أهم مهارات علوم البيانات الرائجة التي ستحتاجها في عام 2023

يشمل المصطلح الشامل "تكنولوجيا الحقائق" العديد من التخصصات، وتحليلات الحقائق، واستخراج الحقائق، والذكاء الاصطناعي، واكتساب المعرفة الآلية، والدراسة العميقة، والمجالات ذات الصلة. يفخر علم البيانات بأنه أحد الصناعات التي تشهد أسرع زيادة في القدرة على الدخل والإمكانيات المهنية. غالبًا ما تتضمن مجموعة المواهب المطلوبة من علماء المعلومات الحصول على سجلات ضخمة بشكل غير متوقع بسبب منحنى الدراسة الحاد المتعلق بهذا المجال. بالإضافة إلى ذلك، يحتاج علماء السجلات إلى قدرات تبادل لفظي وشخصي قوية وإتقان لغات البرمجة والحسابات الإحصائية.

منشور ذو صلة: دور علوم البيانات في التكنولوجيا المالية

إن الدعوة إلى الأشخاص المهرة في عملية صنع القرار المستندة إلى المعلومات آخذة في الارتفاع. تشير التوقعات إلى طفرة بنسبة 15% في وظائف تكنولوجيا الإحصاء، مع إضافة متوقعة لـ 110.000 وظيفة جديدة لصانعي الاختيار المعتمدين على الإحصائيات بحلول عام 2020. واستنادًا إلى تقييمنا للمواهب في جميع أنحاء العالم، فإن القدرات الأكثر طلبًا في مجال تكنولوجيا المعلومات -كيف يشمل الحساب، والإحصاء، واكتساب المعرفة بالجهاز لإدارة الحقائق، والبرمجة الإحصائية، وتصور الحقائق.

تتجه المؤسسات إلى الحقائق والمعرفة العلمية في مشهد المؤسسات المعاصر للعديد من الوظائف، مما يعزز تحسين المنتج، ويعزز الاحتفاظ بالمستفيدين، ويكشف عن آفاق عمل جديدة. يعد هذا الاعتماد المتزايد على المعرفة التكنولوجية للمعلومات أمرًا بالغ الأهمية بالنسبة للوكالات للحفاظ على الجانب التنافسي في الصناعات الخاصة بها وتضخيمه والحفاظ عليه.

سواء كنت تسعى إلى تحسين كفاءتك في لغة Python أو كنت قد بدأت للتو في استكشاف علم الإحصاء، فلدينا مصادر شاملة لمساعدتك في رحلتك.

تعد دورة علوم البيانات طريقًا منظمًا لتنمية المهارات الأساسية لمهنة ناجحة. عادةً ما توفر منشورات علم البيانات منهجًا يغطي المفاهيم والأدوات والتقنيات الأساسية المستخدمة داخل المجال. يضمن هذا الشكل أن يقوم الأشخاص عديمي الخبرة ببناء أساس ثابت.

من هو عالم البيانات؟

علماء البيانات هم خبراء تحليليون يستغلون قوة ويتابعون معرفتهم في علوم البيانات للوصول إلى الأنماط والتعامل مع السجلات بفعالية. إنهم بارعون في حل تحديات الأعمال المعقدة من خلال الاستفادة من معرفتهم الصناعية، وفهمهم للسياق، وجرعة مفيدة من الشك الأقرب إلى الافتراضات المثبتة.

اقرأ أيضًا: ما الذي يمكن تعلمه عن الأعمال من إد شيران؟

أهم المهارات التي يجب أن يتمتع بها علماء البيانات:

يحتاج علماء البيانات إلى مزيج من الكفاءات الواقعية وقدرات المؤسسة الأساسية. أدناه، سوف تكتشف قائمة بأعلى 30 قدرة حاسمة للإنجاز في علوم المعلومات في عام 2023. ويمكن تقسيم الكفاءات المطلوبة لتصبح عالم بيانات إلى هذه الفئات: مهارات علوم البيانات الأساسية، ومهارات علوم البيانات الفنية، ومهارات البرمجة للبيانات العلوم ومهارات الأعمال أو المجال.

الجبر الخطي: قد يبدو الجبر الخطي وكأنه موضوع رياضي معقد. ومع ذلك، فهو يغير قواعد اللعبة فعليًا في عالم الحقائق والمعرفة التكنولوجية والتعلم الآلي. إنه مثل بطل الرياضيات الخارق الذي يتعرف عليه النظام. معظم تلك الآلات الفاخرة تتعرف على الموضات؟ يمكنك اعتبارهم يتحدثون لغة المصفوفات. وحتى مجموعات البيانات تتنكر بانتظام في هيئة مصفوفات، مما يجعل الجبر الخطي موهبة أساسية.

الإحصائيات: غالبًا ما تظهر الإحصائيات على أنها مخيفة، مثل تكنولوجيا السجلات التي استخدمها شيرلوك هولمز. إنهم المحققون الذين يساعدوننا في العثور على الأنماط المخفية في البيانات وتحويلها إلى رؤى قابلة للتنفيذ. يعتمد علماء البيانات على السجلات للحصول على الحقائق وفحصها وتحليلها واستخلاص استنتاجات مهمة من الحقائق. إنه اسم اللعبة التي تكمن وراء الموضات الرياضية القابلة للقياس الكمي والتي تحمل الوضوح للمتغيرات المعقدة.

مايكروسوفت إكسل: الآن، دعونا نتحدث عن مايكروسوفت إكسل. إنه بمثابة الصاحب الموثوق به في رحلة علم المعلومات. يقوم برنامج Excel بتحويل الحقائق الفوضوية وغير المنظمة إلى تخطيط أنيق ومفهوم. إنها أداة الانتقال إلى معالجة البيانات، مما يسمح لك بتعديل نتائج البيانات وتصفيتها وكتابتها ودمجها ودمجها بسرعة. يمكنك أيضًا إنشاء جداول ومخططات محورية، وهي تأتي مع ميزة مميزة تُعرف باسم Visual Basic for Applications (VBA) للحصول على بعض السحر الرائع.

صنع القرار: في عالم تكنولوجيا الإحصاء، تعد معرفة تأثير الاختيارات على النتائج أمرًا بالغ الأهمية. فكر في الأمر وكأن لديك بوصلة توجهك. يجمع علماء البيانات بين قدراتهم وأساتذة الآلات للتنقل في هذه التضاريس المعقدة، باستخدام معرفتهم لاتخاذ قرارات مستنيرة يمكن أن تحل محل اللعبة.

أساسيات علم البيانات: تذكر الأساسيات؛ قد تكون أساس سجلاتك ورحلة المعرفة التكنولوجية. تريد أن تكون على دراية جيدة بعلم السجلات والتعرف على الأجهزة وأساسيات الذكاء الاصطناعي. ومن المهم فهم الاختلافات بين التعلم العميق والتعلم الآلي - فهما يشبهان أبناء العمومة في عائلة المعرفة التكنولوجية الإحصائية.

اقرأ أيضًا: استراتيجيات ونصائح الرهان على لعبة الكريكيت

مهارات علوم البيانات الفنية:

التعلم الآلي: تعتمد تكنولوجيا البيانات بشكل كبير على اكتساب الأدوات المعرفة لنمذجة البيانات واستخلاص الرؤى منها باستخدام خوارزميات مثل Random Forests وK-nearest Neighbors وNive Bayes وRegression Models.

الشبكات العصبية: يمكن للشبكات العصبية، المستوحاة من عمل الدماغ، تحليل واكتشاف الأنماط المخفية في المعلومات مع تحسين أدائها الإجمالي باستمرار بمرور الوقت.

Hadoop: يسمح Apache Hadoop، وهو إطار عمل مفتوح المصدر، بالتخزين والمعالجة الفعالة لمجموعات البيانات الكبيرة عن طريق توزيع عبء العمل عبر أجهزة كمبيوتر متعددة.

الحوسبة السحابية: يقوم علماء البيانات بتسخير قوة الأنظمة الأساسية مثل Google Cloud وAWS وAzure للتعامل مع عمليات السجلات واسعة النطاق باستخدام معدات ولغات وهياكل قواعد بيانات متنوعة.

الأدوات البرمجية: تعتبر الأدوات ذات الأغراض العامة مثل Pandas وNumPy in Python ضرورية لمعالجة السجلات، حتى عندما تساعد التطبيقات المتخصصة مثل OpenCV في رؤية الكمبيوتر في الوقت الفعلي.

التعلم العميق: الدراسة العميقة، وهي مجموعة فرعية من علم الحقائق، تعمل على تسريع الالتزامات بما في ذلك تحليل السجلات وتفسيرها، وجني الثمار لعلماء البيانات الذين يتعاملون مع كميات كبيرة من السجلات.

إدارة قواعد البيانات: تساعد أنظمة إدارة المعرفة على حفظ واسترجاع الحقائق بشكل فعال، مما يساعد على تعاون المؤسسة الإحصائية والفريق.

صراع البيانات: يعالج علماء البيانات مشاكل البيانات من خلال إعادة صياغة المعلومات غير المنظمة ورسم خرائط لها في تخطيط قابل للاستخدام، مما يؤدي إلى تبسيط نظام التحليل.

الرياضيات: تدعم المعلومات الرياضية الأدوات التي تكتسب المعرفة بالخوارزميات، وتحليل السجلات، واكتشاف الإدراك، مما يجعلها مهارة مهمة لعلماء السجلات.

التحليل الإحصائي: يجب أن يكون علماء البيانات على دراية جيدة بالسجلات، والتي تتضمن البيانات الوصفية، والتوزيعات العشوائية، وأخذ العينات، والسكان، واختبار الفرضيات، قبل الخوض في نماذج التعلم الآلي.

البيانات الضخمة: يتطلب التعامل مع مجموعات البيانات الكبيرة أو الراسخة أو غير المنظمة، والتي يطلق عليها بانتظام "البيانات الضخمة"، معدات مثل Spark وHadoop للتحكم في السجلات ومعالجتها بشكل صحيح.

تصور البيانات: يتم إعداد تصور البيانات لتقديم السجلات بشكل مرئي لحمل الرسائل وتسليط الضوء على نتائج التقييم. إنه يعزز المعرفة ورؤى القدرة الشهيرة. تتضمن تصورات الحقائق القياسية في المعرفة التكنولوجية الإحصائية المخططات الشريطية، والرسوم البيانية، والمخططات الدائرية.

ذكاء الأعمال: إن كونك عالم بيانات لا يمثل دائمًا موهبة تقنية؛ يتعلق الأمر أيضًا بالدراية الفنية في سياق المؤسسة التجارية. تعتمد الشركات على المعلومات لتعزيز تقنياتها وتعزيز الربحية والتوسع. لذا، فإن امتلاك المعرفة التجارية أمر ضروري لعالم المعلومات.

تحليل البيانات الاستكشافية (EDA): EDA هي طريقة لتقييم السجلات تستخدم أدوات مرئية لاكتشاف الاتجاهات والأنماط والرؤى. ويستخدم الملخصات الإحصائية والتمثيلات الرسومية للتحقق من الافتراضات وفهم الحقائق بشكل أفضل.

اقرأ أيضًا: توظيف أفضل مواهب البرمجة والاحتفاظ بها مع Mercer | اختبار ترميز ميتل

مهارات البرمجة لعلوم البيانات:

بايثون: بايثون هي لغة برمجة مرنة ومطلوبة للغاية داخل عالم التكنولوجيا، خاصة فيما يتعلق بالمعرفة التكنولوجية للبيانات. إنها اللغة المشتركة لإنشاء الأجهزة ودراسة النماذج والتعامل مع البيانات وتبسيط المهام مثل مقدمة تقرير DAG. بفضل تركيبها الصادق، تعمل لغة Python على تمكين علماء الإحصاء من إجراء تحليل قوي للمعلومات.

Flask: Flask، إطار عمل إنترنت قائم على Python، يعمل على تبسيط عملية تحسين حزم الشبكة والواجهة الخلفية. فهو يمنح المطورين إدارة كاملة للوصول إلى الإحصائيات ويستفيد من أدوات مثل Werkzeug وJinja لتحقيق المرونة والكفاءة.

SQL وتخزين البيانات: يحتاج علماء البيانات إلى أن يكونوا موهوبين في لغة SQL، لأنها ضرورية لمعالجة الحقائق، وظهور خطوط الأنابيب، واستخراج الإحصائيات من قواعد البيانات. تلعب SQL دورًا محوريًا في تعليمات السجلات ونطاقات النمذجة.

Apache Spark: يعد Apache Spark، وهو محرك معالجة موزع مفتوح المصدر، أداة سهلة الاستخدام للتعامل مع أعباء عمل الحقائق الضخمة. من خلال التخزين المؤقت للذاكرة والتنفيذ الأمثل للأسئلة، يضمن Spark نتائج سريعة أثناء الاستعلام عن مجموعات بيانات رائعة، مما يجعله مثاليًا لمهام معالجة الإحصائيات المهمة.

خاتمة:

لقد مهد النمو السريع لهذا العصر الطريق لفرص مهمة كبيرة في مؤسسة التكنولوجيا المتطورة باستمرار. في هذا العالم سريع الخطى، أصبح التعامل مع الإحصائيات أمرًا صعبًا. يلعب علماء البيانات دورًا حاسمًا في المؤسسات والشركات من خلال تسخير الأصول الإحصائية الكبيرة، والتي غالبًا ما تكون مليارات من العوامل الإحصائية، لصياغة خطط واستراتيجيات فعالة. إذا كنت ترغب في بناء مهنة في علم الحقائق، فتذكر التسجيل في دورة علوم البيانات التي تساعدك في تجميع المعرفة والمهارات المطلوبة للوقوف في سوق العمليات التنافسية.