تستفيد المؤسسات عبر مختلف الصناعات من البيانات لتحفيز الابتكار، وتحسين اتخاذ القرارات، والحفاظ على ميزة تنافسية، ونتيجةً لذلك، أصبح علم البيانات مساراً مهنياً جذاباً لأولئك الذين يهتمون بالتكنولوجيا، وتحليل البيانات، وحل المشكلات. إذا كنت تتساءل عن كيفية البدء في هذا المجال، سيقدم لك هذا المقال لمحة عامة عن علم البيانات، ويساعدك في معرفة الخطوات الرئيسية لبناء مسيرتك المهنية، واكتشاف أهم الوظائف المستقبلية في المجال.
ما هو علم البيانات؟
علم البيانات هو مجال متعدد التخصصات يجمع بين تقنيات وأدوات وخوارزميات مختلفة لتحليل وتفسير مجموعات كبيرة من البيانات المنظمة وغير المنظمة، ويركز على استخراج الأفكار والمعرفة من البيانات الخام، باستخدام أساليب مثل التحليل الإحصائي، والتعلم الآلي، والذكاء الاصطناعي. وفي عالمنا الحاضر الذي يشهد تدفقاً غير مسبوق في البيانات، يلعب هذا المجال دوراً محورياً في مساعدة الشركات على اتخاذ قرارات مدروسة وتحسين عملياتها.
يبدأ دور علماء البيانات في مساعدة الشركات بطرح الأسئلة الصحيحة التي عليها الإجابة عليها لحل مشكلة محددة أو تقديم خدمة أفضل، وبناءً على ذلك يقومون بجمع البيانات ذات الصلة وتنقيحها وتنظيمها، واستخراج الأنماط منها وتفسيرها، وتحديد التوجهات، ومن ثم تقديم الرؤى بناءً على النتائج المستخرجة للمساعدة في حل المشكلات واتخاذ القرارات.
كيف تبدأ مسيرتك المهنية في مجال علم البيانات؟
قد يبدو دخول مجال علم البيانات أمراً معقداً بسبب المتطلبات التقنية، ولكن باتباعك لمسار واضح والالتزام بالتعلم، يمكن بناء مسيرة مهنية ناجحة في هذا المجال. إليك الخطوات التي من شأنها مساعدتك على خوض هذه التجربة:
بناء أساس تعليمي قوي
رغم أن الحصول على درجة علمية رسمية في علم البيانات أو علوم الحاسوب يُعد ميزة لدى العديد من الشركات، إلا أنه ليس دائماً شرطاً للحصول على وظيفة في هذا المجال، فالكثير من علماء البيانات يمتلكون مؤهلات علمية متنوعة مثل الهندسة أو الاقتصاد.
تقدم العديد من الجامعات برامج دراسية متخصصة في علم البيانات على مستوى البكالوريوس والدراسات العليا. وإذا كنت تفكر في تغيير مسارك المهني، يمكنك أيضاً الالتحاق بدورات تعليمية عبر الإنترنت، والتي توفر تدريباً شاملاً على مهارات علم البيانات.
إليك المجالات الأساسية التي عليك الإلمام بها لبدء رحلتك في مجال علم البيانات:
الرياضيات والإحصاء: الفهم الجيد لمبادئ الاحتمالات والجبر الخطي والتحليل الإحصائي ضروري لتحليل البيانات وبناء النماذج التنبؤية.
البرمجة: تعلم لغات البرمجة مثل بايثون وآر أمر أساسي للتعامل مع البيانات وتحليلها. بالإضافة إلى ذلك، يُعتبر الإلمام بلغة “SQL” مهماً للعمل مع قواعد البيانات.
اكتساب الخبرة العملية
إن اكتساب الخبرة العملية هو المفتاح لتطوير مهاراتك وزيادة ثقتك، وغالباً ما يبحث أصحاب الشركات عن المرشحين الذين يمكنهم إظهار خبرة عملية في حل المشكلات المرتبطة بالبيانات. هناك عدة طرق لاكتساب هذه الخبرة، ومنها:
التدريب العملي: توفر العديد من الشركات فرص تدريب لعلماء البيانات الطموحين، مما يتيح لك تطبيق مهاراتك في بيئة مهنية.
العمل على المشاريع: يمكنك العمل مشاريعك الخاصة في علم البيانات، أو البحث عن فرص العمل الحر لتطور من مهاراتك. ننصحك كذلك ببناء ملف تعريفي (Portfolio) وإضافة نماذج من هذه المشاريع إليه لتظهر خبرتك العملية عند التقدم للوظائف.
بناء العلاقات المهنية
إن بناء شبكة علاقات مهنية موسعة هو عامل حاسم للتطور في أي مسار مهني، وخاصةً إن كنت تحاول الحصول على وظيفة جديدة في مجال لا تمتلك الكثير من الخبرة العملية فيه. يمكنك حضور الدورات أو الجلسات النقاشية المعنية بعلم البيانات، أو الانضمام لمجموعات تركز على هذا المجال عبر لينكد إن، إذ سيساعدك ذلك في اكتساب المعرفة والتواصل مع الخبراء في المجال.
أبرز الوظائف في مجال علم البيانات
يعد علم البيانات من التخصصات المطلوبة في سوق العمل، ويمكنك العثور على الكثير من الفرص في مختلف القطاعات، بما في ذلك المؤسسات الحكومية، والقطاع الصحي، وشركات التكنولوجيا. إليك أبرز الوظائف في مجال علم البيانات:
عالم بيانات (Data Scientist)
كما ذكرنا سابقاً، يتولى عالم البيانات مسؤولية تحليل وتفسير البيانات المعقدة، واستخلاص الأنماط، وتحديد التوجهات وتقديم الرؤى باستخدام التقنيات الإحصائية وخوارزميات التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي. يتطلب هذا الدور إتقان لغات البرمجة مثل بايثون وآر، وامتلاك مهارات تحليلية قوية، وفهماً عميقاً لنمذجة البيانات الإحصائية.
مهندس التعلم الآلي (Machine Learning Engineer)
يركز مهندسو التعلم الآلي على تصميم وتطوير الخوارزميات والنماذج الخاصة بالتعلم الآلي، ويتطلب منهم هذا الدور امتلاك خبرة جيدة في علوم الحاسوب، وتحليل البيانات، والبرمجة، بالإضافة إلى المعرفة بأطر التعلم العميق مثل “TensorFlow” أو “PyTorch”.
مهندس البيانات (Data Engineer)
يقوم مهندسو البيانات ببناء وصيانة البنية التحتية التي تُمكن علماء البيانات والمحللين من العمل مع مجموعات البيانات الكبيرة، ويديرون ويُحسنون مسارات نقل البيانات، وقواعد البيانات، والبنية التحتية السحابية. يتطلب هذا الدور معرفة بأنظمة الحوسبة الموزعة، ولغات البرمجة بايثون و”SQL”، ومنصات الحوسبة السحابية مثل “AWS”.
المحلل الكمي (Quantitative Analyst)
يستخدم المحللون الكمّيون تقنيات علم البيانات في الأسواق المالية، ويعتمدون على الخوارزميات والنماذج الإحصائية للتنبؤ بتوجهات السوق وابتكار استراتيجيات التداول. تتطلب هذه الوظيفة معرفة متعمقة بالتمويل، والإحصاء، والبرمجة.
خبير التحليل الذكي للأعمال (Business Intelligence Analyst)
يختص خبراء التحليل الذكي للأعمال باستخدام البيانات لمساعدة المؤسسات في اتخاذ قرارات تجارية أفضل، ويستخدمون أدوات مثل “Tableau” و”Power BI” لإعداد تقارير ولوحات معلومات تقدم الرؤى لأصحاب المصلحة بطريقة مفهومة وجذابة بصرياً.
ابدأ رحلتك في مجال علم البيانات اليوم
يمتلئ مجال علم البيانات بفرص التعلم المستمر والابتكار، فمن خلال تنمية معرفتك، وتطوير مهاراتك، ومتابعة آخر التطورات في عالم التكنولوجيا، يمكنك التمتع بالعديد من الفرص المهنية المثمرة. يمكنك أخذ الخطوة الأولى للدخول إلى مجال علم البيانات مع المنتور، إذ نوفر العديد من الدورات التدريبية الشاملة.