تهدف الشركات إلى الاستفادة الكاملة من استخدام البيانات التي تطورها في الأنشطة التنفيذية في عالم المعلومات الجديد. وقد أدت هذه الحاجة المتزايدة للوصول إلى موارد البيانات إلى زيادة الطلب على خبراء البيانات ممن يمكنهم تحليل ومعالجة الكم الهائل من البيانات لاستخلاص رؤى تجارية مفيدة منها. بالإضافة لكونه ليس مقتصرًا فقط على تحول أنظمة تكنولوجيا المعلومات، فإن عالم البيانات مؤثرًا على قطاعات مثل التجارة والرعاية الصحية والاتصالات والتصنيع والتنقل وغيرها.
إن عالم علوم البيانات واسع جدًا فيما يتعلق بالخبرة والمسؤوليات الوظيفية. وهو يشمل مسميات وظيفية مثل: محلل البيانات، ومهندس البيانات، ومدير قاعدة البيانات، ومهندس تعلم الآلة، وعالم البيانات، ومهندس البيانات، والإحصائي، ومحلل السوق، ومدير البيانات والتحليلات.
إذا كنت ترغب في الحصول على وظيفة في علم البيانات، فستحتاج إلى امتلاك واحدة من هذه المهارات الخمس وإبرازها في طلب الوظيفة الخاص بك.
البرمجة
المهارة رقم 1 التي يحتاجها الجميع للعمل في وظائف تكنولوجيا المعلومات هي “الترميز”. في الغالب، لغتي البرمجة المهيمنتين Python أو R هم الأكثر استخدامًا في مجال علم البيانات.
كلاهما جيد، ولكن اعتمادًا على أولوياتك، قد يكون أحدهما أو الآخر خيارًا أفضل. بايثون هي الخيار الأكثر شيوعًا، ويستخدم R بشكل أكثر شيوعًا في المجالات الأكاديمية والعلمية.
سيتعين عليك أيضًا فهم المكتبات الرئيسية المستخدمة في عمل تحليلات البيانات بمجرد تحديد لغة. المكتبات تُمثل الأدوات التي تكمل لغة البرمجة الأساسية الموجودة بها لجعل حياتك أسهل. توفر وظائف مكتوبة مسبقًا، على سبيل المثال، تتيح لك تنفيذ عمليات البيانات الأساسية باستخدام بضعة أسطر من التعليمات البرمجية.
إلى جانب ذلك، فإن اكتساب بعض مهارات سير العمل المتعلقة بالرموز ستساعدك على الأداء في العالم الحديث بشكل أكثر كفاءة أمر مفيد. من المهم فهم الأدوات عبر الإنترنت، والتي تسمح لك بتخزين وإدارة الإصدارات المختلفة من التعليمات البرمجية والتواصل مع المبرمجين الآخرين.
وجود UNIX قوي (يشار إليه أيضًا باسم Terminal ، bash ، إلخ) ليس ضروريًا تمامًا، ولكنه يمكن أن يساعدك على العمل بشكل أكثر فاعلية عن طريق تسريع المهام مثل معالجة الملفات النصية. للعمل مع البيانات السحابية، وغالبًا ما تكون مهارات سطر الأوامر ضرورية. يمكن لتلك المهارات تسهيل أتمتة المهام التي عادةً ما تستغرق وقتًا طويلاً مثل إعداد نظام زميل جديد مع جميع الموارد التي يحتاج إليها.
SQL
ستحتاج إلى تعلم لغة SQL، بغض النظر عن لغة البرمجة التي تختارها. لغة الاستعلام هي SQL، والتي يمكن نطقها ” S.Q.L.” أو “SQL” ، إنها لغة برمجة تستخدمها لإرسال معلومات قاعدة البيانات وترشيحها.
كثيرًا ما يتم تجاهل علماء البيانات الطموحين تلك اللغة عندما تعارض أي شيء مثل التعلم العميق، فهي لغة قديمة ليست محل اهتمام. لكن لا تخطئ، لأن معظم الشركات تخزن بياناتها في بعض قواعد البيانات المستندة إلى SQL، فإن SQL هي مهارة أساسية لعمل علم البيانات. واقعيًا، تم استخدام SQL من قبل علماء البيانات ومحللي البيانات في عام 2020 أكثر من Python أو R.
معالجة البيانات الفوضوية
هذه مجرد كلمة شاملة تتضمن بعض القدرات المنفصلة ولكنها وثيقة الصلة.
المهارة الأولى هي تنظيف البيانات؛ هي مهارة حيوية لكل من يسعى جاهداً للعمل مع المعلومات. فإن تنظيف البيانات هو ما عليك فعله بمجموعة بيانات موجودة لجعلها جاهزًة للمراجعة، بما في ذلك أنشطة مثل تصحيح التخطيط وتنظيف الأخطاء وإزالة البيانات المكررة.
لا يعد تنظيف البيانات هو الجزء المفضل في وظائف معظم الأشخاص، ولكنه مهم. ولا تخافوا! من خلال معرفتك بالبرمجة، ستفعل كل هذا التمشيط، خلال جداول البيانات وليس يدويًا.
المهارة الثانية هي العمل مع البيانات غير المنظمة. تنطبق البيانات غير المهيكلة على أي بيانات لا تأتي إليك كمجموعة بيانات موجودة مسبقًا وليست منظمة بشكل واضح. على سبيل المثال، يعد تدفق المعلومات من وسائل التواصل الاجتماعي تغذية أولية في الوقت الفعلي لكل ما يتم نشره على موقع ويب لذا فهو بيانات غير منظمة. لبناء مجموعة البيانات، يجب عليك كتابة الكود الذي يعمل على ترشيحها وفرزها وتصنيفها.
تعلم الآلة / الذكاء الاصطناعي
إنه حجر الزاوية في علم البيانات! يعد التعلم الآلي رائعًا للغاية، ولكن عند التعمق به، يمكن أن تشعر بالقلق الشديد لأنه مجال شاسع ومعقد.
ستحتاج فقط إلى فهم جيد للخوارزميات الأكثر شيوعًا للحصول على وظيفة في هذا المجال. على سبيل المثال، قد ترغب في التأكد من أنواع النماذج الشائعة مثل linear and logistic regressions و .classification and Naïve
مهارات التواصل
غالبًا ما يتم تجاهل المهارات الناعمة كالتواصل عندما يتحدث الأفراد عن مهارات علم البيانات. ولكن قد تكون هذه هي المهارة الأساسية للعمل مع البيانات. بعد كل شيء، يكون تحليل البيانات مفيدًا أكثر إذا تمكنت من جعل الناس يفهمونه وتشجيعهم على التعامل معه.
مهارات الاتصال والعرض الممتازة ضرورية أيضًا. يُطلب من الخبراء أيضًا مشاركة المعلومات حول عملهم أو تقديمه. سيتعين عليهم في بعض الأحيان التواصل مع زملاء العمل الذين يعملون في المناصب الفنية وغير الفنية. لذلك ستحتاج إلى أن تكون قادرًا على تقديم أفكارك للآخرين بطريقة جيدة، وستحتاج أيضًا إلى وضع غير المتخصصين في اعتبارك.
من المهم ملاحظة شيئين حول التقدم لوظائف علوم البيانات قبل الخوض في هذا القطاع الواسع:
1- “علم البيانات” كلمة شاملة وغامضة، وتتغير متطلبات “عالم البيانات” من شركة إلى أخرى. وغالبًا ما ما يختلف مسمى الوظيفة باختلاف الشركة؛ قد يكون “عالم البيانات” في إحدى الشركات “مهندس ذكاء اصطناعي” في شركة أخرى. لذا، حاول التأكد من وصولك إلى المزيد من الشركات أثناء البحث عن وظائف وقراءة جميع متطلبات الوظيفة بعناية.
2- خلال البحث عن وظيفة، أول ما يبحث عنه أصحاب العمل هو دليل على قدرتك على تلبية احتياجاتهم. وهو ما ينطبق أيضًا خلال البحث عن وظيفة في مجال علوم البيانات لأن علم البيانات هو مجال حديث ليس له مؤهلات تعليمية معتمدة على نطاق واسع. ستحتاج إلى تسليط الضوء على المشاريع التي طورتها والتي توضح خبرتك في القطاع.
يمكن أن تكون هذه المشاريع هي تلك التي طورتها للجامعة، والمهام الفردية التي أنشأتها وما إلى ذلك. يجب أن تسلط الضوء فقط على مشاريعك الاستثنائية التي تنقل جميع مهاراتك في سيرتك الذاتية.
للحصول على وظيفتك في مجال علوم البيانات، اضغط هنا!
