أهم 6 مهارات في علوم البيانات يجب على كل مؤسسة أن تستثمرها

مع تزايد الطلب على علماء البيانات، يوفر مجال علوم البيانات مساراً مهنياً مثيراً لكل من الطلاب والمهنيين. ويشعر العديد من الأفراد الذين ليسوا علماء بيانات ولكن لديهم اهتمام كبير بالبيانات وعلوم البيانات بالفضول بشأن المهارات اللازمة للعمل في هذا المجال. وغالبًا ما يتساءلون عن مهارات علوم البيانات المحددة ومهارات البيانات الضخمة المطلوبة.
تهدف هذه المدونة إلى استكشاف المهارات الأساسية لعلوم البيانات التي تُعد بمثابة أساس لعلماء البيانات في مختلف الصناعات. سنقدم لمحة عامة عن مجموعة شاملة من مجموعات المهارات المطلوبة للتفوق في مجال علوم البيانات، مما يضمن وضوحًا أفضل للموضوع.
جدول المحتويات
ما هي الآفاق المحتملة لعلوم البيانات في العقد القادم؟
ما هي المهارات الرئيسية لعلوم البيانات التي يجب على المؤسسات والأفراد إعطاء الأولوية لها في عام 2023؟
ما هي الآفاق المحتملة لعلوم البيانات في العقد القادم؟
من المتوقع أن يستمر النمو الهائل لتطبيقات علم البيانات خلال العقد القادم، مما يشير إلى مستقبل واعد لهذا المجال. وتُعد الزيادة الكبيرة في الطلب على اتخاذ القرارات المستندة إلى البيانات في المؤسسات محركًا مهمًا وراء هذا النمو. ونتيجة لذلك، سيستمر علماء البيانات في لعب دور حاسم في دفع عجلة الابتكار وتشكيل المستقبل من خلال مهاراتهم التحليلية ورؤاهم.
يتسم مستقبل علم البيانات بالتقدم التكنولوجي المستمر، والاعتماد الواسع النطاق في مختلف القطاعات، والاعتراف المتزايد بقيمة النهج القائم على البيانات. ستعتمد الشركات على علماء البيانات لاستخراج رؤى ذات مغزى، مما يتيح اتخاذ قرارات مستنيرة وفتح فرص جديدة للنمو والنجاح.
ما هي مهارات علم البيانات الرئيسية التي يجب على المؤسسات والأفراد إعطاء الأولوية لها في عام 2023؟
1. لغة بايثون
لا تزال لغة البرمجة هذه تحافظ على مكانتها الرئيسية باعتبارها اللغة الأكثر استخدامًا على نطاق واسع بين علماء البيانات. فهي توفر مجموعة واسعة من القدرات، بما في ذلك التنقيب عن البيانات، وتطوير المواقع الإلكترونية، وحتى تشغيل الأنظمة المدمجة. إن المجموعة الواسعة من المكتبات المتاحة للغة بايثون، بما في ذلك تلك المتعلقة بالذكاء الاصطناعي، تجعلها خيارًا جذابًا للغاية للأفراد الذين يتطلعون إلى تعزيز مهاراتهم في علوم البيانات. وبالتالي، تبحث المؤسسات بنشاط عن علماء البيانات الذين يتمتعون بمهارات قوية في لغة بايثون عند التوظيف.
تسلط الإحصاءات الحالية الضوء على أهمية بايثون في علوم البيانات:
تحافظ بايثون باستمرار على مرتبة عالية في مؤشرات شعبية مختلفة للغات البرمجة مثل استطلاع Stack Overflow Developer Survey ومؤشر TIOBE.
اعتماد علوم البيانات: وفقًا لتقرير “سوق علوم البيانات والتعلم الآلي” الصادر عن MarketsandMarkets، يتم اعتماد لغة Python على نطاق واسع في تطبيقات علوم البيانات والتعلم الآلي، مع حصة سوقية كبيرة.
تدرك المؤسسات قيمة مهارات لغة بايثون عند توظيف علماء البيانات، مما يعكس الدور المحوري للغة في مجال علوم البيانات اليوم.
اطلع على الدورات التدريبية:
2. SQL/NoSQL
تلعب كل من قواعد بيانات SQL وقواعد بيانات NoSQL أدوارًا مهمة في تطبيقات علم البيانات، ويعتمد الاختيار على احتياجات المؤسسة والتحديات المحددة وحالات الاستخدام التي يواجهها متخصصو البيانات.
يظل إتقان القدرة على بناء خطوط أنابيب البيانات باستخدام استعلامات SQL وNoSQL مهارة أساسية لعلماء البيانات. يعد التعامل مع البيانات غير المنظمة بتنسيقات مختلفة، مثل النصوص ومقاطع الفيديو والصوت والبيانات البيومترية، مهمة شائعة. تُعد القدرة على كتابة استعلامات قوية واستخدامها داخل منصات إدارة سير العمل أمرًا لا يُقدّر بثمن لفرز وهيكلة واستخراج الرؤى من هذه البيانات. ومن ثم، فإن امتلاك مهارات كتابة الاستعلامات بإتقان يحظى بتقدير كبير في مجال علم البيانات.
في حين أن الإحصائيات المحددة حول استخدام SQL وNoSQL في علم البيانات قد تختلف، فمن الواضح أن كلاهما له حضور كبير
راجع الدورات التدريبية:
3. خبرة التعلم الآلي
يُعد تعلُّم الآلة بمثابة مهارة أساسية لعلماء البيانات الطموحين، ويشكل أساسًا حاسمًا للعمل في هذا المجال. فهو يُمكِّن علماء البيانات من توليد رؤى تنبؤية والتنبؤ بالاتجاهات من خلال الاستفادة من البيانات التاريخية.
في مجال التعلم الآلي، يكتسب علماء البيانات الخبرة في مهارات علوم البيانات الحيوية مثل التنقيب عن البيانات والتحليل الإحصائي والتعرف على الأنماط. تُمكِّنهم هذه المهارات من استخراج أنماط ذات مغزى من البيانات، والكشف عن العلاقات الخفية، واستخلاص رؤى قابلة للتنفيذ من أجل اتخاذ القرارات. وبالتالي، فإن إتقان تقنيات التعلم الآلي أمر ضروري لعلماء البيانات للتفوق في أدوارهم وتحقيق نتائج مؤثرة من خلال الأساليب القائمة على البيانات.
لا يزال تعلُّم الآلة مهارة حاسمة ومطلوبة بشدة بالنسبة لعلماء البيانات، كما تدعم ذلك الإحصاءات الحالية:
فوفقاً لتقرير الوظائف الناشئة لعام 2021 الصادر عن LinkedIn، تعد وظائف مهندسي التعلم الآلي من بين الوظائف الأسرع نمواً، مما يسلط الضوء على الحاجة المتزايدة إلى المهنيين المهرة في هذا المجال.
تشير الأبحاث التي أجراها موقع Businesswire إلى أن سوق التعلم الآلي العالمي سيصل إلى 11.16 مليار دولار خلال الفترة 2020-2024.
اقرأ أيضًا: الأمن السيبراني مقابل علوم البيانات: ما هي أوجه التشابه والاختلاف
4. تصور البيانات
يعد تصور البيانات مهارة لا غنى عنها لعلماء البيانات ولا يزال الطلب عليها مرتفعًا. ولا يمكن إغفال أهميته في تقديم المعلومات بطريقة واضحة وجذابة بصريًا. يعمل تصور البيانات كأداة قوية لإشراك المستخدمين النهائيين بشكل فعال وتسهيل فهم البيانات المعقدة بشكل أفضل.
وتدعم الاتجاهات الحالية ومتطلبات الصناعة أهمية التصور المرئي للبيانات:
تعزيز التواصل: تدرك المؤسسات قيمة تصور البيانات في تسهيل التواصل الفعال. يتيح التمثيل المرئي للبيانات لأصحاب المصلحة فهم الرؤى والاتجاهات بسرعة، مما يؤدي إلى اتخاذ قرارات أكثر استنارة.
نهج يركز على المستخدم: يركز تصور البيانات على معرفة متطلبات المستخدمين النهائيين. ويستخدم علماء البيانات المهرة الرسومات والصور والعناصر التفاعلية لنقل المعلومات، مما يجعلها أكثر سهولة وجاذبية لصناع القرار.
نهج مخصص: لا يتقيد تصور البيانات بنهج واحد وشامل يناسب جميع السيناريوهات. يدرك الممارسون الخبراء في هذا المجال أهمية تخصيص التصورات المرئية لتناسب جماهير وأهداف ومجموعات بيانات محددة. فهم يستفيدون من التقنيات والأدوات ومبادئ التصميم المختلفة لنقل الرسالة المقصودة بفعالية.
الأدوات والتقنيات: تتوفر اليوم مجموعة كبيرة من الأدوات والتقنيات المتقدمة لتصور البيانات، مثل Tableau وD3.js وggplot في R. تمكّن هذه الأدوات علماء البيانات من إنشاء تصورات تفاعلية وديناميكية وجذابة.
لا تزال مهارات تصور البيانات مطلوبة بشدة في مجال علوم البيانات، مدعومة بالإحصائيات الحالية:
فوفقًا لتقرير الوظائف الناشئة لعام 2021 الصادر عن LinkedIn، تُعد وظائف تصور البيانات من بين الوظائف الأسرع نموًا في سوق العمل، مما يشير إلى الأهمية المتزايدة لهذه المهارة.
وقد توصلت دراسة أجرتها شركة IBM إلى أن 59% من المؤسسات تعتقد أن تصور البيانات ضروري لتحسين التواصل واتخاذ القرارات.
اطلع على الدورات التدريبية:
دورات مثل Tableau و Power BI وغيرها.
5. معرفة السحابة
تشهد سوق الحوسبة السحابية العالمية نموًا سريعًا، مما يجعل الحوسبة السحابية مهارة بالغة الأهمية لعلماء البيانات. وتوفر المنصات السحابية الرائدة مثل منصة Google Cloud (GCP) وAWS وMS Azure مجموعة كبيرة من الخدمات التي تدعم علماء البيانات في مجالات مثل معالجة البيانات وتخزينها وتحليلها. من خلال تعلُّم كيفية استخدام هذه المنصات، يمكن لعلماء البيانات توفير الوقت والموارد، كما يمكنهم الوصول إلى أدوات وتقنيات أكثر قوة.
ألقِ نظرة على بعض مزايا استخدام المنصات السحابية لعلوم البيانات:
قابلية التوسع: المنصات السحابية قابلة للتطوير، مما يعني أنه يمكن تكييفها بسهولة لتلبية الاحتياجات المتغيرة لمشاريع علوم البيانات.
مربحة: يمكن أن تكون المنصات السحابية أكثر ربحًا من الحلول المحلية القديمة.
سهولة الاستخدام: المنصات السحابية سهلة الاستخدام، مما يوفر على علماء البيانات الوقت والجهد.
الوصول إلى أدوات قوية: توفر المنصات السحابية إمكانية الوصول إلى مجموعة واسعة من الأدوات والتقنيات القوية التي يمكن أن تساعد علماء البيانات في عملهم.
وقد أصبحت معرفة المنصات السحابية مهارة أساسية في علم البيانات للأفراد والمؤسسات، تدعمها الإحصاءات الحالية:
تتوقع مؤسسة جارتنر أن تصل قيمة سوق الخدمات السحابية العامة في جميع أنحاء العالم إلى 591.8 مليار دولار في عام 2023، مما يُظهر زيادة كبيرة من 490.3 مليار دولار في عام 2022.
وتتوقع شركة Statista أن تصل قيمة سوق الحوسبة السحابية العامة في جميع أنحاء العالم إلى 591.79 مليار دولار أمريكي بحلول عام 2023. يقدم مقدمو الخدمات السحابية العامة مجموعة شاملة من الخدمات، تغطي جوانب مختلفة مثل البرمجيات والإدارة والأمن والعمليات التجارية والمنصات والإعلانات والبنية التحتية.
اطّلع على الدورة التدريبية:
6. البرمجة R
تقدم لغة البرمجة R مجموعة من الميزات المصممة خصيصًا للتحليل الإحصائي وتصور البيانات، مما يجعلها مجموعة مهارات أساسية لعلماء البيانات. بعض المؤشرات الرئيسية التي تدعمها البرمجة R. برمجة R:
التحليل الإحصائي والرسوم البيانية: توفر لغة R أدوات قوية للتحليل الإحصائي، مما يجعلها مناسبة تمامًا لعلماء البيانات الذين يحتاجون إلى إجراء عمليات حسابية معقدة وإنشاء تصورات مفيدة. وتوفر مكتبة الحزم الواسعة الخاصة بها مجموعة واسعة من الأساليب الإحصائية وخوارزميات التعلم الآلي ووظائف معالجة البيانات.
هيكلة البيانات غير المهيكلة: مهارات البرمجة ضرورية لعلماء البيانات للتعامل مع البيانات غير المنظمة بفعالية. يتيح برنامج R لمحترفي البيانات الاستعلام عن البيانات ومعالجتها دون الاعتماد على أدوات أو تطبيقات خارجية، مما يوفر مرونة وتحكم أكبر في مهام معالجة البيانات.
الاكتفاء الذاتي والتلاعب بالبيانات: يكتسب علماء البيانات الذين يتمتعون بمهارات البرمجة، خاصةً في لغة R، اكتفاءً ذاتيًا في التعامل مع البيانات. فهم يمتلكون القدرة على معالجة البيانات وحسابها وتصورها بشكل مستقل، مما يقلل من الاعتماد على أعضاء الفريق الآخرين أو الموارد الخارجية.
البيئة الأكاديمية: تُستخدم برمجية R على نطاق واسع في البيئات الأكاديمية والبحثية، مما يجعلها الخيار المفضل لعلماء البيانات في هذه البيئات. تنبع شعبيتها في الأوساط الأكاديمية من قدراتها الإحصائية الغنية، وملاءمتها لتحليل البيانات، ودعمها لتقنيات النمذجة الإحصائية الكلاسيكية.
وعلى الرغم من أن لغة بايثون هي أيضًا لغة برمجة شائعة في مجتمع علوم البيانات، إلا أن هيمنة لغة R في البيئات الأكاديمية وتركيزها على التحليل الإحصائي يجعلها مجموعة مهارات قيّمة لعلماء البيانات.
لغة البرمجة R الإحصائية الحالية:
صُنفت لغة R ضمن أفضل لغات البرمجة للإحصاء وعلوم البيانات. ذكر موقع Stackoverflow أن الصناعات التي تزور أسئلة R هي الأكثر زيارةً للغة البرمجة R.
في السنوات الأخيرة، برزت لغة البرمجة R كأفضل خيار للتحليل الإحصائي وعلوم البيانات، لتحل محل الحزمة الإحصائية للعلوم الاجتماعية (SPSS) من IBM في العديد من المجالات. دعونا نستكشف لماذا لغة البرمجة R أفضل من SPSS:
على عكس SPSS، فإن لغة R مجانية تمامًا لكل من المؤسسات والطلاب
تتوافق لغة R مع جميع أنظمة التشغيل الرئيسية والبيانات من أنواع ملفات مختلفة
تتيح لغة R إمكانية إجراء أبحاث شفافة وقابلة للتكرار من خلال توفير بيئة برمجة نصية.
يقدم R مجموعة واسعة من المكتبات والحزم المصممة خصيصًا لإنشاء تصورات البيانات.
اطلع على الدورة التدريبية:
بمجرد تحديد المهارات الأساسية لعلوم البيانات لمؤسستك، فإن الخطوة المهمة التالية هي إعطاء الأولوية للاستثمار في برامج التدريب لتطوير هذه المهارات لدى فرقك. وعلى الرغم من وجود العديد من الخيارات المتاحة في السوق، إلا أنه من الضروري اختيار الشريك التعليمي المناسب الذي يمكنه توفير تجربة تعليمية قيّمة وفعالة.
تُعد شركة SPOTO شريكاً تدريبياً مرموقاً وذا سمعة طيبة لشركات مشهورة مثل Microsoft و Cisco و EC-Council و PRINCE2 و CompTIA و SAP و ITIL وغيرها. وبصفتهم شريكاً معتمداً، فإنهم يقدمون مجموعة واسعة من البرامج التعليمية المصممة خصيصاً لتلبية الاحتياجات المتنوعة للمؤسسات.
بالنسبة للشركات التي تتطلع إلى تطوير القوى العاملة لديها في مهارات علوم البيانات الرئيسية، توفر سبوتو العديد من الدورات التدريبية والشهادات التي يمكن أن تزود الأفراد بالمعرفة والخبرة اللازمة في عام 2023. وبفضل وجود خبراء معتمدين في هذا المجال كمدربين، تضمن البرامج التدريبية تعليماً عالي الجودة ورؤى عملية.
هناك طلب كبير على مهارات علوم البيانات، ويمكن أن يؤدي إتقان هذه المهارات إلى فرص عمل مرغوبة وذات أجور عالية في هذا المجال. لذلك، من الضروري اتخاذ قرار مستنير عند التفكير في العمل في مجال علوم البيانات واختيار شركاء التدريب المناسبين.
إن مكانة شركة SPOTO المعتمدة والتزامها بتقديم برامج تدريبية مصممة خصيصاً تجعلها خياراً موثوقاً للمؤسسات التي تسعى إلى تعزيز قدراتها في مجال علم البيانات.