اكثر من 20 مهارة لعالم بيانات تحتاجها | Data Scientist Skills You Need


 مع زيادة الطلب على علماء البيانات، يقدم الانضباط مسارا مهنيا جذابا للطلاب والمهنيين الحاليين، وهذا يشمل أولئك الذين ليسوا علماء بيانات ولكنهم مهووسون بعلوم البيانات، مما تركهم يسألون عن مهارات علوم البيانات ومهارات البيانات الكبيرة اللازمة لمتابعة المهن في علوم البيانات.


اكثر من 20 مهارة لعالم بيانات تحتاجها | Data Scientist Skills You Need


وقد أدى الاستفادة من استخدام البيانات الضخمة كمحرك مدر للبصيرة إلى دفع الطلب على علماء البيانات على مستوى المؤسسة في جميع قطاعات الصناعة، سواء كان ذلك لتحسين عملية تطوير المنتجات، أو تحسين الاحتفاظ بالعملاء، أو التعدين من خلال البيانات للعثور على فرص تجارية جديدة، فإن المنظمات تعتمد بشكل متزايد على مهارات عالم البيانات للحفاظ على المنافسة وتنميتها والبقاء متقدما بخطوة واحدة عليها، في هذه المقالة، سنتعمق في المهارات التقنية وغير التقنية المطلوبة لعلماء البيانات.


المهارات المطلوبة لعلماء البيانات


النوعان من المهارات المهمة هما:

  1. فني
  2. المهارات غير التقنية


  • إذا كنت عالم بيانات طموح، فإن المعلومات الواردة في هذه المقالة يمكن أن تساعد في إرشادك إلى طريقك نحو مهنة مربحة في هذه الصناعة المثيرة والمتنامية.


  • إذا كنت مدير تحليلات البيانات في منظمة ما، فيمكنك الاستفادة من المعلومات لتدريب فريقك الحالي من علماء البيانات بأفضل مهارات علوم البيانات، مما يمكن أن يجعلهم أكثر إنتاجية وكفاءة في عملهم.


للمضي قدما، دعونا نناقش المهارات التقنية المطلوبة لدور عالم البيانات.


المهارات التقنية المطلوبة لعلماء البيانات


بعض أهم مهارات عالم البيانات التقنية هي:


  • التحليل الإحصائي والحوسبة
  • التعلم الآلي
  • التعلم العميق
  • معالجة مجموعات البيانات الكبيرة
  • تصور البيانات
  • مشاحنات البيانات
  • رياضيات
  • برمجة
  • علم الإحصاء
  • بيانات ضخمة


بعض علماء البيانات حاصلون على درجة الدكتوراه أو الماجستير في الإحصاء أو علوم الكمبيوتر أو الهندسة، توفر هذه الخلفية التعليمية أساسا قويا لأي عالم بيانات طموح وتعلم أيضا مهارات عالم البيانات الأساسية ومهارات البيانات الضخمة اللازمة للنجاح في هذا المجال.


هناك بعض المدارس التي تقدم الآن برامج متخصصة مصممة خصيصا للمتطلبات التعليمية لمتابعة مهنة في علوم البيانات، مما يمنح الطلاب خيار التركيز على مجال الدراسة الذي يهتمون به أكثر، وفي فترة زمنية أقصر.


تشمل بعض الخيارات العديدة المتاحة الدورات الضخمة المفتوحة عبر الإنترنت (MOOCs) أو المعسكرات التدريبية، مثل دورات شهادة البيانات والتحليلات الكبيرة، تقدم هذه الأنواع من البرامج طرق تعلم عملية لن تجدها في حدود الكتاب المدرسي، بما في ذلك نهج عملي لتعلم مهارات علوم البيانات عند الطلب ومشاريع كابستون وغيرها من التمارين التي تساعد على إعداد الطلاب ليصبحوا علماء بيانات.


تشمل مهارات عالم البيانات التقنية الأخرى المطلوبة ما يلي:


1. برمجة

يجب أن يكون لديك معرفة بلغات البرمجة المختلفة، مثل Python وPerl وC/C++ وSQL وJava، مع كون بايثون لغة الترميز الأكثر شيوعا المطلوبة في أدوار علوم البيانات، تساعد لغات البرمجة هذه علماء البيانات على تنظيم مجموعات البيانات غير المنظمة.


2. معرفة SAS والأدوات التحليلية الأخرى

يعد فهم الأدوات التحليلية أحد أكثر مهارات عالم البيانات فائدة لاستخراج معلومات قيمة من مجموعة بيانات منظمة. SAS وHadoop وSpark وHive وPig وR هي أدوات تحليل البيانات الأكثر شعبية التي يستخدمها علماء البيانات، يمكن أن تساعدك الشهادات على تأسيس خبرتك في هذه الأدوات التحليلية وتساعدك على اكتساب هذه المهارة القيمة في علم البيانات.


3. بارع في العمل مع البيانات غير المنظمة

يجب أن يكون لدى علماء البيانات خبرة في العمل مع البيانات غير المنظمة التي تأتي من قنوات ومصادر مختلفة، على سبيل المثال إذا كان عالم البيانات يعمل على مشروع لمساعدة فريق التسويق على تقديم أبحاث ثاقبة، فيجب أن يكون المحترف بارعا في التعامل مع وسائل التواصل الاجتماعي أيضا.


بعض مهارات عالم البيانات الأخرى المطلوبة هي التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي والتعلم العميق والاحتمالات والإحصاء.


4. كشط الويب

كشط الويب هو العملية الآلية لاستخراج البيانات من صفحات الويب.


5. ML مع الذكاء الاصطناعي وDL مع البرمجة اللغوية العصبية

يركز التعلم العميق (DL) مع معالجة اللغة الطبيعية (NLP) على استخدام الشبكات العصبية لمعالجة اللغة البشرية وفهمها، يهتم كل من التعلم الآلي (ML) والذكاء الاصطناعي (AI) بتعليم أجهزة الكمبيوتر للتعلم من البيانات.


6. مهارات حل المشكلات

مهارات حل القضايا القدرة على تقييم القضايا الصعبة وتطوير إجابات قابلة للتطبيق.


7. الاحتمالات والإحصائيات

الإحصاءات والاحتمالات هي دراسة العشوائية وعدم اليقين في الإحصاءات، وتطبيق الأدوات الرياضية على صنع القرار.


8. حساب التفاضل والتكامل متعدد المتغيرات والجبر الخطي

تشمل الأفكار الرياضية المتقدمة المستخدمة في التعلم الآلي وتحليل البيانات حساب التفاضل والتكامل متعدد المتغيرات والجبر الخطي.


9. إدارة قاعدة البيانات

يعرف إجراء ترتيب البيانات وحفظها والوصول إليها في نظام قاعدة البيانات باسم إدارة قواعد البيانات.


10. الحوسبة السحابية

يعرف استخدام الخوادم البعيدة لتخزين البيانات والتطبيقات والتحكم فيها والتعامل معها عبر الإنترنت باسم الحوسبة السحابية.


11. مايكروسوفت إكسل

Microsoft Excel هو برنامج جداول بيانات يستخدم لعرض البيانات وتحليلها.


12. DevOps

تقنية لتطوير البرمجيات التي تركز بقوة على العمل الجماعي والتواصل بين فرق التطوير والعمليات.


13. استخراج البيانات وتحويلها وتحميلها

يعرف جمع البيانات وتطهيرها وإعدادها للتحليل باسم استخراج البيانات وتحويلها وتحميلها.


14. ذكاء الأعمال

ذكاء الأعمال هو عملية استخدام الأدوات والتقنيات لتحليل البيانات لاكتساب المعرفة وتوجيه القرارات التجارية.


15. الشبكات العصبية

يجب أن يمتلك عالم البيانات مهارات في تصميم الشبكات العصبية وتدريبها وصقلها لحالات الاستخدام المختلفة، بالإضافة إلى معرفة هياكل وأطر الشبكات العصبية المختلفة.


16. نشر النموذج

يحتاج علماء البيانات إلى خبرة في نشر النماذج، والتي تنطوي على إتاحة نماذج التعلم الآلي المدربة للاستخدام في بيئات الإنتاج.


17. هياكل البيانات والخوارزميات

تعرف الأفكار الأساسية في علوم الكمبيوتر التي تدعم التخزين الفعال للبيانات واسترجاعها والمشاكل الحسابية بهياكل البيانات والخوارزميات.


المهارات غير التقنية المطلوبة لعلماء البيانات


إلى جانب مهارات عالم البيانات التقنية، سنحول تركيزنا الآن على المهارات غير التقنية المطلوبة لتصبح عالم بيانات، تشير هذه إلى المهارات الشخصية وقد يكون من الصعب تقييمها ببساطة من خلال النظر إلى المؤهلات التعليمية والشهادات وما إلى ذلك. وهي تشمل:


1. فطنة تجارية قوية

أفضل طريقة لتوجيه المهارات التقنية بشكل منتج هي الحصول على فطنة تجارية قوية، بدونها قد لا يتمكن عالم البيانات الطموح من تمييز المشاكل والتحديات المحتملة التي تحتاج إلى حل من أجل نمو المنظمة، هذا ضروري لمساعدة المنظمة التي تعمل من أجلها على استكشاف فرص عمل جديدة.


2. مهارات اتصال قوية

التالي في قائمة أفضل مهارات عالم البيانات هو التواصل، يفهم علماء البيانات بوضوح كيفية استخراج البيانات وفهمها وتحليلها، ومع ذلك لكي تكون ناجحا في دورك، وأن تستفيد مؤسستك من خدماتك، يجب أن تكون قادرا على توصيل النتائج التي توصلت إليها بنجاح مع أعضاء الفريق الذين ليس لديهم نفس الخلفية المهنية مثلك.


3. حدس بيانات رائع

ربما تكون هذه واحدة من أهم مهارات عالم البيانات غير التقنية، رؤى البيانات القيمة ليست واضحة دائما في مجموعات البيانات الكبيرة، وعالم البيانات المطلع لديه حدس ويعرف متى ينظر إلى ما وراء السطح للحصول على معلومات ثاقبة، هذا يجعل علماء البيانات أكثر كفاءة في عملهم، واكتساب هذه المهارة يأتي من الخبرة والتدريب المناسب، ومع ذلك فإن مهارة عالم البيانات هذه تأتي مع الخبرة والمعسكرات التدريبية هي طريقة رائعة لتلميعها.


4. العقلية التحليلية

القدرة على تشريح القضايا المعقدة إلى أجزائها المكونة، وتحليل تلك الأجزاء، واستخلاص استنتاجات من البيانات.


5. التفكير "خارج الصندوق"

استخدام التفكير الإبداعي والمبتكر لتوليد أفكار جديدة وإجابات غير تقليدية.


6. التفكير النقدي

تعرف عملية تقييم وتحليل البيانات من أجل إصدار حكم أو اختيار بالتفكير النقدي.


7. صنع القرار

يستلزم اتخاذ القرارات اختيار أفضل مسار للعمل من بين مجموعة من البدائل بعد تقييم جميع المعلومات ذات الصلة بعناية.


كيف تصبح عالم بيانات؟


لكي تصبح عالم بيانات، يجب أن تكتسب أساسا قويا في الرياضيات والإحصاء والبرمجة، اكتساب الخبرة في معالجة البيانات وتحليلها وتصورها، إتقان تقنيات التعلم الآلي والخوارزميات، قم ببناء محفظة من المشاريع التي تعرض مهاراتك، التعلم المستمر والبقاء على اطلاع على اتجاهات الصناعة ضروريان أيضا للنجاح في هذا المجال، يمكنك اتباع هذا الدليل خطوة بخطوة لفهم عملية أن تصبح عالم بيانات بدقة.


الأسئلة الشائعة


1. هل يتطلب علم البيانات الترميز؟

نعم، يحتاج علم البيانات إلى الترميز لأنه يستخدم لغات مثل بايثون وR لإنشاء نماذج للتعلم الآلي والتعامل مع مجموعات البيانات الكبيرة.


2. ما هي لغة البرمجة التي يجب أن أتعلمها أولا لأصبح عالم بيانات؟

اعتمادا على متطلبات العمل الدقيقة، تعد بايثون لغة شائعة لعلوم البيانات بسبب سهولة استخدامها ودعم المكتبة الواسع.


3. هل يمكنني أن أصبح عالم بيانات بدون درجة علمية؟

نعم، أن تصبح عالم بيانات لا يتطلب دائما درجة علمية، يمكن أن يؤدي استخدام المشاريع والتدريب الداخلي لإظهار القدرات والخبرات أيضا إلى فرص عمل.


4. هل يمكنني أن أصبح عالم بيانات دون أي خبرة؟

يمكنك أن تصبح عالم بيانات حتى لو لم يكن لديك خبرة سابقة، يمكن للمرء اكتساب المهارات المطلوبة من خلال تطوير محفظة قوية من المشاريع الفردية والتعلم من الموارد عبر الإنترنت.


5. هل من الصعب أن تصبح عالم بيانات؟

يمكن أن يكون أن تصبح عالم بيانات أمرا صعبا، لأنه يتطلب مزيجا من المهارات التقنية ومعرفة المجال والخبرة العملية، يشمل هذا المجال تخصصات مختلفة مثل الرياضيات والإحصاء والبرمجة والتعلم الآلي، ومع ذلك مع التفاني والتعلم المستمر والممارسة العملية، من الممكن اكتساب المهارات اللازمة والنجاح كعالم بيانات.



إرسال تعليق