يوم في حياة عالم البيانات: ماذا يفعلون؟

أحد الأسئلة الأكثر شيوعًا هو وصف " يوم في حياة عالم البيانات". لقد حاولنا هنا تقديم وصف خفيف لكيفية اتخاذ قرار مستنير بشأن ما إذا كان اختيار المهنة هذا هو الخيار المناسب لك.

في البداية ، دعونا نكون واضحين للغاية. من المستحيل وصف يوم واحد فقط في حياة عالم البيانات. نظرًا لأن الوظيفة متنوعة للغاية والمهنة معقدة للغاية ، فإن اليوم العادي سيعتمد على عوامل متعددة. أحد العوامل الأساسية هو نوع مشروع البيانات الذي تعمل عليه ، والذي يمكن أن يتغير شهريًا أو ربع سنويًا. الاعتبار الثاني أكثر منهجية ويعتمد على نوع المنظمة التي تعمل فيها.

إذا كان الهيكل هناك هرميًا ، فستكون التجربة مختلفة ، وإذا كانت قائمة على الفريق ، فستكون مختلفة. العامل الثالث الذي يؤثر على يوم عادي هو دورك داخل الفريق. سواء كنت كبيرًا أو صغيرًا أو عالِم بيانات واحدًا في الفريق ، أو أي اعتبارات أخرى من هذا القبيل تؤثر على يوم عملك المعتاد.

ولكن بمجرد أن تأخذ وسيلة منهم جميعًا ، فقد يبدو اليوم العادي لعالم البيانات شيئًا مثل ما يلي. هناك ثلاث وظائف رئيسية ينجزها عالم البيانات في يوم واحد. مما لا يثير الدهشة ، أن معظم الوقت يذهب إلى الترميز. يمر الوقت المتوازن في الاجتماعات والتفكير ، وكلاهما مقسم بالتساوي تقريبًا.

هنا ، يشير التفكير إلى التفكير الشخصي ، ويمكننا تضمين التفكير الجماعي في وقت الاجتماع. من الأهمية بمكان أن تضع في اعتبارك أنه لا يوجد مشروع في أي مكان يمكنك الانتهاء منه في يوم واحد. لذلك ، في معظم الأيام ، ستشمل وظيفتك أيًا من الثلاثة المتعلقة بالمناقشات المستمرة أو الأفكار أو العمل في المشروع الحالي من حيث توقفت في اليوم السابق. دعونا نناقش بعضها بمزيد من التفصيل قليلاً.

الترميز

بصفتك عالم بيانات ، يمكنك أن تتوقع أن يستغرق الأمر حوالي 70٪ من وقتك. يمكن أن يتجاوز ذلك. هذه ليست مفاجأة بالنظر إلى أن الوظيفة الأساسية لعالم البيانات هي الترميز. تمامًا مثل أي عالم آخر ، يمتلك عالم البيانات أيضًا أدوات ولغات مختلفة تحت تصرفهم.

بعض أكثرها شيوعًا هي Python و SQL و Bash. لهذا السبب ، يعد الترميز هو الأهم من بين جميع المهارات التي يمكنك تعلمها إذا كنت تريد أن تصبح عالم بيانات. يعمل الإحصاء والتفكير في مجال الأعمال على إنهاء المهارات الأساسية الأخرى ، ولكنها تتضاءل في أهميتها بالنسبة إلى الترميز. تعرف على المزيد حول أدوات عالم البيانات المتاحة.

ومع ذلك ، فإن الترميز كلمة واسعة ، ويجب أن نبذل محاولات للتعرف على بعض المهام النموذجية التي تدخل في البرمجة. بعضها مذكور بإيجاز في الجمل التالية. ربما يكون تنظيف البيانات وتنسيقها هو العمل الأكثر شاقة واستهلاكًا للوقت في الترميز.

قد يبدو الأمر غير بديهي بمجرد أن نشرحه لك ، لكنه لا يزال قائماً. تتضمن هذه العملية إحضار البيانات إلى تنسيق يمكن التعرف عليه يمكنك ترميزه بشكل أكبر في المراحل التالية من المشروع. بينما يمكن تفسير ذلك في سطر واحد ، فإن تحقيقه يعد من أكثر العمليات صعوبة.

بمجرد أن ننتهي من تنظيف البيانات وتنسيقها ، فإن المهمة التالية عادةً ما تتضمن عمل نماذج أولية. أنت تقوم بعمل نماذج أولية للتحقق من البيانات مقابل طرق التحليل المختلفة وطرق التعلم الآلي.

هذا يساعدك على اختيار الطريقة الأنسب. غالبًا ما يعتبر العديد من علماء البيانات هذه المرحلة صعبة ، لكنهم سيكونون أول من يشير إلى أنها أيضًا واحدة من أكثر الأجزاء إثارة في التسلسل بأكمله. وذلك لأن البيانات الخام تصبح ذات قيمة مع هذه الخطوة ، مثل استخراج المعادن الثمينة من الركاز.

لقد ذكرنا بعض الأدوات من قبل ، وهناك برامج نماذج أولية متوافقة لكل منها. يمكنك المزج والمطابقة هنا ومعرفة ما ينجح في بيئة معينة وما هو الأكثر راحة لك. تذكر أن هذه المرحلة ليست للاستدلال النهائي للبيانات. بدلاً من ذلك ، هذه هي النقطة التي تريد أن تتحقق فيها مما ينجح وما لا يصلح.

يمكن أن تختلف الخطوات التالية حسب الهدف النهائي للمشروع. على سبيل المثال ، يمكن أن يكون الاجتماع مع فريقك أو كبار السن. في مثل هذه الحالات ، قد تحتاج إلى تحويل بياناتك إلى تمثيل مرئي والإبلاغ عن النتائج. ستحتاج هذه الأشياء بعد ذلك إلى الخوض في عرضك التقديمي.

من ناحية أخرى ، إذا كان تقريرًا قد يجد زملاؤك استخدامه في المستقبل ، فيجب أن تكون وظيفتك الأساسية بعد النموذج الأولي هي كيفية أتمتة ذلك وجعله في متناول الجميع في الشركة. أخيرًا ، وربما الأكثر إثارة ، إذا كنت مسؤولاً عن التعلم الآلي أو التحليل الذي سيتم تحويله إلى خدمة أو منتج ، فستكون مهمتك هي معرفة التنفيذ. في هذه المرحلة ، سيساعدك المطورون أيضًا.

قراءة: راتب عالم البيانات في الهند

لذلك ، لتلخيص ما تعلمناه حتى الآن في الترميز ، فإن أول خطوتين تتضمن تنظيف البيانات وتنسيقها ، متبوعًا بالنماذج الأولية. قد تتضمن الخطوات اللاحقة إنشاء تصورات للبيانات ، وأتمتة المشروع ، وتنفيذ النماذج الخاصة بك لاستخدامها كمنتج أو خدمة ، على سبيل المثال لا الحصر.

يمكن تضمين أنشطة متنوعة أخرى في هذا القسم ، لكنها تظهر من وقت لآخر وليست جزءًا من العملية العادية. إنها تتضمن إصلاح الأخطاء ، والبرامج التعليمية حول الحزم والمكتبات الجديدة ، وصيانة البرامج النصية المكتوبة مسبقًا. هناك دائمًا ما تفعله عندما تكون عالم بيانات.

الاجتماع والعروض التقديمية والحديث والعصف الذهني مع المجموعة

نظرًا لأن البرمجة تستغرق حوالي 70٪ من الوقت ، فهناك رصيد بنسبة 30٪ متبقي. في الميزان ، يتم إنفاق 15٪ من إجمالي الوقت في الاجتماع مع الأشخاص. يمكن أن تتخذ هذه الأشكال أشكالًا مختلفة مثل الاجتماعات الرسمية والجلسات الفردية والعروض التقديمية والمناقشات حول مبرد المياه أو حتى الدردشة الجماعية.

يعد الاتصال بأعضاء فريقك أمرًا مهمًا للغاية لأنه غالبًا ما يكون هناك عالم بيانات واحد فقط في الفريق بأكمله ، وهم ليسوا على دراية بما تفعله بالضبط. يجب أن تأخذهم معك. لكن دعونا لا نجعل الأمر يبدو شديد الحساسية لأن القيام بذلك يسمح لك بالسعي إلى تعاون أكبر معهم. يمكنك الحصول على مزيد من المساعدة منهم في مشاريع البيانات الضخمة الخاصة بك وبالتالي يكون لها تأثير أكبر.

وبالتالي ، من المهم أن تطور علاقة مع زملائك ، حتى لو كنت منطويًا بشكل طبيعي كعالم بيانات. لكن كلمة تحذير ضرورية هنا. خاصة في الشركات الكبرى ، هناك عادة عقد اجتماعات على مدار اليوم. يتضمن ذلك الجلوس والتحدث وعدم وجود الوقت للقيام بالترميز الفعلي. في نهاية اليوم ، ستجد عملك يتراكم مع عدم وجود أحد لدعمك. لذلك ، ابق على اتصال مع زملائك العمال ولكن لا تبالغ في الأمر لدرجة تؤدي إلى نتائج عكسية.

الطريقة التي تدير بها هذه المشكلة يمكن أن تكون حاسمة لفرص تقدمك في المنظمة. بادئ ذي بدء ، تذكر أنه ليس من المفترض أن تقضي أكثر من 15٪ من ساعات عملك في الاجتماع ، للحصول على تقدير تقريبي. مع وضع هذا المعيار في الاعتبار ، قم في البداية بتطوير علاقة مع زملائك في الفريق ومديرك. بعد ذلك ، اجلس معهم واشرح لهم ما يستلزمه عملك حتى لا تكون حاضرًا إلا في الاجتماعات الضرورية لعملك.

وقت التفكير

قد يبدو هذا سخيفًا للبعض ، لكن من الأهمية بمكان قضاء 15٪ على الأقل من اليوم في التفكير. علم البيانات ليس لعبة أطفال وينطوي على الكثير من العمل الشاق. لذلك ، إذا كنت لا تفكر وتخطط ليومك ، فمن المستحيل تقريبًا المضي قدمًا. تحتاج إلى اكتشاف أفضل النماذج الإحصائية ، وتحتاج إلى تفسير البيانات بشكل صحيح ، وتحتاج إلى الكلمات للإبلاغ عن النتائج ، وفي كل هذا ، تحتاج إلى وقت للتفكير بمفردك.

أثناء التفكير ، إذا وجدت نفسك غير قادر على تنظيم أفكارك ، فانتقل إلى العبث أو الرسم. احتفظ بلوحة بيضاء بالقرب منك. أو استخدم ورقًا عاديًا قديمًا. ولكن كعالم بيانات ، يمكنك دائمًا استخدام أداة عالية التقنية مثل Miro ، وهي أداة لرسم الخرائط الذهنية عبر الإنترنت.

البرمجة هي الجزء الأكبر من عملك ، ولكن يمكنها أن تفعل المعجزات عندما يمكنك دمجها مع الرسم والتفكير. يتيح لك التراجع عن التفكير رؤية الصورة الأكبر ، والتي غالبًا ما تضيع في التفاصيل الدقيقة للترميز. على الرغم من أنه يبدو وكأنه فترة توقف ، إلا أنه غالبًا ما يكون الوقت الأكثر أهمية لزيادة الإنتاجية.

أنشطة متنوعة وخلاصة

قبل المغادرة لهذا اليوم ، يجب على المرء تخصيص وقت للرد على جميع رسائل البريد الإلكتروني. من الأدب فقط الرد في نفس اليوم ويجب أن تفعل ذلك. من المتوقع أن تكون مشغولاً خلال النهار ، لذا خصص وقتًا في نهاية اليوم. راجع اليوم الذي انتهيت منه للتو وخطط لليوم التالي للحفاظ على الاستمرارية والكفاءة.

للتلخيص ، يذهب 70٪ من وقت العمل لعالم البيانات إلى الترميز. رصيد 15٪ يذهب كل منهم إلى الاجتماعات والتفكير ، مع نهاية اليوم يتم الاحتفاظ بها لأنشطة مختلفة. إنها مهنة مجزية يطمح إليها كثيرون.

إذا كنت مهتمًا بتعلم علوم البيانات لتكون في مقدمة التطورات التكنولوجية السريعة ، فراجع برنامج upGrad & IIIT-B التنفيذي في علوم البيانات واكتسب مهارات المستقبل.