كيف تبدأ مهنة في علوم البيانات

عالم البيانات هو شخص يساعد المؤسسة على اتخاذ قرارات حاسمة من خلال تحليل البيانات والنمذجة والتصور ، من بين أمور أخرى. وفقًا لتقارير الدراسة الاستقصائية ، يشهد النظام الإيكولوجي لعلوم البيانات والتحليلات نموًا عامًا في عدد الوظائف مع مساهمة الهند في 6٪ من فرص العمل المفتوحة في جميع أنحاء العالم. حاليًا ، يبلغ إجمالي عدد الوظائف المتاحة في التحليلات وعلوم البيانات المتاحة أكثر من 90.000 ومقارنة بالتقديرات العالمية ، تساهم الهند بنسبة 6٪ من الوظائف الشاغرة المفتوحة. في سوق المواهب المتطور هذا ، طور الطامحون مزيجًا من المهارات من أجل السعي إلى الأمام في دور علم البيانات. أثناء القيام بهذه الرحلة ، هناك بعض الأسئلة الحاسمة التي تستمر في التجوال داخل الرأس. على سبيل المثال ، ما هي الأدوات الأكثر أهمية؟ أي طريق يجب اتباعه؟ ما الجديد الذي يمكنك تعلمه؟ من بين أمور أخرى. اليوم ، تحاول هذه المقالة تقييم كل هذه الأسئلة الحاسمة وستلقي نظرة أكثر تعمقًا على كيفية اختيار المهنة المناسبة في Data Science. هنا ، نسرد 7 نقاط ، وبعد ذلك سوف يتحرك الطامح حتمًا في الاتجاه الصحيح. لكي تصبح عالمًا جيدًا في البيانات ، يجب أن يكون لدى الطامع معرفة مختلطة بأدوات BI ، والحلول السحابية ، وأدوات التصور ، ولغات البرمجة ، وأدوات إدارة البيانات ، وغيرها. تستمر لغات مثل Python و Java و R و SQL في السيطرة على السوق كأدوات للاختيار بين محللي البيانات وعلماء البيانات. وفقًا للتقارير ، فإن ما يقرب من 17 ٪ من جميع وظائف التحليلات المعلن عنها في الهند تتطلب Python كمهارة أساسية بينما تتطلب 16 ٪ جافا. تأتي مهارات R في المرتبة الثالثة في المهارات الأكثر أهمية المطلوبة مع 10 ٪ من جميع وظائف التحليلات التي تبحث عن محترفين R. مجال علوم البيانات ضخم ويجب على المرء أن يكون واضحًا في رأسه حيث الدور الذي يجب اختياره والبدء في التحضير وفقًا لذلك. هناك عدد من الأدوار الوظيفية في علوم البيانات المتوفرة حاليًا بين المنظمات مثل مهندس التعلم الآلي ومهندس البيانات والمحلل الكمي ومهندس البيانات الضخمة وعالم البيانات وخبير التصور العادات والعديد من المنظمات الأخرى. يجب على المرء أن يتضح ما تقوم به هذه الأدوار الوظيفية ثم يقرر ما يجب أن تصبح. مع الكم الهائل من البيانات التي يتم جمعها كل يوم في المنظمات ، تعرضت Big Data إلى اضطرابات كبيرة في هذه السنوات القليلة. وفقًا للتقارير ، نمت صناعة التحليلات إلى 3.03 مليار دولار في العام الماضي ومن المتوقع أن تتضاعف بحلول عام 2025. يجب على المرء أن يتعلم تطبيق تقنيات البيانات الكبيرة باستخدام أدوات مثل Tableau و SQL و NoSQL و Hadoop و Pig و Hive وغيرها. . نشر على 7wData.be