يعمل علماء البيانات، بشكل عام، مع كميات هائلة من البيانات، ويستخدمون مهاراتهم ومعرفتهم في مجال التعلم الآلي لمساعدة المؤسسات على بناء الحلول والقرارات المناسبة.
يتمتع هؤلاء المتخصصون في البيانات بقدرات تقنية وخبرة في تقديم حلول فعّالة في قطاعات متعددة، مثل الرعاية الصحية والتمويل.
في المؤسسات، لا يقتصر دور علماء البيانات على شرح المصطلحات التقنية للمتخصصين التقنيين فحسب، بل يجيدون أيضًا التواصل مع أعضاء الفريق غير التقنيين.
ببساطة، يضمن هؤلاء المتخصصون فهم كل عضو في الفريق لأفكارهم النظرية أو مشاريعهم قيد التنفيذ. ولمواكبة هذه التطورات، فهم بحاجة ماسة إلى الاطلاع على أحدث المستجدات في هذا المجال.
إذا كنت تفكر في أن تصبح عالم بيانات، فعليك أولًا أن تتعرف على هذا المسار الوظيفي. فعلماء البيانات، على سبيل المثال، هم علماء رياضيات، وعلماء حاسوب، وخبراء استراتيجيات أعمال في آن واحد.
إن امتلاك هذه المهارات المعقدة يعني أن علماء البيانات بحاجة إلى أن يكونوا بارعين تقنيًا وذوي فهم عميق لأعمال الشركات. لهذا السبب يُعدّ التخصص في علم البيانات خيارًا مهنيًا ممتازًا، نظرًا للطلب المتزايد على هذه الخبرة.
والآن، بالعودة إلى الموضوع، فإن عالم البيانات هو متخصص يركز بشكل أساسي على استخلاص المعرفة المتعمقة من خلال تحليل البيانات واستنتاجها، وللنجاح في هذا المجال، يجب أن تمتلك معرفة إحصائية ومهارات حاسوبية لحل المشكلات المعقدة.
في هذا المجال، ستتعلم استخدام التقنيات الرياضية والخوارزمية لحل أصعب المشكلات التجارية وأكثرها تعقيدًا من الناحية التحليلية.
بالإضافة إلى ذلك، ستكتسب فهمًا لأساليب تحليل البيانات الأولية للكشف عن رؤى خفية.
في جوهرها، تدور علوم البيانات حول بناء قدرات قوية على اتخاذ القرارات من خلال تحليل دقيق ومتعمق.
بصفتك عالم بيانات، يجب عليك عرض نتائجك على مديرك وزملائك وحتى العملاء الذين قد يحتاجون إلى مساعدة في فهم المصطلحات الإحصائية المعقدة.
لذلك، يجب أن تمتلك أيضًا مهارات تواصل ممتازة شفهيًا وكتابيًا ومرئيًا.
بصفتك عالم بيانات، يمكنك التمتع بالمزايا التالية:
تتوفر العديد من فرص العمل في مختلف القطاعات لتختار من بينها.
سيكون الراتب والمزايا التي ستحصل عليها تنافسية.
سيمنحك ذلك شعورًا بالإنجاز ورضا وظيفيًا عاليًا.
ستساهم في مؤسستك في مشاريع بحث وتطوير مهمة.
عالم البيانات هو متخصص تحليلي يستخدم مهارات وبرامج متنوعة لجمع وتنظيف قواعد البيانات الضخمة بما يخدم نمو الشركة ويلبي احتياجاتها. يقوم هؤلاء المتخصصون بجمع البيانات ومعالجتها وتحليلها على مجموعات بيانات مختلفة، ويعرضون النتائج بوضوح وبشكل مرئي.
كما يساعد علماء البيانات الشركة في العثور على مجموعات بيانات قيّمة وأتمتة عمليات جمع البيانات. يستخدمون البيانات للتنبؤ بالاتجاهات والمخاطر المستقبلية، ويقترحون سبلًا لتحسين أداء الشركة.
إذا كنت ترغب في أن تصبح عالم بيانات، يمكنك اتباع الخطوات التي اتخذها معظم علماء البيانات:
امتلاك خبرة من سنتين إلى أربع سنوات في مجالات ذات صلة، وهو الشرط المعتاد لوظائف علماء البيانات.
امتلاك خبرة من سنتين إلى أربع سنوات في مجالات ذات صلة، وهو الشرط الأساسي لوظائف علماء البيانات. * ابدأ مسيرتك المهنية كمساعد باحث، أو محلل بيانات، أو متدرب، فهذه بعض المسميات الوظيفية الشائعة قبل أن تصبح عالم بيانات.
امتلك مهارات شخصية مثل التفكير المنطقي، والمهارات الرياضية، والاهتمام بالتفاصيل، حيث يبحث مديرو التوظيف عن هذه المهارات في عالم البيانات.
تحتاج إلى الخضوع لتدريب وظيفي لمدة تتراوح بين 6 و12 شهرًا لتصبح عالم بيانات، فهذه هي المدة المتوسطة للتدريب.
احصل على شهادة عالم بيانات، مثل شهادة مساعد - علوم البيانات الإصدار 2.0، لتعزيز فرصك في الحصول على دخل أعلى.
كما ذكرنا سابقًا، عالم البيانات هو متخصص تقني معتمد أو ذو خبرة، يستخدم المعلومات من مصادر متنوعة لاكتشاف الأنماط والرؤى الخفية التي تمنح الشركة ميزة تنافسية.
يطبق هؤلاء المتخصصون مهاراتهم ومعرفتهم في مجالات مختلفة، مثل التصنيع، والرعاية الصحية، والتعليم، والتمويل.
بصفتك عالم بيانات، ستكون مسؤولياتك كالتالي:
إدارة وتحديث قاعدة بيانات وسجلات العملاء والبائعين والموردين. * إعداد وتشغيل نظام تخطيط موارد المؤسسات (ERP) من JobScope لبيئة تصميم وتصنيع تُنتج منتجات قياسية أو مُخصصة.
قيادة عملية تحليل بيانات الوفيات من مصادر مختلفة باستخدام برنامج SAS، وذلك من خلال دمجها باستخدام أساليب التحليل التلوي.
تطبيق طريقة لنمذجة الانحدار اللوجستي المُنتظم في لغة Scala باستخدام خوارزمية التدرج العشوائي التقريبي مع البحث الخطي.
اختبار أداء نموذج الانحدار الخطي للبيانات باستخدام مكتبة scikit-learn والتحقق المتبادل.
تطوير أدوات عرض إحصائي باستخدام لغة Python لعرض رؤى مستقاة من بيانات وسائل التواصل الاجتماعي غير الدقيقة.
إجراء تحليل وتوصيف البيانات، وتطوير المؤشرات والمقاييس، وتحليل الاتجاهات، وتقييم أدوات التحليل المتقدمة.
العمل كمستشار داخلي رئيسي في مجال النمذجة الإحصائية، والتعلم الآلي، والتحقق من صحة البيانات، وعرض البيانات، وعمليات ذكاء الأعمال.
تطبيق برامج إعداد التقارير السريرية التي تستخدمها فرق الإدارة السريرية وإدارة البيانات للمساعدة في عرض البيانات وإعداد التقارير.
تنظيف البيانات باستخدام مكتبتي NumPy وPandas.
العمل ضمن فريق إدارة البيانات الرئيسية (MDM) في الشركة.
مساعدة الطلاب في تعلم الكيمياء والأحياء والرياضيات.
خبرة في صيانة مجموعة الخوادم على منصة AWS EMR.
دعم حزمة برامج وحدات معالجة الرسومات (GPUs) المستخدمة في نماذج TensorFlow.
العمل على منصة EMR لتحليل البيانات المخزنة في حاويات S3.
المهارات التقنية
بايثون: تطوير نماذج تصنيف باستخدام بايثون للكشف عن فقدان العملاء، ووضع مقاييس لتحديد العملاء قبل توقفهم عن استخدام الخدمة لتحسين الاحتفاظ بهم.
علم البيانات: تقديم خدمات استشارية في علم البيانات والتحليل الإحصائي، وتطوير وتصميم قواعد البيانات، والتعلم الآلي (التصنيف، الانحدار، إلخ).
التصور البياني: تنفيذ برامج إعداد التقارير السريرية التي تستخدمها فرق إدارة البيانات والفرق السريرية للمساعدة في تصور البيانات وإعداد التقارير.
جافا: تحسين كفاءة حساب خوارزمية 1-bucket-theta في جافا عن طريق حذف بيانات الإدخال غير الضرورية في المرشح.
هادوب: تحليل الارتفاعات المفاجئة في حجم زيارات ويكيبيديا باستخدام لغة R وهادوب لاكتشاف علاقات مثيرة للاهتمام مع الأحداث الإخبارية.
تابلو: تصميم دفاتر عمل ولوحات معلومات تفاعلية وجذابة بصريًا باستخدام تابلو لدعم عملية اتخاذ القرارات الإدارية.
مهارات شخصية أخرى:
التفكير المنطقي: يُعد التفكير المنطقي مهارة شخصية أساسية لعلماء البيانات. هذه المهارة ضرورية لأن خوارزميات الحاسوب تعتمد على المنطق لتعمل بكفاءة.
المهارات الرياضية: من المهارات الشخصية المهمة الأخرى لعلماء البيانات إتقان الرياضيات. هذه المهارة ذات قيمة عالية لأن باحثي علوم الحاسوب والمعلومات يجب أن يمتلكوا معرفة متقدمة بالرياضيات وغيرها من المواضيع التقنية الأساسية في مجال الحوسبة.
الدقة والاهتمام بالتفاصيل: يُعرف علماء البيانات أيضًا باهتمامهم بالتفاصيل، وهو أمر بالغ الأهمية في مهامهم. هذه المهارة ضرورية لأن باحثي علوم الحاسوب والمعلومات يجب أن يولوا اهتمامًا دقيقًا لعملهم، حيث أن خطأً برمجيًا بسيطًا قد يتسبب في فشل المشروع بأكمله.
المهارات التحليلية: غالبًا ما تكون المهارات التحليلية مطلوبة في مهام علماء البيانات. تُعدّ هذه المهارة ضرورية لأنّ علماء أبحاث الحاسوب والمعلومات يجب أن يتمتعوا بتنظيم في تفكيرهم وأن يحللوا نتائج أبحاثهم للوصول إلى استنتاجات.
مهارات التواصل: تُعدّ مهارات التواصل من المهارات الأساسية في توصيفات الوظائف، وهي ضرورية لعمل علماء البيانات. تعتمد مسؤوليات علماء البيانات على هذه المهارة، إذ يجب عليهم التواصل بفعالية مع المبرمجين والمديرين، وأن يكونوا قادرين على شرح استنتاجاتهم بوضوح للأشخاص ذوي الخلفية التقنية.
يبلغ متوسط راتب علماء البيانات في الولايات المتحدة 106,104 دولارًا أمريكيًا سنويًا. ويتراوح الراتب النموذجي لهذه المهنة بين 75,000 و148,000 دولارًا أمريكيًا سنويًا. أما على أساس الساعة، فيبلغ متوسط أجر علماء البيانات 51.01 دولارًا أمريكيًا في الساعة.
تُعدّ وظيفة عالم البيانات حاليًا من أكثر الوظائف طلبًا في قطاع تكنولوجيا المعلومات. تبحث الشركات عن متخصصين في البيانات لمساعدتها على فهم البيانات التي تجمعها.
لاقتحام هذا المجال المربح أو للتميز عن الآخرين، ستحتاج إلى الحصول على أفضل شهادة في مجال علوم البيانات.
إليك أهم شهادات علوم البيانات التي يمكنك التفكير في الحصول عليها في عام ٢٠٢٣:
شهادة أخصائي تحليلات معتمد (CAP) هي شهادة مستقلة عن أي جهة مانحة. تُبرهن شهادة CAP على مهاراتك ومعرفتك في استخدام البيانات لتحويل البيانات المعقدة إلى رؤى وإجراءات مثمرة، وهو جوهر عمل علماء البيانات.
يستطيع هؤلاء المحترفون تحليل البيانات، واستخلاص استنتاجات منطقية، وإيصال نتائجهم وتداعياتها إلى العملاء المعنيين. للتقدم لاختبارات CAP أو اختبار المستوى المساعد aCAP، عليك التقديم واستيفاء معايير محددة بناءً على مؤهلاتك وخبراتك.
لاجتياز اختبار شهادة أخصائي التحليلات المعتمد (CAP)، تحتاج إلى ثلاث سنوات على الأقل من الخبرة العملية ذات الصلة إذا كنت حاصلاً على درجة الماجستير في مجال ذي صلة، وخمس سنوات إذا كنت حاصلاً على درجة البكالوريوس في مجال ذي صلة، وسبع سنوات إذا كنت حاصلاً على أي شهادة غير متعلقة بالتحليلات.
لاجتياز اختبار CPA، تحتاج إلى درجة الماجستير وخبرة عملية لا تتجاوز ثلاث سنوات في مجال البيانات أو التحليلات.
برنامج شهادات Open Group الاحترافية لشهادة عالم البيانات المحترف (Open CDS) هو يعتمد هذا البرنامج على خبرتك ولا يتطلب دورات تدريبية أو امتحانات رسمية. ستبدأ من المستوى الأول كعالم بيانات معتمد.
يمكنك التقدم إلى المستوى الثاني لتصبح عالم بيانات معتمدًا رئيسيًا، وأخيرًا، يمكنك الوصول إلى المستوى الثالث لتصبح عالم بيانات معتمدًا متميزًا. للحصول على شهادة عالم البيانات المعتمد المفتوح (Open CDS)، عليك اتباع عملية من ثلاث خطوات، تشمل تقديم طلب للحصول على الشهادة، وتعبئة نموذج طلب الخبرة، واجتياز مراجعة من قبل لجنة مختصة.
تتكون شهادة IBM الاحترافية في علوم البيانات من سلسلة من تسع دورات تدريبية عبر الإنترنت في مواضيع علوم البيانات، مثل أدوات المصادر المفتوحة، ومنهجية علوم البيانات، ولغة بايثون، وقواعد البيانات ولغة SQL، وتحليل البيانات، وتصور البيانات، والتعلم الآلي، ومشروع تخرج تطبيقي في علوم البيانات.
تُقدم شهادة IBM الاحترافية في علوم البيانات من خلال منصة Coursera، ويمكنك تحديد وتيرة وجدول دراستك بنفسك. يستغرق إكمال دورات شهادة IBM الاحترافية في علوم البيانات حوالي ثلاثة أشهر في المتوسط، ولكن يمكنك زيادة أو تقليل المدة حسب رغبتك. أتمنى ذلك.
يتضمن البرنامج التدريبي أيضًا مشاريع عملية تساعدك على بناء ملف أعمال يُبرز مهاراتك في علم البيانات لأصحاب العمل المحتملين.
استبدلت Cloudera شهادتي Cloudera Certified Professional (CCP) وCloudera Certified Associate (CCA) بشهادة Cloudera Data Platform (CDP) Generalist الجديدة، والتي تُقيّم مهاراتك في استخدام المنصة.
يغطي الاختبار الجديد مواضيع عامة في المنصة، وهو مناسب لأدوار وظيفية متعددة، مثل مدير النظام، والمطور، ومحلل البيانات، ومهندس البيانات، وعالم البيانات، ومهندس النظم. يتكون اختبار شهادة Cloudera Data Platform Generalist من 60 سؤالًا، ولديك 90 دقيقة للإجابة عليها.
تُثبت شهادة Microsoft Certified: Azure AI Fundamentals فهمك لمفاهيم التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي وتطبيقاتها على خدمات Microsoft Azure.
شهادة Microsoft Certified: Azure AI Fundamentals هي اختبار أساسيات، لذا لا تحتاج إلى خبرة كبيرة لاجتيازه. يُعدّ هذا الاختبار نقطة انطلاق جيدة إذا كنت جديدًا في مجال الذكاء الاصطناعي أو الذكاء الاصطناعي على منصة Azure وترغب في إظهار مهاراتك ومعرفتك لأصحاب العمل.
تختبر شهادة مساعد عالم بيانات Azure من مايكروسوفت قدرتك على استخدام التعلّم الآلي لإنشاء وتشغيل أحمال عمل التعلّم الآلي على منصة Azure. يجب أن تكون على دراية بكيفية تصميم وتنفيذ حلول التعلّم الآلي والذكاء الاصطناعي، ومعالجة اللغات الطبيعية، ورؤية الحاسوب، والتحليلات التنبؤية.
كما ستحتاج إلى إتقان نشر وإدارة الموارد، وإدارة الهويات والحوكمة، وتنفيذ وإدارة التخزين، وإعداد وإدارة الشبكات الافتراضية.
صُمّم برنامج شهادة كبير علماء البيانات (SDS) من مجلس علوم البيانات الأمريكي (DASCA) للمحترفين الذين لديهم خبرة لا تقل عن خمس سنوات في البحث والتحليل. لاجتياز هذا الاختبار، يجب أن يمتلك المرشحون مهارات في قواعد البيانات، وجداول البيانات، والتحليلات الإحصائية. SPSS/SAS، وR، والأساليب الكمية، وأساسيات البرمجة الكائنية وقواعد البيانات العلائقية.
يتضمن البرنامج خمسة مسارات تناسب مختلف المرشحين، ولكل مسار متطلبات مختلفة من حيث المستوى الدراسي والخبرة العملية والشروط المسبقة للتقديم. يتطلب كل مسار الحصول على درجة البكالوريوس كحد أدنى، وخبرة تزيد عن خمس سنوات في مجال علم البيانات. في المقابل، تتطلب بعض المسارات درجة الماجستير أو شهادات سابقة.
إذا كانت لديك خبرة عشر سنوات أو أكثر في مجال البيانات الضخمة، يمكنك التقدم للحصول على شهادة كبير علماء البيانات (PDS) من مجلس علوم البيانات الأمريكي (DASCA). تتضمن شهادة كبير علماء البيانات (PDS) من مجلس علوم البيانات الأمريكي (DASCA) ثلاثة مسارات لأدوار مختلفة في مجال علم البيانات.
يختبر الامتحان معرفتك بمواضيع علم البيانات الأساسية والمتقدمة، مثل أفضل ممارسات البيانات الضخمة، واستراتيجيات الأعمال القائمة على البيانات، والدعم التنظيمي لـ البيانات، والتعلم الآلي، ومعالجة اللغات الطبيعية، والنمذجة الأكاديمية، وغيرها.
يُعدّ امتحان كبير علماء البيانات (PDS) من مجلس علوم البيانات الأمريكي (DASCA) مثاليًا لقادة وممارسي علوم البيانات ذوي الخبرة والنجاح.
إذا كنت ترغب في إثبات كفاءتك في استخدام أدوات مفتوحة المصدر لاستخلاص رؤى قيّمة من البيانات باستخدام الذكاء الاصطناعي والتحليلات، يمكنك الحصول على شهادة SAS الاحترافية في الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي.
تتطلب هذه الشهادة اجتياز عدة اختبارات تقيس معرفتك بالتعلم الآلي، ومعالجة اللغات الطبيعية، ورؤية الحاسوب، والتنبؤ بالنماذج وتحسينها.
سيتعين عليك إكمال اختبارات SAS Certified Specialist في التعلم الآلي، والتنبؤ والتحسين، ومعالجة اللغات الطبيعية ورؤية الحاسوب للحصول على شهادة الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي الاحترافية.
تُظهر شهادة SAS الاحترافية في التحليلات المتقدمة باستخدام SAS 9 قدرتك على تحليل البيانات الضخمة باستخدام أدوات متنوعة. التحليل الإحصائي وتقنيات النمذجة التنبؤية.
ستحتاج إلى مهارات في التعلم الآلي وتقنيات النمذجة التنبؤية، بما في ذلك كيفية تطبيقها على مجموعات البيانات الضخمة والموزعة والمخزنة في الذاكرة. كما يجب أن تمتلك مهارات في اكتشاف الأنماط، والتجريب في تقنيات تحسين الأعمال، والتنبؤ بالسلاسل الزمنية.
تتطلب هذه الشهادة اجتياز ثلاثة اختبارات: النمذجة التنبؤية باستخدام SAS Enterprise Miner 7 أو 13 أو 14؛ والنمذجة التنبؤية المتقدمة من SAS؛ وتحليل النصوص والسلاسل الزمنية والتجريب والتحسين من SAS.
للحصول على شهادة عالم بيانات معتمد من SAS، عليك إتقان شهادتين أخريين في مجال البيانات من SAS. تُعلّمك هاتان الشهادتان كيفية برمجة البيانات وإدارتها وتحسينها، وتحويلها والوصول إليها ومعالجتها، واستخدام أدوات تصور البيانات الشائعة.
بعد إكمال شهادتي محترف البيانات الضخمة ومحترف التحليلات المتقدمة، واللتان تتطلبان 18 دورة وخمسة اختبارات، يمكنك الحصول على شهادة عالم بيانات معتمد من SAS. لقب عالم بيانات.
تُعدّ البيانات ركيزة أساسية لاستراتيجيات الأعمال الحديثة. فنحن نُنشئ ونستهلك كميات هائلة من البيانات بأشكال وتنسيقات متنوعة يوميًا. ويشير تقرير حديث إلى أننا نُنتج أكثر من 2.5 كوينتيليون بايت من البيانات يوميًا، وهذا الرقم في ازدياد مستمر.
هذا يعني أن كل شخص يُنتج حوالي 1.7 ميجابايت من البيانات كل ثانية. وهذا يُبيّن مدى أهمية علم البيانات لفهم هذه البيانات الضخمة والمعقدة.
يُساعدنا علم البيانات على تحويل البيانات المعقدة وغير المنظمة إلى بيانات واضحة ومفيدة، وذلك بفضل متخصصين ذوي مهارات عالية يُطلق عليهم علماء البيانات.
إذا كنت تبحث عن مركز اختبار موثوق به لإجراء اختبار شهادة عالم البيانات، فأنت في المكان الصحيح. تُقدم CBT Proxy خدماتها منذ أكثر من عقد، مُساعدةً متخصصي تكنولوجيا المعلومات على تحقيق أهدافهم في الحصول على الشهادات.
لمعرفة المزيد عن اختبارات عالم البيانات، انقر على زر الدردشة وسيتواصل معك أحد مستشارينا قريبًا.
.jpg&w=640&q=75)
جميع الحقوق محفوظة © 2024.
