المُقدّمة

مع بروزها وتأثيرها المتزايدين باستمرار ، علم البيانات أصبح موضوع اهتمام كبير ومكائد بين الأفراد الذين يفكرون في مسارات حياتهم المهنية. في عصر يتسم بزيادة هائلة في توليد البيانات وتحليلها واستخدامها ، يطرح السؤال التالي: هل علم البيانات مهنة جيدة؟ من خلال استكشاف الجوانب المتعددة الأوجه لعلم البيانات ، وإمكاناته للنمو المهني ، وأهميته في الصناعات المتنوعة ، يمكن للمرء أن يميز القيمة الهائلة والآفاق التي تجعل علم البيانات اختيارًا وظيفيًا جذابًا وجيدًا.

في هذه المقالة ، سنجيب عن أسئلة حول ما إذا كان عالم البيانات هو وظيفة جيدة وما إذا كان علم البيانات هو مهنة جيدة للمستقبل. ستوفر الإجابات على هذه الأسئلة فهمًا شاملاً للآفاق والفرص التي تجعل علم البيانات خيارًا وظيفيًا قابلاً للتطبيق ومُرضيًا. هيا بنا نبدأ!

ما هو علم البيانات؟

يركز علم البيانات على استخراج المعرفة من كميات هائلة من البيانات باستخدام الأساليب والخوارزميات والإجراءات العلمية المختلفة. يساعد في تحديد الأنماط الغامضة في البيانات الخام. يمكن لعلم البيانات تحويل مشكلة العمل إلى مشروع بحثي ، وبالتالي تحويلها إلى حل حقيقي. يسعى الكثيرون إلى الحصول على وظيفة في علم البيانات لأنها تقدم العديد من الأدوار والأجور الجذابة.

اقرأ أيضا: دليل خطوة بخطوة لتصبح عالم بيانات في عام 2023

لماذا تختار علم البيانات؟

مجال علم البيانات واسع ومتنوع. هذا المجال لديه الكثير ليقدمه للمهنيين الذين يبحثون عن وظيفة في مجال التكنولوجيا. إنه خيار مهني مربح مع الكثير من فرص النمو. بعض الأسباب التي تجعلك تفكر في الحصول على وظيفة في علم البيانات هي:

إنه في الطلب

علم البيانات مطلوب للغاية. فرص الموظفين المحتملين عديدة. على LinkedIn ، يتمتع هذا المنصب بأسرع معدل نمو ومن المتوقع أن يضيف 11.5 مليون وظيفة بحلول عام 2026. ولهذا السبب ، فإن مجال علم البيانات مطلوب.

العديد من المناصب المتاحة

يمتلك بعض الأشخاص فقط مجموعة المهارات اللازمة ليصبحوا علماء بيانات مكتملين. نتيجة لذلك ، فإن علوم البيانات أقل تطوراً من صناعات تكنولوجيا المعلومات الأخرى. نتيجة لذلك ، فإن موضوع علم البيانات متنوع تمامًا ويقدم العديد من الخيارات. هناك طلب كبير على علماء البيانات ، ولكن هناك حاجة للمزيد.

مهنة تؤتي ثمارها

يعد مجال علم البيانات من بين أكثر المجالات ربحًا. وفقًا لـ Glassdoor ، يكسب علماء البيانات ، في المتوسط ​​، 116,100،XNUMX دولار في السنة. لهذا السبب ، يمكن أن تكون الوظيفة في علم البيانات مجزية جدًا.

علم البيانات مجال مرن

علم البيانات لديه مجموعة واسعة من التطبيقات. كثيرا ما يستخدم في مصرفي, الرعاية الصحيةوالاستشارات والتجارة الإلكترونية. مجال علم البيانات متنوع تمامًا. وبالتالي ، سوف تكون قادرًا على العمل في مجموعة متنوعة من المجالات.

الاتجاهات وحقائق الصناعة في علم البيانات

شهد علم البيانات نموًا ملحوظًا وأصبح جزءًا لا يتجزأ من العديد من الصناعات. تسلط العديد من الاتجاهات والحقائق الصناعية الضوء على أهمية وإمكانات علم البيانات كخيار مهني. يقدم مجال علم البيانات حزم مكافآت جذابة. وفقًا لـ Glassdoor ، متوسط ​​الراتب لعالم البيانات في الولايات المتحدة حوالي 113,000 دولار في السنة. يوضح هذا الربح المرتفع قيمة مهارات وخبرات علوم البيانات في سوق العمل.

بالإضافة إلى ذلك ، يجد علم البيانات تطبيقًا عبر مجموعة واسعة من الصناعات. من الرعاية الصحية والتمويل إلى تسويق والتجارة الإلكترونية ، تعتمد المنظمات في مختلف القطاعات على علماء البيانات لاستخراج رؤى ذات مغزى ودفع عملية صنع القرار الاستراتيجي. على سبيل المثال ، في صناعة الرعاية الصحية ، يتم استخدام علم البيانات لتحليل بيانات المريض ووضع خطط علاج مخصصة. وبالمثل ، في مجال التسويق ، يساعد علم البيانات في تحديد اتجاهات المستهلك ، واستهداف جماهير محددة ، وتحسين الحملات الإعلانية.

تشير هذه الاتجاهات وحقائق الصناعة إلى أن علم البيانات هو مسار وظيفي مزدهر ومطلوب ، مع فرص هائلة للنمو والتأثير في مختلف القطاعات.

مستقبل مهنة علوم البيانات

عندما يتعلق الأمر بفرص العمل ، فإن علم البيانات له العديد. بحلول عام 2026 ، يتوقع الاقتصاديون أنه سيكون هناك أكثر من 11 مليون فرصة عمل على الصعيد الوطني. في الواقع ، منذ عام 2019 ، كانت هناك زيادة بنسبة 46٪ في توظيف علوم البيانات. على الرغم من ذلك ، بحلول نهاية أغسطس 2020 ، كان هناك حوالي 93,000 وظيفة شاغرة في علوم البيانات المفتوحة في الهند. لذلك ، فإن إمكانات علم البيانات لا يمكن إنكارها.

هناك العديد من خيارات العمل المتاحة في هذا المجال بالإضافة إلى دور عالم البيانات ، بما في ذلك:

• محلل بيانات: هم يستخدمون تحليل البيانات أدوات لتحليل البيانات والعمل مع فرقهم لإنتاج رؤى وخطط عمل.
• مسؤول البيانات: تعتبر الإدارة والتنظيم والتنسيق والتشغيل لنظام إدارة قاعدة البيانات من مسؤوليات مسؤول قاعدة البيانات (DBA).
• مهندسو البيانات: أصبحت النماذج التي تعتمد على البيانات ، مثل نماذج التعلم الآلي وتحليل البيانات ، ممكنة من خلال مهندسو البيانات، الذين يوفرون تدفقًا منظمًا وموحدًا للبيانات.
• محلل التسويق: يبحث محلل التسويق للتأكد من احتياجات المستهلكين وتفضيلاتهم وتقييم فعالية استراتيجية التسويق والمبيعات للشركة.
• مهندس تعلم الآلة: ك آلة التعلم مهندس ، ستنشئ النماذج والخوارزميات التي تتيح التشغيل الآلي للآلة.
• محلل الأعمال: محللو الأعمال مساعدة الشركات على تحسين إجراءاتها ومنتجاتها وخدماتها وبرامجها باستخدام تحليل البيانات.
• مهندس البيانات: مهندس البيانات هو محترف يقوم بإنشاء إستراتيجية البيانات للشركة ، والتي تشمل أمان البيانات ومعايير جودة البيانات وتدفق البيانات داخل المؤسسة.
• مدير البيانات: يقوم مدير البيانات بتقييم احتياجات العمل أو منظمة البحث ويستخدم مهارات الترميز للحفاظ على قواعد البيانات آمنة.

لنفترض أنه لا تزال لديك أسئلة حول مهنة علم البيانات جيدة. في هذه الحالة ، يجب أن تعلم أن هناك العديد من الفرص لعلماء البيانات. ومن المتوقع أن ينمووا أسرع بكثير من أي وظيفة عادية.

المهارات المطلوبة لمهنة علم البيانات

يجب أن تتقن المهارات المطلوبة للوظائف في مختلف الأعمال والصناعات إذا كنت ترغب في ممارسة مهنة كعالم بيانات. دعونا نلقي نظرة على المهارات الأساسية لعلماء البيانات. فيما يلي المهارات العملية والتقنية والناعمة بشكل أساسي ، إلى جانب المعرفة بالمجال المطلوبة للعمل كعالم بيانات:

مهارات عملية

• معرفة البرمجة: الخبرة في لغات البرمجة الإحصائية مثل R و بايثون ولغات استعلام قاعدة البيانات مثل Hive ستكون مفيدة. من المفيد أن تعرف سكالا, جافاالطرق أو C + +.
• إحصائيات: In إحصائيات، من الضروري أن يكون لديك فهم قوي للاختبارات الإحصائية والتوزيعات تراجع, تقديرات الاحتمالية القصوى، وغيرها من المفاهيم الإحصائية العملية. المعرفة الإحصائية أمر بالغ الأهمية للشركات التي تعتمد على البيانات.
• معالجة البيانات: الكفاءة في معالجة العيوب في البيانات أمر ضروري للوصف الوظيفي لعالم البيانات.
• عرض مرئي للمعلومات: تجربة مع أدوات تصور البيانات مثل matplotlib و ggplot و d3.js. ، يساعد Tableau على تشفير البيانات بصريًا

مهارات تقنية

• التعلم الالي: فهم أساليب التعلم الآلي بما في ذلك ك - أقرب الجيران, ساذجة بايز, SVMو غابات القرار.
• مهارات رياضية قوية: يجب أن يكون علماء البيانات على دراية جيدة بالرياضيات ، وخاصة الجبر والإحصاء وحساب التفاضل والتكامل. العمل مع النماذج الرياضية هو مطلب.

معرفة المجال

• فهم الأعمال والصناعة: يعد الإلمام بالمجال أو الصناعة المحددة التي يتم فيها تطبيق علم البيانات أمرًا ذا قيمة. يعزز فهم العمليات التجارية واحتياجات البيانات والتحديات الخاصة بالصناعة من فعالية حلول علوم البيانات.
• فهم البيانات: يعد الفهم الراسخ لنظام البيانات البيئي والبيانات المحددة ذات الصلة بالصناعة أمرًا ضروريًا. وهذا يشمل فهم مصادر البيانات ، وقضايا الجودة ، والحوكمة ، ومتطلبات الامتثال. تسمح المعرفة بالبيانات الخاصة بالمجال للعلماء بتحديد رؤى قيمة واتخاذ قرارات مستنيرة.

المهارات الناعمة

• مهارات اتصال ممتازة: يعد وصف النتائج لجمهور تقني وغير تقني أمرًا ضروريًا.
• حل المشاكل: يحتاج علماء البيانات إلى مهارات قوية في حل المشكلات لتحديد تحديات الأعمال وصياغة الأسئلة التحليلية وتطوير الحلول القائمة على البيانات. يجب أن يكونوا قادرين على التفكير النقدي ، وتقسيم المشاكل المعقدة إلى أجزاء يمكن التحكم فيها ، وتطبيق تقنيات تحليلية لحلها.

رواتب علوم البيانات

يختلف راتب علماء البيانات في الهند اختلافًا كبيرًا اعتمادًا على عدة عوامل. ومع ذلك ، فإن متوسط ​​الراتب لعلماء البيانات هو $ 698,412. يمكن لعالم البيانات الذي لديه أقل من سنة من الخبرة أن يتوقع أن يربح حوالي 500,000 روبية هندية سنويًا. يكسب علماء البيانات على مستوى المبتدئين مع خبرة تتراوح من 1 إلى 4 سنوات حوالي 610,811،XNUMX روبية هندية في السنة.

في الهند ، يمكن لعالم بيانات متوسط ​​المستوى يتمتع بخبرة من 5 إلى 9 سنوات أن يتوقع أن يربح 1,004,082،1,700,000،XNUMX دولارًا سنويًا. يمكن أن تصل أرباحك كعالم بيانات رفيع المستوى في الهند إلى أكثر من XNUMX سنويًا مع تقدم خبرتك ومهاراتك.
الشركات تعوض علماء البيانات بشكل كبير بسبب الطبيعة المتغيرة باستمرار لهذا المجال. علم البيانات هو مجال سريع التطور تم تكليفه بمسؤوليات أساسية. نظرًا لأن البيانات تدفع المنظمات بشكل متزايد وعلماء البيانات يلعبون دورًا مهمًا في صنع القرار ، فهناك طلب عالمي على هذه المهارات. بالإضافة إلى ذلك ، هناك طلب كبير على علماء البيانات في الهند ، كما يتضح من زيادة الرواتب في البلاد.

اقرأ أيضا: راتب Data Science في الهند [تحديثات 2023]

النطاق الوظيفي في علم البيانات

يشهد النطاق الوظيفي في علم البيانات نموًا كبيرًا وفرصًا في مختلف الصناعات في مختلف البلدان. فيما يلي بعض الأمثلة على الصناعات المزدهرة حيث يرتفع الطلب على علوم البيانات:

الرعاية الصحية والصناعات الدوائية

• الرعاية الصحية و صناعة الادوية يستخدم على نطاق واسع علم البيانات لتشخيص المرضى واكتشاف الأدوية والتنبؤ بالأمراض والطب الشخصي.
• في الولايات المتحدة ، من المتوقع أن يصل سوق تحليلات الرعاية الصحية إلى 50.5 مليار دولار بحلول عام 2026 ، بمعدل نمو سنوي مركب (CAGR) يبلغ 26.8٪.

قطاع الخدمات المالية

• يعتمد قطاع الخدمات المالية على علم البيانات لتحليل المخاطر واكتشاف الاحتيال والتداول الخوارزمي و فئات الزبائن.
• في المملكة المتحدة ، من المتوقع أن يصل سوق تحليلات البيانات في قطاع الخدمات المالية إلى 2.9 مليار جنيه إسترليني بحلول عام 2022.

التجارة الإلكترونية والتجزئة

• شركة التجارة الإلكترونية والتجزئةs الاستفادة من علوم البيانات لـ تحليلات العملاءوالتنبؤ بالطلب وإدارة المخزون والتسويق الشخصي.
• في الصين ، من المتوقع أن يصل سوق التجارة الإلكترونية إلى 3 تريليونات دولار بحلول عام 2024 ، حيث يلعب علم البيانات دورًا محوريًا في دفع نموه.

التصنيع والأتمتة الصناعية

• يستخدم قطاع التصنيع والأتمتة الصناعية علم البيانات لتحسين العمليات والصيانة التنبؤية ومراقبة الجودة وإدارة سلسلة التوريد.
• في ألمانيا ، المعروفة ببراعتها التصنيعية ، يتوقع الخبراء أن يصل حجم سوق صناعة التحليلات الصناعية إلى 18 مليار يورو بحلول عام 2025.

الاتصالات السلكية واللاسلكية

• الاتصالات السلكية واللاسلكية تعتمد الشركات على علم البيانات لتحسين الشبكة والتنبؤ بتضخم العملاء والتسويق المستهدف وتحسين جودة الخدمة.
• من المتوقع أن يصل سوق تحليلات الاتصالات السلكية واللاسلكية في الهند إلى 3.03 مليار دولار بحلول عام 2025 ، بمعدل نمو سنوي مركب يبلغ 25.9٪.

تمثل هذه الأمثلة لقطة للصناعات التي يزدهر فيها علم البيانات. يمتد الاعتماد المتزايد على اتخاذ القرارات والتحليلات المستندة إلى البيانات على العديد من القطاعات على مستوى العالم ، مما يوفر فرصًا وظيفية وفيرة لمتخصصي علوم البيانات.

التحديات والاعتبارات

تأتي مهنة علم البيانات مع مجموعة من التحديات الخاصة بها ، ولكن هناك بعض الأشياء التي يمكنك القيام بها للتغلب عليها. فيما يلي بعض التحديات والاعتبارات التي يجب مراعاتها قبل تولي مهنة علم البيانات.

تحضير البيانات

يعد إعداد البيانات مهمة حاسمة للذكاء الاصطناعي للمؤسسات الذكية. ينصب التركيز الأساسي لعالم البيانات على تحديد البيانات ذات الصلة وإزالتها. وفقًا لمسح أجرته CrowdFlower ، يقضي حوالي 80 ٪ من وقت عالم البيانات في التنظيف والتنظيم والتعدين والحصول على البيانات. تمر البيانات بعمليتي تحقق قبل الخضوع لمزيد من التحليل. لمواجهة هذا التحدي ، يمكن أن يساعد اعتماد الحلول القائمة على الذكاء الاصطناعي علماء البيانات في الحفاظ على ميزتهم التنافسية وتحسين الكفاءة. إحدى هذه الأدوات هي التعلم المعزز ، وهو قابل للتخصيص ويساعد في إعداد البيانات مع تسليط الضوء على الموضوع.

إدارة كميات كبيرة من البيانات

يواجه علماء البيانات التحدي المتمثل في إدارة كميات كبيرة من البيانات من مصادر متعددة ، بما في ذلك الأدوات والبرامج والبرامج المختلفة التي تستخدمها المؤسسات. تتضمن هذه العملية إدخال البيانات يدويًا وتجميعها ، والتي تستغرق وقتًا طويلاً وعرضة للأخطاء أو التكرار غير الضروري. للتغلب على هذا التحدي ، يمكن للشركات إنشاء مستودعات بيانات افتراضية معقدة باستخدام منصات مركزية. يتيح هذا الدمج تخزين جميع مصادر البيانات في مكان واحد ، مما يوفر المرونة لتعديل البيانات أو معالجتها وفقًا لاحتياجات الشركة ، وبالتالي تعزيز الإنتاجية.

الاتصالات الفعالة

يعد توصيل النتائج بشكل فعال إلى أصحاب المصلحة غير التقنيين عقبة كبيرة لعلماء البيانات. هدفهم الأساسي هو تعزيز قدرات اتخاذ القرار في المنظمة بما يتماشى مع استراتيجية العمل. ومع ذلك ، فإن معظم قادة الشركات والمديرين ليسوا على دراية بالأدوات والتقنيات التي يستخدمها علماء البيانات ، مما يجعل من الضروري تزويدهم بأساس مفاهيمي متين لتطبيق نماذج الذكاء الاصطناعي للأعمال. لتحقيق ذلك ، يجب على علماء البيانات دمج تقنيات مثل "سرد البيانات" في تحليلاتهم وتصوراتهم ، مما يمكنهم من نقل نتائجهم وتفسيراتهم بشكل فعال إلى المديرين وأصحاب المصلحة الآخرين.

ابدأ حياتك المهنية في علوم البيانات اليوم

يعد الشروع في مهنة علم البيانات فرصة مثيرة ومجزية في العصر الرقمي اليوم. سواء كنت مبتدئًا أو تتطلع إلى الارتقاء بالمهارات ، فهذا هو الوقت المثالي لاتخاذ الخطوة الأولى نحو هذا المجال الديناميكي. من خلال اكتساب الخبرة في علم البيانات ، يمكنك فتح عالم من الاحتمالات والمساهمة في التطورات الرائدة في مختلف الصناعات. لبدء رحلتك ، فكر في الانضمام إلى Analytics Vidhya برنامج BlackBelt +. يقدم هذا البرنامج الشامل تدريبًا عمليًا ومشاريع ذات صلة بالصناعة وإرشادًا من محترفين ذوي خبرة.

يقدم برنامج BB + مكالمات إرشادية أسبوعية ، مما يسمح للطلاب بالتفاعل مع مرشدين ذوي خبرة يمكنهم توجيههم في رحلة علم البيانات الخاصة بهم ويوفر فرصة للعمل في مشاريع صناعية تحت إشراف الخبراء. يوفر برنامج Analytics Vidhya's BB + توصيات مخصصة مصممة وفقًا لاحتياجات وأهداف كل طالب.

يضمن هذا النهج المخصص للطلاب إمكانية تحسين مسار التعلم الخاص بهم ومعالجة متطلبات التعلم الفريدة الخاصة بهم ، وتسريع رحلتهم نحو أن يصبحوا علماء بيانات ناجحين.

لا تنتظر أكثر من ذلك. ابدأ حياتك المهنية في علم البيانات اليوم مع برنامج Analytics Vidhya's BB + ومهد الطريق لمستقبل ناجح.

الأسئلة المتكررة

مقالات ذات صلة

• محتوى مدعوم من تحسين محركات البحث وتوزيع العلاقات العامة. تضخيم اليوم.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. تمكين نفسك. الوصول هنا.
• أفلاطونايستريم. ذكاء Web3. تضخيم المعرفة. الوصول هنا.
• أفلاطون السيارات / المركبات الكهربائية ، كربون، كلينتك ، الطاقة، بيئة، شمسي، إدارة المخلفات. الوصول هنا.
• BlockOffsets. تحديث ملكية الأوفست البيئية. الوصول هنا.
• المصدر https://www.analyticsvidhya.com/blog/2023/07/is-data-science-a-good-career/