مقالات

عالم البيانات من هو وماهي أدواره ومسؤولياته و مجالاته الرئيسية

عالم البيانات من هو وماهي أدواره ومسؤولياته و مجالاته الرئيسية

من هو عالم البيانات

عالم البيانات هو متخصص في التحليلات مسؤول عن جمع وتحليل وتفسير البيانات للمساعدة في دفع عملية اتخاذ القرار في المؤسسة. يجمع دور عالم البيانات بين عناصر العديد من الوظائف التقليدية والفنية، بما في ذلك عالم الرياض يات، والعالم، والإحصائي، ومبرمج الكمبيوتر. وهو ينطوي على استخدام تقنيات التحليلات المتقدمة، مثل التعلم الآلي والنمذجة التنبؤية، إلى جانب تطبيق المبادئ العلمية.

كجزء من مبادرات علم البيانات، غالبًا ما يتعين على علماء البيانات العمل مع كميات كبيرة من البيانات لتطوير واختبار الفرضيات، واستنتاج وتحليل أشياء مثل اتجاهات العملاء والسوق، والمخاطر المالية، وتهديدات الأمن السيبراني، وتداول الأسهم، واحتياجات صيانة المعدات والحالات الطبية.

في الشركات، يستخرج علماء البيانات عادةً البيانات للحصول على معلومات يمكن استخدامها للتنبؤ بسلوك العملاء، وتحديد فرص الإيرادات الجديدة، واكتشاف المعاملات الاحتيالية وتلبية احتياجات العمل الأخرى. كما يقومون بأعمال تحليلية قيمة لمقدمي الرعاية الصحية والمؤسسات الأكاديمية والوكالات الحكومية والفرق الرياضية وأنواع أخرى من المنظمات.

الأدوار والمسؤوليات التي تقع على عاتق علماء البيانات

يلعب علماء البيانات الدور الرئيسي في تطبيقات علوم البيانات في المؤسسات. وعادة ما يتم تكليفهم بالعثور على المعلومات التي تمكن من حملات تسويقية أكثر فعالية، وتحسين خدمة العملاء، وإدارة سلسلة التوريد بشكل أقوى، واتخاذ قرارات واستراتيجيات تجارية أفضل بشكل عام. وللقيام بذلك، يقومون بتحليل مجموعات من البيانات الكمية والنوعية، اعتمادًا على احتياجات التطبيقات المحددة.

وقد يُطلب منهم أيضًا استكشاف البيانات دون إعطائهم مشكلة تجارية محددة لحلها. في هذا السيناريو، يحتاج عالم البيانات إلى فهم كل من البيانات والأعمال التجارية بشكل جيد بما يكفي لصياغة الأسئلة، والقيام بعمل التحليل وتقديم رؤى للمديرين التنفيذيين للأعمال التجارية حول التغييرات المحتملة في العمليات التجارية أو المنتجات أو الخدمات.

تتضمن المسؤوليات الأساسية لعالم البيانات الأنشطة التالية:

جمع وإعداد البيانات ذات الصلة لاستخدامها في تطبيقات التحليلات؛
استخدام أنواع مختلفة من أدوات التحليلات للكشف عن الأنماط والاتجاهات والعلاقات في مجموعات البيانات؛
تطوير نماذج إحصائية وتنبؤية لتشغيلها ضد مجموعات البيانات؛ و إنشاء تصورات البيانات ولوحات المعلومات والتقارير للتواصل مع النتائج.
في العديد من المنظمات، يكون علماء البيانات مسؤولين أيضًا عن المساعدة في تحديد وتعزيز أفضل الممارسات لجمع البيانات وإعدادها وتحليلها. بالإضافة إلى ذلك، يطور بعض علماء البيانات تقنيات الذكاء الاصطناعي للاستخدام الداخلي أو من قبل العملاء – على سبيل المثال، أنظمة الذكاء الاصطناعي التحادثية، والروبوتات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي وغيرها من الآلات المستقلة، بما في ذلك المكونات الرئيسية في السيارات ذاتية القيادة.

خصائص عالم البيانات الفعّال

تتضمن الخصائص الشخصية والمهارات الشخصية التي يحتاج إليها علماء البيانات الفضول الفكري والتفكير النقدي والشك الصحي والحدس الجيد والقدرة على حل المشكلات والإبداع. كما تعد القدرة على التعاون مع الآخرين أمرًا بالغ الأهمية. يعمل علماء البيانات عادةً في فريق علم بيانات يضم أيضًا مهندسي بيانات ومحللي بيانات من المستوى الأدنى وغيرهم، وغالبًا ما يتضمن الدور العمل مع فرق عمل مختلفة بشكل منتظم.

يتوقع العديد من أصحاب العمل أن يكون علماء البيانات لديهم من خبراء التواصل الأقوياء الذين يمكنهم استخدام قدرات سرد القصص المتعلقة بالبيانات لتقديم وشرح رؤى البيانات للمديرين التنفيذيين والمديرين والعمال. كما يحتاجون إلى قدرات قيادية وخبرة تجارية للمساعدة في توجيه عمليات اتخاذ القرار القائمة على البيانات في المؤسسة.

التعليم والتدريب والشهادات

تتطلب معظم وظائف علوم البيانات على الأقل درجة البكالوريوس في مجال تقني. ومع ذلك، فإن علماء البيانات لديهم في أغلب الأحيان درجة متقدمة في الإحصاء أو علوم البيانات أو علوم الكمبيوتر أو الرياضيات. في نسخة عام 2021 من استطلاع سنوي حول التعلم الآلي وعلوم البيانات أجرته شركة Kaggle التابعة لشركة Google، قال 47.7٪ من أكثر من 3600 مشارك يعملون كعلماء بيانات إنهم حاصلون على درجة الماجستير، بينما حصل 15٪ آخرون على درجة الدكتوراه.

وبالمقارنة، حصل 30.1٪ على درجة البكالوريوس، وفقًا للاستطلاع. لكن Kaggle، التي تدير مجتمعًا عبر الإنترنت للتعلم الآلي وعلوم البيانات، لاحظت أن نسبة المشاركين الحاصلين على درجات جامعية لم ترتفع إلا في السنوات الأخيرة. وقد يعكس ذلك الطلب القوي على علماء البيانات في المؤسسات.

يمكن لعلماء البيانات المحتملين والخبراء أيضًا الاستفادة من المعسكرات التدريبية والدورات التدريبية عبر الإنترنت التي تقدمها المنصات التعليمية مثل Coursera و Udemy و Kaggle نفسها. بالإضافة إلى ذلك، هناك فرص مختلفة للحصول على الشهادات من خلال الجامعات وبائعي التكنولوجيا ومجموعات الصناعة.

إعادة تدريب المهنيين الذين يعملون في مناصب أو مجالات أخرى ليصبحوا علماء بيانات هو خيار آخر للمؤسسات. قد يشمل ذلك مطوري قواعد البيانات ومبرمجي البرامج، بالإضافة إلى العلماء التقليديين وغيرهم من الخبراء في تخصصات معينة.

عالم البيانات مقابل محلل البيانات

غالبًا ما يتم الخلط بين دور عالم البيانات ودور محلل البيانات. ولكن في حين أن هناك تداخلًا في العديد من مسؤوليات الوظيفة والمهارات المطلوبة، فهناك أيضًا بعض الاختلافات المهمة بين علماء البيانات ومحللي البيانات.

يمكن أن تختلف واجبات محلل البيانات حسب الشركة. بشكل عام، على الرغم من ذلك، ليس لديهم المستوى الكامل من المهارات الفنية التي يحتاجها علماء البيانات، وقد يكونون أيضًا أقل خبرة. لا يزالون يجمعون البيانات ويعالجونها ويحللونها، بالإضافة إلى إنشاء تصورات ولوحات معلومات للإبلاغ عن النتائج؛ كما يقوم بعض محللي البيانات بتصميم وصيانة قواعد البيانات ومخازن البيانات الأخرى المستخدمة في تطبيقات التحليلات.

المجالات الرئيسية لعلم البيانات

تتضمن الجوانب الرئيسية لوظيفة عالم البيانات التخصصات التالية:

إعداد البيانات. الخطوة الأولى في تطبيقات علم البيانات هي جمع وإعداد البيانات التي سيتم تحليلها. إعداد البيانات هو عملية جمع وتطهير وتنظيم وتحويل والتحقق من صحة مجموعات البيانات للتحليل. غالبًا ما يعمل علماء البيانات مع مهندسي البيانات أثناء مرحلة إعداد البيانات.
تحليل البيانات. تحليل البيانات لتحديد الاتجاهات والارتباطات والشذوذ والمعلومات المفيدة الأخرى هو الغرض الرئيسي من مبادرات علم البيانات. بشكل عام، يهدف عمل التحليلات الذي يقوم به علماء البيانات إلى تحسين أداء الأعمال ومساعدة المؤسسات على اكتساب ميزة تنافسية على منافسيها التجاريين.
استخراج البيانات. كجزء من جهود تحليل البيانات، يتضمن هذا العمل على الكشف عن الأنماط والعلاقات في مجموعات البيانات الكبيرة. يتم إجراء تعدين البيانات عادةً من خلال تطبيق خوارزميات متقدمة على البيانات التي يتم تحليلها. ثم يستخدم علماء البيانات النتائج التي تولدها الخوارزميات لإنشاء نماذج تحليلية.
التعلم الآلي. على نحو متزايد، يتم دفع تعدين البيانات والتحليلات من خلال التعلم الآلي، حيث يتم بناء الخوارزميات للتعرف على مجموعات البيانات ثم العثور على المعلومات المطلوبة فيها. علماء البيانات مسؤولون عن تدريب ومراقبة خوارزميات التعلم الآلي حسب الحاجة. التعلم العميق هو شكل أكثر تقدمًا يستخدم الشبكات العصبية الاصطناعية.
النمذجة التنبؤية. يجب أن يكون علماء البيانات أيضًا قادرين على إنشاء نماذج تنبؤية لسيناريوهات الأعمال المختلفة لتحليل النتائج والسلوكيات المحتملة. على سبيل المثال، يمكن بناء النماذج للتنبؤ بكيفية استجابة العملاء المختلفين لعروض التسويق أو لتقييم المؤشرات المحتملة للأمراض.
التحليل الإحصائي. يتضمن عمل علم البيانات أيضًا استخدام تقنيات التحليل الإحصائي لتحليل مجموعات البيانات. التحليل الإحصائي هو جانب أساسي لما يفعله علماء البيانات لاستكشاف البيانات والعثور على الاتجاهات والأنماط الأساسية للتحليل والتفسير.
التصور البياني للبيانات. عادةً ما يتم تنظيم نتائج تطبيقات علم البيانات في مخططات أو أنواع أخرى من تصورات البيانات حتى يتمكن المديرون التنفيذيون والعمال من فهمها بسهولة. في كثير من الحالات، يجمع علماء البيانات بين تصورات متعددة في تقارير أو لوحات معلومات تفاعلية أو قصص بيانات مفصلة.

التحديات التي يواجهها علماء البيانات

على الرغم من أن لديهم ما يعتبر أحد أفضل الوظائف المتاحة، إلا أن علماء البيانات لا يزالون يواجهون بعض التحديات والمضاعفات. إن عمل علم البيانات معقد بشكل عام بسبب طبيعته المتقدمة والكمية الكبيرة من البيانات التي غالبًا ما يتعين تحليلها. أيضًا، نظرًا لأن علماء البيانات لا يُمنحون دائمًا أسئلة تحليلية محددة للإجابة عليها أو توجيهات حول كيفية تركيز أبحاثهم، فقد يكون من الصعب في بعض الأحيان ضمان أن ما يفعلونه يلبي احتياجات العمل.

قد يكون جمع البيانات ذات الصلة لتطبيقات التحليلات أمرًا صعبًا أيضًا، خاصة في المؤسسات التي تحتوي على صوامع بيانات معزولة عن أنظمة تكنولوجيا المعلومات الأخرى. يمكن للبيانات غير الصحيحة أو غير المتسقة أن تحرف نتائج نماذج التحليلات بشكل خاطئ؛ لتجنب ذلك، يلزم إجراء تحليل دقيق للبيانات وتنظيفها مسبقًا لتحديد مشكلات جودة البيانات وإصلاحها.

إن تحديد التحيزات ومعالجتها في تطبيقات علوم البيانات يمثل تحديًا كبيرًا آخر، سواء في البيانات التي يتم تحليلها أو في الخوارزميات والنماذج التحليلية. كما أن صيانة النماذج وضمان تحديثها عند تغير مجموعات البيانات أو متطلبات العمل قد يكون أمرًا إشكاليًا. وقد يكون التعامل مع أحمال العمل التحليلية أمرًا صعبًا إذا لم تستثمر الشركات في فريق كامل لعلوم البيانات.

المصدر
techtarget

مقالات ذات صلة

اترك تعليقاً

لن يتم نشر عنوان بريدك الإلكتروني. الحقول الإلزامية مشار إليها بـ *

زر الذهاب إلى الأعلى