كيف تصبح عالم بيانات في عام 2020؟ الوظيفة الأكثر جاذبية في القرن الـ 21

هذا هو عصر البيانات، وفي هذا العصر علماء البيانات هم عبارة عن ملوك، فهم يملكون مجموعة من المهارات المتنوعة والهامة التي تتراوح من إدارة البيانات إلى التعلم الآلي، كما أنهم مسؤولون بشكل أساسي عن تحويل البيانات إلى رؤى قابلة للتنفيذ باستخدام نماذج تنبؤية ذاتية التحليل أو باستخدام آلية تحليل مخصصة وذلك بحسب متطلبات الشركة… بمعنى آخر من المهم جداً أن تكون عالم بيانات في عصر البيانات الحالي لدرجة أن مقالًا في مجلة هارفارد بيزنس ريفيو وصفها بأنها “الوظيفة الأكثر جاذبية في القرن الحادي والعشرين”، وكونك عالمًا في مجال البيانات سيبلغ متوسط راتبك 1022 ألف سنويًا، وهذا المقال هو دليل كامل لتصبح عالم بيانات في عام 2020 يمكنك اتباعها إذا كنت مهتمًا بمعرفة المزيد عن علوم البيانات:ولكن لا يزال هناك التباس حول الاختلافات بين محلل البيانات وعالم البيانات، لذلك سنبدأ مقالنا:

ما الفرق بين محلل البيانات وعالم البيانات؟
من الواضح أن كل من “محلل البيانات” و “عالم البيانات” لديه وصف وظيفي يتعلق بالبيانات. ولكن ما هو؟

يستخدم محلل البيانات البيانات لحل المشكلات المختلفة والحصول على رؤى قابلة للتنفيذ في الشركة، يتم ذلك عن طريق استخدام أدوات مختلفة في مجموعات البيانات المحددة للإجابة على أسئلة الشركات مثل “لماذا تعتبر الحملة التسويقية أكثر فعالية في مناطق معينة؟” أو “لماذا تم تخفيض مبيعات المنتجات في الوقت الحالي؟” وما إلى ذلك، لهذا، فإن المهارات الأساسية التي يمتلكها محلل البيانات هي تنقيب عن البيانات، R ،SQL، التحليل الإحصائي، تحليل البيانات، وما إلى ذلك، ويمكن أن يكتسب العديد من محللي البيانات المهارات الإضافية المطلوبة ليصبحوا علماء بيانات.

يمكن لعالم البيانات تصميم عمليات وخوارزميات جديدة لنمذجة البيانات وإنشاء نماذج تنبؤية وإجراء تحليل مخصص على البيانات وفقًا لمتطلبات الشركة، لذا فإن الاختلاف الرئيسي هو أنه يمكن لعالم البيانات استخدام برمجيات معقدة لتصميم عمليات نمذجة البيانات بدلًا من استخدام العمليات الموجودة مسبقًا للحصول على إجابات من البيانات مثل محلل البيانات، لهذا فإن المهارات الأساسية التي يمتلكها عالم البيانات هي تنقيب عن البيانات، R ،SQL، التعلم الآلي، Hadoop، التحليل الإحصائي، تحليل البيانات، OOPS، وما إلى ذلك.

لذا فإن السبب وراء حصول علماء البيانات على رواتب أكبر من محللي البيانات هو ارتفاعهم مستويات المهارة إلى جانب ارتفاع الطلب وانخفاض العرض!

المتطلبات التعليمية لتصبح عالم بيانات
هناك العديد من المسارات للوصول إلى هدفك كعالم بيانات، لكن ضع في اعتبارك أن معظم هذه المسارات تمر عبر الكلية الجامعيّة حيث أن درجة البكالوريوس التي تبلغ مدتها أربع سنوات هي الحد الأدنى من المتطلبات.

إن المسار الأفضل هو إكمال شهادة البكالوريوس في علوم البيانات، حيث من الواضح أنه سيعلمك المهارات المطلوبة لجمع وتحليل وتفسير كميات كبيرة من البيانات، سوف تتعلم كل شيء عن الإحصاءات، وتقنيات التحليل، ولغات البرمجة، وما إلى ذلك من شأنها أن تساعد فقط في عملك كعالم بيانات.

مسار آخر يمكنك اتباعه هو إكمال أي كلية تقنية تساعد في دورك كعالم بيانات، كدراسة علوم الكمبيوتر، والإحصاء، والرياضيات، والاقتصاد، وما إلى ذلك، وبعد الانتهاء من دراستك، سيكون لديك مهارات مثل البرمجة، ومعالجة البيانات، وحل المشكلات الكمية، وبعدها يمكنك العثور على وظيفة للمبتدئين أو إكمال درجة الماجستير والدكتوراه.

متطلبات المهارة لتصبح عالم بيانات:

1. التحليل الإحصائي: بصفتك عالم بيانات، تتمثل مهمتك الأساسية في جمع وتحليل وتفسير كميات كبيرة من البيانات وإنتاج رؤى مفيدة للشركة، من الواضح أن التحليل الإحصائي جزء كبير من الوصف الوظيفي!! هذا يعني أنه يجب أن تكون على دراية بأساسيات التحليل الإحصائي، بما في ذلك الاختبارات الإحصائية والتوزيعات والانحدار الخطي ونظرية الاحتمالات، كما أن هناك العديد من الأدوات التحليلية المفيدة في التحليل الإحصائي كعالم بيانات مثل SAS و Hadoop و Spark و Hive و Pig….. إلخ، لذلك من المهم أن يكون لديك معرفة دقيقة بها.

2. مهارات البرمجة: ذلك لأنه من الأسهل بكثير دراسة وفهم البيانات من أجل استخلاص الاستنتاجات المفيدة، إذ ستتمكن من استخدام خوارزميات معينة وفقًا لاحتياجاتك.

تعد Python و R أكثر اللغات استخدامًا لهذا الغرض، حيث يستخدم Python بسبب قدرته على التحليل الإحصائي وسهولة قراءته، إذ تحتوي Python على حزم متعددة للتعلم الآلي، وتصور البيانات، وتحليل البيانات، إلخ (مثل Scikitlearn) التي تجعلها مناسبة لعلوم البيانات، أما R فتسهل حل أي مشكلة تقريبًا في علوم البيانات بمساعدة حزم مثل e1071 ،rpart، إلخ.

3. تعلم الآلة: إذا كنت متصلًا بأي شكل من الأشكال بصناعة التكنولوجيا، فمن المحتمل أن تكون قد سمعت بالتعلم الآلي! إنه يمكّن الآلات والحواسيب من التعلم من خلال التدريب دون الحاجة إلى برمجتها على وجه التحديد، ويتم ذلك عن طريق استخدام البيانات والخوارزميات المختلفة.

لذلك عليك أن تكون على دراية بخوارزميات التعلم الخاضعة للإشراف وغير الخاضعة للإشراف في التعلم الآلي مثل الانحدار الخطي والانحدار اللوجستي وشجرة القرار و K Nearest Neighbourhood وما إلى ذلك.

4. إدارة البيانات: تلعب البيانات دورًا كبيرًا في حياة عالم البيانات، لذلك يجب أن تكون بارعًا في “إدارة البيانات” التي تتضمن استخراج البيانات وتحويلها وتحميلها، هذا يعني أنه يجب عليك استخراج البيانات من مصادر مختلفة، ثم تحويلها بالتنسيق المطلوب للتحليل وتحميلها في النهاية إلى مستودع بيانات.

يجب عليك أيضًا أن تكون على دراية بـ Wrangling Data، هذا يعني بشكل أساسي أن البيانات الموجودة في المستودع تحتاج إلى تنظيف وتوحيد بطريقة متماسكة قبل أن يتم تحليلها للحصول على أي رؤى قابلة للتنفيذ.

5. حدس البيانات: لا نقلل من قوة الحدس في البيانات! في الواقع إنها المهارة الأساسية الغير الفنية التي تميز عالم البيانات عن محلل البيانات، هذا يشبه تقريبًا العثور على الإبرة الموجودة في كومة قش والتي تمثل الإمكانات الفعلية في كومة البيانات الضخمة غير المستكشفة.

حدس البيانات ليست مهارة يمكنك تدريسها بسهولة، بل تأتي من الخبرة والممارسة المستمرة، وهذا بدوره يجعلك أكثر فاعلية وقيمة في دورك كعالم بيانات.

6. مهارات الاتصال: يجب أن تكون رائعًا في مهارات الاتصال لتصبح عالم بيانات خبير، إذ تحتاج إلى ترجمة نتائج البيانات الخاصة بك إلى رؤى كمّية لفريق غير فني للمساعدة في اتخاذ القرارات، يجب أن تكون قادرًا على تقديم بياناتك بتنسيق حتى يتمكن الآخرون من فهم ما تقوله.

الفرق بين علم البيانات، تحليل البيانات و البيانات العملاقة

أولًا: ما هو تحليل البيانات Data Analysis؟
هو عملية فحص للبيانات الموجودة بهدف استخلاص استنتاجات أو معلومات مفيدة، يمكن أن تكون لمعرفة أسباب أو تفسير لشيء من الماضي، أو من أجل تطبيق على الحاضر، أو حتى من أجل تحسين المستقبل.

وتتضمن تلك التحليلات خوارزميات معينة، أو عمليات لاستخلاص تلك الرؤى التي تكلمنا عنها. على سبيل المثال، العمل على أكثر من مجموعة من البيانات من أجل التحقق هل هي مترابطة مع بعضها البعض أم لا.

وهي تستخدم في كل القطاعات تقريبًا وخاصةً الشركات والمنظمات؛ لأنّها تساعدها على اتخاذ أفضل القرارات، وأيضًا من أجل التحقق أو دحض النظريات أو النماذج القائمة عليه، أو تفكر لتقوم عليها.

ثانيًا: بعض من تطبيقات تحليل البيانات

في المستشفيات: تنظيم بيانات المرضى، مواعيد أدويتهم، الدوريات للكشف عنهم، بيانات العاملين بالمستشفى، وأيضًا الأمور المالية التي تتعلق بالمريض أو بالطبيب.
السفر: من أجل تصنيف أكثر الأماكن زيارةً، تنظيم بيانات المسافرين، الرحلات، الحقائب، ترتيب وتنظيم جميع أمور السفر.
الألعاب: تساعد شركات الألعاب بمعرفة أكثر الألعاب شعبيةً وأقلها، ونقاط ضعفها وتطويرها على هذا الأساس.
إدارة الطاقات والموارد: فتساعد تحليل البيانات على كيفية توزيع الأمثل للطاقات والاستفادة منها، والقدرة على توفيرها بحيث تحقق شروط التوزيع مع التوفير، إدارة الشبكات الذكية، السيطرة ورصد أجهزة الشبكة، الإدارة عند انقطاع الخدمة، وإتاحة المهندسين من استخدام التحليلات لمراقبة الشبكة.

السؤال هنا أنّه يوجد أكثر من اختصاص يتشابه مع تحليل البيانات، والتي تجعل الكثير مِن مَن يعملون بهذا القطاع الوقوع بحيرة الاختلاف بينهم، فهنالك Data science علم البيانات و Big data البيانات العملاقة.

ما هو الفرق بينهم؟
بعد أن تعرفت على علم تحليل البيانات Data analysis. الآن، سنعرّف لكم كل من علم البيانات والبيانات العملاقة لتعرفو الفرق فيما بينهم:

علم البيانات Data science
هو التعامل مع البيانات الغير مهيكلة أو المنظمة، يشمل كل من مسح وتحضير وتحليل البيانات جميعها، فهو مزيج من الإحصاءات، والرياضيات، والبرمجة، وحل المشكلات، وجمع البيانات بطرق بارعة، والقدرة على النظر على الأمور بزوايا أخرى، أي أنّه جميع التقنيات التي تقوم باستخلاص كل المعلومات من البيانات.

إن لم تفهم تمامًا ما يقصده التعريف، فستصبح الرؤية أوضح بعد أن تطّلع على بعض تطبيقات استخداماته، والتي من الصعب ذكرها كلها، فهي لا تحصى ولكن سأذكر البعض:

• البحث عبر الإنترنت: تستخدم محركات البحث خوارزميات، لتظهر لك أفضل النتائج، والتي تكون أكثر بحثًا في الغالب، وأكثر شعبيةً لتقدمه لك.
• الإعلانات الرقمية: يستخدم التسويق على الإنترنت خوارزميات علم بيانات بما يتعلم بالإعلانات والعروض.
  أنظمة الاقتراح: أي عرض اقتراحات على المستخدم من منتجات و عروض وفيديوهات و روابط تبعًا لمطالب المستخدم الأكثر بحثًا ورؤيةً، أي تستند التوصيات على نتائج البحث السابقة للمستخدم.

ما هي البيانات العملاقة Big data؟
هي كمية البيانات الكبيرة جدًا جدًا، والتي لا يمكن التعامل معها أو معالجتها بشكل فعال بالطرق التقليدية، فيوجد صعوبة بالغة بجمعها، وأيضًا تحتاج إلى ذواكر ووحدات تخزين هائلة لتخزينها، فلا تكفيها ذاكرة جهاز حاسوب واحد.

(buzzword) هي كلمة تستخدم لوصف الكميات الهائلة من البيانات في الحالتين المنظمة وغير المنظمة، وبحسب شركة Gartner للأبحاث: “هي بيانات كبيرة جدًا، عالية السرعة والتنوع، والتي تتطلب أشكالًا مبتكرةً وفعالةً لمعالجة المعلومات، صنع القرار، والتشغيل الآلي للعمليات”.

بعض تطبيقاتها:

البيانات الضخمة للخدمات المالية: تستخدمها شركات الائتمان، البنوك، وأيضًا في التقارير لإدارة الثروات الباطنية، شركات التأمين، مصارف الاستثمار المؤسساتي للخدمات المالية.
ومشكلتهم جميعًا هي الكميات الهائلة من البيانات وتباينها الشديد.

في شركات الاتصال: ولا شك في ذلك فهي تتعامل مع الملايين من العملاء، مع المواظبة لاكتساب مشتركين جدد، والاحتفاظ بالمشتركين القدامى، وتكمن الحلول لهذه التحديات هي عن طريق البيانات العملاقة.
وأخيرًا سنتكلم عن الرواتب لكل تخصص من هذه الاختصاصات، والفروق بينها:

بحسب موقع Glassdoor فإنّ متوسط راتب المختص بعلم البيانات تتراوح من 113.436$ حتى 123.000$ بالسنة الواحدة، أمّا خبير البيانات العملاقة فيتراوح متوسط راتبه 62.066$، بينما راتب محلل البيانات راتبه تبعًا لنفس الموقع هو حوالي 60.476$ في السنة الواحدة.