رئيسية الأوصاف الوظيفية ←عالم بيانات

من هو عالم البيانات؟

عالم البيانات هو المتخصص في تحليل البيانات واستخدام الأدوات التحليلية المتقدمة مثل الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لتطوير نماذج معقدة وتحقيق رؤى دقيقة، ويعمل عالم البيانات على جمع البيانات من مصادر متعددة وتنظيمها وتنظيفها وتحليلها لاكتشاف الأنماط والاتجاهات التي يمكن الاستفادة منها لتحسين الأداء واتخاذ قرارات إستراتيجية.

كما يقوم عالم البيانات ببناء نماذج رياضية لتحليل البيانات الكبيرة، ويطبق الخوارزميات المعقدة التي تتيح للشركات التنبؤ بالمستقبل واتخاذ قرارات دقيقة تعتمد على البيانات، فمن خلال بناء النماذج التنبؤية، يستطيع عالم البيانات تقديم حلول مبتكرة للشركات، مثل تحسين إستراتيجيات التسويق وتحديد العملاء الأكثر احتمالاً للشراء أو التنبؤ بالمخاطر المستقبلية.

ما هي المهارات المطلوبة في عالم البيانات؟

تعد مهارات عالم البيانات من العناصر الأساسية التي تساهم في نجاحه في التعامل مع التحديات المعقدة في تحليل البيانات، ويتطلب هذا الدور مجموعة متنوعة من المهارات التقنية والفكرية التي تساعد على استخراج الأنماط من البيانات وتقديم رؤى دقيقة تدعم اتخاذ القرارات الإستراتيجية، ومن أبرزها:

• مهارات البرمجة: القدرة على كتابة الأكواد واستخدام لغات مثل Python وR للمساعدة في تحليل البيانات الكبيرة وبناء النماذج التنبؤية واستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي.
• مهارات تحليل البيانات والإحصاء: يجب أن يمتلك عالم البيانات مهارات متقدمة في الإحصاء وتحليل البيانات لفهم الأنماط واكتشاف الاتجاهات داخل البيانات، إذ تساعد هذه المهارات على بناء نماذج تنبؤية دقيقة تساهم في تقديم رؤى إستراتيجية، وتمكّن عالم البيانات من تقديم توصيات مبنية على حقائق وبيانات دقيقة.
• مهارات التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي: تُعد مهارات التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي أساسية لعالم البيانات، إذ يستخدم هذه التقنيات لبناء نماذج معقدة تساعد الشركات على التنبؤ بالتوجهات المستقبلية أو اتخاذ قرارات إستراتيجية قائمة على البيانات.
• مهارات إعداد التقارير والتواصل: يحتاج عالم البيانات إلى مهارات إعداد التقارير لتوضيح النتائج التي توصل إليها بطرق مفهومة، فيجب أن يكون قادراً على توضيح البيانات المعقدة بطريقة يسهل فهمها من قبل الإدارات غير التقنية.
• مهارات حل المشكلات: حل المشكلات المعقدة التي قد تظهر أثناء تحليل البيانات أو بناء النماذج للمساعدة في تحسين جودة النتائج وتعزيز فعالية التحليل والتعامل مع التحديات اليومية التي قد تواجه عالم البيانات.

ما هي الصفات الشخصية لعالم البيانات؟

يتطلب النجاح في مهام عالم البيانات مجموعة من الصفات الشخصية التي تساعد على التعامل مع التحديات المختلفة التي قد تنشأ أثناء تحليل البيانات وبناء النماذج التنبؤية. ومن أبرز هذه الصفات:

• الفضول والرغبة في الاستكشاف: يتطلب مجال علم البيانات الفضول المستمر والرغبة في استكشاف البيانات، ويتعين على عالم البيانات البحث عن الأنماط الخفية التي قد تؤثر على النتائج أو توفر رؤى جديدة، كما أن القدرة على طرح الأسئلة الصحيحة وتحفيز الاهتمام بالبيانات من جميع الزوايا تعد من الصفات الأساسية التي تسهم في تعزيز فاعلية العمل.
• التفكير النقدي: يجب أن يتمتع عالم البيانات بقدرة على التفكير النقدي لتقييم البيانات بدقة واستخلاص المعلومات الأكثر أهمية، ويتطلب ذلك تحليل البيانات من منظور نقدي والتأكد من صحتها ومصداقيتها، ما يساعد على تحسين دقة التحليل وضمان تقديم نتائج موثوقة يمكن الاعتماد عليها في اتخاذ القرارات.
• الإبداع في حل المشكلات: يواجه عالم البيانات تحديات معقدة تتطلب حلولاً مبتكرة، ولا بدّ أن يتصف العالم بالإبداع في إيجاد حلول غير تقليدية للمشكلات التي قد تطرأ أثناء التحليل أو بناء النماذج ما يؤدي إلى نتائج متميزة تساهم في تحسين الأداء الكلي للعمل أو التنبؤ بالاتجاهات المستقبلية.
• المهارات التقنية: يتطلب دور عالم البيانات إتقان عدد من المهارات التقنية المتقدمة، مثل Python وSQL وHadoop. كما يتعين عليه فهم تقنيات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي واستخدامها لبناء نماذج تنبؤية دقيقة وتحليل كميات ضخمة من البيانات بكفاءة.

ما دور البيانات في توجيه الأعمال؟

تلعب البيانات دوراً محورياً في توجيه الأعمال نحو النجاح، ففي ظل التطورات الحديثة، أصبحت البيانات الكبيرة تمثل تحدياً وفرصة في آنٍ واحد، ويكمن التحدي في كيفية إدارة وتحليل هذه الكميات الهائلة من البيانات بطريقة تتيح للشركات استخراج المعلومات المفيدة منها، فمن خلال تحليل البيانات، تستطيع الشركات فهم سلوك العملاء وتحسين إستراتيجيات التسويق وتطوير المنتجات والخدمات والتنبؤ بالاتجاهات المستقبلية.

في قطاع التجزئة على سبيل المثال، يمكن لعلماء البيانات تحليل بيانات المبيعات والعملاء لتحديد الأنماط الشرائية وتحسين التجربة العامة للعملاء، كما يمكن استغلال هذه البيانات في تحسين إستراتيجيات التسعير، وتحديد المنتجات التي تحظى بشعبية، ما يساعد الشركات على تخصيص العروض والخصومات بناءً على سلوك الشراء الفعلي للعملاء.

وفي قطاع الصحة، يمكن استخدام البيانات لتحليل أنماط الأمراض وتقديم حلول صحية استباقية من خلال تتبع وتخزين بيانات المرضى يمكن تحديد الأمراض الشائعة وتقديم تدخلات مبكرة، ما يسهم في تحسين جودة الرعاية الصحية.

ما هو متوسط راتب عالم البيانات في السعودية؟

يُعد راتب عالم البيانات من الرواتب التنافسية في سوق العمل، ويتفاوت بناءً على العديد من العوامل التي تحدد قيمته، ومن أهمها:

• • الخبرة المهنية: تعد الخبرة من العوامل الرئيسية التي تؤثر في تحديد الراتب، فكلما زادت سنوات الخبرة في مجال تحليل البيانات وبناء النماذج التنبؤية، ارتفعت قيمة الراتب، فالعلماء الذين يمتلكون خبرة كبيرة في العمل مع البيانات الضخمة أو الذكاء الاصطناعي يمكنهم الحصول على رواتب أعلى.
  • المهارات التقنية: المهارات التي يمتلكها عالم البيانات لها تأثير كبير في راتبه مثل المهارات المتقدمة في استخدام لغات البرمجة وأدوات تحليل البيانات بالإضافة إلى الخبرة في تقنيات التعلم الآلي.
  • القطاع الذي يعمل فيه: يختلف الراتب بناءً على القطاع الذي يعمل فيه عالم البيانات، فالقطاعات مثل التكنولوجيا والمالية والطاقة قد تقدم رواتب أعلى مقارنة ببعض القطاعات الأخرى.
  • الموقع الجغرافي: يؤثر الموقع الجغرافي أيضاً في تحديد الرواتب، وعادة ما تكون المدن الكبرى مثل الرياض وجدة حيث تتركز الشركات الكبرى والمشاريع الرقمية هي الأعلى في رواتب علماء البيانات مقارنة بالمناطق الأخرى.
  • التعليم والشهادات الأكاديمية: يساعد الحصول على درجة أكاديمية متقدمة، مثل الماجستير أو الدكتوراه في مجالات العلوم الحاسوبية أو الإحصاء على تعزيز قيمة الراتب، كما أن وجود شهادات معترف بها دولياً في أدوات وتقنيات تحليل البيانات يعكس مستوى التخصص ويؤدي إلى راتب أعلى.

إذا كنت مهتمًا بالاطلاع على أحدث المعلومات حول الرواتب وتغيّرات الأجور لعام 2024، ننصحك بتحميل تقرير الرواتب الشامل من "جسر"، الذي يقدم تحليلاً شاملاً وموثوقًا لسوق العمل المالي في المملكة.

ما أهم أسئلة مقابلة العمل مع عالم البيانات؟

عند إجراء مقابلة مع عالم البيانات، يكون الهدف الأساسي هو تقييم المهارات التقنية والتحليلية الخاصة بالمرشح، بالإضافة إلى قدرته على التعامل مع البيانات المعقدة واستخراج رؤى عملية منها. إليك بعض الأسئلة الشائعة التي قد تُطرح في هذه المقابلات، مع تحديد الأهداف التي يسعى القائمون على المقابلة لتحقيقها وما هو المتوقع من المرشح عند الإجابة:

• ما هي النماذج التنبؤية التي سبق لك بناؤها؟ وكيف قمت باختبارها؟
  • الهدف: تقييم قدرة المرشح على بناء نماذج تنبؤية دقيقة واختبار فعاليتها.
  • المتوقع من المرشح: يجب أن يشرح المرشح تجربته في بناء النماذج التنبؤية، من اختيار النموذج الأنسب إلى مرحلة اختبار النموذج، وتقييم أداءئه باستخدام المقاييس المناسبة، كما يجب أن يوضح كيفية تحسين النموذج بعد اختباره، مثل استخدام تقنيات التعديل والتحسين أو التحسين الدقيق.
• ما هي الأدوات البرمجية التي تجيد استخدامها لتحليل البيانات؟
  • الهدف: قياس معرفة المرشح بالأدوات التقنية المستخدمة في تحليل البيانات وبناء النماذج.
  • المتوقع من المرشح: يجب على المرشح أن يكون قادراً على ذكر الأدوات التي استخدمها في عمله في علم البيانات، وأن يوضح كيف استخدم هذه الأدوات في مشاريع سابقة، كما يُتوقع منه تقديم أمثلة عن كيفية التعامل مع البيانات الضخمة.
• كيف تتعامل مع البيانات غير المكتملة أو غير الدقيقة؟
  • الهدف: فحص قدرة المرشح على التعامل مع مشاكل جودة البيانات وتحسين دقتها.
  • المتوقع من المرشح: يتوقع من المرشح أن يوضح طرق التعامل مع البيانات المفقودة أو غير الدقيقة، كما يجب أن يشرح كيفية استخدام تقنيات مثل تصفية القيم الشاذة لتحديد القيم غير الطبيعية وتصحيحها، ويُتوقع أيضًا من المرشح أن يكون على دراية بأساليب تحليل جودة البيانات مثل استخدام تحليل الاستكشاف البياني لفهم البيانات قبل معالجتها.
• كيف تقوم بتفسير النتائج المعقدة للإدارة؟
  • الهدف: تقييم قدرة المرشح على توصيل النتائج التحليلية بطريقة واضحة وبسيطة للإدارة غير التقنية.
  • المتوقع من المرشح: يجب أن يوضح كيف يستطيع تبسيط النتائج المعقدة للأشخاص غير المتخصصين في التحليل البياني، ويتوقع أن يتطرق إلى استخدام التصورات البيانية لتوضيح البيانات بصرياً. كما يُتوقع أن يُظهر مهاراته في تلخيص النتائج المعقدة في تقارير مكتوبة أو شفهية بطريقة غير تقنية، مع التركيز على التوصيات الإستراتيجية التي يمكن أن تساعد الإدارة في اتخاذ القرارات.
• ما هي التحديات التي واجهتها أثناء بناء النماذج وكيف تعاملت معها؟
  • الهدف: فحص قدرة المرشح على التعامل مع التحديات المعقدة في بناء النماذج وتقديم حلول مبتكرة.
  • المتوقع من المرشح: يجب أن يقدم المرشح أمثلة عن التحديات التي واجهها أثناء بناء النماذج التنبؤية، كما يجب أن يوضح كيف تعامل مع هذه التحديات باستخدام تقنيات مثل التصفية التلقائية للميزات أو البحث عن التفاعل بين الميزات، ويُتوقع أن يظهر المرشح قدرته على تحليل المشكلات والبحث عن حلول مبتكرة لتحسين أداء النماذج مثل استخدام التحسين الدقيق للمعلمات أو إعادة تعديل النماذج.

ما أهم النصائح عند إجراء مقابلة عمل مع عالم بيانات؟

عند مقابلة عالم البيانات، يجب التركيز على تقييم مجموعة من المهارات والخبرات الأساسية التي تساعد على تحديد كفاءته في التعامل مع البيانات المعقدة واستخراج الرؤى الدقيقة منها، وفيما يلي بعض النصائح التي تضمن نجاح المقابلة وتحقيق أقصى استفادة من عملية التقييم:

1. التركيز على المهارات التقنية: تأكد من أن المرشح يمتلك القدرة على التعامل مع الأدوات التحليلية واستخدام لغات البرمجة لبناء النماذج التنبؤية، لذا اطلب أمثلة عملية توضح كيفية استخدم الأدوات البرمجية في مشاريع سابقة، مثل التعامل مع البيانات الضخمة باستخدام Hadoop، أو استخدام Python لبناء وتحليل النماذج التنبؤية.
2. اختبار مهارات التفكير النقدي وحل المشكلات: قيّم قدرة المرشح على التفكير النقدي وإيجاد حلول فعالة للمشكلات المعقدة المتعلقة بالبيانات، لذا قدم سيناريو يتطلب من المرشح تحليل مشكلة بيانات معقدة، مثل التعامل مع مجموعة بيانات غير مكتملة أو اكتشاف القيم الشاذة بهدف تقييم قدرة المرشح على التفكير خارج الصندوق والتعامل مع السيناريوهات الصعبة بطريقة منهجية.
3. تحليل مهارات التواصل: لقياس قدرة المرشح على توصيل النتائج التحليلية بطريقة مفهومة وفعالة للإدارة أو الفرق غير التقنية، يمكنك تقديم سيناريو يتطلب من المرشح توضيح نتائج تحليل بيانات معقدة لفريق غير تقني لفحص قدرته على تبسيط المعلومات الفنية وعرضها بطريقة سهلة الفهم. يمكن أن يتضمن ذلك شرح النتائج التي تم الحصول عليها من نماذج تنبؤية معقدة أو تفسير الانحرافات في البيانات باستخدام التصور البياني.
4. اختبار مهارات البرمجة وتحليل البيانات: التأكد من أن المرشح يمتلك مهارات البرمجة الفعّالة وقدرة على تحليل البيانات باستخدام الأدوات التحليلية المتقدمة، ويمكنك خلال المقابلة تقديم أسئلة أو تحديات برمجية تتطلب من المرشح استخدام Python أو R لتحليل بيانات معينة، مثل إنشاء نماذج تنبؤية أو إجراء تحليل استكشافي للبيانات لقياس قدرته على استخدام التقنيات المتقدمة لتحسين دقة النماذج.

ما الفرق بين عالم البيانات ومحلل البيانات؟

يركز محلل البيانات على تحليل البيانات التاريخية والبحث في الأنماط الموجودة من أجل تقديم رؤى قابلة للتنفيذ، ويستخدم أدوات تحليلية وتقارير إحصائية لفحص البيانات والتأكد من دقتها، ولكنه لا يتعامل عادة مع تقنيات الذكاء الاصطناعي أو التعلم الآلي، ومن مهامه تتضمن إعداد التقارير التي توضح النتائج وتقديم التوصيات التي تعتمد على البيانات المتوفرة بهدف مساعدة الشركات على تحسين الأداء، ويركز على تقديم الحلول الفعّالة للمشكلات اليومية التي تواجه الأعمال باستخدام التحليل البسيط للبيانات الموجودة.

ومن المقارنة بين مهام كل من عالم البيانات ومحلل البيانات نجد أن أهم الفروق بينهما هي:

• • يتعامل عالم البيانات مع البيانات بعمق باستخدام تقنيات متقدمة لإنشاء نماذج تنبؤية، بينما محلل البيانات يركز على فهم وتحليل البيانات لتقديم رؤى قابلة للتنفيذ استناداً إلى البيانات الحالية.
  • يعد عالم البيانات أكثر تخصصًا في التقنيات والبرمجة، بينما محلل البيانات يركز على اتخاذ قرارات إستراتيجية استناداً إلى الأنماط والاتجاهات الواضحة في البيانات.