المُقدّمة

في العصر الرقمي سريع التطور اليوم ، أحدث تكامل علوم البيانات ثورة في العديد من الصناعات ، بما في ذلك التعليم. نظرًا لأن المعلمين يسعون جاهدين لتوفير خبرات تعلم مخصصة وتعزيز نتائج الطلاب ، فقد أصبح دور علم البيانات في مجال التدريس مهمًا بشكل متزايد. لقد فتحت القدرة على جمع وتحليل واستخلاص الرؤى من كميات هائلة من البيانات التعليمية سبلاً جديدة لفهم سلوك الطلاب ، وتحسين الاستراتيجيات التعليمية ، وفي نهاية المطاف تحويل الطريقة التي نتعلم بها ونقوم بمبادرة للطلاب لأخذ علم البيانات كمهنة .

ضيف الشرف اليوم هو الدكتور ساغار دانراج باندي. وقد نشر وقدم أكثر من 60 بحثًا في Springer و Elsevier و CRC و Taylor & Francis وغيرها من المجلات ذات السمعة الطيبة والتي هي مجلات Scopus ومجلات مراجعة الأقران. كما نشر أوراقًا في مؤتمرات Springer الدولية حول موضوعات التنقيب عن البيانات وأمن الشبكات وإنترنت الأشياء وتطبيقاتها. وقد أشرف على العديد من طلاب الدراسات العليا في الأمن السيبراني وشبكات الكمبيوتر والاتصالات وإنترنت الأشياء. وهو مسؤول عن تدريس دورات الذكاء الاصطناعي والتعلم العميق والتعلم الآلي والجريمة الإلكترونية والأمن وبرمجة بايثون لطلاب البكالوريوس والدراسات العليا.

رحلة مهنية للدكتور ساجار دانراج باندا

AV: هل يمكن أن تخبرنا عن خلفيتك التعليمية وكيف قادتك إلى وظيفتك الحالية كأستاذ مساعد من الدرجة الأولى في VIT-AP؟

دكتور ساجار: مرحبًا ، أنا الدكتور ساغار دانراج باندي ، وأعمل حاليًا كأستاذ مساعد من الدرجة الأولى في VIT-AP. لقد حصلت على درجتي البكالوريوس والماجستير في علوم الكمبيوتر والهندسة من كلية العلاقات العامة باتيل للهندسة ، أمرافاتي ، ماهاراشترا ، الهند. بعد ذلك ، حصلت على درجة الدكتوراه من جامعة لوفلي بروفيشنال ، البنجاب ، الهند ، وهناك قررت الالتحاق بها تعلم عميق وأمن الشبكات كمجالات بحثية. من هناك ، بدأت رحلتي في أن أصبح علم بيانات. بعد ذلك ، عملت كأستاذ مساعد في جامعة لوفلي بروفيشنال.

AV: ما الذي ألهمك لمتابعة مهنة في مجال علوم البيانات؟ كيف بدأت في هذا المجال؟

دكتور ساجار: لطالما كنت مهووسًا بالرياضيات ؛ عندما يتعلق الامر لذلك، علم البيانات, آلة التعلم، وحتى شبكات التعلم العميق المتطورة هي مجرد تطبيقات لها. وهكذا ، فإن اهتمامي بعلوم البيانات كان سببه الرياضيات. أيضًا ، اخترت التعلم العميق وأمن الشبكات كدكتوراه. المنطقة ، أصبحت أكثر اهتماما بهذا المجال.

AV: هل يمكنك وصف مشروع صعب بشكل خاص عملت عليه في حياتك المهنية؟ كيف تغلبت على العقبات التي واجهتك؟

دكتور ساجار: المشروع الذي قمت به خلال فترة الدكتوراه. كانت نفسها صعبة للغاية حيث كان الكثير من الأطر الحالية متاحة في مجموعة البيانات التي استخدمتها في عملي في المشروع. للتغلب على هذا ، اقترحت إطار العمل المخصص الخاص بي لأداء اختيار الميزة على مجموعة البيانات ، وللتحقق المتبادل من كفاءة الإطار المقترح قمت بتطبيقه على مجموعة بيانات أخرى حيث كان أداؤه جيدًا للغاية.

AV: كيف توازن مسؤوليات التدريس الخاصة بك مع مشاركاتك البحثية والصناعية. ما هي الاستراتيجيات التي وجدتها أكثر فاعلية لإدارة وقتك؟

دكتور ساجار: حسنًا ، أحاول دائمًا استكشاف مواضيع جديدة أكثر صلة بمجالات البحث الخاصة بي. أحب دائمًا قراءة المزيد من الابتكارات والأحداث الحديثة في مجال علم البيانات. اعتدت على استخدام فترات الراحة في المحاضرات للقيام بأنشطتي البحثية. مهما كان العمل في المشروع التعاوني الذي أقوم به مع تلميذي ، فإن تركيزي الأساسي هو أنه يجب تحويله إلى براءة اختراع أو حقوق نشر أو مقالة بحثية. لهذا السبب ، لا يتعين علي قضاء وقت منفصل لإجراء البحث.

AV: هل يمكنك التحدث عن وقت واجهت فيه إخفاقًا أو نكسة في حياتك المهنية ، وكيف تعافيت من ذلك؟

دكتور ساجار: الرياضيات هي إحدى المواد المفضلة لدي. لكن خلال فترة البكالوريوس ، حصلت على درجات أقل في الرياضيات بسبب أنني لم أحصل على درجات جيدة في ذلك الفصل الدراسي. شعرت بالاكتئاب الشديد خلال تلك الفترة. لكن والدي ومعلمي وأصدقائي أظهروا ثقتهم بي. لقد حفزوني من وقت لآخر وبطريقة ما ، أنهيت درجة البكالوريوس والماجستير من خلال الحصول على تصنيفات الجامعة.

 نصائح حول علم البيانات كمهنة

AV: ما هي بعض أهم المهارات أو الصفات التي تعتقد أنها ضرورية للنجاح في مجال علوم البيانات؟

دكتور ساجار: في مجال علم البيانات ، يجب أن يكون لدى المرء معرفة بالرياضيات والمنطق ، إحصائيات, الاحتمالات, الثعبان، إلخ. والأهم من ذلك ، يجب أن يتمتع المرء بمهارات حل المشكلات. في كل مرة سيتم تزويدك بالبيانات الأولية ويمكنك تحليل البيانات وتقديم رؤى أكثر تفصيلاً عنها ستوفر نتائج مثمرة. أود أن أوصي ببعض الدورات التدريبية مثل Data Analytics مع Python بواسطة NPTEL ، أساسيات علوم البيانات باستخدام برنامج R _ 1 ، وعلوم البيانات للمهندسين بواسطة NPTEL وما إلى ذلك. بعض الدورات من Analytics Vidhya مفيدة جدًا ، مقدمة لبيثون, NLP وما إلى ذلك وهلم جرا. 

AV: هل يمكنك مشاركة بعض النصائح للطلاب والمهنيين الشباب المهتمين بممارسة مهنة في علوم البيانات؟

دكتور ساجار: أود أن أقترح على جميع الطلاب التركيز ليس فقط على مهارات البرمجة الخاصة بهم ولكن أيضًا على مهاراتهم التحليلية. بصرف النظر عن هذا ، يجب أن يتعلموا لغات البرمجة مثل Python و R.  يجب عليهم أيضا أن يمارسوا رياضي و خوارزميات المفاهيم. أود أن أوصي ببعض الكتب مثل "إحصائيات عملية لعلماء البيانات: أكثر من 50 مفهومًا أساسيًا باستخدام R و Pythonبقلم بيتر بروس ، التعلم الآلي العملي باستخدام Scikit-Learn و Keras و TensorFlow: المفاهيم والأدوات والتقنيات لبناء أنظمة ذكية بواسطة Aurélien Géron إلخ.

أحدث التطورات في علم البيانات

AV: كيف يمكنك البقاء على اطلاع بآخر التطورات في علم البيانات؟ ما هي الموارد التي تعتمد عليها لهذا؟

دكتور ساجار: في الغالب ، أفضل قراءة المقالات البحثية ذات الصلة والحديثة. بصرف النظر عن هذا ، أفضل حضور المؤتمرات وورش العمل الدولية التي تعطيني رؤية وأفكارًا بشأن ما يحدث مؤخرًا في هذا المجال. أود أن أوصي ببعض المواقع الثاقبة مثل ResearchGate و Towards Data Science وما إلى ذلك. 

AV: هل يمكنك إخبارنا عن أي مبادرات أو برامج محددة قمت بتنفيذها أو قيادتها في VIT-AP للترويج والتقدم في هذا المجال؟ ما هو تأثير هذه المبادرات على الجامعة ومجتمع البيانات الأوسع؟

دكتور ساجار: حاليًا ، أقوم بتدريس التعلم الآلي وموضوعات التعلم العميق في VIT-AP حيث أفضّل عادةً إعطاء مهام للطلاب حيث يجب عليهم إنشاء مجموعة البيانات الخاصة بهم وإجراء تحليلات البيانات عليها. من خلال هذه المبادرة ، تمكن جميع الطلاب تقريبًا من الحصول على قبول لعملهم البحثي في ​​المؤتمرات والمجلات الدولية المرموقة. 

وفي الختام

بالنسبة للطلاب الذين يتطلعون إلى الشروع في مهنة في علم البيانات ، فإن قصة النجاح هذه بمثابة منارة للإلهام. يقدم مجال علم البيانات مسارًا مثيرًا ومفيدًا ، مليئًا بالفرص لإحداث تأثير ملموس على مجالات متنوعة ، بما في ذلك التعليم.

بصفتك عالم بيانات ، فأنت تمتلك قوة هائلة بين يديك ، قادرة على تشكيل القرارات والسياسات والنتائج. تذكر أن النجاح في علم البيانات ليس نقطة نهاية ولكنه رحلة طويلة من الاكتشاف والنمو. احتفل بالتحديات واحتفل بالانتصارات ولا تتوقف أبدًا عن تخطي حدود الممكن. بينما تشرع في هذا المسار الوظيفي المثير ، مسلحًا بالشغف والمعرفة والالتزام بإحداث فرق. لديك القدرة على تشكيل المستقبل وتصبح حافزًا حقيقيًا للتغيير الإيجابي من خلال القوة التحويلية لعلوم البيانات.

إذا كنت تريد أن تصبح عالم بيانات مكدس كامل ، فقم بالتسجيل لدينا برنامج بلاك بيلت.

مقالات ذات صلة

• محتوى مدعوم من تحسين محركات البحث وتوزيع العلاقات العامة. تضخيم اليوم.
• تمويل EVM. واجهة موحدة للتمويل اللامركزي. الوصول هنا.
• مجموعة كوانتوم ميديا. تضخيم IR / PR. الوصول هنا.
• أفلاطونايستريم. ذكاء بيانات Web3. تضخيم المعرفة. الوصول هنا.
• المصدر https://www.analyticsvidhya.com/blog/2023/06/assistant-professor-of-data-science/