أهم 19 مهارة تحتاج إلى معرفتها في عام 2023 لتصبح عالم بيانات

صورة المؤلف
 

الزمن يتغير. إذا كنت تريد أن تصبح عالم بيانات في عام 2023 ، فهناك العديد من المهارات الجديدة التي يجب عليك إضافتها إلى قائمتك ، بالإضافة إلى عدد كبير من المهارات الحالية التي كان من المفترض أن تتقنها بالفعل.

لماذا هذه المجموعة الواسعة من المهارات؟ جزء من المشكلة هو زحف نطاق العمل. لا أحد يعرف ما هو عالم البيانات ، أو ما يجب أن يفعله المرء ، على الأقل من كل صاحب العمل المستقبلي. لذا فإن أي شيء يحتوي على بيانات يعلق في فئة علم البيانات لكي تتعامل معه.

من المتوقع أن تعرف كيفية تنظيف البيانات وتحويلها وتحليلها إحصائيًا وتصورها والتواصل والتنبؤ بها. ليس ذلك فحسب ، بل يمكن أيضًا إضافة التكنولوجيا الجديدة (أو التكنولوجيا التي وصلت مؤخرًا إلى الاتجاه السائد) إلى مسؤوليات وظيفتك.

في هذه المقالة ، سأقوم بتفصيل أفضل 19 مهارة تحتاج إلى معرفتها في عام 2023 لتصبح عالم بيانات.

فيما يلي نظرة عامة على العشرة الأكثر أهمية.

 

صورة المؤلف
 

ستساعدك هذه المهارات في الحصول على وظيفة ، وسحق مقابلة ، والبقاء في الطليعة ، والتفاوض من أجل تلك الترقية. في كل قسم ، سألخص بإيجاز ماهية كل مهارة ، وسبب أهميتها ، وأعرض بعض الأماكن لتعلم هذه المهارات.

بينما هو ليس 80٪ من عمل عالم البيانات ، لا يزال تنظيف البيانات والجدال من أهم المهارات التي يمكن لعالم البيانات إتقانها في عام 2023.

ما هو تنظيف البيانات والجدل؟

تنقية البيانات والجدال هي عمليتا تحويل البيانات الخام إلى تنسيق يمكن استخدامه للتحليل. يتضمن ذلك معالجة القيم المفقودة ، وإزالة التكرارات ، والتعامل مع البيانات غير المتسقة ، وتنسيق البيانات بطريقة تجعلها جاهزة للتحليل.

عادةً ما يشير تنظيف البيانات إلى التخلص من القيم السيئة / غير الدقيقة ، وملء أي فراغات ، والعثور على التكرارات ، والتأكد من أن مجموعة البيانات الخاصة بك نظيفة ودقيقة بشكل موثوق كما هو متوقع. الجدل (أو التلاعب بها ، أو التدليك ، أو أي فعل غريب آخر من هذا القبيل) يعني جعلها في شكل قابل للتحليل. يمكنك تحويله أو تعيينه إلى تنسيق آخر أسهل في النظر إليه.

لماذا من المهم أن تصبح عالم بيانات في عام 2023؟

اسأل أي عالم بيانات عما يفعله ، وأحد الأشياء الأولى التي يذكرونها سيكون تنظيف البيانات والجدال. لا تأتي البيانات بين يديك أبدًا في شكل جميل ونظيف وقابل للتحليل ، لذلك من المهم جدًا معرفة كيفية ترتيبها.

تضمن القدرة على تنظيف البيانات ومناقشتها أن تكون نتائج التحليل جديرة بالثقة ، وتساعد على تجنب استخلاص استنتاجات غير صحيحة.

أين يمكنك تعلم هذه المهارة الأساسية؟

هناك الكثير من الخيارات الرائعة لتعلم تنظيف البيانات والجدال. تقدم جامعة هارفارد أ الدورة على EdX. يمكنك أيضًا التدرب بمفردك عن طريق تنظيف مجموعات البيانات الأولية المجانية مثل الزحف المشترك وبيانات زحف الويب المكونة من أكثر من 50 مليار صفحة ويب (هنا) ، أو بيانات الطقس في البرازيل (هنا).

لا ، إنها ليست مجرد كلمة طنانة! يعد التعلم الآلي مهارة مهمة للغاية يجب أن يعرفها أي عالم بيانات في المستقبل.

ما هو التعلم الآلي؟

التعلم الآلي هو تطبيق الخوارزميات والنماذج الإحصائية لعمل التنبؤات والقرارات بناءً على البيانات.

إنه حقل فرعي من الذكاء الاصطناعي يمكّن أجهزة الكمبيوتر من تحسين أدائها في مهمة محددة من خلال التعلم من البيانات ، دون أن تكون مبرمجة بشكل صريح. يساعد في الأتمتة. ستجده في أي صناعة.

لماذا من المهم أن تصبح عالم بيانات في عام 2023؟

أنت بحاجة إلى التعرف على التعلم الآلي في عام 2023 لأنه مجال سريع النمو أصبح أداة حاسمة لحل المشكلات المعقدة والتنبؤ بالتنبؤات في مختلف الصناعات.

يمكن استخدام خوارزميات التعلم الآلي لتصنيف الصور والتعرف على الكلام والقيام بمعالجة اللغة الطبيعية وإنشاء أنظمة توصية. ستتعرض لضغوط شديدة للعثور على صناعة لا تفعل (أو لا تريد) القيام بهذه المهام بمساعدة ML.

يسمح كونك بارعًا في التعلم الآلي لعالم البيانات باستخراج رؤى قيمة من مجموعات البيانات الكبيرة والمعقدة ، وتطوير نماذج تنبؤية يمكنها أن تقود قرارات أعمال أفضل.

أين يمكنك تعلم هذه المهارة الأساسية؟

لدينا مستودع لـ أكثر من ثلاثين مشروعًا للتعلم الآلي على ScrataScratch لإظهار هذه المهارة في سيرتك الذاتية. يحتوي TensorFlow أيضًا على مجموعة من الموارد المجانية الرائعة لتعلم التعلم الآلي.

صورة المؤلف
 

هذه المهارة تشرح نفسها بنفسها. عندما تقوم بتحليل الأرقام ، سيرغب أصحاب المصلحة الرئيسيون في فهم نتائجك برسوم بيانية ومخططات جميلة.

ما هو تصور البيانات؟

تصور البيانات هو إنشاء المخططات والرسوم البيانية والرسومات الأخرى للمساعدة في تسهيل فهم البيانات. تأخذ الأرقام التي قمت بتنظيفها أو جدلتها أو توقعها للتو ووضعها في نوع من التنسيق المرئي ، إما لتوصيل الاتجاهات مع الآخرين أو لتسهيل تحديد الاتجاهات.

لماذا من المهم أن تصبح عالم بيانات في عام 2023؟

في عام 2023 ، تعد القدرة على تصور البيانات أمرًا بالغ الأهمية لعالم البيانات. الأمر يشبه امتلاك قوة عظمى سرية للكشف عن الأنماط والاتجاهات المخفية في البيانات التي قد لا تكون واضحة للوهلة الأولى. وأفضل جزء؟ يمكنك مشاركة نتائجك مع الآخرين بطريقة جذابة ولا تنسى. كعالم بيانات ، ستعمل مع مجموعات من جميع مستويات الخبرة المختلفة ، لكن الصورة يسهل فهمها أكثر من صف من الأرقام.

لذلك ، إذا كنت تريد أن تكون عالم بيانات يمكنه توصيل رؤيتك واكتشافاتك بشكل فعال ، فمن المهم أن تتقن فن تصور البيانات.

أين يمكنك تعلم هذه المهارة الأساسية؟

هذه قائمة من الأماكن المجانية لتعلم البيانات.

SQL هي لغة استعلام منظمة. يستخدم علماء البيانات SQL للعمل مع قواعد بيانات SQL وكذلك إدارة قواعد البيانات وأداء مهام تخزين البيانات.

ما هو SQL وإدارة قواعد البيانات؟

SQL هي لغة شائعة جدًا تتيح لك الوصول إلى البيانات المنظمة ومعالجتها. يسير جنبًا إلى جنب مع إدارة قواعد البيانات ، والتي تتم عادةً في SQL. إدارة قواعد البيانات هي في الأساس كيفية تنظيم البيانات وتخزينها وجلبها من مكان ما. قواعد بيانات SQL هي واحدة من أعلى التقنيات الخلفية للتعلم في عام 2023 ، لذلك لا يقتصر الأمر على علم البيانات فقط.

لماذا من المهم أن تصبح عالم بيانات في عام 2023؟

بصفتك عالم بيانات ، يجب عليك تتبع جميع البيانات والتأكد من تنظيمها واستعادتها عندما يحتاجها شخص ما. هذا ما تتيح لك إدارة قواعد البيانات و SQL القيام به.

أين يمكنك تعلم هذه المهارة الأساسية؟

كورسيرا لديه طن من الدورات التدريبية الرائعة لإدارة قواعد البيانات والمشرفين التي يمكنك تجربتها. يمكنك أيضًا الحصول على معاينة مسبقة لبعضها أسئلة مقابلة SQL هنا ، والتي يمكن أن تكون مفيدة لاختبار معرفتك.

البيانات الضخمة هي كلمة رنانة ، نعم ، لكنها أيضًا مفهوم حقيقي - Oracle يحدد إنها "بيانات تحتوي على تنوع أكبر ، تصل إلى أحجام متزايدة وبسرعة أكبر" ، أو بيانات ذات قيم V الثلاثة.

ما هي معالجة البيانات الضخمة؟

معالجة البيانات الكبيرة هي القدرة على معالجة كميات كبيرة من البيانات وتخزينها وتحليلها باستخدام تقنيات مثل Hadoop و Spark.

لماذا من المهم أن تصبح عالم بيانات في عام 2023؟

في عام 2023 ، تعد القدرة على معالجة البيانات الضخمة أمرًا بالغ الأهمية لعلماء البيانات. يستمر حجم البيانات التي يتم إنشاؤها في النمو بمعدل أسي ، والقدرة على التعامل مع هذه البيانات وتحليلها بشكل فعال أمر ضروري لاتخاذ قرارات مستنيرة واكتساب رؤى قيمة. سيتمكن علماء البيانات الذين لديهم فهم عميق لتقنيات معالجة البيانات الضخمة من العمل مع مجموعات البيانات الكبيرة بسهولة وتحقيق أقصى استفادة من المعلومات التي تحتوي عليها.

أيضًا ، بفضل رواجها ، لا يضر أبدًا بضرب "البيانات الضخمة" في سيرتك الذاتية.

أين يمكنك أن تتعلمه؟

أنا أحب Simplilearn سلسلة دروس يوتيوب على هذا المفهوم.

صورة المؤلف
 
إنه أمر مضحك - مع انتقال المزيد من المنتجات والخدمات إلى السحابة ، تصبح الحوسبة السحابية متطلبًا وظيفيًا لكل وظيفة فنية تقريبًا ، سواء كانت DevOps أو عالم بيانات.

ما هي الحوسبة السحابية؟

الحوسبة السحابية هي استخدام التقنيات والأنظمة الأساسية القائمة على السحابة مثل AWS أو Azure أو Google Cloud لتخزين البيانات ومعالجتها. يشبه الأمر نوعًا ما امتلاك غرفة تخزين افتراضية يمكنك الوصول إليها من أي مكان وفي أي وقت. بدلاً من تخزين البيانات وموارد الحوسبة على الأجهزة أو الخوادم المحلية ، تسمح الحوسبة السحابية للمؤسسات - وعلماء البيانات - بالوصول إلى هذه الموارد عبر الإنترنت.

لماذا من المهم أن تصبح عالم بيانات في عام 2023؟

بينما أستمر في تسليط الضوء ، فإن كمية البيانات التي يتوقع أن تعمل بها كعالم بيانات آخذ في الازدياد. ستلتزم المزيد من الشركات بالسحابة بدلاً من التعامل معها محليًا. لقد أصبح من المهم بشكل متزايد امتلاك القدرة على تخزين هذه البيانات ومعالجتها بطريقة فعالة وقابلة للتطوير.

توفر الحوسبة السحابية حلاً فعالاً لذلك ، مما يسمح لعلماء البيانات بالوصول إلى كميات هائلة من موارد الحوسبة وتخزين البيانات دون الحاجة إلى أجهزة وبنية تحتية باهظة الثمن.

أين يمكنك أن تتعلمه؟

الخبر السار هو أن الشركات تمتلك العديد من السحب ، والعديد منها لديه مصلحة في تعليمك عنها مجانًا ، لذلك تتعلم كيفية استخدامها. شراء مراجعات جوجل, مایکروسافتو أمازون جميعها لديها موارد رائعة للحوسبة السحابية.

"انتظر ، ألم نغطي قواعد البيانات فقط؟ ما هو مستودع البيانات؟ " أسمع أنك تسأل.

فهمتك. يبدو أحيانًا أن أهم مهارة في علم البيانات هي الحفاظ على جميع الاختصارات والمصطلحات في نصابها الصحيح.

ما المقصود بتخزين البيانات و ETL؟

أولاً ، دعنا نفرق بين مستودعات البيانات وقواعد البيانات.

تخزن المستودعات البيانات الحالية والتاريخية لأنظمة متعددة ، بينما تخزن قواعد البيانات البيانات الحالية اللازمة لتشغيل المشروع. تخزن قاعدة البيانات البيانات الحالية المطلوبة لتشغيل تطبيق بينما يخزن مستودع البيانات البيانات الحالية والتاريخية لنظام واحد أو أكثر في مخطط محدد مسبقًا وثابت لتحليل البيانات.

باختصار ، يمكنك استخدام مستودع بيانات للبيانات للعديد من المشاريع المختلفة معًا ، بينما تقوم قاعدة البيانات في الغالب بتخزين بيانات مشروع واحد.

ETL هي عملية تتضمن تخزين البيانات ، باختصار للاستخراج والتحويل والتحميل. ستقوم أداة ETL باستخراج البيانات من أي أنظمة مصدر بيانات تريدها ، وتحويلها في منطقة التدريج (عادةً ما يتم تنظيفها أو معالجتها أو "تشغيلها") ، ثم تحميلها في مستودع بيانات.

لماذا من المهم أن تصبح عالم بيانات في عام 2023؟

أشعر أنني كررت هذه النقطة في كل مهارة ، لكن البيانات تتزايد. الشركات متعطشة لذلك ، ويتوقعون منك إدارتها. إن معرفة كيفية إدارة البيانات في خطوط الأنابيب القابلة للبناء أمر بالغ الأهمية.

أين يمكنك أن تتعلمه؟

أوصي بتعلم كيفية عمل ETL مناسبة بلغة معينة ، مثل SQL أو Python. حصل Datacamp على ملف جيدة مع بايثون. تدير Microsoft المزيد البرنامج التعليمي للمستوى المتوسط للذهاب من خلال خيار SQL.

كل عالم بيانات هو متخصص نموذج. أنا لا أتحدث عن جيزيل بوندشين. أعني إنشاء نموذج لكيفية تخزين البيانات وتنظيمها في نظام.

ما هي نمذجة البيانات وإدارتها؟

نمذجة البيانات وإدارتها هي عملية إنشاء نماذج رياضية لتمثيل البيانات ، وكذلك إدارة البيانات للحفاظ على جودتها ودقتها وفائدتها.

يتضمن ذلك تحديد كيانات البيانات والعلاقات والسمات ، بالإضافة إلى تنفيذ عمليات التحقق من صحة البيانات وسلامتها وأمانها.

بعبارات أبسط ، تعني نمذجة البيانات أساسًا أنك تنشئ مخططًا لكيفية تنظيم البيانات وتوصيلها في أنظمة صاحب العمل. يمكنك التفكير في الأمر مثل صياغة مخطط للمنزل. تمامًا مثل المخطط الذي يُظهر الغرف المختلفة وكيفية اتصالها ، تُظهر نمذجة البيانات كيف ترتبط أجزاء مختلفة من المعلومات ببعضها البعض وتتصل ببعضها البعض.

يساعد ذلك في ضمان تخزين البيانات واستخدامها بطريقة متسقة وفعالة.

لماذا من المهم أن تصبح عالم بيانات في عام 2023؟

بصفتك عالم بيانات ، ستكون مسؤولاً عن التأكد من تنظيم البيانات وهيكلتها بطريقة يسهل الوصول إليها. تساعدك نمذجة البيانات وإدارتها على العمل مع البيانات ومشاركتها والتأكد من دقتها واتخاذ القرارات بناءً عليها.

أين يمكنك أن تتعلمه؟

مايكروسوفت جيدة مقدمة على مدونتهم ، مدتها نصف ساعة فقط وتم تصنيفها بدرجة عالية. إنه مكان جيد للبدء.

صورة بايت المؤلف
 

تم سرقة العديد من مصطلحات علم البيانات من مهن أخرى ، مثل النمذجة والتعدين. دعنا ندخل في ما يعنيه ولماذا هو مهم.

ما هو استخراج البيانات؟

التنقيب في البيانات هو عملية استخراج معلومات مفيدة من البيانات من خلال تقنيات مثل التجميع والتصنيف وقواعد الارتباط. أنت تغربل فيضان البيانات الحقيقي للعثور على شذرات ذهبية مفيدة. (ربما كان نقل البيانات اسمًا أفضل لهذه المهارة!)

لماذا من المهم أن تصبح عالم بيانات في عام 2023؟

تخيل ذلك: أنت عالم بيانات في عام 2023. لديك بيانات واردة من عشرة آلاف مصدر مختلف. ما المهارة التي تستخدمها لتحديد الأنماط عبر جميع نوافير البيانات هذه؟

إنه التنقيب عن البيانات.

أين يمكنك أن تتعلمه؟

عادةً ما يتم تغطية التنقيب عن البيانات في الدورات التدريبية التي تغطي البيانات الضخمة أو تحليلات البيانات نظرًا لأنها مكون مهم جدًا لهاتين المهارتين. EdX يقدم زوجين من الخيارات لتعلم التنقيب عن البيانات.

يختلف التعلم العميق بمهارة عن التعلم الآلي! التعلم العميق هو حقل فرعي من التعلم الآلي.

ما هو التعلم العميق؟

التعلم العميق هو أحد جوانب التعلم الآلي الذي يركز على إنشاء خوارزميات يمكنها تعلم الأنماط في البيانات من خلال طبقات متعددة من الشبكات العصبية الاصطناعية. (بالمناسبة ، الشبكات العصبية الاصطناعية هي نوع من خوارزمية التعلم الآلي المصممة لتكون مشابهة لبنية ووظيفة الدماغ البشري.)

لماذا من المهم أن تصبح عالم بيانات في عام 2023؟

يصبح الذكاء الاصطناعي أكثر تعقيدًا في عام 2023. لا يكفي معرفة أساسيات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي - يجب أن تكون على دراية بأحدث التقنيات أيضًا ، لأنها لن تكون متطورة غدًا. كان التعلم العميق جديدًا منذ بضع سنوات ، وهو الآن ضرورة.

من المتوقع أن يستخدم علماء البيانات التعلم العميق عندما تتمكن الشركات من الوصول إلى كمية هائلة من البيانات. يتم استخدامه لمعالجة الصور والفيديو ، أو تطبيقات رؤية الكمبيوتر.

أين يمكنك أن تتعلمها؟

افضل برنامج Simplilearn التعليمي كنقطة بداية.

هناك الكثير من التقنيات والتقنيات الحديثة التي من المفيد معرفتها. هذه إما أكثر تقدمًا ، مثل شبكات الخصومة التوليدية ، أو أكثر تعتمد على المهارات اللينة ، مثل سرد قصص البيانات ، أو متخصصة في مجال مثل التنبؤ بالسلاسل الزمنية. سألخص هذه باختصار هنا:

• معالجة اللغات الطبيعية (NLP): حقل فرعي من الذكاء الاصطناعي يتعامل مع معالجة وفهم اللغة البشرية. تستخدم روبوتات المحادثة هذا.
• تحليل السلاسل الزمنية والتنبؤ: دراسة البيانات عبر الزمن واستخدام النماذج الإحصائية لعمل تنبؤات حول الأحداث المستقبلية. يمكنك استخدام هذه المهارة لإجراء تحليل المبيعات أو الإيرادات.
• التصميم التجريبي واختبار A / B: عملية تصميم وإجراء التجارب المضبوطة لاختبار الفرضيات واتخاذ القرارات بناءً على البيانات.
• سرد البيانات: القدرة على توصيل رؤى البيانات والنتائج بشكل فعال إلى أصحاب المصلحة غير التقنيين. المزيد والمزيد من أصحاب المصلحة يهتمون بـ لماذا وراء القرارات المستندة إلى البيانات ، لذلك هذا أمر بالغ الأهمية.
• شبكات الخصومة التوليدية (GANs): نوع من بنية التعلم العميق حيث يتم تدريب شبكتين عصبيتين للعمل معًا لإنشاء بيانات جديدة تشبه مجموعة بيانات معينة.
• نقل التعلم: تقنية تعلم الآلة حيث يتم تدريب النموذج مسبقًا على مهمة واحدة ويتم ضبطه وفقًا لمهمة ذات صلة ، مما يؤدي إلى تحسين الأداء وتقليل كمية بيانات التدريب المطلوبة. الشركات الصغيرة ذات الموارد المحدودة ستجد هذا مفيدًا.
• التعلم الآلي الآلي (AutoML): طريقة لأتمتة عملية اختيار نماذج التعلم الآلي والتدريب عليها ونشرها.
• ضبط Hyperparameter: فئة فرعية أخرى من ML. هذه هي عملية تحسين أداء نموذج التعلم الآلي عن طريق ضبط المعلمات التي لم يتم تعلمها من البيانات ، مثل معدل التعلم أو عدد الطبقات المخفية.
• الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير (XAI): فرع من فروع الذكاء الاصطناعي يركز على إنشاء خوارزميات ونماذج شفافة وقابلة للتفسير ، بحيث يمكن فهم عمليات صنع القرار من قبل البشر. مرة أخرى ، مساعدة أصحاب المصلحة على فهم ما يحدث.

إذا كنت تريد أن تصبح عالم بيانات في عام 2023 ، فهذه المهارات الـ 19 مهمة للغاية. والخبر السار حقًا هو أن العديد من هذه المهارات يمكن أن تُعلّم ذاتيًا ، بينما يمكنك اكتساب مهارات أخرى أثناء العمل في دور مبتدئ مثل محلل بيانات أو أعمال.

بعض الطرق للتعلم:

• تحقق دائمًا من YouTube. هناك الكثير من الموارد المجانية والشاملة. لقد أدرجت عددًا قليلاً هنا ، ولكن هناك مقاطع فيديو لا حصر لها عمليًا.
• غالبًا ما تحتوي المنصات مثل Coursera و EdX على سلسلة محاضرات
• لدينا أكثر من ألف سؤال مقابلة حقيقي للتدرب على كليهما القائمة على الترميز و غير ترميز. كما نقدم أمثلة مشروع البيانات.

استمتع برحلة تعلم هذه المهارات لتصبح عالم بيانات في عام 2023.
 
 
نيت روزيدي هو عالم بيانات وفي استراتيجية المنتج. وهو أيضًا أستاذ مساعد يقوم بتدريس التحليلات ، وهو مؤسس ستراتا سكراتش، وهي منصة تساعد علماء البيانات على الاستعداد لمقابلاتهم مع أسئلة مقابلة حقيقية من الشركات الكبرى. تواصل معه تويتر: StrataScratch or لينكدين:.
 

• محتوى مدعوم من تحسين محركات البحث وتوزيع العلاقات العامة. تضخيم اليوم.
• بلاتوبلوكشين. Web3 Metaverse Intelligence. تضخيم المعرفة. الوصول هنا.
• المصدر https://www.kdnuggets.com/2023/04/top-19-skills-need-know-2023-data-scientist.html?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=top-19-skills-you-need-to-know-in-2023-to-be-a-data-scientist