في ذروة فيلم Hidden Figures الذي رشح لجائزة الأوسكار ، تم استدعاء عالم الرياضيات كاثرين جونسون للتحقق من حسابات الإحداثيات الهبوطية لكبسولة الفضاء جون غلين ، الصداقة 7. التكنولوجيا حلت للتو محل أجهزة الكمبيوتر البشرية ، الأشخاص الذين قاموا بحساب البيانات والذين أكملوا المعادلات المعقدة قبل ظهور نظام الكمبيوتر ، ولكن كانت البيانات الواردة من الجهاز تحتوي على تناقضات يجب حلها من قبل الشخص.
كان هذا هو علم البيانات في عام 1961. في هذه الأيام ، الأمور مختلفة بعض الشيء. تمكن أنظمة جمع البيانات المعقدة الشركات في كل قطاع من معرفة المزيد عن أعمالهم وعملائهم وآفاقهم المستقبلية. ولكن كما هو الحال في الأشكال المخفية ، لا يزال هناك حاجة إلى الأشخاص للعثور على حقائق مهمة من داخل البيانات.
فيما يلي السبق الصحفي حول كيفية استخدامنا لعلم البيانات كل يوم والمهارات الأساسية التي تحتاجها لتكون ناجحًا كعالم بيانات أو مهندس أو محلل.
علم البيانات في كل مكان
إن إمكانات علماء البيانات إلى أبعد من صناعات التمويل والتقنية في الازدهار. يقول مايكل جالفين ، المدير التنفيذي لشركة Data Science Corporate Training for Metis ، وهي شركة تدرب على مهارات علوم البيانات وتعمل مع الأفراد والشركات: "هناك إدراك متزايد في جميع القطاعات بأن مهارات علوم البيانات أصبحت ضرورية للمنافسة والتحسين في السوق اليوم". .
فكر في ملفات تعريف الارتباط. لا ، ليست تلك التي تغمسها في اللبن - أدوات جمع البيانات القوية التي تساعد محللي البيانات والعلماء والمهندسين على التعرف على عادات الويب الخاصة بالمستهلكين وتعلم الخوارزميات حول هؤلاء "كيف كانوا يعرفون مجرد التفكير" من ذلك؟! "الإعلانات التي نعرضها على Facebook. هدفهم؟ لتقييم اهتمامات وسلوك المستهلك واستخدام هذه التحليلات للمساعدة في اتخاذ القرارات التجارية الرئيسية - للشركات في جميع القطاعات.
هناك وعي أوسع بعلم البيانات في التيار الرئيسي. يقول جالفين: "يؤثر علم البيانات على كل شيء بدءًا من عمليات الشراء من Amazon إلى نبضات Netflix ، ولمس علم البيانات المزيد من الأشخاص أكثر من أي وقت مضى".
كيف تناسبك
مع النمو في مجالات علوم البيانات ، كان هناك تداخل متزايد بين أدوار عالم البيانات ، ومحلل البيانات ، والمصمِّم.
ولكن وفقًا للدكتور فلافيو فيلانوستر ، نائب رئيس التقنية وأنظمة HPCC في LexisNexis Risk Solutions ، فإن التمييز بين المناصب المختلفة فريد من نوعه في الواقع - ويوفر فرصًا لأولئك الموهوبين في مجالات محددة.
يقول Villanustre: "يتخصص محللو البيانات تقليديًا في تقنيات معالجة البيانات ، والتي تتطلب التدريب في كل شيء بدءًا من لغات الاستعلام إلى نماذج البيانات الرسومية". "في غضون ذلك ، يقوم المصممون بتحليل البيانات العددية للارتباطات والأنماط".
عندما يتعلق الأمر بعلوم البيانات ، يشرح Villanustre أن المرشحين المثاليين يجب أن يعرضوا مجموعة شاملة من هذين النوعين من المهارات بالإضافة إلى معرفة المجال والمجال التجاري. "عادة ما يمتلك علماء البيانات معرفة أعمق من محلل البيانات حول تقنيات البرمجة والمعرفة الأوسع من المصممين الإحصائيين حول منهجيات تحليل البيانات باستخدام تقنيات أكثر تطوراً."
عند التقديم على هذه المواقف ، من المهم ملاحظة المهام التي تتطلع الشركة إلى تنفيذها بالفعل.
يوضح نيك كرامر ، كبير مديري البيانات والتحليلات في شركة "البيانات التي نتجت عن علم البيانات أدت إلى قيام العديد من الشركات بتوظيف علماء البيانات للقيام بمهمة محلل البيانات ، والذي ينتهي به الأمر إلى تطهير وإعداد البيانات وقضاء وقت قصير جدًا في القيام بعلم البيانات الفعلي". SSA & Company ، وهي شركة استشارات إدارية متخصصة في تحويل تحليلات البيانات الكبيرة إلى عمليات للشركات.
تتيح الأدوات الجديدة إمكانية إنشاء نماذج تحليلية من قبل ذوي المستويات المنخفضة من الخبرة ، لذلك تعد المهارات المتنوعة ذات الصلة مثل معرفة الأعمال ومهارات الاتصال الفعالة مهمة لتمييز الباحثين عن عمل. عند إجراء المقابلات ، تأكد من طرح الأسئلة للتركيز على ما تسعى إليه الشركة تمامًا - ثم عرض نقاط قوتك وفقًا لذلك.
مكتبنا
ما تحتاجه لتكون ناجحا
القول المأثور القديم حول عدم رؤية الغابة للأشجار هو شيء مهم يجب تذكره عند العمل كعالم بيانات أو محلل أو مهندس. على الرغم من أهمية دقة البيانات الأساسية ، إلا أنه يتم الاعتراف بالصورة الشاملة للمشاكل التي تأمل الشركة في حلها.
"هناك ميل بين علماء البيانات إلى التعقيد المفرط للأشياء والوقوع في ثقب أسود من التفاصيل" ، يحذر جالفين. "بدلاً من ذلك ، يجب أن يفكروا في مشكلة العمل التي يحاولون حلها ، والحصول على شيء ما ، ثم التكرار".
علاوة على ذلك ، فإن الاهتمام بما تفعله - كما هو الحال في أي وظيفة - أمر ضروري أيضًا.
"تعمل الشركات مع أنواع مختلفة من البيانات (مثل الصور والنص والبيانات المالية) بشأن مشكلات مختلفة. يجب أن تكون مهتمًا وفهم نوع البيانات التي ستعمل معها من أجل النجاح. " "على سبيل المثال ، فإن علماء البيانات الذين يعملون مع الصور الطبية ليسوا أطباء في العادة ، لكن المستخدم النهائي أو العميل سيكون طبيباً. هل يمكنك فهم المشاكل التي يحاولون حلها؟ هل أنت مهتم بحل هذه المشاكل؟ "
ثم هناك التواصل. يُقال إن علماء البيانات والمحللين والمهندسين يتحدثون لغتهم الخاصة ، ولكن لكي تكون ناجحًا في مكان العمل ، يجب أن تكون قادرًا على التواصل بوضوح مع أولئك الذين سيستفيدون من مهاراتك ويستفيدون منها أكثر.
وقال كرامر: "التعاون مع أصحاب المصلحة في قطاع الأعمال مهم بشكل متزايد".
قطعت علوم البيانات والمهن المرتبطة بها شوطًا طويلًا منذ الستينيات عندما احتاجت ناسا إلى أجهزة كمبيوتر بشرية لتسخير والتحقق من عمل أجهزة الكمبيوتر الجديدة. لكن العقول اللامعة المهتمة بكيفية قيام البيانات بتشكيل الطريقة التي نعيش بها والعمل والقيام بالأعمال التجارية لا تزال ضرورية كما كانت دائمًا - بدون وجود خبير بشري لتفسير كل من المدخلات والنتائج ، يمكن إساءة استخدام علم البيانات بصورة عشوائية أو مجرد مربكة.
