ما هو تخصص علم البيانات ؟ الثورة المعلوماتية اليوم هي محور حياتنا، فكل خطوة نخطوها وكل عمل نقوم به يتطلب مجموعة من البيانات اللانهائية لاتمامه، ليس هذا وحسب بل اطلق على البيانات “نفط القرن الواحد والعشرين” لما لها من دور على كافة الاصعدة.
ببساطة علم البيانات مكرس لاستخراج معلومات نظيفة من البيانات الأولية لتكوين رؤى قابلة للتنفيذ، وهناك الكثير من البيان وتشير التقديرات إلى أنه في 2025 سيكون هناك حوالي 175 زيتابايت من البيانات تطفو حولها (الزيتابايت هو تريليون غيغابايت)، إذاًماذا سنفعل بكل هذه البيانات؟ كيف نجعلها مفيدة لنا؟ ما هي تطبيقاته في العالم الحقيقي؟
ما هو تخصص علم البيانات
يجمع علم البيانات بين كل من الرياضيات والإحصاء، والبرمجة المتخصصة، والتحليلات المتقدمة، والذكاء الاصطناعي (AI)، والتعلم الآلي مع خبرة موضوعية محددة للكشف عن رؤى قابلة للتنفيذ ومخفية في بيانات المؤسسة، ويمكن استخدام هذه الأفكار لتوجيه عملية صنع القرار والتخطيط الاستراتيجي.
أدى الحجم المتسارع لمصادر البيانات إلى جعل علم البيانات أحد أسرع المجالات نموًا في كل صناعة، ونتيجة لذلك ليس من الغريب أن يُطلق على دور عالم البيانات لقب “أكثر الوظائف جاذبية في القرن الحادي والعشرين”، وتعتمد المنظمات بشكل متزايد عليها لتفسير البيانات وتقديم توصيات قابلة للتنفيذ لتحسين نتائج الأعمال.
مراحل علم البيانات
تتضمن دورة حياة علم البيانات العديد من الأدوار والأدوات والعمليات، والتي تمكن المحللين من استخلاص رؤى قابلة للتنفيذ. عادةً ما يمر مشروع علم البيانات بالمراحل التالية:
- استيعاب البيانات: تبدأ دورة الحياة بجمع البيانات، سواء البيانات الأولية المنظمة أو غير المهيكلة من جميع المصادر ذات الصلة باستخدام مجموعة متنوعة من الأساليب، ويمكن أن تشمل هذه الطرق الإدخال اليدوي، او عن طريق الويب ، وتدفق البيانات في الوقت الفعلي من الأنظمة والأجهزة، يمكن أن تتضمن مصادر البيانات المنظمة، مثل بيانات العملاء، إلى جانب البيانات غير المنظمة مثل ملفات السجل ، والفيديو ، والصوت ، والصور ، وإنترنت الأشياء (IoT) ، والوسائط الاجتماعية ، والمزيد.
- تخزين البيانات ومعالجتها: نظرًا لأن البيانات يمكن أن يكون لها تنسيقات وهياكل مختلفة، تحتاج الشركات إلى التفكير في أنظمة تخزين مختلفة بناءً على نوع البيانات التي يجب التقاطها، وتساعد فِرق إدارة البيانات في وضع معايير حول تخزين البيانات وهيكلها، مما يسهل سير العمل حول التحليلات والتعلم الآلي ونماذج التعلم العميق.
وتتضمن هذه المرحلة تنظيف البيانات وإزالة البيانات المكررة وتحويلها ودمجها باستخدام وظائف ETL (استخراج وتحويل وتحميل) أو تقنيات تكامل البيانات الأخرى، حيث يعد إعداد البيانات هذا ضروريًا لتعزيز جودة البيانات قبل التحميل في مستودع البيانات أو بحيرة البيانات أو أي مستودع آخر. - تحليل البيانات: هنا يقوم علماء البيانات بإجراء تحليل استكشافي للبيانات لفحص التحيزات والأنماط والنطاقات وتوزيعات القيم داخل البيانات، بحيث يقود استكشاف تحليلات البيانات هذا توليد الفرضيات لاختبار أ / ب، كما يسمح للمحللين بتحديد مدى ملاءمة البيانات للاستخدام ضمن جهود النمذجة للتحليلات التنبؤية والتعلم الآلي و / أو التعلم العميق، واعتمادًا على دقة النموذج يمكن للمؤسسات أن تعتمد على هذه الأفكار لاتخاذ قرارات الأعمال، مما يسمح لها بتحقيق المزيد من قابلية التوسع.
- التواصل: أخيرًا يتم تقديم الرؤى كتقارير وتصورات أخرى للبيانات التي تجعل الرؤى وتأثيرها على الأعمال أسهل لمحللي الأعمال وغيرهم من صانعي القرار في الفهم، فتتضمن لغة برمجة علوم البيانات مثل R أو Python مكونات لإنشاء تصورات بالتناوب ويمكن لعلماء البيانات استخدام أدوات التصور المخصصة.
وظائف تخصص علم البيانات
يمكن أن تأتي وظائف علوم البيانات بأشكال مختلفة، خلال بداية مهنة في علم البيانات قد يحمل الشخص لقب عالم البيانات ويترقى إلى محلل ومهندس ومهندس معماري وما إلى ذلك، بحيث يستخدم كل دور في علم البيانات كلاً من المهارات التقنية واللينة التي يجب تطويرها طوال حياة الشخص المهنية.
وبالتالي تتنوع أدوار علم البيانات تبعاً المهنة او الوظيفة التي يشغلها العامل فيها، وهي كالتالي:
- يتعامل عالم البيانات مع جمع البيانات وتحليلها وتصورها ؛ يبني أحيانًا نماذج التعلم الآلي.
- ويعتبر محلل البيانات مسؤول عن جمع البيانات وتنظيفها وتحليلها والإبلاغ عنها؛ وفي بعض الأحيان يتتبع تحليلات الويب.
- يستخدم Business Analyst البيانات لعمل رؤى عمل قابلة للتنفيذ لبقية المؤسسة.
- مهندس البيانات يصمم ويبني ويحافظ على خطوط أنابيب البيانات ؛ اختبار النظم البيئية لعلماء البيانات لتشغيل الخوارزميات.
- يصمم مهندس التعلم الآلي ويبني أنظمة التعلم الآلي.
أدوات علوم البيانات
أدوات علوم البياناتيعتمد علماء البيانات على لغات البرمجة الشائعة لإجراء تحليل البيانات الاستكشافية والانحدار الإحصائي، وتدعم هذه الأدوات مفتوحة المصدر النمذجة الإحصائية المبنية مسبقًا على التعلم الآلي، وقدرات الرسومات، حيث تتضمن هذه اللغات ما يلي:
- R Studio: لغة وبيئة برمجة مفتوحة المصدر لتطوير الحوسبة والرسومات الإحصائية.
- بايثون: إنها لغة برمجة ديناميكية ومرنة، حيث تتضمن Python العديد من المكتبات ، مثل NumPy و Pandas و Matplotlib ، لتحليل البيانات بسرعة.
- لتسهيل مشاركة التعليمات البرمجية والمعلومات الأخرى ، قد يستخدم علماء البيانات GitHub و Jupyter.
ومن جهة اخرى قد يفضل بعض علماء البيانات واجهة المستخدم والتي تشمل أداتين أساسيتين شائعتان للتحليل الإحصائي وهما:
- SAS: وهي مجموعة أدوات شاملة بما في ذلك المرئيات ولوحات المعلومات التفاعلية للتحليل وإعداد التقارير واستخراج البيانات والنمذجة التنبؤية.
- IBM SPSS: وتقدم هذه الاداة تحليلًا إحصائيًا متقدمًا، ومكتبة كبيرة من خوارزميات التعلم الآلي، وتحليل النص، وإمكانية توسيع المصدر المفتوح، والتكامل مع البيانات الضخمة، والنشر السلس في التطبيقات.
يكتسب علماء البيانات أيضًا الكفاءة في استخدام منصات معالجة البيانات الضخمة ، مثل Apache Spark وإطار عمل المصدر المفتوح Apache Hadoop وقواعد بيانات NoSQL، كما أنهم ماهرون في استخدام مجموعة واسعة من أدوات تصور البيانات، بما في ذلك أدوات الرسومات البسيطة المضمنة في العروض التقديمية للأعمال وتطبيقات جداول البيانات (مثل Microsoft Excel) وأدوات التصور التجاري المصممة للغرض مثل Tableau و IBM Cognos .
وأدوات مفتوحة المصدر مثل: D3 .js (وهي مكتبة JavaScript لإنشاء تصورات بيانات تفاعلية) ورسوم بيانية RAW لبناء نماذج التعلم الآلي، وغالبًا ما يلجأ علماء البيانات إلى العديد من الأطر مثل PyTorch و TensorFlow و MXNet و Spark MLib.
وبالنظر لمنحنى التعلم الحاد في علم البيانات، تسعى العديد من الشركات إلى تسريع عائد الاستثمار لمشاريع الذكاء الاصطناعي؛ فهم غالبًا ما يكافحون لتوظيف المواهب اللازمة لتحقيق الإمكانات الكاملة لمشروع علم البيانات، ولمعالجة هذه الفجوة يتجهون إلى الأنظمة الأساسية لعلوم البيانات متعددة الأشخاص والتعلم الآلي (DSML) ، مما أدى إلى ظهور دور “عالم بيانات المواطن”.
ماذا يفعل عالم البيانات
في العقد الماضي ، أصبح علماء البيانات موظفين أساسيين في أي مؤسسة وهم موجودون في جميع المؤسسات تقريبًا، فهؤلاء المحترفون هم أفراد ذوو خبرة جيدة، يعتمدون على البيانات ولديهم مهارات تقنية عالية المستوى وقادرون على بناء خوارزميات كمية معقدة لتنظيم وتوليف كميات كبيرة من المعلومات المستخدمة للإجابة على الأسئلة وتوجيه الإستراتيجية في مؤسساتهم، بحيث يقترن ذلك بالخبرة في الاتصال والقيادة اللازمة لتقديم نتائج ملموسة لمختلف أصحاب المصلحة عبر مؤسسة أو شركة.
يحتاج علماء البيانات إلى أن يكونوا فضوليين وهدفهم موجه نحو النتائج، مع معرفة استثنائية خاصة بالصناعة ومهارات اتصال تسمح لهم بشرح النتائج التقنية العالية لنظرائهم غير التقنيين، بالاضافة لأن يكون لديهم خلفية كمية قوية في الإحصاء والجبر الخطي بالإضافة إلى معرفة البرمجة مع التركيز على تخزين البيانات والتعدين والنمذجة لبناء الخوارزميات وتحليلها، كما ويجب أن يكونوا قادرين أيضًا على استخدام الأدوات والمهارات التقنية الرئيسية.
مهارات علوم البيانات
لا توجد إجابة واحدة تناسب الجميع على السؤال ما الذي يفعله عالم البيانات؟ لذا فإن المهارات الدقيقة وصناديق الأدوات التي يحتاجها المتخصصون في علم البيانات تختلف من دور إلى آخر، ومع ذلك هناك بعض الكفاءات العامة التي يجب اكتسابها والتي من شأنها إعداد محترفي علوم البيانات الطموحين والمبتدئين لتحقيق النجاح. وتشمل تلك المهارات في:
- البرمجة – باستخدام لغات مثل Python و R.
- إدارة قواعد البيانات – تعلم وتطبيق لغة SQL للتواصل مع قواعد البيانات.
- الإحصائيات – التعامل مع كيفية تحليل البيانات لحل المشكلات.
بالإضافة إلى ذلك ، غالبًا ما يمتلك علماء البيانات الناجحون بعض المهارات الأساسية الأساسية مثل:
- الفضول يركز على اكتشاف المشكلات وتعلم أشياء جديدة دائمًا.
- سرد القصص القدرة على سرد القصص بالبيانات وترحيل الرؤى.
- التواصل سهل في التعاون مع الآخرين وتوصيل المشكلات والحلول بوضوح.
بالطبع ، هناك مهارات وتقنيات أخرى سيحتاج علماء البيانات إلى تعلمها إذا كانوا يرغبون في الدخول في مجالات أكثر تخصصًا في علم البيانات، مثل: التعلم العميق والشبكات العصبية ومعالجة اللغة الطبيعية وغيرها.
لماذا عليك أن تصبح عالم بيانات
صنّف غلاسدور عالم البيانات ضمن أفضل ثلاث وظائف في أمريكا منذ عام 2016، فمع زيادة إمكانية الوصول إلى كميات متزايدة من البيانات لم تعد شركات التكنولوجيا الكبيرة هي الوحيدة التي تحتاج إلى علماء البيانات، حيث يواجه الطلب المتزايد على المتخصصين في علوم البيانات الصناعات كبيرها وصغيرها، تحديًا بسبب نقص المرشحين المؤهلين المتاحين لشغل الوظائف الشاغرة.
لا تظهر الحاجة إلى علماء البيانات أي علامة على التباطؤ في السنوات القادمة، حيث أدرج موقع LinkedIn عالم البيانات كواحدة من أكثر الوظائف الواعدة في عام 2021، إلى جانب العديد من المهارات المتعلقة بعلوم البيانات باعتبارها الأكثر طلبًا من قبل الشركات.
وتمثل الإحصائيات التالية الطلب الكبير والمتزايد على وظيفة عالم البيانات: حيث زيادة الطلب مع حلول 2026 ستصل ل 28٪، بينما تزايد الطلب على فرص العمل لعالم البيانات ل5،971، ووصل متوسط الراتب الأساسي ل 127500 دولار.
شركة سايبر وان لمكافحة الابتزاز الإلكتروني
شركة سايبر وان هي شركة رائدة في مجال الأمن السيبراني والمعلوماتي ومكافحة الجرائم الالكترونية الابتزاز الالكتروني بكافة انواعه، لذا فإنه في حال تعرضك لأي عملية ابتزاز إلكتروني أو عاطفي او غيره من عمليات الابتزاز او أي جريمة إلكترونية، يمكنك التواصل معنا من خلال ارقامنا او البريد الالكتروني، بالاتصال المباشر او على الواتس اب :
972533392585+
972505555511+
info@cyberone.co
حيث نقدم لك المساعدة التي تريدها بالشكل المطلوب، من خلال حل مشكلتك بأسرع وقت ممكن، والوصول اليك وللمبتز أينما كنتما، وبسرية تامة.
يعتبر تخصص علم البيانات من أكثر التخصصات حيوية في القرن الواحد والعشرين، فهو من اكثر التخصصات طلباً على كافة الاصعدة وفي كل المؤسسات، حيث أصبح وجود عالم البيانات او اي لقب ذو علاقة بتخصص علم البيانات ضرورة ملحة في كل المؤسسات بلا استثناء، نظراً لاهمية البيانات وتنوع مصادرها وضرورة وجود شخص مسؤول عن كل ما يتعلق بالبيانات التي تعتبر نفط القرن الواحد والعشرين.
جميع الحقوق محفوظة لشركة سايبر وان المختصة في الأمن السيبراني والجرائم الإلكترونية لا يحق لكم نقل أو اقتباس أي شيء بدون موافقة الشركة قد يعاقب عليها القانون.
للتواصل info@cyberone.co
00972533392585
