النمو الوظيفي لعلوم البيانات: مستقبل العمل هنا

يعد النمو الوظيفي في مجال علوم البيانات أحد أسرع الوظائف في جميع أنحاء العالم ، حيث وصفته Harvard Business Review بأنها أهم وظيفة في القرن الحادي والعشرين ، ووصفها موقع LinkedIn بأنها الوظيفة الأسرع نموًا في عام 2017. يطلق قادة الأعمال على البيانات اسم الزيت الجديد.

من المتوقع أن يكون هناك ما يقرب من 11.5 مليون وظيفة جديدة في هذا المجال بحلول عام 2026 ، وسيبلغ حجم سوق البيانات الضخمة حوالي 96 مليار دولار بحلول ذلك الوقت. ومع ذلك ، على الرغم من كل هذه الأرقام ، هناك فجوة واسعة بين إعلانات الوظائف والمواهب في هذا المجال. وفقًا لـ quanthub ، من المتوقع أن يصل النقص التكنولوجي العالمي إلى 85 مليونًا في السنوات العشر القادمة.

وفقًا لشركة PwC ، في الشرق الأوسط ، ستصل قيمة الذكاء الاصطناعي (AI) - المحرك الهائل لصناعة علوم البيانات - إلى 320 مليار دولار أمريكي بحلول عام 2030 في الإمارات العربية المتحدة وحدها. وبالتالي ، فإن المنطقة تتجه نحو التنمية الهائلة ولكنها بحاجة إلى جيش من المحترفين والخبراء للوصول بها إلى أعلى المستويات المتصورة.

بالنسبة للمهنيين الذين يتطلعون إلى تغيير مهنتهم أو بدء واحدة ، فإن المسار الوظيفي لعلوم البيانات هو المكان المناسب لك.

المسارات الوظيفية المبنية على البيانات

فيما يلي الأدوار التي يمكن لمتخصص علم البيانات الاختيار من بينها.

عالم البيانات

يتجاهل علماء البيانات المشاريع من البداية إلى النهاية. لديهم فهم كامل لمشكلة العمل وتحليل وتنظيم المعلومات التي تحل المشكلة. إنهم أفضل المحترفين لتبادل الأفكار الشاملة واكتشاف الأنماط ومشاركة الحلول والتنبؤ بالاتجاهات المستقبلية المتعلقة بالمشكلة. بشكل عام ، في المؤسسات الكبيرة ، تُرى مهارات علماء البيانات في العمل الذي يقود المشروع بدلاً من الخوض بالكامل في تفاصيل مستوى التنفيذ.

محلل بيانات

كما يوحي العنوان ، فإن محللي البيانات هم الذين يتعمقون في المعلومات - المهيكلة أو غير المنظمة - ويقومون بتحليلها. يقومون بإجراء استعلامات بحث في قاعدة بيانات ويستخرجون بيانات قيمة لمشكلة العمل. يستخدمون الخوارزميات والنماذج لمعالجة البيانات وتحسينها ومعالجتها. يتضمن المسار الوظيفي لتحليل البيانات أيضًا التصور ، مما يعني أنهم بحاجة إلى تقديم البيانات من خلال مخططات وأرقام مبسطة.

مهندس بيانات / مهندس معماري

مهندسو البيانات هم الذين يصممون ويبنون ويحافظون على النظم البيئية للبيانات التي يستخدمها علماء البيانات لتشغيل الخوارزميات الخاصة بهم. يقومون أيضًا باختبار هذه الأنظمة وخطوط الأنابيب لضمان عمليات تشغيل محسّنة للغاية. تحديث نظام البيانات هو أيضا مسؤولية مهندس البيانات. يقومون بتنسيق دفعات البيانات ومطابقة هذه التنسيقات مع تلك الموجودة في نظام البيانات ، مما يجعل عمل عالم البيانات أسهل.

حكواتي البيانات

تتضمن واحدة من أحدث الفرص وأكثرها إبداعًا في علم البيانات ، سرد القصص للبيانات ، تصور البيانات وإنشاء التقارير والإحصاءات والتعبير عنها بطريقة تناسب سرد مشكلة العمل. غالبًا ما تكون البيانات التي يجمعها علماء ومحللو البيانات في صيغ معقدة ورقمية وإحصائية. يسد رواة القصص البيانات الفجوة بين البيانات التقنية والفهم البشري من خلال صياغة قصة لتبسيط الرؤى.

عالم تعلم الآلة

عالم التعلم الآلي (ML) مسؤول عن البحث وتطوير طرق وخوارزميات ومناهج جديدة لعلوم البيانات. عالم ML لا يزال دورًا وظيفيًا قادمًا في هذه الصناعة. يعد علماء ML بشكل عام جزءًا من قسم البحث والتطوير (R&D) في أي منظمة. إنهم مسؤولون عن إيجاد مناهج مبتكرة لمعالجة البيانات وتحليلها ، مما يؤدي غالبًا إلى نشر أعمال.

محلل الأعمال

محللو الأعمال لديهم وظائف مختلفة إلى حد ما عن أدوار علوم البيانات الأخرى. هم أكثر انسجاما مع الجانب التجاري للمشكلة. تتمثل مسؤوليتهم في استخدام البيانات والمعرفة التي تم جمعها لتطوير رؤى قابلة للتنفيذ لحل مشكلة العمل.

لديهم فهم شامل لأنظمة البيانات ، والتعامل مع مجموعات البيانات الكبيرة ، وتنظيم البيانات القيمة. ومع ذلك ، فإن المسؤولية النهائية لربط البيانات بحل المشكلات تقع على عاتق محللي الأعمال مما يجعلها واحدة من أكثر المسارات الوظيفية إرضاءً لعالم البيانات .

مسؤول قاعدة البيانات

في بعض الأحيان ، يختلف المحترفون الذين يصممون قاعدة البيانات والذين يستخدمونها. في مثل هذه الحالات ، يجب محاذاة الفرق بحيث يمكن أن تستمر معالجة البيانات بكفاءة. تقع هذه المسؤولية على عاتق مسؤول قاعدة البيانات. يقوم مسؤولو قواعد البيانات بمراقبة نظام قاعدة البيانات والتأكد من حسن سيره. كما أنهم يحتفظون بسجلات تدفق البيانات عن طريق إنشاء نسخ احتياطية. إذا احتاج الموظف إلى الوصول إلى قاعدة البيانات ، فإنهم هم المسؤولون عن منح الإذن.

إحصائي

في بعض الأحيان ، تحتاج المنظمات إلى خبراء في وظيفة معينة للحصول على نتائج دقيقة. والإحصائيون هم خبراء يبنون حياة مهنية في علم البيانات باستخدام النظريات والنماذج الإحصائية. الإحصائيون مسؤولون عن جمع البيانات وتنظيمها وتقديمها وتحليلها باستخدام الأساليب الإحصائية. وعادة ما يعملون في الصناعات التي تحتاج إلى إحصاءات للأداء المستمر ، مثل الرياضة ، والتمويل ، والنقل ، وأبحاث السوق ، وما إلى ذلك. وقد يكونون أيضًا خبراء أكاديميين.

تطور الأدوار

مجال علم البيانات يتطور باستمرار. على هذا النحو ، لا تقتصر الوظائف المتاحة في الصناعة على الوظائف المذكورة أعلاه. من المتوقع ظهور عدة أدوار محددة - مهندسو الذكاء الاصطناعي (AI) ، مطورو الذكاء الاصطناعي ، متخصصو التعلم العميق ، مطورو أنظمة التعلم الآلي ، والمزيد.

رحلة متخصص في علوم البيانات

إذا كنت لا تزال تتساءل عما إذا كان علم البيانات مهنة جيدة ، فستجد أن علماء البيانات يرون تقدمًا مثيرًا أثناء صعودهم السلم.

مبتدأ

عادةً ما يكون المحترف متدربًا أو مبتدئًا أو مشاركًا في هذه المرحلة. كونه وظيفة على مستوى المبتدئين ، فإن المحترفين هم مهام خام ويعملون مباشرة. تتضمن هذه المهام تصحيح النماذج الموجودة.

لا يُتوقع من الصغار أو المرتبطين ببناء نماذج جديدة ، لكنهم يقومون بتشغيل الاستعلامات على قواعد البيانات الحالية والنماذج الإحصائية لجمع البيانات وتحليلها. إنهم عمومًا هم من ينفذون وليس بالضرورة مدركين تمامًا لمشكلة العمل. لقد تم تكليفهم بمهام بدلاً من تولي الوظائف بمفردهم.

المستوى المتوسط

بعد حوالي سنتين إلى خمس سنوات ، يتم ترقية متخصص مبتدئ في علوم البيانات إلى الدور الوظيفي "كبير". يبدأ مهندسو ML ، مطورو الذكاء الاصطناعي ، مديرو علوم البيانات ، مهندسو البيانات بشكل عام في هذا المنصب حيث يحتاج المجال إلى مزيد من المعرفة المتعمقة.

بصفتك أحد كبار السن ، فإن المتخصصين في علوم البيانات هم مهندسو النماذج والمنتجات الجديدة. إنهم على دراية بمشاكل العمل وهم مسؤولون عن إدارة فرق فردية لمشكلة معينة. إنهم يصممون أنظمة جديدة ، ويزيلون العيوب المنطقية في النماذج الحالية ، ويكتبون رموزًا مبتكرة ولكن قابلة لإعادة الاستخدام ، ويبنون خطوط أنابيب بيانات آمنة.

مستوى رفيع

على المستوى الأكثر تقدمًا ، يوجد المحترفون والمديرون الرئيسيون في علوم البيانات الذين يشرفون على المشاريع الكبيرة ، وغالبًا ما يرسمون مسار الحل لمشكلة العمل ويوفرون تخطيطًا للوظائف المختلفة. عادة ما يكون لديهم عقلية تجارية ، ويفهمون تحديات الأعمال المتنوعة ، ويكتشفون فرصًا جديدة ، وهم قادة.

إنهم مجهزون للتعامل مع منظمات ومشاريع متعددة في وقت واحد. لقد جمعت ، إن لم تكن متعمقة ، بين المعرفة بجميع أنظمة قواعد البيانات وممارسات تعلم الآلة والذكاء الاصطناعي ولغات البرمجة. إنه الهدف النهائي لعلم البيانات الوظيفي.

أدخل مجال علوم البيانات المتنامي باستمرار

إذا كنت لا تزال هنا ، فمن المحتمل أنك مهتم باتخاذ خطوة إلى الأمام لتصبح محترفًا في علم البيانات. لكنك قلق بشأن كيفية بدء مهنة في علم البيانات بدون خبرة .

في برنامج الشهادة الاحترافية في علوم البيانات لاتخاذ قرارات الأعمال ، نساعدك على تحقيق هذه القفزة. سواء كنت مبتدئًا أو محترفًا في مجال آخر ، ستزودك هذه الدورة بأساسيات علم البيانات وتساعدك على أن تصبح قادة الغد الناشئين.

في السنوات القليلة المقبلة ، سينمو المجال بشكل كبير. انضم إلى مسار وظيفي تحويلي سيوجه الطريقة التي تدار بها الأعمال ويلهم العالم ليكون مكانًا أفضل. حان الوقت الآن لدخول المجال الأسرع نموًا في العالم .