كيفية تحسين مهارات علوم البيانات – سبوتو

علم البيانات عبارة عن مجموعة من الخوارزميات والأدوات ومبادئ التعلم الآلي المختلفة التي تعمل في انسجام تام لاستخراج الأنماط الخفية من البيانات الخام. يتطلب مجموعة متنوعة من المهارات ويتطلب معرفة من جوانب الرياضيات والعلوم والاتصالات والأعمال. ومن خلال صقل مجموعة متنوعة من المهارات، يكتسب علماء البيانات القدرة على تحليل الأرقام والتأثير على القرارات.
ويكمن الهدف الأساسي لعلماء البيانات في سد الفجوة بين الأرقام والأفعال من خلال استخدام المعلومات للتأثير على القرارات في العالم الحقيقي. ويتطلب ذلك مهارات تواصل ممتازة إلى جانب فهم الآثار المترتبة على تحليلاتهم وتوصياتهم للشركات.
لا تقتصر مهارات علم البيانات على البيانات والإحصائيات والأدوات المحددة مسبقًا، بل تتعدى ذلك إلى تبسيط المعلومات للأشخاص بطريقة يمكن استخدامها في فعالية اتخاذ القرارات.
علاوةً على ذلك، قد يكون عالم البيانات مناسبًا لمجموعة واسعة من الأدوار ويتضمن مجموعة متنوعة من المناصب التي تتطلب مجموعات مختلفة من المهارات بناءً على الصناعة.
دعونا نلقي نظرة على المهارات التقنية وغير التقنية التي يمكن أن تساعد في تحسين مهاراتك في علم البيانات.
المهارات غير التقنية المطلوبة من قبل علماء البيانات
فيما يلي بعض المهارات غير التقنية التي يجب أن يمتلكها عالم البيانات والتي غالبًا ما يتم تجاهلها ولكنها تلعب دورًا مهمًا في تطبيق المهارات التقنية المناسبة للوظيفة.
أهم المهارات التي يجب أن يمتلكها عالم البيانات هي الفهم والتواصل. فلغة البيانات ليست مفهومة من قبل الجميع، لذا من الضروري أن يمتلك علماء البيانات مهارة توصيل النتائج التقنية بطريقة مبسطة إلى زملائهم غير التقنيين أو الإدارة العليا في اجتماعات مجلس الإدارة.
سرد قصة مع البيانات التي تعطي رسالة مقنعة للمتفرجين.
على الرغم من أن تنظيف البيانات ومعالجتها وتحليلها ومعالجتها وتحليلها هي خطوات مهمة في علم البيانات، إلا أنها لا تحمل الكثير من القيمة دون التواصل الفعال. ثم يقود فن التصور عالم البيانات إلى صياغة قصة مؤثرة من البيانات. فالبشر بطبيعتهم يفهمون ويتأثرون بالمرئيات أكثر من الأرقام، لذا، فإن تقديم جزء من المعلومات بشكل إبداعي وتوصيلها بشكل أكبر له أهمية مطلقة وبطريقة يفهمها الجمهور.
يُنظر إلى علماء البيانات كمصادر عميقة لتحليل البيانات والتنبؤات. على عكس ما سبق، فإن علماء البيانات مطلوبون في كل الصناعات تقريبًا، ومع تزايد كمية البيانات المتزايدة، تزداد تطبيقاتها أيضًا بشكل كبير.
تختلف كل صناعة عن الأخرى ولها أهداف متنوعة ومجموعات بيانات فريدة من نوعها. من أجل تطبيق مهارات علم البيانات بدقة في صناعة معينة، يحتاج عالم البيانات إلى فهم واضح لوظائف الأعمال ويجب أن يمتلك القدرة على تفسير الآثار المترتبة على الأعمال التجارية لرؤى البيانات الخاصة بهم. بعض الصناعات لديها مفردات ومصطلحات فريدة من نوعها تحتاج إلى دراستها من قبل عالم البيانات أولاً لعرض البيانات بطريقة قابلة للاستخدام. على الرغم من أن المقاييس مثل الإيرادات والتكاليف شائعة في جميع الصناعات، إلا أن هناك بعض مؤشرات الأداء الرئيسية المحددة (مؤشرات الأداء الرئيسية) الخاصة بالصناعة. وبدون فهم شامل للصناعة وأهدافها الفريدة وقيودها سيكون من المستحيل تقريبًا الحصول على الرؤى الصحيحة وتقديم توصيات مفيدة للإدارة.
وبالنظر إلى حقيقة أن عالم البيانات لديه مسمى وظيفي محدد مسبقًا وأدوار ومجموعة من المسؤوليات، يجب أيضًا إضافة أنه يجب أن يكون لديه فهم عميق للصناعة المعنية لأن مهام عالم البيانات تختلف بشكل كبير اعتمادًا على الصناعة.
علماء البيانات هم حلالو المشاكل في نهاية المطاف. وبفضل مهارات حل المشكلات المستندة إلى البيانات، فإنهم يتفوقون في عرض المشكلات بطريقة تحفز على اتخاذ القرارات. بمساعدة نهج منظم في تأطير وتحديد مجالات المشكلة، يساعد علماء البيانات في تبسيط وتسريع عملية اتخاذ القرار.
إن التوقع الأساسي من عالم البيانات هو معرفة كيفية التعامل مع مجال المشكلة بشكل منتج. من خلال رؤية خبير البيانات، يكون من الأسهل تحديد خصائص الموقف والاستفادة بذكاء من المجالات التي يجب التحقيق فيها للحصول على الإجابة المطلوبة. بالإضافة إلى ذلك، يُعتبرون على دراية بأساليب علم البيانات التي يجب تطبيقها على مشاكل محددة. وبصرف النظر عن فهم التعلم الآلي والإحصائيات، يجب على المرء أن يعرف كيفية دمج المعلومات المتاحة مع أهداف العمل أثناء تحديد طرق حل المشاكل.
لا يمكن للمرء أن يتوقع مشاكل علم البيانات ولا يوجد حل كامل لكل مشكلة. من المحتمل أن يغرق صانعو القرار في الخيارات التي يجب استكشافها. وهنا يأتي دور عالم البيانات الذي يمكنه قياس المسار الصحيح على الأرجح وإدارة التقدم أيضًا. علم البيانات هو عبارة عن مجموعة من التقنيات مثل Six Sigma التي تمكّن علماء البيانات من حل مشاكل علم البيانات في العالم الحقيقي بطريقة منظمة.
المهارات التقنية التي يتطلبها عالم البيانات
المهارات التقنية هي ما يميز علماء البيانات. وتشمل هذه المهارات المعرفة بالأدوات المتخصصة ولغات البرمجة التي تستخدمها شركات معينة، ومع ذلك، هناك قائمة بالمهارات التقنية التي يجب أن يمتلكها كل عالم بيانات بشكل مثالي. عادةً ما يستخدم علماء البيانات التنقيب عن البيانات والتعلم الآلي والذكاء الاصطناعي مع لغات برمجة معينة لتطبيق أدوات تحليل البيانات المختلفة. وبالإضافة إلى ذلك، يجب أن يكون لديهم أيضًا فهم موجز لمبادئ هندسة البرمجيات من أجل دمج الأدوات ولغات البرمجة المختلفة التي سيحتاجون إلى استخدامها.
ربما تكون المسؤولية الرئيسية لعالم البيانات هي جعل البيانات قابلة للعرض قدر الإمكان للمستخدمين للحصول على رؤى أفضل للبيانات الخام واستخلاص المعلومات المطلوبة منها. تعتبر التصورات مهمة في المقام الأول لأنها توجه عملية التفكير لدى الأشخاص الذين يشاهدونها لإجراء المزيد من التحليل. كما أنها تُستخدم لإنشاء قصص بيانات مؤثرة تنقل مجموعة كاملة من المعلومات في شكل منهجي بحيث يتمكن الجمهور من استخلاص المعاني منها واكتشاف مجالات المشاكل من أجل اقتراح الحلول.
وبدون أدوات تصور البيانات، سيكون من المستحيل عمليًا تنفيذ التغيير أو معالجة المشاكل المطلوبة. اليوم، هناك العديد من أدوات تصور البيانات للاختيار من بينها. في معظم لغات البرمجة، ستجد مكتبات تمكّن من تصور البيانات. في JavaScript، يمكن تصور البيانات باستخدام مكتبة التصور D3.js، وتستخدم Python Matplotlibnand pandas بينما تقدم R العديد من أدوات تصور البيانات بما في ذلك ggplot2.nTableau هي المنصة الأكثر شيوعًا والأكثر شيوعًا والتي تقدم خيارات مذهلة لتصور البيانات التي تستخرج البيانات من العديد من المصادر المختلفة.
غالبًا ما تأتي البيانات من مجموعة متنوعة من المصادر وتحتاج إلى إعادة تشكيلها لتتمكن من الحصول على رؤى معلوماتية مفيدة. من المهم جعل البيانات خالية من العيوب مثل التنسيق غير المتناسق والقيم المفقودة وما إلى ذلك. يتيح لك تشبيك البيانات جعل البيانات في مستوى موحد يمكن معالجتها بسهولة. من الواضح أنه لكي يتمكن عالم البيانات من استخدام البيانات على أفضل وجه، من المهم أن يمتلك المعرفة اللازمة لتنظيم البيانات النظيفة من البيانات الخام التي لا يمكن معالجتها.
يتعامل علماء البيانات مع البيانات الخام التي تأتي من مصادر متنوعة وبتنسيقات مختلفة. هذه البيانات مليئة بالأخطاء الإملائية والتكرارات والمعلومات الخاطئة والتنسيقات غير الصحيحة التي يمكن أن تضلل نتائجك. ولعرض البيانات بشكل صحيح، من المهم استخراج البيانات وتنظيفها وتحليلها وتصورها. فيما يلي ست أدوات مستخدمة على نطاق واسع يوصى بها بشدة لعلماء البيانات:
على الرغم من وجود العديد من الاختبارات الإحصائية المؤتمتة المضمنة في البرامج، إلا أن عالم البيانات يحتاج إلى امتلاك حس إحصائي عقلاني لتطبيق الاختبار الأكثر ملاءمة لإجراء تفسيرات موجهة نحو النتائج. تساعد المعرفة المتينة بالجبر الخطي وحساب التفاضل والتكامل متعدد المتغيرات علماء البيانات في بناء إجراءات التحليل الروتينية حسب الحاجة.
من المتوقع أن يفهم علماء البيانات الانحدار الخطي والعلاقات الأسية والحسابية مع معرفة كيفية استخدام التقنيات المعقدة مثل الشبكات العصبية. يتم تنفيذ معظم الوظائف الإحصائية بواسطة أجهزة الكمبيوتر في دقائق، ومع ذلك، فإن فهم الأساسيات أمر ضروري لاستخراج الإمكانات الكاملة. تكمن المهمة الرئيسية لعلماء البيانات في استخلاص المخرجات المطلوبة من أجهزة الكمبيوتر ويمكن القيام بذلك من خلال طرح الأسئلة الصحيحة وتعلم كيفية جعل أجهزة الكمبيوتر تجيب عليها. يعتمد علم الحاسوب من نواحٍ عديدة على الرياضيات، وبالتالي يحتاج علماء البيانات إلى فهم واضح للوظائف الرياضية ليتمكنوا من كتابة الأكواد بكفاءة لجعل أجهزة الكمبيوتر تقوم بعملها على أكمل وجه.
الذكاء الاصطناعي هو الموضوع الأكثر شيوعًا اليوم. فهو يعمل على تمكين الآلات من خلال توفير الذكاء بالمعنى الحقيقي لتقليل التدخل اليدوي إلى أقصى حد. يعمل تعلّم الآلة على خوارزميات مؤتمتة للحصول على القواعد وتحليل البيانات، ويُستخدم إلى حد كبير في تحسينات محرك البحث، والتنقيب عن البيانات، والتشخيص الطبي، وتحليل السوق والعديد من المجالات الأخرى. يلعب فهم مفاهيم الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي دورًا حيويًا في تعلم احتياجات الصناعة، وبالتالي فهي في طليعة مهارات علم البيانات التي يجب أن يمتلكها عالم البيانات.
قبل وجود أي من أدوات تحليل البيانات الحديثة، كان برنامج MS-Excel موجودًا قبل وجود أي من أدوات تحليل البيانات الحديثة، وربما كان هذا البرنامج هو الأقدم والأكثر شيوعًا.
على الرغم من أن هناك الآن خيارات متعددة لتحل محل MS-Excel، إلا أنه ثبت أنNExcel يقدم بعض المزايا المدهشة حقًا مقارنةً بغيره. فهو يسمح لك بتسمية وإنشاء نطاقات، وفرز/تصفية/إدارة البيانات، وإنشاء مخططات محورية، وتنظيف البيانات، والبحث عن بيانات معينة من بين ملايين السجلات. لذا، على الرغم من أنك قد تشعر أن برنامج MS-Excel قد عفا عليه الزمن، دعني أخبرك أنه ليس كذلك على الإطلاق، فالأشخاص غير التقنيين ما زالوا يفضلون استخدام Excel كمصدر وحيد لتخزين البيانات وإدارتها. من الشروط المسبقة المهمة لعلماء البيانات أن يكون لديهم فهم متعمق لمايكروسوفت إكسل ليتمكنوا من الاتصال بمصدر البيانات واختيار البيانات بكفاءة بالتنسيق المطلوب.
هناك طلب كبير على علماء البيانات مع تزايد كميات البيانات المتزايدة كل ثانية، ويشكل مسارًا مهنيًا مغريًا للأشخاص الذين يحبون العمل مع البيانات. من المهم أن تطور نفسك بمجموعات المهارات اللازمة لضمان عدم خسارتك السباق. لست مضطرًا للبحث أكثر من ذلك. تقدم SPOTO مجموعة واسعة من الدورات التدريبية لتمكينك من الارتقاء بمسارك المهني الآن. مع SPOTO، ستتمكن من التعلم على أيدي متخصصين ذوي خبرة عالية في هذا المجال وتأمين إضافة واعدة إلى ملفك الشخصي لفتح العديد من الفرص الوظيفية بأسعار معقولة جدًا.
SPOTO هي شركة معترف بها عالمياً تقدم مجموعة واسعة من الخدمات الاحترافية المصممة لتلبية الاحتياجات المتنوعة للمؤسسات في جميع أنحاء العالم. نحن متخصصون في التدريب التقني والتدريب على الأعمال، وتطوير تكنولوجيا المعلومات وحلول البرمجيات، وخدمات اللغات الأجنبية، والتعلم الرقمي، وتوفير الموارد والتوظيف، والاستشارات. يتجلى التزامنا الثابت بالتميز من خلال شهادات الأيزو 9001 و27001 وCMMIDEV/3، التي تؤكد على معاييرنا الاستثنائية. وبفضل سجلنا الحافل بالنجاحات الذي يمتد لأكثر من عقدين من الزمن، فقد قدمنا خدماتنا بفعالية لأكثر من 4000 مؤسسة في جميع أنحاء العالم.