ما هو عالم البيانات؟ الراتب، والمسؤوليات، وطريق成为 واحد

عالم البيانات هو شخص يجمع البيانات ويتعامل معها وين析ها لمساعدة المنظمات على اتخاذ قرارات مدفوعة بالبيانات. لقد كان علم البيانات كلمة شائعة في سوق العمل منذ فترة الآن، ولكن اليوم، إنه واحد من أسرع الوظائف نموا. بالإضافة إلى ذلك، فإن متوسط راتب عالم البيانات هو 125,891 دولارًا في السنة، وفقًا لـ جلاس دور.

لكن ما هو علم البيانات? الملاحظة والتجربة هي العلوم. ملاحظة الأنماط الخفية في البيانات والتجربة مع تقنيات التعلم الآلي والإحصائية المختلفة لإنشاء استراتيجية مدفوعة بالبيانات يسمى علم البيانات.

في هذا المدونة، سوف نتعلم أدوار ومسؤوليات عالم البيانات، وطريق成为 واحد، والفرق بين عالم البيانات ومتحليل البيانات.

مسؤوليات عالم البيانات

مسؤوليات عالم البيانات قد تختلف من منظمة إلى أخرى حسب أهدافها و استراتيجية البيانات وحجم المنظمة. المسؤوليات اليومية هي كما يلي:

• جمع البيانات ومعالجتها
• تحليل البيانات لاكتشاف الأنماط الخفية
• بناء الخوارزميات ونمذجة البيانات
• استخدام التعلم الآلي لتوقع الاتجاهات
• التواصل مع الفريق وأصحاب المصلحة
• التعاون مع مهندسي البرمجيات لنشر النموذج في الإنتاج
• البقاء على اطلاع دائم بأحدث التقنيات والأساليب داخل نظام علم البيانات

كيف أصبح عالم بيانات؟

بكالوريوس

بكالوريوس في علوم الحاسوب هو بداية جيدة لتصبح عالم بيانات. يمكنك أن تتعرف على مبادئ البرمجة و هندسة البرمجيات. بكالوريوس في الإحصاء أو الفيزياء يمكن أن يؤسس أساسًا جيدًا.

تعلم المهارات

البرمجة

وفقًا لتحليل 15,000 إعلان وظيفة في علم البيانات، 77٪ من إعلانات وظائف علم البيانات ذكرت بايثون، و 59٪ ذكرت SQL كمهارة مطلوبة للتطبيق على الوظيفة. وبالتالي، تعلم بايثون و SQL هو أمر ضروري. بعد تعلم البرمجة 101، تحتاج إلى الحصول على الخبرة في مكتبات التعلم الآلي والإطارات، وهي كما يلي:

• نومبي
• بانداس
• ساي باي
• سكيت ليرن
• تنسور فلو/باى تورش

تصوير البيانات

دماغنا يعالج المعلومات البصرية 60,000 مرة أسرع من المعلومات المكتوبة. عرض المعلومات المستفادة من تحليل البيانات باستخدام لوحات التحكم يسمى تصوير البيانات. في تصوير البيانات، يستخدم علماء البيانات الرسومات المناسبة لنقل المعلومات إلى أصحاب المصلحة والفريق. الإحتراف في أي من الأدوات التالية يكفي لتصوير البيانات:

• تابلو
• باور بي آي
• لوكر

التعلم الآلي

هذا الخط يأتي جنبًا إلى جنب مع البرمجة. فهم التعلم الآلي مطلوب لتوقع الاتجاهات المستقبلية في مجموعة البيانات غير المرئية. المفاهيم الأساسية للتعلم الآلي التي يجب على كل عالم بيانات معرفتها هي كما يلي:

• التعلم الموجه، التعلم غير الموجه، اكتشاف الشذوذ، تقليل الأبعاد، وتجميع
• هندسة الميزات
• تقييم النموذج واختياره
• طرق التجميع
• التعلم العميق

许多 منصات تعليمية تدريس المهارات الفنية المذكورة أعلاه التي تحتاجها لتصبح عالم بيانات.

بيانات كبيرة

بيانات كبيرة، أعمال كبيرة. 1 من كل 5 إعلانات وظيفية تتوقع من المتقدمين امتلاك مهارات التعامل مع البيانات الكبيرة. معرفة إطارات سبارك وهادوب مطلوبة لمعالجة البيانات الكبيرة.

بناء مشاريع المحفظة

مرة واحدة بعد إكمال خارطة طريق عالم البيانات، حان الوقت لتطبيق معرفتك في الممارسة من خلال بناء مشاريع علم البيانات. قم بمشاريع قيمة من خلال حل المشكلات. العثور على بيانات العالم الحقيقي من خلال كاغل أو مصادر موثوقة أخرى هو أفضل طريقة للبدء.

بعد ذلك، قم بتطبيق دورة حياة علم البيانات بأكملها، والتي تشمل: المعالجة، التحليل، النمذجة، التقييم، وأخيرًا، النشر لمشروعك.告诉 قصة مشروعك عن طريق كتابة مدونة عن النتائج التي حققتها. هذه النشاط يمكن أن تحل محل الخبرة العملية إذا كنت مبتدئًا.

المهارات الناعمة

لتصبح عالم بيانات، المهارات الناعمة مهمة مثل المهارات الفنية. يجب على علماء البيانات أن يكونوا قادرين على التواصل مع المفاهيم الفنية بشكل فعال مع أصحاب المصلحة. حل المشكلات والإبداع ضروريان لإنشاء حلول بيانات مبتكرة. علماء البيانات يعملون مع محللي البيانات ومهندسي البيانات ومهندسي البرمجيات، وبالتالي التعاون والعمل الجماعي ضروريان.

وظائف الدخول

الحصول على وظيفة دخول في تحليل البيانات يمكن أن يكون خطوة ممتازة لتصبح عالم بيانات. بهذا الصدد، ذكر مشاريع المحفظة في سيرتك الذاتية يمكن أن يساعدك على التميز أمام أصحاب العمل. يمكنك التبديل إلى دور علم البيانات مع اكتساب الخبرة والمهارات.

عالم البيانات مقابل محلل البيانات: ما الفرق؟

علماء البيانات ومحللوا البيانات قد يبدون متشابهين. ومع ذلك، هناك فروق واضحة بين الدورين، وهي كما يلي:

كان إجمالي كمية البيانات التي تم إنشاؤها واستهلاكها وتصويرها حوالي 64 زيتابايت في 2020، ومن المتوقع أن يصل إلى 181 زيتابايت بحلول عام 2025. لتحقيق إمكانات مثل هذه الكمية الهائلة من البيانات، نحن بحاجة إلى علماء البيانات. عالم البيانات يعالج البيانات ويوفر حلول مدفوعة بالبيانات. يجب على علماء البيانات أن يبقوا على اطلاع دائم بأحدث الأساليب والأدوات لجلب القيمة القصوى.

هل تريد المزيد من المحتوى المتعلق بعلم البيانات؟ زور unite.ai