كيف تصبح عالم بيانات في 8 خطوات
اكتشف كل ما تحتاج لمعرفته حول أن تصبح عالم بيانات ، واكتشف ما إذا كانت هذه هي المهنة المناسبة لك!
علم البيانات موجود في كل مكان الآن. واحدة تلو الأخرى ، تتجه الشركات في جميع أنحاء العالم إلى علم البيانات لحل أكثر المشكلات تنوعًا. لقد وضع هذا الموقف علماء البيانات في وضع متميز فيما يتعلق بالتوظيف والدفع.
بطبيعة الحال ، أصبح الكثير من الناس مهتمين بتعلم كيف يصبحون عالم بيانات. إذا كنت تقرأ هذا المقال ، فقد تكون أحد هؤلاء الأشخاص. هنا ، سنعرض كل ما تحتاج لمعرفته حول أن تصبح عالم بيانات ، بما في ذلك طريقة فعالة وجذابة لتعلم ما تحتاجه للبدء في عالم علم البيانات.
ماذا يفعل عالم البيانات؟
لدينا مقال كامل مخصص لفهم علم البيانات. هناك ، نستكشف الدور الذي قد يلعبه عالم البيانات. بشكل أساسي ، يعمل علماء البيانات على فهم البيانات وتحليلها بعمق لتقديم رؤى قابلة للتنفيذ.
في بيئة الأعمال ، يعملون عبر فرق متعددة لوضع الأسس لتحليلات قوية. وهذا يعني تطوير استراتيجيات لالتقاط وجمع وتنظيف البيانات من مجموعة من المصادر. بعد تنظيم هذه البيانات واستكشافها ، يمكنهم بعد ذلك بناء الحلول وإيصال نتائجهم إلى الأعمال التجارية الأوسع.
غالبًا ما يعمل علماء البيانات مع محترفين آخرين ، بما في ذلك مهندسو البيانات والمحللون ومهندسو تكنولوجيا المعلومات ومطورو التطبيقات وأصحاب المصلحة في الأعمال.
لماذا تصبح عالم بيانات؟
هناك العديد من الأسباب التي قد تجعل شخصًا ما يختار ممارسة مهنة في علم البيانات. إنها صناعة يمكن أن تكون مجزية للغاية ، حيث توفر بيئة مليئة بالتحديات الفكرية ومحفزة. يجب على علماء البيانات مواكبة أحدث الاتجاهات والتطورات التكنولوجية ، والعمل في بيئة ديناميكية في كثير من الأحيان.
لذلك ، إذا كنت مهتمًا بالفضول الفكري ، ولديك عقل تحليلي ، وتحب العمل بالبيانات والتكنولوجيا ، فقد يكون من الأفضل لك أن تصبح عالم بيانات.
علاوة على ذلك ، هناك العديد من الفرص لعلماء البيانات الموهوبين في سوق العمل. تُظهر البيانات من statista أنه من المتوقع أن ينمو حجم سوق البيانات الضخمة بشكل كبير في السنوات المقبلة ، ومن المتوقع أن تبلغ قيمته 103 مليار دولار في عام 2027 مقارنة بـ 70 مليار دولار في عام 2022.
وبالمثل ، يتوقع مكتب إحصاءات العمل الأمريكي ارتفاعًا بنسبة 36٪ في وظائف صناعة علوم البيانات بين عامي 2021 و 2031 ، وهي نسبة أعلى بكثير من المتوسط الوطني البالغ 4٪.
ينعكس هذا النمو في شعبية وظائف علوم البيانات ، حيث صنفت منظمات مثل US News & World Report عالم البيانات في المرتبة الثالثة كأفضل وظيفة في مجال التكنولوجيا ، والسادس الأفضل في وظائف العلوم والتكنولوجيا والهندسة والرياضيات ، والسادس كأفضل وظيفة عامة. وبالمثل ، صنفتها Glassdoor على أنها ثالث أفضل وظيفة في أمريكا لعام 2022.
إذا كنت لا تزال غير مقتنع لماذا يجب أن تفكر في هذه المهنة ، فقد يكون متوسط راتب عالم البيانات جذابًا. براتب متوسط قدره 102 ألف دولار سنويًا ، من الواضح أن الطلب على علماء البيانات يتم تلبيته بحزمة رواتب سخية.
ما المؤهلات التي يحتاجها علماء البيانات؟
هناك بعض الجدل حول ما إذا كانت الدرجة العلمية ضرورية لشخص ما ليصبح عالم بيانات. لقد دخل الكثير من المهنيين الصناعة من خلال طرق أخرى ، ولكن من المؤكد أن الحصول على مؤهل جامعي يمكن أن يكون مفيدًا.
تبحث معظم مخططات الخريجين ووظائف الخريجين عن الأفراد الحاصلين على مؤهلات في مجالات مثل علوم الكمبيوتر وعلوم البيانات والرياضيات والإحصاء والهندسة وحتى الفيزياء. ومع ذلك ، فإن بعض المخططات ستدرب أي شخص حاصل على درجة علمية ليصبح عالم بيانات.
سنغطي المهارات الدقيقة بمزيد من التفصيل ، ولكن المعرفة العملية بلغات البرمجة مثل Python و R و SQL و / أو Julia يمكن أن تكون مفيدة.
سيجد الآخرون أنه يمكنهم الاعتماد على التعلم الموجه ذاتيًا ، واكتساب المهارات والخبرات اللازمة في وقتهم الخاص وإثارة إعجاب أصحاب العمل في مرحلة المقابلة. على سبيل المثال ، يمكن أن يساعدك عالم البيانات مع مسار Python في تعلم جميع المهارات اللازمة لبدء حياتك المهنية في علم البيانات.
ما المهارات التي يحتاجها علماء البيانات؟
مهارات صعبة
هذه هي المهارات التقنية التي ستحتاج إلى تطويرها لتصبح عالم بيانات كامل الأهلية:
بايثون.
الإحصاء والرياضيات.
SQL و NoSQL.
عرض مرئي للمعلومات.
التعلم الالي.
تعلم عميق.
معالجة اللغة الطبيعية.
البيانات الكبيرة.
حوسبة سحابية.
المهارات اللينة
يشار إليها الآن باسم "مهارات القوة" أو "المهارات البشرية" ، وهي المهارات متعددة الوظائف التي لا تتعلق بوظيفة محددة ولكنها لا تزال ضرورية. بالنسبة لعالم البيانات ، تشمل هذه:
الاتصالات.
سرد قصصي.
التفكير النقدي.
ذكاء تجاري.
حل المشاكل.
العمل بروح الفريق الواحد.
ما هو متوسط راتب عالم البيانات؟
تختلف بيانات متوسط الراتب بين المصادر. على سبيل المثال ، في الولايات المتحدة ، تمنح Glassdoor متوسط راتب قدره 117،212 دولارًا سنويًا بناءً على عينة من 18000 راتب ، بينما تقدر PayScale مبلغ 97318 دولارًا سنويًا ، بناءً على 7280 ملفًا شخصيًا للراتب.
يعتبر مديرو علوم البيانات عمومًا من أصحاب الدخول الأعلى ، ويتراوح رواتبهم بين 113 ألف دولار و 230 ألف دولار في السنة.
يميل علماء البيانات ومهندسو البيانات إلى الحصول على راتب مماثل ، يتراوح بين 82000 دولار - 167000 دولار سنويًا للعلماء و 76000 دولار - 166000 دولار سنويًا للمهندسين.
حجم الشركة مهم ؛ مع الشركات التي يزيد عدد موظفيها عن 1000 موظف يدفعون متوسط راتب يتراوح من 90.000 دولار إلى 110.000 دولار سنويًا ، مقارنة بحوالي 80.000 دولار للشركات المتوسطة الحجم (26 إلى 1000 موظف) و 60.000 دولار للشركات الصغيرة والشركات الناشئة (من 2 إلى 25 عضوًا).
كيف تصبح عالم بيانات
الآن ، من المحتمل أن تكون حريصًا على البدء في رحلتك لتصبح عالم بيانات. لكن من أين تبدأ؟ أدناه ، قمنا بتسليط الضوء على ثماني خطوات تحتاج إلى اتخاذها لتصبح عالم بيانات من البداية.
كما ناقشنا بالفعل ، ستعتمد متطلبات عالم البيانات الدقيقة على مجموعة متنوعة من العوامل ، ولكن هذه هي بعض الخطوات الأكثر شيوعًا:
1. تعلم الجدل حول البيانات ، وتصور البيانات ، وإعداد التقارير
أثناء عملك لتصبح عالم بيانات ، ستواجه غالبًا مجموعات بيانات كبيرة ومعقدة. لفهم هذه المعلومات (لنفسك وللآخرين) ، ستحتاج إلى تعلم كيفية التعامل معها. هذا هو المكان الذي تصبح فيه المهارات في مجادلة البيانات مفيدة. هذا هو المكان الذي ستقوم فيه بتنظيف وتنظيم وتحويل البيانات الأولية إلى تنسيق يمكنك تحليله واستخلاص النتائج منه.
هناك العديد من الأدوات التي يمكنك استخدامها في معالجة البيانات ، ولكن غالبًا ما تكون المكتبات مثل حيوانات الباندا في Python هي الخيار المفضل. يمكنك التحقق من جدل البيانات في بايثون مع ورقة الغش للباندا لمزيد من المعلومات.
عندما يتعلق الأمر بتقديم بياناتك مع التأثير ، ستحتاج إلى إتقان إعداد التقارير وتصور البيانات. يمكنك معرفة المزيد عن بعض من أفضل أدوات تصور البيانات الموجودة هناك ، مما يمنحك مجموعة من الخيارات حسب هدفك النهائي.
2. اعمل على مهاراتك في الإحصاء والرياضيات والتعلم الآلي
بينما لا تحتاج بالضرورة إلى شهادة تغطي هذه المجالات ، فأنت بحاجة إلى معرفة وظيفية بهذه المجالات. بشكل عام ، ستحتاج إلى تغطية مجالات مثل حساب التفاضل والتكامل والجبر الخطي والإحصاءات. ومع ذلك ، فإن الأمر يستحق تقييم نيتك من وراء تعلم هذه الأشياء.
على سبيل المثال ، يمكن أن يساعدك تعلم حساب التفاضل والتكامل في تعلم إنشاء خوارزميات تحسين للتعلم الآلي ، على الرغم من وجود وظائف في كل من Python و R يمكنها الاهتمام بحساب التفاضل والتكامل نيابة عنك. كمثال محدد ، يمكن أن يساعدك فهم موضوع مثل النسب المتدرج في قياس التغيير في مخرجات الوظيفة عند تعديل المدخلات ، مما قد يساعد في تحسين نماذج التعلم الآلي.
إذا كنت تتطلع إلى تحسين مهاراتك في الجبر الخطي ، فيمكن أن تساعدك دورة الجبر الخطي لعلوم البيانات في R على العمل مع المتجهات والمصفوفات ، وحل معادلات متجه المصفوفة ، وإجراء تحليلات القيمة الذاتية / المتجه الذاتي ، واستخدام تحليل المكون الأساسي للقيام بذلك. تقليل الأبعاد في مجموعات البيانات الواقعية. هذه المجالات كلها مفيدة للرياضيات التطبيقية وعلوم البيانات.
وبالمثل ، تغطي النمذجة الإحصائية المتوسطة في R بعض موضوعات إحصاءات التعلم الآلي الأساسية ، مما يساعدك على إحراز تقدم في المجالات الرئيسية.
3. تعلم البرمجة
في مقالتنا حول أفضل لغات البرمجة لعلماء البيانات ، نستكشف بالتفصيل بعضًا من أفضل اللغات التي يجب أن تفكر في تعلمها الآن. اثنان من أكثر الخيارات وضوحًا لعلماء البيانات هما Python و R ، نظرًا لتعدد استخداماتهما وانتشارهما في كل مكان.
بالطبع ، يعني العمل مع البيانات أيضًا العمل مع قواعد البيانات ، لذا فإن SQL هي لغة برمجة أساسية أخرى. لحسن الحظ ، إنها لغة مباشرة نسبيًا بمجرد أن تتعلم Python و R.
تعد جوليا اختيارًا جيدًا بمجرد أن تتعلم Python و R و SQL. مع Julia ، تحصل على لغة تم إنشاؤها من الألف إلى الياء لعلوم البيانات ، مما يجعلها سريعة وسهلة الاستخدام. إذا بدأت العمل باستخدام مجموعات بيانات ضخمة جدًا ، فقد تحتاج إلى لغات أخرى ، ولكن حتى ذلك الحين ، ستكون هذه اللغات الأربع كافية.
باستخدام لغة مثل Java ، تحصل على لغة مفتوحة المصدر معروفة بكفاءتها وأدائها. بالنسبة لعلوم البيانات ، توفر Java Virtual Machines إطارًا قويًا وفعالًا لأدوات البيانات الضخمة الشائعة ، مثل Hadoop و Spark و Scala.
تشمل لغات الترميز الأخرى التي تستحق التعلم لعلوم البيانات مع مجموعات بيانات كبيرة جدًا Scala و C / C ++ و JavaScript و Swift و Go و MATLAB و SAS.
4. فهم قواعد البيانات
ذكرنا SQL في الموضوع أعلاه ، وهي نقطة تستحق التكرار. تسمح قواعد البيانات العلائقية لعلماء البيانات بتخزين البيانات المنظمة بطريقة سريعة وفعالة. عند جمع البيانات وتنظيمها ، ستجد غالبًا أن SQL هي أداتك المفضلة هنا.
يتيح لك SQL التعامل مع البيانات المنظمة وقواعد بيانات الاستعلام والمناقشة والتحضير والتجربة مع البيانات والمزيد. علاوة على ذلك ، غالبًا ما يتم نشر SQL جنبًا إلى جنب مع Python ، حيث تساعدك مكتبات مثل SQLite و PostgreSQL و MySQL في توصيل مصادر البيانات المختلفة.
5. تعلم كيفية العمل مع البيانات الضخمة
لقد تطرقنا بالفعل بإيجاز إلى حقيقة أنك ، كعالم بيانات ، ستعمل غالبًا مع مجموعات كبيرة من البيانات. في عصر ينتج فيه كل شيء وكل شخص بيانات أكثر من أي وقت مضى ، أصبحت مجموعات البيانات هذه ضخمة بشكل متزايد ، مما يجعل جمعها وصيانتها ومعالجتها أكثر صعوبة.
ومع ذلك ، من خلال مجموعات البيانات الضخمة هذه ، يمكن لعالم البيانات الماهر استخلاص رؤى جديدة ومفصلة. لذلك ، فإن تعلم استخدام الأنظمة الأساسية السحابية مثل AWS و Microsoft Azure و Google Cloud يمكن أن يفيدك جميعًا في حياتك المهنية كعالم بيانات. وبالمثل ، يمكن لأدوات مثل Apache Spark أن تساعد في معالجة البيانات الضخمة وتحليلها وتعلم الآلة.
6. احصل على الخبرة والممارسة والتقِ بعلماء البيانات الزملاء
كما هو الحال مع أي مهنة ، لكي تصبح عالم بيانات ، ستحتاج إلى أكبر قدر ممكن من الخبرة والممارسة. لحسن الحظ ، هناك العديد من الطرق التي يمكنك من خلالها المشاركة مع المجتمعات والعمل في المشاريع وتطوير مهاراتك في علم البيانات.
يمكنك أيضًا تطبيق معرفتك على العديد من مشاريع علوم البيانات ، مما يتيح لك حل مشكلات العالم الحقيقي من متصفحك.
7. خذ فترة تدريب أو تقدم لوظيفة
بمجرد تطوير جميع المهارات المذكورة أعلاه ، ستحتاج إلى البدء في تطبيقها في إعدادات أكثر احترافية. بمجرد أن تثق في أن لديك مهارات عالم البيانات اللازمة لتلبية توقعات الدور ، يمكنك البدء في التقدم للحصول على تدريب داخلي أو وظائف.
8. تابع وتفاعل مع المجتمع
إذا كنت تريد أن تصبح عالم بيانات ، فستحتاج إلى مواكبة الصناعة سريعة الخطى. لا توجد طريقة أفضل للبقاء على اطلاع حول التطورات في علم البيانات من الانخراط مع ما يمكن أن يكون في كثير من الأحيان مجتمعًا كريمًا ومتفانيًا.
بالإضافة إلى مواقع التواصل الاجتماعي مثل LinkedIn و Twitter و Discord و Reddit ، هناك جميع أنواع المواقع والمدونات وقادة علوم البيانات المتخصصة التي يمكنك متابعتها. ابحث عن الأشخاص المهتمين في نفس المجالات التي تهتم بها ، وتواصل للحصول على المشورة وساهم في المناقشات ، وانخرط في ما يجري. وبالطبع ، تحقق من DataFramed Podcast للحصول على أخبار الصناعة من مجموعة من محترفي البيانات.
الأسئلة الشائعة حول عالم البيانات
كيف تصبح عالم بيانات من الصفر؟
قد يكون من الصعب البدء من البداية الدائمة ، ولكن يمكنك تعلم علم البيانات بنفسك. ابدأ بإتقان أساسيات الإحصاء والرياضيات ، قبل تعلم كيفية البرمجة بلغة Python و R و SQL. بعد ذلك ، اعمل على فهم قواعد البيانات العلائقية وكيف يمكنك استخدامها لتنظيم البيانات وتحليلها. ستحتاج أيضًا إلى تعلم كيفية تقديم بياناتك مع التأثير ، وإتقان بعض تقنيات تصور البيانات. بعد العمل باستخدام البيانات الضخمة والتعلم الآلي ، ستحتاج إلى اكتساب أكبر قدر ممكن من الخبرة ، وتحديد الأهداف ، وتنفيذ المشاريع ، والانضمام إلى مجتمعات علماء البيانات.
هل يمكنك أن تصبح عالم بيانات بدون شهادة؟
على الرغم من أن العديد من وظائف علماء البيانات العليا تتطلب مؤهلًا جامعيًا ، وغالبًا ما تكون درجة الماجستير ، فمن الممكن اقتحام هذا المجال دون الحصول على درجة علمية. ستحتاج إلى الصبر والتفاني وبعض الذوق الطبيعي والقدرة على أن تكون مرنًا ورشيقًا ، ولكن يمكنك تكوين مهنة في هذا المجال إذا كنت مصممًا على ذلك.
كم من الوقت يستغرق لتصبح عالم بيانات؟
كما نوضح في الأسئلة الشائعة حول علوم البيانات ، في المتوسط ، لشخص ليس لديه خبرة سابقة في الترميز و / أو خلفية رياضية ، يستغرق الأمر حوالي 7 إلى 12 شهرًا من الدراسات المكثفة لتصبح عالم بيانات مبتدئ. ومع ذلك ، هناك العديد من المهارات في علم البيانات التي يمكنك الاستمرار في التعلم طوال حياتك المهنية.
من هو المناسب للعمل كعالم بيانات؟
تناسب طبيعة هذه المهنة أولئك الذين لديهم فضول وتحليلي ولديهم شغف بالمعلومات. غالبًا ما يتطلب مهارات حل المشكلات ، بالإضافة إلى المثابرة والتحفيز الذاتي. أولئك الذين يستطيعون توصيل المشاكل المعقدة بطريقة موجزة ومفهومة غالبًا ما ينجحون في هذا الدور.
ما هي بعض المهام الشائعة التي يؤديها علماء البيانات؟
يركز الكثير من دور عالم البيانات على استكشاف البيانات والنمذجة والنشر. غالبًا ما يحدد علماء البيانات المشكلة ، ويجمعون البيانات وينظفونها ، ويستخلصون استنتاجات حول المعلومات التي جمعوها.