كيف تصبح محللاً للبيانات الضخمة؟

في عصر تهيمن عليه البيانات الضخمة، لا تكفي مجموعة مهارات ومعارف محللي البيانات التقليديين للتعامل مع تعقيدات البيانات الضخمة. لذا، من يتقدم لإنقاذ الموقف؟
محللو البيانات الضخمة هم في جوهرهم محللو بيانات بالمعنى الحقيقي للمصطلح، ولكن لديهم ميزة رئيسية واحدة: على عكس محللي البيانات التقليديين، الذين يعملون بشكل عام مع البيانات المنظمة، يعمل محللو البيانات الضخمة مع البيانات غير المنظمة وشبه المنظمة.
يحتوي هذا الدليل على نظرة عامة كاملة على المسؤوليات الوظيفية، ومجموعة المهارات، والدخل، والمسار الوظيفي لتصبح محلل بيانات كبيرة لمساعدتك على فهم الملف الوظيفي لمحلل البيانات الكبيرة.
ما هو محلل البيانات الضخمة؟
محلل البيانات الضخمة هو الشخص الذي يقوم بجمع وتنظيم وتحليل كميات هائلة من البيانات (المعروفة أيضًا باسم البيانات الضخمة) من أجل العثور على الأنماط والمعلومات المهمة الأخرى. ولكي تعمل كمحلل بيانات ضخمة، ستحتاج إلى معرفة كيفية التنقيب عن البيانات ومراجعة البيانات. لمحللي البيانات الضخمة هدف أساسي واحد: مساعدة الشركات في تحقيق الإمكانات الحقيقية للبيانات الضخمة في التأثير الإيجابي على خيارات الأعمال. يستخدم محللو البيانات الضخمة مجموعة متنوعة من أدوات الأعمال والبيانات الضخمة والتحليلات لتحليل البيانات وفهمها، بما في ذلك Microsoft Excel وMS Office وSAS وTableau وQlikView وHadoop وSpark وMongoDB وCassandra وHive وPig وR وPython وSQL، على سبيل المثال لا الحصر.
مهارات محلل البيانات الضخمة:
غالبًا ما يتمتع محللو البيانات الضخمة، مثلهم مثل محللي الأعمال، بقدرات تقنية كبيرة تكملها معرفة واسعة في المجال. فهم على دراية تامة بالترابطات بين قواعد البيانات ومصادر البيانات العديدة في المؤسسة. فهم يجمعون البيانات باستخدام أدوات وإجراءات قواعد البيانات الحديثة وتعليمات الاستعلام المعقدة. المعرفة حول لغات وأدوات البرمجة المختلفة –
كمحلل بيانات ضخمة، يجب أن تكون على دراية بأفضل أدوات تحليل البيانات ولغات الكمبيوتر، مثل R أو Python أو SAS. لن يتمكن محلل البيانات من العثور على رؤى جديدة مفيدة إلا بعد استخدام إحدى لغات البرمجة النصية. مهارات التنقيب عن البيانات وتدقيق البيانات – مهارات التنقيب عن البيانات وتدقيق البيانات
التنقيب في البيانات وتدقيق البيانات، كما ذكرنا سابقًا، من القدرات الأساسية لأي محلل بيانات. التنقيب في البيانات هو عملية تقييم قواعد البيانات الضخمة الموجودة مسبقًا لتوليد معلومات جديدة، في حين أن تدقيق البيانات هو عملية تحديد البيانات وتحديد تأثير البيانات الضعيفة على أداء المؤسسة وإيراداتها. ونتيجة لذلك، احرص على صقل هذه المهارات. مهارات الاختبار – مهارات الاختبار
سيحتاج محلل البيانات الضخمة إلى قدرات الاختبار لأنه سيجري اختبار A/B بناءً على افتراضات مختلفة تؤثر بشكل مباشر وغير مباشر على مؤشرات الأداء الرئيسية المختلفة. مهارات التواصل – مهارات التواصل –
كما ذُكر سابقاً، يجب أن يكون محلل البيانات الضخمة قادراً على التواصل الفعال وتقديم النتائج التي توصل إليها حتى يتمكن الآخرون من فهمها. ونتيجةً لذلك، يجب أن يتمتعوا بمهارات تواصل كتابية وشفوية ممتازة من أجل التعبير عن رؤيتهم للآخرين وتبسيط الأفكار المعقدة. مهارات التعلم الآلي – مهارات التعلم الآلي
تعلُّم الآلة، مثل المهارات الإحصائية، هو شيء يعمل عليه علماء البيانات بشكل عام، ولكن إذا كنت تعمل في شركة كبيرة، فقد تجد أنك بحاجة إلى معرفة أساليب تعلُّم الآلة مثل Decision Tress وK-Means وما إلى ذلك. مهارات تصور البيانات – مهارات تصور البيانات
هذه واحدة من أهم القدرات التي يجب أن يتمتع بها محلل البيانات. ويُعرف عرض البيانات بأسلوب تصويري أو بياني بتصور البيانات. وهذا يسمح للإدارة بفهم البيانات بسرعة وسهولة. مدى قدرتك على توصيل تصور البيانات إلى الإدارة يحدد مدى نجاحها. المهارات الإحصائية الأساسية – المهارات الإحصائية الأساسية
عادةً ما يتم التعامل مع الجانب الإحصائي من قبل عالم البيانات، ولكن حتى محلل البيانات يجب أن يكون لديه فهم أساسي للإحصاء لأنه يمكن أن يساعدك في اختيار أفضل أسلوب عند التعامل مع مشكلة معينة. التفكير الإبداعي والنقدي – التفكير الإبداعي والنقدي
من أجل استخلاص الاستنتاجات، يجب على محللي البيانات الضخمة دراسة الأرقام والأنماط والبيانات. يستلزم العمل مع البيانات الصعبة مستوى عالٍ من التفكير النقدي، لكن الإبداع والعقل الفضولي لا يقل أهمية عن ذلك. يمكن لمحلل البيانات الذكي أن يقدم نتائج بحثية جذابة قد لا تتوفر لدى الشركات أو المؤسسات الأخرى من خلال النظر إلى الأرقام من خلال عدسة إبداعية. المهارات الرياضية – المهارات الرياضية
لمعالجة البيانات الرقمية، يحتاج محلل البيانات إلى مهارات رياضية متقدمة، خاصةً في مجال الإحصاء. الاهتمام بالتفاصيل – الاهتمام بالتفاصيل
المعلومات دقيقة. للوصول إلى النتائج الصحيحة، يجب على محللي البيانات أن يكونوا يقظين في تحليلهم.
المسؤوليات الوظيفية لمحلل البيانات الضخمة:
دعنا نلقي نظرة على المسؤوليات الأساسية لمحلل البيانات الضخمة الآن بعد أن أصبحت لديك معرفة جيدة بملف وظيفته: جمع البيانات من مجموعة متنوعة من المصادر وتنظيفها وتنظيمها ومعالجتها وتحليلها من أجل استخلاص الرؤى والمعلومات المهمة. العثور على مصادر بيانات جديدة ووضع استراتيجيات لتحسين استخراج البيانات وتحليلها وإعداد التقارير. لتحقيق أهداف الشركة، والعمل بالتنسيق الوثيق مع كل من فريق تكنولوجيا المعلومات وفريق إدارة الأعمال. العمل مع علماء البيانات لإنشاء أدوات تحليلية متطورة. دعم العمليات التجارية اليومية واتخاذ القرارات من خلال تنفيذ مهام التحليل الروتينية. تتبع الاتجاهات والأنماط المترابطة في كميات كبيرة من البيانات. استخدام المنهجيات التحليلية الإحصائية لبحث وتحليل بيانات المستهلكين. تتبع أداء أنظمة التنقيب عن البيانات وحل المشاكل إذا لزم الأمر. إنشاء قواعد بيانات علائقية لجمع البيانات وتحديد مصادرها. لمساعدة فريق الإدارة في عملية اتخاذ القرار، وتقديم النتائج في تقارير (في شكل جدول أو مخطط أو رسم بياني). لاستخراج البيانات من مستودع البيانات، ستحتاج إلى كتابة استعلامات SQL. لتطوير تعريفات البيانات لملفات قواعد البيانات الجديدة أو التغييرات على الملفات الموجودة لغرض التحليل.
راتب محلل البيانات الضخمة
يختلف راتب محلل البيانات الضخمة اعتمادًا على نوع المؤسسة التي تعمل بها، ولكن فيما يلي تقدير عادل للراتب: تتراوح رواتب محللي البيانات الضخمة المبتدئين من 50000 دولار إلى 75000 دولار. يتقاضى محللو البيانات الضخمة من ذوي الخبرة ما بين 65000 دولار و 110000 دولار في السنة.
راتب محلل البيانات الضخمة (في الهند)
يتم تحديد راتب محلل البيانات الضخمة من خلال مجموعة متنوعة من العوامل، بما في ذلك الخلفية التعليمية، ومستوى كفاءة البيانات الضخمة، وسنوات الخبرة، وما إلى ذلك. يتراوح الراتب المبدئي من 5 إلى 6 LPA، مع زيادة الراتب بسرعة مع الخبرة والمهارة. واعتمادًا على الشركة، قد يتقاضى محلل البيانات الضخمة ذو الخبرة ما يصل إلى 25 LPA.
خطوات المضي قدماً كمحلل بيانات كبيرة في حياتك المهنية
في ثلاث خطوات بسيطة، يمكنك أن تبدأ حياتك المهنية كمحلل بيانات كبيرة: الحصول على درجة البكالوريوس في العلوم والتكنولوجيا والهندسة والرياضيات (STEM) – مع الحصول على درجة البكالوريوس في العلوم والتكنولوجيا والهندسة والرياضيات
في حين أن الحصول على درجة البكالوريوس مع التركيز على موضوعات العلوم والتكنولوجيا والهندسة والرياضيات ليس مطلوباً للعمل كمحلل بيانات كبيرة، إلا أن معظم أصحاب العمل يفضلون المتقدمين الذين حصلوا على درجة البكالوريوس مع التخصص في موضوعات العلوم والتكنولوجيا والهندسة والرياضيات. ولأن هذا هو الحد الأدنى من متطلبات الاختيار للوظيفة، يجب عليك التأكد من استيفائه. سوف يعلمك تعلم تخصصات العلوم والتكنولوجيا والهندسة والرياضيات أساسيات علوم البيانات، مثل البرمجة والإحصاء والرياضيات. يمكنك التسجيل في صفوف معينة لإدارة المشاريع وإدارة قواعد البيانات. احصل على وظيفة مبتدئة أو تدريب داخلي في مجال تحليل البيانات –
على الرغم من أنه قد يكون من الصعب العثور على وظيفة في تحليل البيانات بدون خبرة سابقة، إلا أنه يجب أن تبحث دائماً عن فرص عمل. تقدم العديد من المؤسسات أو الشركات برامج تدريب داخلي في تحليل البيانات، والتي يمكن أن تكون طريقة ممتازة لبدء حياتك المهنية. ثم هناك برامج تدريبية داخلية في إدارة البيانات الضخمة، والتحليل الإحصائي، ومجالات أخرى. سيساعدك التسجيل في مثل هذه البرامج على تطوير القدرات اللازمة لتحليل البيانات. وثمة خيار آخر هو البحث عن وظائف كخبير إحصائي أو محلل أعمال مبتدئ/محلل بيانات في مستوى المبتدئين. وغني عن القول أن هذه الوظائف لن تساعدك فقط في تعزيز تعليمك، ولكنها ستوفر لك أيضًا خبرة قيمة. ومع ذلك، ستكون بمثابة نقطة انطلاق إلى وظيفة في مجال البيانات الضخمة. احصل على درجة علمية متقدمة –
حان الوقت للارتقاء بمستواك بعد أن تكتسب بعض الخبرة العملية. ماذا تقصد بذلك؟ بالحصول على درجة الماجستير في علوم البيانات، أو تحليلات البيانات، أو إدارة البيانات الضخمة، على سبيل المثال. ستعزز درجة الماجستير من سيرتك الذاتية وتفتح لك أبواباً لفرص جديدة في أدوار تحليل البيانات عالية المستوى. بطبيعة الحال، إذا كنت حاصلاً على درجة الماجستير أو مؤهل مماثل، ستتحسن حزمة أجورك المحتملة بشكل كبير.
تتويجاً لذلك
سيكون هناك طلب كبير على محللي البيانات في الشركات في جميع أنحاء العالم بحلول عام 2020، وفقاً لتوقعات المنتدى الاقتصادي العالمي. علاوةً على ذلك، يتوقع مكتب إحصاءات العمل الأمريكي (BLS) أن محللي أبحاث السوق، وخاصةً محللي البيانات، سيشهدون زيادة بنسبة 19% في التوظيف بين عامي 2014 و2024.
وهذا أمر غير مفاجئ، نظرًا للنمو السريع للبيانات. ستحتاج الشركات إلى إشراك عدد متزايد من المتخصصين المؤهلين في علوم البيانات لتتناسب مع أهداف أعمالها. بعد كل ما قيل، فإن محللي البيانات الضخمة ينتظرهم مستقبل مشرق.
إذن، ما الذي تنتظره بالضبط؟ لقد قمنا بتغطية كل ما تحتاج إلى معرفته حول الاستعداد للعمل كمحلل بيانات كبيرة. الكرة في ملعبك الآن! لمزيد من المقالات ذات الصلة، يمكنك تصفح موقعنا الإلكتروني للحصول على معلومات إضافية عن البيانات الضخمة.
تُجري الشركة كلاً من ورش العمل التدريبية في الفصول الدراسية بقيادة مدرس وجلسات التدريب المباشر عبر الإنترنت بقيادة مدرس للمتعلمين من جميع أنحاء الولايات المتحدة وحول العالم.
كما نقدم أيضاً تدريباً للشركات لتطوير القوى العاملة في المؤسسات.
التدريب على الشهادات المهنية:
التدريب على إدارة الجودة: الدورات التدريبية لشهادة الحزام الأصفر سداسية سيجما اللينة (LSSYB) دورات تدريبية لشهادة الحزام الأخضر سداسية سيجما اللينة (LSSGB) دورات تدريبية لشهادة الحزام الأسود سداسية سيجما اللينة (LSSBB)
تدريب سكرم: الدورات التدريبية لشهادة CSM (ScrumMaster المعتمد) دورات تدريبية لشهادة CSM (Scrum Master)
التدريب الرشيق: الدورات التدريبية لشهادة محترف معتمد من معهد إدارة المشاريع (PMI-ACP) دورات تدريبية لشهادة محترف معتمد من معهد إدارة المشاريع
تدريب DevOps: دورات تدريبية لشهادة DevOps: دورات تدريبية لشهادة DevOps
تدريب تحليل الأعمال من قبل SPOTO: شهادة ECBA (شهادة الدخول في تحليل الأعمال) دورات تدريبية للحصول على الشهادة دورات تدريبية للحصول على شهادة تحليل الأعمال دورات تدريبية للحصول على شهادة تحليل الأعمال المعتمدة دورات تدريبية للحصول على شهادة تحليل الأعمال المعتمدة دورات تدريبية للحصول على شهادة تحليل الأعمال المعتمدة
تواصل معنا اشترك في قناتنا على يوتيوب
تفضل بزيارتنا على https://cciedump.spoto.net/ar/
يُرجى الاتصال بنا للحصول على مزيد من المعلومات حول دوراتنا التدريبية للشهادات الاحترافية لتسريع حياتك المهنية. أخبرنا بأفكارك في قسم “التعليقات” أدناه.