لا شك أن المهن المتعلقة بالبيانات هي مجموعة من أهم مهن العصر الحالي على الإطلاق، وتكاد تكون إحدى أعلى المهن أجرًا في العالم، حيث تصل رواتب علماء ومتخصصي البيانات إلى حوالي 100 ألف دولار سنويًا، وكما نعلم جميعًا الكثير من مهن القرن الماضي تذهب تدريجيًا إلى غير رجعة والشكر بذلك للذكاء الاصطناعي وبشكل خاص تعلم الآلة وبالطبع الروبوتات أيضًا، وكل ذلك لن يكون إلا بوجود مختصي البيانات الذين يغذون كل هذه التقنيات.
وبسبب تزايد أهمية علم البيانات سيكون من الجيد أن نعرف ما هي التقنيات واللغات الواجب تعلمها لكي نكون جزءًا فعالًا في بناء تقنيات العصر الجديد، وليس هناك الكثير من الوقت فالعمل قائم وعلم البيانات اليوم يأخذ تلك الأهمية القصوى، وعلى من يرغب أن يختص بعلم البيانات أن يتحرك سريعًا للحاق بالرحلة وتعلم أبرز المهارات الضرورية لها، لذلك سنلقي نظرة على أهم ما يجب على علماء ومتخصصي البيانات تعلمه.
أهم مهارات مختصي البيانات
تعلم الآلة Machine Learning
يعتبر تعلم الآلة واحدًا من أهم مجالات الذكاء الاصطناعي، حيث يعتمد على البيانات والخوارزميات لتمكين الآلة (الحاسب) من اتخاذ القرارات ذاتيًا دون برمجتها بشكل مباشر، وترتبط دقة القرارات التي تتخذها الآلة بعد انتهاء عملية التعلم بشكل مباشر مع جودة البيانات وذكاء انتقائها، فهي بالطبع المصدر الوحيد الذي تتعلم منه الآلة وبالتالي كلما كانت جودة البيانات وتنوعها وملائمتها لمهمة البرنامج أعلى كلما كان البرنامج أذكى وأكثر قدرة على اتخاذ قرارات صحيحة ودقيقة.
هذه التقنية ستكون حجر الأساس في تطوير الكثير من التقنيات الذكية الأخرى مثل السيارات ذاتية القيادة ومواقع البيع وتحسين تجربة المستخدم بما يتناسب معه.
يحتاج تعلم الآلة إلى خليط مميز من العلوم وهي الرياضيات وعلم البيانات وهندسة البرمجيات، بما في ذلك مهارات البرمجة والإحصاء والاحتمالات ونمذجة البيانات وتصميم النظم، ويمكن البدء في هذه التقنية عن طريق العديد من الدورات الأونلاين المجانية والمدفوعة على حد سواء.
لغة Python
هي لغة برمجة سهلة ومتعددة الاستخدامات يمكنها أن تكون جزءًا من موقع الكتروني أو تطبيق ذكي أو تطبيق مكتبي أو وضع البرامج المبينة عن طريقها ضمن مخدّم Server والتواصل معها والحصول على ميزات هذه اللغة.
تعتبر إحدى أهم اللغات المناسبة للتعامل مع البيانات وقد تطور بشكل كبير في السنوات الأخيرة في مجالات الذكاء الاصطناعي وأصبح هناك الكثير من المكتبات والخوارزميات المبنية باستخدامها، وخاصة تلك المتعلقة بمفاهيم تعلم الآلة.
يمكن بسهولة تعلم هذه اللغة حيث أن شبكة الإنترنت مليئة بالدورات والمواقع والمجتمعات التعليمية المختصة بلغة Python.
لغة R
حزمة إحصائية مفتوحة المصدر تعمل على تسهيل تحليل البيانات الكبيرة والتعامل معها، ولها الكثير من الميزات كالنمذجة الخطية وغير الخطية وتحليل السلاسل الزمنية، وهي إلى جانب لغة بايثون من أهم أدوات التعامل مع البيانات، وتسمح R أيضاً بإجراء تحليل إحصائي للبيانات في الزمن الحقيقي، الأمر الذي يساعد في تسريع وتحسين النتائج وسهولة التعامل مع البيانات بشكل مرئي قابل للفهم والتجميع وبالتالي تطوير الخوارزميات وتحسينها وفقًا لطبيعة هذه البيانات.
قواعد البيانات SQL
لا يمكن لأحد ألا يؤكد على أهمية قواعد البيانات في تنظيم البيانات وتسهيل التعامل معها لذا لا يمكننا الحديث عن علوم البيانات دون المرور على أهم ما تقدمه قواعد البيانات لهذا المجال، حيث تسمح قواعد بيانات SQL باسترجاع البيانات عند الحاجة إلى ذلك، وتسهل الوصول إلى كميات كبيرة من البيانات والتعامل معها والبحث فيها بشكل سريع وبزمن أقل وذلك تبعًا لجودة تنظيم هذه البيانات ضمن الجداول، ويمكن لأي شخص مهما كانت خلفيته المعرفية أن يتعلم مفاهيم قواعد البيانات والتعامل معها و المواد التعليمية متوفرة بكثرة على الإنترنت لمن يرغب.
برنامج Hadoop
هو إطار أو بيئة عمل برمجية تقوم على تخزين ومعالجة كمية كبيرة من البيانات عبر مجموعات من أجهزة الحواسيب، وهي مرنة جدًا وقابلة للتطوير، كما أنها تساعد الشركات على تحديد التوجهات والتنبؤ بالنتائج لتحسين عمليات اتخاذ القرارات الهامة، وإن الحصول على خبرة كبيرة فيه سيؤدي حتمًا إلى زيادة فرص العمل الهامة التي يمكن أن يحصل عليها مختص البيانات، وبالبحث عبر الإنترنت سنجد العديد من المساقات الجيدة التي تساعد في تطوير المعرفة المتعلقة به.
بعض المهارات الأخرى:
إمكانية تطوير خبرات مختصي البيانات غير محدودة وكل مهارة جديدة هي بالطبع فرصة أفضل تضاف لقائمة فرص العمل المتوفرة لأصحاب الكفاءات، ومن الأمور التي يمكن للمهتمين في البيانات تعلمها:
- الإحصاء: اتقان مفاهيم الإحصاء وطرق قراءة البيانات الإحصائية وتصنيفها بشكل جيد من الأمور البديهية التي يجب تطويرها لدى عالم البيانات.
- الجبر الخطي: والذي يساعد على تطوير خوارزميات أفضل للتعامل مع البيانات مهما كان نوعها، وهي أمور قد يسأل عنها في مقابلات العمل.
- أساليب عرض البيانات: العرض المرئي للبيانات يعطي معلومات قد يصعب الحصول عليها بالقراءة العادية للبيانات لذلك من الضروري معرفة طرق عرض البيانات.
- مفاهيم هندسة البرمجيات: هذه المفاهيم تكون مفصلية في حال كان العمل لا يقتصر على البيانات فقط بل البيانات المتعلقة بالنظم البرمجية الضخمة، وهو الأكثر شيوعًا لعلماء البيانات.
- الحدس المبني على البيانات: وهو القدرة على التنبؤ عن طريق قراءة البيانات بالإضافة للقدرة على حل المشكلات بالاعتماد على البيانات، وهو أمر هام عندما تتعلق البيانات بمصير شركات كبيرة ومنتجات مبنية على البيانات.
بالطبع يوجد الكثير من المهارات الأخرى التي تجعل عالم البيانات مميزًا عن الآخرين لأن مهنة مختصي البيانات هي مهنة متنوعة وتتطلب مهارات شاملة وقوية، حيث أن حساسية البيانات ودقة التعامل معها لا يمكن أن يكون إلا بأيدي ذوي الخبرات المتعددة الشاملة لكافة الجوانب.
