ما هي المهنة التي وصفتها جامعة هارفارد بأنها “أكثر الوظائف طلبًا في القرن الحادي والعشرين”؟ نعم… إنها وظيفة عالم البيانات.
عالم البيانات قد يبدو غامضًا للكثيرين. فما هو بالضبط دور عالم البيانات، وماذا يقوم به عمليًا كل يوم؟
يوفر هذا المقال تعريفًا لعلم البيانات ومناقشة تهدف إلى توضيح دور عالم البيانات وغرضه، بالإضافة إلى المهارات النموذجية، والمؤهلات، والتعليم، والخبرة، والمسؤوليات. هذا التعريف مرن بعض الشيء نظرًا لعدم وجود تعريف موحد لدور عالم البيانات، ولأن الخبرة المثالية ومجموعة المهارات المطلوبة نادرة في شخص واحد.
قد يزداد التعقيد بسبب وجود أدوار أخرى يُعتقد أحيانًا أنها مشابهة، لكنها غالبًا مختلفة تمامًا، مثل محلل البيانات، مهندس البيانات، وغيرها.
يوضح المخطط التالي بعض التخصصات الشائعة التي قد يعتمد عليها عالم البيانات. مستوى خبرة ومعرفة عالم البيانات في كل منها يختلف عادةً على مقياس يبدأ من المبتدئ، مرورًا بالمتمرس، وصولًا إلى الخبير، في أفضل الحالات.
بينما تُعد هذه التخصصات ومجالات الخبرة الأخرى (غير موضحة هنا) جزءًا من خصائص دور عالم البيانات، يمكن اعتبار أساس عالم البيانات مبنيًا على أربعة أعمدة رئيسية، ومن هذه الأعمدة يمكن اشتقاق مجالات خبرة أكثر تحديدًا.
دعونا نناقشها الآن.
أعمدة خبرة علم البيانات
على الرغم من أن علماء البيانات غالبًا ما يأتون من خلفيات تعليمية وخبرات عملية متنوعة، يجب أن يكون معظمهم قويًا في، أو في أفضل الحالات خبيرًا في، أربع مجالات أساسية، وبدون ترتيب معين للأولوية أو الأهمية، هذه الأعمدة هي:
- الخبرة القطاعية / المجال المهني
- الرياضيات (تشمل الإحصاء والاحتمالات)
- علوم الحاسوب (مثل هندسة البرمجيات وبنية البيانات)
- الاتصال الفعال (كتابي وشفوي)
هناك مهارات وخبرات أخرى مرغوبة للغاية أيضًا، لكن هذه الأربعة تعد الأعمدة الأساسية، وسيتم الإشارة إليها كـ أعمدة عالم البيانات لبقية المقال.
في الواقع، غالبًا ما يكون الشخص قويًا في عمود أو اثنين، لكنه لا يكون متقنًا جميع الأعمدة الأربعة بنفس المستوى. إذا صادفت عالم بيانات خبيرًا حقًا في جميع الأعمدة، فقد وجدت شخصًا استثنائيًا في هذا المجال.
تعريف عالم البيانات بناءً على هذه الأعمدة
عالم البيانات هو الشخص القادر على استغلال مصادر البيانات الحالية وإنشاء مصادر جديدة عند الحاجة لاستخراج معلومات ذات معنى ورؤى قابلة للتنفيذ. يقوم بذلك من خلال:
- الخبرة القطاعية / المجال المهني
- التواصل الفعال وتفسير النتائج
- استخدام جميع التقنيات الإحصائية، ولغات البرمجة، والحزم والمكتبات البرمجية، والبنية التحتية للبيانات ذات الصلة
ينبغي استخدام الرؤى التي يكتشفها علماء البيانات لدعم اتخاذ القرارات التجارية واتخاذ الإجراءات الهادفة لتحقيق أهداف الأعمال.
