ضبطت الأسطورة: علم البيانات لا يحتاج إلى تشفير

نشرت: 2021-11-04

يتزايد السوق العالمي لمهن علوم البيانات بسرعة ومن المتوقع أن ينمو بمعدل نمو سنوي مركب يبلغ 30٪ من 2019 إلى 2024. أصبح علم البيانات ببطء أحد أهم المجالات في صناعة علوم الكمبيوتر. وذلك لأن المزيد من الشركات تعتمد تقنيات متقدمة في علوم البيانات لجمع البيانات وتحليل الأداء وتوقع الاتجاه وتعظيم الإيرادات.

من المفاهيم الخاطئة الشائعة حول المسار الوظيفي لعلوم البيانات أنه يتطلب منك أن تكون بارعًا في الترميز وخوارزميات الكمبيوتر. ومع ذلك ، يتكون علم البيانات من العديد من الموضوعات مثل الإحصاء ، والرياضيات ، وتصور البيانات ، والانحدار ، وحل الأخطاء ، وما إلى ذلك ، وهو يعتمد على البيانات وله علاقة كبيرة بما تفعله بها ، وليس بالضرورة كيف.

جدول المحتويات

ماذا يتكون علم البيانات؟

في مهنة في علم البيانات ، يعمل المحترفون على كميات هائلة من البيانات أو المعلومات للعثور على أنماط مثل تفضيلات المستهلك واتجاهات التسويق لمساعدة الشركة على وضع استراتيجية. مثل هذه القدرات في صنع القرار المستندة إلى البيانات مطلوبة للتسويق وتصميم المنتجات وتوليد الإيرادات والوعي بالعلامة التجارية وما إلى ذلك.

مجموعات المهارات الثلاث الرئيسية التي ستحتاج إلى إتقانها كعالم بيانات هي:

  1. التفكير الرياضي لحل مشاكل العالم الحقيقي بأسرع وقت ممكن.
  2. مهارات الاتصال لشرح ملاحظاتك واستنتاجاتك.
  3. أدوات وبرامج تحليلية للعمل مع البيانات الضخمة وهياكلها وتشكيل سياسات الأعمال.

المهارات المطلوبة في علم البيانات

على الرغم من أنه من الجيد معرفة الترميز من خلال لغات البرمجة مثل Python و R و Java ، فإن عدم كونك خبيرًا في الترميز لن يغلق أي أبواب لمهنة ناجحة في علم البيانات. هناك بعض المهارات التقنية واللينة الأساسية التي يمكنك تعلمها.

1. الإحصاء

أثناء العمل مع البيانات ، تحتاج إلى معرفة كيفية استخراج المعلومات الحيوية من البيانات الأولية كما هو مطلوب من قبل المنظمة. بعد ذلك ، تحتاج إلى استنتاج أنماط مفيدة من البيانات المدمجة باستخدام التحليل الإحصائي والتمثيلات الرسومية وتقنيات الانحدار.

المفاهيم الأساسية التي تحتاج إلى إتقانها للحصول على وظيفة في علم البيانات هي الاحتمالات ، وأخذ العينات ، وتوزيع البيانات ، واختبار الفرضيات ، والارتباط ، والتباين ، وتقنيات الانحدار. ستحتاج أيضًا إلى تعلم طرق إحصائية مختلفة لنمذجة البيانات وعمليات تقليل الأخطاء لتحسين البيانات لاستخدامها مرة أخرى.

2. البيانات ELT

تعتبر عمليات استخراج البيانات وتحميل البيانات وتحويل البيانات (Data ELT) مهارات حاسمة في علم البيانات والتحليلات. يدير عالم البيانات الوظائف التي تنطوي عليها هذه الأقسام.

تتضمن الخطوة الأولى ، استخراج البيانات ، جمع البيانات من مصادر مختلفة مثل الملفات وأنظمة إدارة قواعد البيانات وقواعد بيانات NoSQL ومواقع تتبع المستخدم وما إلى ذلك ، باستخدام أدوات استخراج البيانات . يتم بعد ذلك تحويل هذه البيانات المجمعة وفقًا لمنطق الأعمال لتصل إلى حد ممارسة تقديم القيمة. بمجرد تنظيف البيانات ، والتخلص من التكرار ، ومعالجتها ، يتم تكامل البيانات ، وإرسالها لتخزين البيانات. أخيرًا ، يقوم عالم البيانات بتحميلها في مستودع بيانات لإعداد التقارير والتحليلات.

3. تحليلات البيانات الاستكشافية

تُعرف مشاحنات البيانات واستكشافها معًا باسم تحليلات البيانات الاستكشافية. إنهم يشكلون مهارة أساسية لعلماء البيانات. يتضمن تنظيف البيانات للتخلص من جميع الأخطاء ، والتحقق من صحتها للاستخدام التجاري ، وتنظيمها لمزيد من المعالجة ، وتوحيدها.

إذا لم تكن واثقًا من استخدام Coding ، فيمكنك تجربة أدوات تحليل البيانات الاستكشافية التالية:

  • مايكروسوفت اكسل
  • عامل منجم سريع
  • تريفاكتا
  • ويكا
  • تابلوه بابليك
  • استوديو علوم البيانات
  • مشروع تاناغرا
  • KNIME

ستساعدك هذه الأدوات في العمل مع نماذج التعلم الآلي المتقدمة لتصور البيانات ، والتجميع ، والانحدار ، والنشر ، وما إلى ذلك.

4. تعلم الآلة

تعد النمذجة التنبؤية باستخدام تقنيات وأدوات وخوارزميات التعلم الآلي أمرًا بالغ الأهمية لمهنة علم البيانات. المفاهيم التي يجب أن تتحكم فيها بشكل جيد هي نماذج الشجرة ، وخوارزميات الانحدار ، والتجميع ، وتقنيات التصنيف ، واكتشاف الشذوذ. هناك العديد من البرامج على الإنترنت لمساعدتك في العمل على مجموعات البيانات دون الحاجة إلى كتابة أي كود Python.

يعد التعلم الآلي طريقة رائعة لتصور البيانات وأنماطها لاتخاذ قرارات العمل. يمكنك الحصول على مساعدة من أدوات واجهة المستخدم الرسومية (GUI) لتصميم المخططات والرسوم البيانية والرسوم البيانية والرسومات الأخرى المفيدة في اجتماعات العميل.

5. أطر معالجة البيانات الضخمة

يعتني إطار عمل معالجة البيانات الضخمة بالمعالجة المسبقة للبيانات والنمذجة والتحويل والكفاءات الحسابية. أفضل الأطر التي يجب أن يعرفها عالم البيانات اليوم هي:

  • هادوب
  • شرارة
  • اباتشي فلينك
  • اباتشي ستورم
  • اباتشي سامزا

المهارة التي يجب على عالم البيانات أن يوليها أقصى قدر من الاهتمام هي القدرة على عمل استنتاجات عالية القيمة من مجموعة بيانات معينة. ستساعد هذه الرؤى التجارية بعد ذلك في تحسين قسم التسويق والمبيعات في الشركة. ستساعدك أطر معالجة البيانات الضخمة المذكورة أعلاه في ذلك.

المسار الوظيفي لعالم البيانات

لبدء حياتك المهنية في علم البيانات ، يمكنك البدء في اكتساب المعرفة النظرية والخبرة العملية في المهارات المذكورة أعلاه. يمكنك اللجوء إلى الدورات التدريبية عبر الإنترنت مثل البرنامج التنفيذي في علوم البيانات الذي يقدمه معهد IIIT Bangalore بالتعاون مع upGrad .

هذا برنامج شهادة عبر الإنترنت لمدة 12 شهرًا يعلمك جميع موضوعات علوم البيانات المطلوبة من خلال أكثر من 400 ساعة من محتوى الفيديو ، وأكثر من 60 مشروعًا صناعيًا ، وأكثر من 40 جلسة مباشرة تحت إشراف موجهين محترفين. إنه مصمم للمهنيين العاملين ويغطي الموضوعات التالية:

  • مقدمة في برمجة بايثون (ستعرف الأساسيات)
  • الإحصاء الاستدلالي
  • اختبار الفرضيات
  • الانحدارالخطي
  • نماذج شجرة
  • تجمع
  • تصور التابلوه
  • دراسة حالة رواية القصص
  • معالجة اللغة الطبيعية
  • مقدمة في الشبكات العصبية

من خلال مشاريع الصناعة مثل دراسة العرض والطلب من Uber ، ودراسة حالة توتر Telecom ، ودراسة تصنيف الأفلام IMDb ، تهدف هذه الدورة إلى تزويد الطالب بمهارات متقدمة في علوم البيانات. علاوة على ذلك ، فإنه يقدم المساعدة في التوظيف وورش عمل لبناء الملف الشخصي لمساعدتك في الحصول على وظيفة في هذا المجال بسهولة.

بمجرد أن تتعلم مفاهيمك جيدًا ، فأنت بحاجة إلى التركيز على المهارات اللينة للبقاء على قيد الحياة في المسار الوظيفي لعالم البيانات. بالنسبة لغير المبرمجين ، فإن أفضل دعم يمكن اتخاذه هو أدوات واجهة المستخدم الرسومية لتسهيل تشغيل أساليب التعلم الآلي لتحليلات البيانات. علاوة على ذلك ، كن حكواتي أسير. على الرغم من أن خوارزميات الآلة تهتم بالبيانات ، يجب أن تكون قادرًا على نقل الاستنتاجات بحيث يفهم أصحاب المصلحة الفكرة على الفور تقريبًا.

خاتمة

بمجرد أن تبدأ حياتك المهنية في علم البيانات ، طور فطنة تجارية قوية في صناعتك ، وكن خبيرًا ماهرًا في أي مجال واحد (التمويل ، التكنولوجيا ، الرعاية الصحية ، البيع بالتجزئة ، إلخ). هناك مجال كبير في هذا الخط الوظيفي في العقد القادم.

كم يكسب عالم البيانات في المتوسط؟

في المتوسط ​​، يكسب عالم البيانات في الهند حوالي 7 كهس روبية هندية. ومع ذلك ، يرتفع هذا مع المهارات والخبرة ، ويمكن لعلماء البيانات رفيعي المستوى ربح ما يصل إلى 1.13 كرور روبية هندية سنويًا.

ما هي بعض المشاريع الصناعية على مستوى المبتدئين؟

يمكنك القيام بمشاريع تحليلات البيانات الاستكشافية (EDA) ، وتحليل المشاعر ، وتطوير chatbot ، وتصميم نظام التوصية على مستوى المبتدئين.

ما هي أهم اتجاهات علم البيانات في عام 2021؟

أهم الاتجاهات التي سيشهدها مجال علم البيانات في عام 2021 هي: أ). ذكاء اصطناعي قابل للتطوير وأكثر أمانًا للشركات ، ب). تصنيع البيانات لتماسك الأجهزة والبرامج ، ج). تحليلات البيانات المدعومة من السحابة ، د). الواقع المعزز (إنترنت الأشياء) ، هـ). مرافق أتمتة مخصصة للذكاء الاصطناعي ، و). جيل ميزة ذكي ، ز). الاعتماد المتزايد على تقنية blockchain