديد قدرتها على تحليل البيانات.
   • استخراج البيانات
   • التجميع / التصنيف
   • نمذجة البيانات
   • ملخص البيانات
4. تحليل - هذا هو المكان الذي يتم فيه تحليل البيانات. يطبق علماء البيانات التحليل الإحصائي والتحليل التنبئي والانحدار والتعلم الآلي وخوارزميات التعلم العميق لاستخراج رؤى ذات مغزى من البيانات التي تم جمعها.
   • استكشافية / تأكيدية
   • التحليل التنبئي
   • التراجع
   • استخراج النص
   • التحليل النوعي
5. التواصل - يعرض عالم البيانات نتائجهم بطريقة واضحة ومنظمة ، عادة في شكل جداول ورسوم بيانية وتقارير. تُسهل تصورات البيانات على صانعي القرار فهم تأثير البيانات الضخمة على أعمالهم.
   • تقارير البيانات
   • عرض مرئي للمعلومات
   • ذكاء اقتصادي
   • صناعة القرار

أدوات علوم البيانات

عالم البيانات مسؤول عن استكشاف البيانات ومعالجتها ومعالجتها وإنشاء تنبؤات من البيانات الخاضعة للإشراف وغير الخاضعة للإشراف. للقيام بذلك ، يحتاج علماء البيانات إلى لغات برمجة وأدوات إحصائية مختلفة.

فيما يلي مصادر علوم البيانات الـ 16 الأكثر شيوعًا بين علماء البيانات:

• D3.js : مكتبة D3.js هي مكتبة JavaScript لإنشاء تصورات بيانات مخصصة في مستعرض ويب. يمكن استخدامه لإنشاء تصورات بيانات تفاعلية ، متحركة ، مشروحة ، وكمية.
• SAS ساس : SAS هي أداة لإدارة البيانات والتحليلات المتقدمة وذكاء الأعمال والتحليلات التنبؤية والمزيد.
• اباتشي سبارك: أداة معالجة مستخدمة لأحمال العمل من نوع "البيانات الكبيرة" ، مما يسمح بالتحليل السريع لمجموعات البيانات من أي حجم.
• IBM SPSS : تم تصميم IBM SPSS لتحليل البيانات الإحصائية المعقدة.
• BigML: منصة تعلم الآلة قابلة للتطوير.
• كيراس: واجهة برمجة تطبيقات تعلم عميقة مفتوحة المصدر ، تسهل على علماء البيانات استخدام منصة التعلم الآلي TensorFlow.
• ماتلاب: مسؤول عن تحليل البيانات وتصميم الأنظمة والمنتجات.
• PyTorch: مسؤول عن تدريب نماذج التعلم العميق القائمة على الشبكات العصبية.
• جوليا: لغة برمجة مستخدمة للتعلم الآلي وتطبيقات علوم البيانات المختلفة.
• ggplot2 : أداة Ggplot2 تقوم بتصور البيانات للغة البرمجة الإحصائية R.
• Tableau : صورة Tableau هي أداة أخرى لتصور بيانات ذكاء الأعمال.
• Jupyter: تطبيق ويب يشجع علماء البيانات ومهندسي البيانات وعلماء الرياضيات على التعاون في إنشاء التعليمات البرمجية وتحريرها ومشاركتها.
• matplotlib : مكتبة لإنشاء تصورات البيانات في التطبيقات التحليلية للغة برمجة بايثون.
• نومبي : يوفر مجموعة من وظائف الرياضيات والمنطق ويدعم الجبر الخطي وتوليد الأرقام العشوائية والعمليات الأخرى.
• الباندا Pandas : المنصة المستخدمة لتحليل البيانات ومعالجتها.
• بايثون: إحدى لغات البرمجة الأكثر شيوعً ، تم إنشاؤها لبناء مواقع الويب والبرامج وأتمتة المهام وإجراء تحليل البيانات.

ما هي المجالات التي تتأثر بعلوم البيانات؟

وجد علم البيانات تطبيقاته في كل صناعة تقريبًا. بدءًا من توفير التكاليف والعمليات وتدفقات العمل الأكثر سلاسة إلى إدارة المخاطر بشكل أكثر فعالية ، وتحسين أداء سلسلة التوريد ، وحتى نتائج أفضل للمرضى ، فإن علم البيانات يمكّن اليوم اللاعبين في مختلف القطاعات من تحقيق تقدم كبير ، لا سيما من حيث الدقة والكفاءة. ومع ذلك ، فإن بعض القطاعات تتأثر اليوم بشكل أكبر بتطور إدارة البيانات. فيما يلي ثلاثة أمثلة:

الصحة

ليس من المستغرب أن تستمد صناعة الرعاية الصحية فوائد هائلة من تطبيق علم البيانات التطبيقي على التفكير الطبي. يتيح استخراج البيانات الموجودة وتحليلها الآن بناء رؤية أكثر دقة للمرضى والمستهلكين والأطباء. يفتح اتخاذ القرار المستند إلى البيانات إمكانيات جديدة لتعزيز جودة الرعاية الصحية ، لا سيما في تحديد المخاطر ، أو تطوير عقاقير جديدة ، أو تخصيص العلاجات وفقًا لملفات المريض.

الصناعة

بين تحسين الإنتاج وخفض التكلفة وتطوير الاستقلالية ، يقدم علم البيانات المطبق على الصناعات قيمة مضافة حقيقية للاعبين. استنادًا إلى البيانات الموجودة ، ومعظمها من إنترنت الأشياء ، يسمح علم البيانات للشركات بالتنبؤ بالمشاكل المحتملة ومراقبة الأنظمة وتحليل التدفق المستمر للبيانات. ما الذي يقلل بشكل خاص من تكاليف الطاقة ويحسن ساعات الإنتاج.

يتم أيضًا استخدام علم البيانات ، كخطوة ثانية ، من قبل شركات الخدمات اللوجستية لتحسين الطرق ، لضمان تسليم أسرع للمنتجات وزيادة الكفاءة التشغيلية.

النقل

تطبيق مهم آخر لعلوم البيانات هو التنقل. إن الطلب المتزايد على تجربة نقل أكثر راحة وأكثر كفاءة وأقل تلويثًا قد خلق في الواقع ضغطًا هائلاً على أنشطة التشغيل والصيانة لقطاع النقل في السنوات الأخيرة.

من خلال التحليل المتعمق لأنماط استهلاك الوقود وسلوك السائق والمراقبة النشطة للمركبة ، يعد علم البيانات إجابة قوية لتحديات صناعة النقل ، مما يجعل بيئات القيادة أكثر أمانًا للسائقين ، من خلال تحسين أداء السيارة ، ولكن أيضًا من خلال إنشاء طرق لوجستية أفضل للتنقل الاحترافي اللاعبون (السكك الحديدية ، النقل الجوي ، النقل البحري ، إلخ).

في الآونة الأخيرة ، مكّن علم البيانات من إدخال وتطوير السيارات ذاتية القيادة ، لاستخدام أكثر دقة من أي وقت مضى.

هذه القطاعات ، بالطبع ، ليست الوحيدة المتأثرة بعلوم البيانات. ألعاب الفيديو ، والتعرف على الصور ، والزراعة ، والأرصاد الجوية ، أو حتى التأمين ، بما في ذلك العديد من المجالات الأخرى التي أحدثها علم البيانات ثورة.

الأسئلة الشائعة