5 مهارات يجب أن يتمتع بها كل عالم بيانات

يستخدم علماء البيانات المعلومات لتحديد الأسئلة التي يجب على الفرق طرحها، ويقومون بتطوير خوارزميات ونماذج بيانات للتنبؤ بالنتائج والإجابة على هذه الأسئلة،…

يستخدم علماء البيانات المعلومات لتحديد الأسئلة التي يجب على الفرق طرحها، ويقومون بتطوير خوارزميات ونماذج بيانات للتنبؤ بالنتائج والإجابة على هذه الأسئلة، تُستخدم الرؤى التي يكشف عنها علماء البيانات في اتخاذ قرارات تجارية تدفع الربحية أو الابتكار. تعد المهارات التقنية من أهم متطلبات علماء البيانات، مثل القدرة على التعامل مع كميات ضخمة من البيانات وتحليلها، ولكن المهارات الشخصية مهمة أيضًا، حيث يتعاون علماء البيانات مع محللي الأعمال ومحللي البيانات لإجراء التحليل وتقديم النتائج للمعنيين، في هذا المقال، سنستعرض المهارات الأساسية التي يجب أن يمتلكها كل عالم بيانات، ونوصي ببعض الدورات التي يمكن أن تساعدك في اكتساب هذه المهارات.

7 مهارات أساسية لعالم البيانات

عند بدء مسيرتك المهنية كعالم بيانات، ستحتاج إلى إتقان المهارات التالية: 1. البرمجة: تعد لغات البرمجة مثل Python وR أساسية لفرز وتحليل وإدارة كميات كبيرة من البيانات. كمبتدئ في مجال البيانات، يجب أن تكون على دراية بالأساسيات وتبدأ في تعلم Python. من اللغات الشائعة أيضًا: – Python – R – SAS – SQL ابدأ بدورة “Python for Everybody” من جامعة ميشيغان لتعلم البرمجة وتحليل البيانات باستخدام Python. 2. الإحصاء والاحتمالات: لتطوير نماذج خوارزمية تعلم آلة عالية الجودة، يحتاج علماء البيانات إلى فهم الإحصاء والاحتمالات. يجب أن تكون قادرًا على استخدام مفاهيم إحصائية مثل الانحدار الخطي، وفهم متوسطات البيانات وتباينها. تشمل التقنيات الإحصائية المهمة: – توزيع الاحتمالات – التحجيم الزائد والنقص – الإحصاء البايزي والتكراري – تقليل الأبعاد ابدأ بدورة “Introduction to Statistics” من جامعة ستانفورد لفهم المفاهيم الإحصائية الأساسية.

مهارات يجب أن يتمتع بها كل عالم بيانات

3. تنظيف البيانات وإدارة قواعد البيانات: تنظيف البيانات هو عملية تنظيم وتنظيف مجموعات البيانات المعقدة لتسهيل تحليلها. يتطلب ذلك تصنيف البيانات وتصحيح القيم المدخلة. تشمل الأدوات المفيدة لتنظيف البيانات: – Altair – Talend – Alteryx – Trifacta – Tamr وأدوات إدارة قواعد البيانات تشمل: – MySQL – MongoDB – Oracle ابدأ بدورة “Data Warehousing for Business Intelligence” من جامعة كولورادو لتعلم كيفية بناء مستودع بيانات تجاري مُحسّن. 4. تعلم الآلة والتعلم العميق: تساعد تقنيات تعلم الآلة والتعلم العميق في جمع وتحليل البيانات بكفاءة أكبر والتنبؤ بالنتائج المستقبلية. من الخوارزميات التي يجب أن تكون على دراية بها: – الانحدار الخطي – الانحدار اللوجستي – نايف بايز – شجرة القرار – خوارزمية الغابات العشوائية – K-أقرب الجيران (KNN) – خوارزمية K means ابدأ بتخصص “Machine Learning” من جامعة ستانفورد وDeepLearning.AI لتعلم أساسيات الذكاء الاصطناعي ومهارات تعلم الآلة. 5. تصور البيانات: تعد مهارات تصور البيانات ضرورية لعرض نتائج التحليل بشكل مرئي وجذاب. يجب أن تكون على دراية بأدوات تصور البيانات مثل: – Tableau – Microsoft Excel – PowerBI ابدأ بدورة “Data Visualization with Tableau” من Tableau لتعلم كيفية تصور البيانات بفعالية. من خلال تطوير هذه المهارات، ستكون مجهزًا بشكل جيد للنجاح كعالم بيانات، وستتمكن من تقديم رؤى قيمة تساعد في اتخاذ القرارات الاستراتيجية في أي منظمة.