ما هو عالم البيانات؟ الراتب والمسؤوليات وخارطة الطريق لتصبح واحدًا

عالم البيانات هو شخص يجمع البيانات ويعالجها ويحللها لمساعدة المؤسسات على اتخاذ قرارات تعتمد على البيانات. لطالما كان علم البيانات هو الكلمة الطنانة في سوق العمل منذ فترة حتى الآن ، ولكنه اليوم يعد واحدًا من الأسرع نموا الأدوار الوظيفية. علاوة على ذلك ، يبلغ متوسط ​​راتب عالم البيانات 125,891،XNUMX دولارًا سنويًا ، وفقًا لـ Glassdoor.

لكن ما هو علم البيانات؟ الملاحظة والتجريب هو العلم. إن مراقبة الأنماط المخفية في البيانات وتجربة التعلم الآلي والتقنيات الإحصائية المختلفة لوضع استراتيجية تعتمد على البيانات يسمى علم البيانات.

في هذه المدونة ، سنتعرف على أدوار ومسؤوليات عالم البيانات ، وخريطة الطريق لتصبح واحدًا ، والاختلافات البارزة بين عالم البيانات ومحلل البيانات.

مسؤوليات عالم البيانات

قد تختلف مسؤوليات عالم البيانات من منظمة إلى أخرى اعتمادًا على أهدافها واستراتيجية البيانات وحجم المنظمة. المسؤوليات على أساس يومي هي كما يلي:

• جمع البيانات والمعالجة المسبقة
• تحليل البيانات للعثور على الأنماط المخفية
• بناء الخوارزميات ونماذج البيانات
• استخدم التعلم الآلي للتنبؤ بالاتجاهات
• إبلاغ النتائج مع الفريق وأصحاب المصلحة
• التعاون مع مهندسي البرمجيات لنشر النموذج في الإنتاج
• ابق على اطلاع بأحدث التقنيات والأساليب في النظام البيئي لعلوم البيانات

كيف تصبح عالم بيانات؟

درجة البكالريوس

درجة البكالوريوس في علوم الكمبيوتر هي خطوة جيدة لتصبح عالم بيانات. تتعرف على مبادئ البرمجة وهندسة البرمجيات. يمكن أيضًا أن تنشئ درجة البكالوريوس في الإحصاء أو الفيزياء أساسًا جيدًا.

تعلم المهارات

برمجة وتطوير

وفقا ل تحليل من 15,000 وظيفة شاغرة في علم البيانات ، ذكرت 77٪ من منشورات وظائف علوم البيانات لغة Python ، وذكر 59٪ أن SQL هي المهارة المطلوبة للتقدم للوظيفة. ومن ثم ، فإن تعلم Python و SQL هو ضرورة مطلقة. بعد تعلم البرمجة 101 ، تحتاج إلى اكتساب الخبرة في مكتبات وأطر عمل التعلم الآلي ، وهي كالتالي:

• نمباي
• الباندا
• SciPy
• تعلم Scikit
• Tensorflow / PyTorch

عرض مرئي للمعلومات

عمليات عقولنا بصري المعلومات 60,000،XNUMXx أسرع من المعلومات المكتوبة. يُطلق على تقديم الرؤى التي تم الحصول عليها من تحليل البيانات باستخدام لوحات المعلومات تصور البيانات. في تصور البيانات ، يستخدم علماء البيانات الرسوم البيانية المناسبة لنقل المعلومات إلى أصحاب المصلحة والفريق. الكفاءة في أي من الأدوات التالية كافية لتصور البيانات:

• التابلوه لوحة حية
• بوويربي
• متسكع

تعلم آلة

هذه الخطوة تأتي بجانب البرمجة. فهم آلة التعلم مطلوب للتنبؤ بالاتجاهات المستقبلية على مجموعة البيانات غير المرئية. مفاهيم ML الأساسية التي يجب أن يعرفها كل عالم بيانات هي كما يلي:

• التعلم الخاضع للإشراف، والتعلم غير الخاضع للإشراف، واكتشاف الحالات الشاذة، وتقليل الأبعاد، والتكتل
• هندسة الميزات
• تقييم النموذج والاختيار
• طرق الفرقة
• تعلم عميق

العديد من EdTech المنصات والدورات تعليم المهارات التقنية المذكورة أعلاه اللازمة لتصبح عالم بيانات.

البيانات الكبيرة

البيانات الضخمة والأعمال التجارية الكبيرة. يتوقع 1 من كل 5 وظائف شاغرة أن يمتلك المتقدمون مهارات التعامل مع البيانات الضخمة. مطلوب معرفة أطر عمل Spark وHadoop لمعالجة البيانات الضخمة.

بناء مشاريع المحفظة

بمجرد الانتهاء من خارطة طريق منهج عالم البيانات ، فقد حان الوقت لوضع معرفتك موضع التنفيذ من خلال بناء مشاريع علوم البيانات. قم بمشاريع مدفوعة القيمة من خلال حل المشكلات. أفضل طريقة للبدء هي العثور على بيانات العالم الحقيقي من خلال Kaggle أو مصادر موثوقة أخرى.

بعد ذلك ، قم بتطبيق دورة حياة علم البيانات بالكامل ، والتي تشمل: المعالجة المسبقة ، والتحليل ، والنمذجة ، والتقييم ، وأخيراً ، النشر في مشروعك. أخبر القصة عن مشروعك بكتابة مدونة عن النتائج التي حققتها. يمكن لهذا النشاط أن يحل محل خبرات العمل إذا كنت تبدأ.

المهارات الناعمة

لتصبح عالم بيانات ، فإن المهارات الشخصية لا تقل أهمية عن المهارات التقنية. يجب أن يكون علماء البيانات قادرين على توصيل المفاهيم التقنية لأصحاب المصلحة بشكل فعال. حل المشكلات والإبداع ضروريان لتقديم حلول بيانات مبتكرة. يعمل علماء البيانات مع محللي البيانات ومهندسي البيانات ومهندسي البرمجيات ؛ ومن ثم فإن التعاون والعمل الجماعي ضروريان.

وظائف على مستوى الدخول

يمكن أن يكون الحصول على وظيفة على مستوى الدخول في تحليلات البيانات خطوة ممتازة لتصبح عالم بيانات. تحقيقًا لهذه الغاية ، يمكن أن يساعدك ذكر مشاريع المحفظة في سيرتك الذاتية على التميز أمام أصحاب العمل. يمكنك التبديل إلى دور علم البيانات عندما تكتسب الخبرة والمهارات.

عالم البيانات مقابل محلل البيانات: ما الفرق؟

قد يبدو علماء البيانات ومحللو البيانات متشابهين. ومع ذلك ، هناك اختلافات بارزة بين الدورين ، وهي كما يلي:

بلغ إجمالي كمية البيانات التي تم إنشاؤها واستهلاكها والتقاطها حوالي 64 زيتابايت في 2020، ومن المتوقع أن تصل إلى 181 زيتابايت بحلول عام 2025. لتحقيق إمكانات هذه البيانات الضخمة ، نحتاج إلى علماء بيانات. يقوم عالم البيانات بتحليل البيانات وتقديم حلول تعتمد على البيانات. يجب أن يحافظ علماء البيانات على تحديثهم بأساليب وأدوات البحث المتطورة لتحقيق أكبر قدر من القيمة.

هل تريد المزيد من المحتوى المتعلق بعلوم البيانات؟ يزور Unite.ai