الصفات الأساسية لعالم البيانات

البيانات الضخمة تنمو منذ فجر تكنولوجيا المعلومات. الآن ، البيانات التي ننتجها كل يومين تعادل جميع البيانات التي قمنا بتجميعها حتى عام 2003. هذه الكمية الهائلة من البيانات لديها رؤى لا تقدر بثمن ليس فقط للأعمال التجارية ، ولكن للجنس البشري بأكمله. ساعد تحليل البيانات الضخمة صناعة الرعاية الصحية في البحث لبعض الوقت الآن. علاوة على ذلك ، قد تحل البيانات الضخمة لغز السرطان قريبًا.

ماذا لو أخبرتك أن البيانات الضخمة هي في الحقيقة مجرد كومة من البيانات التي لا معنى لها إذا كنت لا تعرف كيفية استخدامها؟ هذا هو المكان الذي يأتي فيه علماء البيانات إلى الصورة. لفهم البيانات الضخمة ، نحتاج إلى علماء بيانات ، وعلماء جيدين على وجه الدقة. ولا تدع لقب "عالم البيانات" يخدعك ، فهناك عدد غير قليل من الصفات التي يجب أن يمتلكها عالم البيانات ليتم تسميتها. إذا كنت تبحث عن توظيف عالم بيانات أو تخطط لأن تكون واحدًا بنفسك ، فإليك الصفات التي يجب أن تبحث عنها أو تمتلكها.

التفكير الإحصائي

تحويل البيانات إلى معلومات هو الوظيفة الأساسية لعالم البيانات. إن الدراية بالإحصاءات هي بالتالي صفة لا حاجة للقول عنها. من المهم النظر إلى الأشياء بعقلية كمية للبقاء محايدًا وإبعاد التحيزات أثناء التعامل مع البيانات. يدرك عالم البيانات الجيد أن عمق وموثوقية الرؤى تزداد بما يتناسب مع كمية البيانات ويمنع نفسه من الوصول إلى استنتاجات ببيانات غير كافية. مع وجود كمية هائلة من البيانات ، تظهر الاتجاهات والرؤى كأرقام. وبالتالي ، فإن حب الأرقام ضروري لكونك عالم بيانات حقيقي. يجب أن يكون عالم البيانات قادرًا على استجواب كميات كبيرة من البيانات لاستخلاص رؤى قابلة للتنفيذ ثم تطبيق تقنيات النمذجة التنبؤية لتوقع الاتجاهات المستقبلية. يعد التمسك الجيد بالإحصاءات ضروريًا لإعداد التقارير وتخطيط مسارات العمل الموصى بها بناءً على الأفكار.

مهارات البرمجة

سيعمل عالم البيانات مع فرق مختلفة لبناء خطوط الأنابيب والأدوات والوحدات النمطية والحزم ومواقع الويب ولوحات المعلومات وغير ذلك الكثير. هذا لا يعني أن عالم البيانات يجب أن يكون مبرمجًا خبيرًا ، ولكن فهم الخوارزميات وكيفية عمل الرموز يمكن أن يقطع شوطًا طويلاً في عمل عالم البيانات. عندما لا يتمكن النظام من تزويدك بالاتجاهات أو الأفكار الصحيحة ، فقد حان الوقت لنشمر عن الأكمام وكتابة بعض التعليمات البرمجية. سيكون هذا مستحيلاً بدون بعض مهارات البرمجة والمرونة التقنية.

يتم قبول Python باعتبارها لغة البرمجة الأكثر تنوعًا وتوافقًا وهي مثالية للتعامل مع قواعد البيانات والاستعلامات من نوع MapReduce. كونك سهلًا في تعلم اللغة والمصدر المفتوح ، لا ينبغي أن يكون تعلم Python عقبة كبيرة بينك وبين حلمك في علم البيانات.

تعتبر أيضًا امتلاك "مهارات الشفرة الزائفة" الممتازة من قِبل العديد من المؤسسات أثناء تعيين عالم بيانات. "مهارات الشفرة الزائفة" هي القدرة على كتابة كيفية عمل استعلام أو خوارزمية بلغة إنجليزية بسيطة. تعد مهارة حل المشكلات هذه ضرورية للارتقاء كعالم بيانات. علم البيانات هو صناعة تتغير فيها المعايير الذهبية بمعدل ينذر بالخطر مما يؤكد على أهمية امتلاك مهارات أكثر مما يطلبه السيناريو الحالي.

عقل فضولي

على الرغم من أن علم البيانات هو مجال قديم إلى حد ما ، إلا أن الاكتشافات تتم بين الحين والآخر. الدافع لإيجاد طرق جديدة لحل مشكلة قديمة هو السبب وراء ذلك. يجب أن يحتفظ عالم البيانات دائمًا بعقل فضولي ليحترس من طريقة جديدة وأفضل للحصول على البيانات ودمجها ومعالجتها والعثور على أدوات لاشتقاق رؤى أفضل. لا ينبغي لعالم البيانات المثالي أن يتوقف عن الشعور بالفضول لأن البيانات تحمل أسرارًا لا تعترف بها إلا للفضوليين. لا يحاول عالم البيانات الحقيقي أن يرى كيف تثبت البيانات أن تحيزاته صحيحة ولكن بدلاً من ذلك يبحث عن الحقائق المخبأة في أعماقها.

مع البيانات ، يمكن أن تصبح الأمور صعبة للغاية في بعض الأحيان ، ويمكن أن يقودك الفضول فقط نحو النتائج. هذا هو السبب في أن الفضول هو أحد الصفات الأساسية لعالم البيانات.

الطبيعة الموجهة نحو النتائج

تتعلق تحليلات البيانات بالنتائج أكثر من العملية نفسها. لا يهم كيف تجلب النتائج بالبيانات طالما كانت هناك النتائج المتوقعة. قد يضطر علماء البيانات إلى اتخاذ أكثر من طريق لحل مشكلات معينة في بعض الأحيان. إن التعثر بسبب عقبات صغيرة ليس من النوعية الجيدة لعالم البيانات. كونك مدفوعًا بالنتائج يساعد في مثل هذه الحالات حيث يصبح التصميم القوي على تحويل البيانات إلى نتائج هو القوة الدافعة لأنفسهم. علماء البيانات ، بشكل عام ، هم أشخاص ينتقلون من مشكلة إلى أخرى أثناء أداء مهام مختلفة في نفس الوقت. لا شيء غير النتيجة يمكن أن تمنعهم من المسعى.

إِبداع

قد يبدو الإبداع مثل الغريب في هذه القائمة. الحقيقة هي أنها واحدة من أهم الصفات لعالم البيانات. لا يخشى المبدعون ارتكاب الأخطاء ، فهم يجربون أشياء جديدة ويجرؤون على استكشاف مناطق جديدة. يجدون فرصًا في إخفاقاتهم ويمكنهم بسهولة تغيير الاتجاه. كل هذه ضرورية لعلوم البيانات.

غالبًا ما نصنف الناس إلى أيسر دماغ وأيمن. نادرًا ما ترتبط العلوم الصعبة مثل البيانات الضخمة بالإبداع وهذا خطأ كبير. يقع علماء البيانات في مكان ما بين الفئتين ويحتاجون إلى سلسلة من الإبداع لإيجاد مناهج وطرق أحدث للتعامل مع البيانات. الإحصائيات وقواعد البيانات ليست كل ما يدور حوله علم البيانات ، إنها رواية القصص التي تجعل الناتج النهائي للتحليلات مفيدًا لصانعي القرار.

لا يمكن للإبداع وحده أن يجعل عالم البيانات بالطبع. قد لا يكون الشخص الذي يمكنه إعداد تقارير سهلة الاستخدام وجذابة وملفتة للنظر هو الأفضل دائمًا لدور عالم البيانات. يمكن تسمية علماء البيانات بحل المشكلات الإبداعي.

فهم قواعد البيانات

بغض النظر عما إذا كنت تعمل مع بيانات منظمة ، أو غير منظمة ، أو كليهما معًا ، يجب أن يكون لعالم البيانات الجيد فكرة أساسية عن عمل قواعد البيانات. إلى جانب ذلك ، يمكن للفهم الأساسي لقواعد البيانات العمودية والعلائقية أن يقطع شوطًا طويلاً في تسهيل مهمة عالم البيانات. لا تزال الكثير من مستودعات الشركة تستخدم قواعد البيانات الارتباطية التقليدية. سيتعين على علماء البيانات أيضًا المشاركة في إعداد قواعد البيانات هذه على الرغم من وجود موظفين تقنيين لتنفيذ المهمة. إن الدراية بتطوير البنية التحتية لقواعد البيانات التي يمكنها التعامل مع البيانات غير المهيكلة مثل الكرز في الأعلى.

مهارات تواصل رائعة

سيعمل عالم البيانات في الغالب مع التكنولوجيا والتحليلات ورجال الأعمال في نفس الوقت. غالبًا ما يعمل S (هو) كمترجم لجميع الأطراف المعنية. للتعامل مع المصطلحات التقنية والتجارية في نفس الوقت ومعرفة ما يجب استخدامه مع من يحتاج إلى مهارات اتصال قوية. مخرجات التحليل ليست جميلة في العادة ، على الأقل بالنسبة لشخص ليس عالم بيانات. إن الرؤى والاتجاهات عالقة داخل الأرقام ويجب تفسيرها وإبلاغها إلى فريق العمل وأصحاب المصلحة بطريقة يفهمونها. يجب أن يكون عالم البيانات العظيم قادرًا على ترجمة المخرجات المعقدة من التحليل إلى شكل أبسط يفهمه الأشخاص من خلفيات مختلفة باستخدام سرد القصص والاستعارات ووسائل الاتصال المرئية.

الجوع في البيانات

دائمًا ما يكون عالم البيانات العظيم متعطشًا لمزيد من البيانات. البحث عن البيانات هو واحد بدون أي أهداف محددة لأن المزيد من البيانات هو دائمًا بيانات أفضل. يجب أن يستمر عالم البيانات في البحث عن المزيد من مصادر البيانات ، وطرق أفضل للحصول عليها ، وطرق مبتكرة لمعالجتها. الدافع للحصول على المزيد من البيانات هو شيء يجب أن يمتلكه عالم البيانات لأن البيانات هي وقود التحليلات.