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

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

لكن ما هو علم البيانات? الملاحظة والتجربة هي علم. 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 الرئيسي بين عالم البيانات ومتحليل البيانات.

مسؤوليات عالم البيانات

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

• جمع البيانات وتنقيحها
• تحليل البيانات لfinding الأنماط الخفية
• بناء الخوارزميات ونماذج البيانات
• استخدام التعلم الآلي لتوقعات الاتجاهات
• تواصل النتائج مع الفريق وأصحاب المصلحة
• التعاون مع مهندسي البرمجيات لنشر النموذج في الإنتاج
• البقاء على اطلاع بالتكنولوجيا والأدوات الحديثة داخل نظام علم البيانات

كيف أصبح عالم بيانات؟

بكالوريوس

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

تعلم المهارات

البرمجة

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

• نومبي
• بانداس
• سايبي
• سكيت ليرن
• تينسورفلو/بايرتورش

تصوير البيانات

دماغنا يعالج المعلومات البصرية 60,000 مرة أسرع من المعلومات المكتوبة. تقديم 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. إتقان أي من الأدوات التالية كافٍ لتصوير البيانات:

• تابلو
• باور بي آي
• لوكر

التعلم الآلي

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

• التعلم الموجه، التعلم غير الموجه، كشف الشذوذ، وتقليل الأبعاد، وتركيب البيانات
• هندسة الميزات
• تقييم النموذج واختياره
• طرق التجميع
• التعلم العميق

منصات تعليمية كثيرة تعلم المهارات الفنية المذكورة أعلاه التي تحتاجها ل becoming عالم بيانات.

بيانات كبيرة

بيانات كبيرة، عمل كبير. 1 من كل 5 إعلانات وظائف تتوقع من المتقدمين امتلاك مهارات التعامل مع البيانات الكبيرة. معرفة إطارات سبارك وهادووب مطلوبة لمعالجة البيانات الكبيرة.

بناء مشاريع المحفظة

مرة واحدة بعد انتهاءك من منهج علم 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 أخرى موثوقة هو أفضل طريقة لبدء الأمر.

بعد ذلك، قم بتطبيق دورة حياة علم البيانات بأكملها، والتي تشمل: التنقيح، التحليل، النمذجة، التقييم، وأخيرًا، النشر لمشروعك. روي قصة عن مشروعك bằng كتابة مدونة عن النتائج التي حققتها. هذه النشاط يمكن أن يستبدل بالخبرة العملية إذا كنت مبتدئًا.

المهارات الناعمة

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

وظائف الدخول

الحصول على وظيفة دخول في تحليل البيانات يمكن أن يكون خطوة ممتازة ل becoming 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 يبدو أنهم متشابهون. ومع ذلك، هناك فروق رئيسية بين الدورين، وهي كما يلي:

مجموع كمية البيانات التي تم إنشاؤها واستهلاكها واكتشافها كان حوالي 64 زيتابايت في 2020، ومن المتوقع أن يصل إلى 181 زيتابايت بحلول عام 2025. لتحقيق إمكانات هذه البيانات الضخمة، نحن بحاجة إلى علماء البيانات. عالم البيانات يفسر البيانات ويقدم حلول مدفوعة بالبيانات. يجب على علماء البيانات أن يبقوا على اطلاع بالبحوث والأدوات الحدية لجلب القيمة الأكبر.

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