ناقلات Infographic التي أنشأتها القصص - www.freepik.com

تفصيل أكثر الوظائف المتعلقة بالبيانات شيوعًا في عام 2022

 
منذ أكثر من ثلاث سنوات ، واجهت قرارًا سيبقى معي طوال حياتي - "ماذا سأفعل لقمة العيش؟ " كنت قد أكملت لتوي تعليمي العالي وكنت حديث التخرج من المدرسة الثانوية.

بعد نقاش طويل مع أصدقائي وعائلتي ، استقرت على "الوظيفة الأكثر جاذبية في القرن الحادي والعشرين". قررت متابعة دراستي الجامعية في علوم البيانات.

في ذلك الوقت ، اخترت علم البيانات لأنني لم أكن على دراية بخياراتي. سمعت عن مجال شائع يعد بساعات عمل مرنة وشيك رواتب كثيف ، وقررت التخصص فيه.

بعد أكثر من عام من العمل في صناعة البيانات ، أدركت أن علم البيانات هو مجرد واحد من العديد من المسارات الوظيفية التي كان بإمكاني اختيارها. 

هناك العديد من الأدوار الأقل شيوعًا في صناعة البيانات والتي يكون الطلب عليها مرتفعًا وتدفع جيدًا.

في هذه المقالة ، سأصف ثلاثة من أكثر الخيارات المهنية الواعدة في صناعة البيانات - تحليلات البيانات ، وعلوم البيانات ، وهندسة البيانات.

مهندسي البيانات

 
مهندسو البيانات هم الأبطال المجهولون في صناعة البيانات. يقومون بدمج كميات كبيرة من البيانات وإنشاء خطوط أنابيب قابلة للتطوير يمكن الوصول إليها بسهولة بواسطة محترفي البيانات الآخرين.

لن يتمكن علماء البيانات من بناء نماذج التعلم الآلي بدون إعداد البيانات من قبل مهندسي البيانات.

نما الطلب على مهندسي البيانات في السنوات القليلة الماضية ، حيث بدأت الشركات تدرك أهمية وجود إطار عمل بيانات قابل للتطوير.

مهندسو البيانات هم الأكثر تقنية من بين الأدوار الثلاثة في هذه القائمة. إنهم يصممون مخططات قواعد البيانات ، ويديرون تدفق البيانات داخل النظام ، ويقومون بفحص الجودة للتأكد من أن البيانات متسقة.

لكي تصبح مهندس بيانات ، يجب أن تمتلك مهارات في تصميم البرامج ، وهندسة قواعد البيانات ، و devops ، ونمذجة البيانات. تحتاج أيضًا إلى أن يكون لديك أمر قوي في SQL. عادةً ما تكون معرفة لغات البرمجة النصية مثل Python و Bash شرطًا في التوصيفات الوظيفية لهندسة البيانات.

محللو البيانات

 
محللو البيانات هم أفراد ينظمون البيانات لتحديد الاتجاهات التي يمكن أن تدعم اتخاذ القرار.

يستخدم هؤلاء الأفراد معرفتهم التقنية والميدانية للتوصل إلى توصيات يمكن أن تساعد الأعمال التجارية على النمو.

فيما يلي مثال بسيط لسير عمل محلل البيانات:

• يرغب متجر ABC في فهم قاعدة عملائه بشكل أفضل.
• إنهم يريدون تقسيم عملائهم إلى مجموعات مختلفة بناءً على عوامل مثل ولاء العلامة التجارية والمبلغ الذي يتم إنفاقه خلال كل عملية شراء. سيقومون بعد ذلك بإغراء كل شريحة من شرائح عملائهم بعروض ترويجية مختلفة.
• يمكن لمحلل البيانات تحديد الاتجاهات بناءً على سلوك شراء العميل وتنفيذ هذا التقسيم.
• على سبيل المثال ، هناك مجموعة من العملاء اعتادوا على تخزين ABC بشكل متكرر كل شهر (المجموعة الأولى). ومع ذلك ، في الأشهر القليلة الماضية ، توقفوا فجأة عن الشراء. هذا يعني أنهم ربما قرروا التسوق لدى علامة تجارية منافسة ، أو أنهم ببساطة لا يطلبون المنتج بعد الآن.
• مجموعة ثانية من العملاء يقومون بتخزين ABC بشكل متكرر فقط عندما يكون منتج معين معروضًا للبيع (المجموعة الثانية). إنهم ليسوا عملاء منتظمين ، ولا يستجيبون إلا للعروض الترويجية التي تعرض عنصرًا معينًا.
• يجب التعامل مع هاتين المجموعتين من العملاء بشكل مختلف. أظهر عملاء المجموعة الأولى ولاءً للعلامة التجارية ، والذي يحتاج إلى استعادته من خلال تكتيكات مثل الرسائل الشخصية وبطاقات الهدايا.
• من ناحية أخرى ، يجب استهداف عملاء المجموعة الثانية بعروض ترويجية محددة بناءً على المنتجات التي يشترونها بشكل متكرر.

يؤدي محللو البيانات عمومًا مهام مثل المهمة الموضحة أعلاه.

لتحديد قيمة العميل وتجميعها كما هو مذكور أعلاه ، يحتاج المحللون إلى فهم قوي لعرض منتجات الشركة. يحتاجون أيضًا إلى خبرة في المجال في مجالات مثل الأعمال والتسويق.

علماء البيانات

 
غالبًا ما يتم الخلط بين نطاق عمل عالم البيانات ونطاق عمل محلل البيانات ، وهذا بسبب وجود تداخل كبير في مجموعة مهاراتهم.

ومع ذلك ، فإن الاختلاف الرئيسي بين هذه الأدوار هو أن يقوم علماء البيانات ببناء نماذج التعلم الآلي ، بينما لا يقوم محللو البيانات بذلك.

يحتاج عالم البيانات إلى امتلاك مهارات مشابهة جدًا لمهارات المحلل. إنهم بحاجة إلى فهم كيفية جمع البيانات وتحويلها وإنشاءها
تصورات وأداء المهام التحليلية وحل مشاكل العمل بمساعدة البيانات.

إلى جانب جميع المهارات المذكورة أعلاه ، يحتاج علماء البيانات أيضًا إلى معرفة كيفية إنشاء نماذج تنبؤية.

فيما يلي مثال على سير عمل عالم البيانات:

• يريد متجر ABC فهم القيمة الدائمة لعملائه. سيقوم عالم البيانات بإجراء جميع التحليلات الموضحة أعلاه.
• بعد ذلك ، سوف يخطوون خطوة إلى الأمام لبناء نموذج تجميع لتقسيم هؤلاء العملاء إلى مجموعات مختلفة.
• للتوصل إلى توصيات منتجات مخصصة بناءً على تفضيلات كل عميل ، يمكن لعالم البيانات أيضًا إنشاء نظام توصية داخل كل شريحة.

وفي الختام

 
علم البيانات شائع للغاية ، وهناك الكثير من الضجيج المحيط بهذا المجال. ومع ذلك ، هناك وظائف أخرى في صناعة البيانات تنمو بسرعة ، وهي واعدة بنفس القدر من حيث الراتب والطلب.

يتساوى علماء ومهندسو ومحللو البيانات في الأهمية بالنسبة لدورة حياة البيانات. تتطلب المنظمات خبرة في جميع هذه المجالات من أجل التوصل إلى قرارات تستند إلى البيانات تضيف قيمة تجارية.

 
 
ناتاشا سيلفراج هو عالم بيانات علم نفسه بنفسه ولديه شغف بالكتابة. يمكنك التواصل معها على لينكدين:.

المصدر: https://www.kdnuggets.com/2022/01/data-scientist-data-analyst-data-engineer.html