كيف تبدأ مسيرتك المهنية في مجال Data Science؟

محتوى المقال

1- تعريف علم البيانات (Data Science)

2- كيف تبدأ دراسة علم البيانات Data Science؟ من الصفر

3- المهارات الشخصيةالمطلوبة للعاملين في  علم البيانات (Data Science)

4- كيف تُنشئ Portfolio احترافي كعالم بيانات (Data Scientist)؟

5- خريطة طريق مختصرة 

6- تجارب ونصائح أفضل المتخصصين

1. تعريف علم البيانات (Data Science)

علم البيانات هو مجال حديث ومتعدد التخصصات يركز على استخراج المعلومات والرؤى القيمة من كميات هائلة من البيانات، سواء كانت منظمة (Structured) أو غير منظمة (Unstructured). يعتمد هذا المجال على استخدام تقنيات رياضية وحسابية متقدمة، مثل الإحصاء، والتحليل الرقمي، والتعلم الآلي، بالإضافة إلى البرمجة والخوارزميات. يهدف علم البيانات إلى تحويل البيانات الخام إلى معلومات يمكن الاستفادة منها لاتخاذ قرارات مستنيرة وحل مشكلات معقدة في مختلف المجالات مثل الأعمال، والطب، والتعليم، والتكنولوجيا.

علم البيانات مرتبط ارتباطًا وثيقًا بمفهوم البيانات الضخمة (Big Data)، التي تتميز بحجمها الكبير وسرعة تدفقها وتنوع مصادرها. يعتمد علماء البيانات على أدوات وتقنيات حديثة لتحليل البيانات، مثل لغات البرمجة Python وR، وأدوات التصور مثل Tableau وPower BI. يشمل هذا المجال خطوات متعددة، بدءًا من جمع البيانات وتنظيفها، مرورًا بتحليلها، وصولًا إلى تفسير النتائج وتقديم التوصيات.

بفضل تنامي أهمية البيانات في العصر الرقمي، يُعد علم البيانات أحد أكثر المهارات المطلوبة عالميًا اليوم، حيث يسهم في تحسين العمليات واتخاذ القرارات الذكية وتعزيز الابتكار في مختلف الصناعات.

2. كيف تبدأ دراسة علم البيانات؟ دراسة أكاديمية أم غير أكاديمية؟

علم البيانات (Data Science) هو مجال واسع يتيح فرصًا كبيرة في مختلف الصناعات. لدخول هذا المجال، هناك طريقان رئيسيان: الدراسة الأكاديمية والدراسة غير الأكاديمية. كلاهما يمكن أن يساعدك في بناء أساس قوي، لكن يعتمد الاختيار بينهما على أهدافك ومواردك المتاحة 

1. الدراسة الأكاديمية

الدراسة الأكاديمية هي الطريقة التقليدية للحصول على شهادة جامعية أو متقدمة (بكالوريوس، ماجستير، دكتوراه) في علوم البيانات أو التخصصات ذات الصلة مثل الإحصاء، علوم الحاسوب، الرياضيات، أو الذكاء الاصطناعي.

مميزات الدراسة الأكاديمية:

• العمق النظري: توفر فهمًا شاملاً للمفاهيم الأساسية.
• شهادة معترف بها: تُساعدك الشهادات الأكاديمية في تعزيز فرصك الوظيفية.
• شبكة اجتماعية: التواصل مع أساتذة وزملاء قد يفتح فرص عمل مستقبلية.

أمثلة على البرامج الأكاديمية:

• بكالوريوس في علوم الحاسوب أو الإحصاء.
• ماجستير في علم البيانات من جامعات مثل MIT أو Stanford.
• برامج مهنية مقدمة من جامعات معترف بها عالميًا.

2. الدراسة غير الأكاديمية " الأكثر شيوعاً "

 تتم الدراسة غير الأكاديمية من خلال منصات تعليمية عبر الإنترنت، دورات تدريبية، أو التدريب الذاتي دون الحاجة إلى التزام ببرنامج جامعي.

مميزاتها:

• مرونة التعلم: يمكنك الدراسة وفقًا لجدولك الخاص.
• التكلفة المنخفضة: الكورسات غالبًا أقل تكلفة من التعليم الجامعي.
• تعلم عملي: التركيز على المشاريع العملية أكثر من النظريات.

 3.الفرق بين الدراسة الأكاديمية وغير الأكاديمية

المعيار	الدراسة الأكاديمية	الدراسة غير الأكاديمية
التكلفة	مرتفعة	منخفضة
المرونة	تحتاج التزامًا زمنيًا ومكانيًا	مرنة وتُدار ذاتيًا
الاعتراف المهني	شهادات معترف بها عالميًا	تعتمد على الخبرة والمشاريع
التركيز على النظريات	عميقة وشاملة	عملية وتطبيقية
المشاريع العملية	محدودة	تُركز على المشاريع الواقعية

4.الكورسات الموصى بها للدراسة غير الأكاديمية | الأكثر بين العاملين في المجال

للمبتدئين:

1. Python for Data Science
2. SQL for Data Analysis (DataCamp).

للمستوى المتوسط:

1. Machine Learning (Andrew Ng على Coursera).
2. Data Visualization باستخدام Power BI أو Tableau.

للمستوى المتقدم:

1. Deep Learning Specialization 
2. Big Data with Spark and Hadoop 

3. المهارات الشخصية (Soft Skills) اللازمة لتصبح Data Scientist متميزًا

بالإضافة إلى المهارات التقنية، تُعد المهارات الشخصية (Soft Skills) من العوامل الحاسمة التي تميز عالم البيانات الناجح. هذه المهارات لا تقتصر فقط على التواصل الفعّال، بل تمتد إلى القدرة على التفكير النقدي والعمل الجماعي. إليك أهم المهارات الشخصية التي تحتاجها لتصبح Data Scientist شاطرًا:

1. التفكير النقدي والتحليلي:

   • يجب أن تكون قادرًا على التفكير بعمق لفهم المشكلات المعقدة وتقديم حلول قائمة على البيانات. يساعدك التفكير النقدي في تحليل البيانات بطرق مبتكرة واستنتاج رؤى غير تقليدية.

2. مهارات حل المشكلات:

   • علم البيانات يدور حول إيجاد حلول لتحديات حقيقية. القدرة على تفكيك المشكلات إلى أجزاء صغيرة وحلها خطوة بخطوة تُعد مهارة أساسية.

3. التواصل الفعّال:

   • يجب أن تكون قادرًا على تبسيط البيانات المعقدة وتوضيحها بلغة مفهومة لجميع الأطراف، سواء كانوا خبراء تقنيين أو غير تقنيين. تشمل هذه المهارة تقديم تقارير واضحة وعروض مرئية فعّالة.

4. إدارة الوقت:

   • المشاريع في مجال علم البيانات قد تكون معقدة وتتطلب تنظيمًا دقيقًا للوقت. مهارة إدارة الوقت تساعدك في الوفاء بالمواعيد النهائية وإدارة الأولويات.

5. الفضول والتعلم المستمر:

   • مجال علم البيانات يتغير باستمرار. يجب أن تكون شغوفًا بالتعلم ومواكبة أحدث الأدوات والتقنيات لضمان بقائك في الطليعة.

6. التعاون والعمل الجماعي:

   • غالبًا ما تعمل كعالم بيانات مع فرق متعددة التخصصات. القدرة على العمل بانسجام مع المطورين والمحللين والمديرين تعزز من نجاح المشاريع.

هذه المهارات الشخصية تجعل منك عالم بيانات ليس فقط متمكنًا تقنيًا، بل قادرًا أيضًا على تحقيق تأثير ملموس داخل أي فريق أو منظمة

من يتعامل مع البيانات ولماذا؟

البيانات أصبحت جزءًا لا يتجزأ من حياة الأفراد والشركات، وهي تُستخدم لتحليل الأنماط واتخاذ القرارات الاستراتيجية. بشكل عام، يمكن تصنيف المتعاملين مع البيانات إلى نوعين رئيسيين:

1. الأفراد:

• المحللون والباحثون: يستخدمون البيانات لفهم الظواهر والتنبؤ بالاتجاهات المستقبلية. على سبيل المثال، محللو السوق يعتمدون على البيانات لفهم سلوك العملاء.
• الطلاب والأكاديميون: يعملون على تحليل البيانات لإجراء أبحاث أو إعداد مشاريع دراسية.
• المهنيون المستقلون: مثل العاملين في التسويق الرقمي أو تحسين محركات البحث (SEO)، حيث يعتمدون على البيانات لتحسين استراتيجياتهم.

2. الشركات والمؤسسات:

• الشركات التقنية: مثل Google وAmazon، تُعالج البيانات لتخصيص تجربة المستخدم وتقديم خدمات أفضل.
• الشركات المالية: تستخدم البيانات لتقييم المخاطر، وتحليل استثمارات السوق.
• الرعاية الصحية: تعتمد على البيانات لتحسين العلاج وتتبع الأمراض.
• شركات البيع بالتجزئة: مثل Walmart، تستخدم البيانات لتحليل سلوكيات العملاء وتوقع الطلبات.
• الوكالات الحكومية: لتحليل بيانات السكان، والاقتصاد، والبنية التحتية لاتخاذ قرارات استراتيجية.

البيانات اليوم هي "الذهب الرقمي"، ومن يتعامل معها بذكاء يستطيع تحقيق ميزة تنافسية وتحقيق نمو مستدا

كيف تُنشئ Portfolio احترافي كعالم بيانات (Data Scientist)؟

إن إنشاء Portfolio احترافي هو مفتاحك لإبراز مهاراتك وخبراتك كعالم بيانات أمام أصحاب العمل أو العملاء. الـ Portfolio هو عبارة عن سجل رقمي أو مادي يحتوي على مشاريعك، أعمالك السابقة، وأمثلة حقيقية توضح قدرتك على التعامل مع البيانات وتحليلها بشكل فعّال. إليك خطوات إنشاء Portfolio مميز:

1. اختر مشاريعك بعناية:

• ابدأ بمشاريع شاملة: اختر مشاريع تغطي مجالات مختلفة مثل تحليل البيانات، التعلم الآلي، وتصور البيانات. مثل تحليل بيانات العملاء أو التنبؤ بأسعار الأسهم.
• نوع في البيانات المستخدمة: استخدم بيانات عامة من مصادر مثل Kaggle أو UCI Machine Learning Repository.
• أظهر التنوع: قم بتضمين مشاريع تعكس استخدام أدوات ولغات برمجة متعددة مثل Python، R، SQL، وPower BI.

2. استخدم أدوات مناسبة لعرض مشاريعك:

• GitHub:
  • منصة مثالية لرفع أكواد مشاريعك ومشاركتها مع الآخرين.
  • تأكد من توضيح أهداف المشروع والخطوات المستخدمة في ملف README.
• Kaggle:
  • شارك في المسابقات وارفع حلولك على المنصة.
  • أضف وصفًا واضحًا لكل مشروع يبرز رؤاك وتطبيقك العملي.
• Tableau Public أو Power BI:
  • لعرض تصور البيانات الخاص بك بشكل تفاعلي.

3. ركز على سرد قصصي (Storytelling):

• لا تكتفِ بعرض الأكواد، بل قدم السياق الكامل للمشروع.
• وضح المشكلة، النهج الذي استخدمته، الحلول، والنتائج التي توصلت إليها.
• أضف تصورات بيانية توضّح النتائج بشكل مرئي وجذاب.

4. أنشئ موقعًا شخصيًا:

• استخدم أدوات مثل WordPress، Wix، أو GitHub Pages لإنشاء موقعك الشخصي.
• قم بتصنيف مشاريعك حسب التخصصات (تحليل البيانات، التعلم الآلي، إلخ).
• أضف قسمًا خاصًا عن نفسك يتضمن سيرتك الذاتية وخبراتك.

5. التحديث المستمر:

• لا تدع الـ Portfolio جامدًا. قم بتحديثه بانتظام لإضافة مشاريع جديدة أو تحسين المشاريع القديمة.
• أضف شهادات أو كورسات حصلت عليها حديثًا.

6. أضف جانبًا اجتماعيًا:

• شارك مشاريعك على LinkedIn أو Medium مع شرح موجز لجذب انتباه أصحاب العمل.
• انضم إلى مجتمعات علم البيانات وشارك أعمالك لتلقي الملاحظات.

Portfolio قوي هو انعكاس لمهاراتك وشغفك بعلم البيانات. لا تقلل من أهمية التفاصيل والاحترافية في تقديم مشاريعك، لأنها قد تكون الجسر الذي ينقلك إلى وظيفتك أو مشروعك التالي

5. خريطة طريق مختصرة لبداية مسيرتك المهنية في مجال Data Science

1. فهم علم البيانات:
ابدأ بالإلمام بالمجالات الأساسية مثل الإحصاء، البرمجة (Python وSQL)، والتعلم الآلي.

2. اختيار نوع الدراسة:

• الأكاديمية: احصل على شهادة في علوم البيانات أو الإحصاء.
• غير الأكاديمية: ابدأ بالكورسات عبر المنصات مثل Coursera وUdemy.

3. المهارات الشخصية:
طوّر التفكير النقدي، التواصل الفعّال، وإدارة الوقت.

4. بناء Portfolio:
اعرض مشاريعك على GitHub وKaggle، وخصص موقعًا شخصيًا لتسليط الضوء على أعمالك.

5. التعلّم المستمر:
تابع التطورات التقنية، وانضم لمجتمعات علم البيانات لتوسيع خبراتك وشبكتك المهنية.

ابدأ الآن بخطوات صغيرة، وطور مهاراتك باستمرار لتحقيق النجاح في هذا المجال الواعد

6. نصائح و تجارب أفضل المتخصصين 

خارطة طريق مجربة : محمد العسال 

كيف تبدأ في مجال تحليل البيانات؟ تجربة مهندس بترول سابق 

هل تحتاج إلى تأسيس قبل تعلم علوم البيانات؟ نصائح ذهبية من أسامة محمد الزيرو 

إزاي تبدأ في مجال Data Science: خريطة الطريق في بودكاست Lunch Break