نشر بتاريخ : 29 الأحد , مايو, 2022

أفضل 9 أدوار وظيفية في عالم علوم البيانات لعام 2022

ستساعدك هذه المقالة على فهم المسارات الوظيفية والمهارات المطلوبة وكيفية بدء حياة مهنية مشرقة في علم البيانات.

 
لا تزال علوم البيانات واحدة من الوظائف الواعدة والمطلوبة للمهنيين المهرة. إن مهنة علم البيانات مجزية ومربحة ، لكن الطريقة لبدء مهنة في علم البيانات ليست بهذه البساطة. لا يشترط الحصول على درجة البكالوريوس أو الماجستير لتصبح متخصصًا في علوم البيانات. ما يحتاجه المرء هو مجموعة المهارات والخبرة المناسبة.
ستساعدك هذه المدونة على فهم المسارات الوظيفية والمهارات المطلوبة وكيفية بدء حياة مهنية مشرقة في علم البيانات.
لبدء حياة مهنية ناجحة في علم البيانات ، تحتاج فقط إلى امتلاك مجموعات من المهارات الصعبة مثل التحليل ، والتعلم الآلي ، والإحصاءات ، والشبكات العصبية ، وما إلى ذلك ، ويجب أن تكون قادرًا على حل المشكلات ، ومفكرًا نقديًا ، وراويًا جيدًا للتميز في علوم البيانات .

علم البيانات  مجالًا جديدًا مثيرًا يعد بإحداث ثورة في الصناعات من الأعمال إلى الحكومة والرعاية الصحية إلى الأوساط الأكاديمية."  ومع ذلك ، هناك مجموعة متنوعة من الوظائف والأدوار المختلفة تحت مظلة علم البيانات للاختيار من بينها.
إذا كنت ترغب في التقدم في حياتك المهنية ، فقم بإلقاء نظرة على المسارات الوظيفية المختلفة المعينة إلى المجالات الخاصة بكل منها. اختر من بين مجموعة من الدورات الإرشادية المجانية. احصل على الوصول إلى برامج التحول الوظيفي لدينا على الفور. احصل على دورة مجانية عبر الإنترنت لأسس علوم البيانات وتعلم المهارات المطلوبة لبناء حياتك المهنية في علم البيانات

فيما يلي قائمة شاملة:

الأدوار الوظيفية في علم البيانات

  1. محلل بيانات
  2. مهندس البيانات
  3. مسؤول قاعدة البيانات
  4. مهندس تعلم الآلة
  5. عالم البيانات
  6. باني البيانات
  7. إحصائي
  8. محلل الأعمال
  9. مدير البيانات والتحليلات

 

  1. محلل بيانات (Data Analyst)

    محللو البيانات مسؤولون عن مجموعة متنوعة من المهام بما في ذلك التصور والتعامل ومعالجة كميات هائلة من البيانات. يجب عليهم أيضًا إجراء استعلامات على قواعد البيانات من وقت لآخر. يعد التحسين من أهم مهارات محلل البيانات . هذا لأنه يتعين عليهم إنشاء وتعديل الخوارزميات التي يمكن استخدامها لانتقاء المعلومات من بعض أكبر قواعد البيانات دون إتلاف البيانات.
    تشمل بعض الأدوار والمسؤوليات المهمة لمحلل البيانات ما يلي:

    • استخراج البيانات من المصادر الأولية والثانوية باستخدام أدوات آلية
    • تطوير قواعد البيانات والمحافظة عليها
    • تحليل البيانات وعمل التقارير مع التوصيات
    • تحليل البيانات والتنبؤ بالاتجاهات التي تؤثر على المنظمة / المشروع
    • العمل مع أعضاء الفريق الآخرين لتحسين عمليات جمع البيانات والجودة

    كيف تصبح محلل بيانات؟
    SQL و R و SAS و Python هي بعض التقنيات المرغوبة لتحليل البيانات. لذلك ، يمكن أن تؤدي الشهادة في هذه الأمور إلى تعزيز طلبات الوظائف بسهولة. يجب أن تتمتع أيضًا بصفات جيدة في حل المشكلات.

     

  2. مهندسو البيانات (Data Engineers)

    يقوم مهندسو البيانات ببناء واختبار أنظمة بيئية للبيانات الضخمة قابلة للتطوير للشركات بحيث يمكن لعلماء البيانات تشغيل خوارزمياتهم على أنظمة البيانات المستقرة والمحسّنة للغاية. يقوم مهندسو البيانات أيضًا بتحديث الأنظمة الحالية بإصدارات أحدث أو مطورة من التقنيات الحالية لتحسين كفاءة قواعد البيانات.
    تشمل بعض الأدوار والمسؤوليات المهمة لمهندس البيانات ما يلي:

    • تصميم وصيانة أنظمة إدارة البيانات
    • جمع / الحصول على البيانات وإدارتها
    • إجراء البحوث الأولية والثانوية
    • البحث عن الأنماط المخفية والتنبؤ بالاتجاهات باستخدام البيانات
    • التعاون مع الفرق الأخرى لإدراك الأهداف التنظيمية
    • قم بإعداد التقارير وتحديث أصحاب المصلحة بناءً على التحليلات

     

    كيف تصبح مهندس بيانات؟
    إذا كنت مهتمًا بمهنة مهندس بيانات ، فإن التقنيات التي تتطلب خبرة عملية تشمل Hive و NoSQL و R و Ruby و Java و C ++ و Matlab. قد يساعدك أيضًا إذا كان بإمكانك العمل مع واجهات برمجة تطبيقات البيانات الشائعة وأدوات ETL ، وما إلى ذلك.

     

  3.   مسؤول قاعدة البيانات (Database Administrator)

    يعد الملف الشخصي لوظيفة مسؤول قاعدة البيانات واضحًا إلى حد كبير - فهم مسؤولون عن حسن سير جميع قواعد بيانات المؤسسة ومنح أو إلغاء خدماتها لموظفي الشركة وفقًا لمتطلباتهم. كما أنهم مسؤولون عن النسخ الاحتياطية لقاعدة البيانات وعمليات الاسترداد.

    بعض الأدوار والمسؤوليات الهامة لمسؤول قاعدة البيانات تشمل:

    • العمل على برامج قواعد البيانات لتخزين وإدارة البيانات
    • العمل على تصميم وتطوير قواعد البيانات
    • تنفيذ الإجراءات الأمنية لقاعدة البيانات
    • إعداد التقارير والتوثيق وكتيبات التشغيل
    • أرشفة البيانات
    • العمل عن كثب مع المبرمجين ومديري المشاريع وأعضاء الفريق الآخرين

    كيف تصبح مسؤول قاعدة بيانات؟
    تتضمن بعض المهارات والمواهب الأساسية لمسؤول قاعدة البيانات النسخ الاحتياطي واستعادة قاعدة البيانات ، وأمن البيانات ، ونمذجة البيانات ، والتصميم ، وما إلى ذلك. إذا كنت جيدًا في إدارة الكوارث ، فمن المؤكد أنها مكافأة.

  4. مهندس تعلم الآلة (Machine Learning Engineer)

    يزداد الطلب على مهندسي التعلم الآلي اليوم. ومع ذلك ، فإن الملف الشخصي يأتي مع تحدياته. بصرف النظر عن المعرفة المتعمقة لبعض أقوى التقنيات مثل SQL و REST APIs وما إلى ذلك ، من المتوقع أيضًا أن يقوم مهندسو التعلم الآلي بإجراء اختبار A / B وبناء خطوط بيانات وتنفيذ خوارزميات التعلم الآلي الشائعة مثل التصنيف ، التجميع ، إلخ.
    تشمل بعض الأدوار والمسؤوليات المهمة لمهندس التعلم الآلي ما يلي:

    • تصميم وتطوير أنظمة التعلم الآلي
    • البحث عن خوارزميات التعلم الآلي
    • اختبار أنظمة التعلم الآلي
    • تطوير التطبيقات / المنتجات على أساس متطلبات العميل
    • توسيع أطر عمل التعلم الآلي والمكتبات الموجودة
    • استكشاف البيانات وتصورها من أجل فهم أفضل
    • أنظمة التدريب وإعادة التدريب

      كيف تصبح مهندس تعلم آلي؟
      أولاً ، يجب أن يكون لديك معرفة جيدة ببعض التقنيات مثل Java و Python و JS وما إلى ذلك. ثانيًا ، يجب أن يكون لديك فهم قوي للإحصاء والرياضيات. بمجرد أن تتقن كليهما ، سيكون من الأسهل كثيرًا إجراء مقابلة عمل .

  5. عالم البيانات (Data Scientist)

    يتعين على علماء البيانات فهم تحديات الأعمال وتقديم أفضل الحلول باستخدام تحليل البيانات ومعالجة البيانات. على سبيل المثال ، يُتوقع منهم إجراء تحليل تنبؤي وتشغيل مشط دقيق الأسنان من خلال بيانات "غير منظمة / غير منظمة" لتقديم رؤى قابلة للتنفيذ. يمكنهم أيضًا القيام بذلك عن طريق تحديد الاتجاهات والأنماط التي يمكن أن تساعد الشركات في اتخاذ قرارات أفضل.
    تشمل بعض الأدوار والمسؤوليات المهمة لعالم البيانات ما يلي:

    • تحديد مصادر جمع البيانات لاحتياجات العمل
    • معالجة البيانات وتنقيتها ودمجها
    • أتمتة جمع البيانات وعملية الإدارة
    • استخدام تقنيات / أدوات علوم البيانات لتحسين العمليات
    • تحليل كميات كبيرة من البيانات للتنبؤ بالاتجاهات وتقديم التقارير مع التوصيات
    • التعاون مع فرق الأعمال والهندسة والمنتجات

     

    كيف تصبح عالم بيانات؟ لتصبح عالم بيانات

    ، يجب أن تكون خبيرًا في R و MatLab و SQL و Python وغيرها من التقنيات التكميلية. يمكن أن يساعدك أيضًا إذا كان لديك درجة أعلى في الرياضيات أو هندسة الكمبيوتر ، إلخ.

     

  6. باني البيانات (Data Architect)

    ينشئ مهندس البيانات مخططات لإدارة البيانات بحيث يمكن دمج قواعد البيانات بسهولة ومركزية وحمايتها باستخدام أفضل تدابير الأمان. كما أنها تضمن أن مهندسي البيانات لديهم أفضل الأدوات والأنظمة للعمل معها.
    تشمل بعض الأدوار والمسؤوليات الهامة لمهندس البيانات ما يلي:

    • تطوير وتنفيذ استراتيجية البيانات الشاملة بما يتماشى مع الأعمال / المنظمة
    • تحديد مصادر جمع البيانات بما يتماشى مع استراتيجية البيانات
    • التعاون مع فرق متعددة الوظائف وأصحاب المصلحة من أجل حسن سير أنظمة قواعد البيانات
    • تخطيط وإدارة بنية البيانات الشاملة
    • الحفاظ على أنظمة / بنية قواعد البيانات مع مراعاة الكفاءة والأمن
    • المراجعة المنتظمة لأداء نظام إدارة البيانات وإجراء تغييرات لتحسين الأنظمة وفقًا لذلك.

     

    كيف تصبح مهندس بيانات؟
    تتطلب المهنة في هندسة البيانات خبرة في تخزين البيانات ، ونمذجة البيانات ، وتحويل الاستخراج والقرض (ETL) ، وما إلى ذلك. يجب أيضًا أن تكون على دراية جيدة بـ Hive و Pig و Spark ، إلخ.

     

  7. إحصائي (Statistician)

    الإحصائي ، كما يوحي الاسم ، لديه فهم سليم للنظريات الإحصائية وتنظيم البيانات. فهم لا يستخرجون ويقدمون رؤى قيمة من مجموعات البيانات فحسب ، بل يساعدون أيضًا في إنشاء منهجيات جديدة لتطبيقها على المهندسين.
    تشمل بعض الأدوار والمسؤوليات الهامة للإحصائي ما يلي:

    • جمع البيانات وتحليلها وتفسيرها
    • تحليل البيانات وتقييم النتائج والتنبؤ بالاتجاهات / العلاقات باستخدام المنهجيات / الأدوات الإحصائية
    • تصميم عمليات جمع البيانات
    • إبلاغ النتائج لأصحاب المصلحة
    • تقديم المشورة / الاستشارات على أسس استراتيجية العمل والتنظيم
    • التنسيق مع فرق متعددة الوظائف

     

    كيف تصبح إحصائيا؟
    الإحصائي يجب أن يكون لديه شغف بالمنطق. كما أنها جيدة مع مجموعة متنوعة من أنظمة قواعد البيانات مثل SQL واستخراج البيانات وتقنيات التعلم الآلي المختلفة.

     

  8. محلل أعمال (Business Analyst)

    يختلف دور محللي الأعمال قليلاً عن وظائف علوم البيانات الأخرى . في حين أن لديهم فهمًا جيدًا لكيفية عمل التقنيات الموجهة بالبيانات وكيفية التعامل مع كميات كبيرة من البيانات ، إلا أنهم يفصلون أيضًا البيانات عالية القيمة عن البيانات منخفضة القيمة. بمعنى آخر ، فهم يحددون كيف يمكن ربط البيانات الضخمة برؤى الأعمال القابلة للتنفيذ لنمو الأعمال.
    تشمل بعض الأدوار والمسؤوليات الهامة لمحلل الأعمال ما يلي:

    • فهم عمل المنظمة
    • إجراء تحليل تفصيلي للأعمال - تحديد المشاكل والفرص والحلول
    • العمل على تحسين العمليات التجارية الحالية
    • تحليل وتصميم وتنفيذ التقنيات والأنظمة الجديدة
    • الميزانية والتنبؤ
    • تحليل التسعير

     

    كيف تصبح محلل أعمال؟
    يعمل محللو الأعمال كحلقة وصل بين مهندسي البيانات والمديرين التنفيذيين للإدارة. لذلك ، يجب أن يكون لديهم فهم مالي للأعمال وذكاء الأعمال ، وكذلك تقنيات تكنولوجيا المعلومات مثل نمذجة البيانات ، وأدوات تصور البيانات ، إلخ.

     

  9. مدير البيانات والتحليلات (Data and Analytics Manager)

    يشرف مدير البيانات والتحليلات على عمليات علم البيانات ويعين المهام لفريقهم وفقًا للمهارات والخبرة. يجب أن تشمل نقاط قوتهم تقنيات مثل SAS و R و SQL وما إلى ذلك وإدارة الدورة التدريبية .
    تتضمن بعض الأدوار والمسؤوليات الهامة لمدير البيانات والتحليلات ما يلي:

    • تطوير استراتيجيات تحليل البيانات
    • البحث عن حلول التحليلات وتنفيذها
    • قيادة وإدارة فريق من محللي البيانات
    • الإشراف على جميع عمليات تحليل البيانات لضمان الجودة
    • بناء الأنظمة والعمليات لتحويل البيانات الأولية إلى رؤى تجارية قابلة للتنفيذ
    • البقاء على اطلاع بأخبار الصناعة والاتجاهات

     

    كيف تصبح مدير البيانات والتحليلات؟
    أولاً وقبل كل شيء - يجب أن تتمتع بمهارات اجتماعية ممتازة ، وصفات قيادية ، وسلوك تفكير خارج الصندوق. يجب أن تكون جيدًا أيضًا في تقنيات علوم البيانات مثل Python و SAS و R و Java وما إلى ذلك.

     

ماذا بعد؟

خلق علم البيانات  ضجة في جميع أنحاء العالم. إنه تيار يتعامل مع تحليل البيانات ونمذجةها وتوليدها ، واستخلاص رؤى ومعلومات ذات مغزى من هذه البيانات. تتزايد البيانات المتاحة لنا اليوم بشكل سريع بسبب الزيادة في الرقمنة. لقد أدركت المنظمات إمكانات البيانات والحاجة الملحة لتحليل هذه البيانات لاكتساب رؤى قيمة منها. 
لمساعدة مؤسسة على تحويل هذه البيانات المحتملة إلى فرصة حقيقية ، تتطلب المنظمات مهنيين مهرة مثل مهندسي البيانات وعلماء البيانات ومهندسي الذكاء الاصطناعي. يمكن لعلماء البيانات الاستفادة بشكل متبادل من هذا حيث يمكنهم تعزيز مهاراتهم ومعرفتهم أثناء تحويل البيانات إلى نجاح في العالم الحقيقي. 

 

نقص الايدي الماهرة

تشير دراسة أجراها معهد ماكينزي العالمي إلى أن الولايات المتحدة ستواجه نقصًا يقارب 190 ألف عالم بيانات و 1.5 مليون مدير ومحلل. هناك طلب كبير على علماء البيانات في الهند أيضًا. تم إدخال التقنيات والأدوات ، ولكن هناك فجوة في عدد المهنيين المهرة المتاحين لتولي هذه الوظائف والعمل على هذه الأدوات. صرح المؤسس المشارك والرئيس التنفيذي لشركة Fractal Analytics ، Srikanth Velamakanni ، أن هناك نوعين من عجز المواهب. هناك علماء بيانات ليس لديهم مهارات تحليلية أو هناك محللون لا يعرفون كيفية استخدام البيانات بشكل مناسب. الطلب على المهنيين المهرة في هذه الأدوار الوظيفية مطلوب بشكل كبير. 

 

استغلال قوة البيانات

أحد الأسباب الرئيسية وراء  ارتفاع الطلب على علماء البيانات  يرجع إلى الإمكانات المتزايدة لجمع البيانات من العالم المادي. مع ظهور 5G  والشبكات الأخرى المماثلة ، تتزايد الرقمنة في جميع الصناعات. تتوسع شبكة 5G وستكون مفيدة أيضًا في توفير المعلومات للمهندسين والمشغلين الداعمين. يمكن الآن بسهولة دفق البيانات التي كانت متاحة سابقًا ويمكن الوصول إليها فقط على أجهزة كمبيوتر العمل على أرض المتجر. 
هناك اتجاهات مماثلة عبر الصناعات المختلفة. على سبيل المثال ، في صناعة الرعاية الصحية ، هناك المزيد من إمكانيات الاتصال وجمع البيانات بالمقارنة مع أي وقت مضى. هذا يخلق فرصة غير مسبوقة لازدهار علوم البيانات.  

 

عدد كبير من الأدوار الوظيفية

بينما يعد علم البيانات موضوعًا واسعًا يوجد بموجبه العديد من المجالات الأصغر والمحددة جيدًا ، إلا أن هناك عددًا من الوظائف التي يمكنك توليها. بعض هذه الأدوار الوظيفية هي محلل بيانات وعالم بيانات ومحلل أعمال ومسؤول قاعدة بيانات ومدير تحليلات. 
هناك فرق كبير بين العمل في الجامعات والمؤسسات التعليمية والعمل في مشاريع ودراسات حالة في الوقت الفعلي. يختلف اختبار وتدريب نماذج التعلم الآلي الخاصة بك على مجموعات البيانات تمامًا عن إجراء أي بحث. يُعرف الإدخال باسم البيانات ، ويعتمد الإخراج على دقة هذه البيانات ودقتها. البحث الأكاديمي هو العمود الفقري للتطبيقات التي نستخدمها بشكل يومي. ومع ذلك ، في التطبيقات والأدوات الواقعية التي يتم استخدامها كل يوم ، تظهر العديد من التحديات. قد يكون من الصعب جمع البيانات. قد لا تكون البيانات موجودة ، وسيتعين على عالم البيانات العمل مع العديد من مهندسي قواعد البيانات المختلفين لإنشاء نماذج التعلم الآلي المثالية ليتم تدريبها واختبارها.

 

 فوائد مهنة علوم البيانات؟

لقد ارتفع الطلب على مهارات علوم البيانات بشكل كبير ، ويرجع ذلك إلى الكميات العديدة من البيانات التي يتم إنشاؤها عبر الشركات والحاجة إلى اتخاذ قرارات فعالة تعتمد على البيانات.

  • راتب مرتفع

خبرة العمل هي العامل الأكبر في رواتب علوم البيانات ؛ ومع ذلك ، فإن متوسط راتب أخصائي علوم البيانات للمبتدئين أعلى من متوسط الراتب في الولايات المتحدة 

  • حل المشاكل المعقدة

تتمثل الوظيفة الأساسية لمتخصص علم البيانات في العثور على رؤى من خلال تحليل ومعالجة كمية هائلة من البيانات الأولية. مثال: كيف تزيد المبيعات؟ لتحديد المشاكل الخفية في العمليات التجارية الحالية.
تُعد القدرة على استخراج المعلومات من البيانات موقفًا قويًا للغاية لتكون في نفس الوقت مع البيانات التي يتم جمعها في جميع جوانب المجتمع ، بدءًا من التسويق إلى الصحة وحتى الرياضة والترفيه ". 

  • أقل عرضة لأتمتة الوظائف

بشكل عام ، كلما كانت الوظيفة أكثر تخصصًا (عدد أقل من العمال يقومون بها) ، قل احتمال أن تكون مؤتمتة لأن هناك حافزًا أقل لاستثمار الموارد اللازمة لبناء آلة قادرة على القيام بالمهمة.
في هذه المرحلة ، سيكون علم البيانات مهارة أساسية ، ولكنها مهارة لا تقتصر على حفنة من الخبراء ، ولن نحتاج إلى أي شخص مدرب على وجه التحديد في علم البيانات. أنا متفائل في هذا الوقت لأنني رأيت مرارًا وتكرارًا أهمية خبرة المجال لبناء خطوط أنابيب فعالة لعلوم البيانات. إذا تمكنا من وضع الأدوات المناسبة في أيدي أولئك الذين لديهم خبرة في مجال ما ، فيمكن لعلم البيانات أن يفي بوعوده بزيادة الكفاءة وتمكين القرارات الموضوعية. من غير المحتمل أن تأخذ الأتمتة وظائف علم البيانات ، ولكن إذا تم تطوير الأدوات المناسبة ، فقد يصبح عالم البيانات تخصصًا غريبًا.
الأفراد الذين لديهم معرفة واسعة حول كيفية تحويل البيانات إلى رؤى قابلة للتنفيذ باستخدام المهارات التحليلية هم الأشخاص الذين لديهم فرصة للحصول على مهنة مشرقة في علم البيانات.

 

اختر لغة / أداة

ربما يكون هذا هو السؤال الأكثر طرحًا من قبل المبتدئين. ما اللغة / الأداة التي يجب أن أختارها للتفوق في مهنة علم البيانات؟ قبل الإجابة على هذا السؤال ، أود أن أبلغكم أن الأدوات مخصصة للتنفيذ فقط ، لكن فهم المفهوم أكثر أهمية. تعد لغة Python هي أوسع وأبسط لغة مستخدمة في مجال علم البيانات ، فهي لغة سهلة الاستخدام تساعد حتى الأشخاص غير التقنيين على استخدامها بسهولة. اسمحوا لي أن أقدم لكم فكرة موجزة عن اللغات / الأدوات المهمة المطلوبة حاليًا. على الرغم من أنه يمكن استخدام Microsoft Excel لتحليل البيانات ، لكي تصبح عالم بيانات ، يجب أن تكتسب المعرفة بأدوات تحليل البيانات عالية المستوى. سنناقش المزيد من هذه الأدوات. 

 

بايثون

Python هي لغة البرمجة الأكثر استخدامًا لعلوم البيانات والتعلم الآلي وواحدة من أكثر اللغات شيوعًا بشكل عام. 
يمكن استخدام لغة الثعبان في مجموعة واسعة من المهام ، بما في ذلك تحليل البيانات ، وتصور البيانات ، والذكاء الاصطناعي ، ومعالجة اللغة الطبيعية ، وأتمتة العمليات الآلية. يمكن للمطورين إنشاء تطبيقات الويب والجوال وسطح المكتب في Python أيضًا. بالإضافة إلى البرمجة الموجهة للكائنات ، فهي تدعم الأنواع الإجرائية والوظيفية وأنواع أخرى ، بالإضافة إلى الامتدادات المكتوبة بلغة C أو C ++.
لا يتم استخدامه فقط من قبل علماء البيانات والمبرمجين ومهندسي الشبكات ولكن أيضًا من قبل العاملين خارج تخصصات الحوسبة ، من المحاسبين إلى علماء الرياضيات والعلماء ، الذين غالبًا ما ينجذبون إلى طبيعتها سهلة الاستخدام.

 

R

لغة البرمجة R هي بيئة مفتوحة المصدر مصممة لتطبيقات الحوسبة والرسومات الإحصائية ، بالإضافة إلى معالجة البيانات وتحليلها وتصورها. يستخدم معظم علماء البيانات والباحثين الأكاديميين والإحصائيين لغة R لاسترداد البيانات وتنظيفها وتحليلها وتقديمها ، مما يجعلها واحدة من أكثر اللغات شيوعًا لعلوم البيانات والتحليلات المتقدمة.

 

أدوات تصور البيانات  (Data Visualization Tools)

يجب أن يكون متخصص علوم البيانات راويًا جيدًا ، ويجب أن يكون لديه معرفة جيدة بأدوات التخيل للتعبير عن آرائهم للجمهور. دعونا نرى بعض أدوات تصور البيانات شائعة الاستخدام في الصناعة.

 

تابلوه (Tableau)

Tableau هي أداة لتصور البيانات وذكاء الأعمال. تعمل منصة التحليلات المرئية هذه على تغيير طريقة استخدام الأشخاص للبيانات لحل المشكلات. يساعد Tableau الأشخاص على رؤية البيانات وفهمها ، وجعل المؤسسات أكثر اعتمادًا على البيانات. إنه سهل الاستخدام للغاية وأصبح خيارًا رائدًا لذكاء الأعمال الحديث. يساعد في استكشاف الأفكار وإدارتها واكتشافها من البيانات التي يمكن أن تغير الأعمال. إنها منصة تحليلات أكثر قوة وأمانًا ومرونة.
هناك العديد من المنتجات المتاحة في التابلوه مثل سطح المكتب Tableau ، الخادم ، CRM ، وما إلى ذلك يمكن للمرء استخدامها حسب متطلباتك.  

 

Power BI

Power BI عبارة عن مجموعة من خدمات البرامج والتطبيقات والموصلات التي تعمل معًا لتحويل بياناتك الأولية إلى رؤية تفاعلية. قد تكون البيانات عبارة عن جدول بيانات Excel أو مجموعة من مستودعات البيانات المختلطة المستندة إلى مجموعة النظراء والمحلية. يساعدك Power BI على الاتصال بمصادر البيانات بسهولة ، وتصور واكتشاف ما هو مهم ، ومشاركة ذلك مع أي شخص أو أي شخص تريده. إنها واحدة من أكثر أدوات ذكاء الأعمال استخدامًا في الصناعة.

 

ملاحظة نهائية

هناك طلب كبير على مهنة علم البيانات ويستثمر أصحاب العمل الكثير من الوقت والمال في هذا المجال. من خلال اتخاذ الخطوة الصحيحة ، يمكنك تعيين مهنة مشرقة في علم البيانات. نأمل أن تضيف هذه المدونة بعض القيمة وتساعدك على فهم كيفية بدء حياة مهنية مشرقة في علم البيانات.