تستخدم الشركات علم البيانات بقوة لتكون رائدة في السوق. تتدفق البيانات من مصادر مختلفة مثل الويب ووسائل التواصل الاجتماعي ومراجعات العملاء وقواعد البيانات الداخلية ومجموعات البيانات الحكومية. لكن مجرد تخزين هذه البيانات لن يساعد الشركات بأي شكل من الأشكال ، على الاستفادة من البيانات التي يحتاجها المرء لتحليلها. تحليل البيانات ليس بالمهمة السهلة لأن الاتجاهات مخفية.
تحقق صناعة علوم البيانات إيرادات من جميع الصناعات المحلية والدولية على حد سواء. تم تحقيق عائدات بقيمة 1.27 مليار دولار في العام الماضي فقط ومن المتوقع أن تصل إلى 20 مليار دولار بحلول عام 2025. ويعود هذا النمو المفاجئ إلى أن البيانات الضخمة أثبتت أنها ذات قيمة كبيرة للأعمال. بعض الاستخدامات هي:
المساعدة في فهم طلب السوق.
يساعد في ابتكار منتجات وخدمات جديدة.
يساعد في الاحتفاظ بالعملاء ورضاهم.
يساعد في إيصال العلامة التجارية للعملاء.
يساعد في التسويق عبر الوسائط الرقمية والاجتماعية.
يساعد في التجريب في الوقت الفعلي ويحافظ على فحص أداء الأعمال.
متطلبات علم البيانات:
كان الطلب على علماء البيانات سريعًا لأن الشركات الناجحة والشركات الناشئة تعتمد عليهم في إدارة البيانات التي ينتجها عملاؤهم. أفضل مثال على ذلك هو التوصيات التي يقدمها موقع التسوق أو محركات البحث بناءً على نشاطك الأخير. ليس فقط الأعمال التجارية ، ولكن أيضًا مجالات الطب والإعلام والتمويل تولد قدرًا كبيرًا من البيانات كل يوم ، وبالتالي توفر وظائف في كل قطاع تقريبًا.
أدوار علماء البيانات:
علماء البيانات هم مراقبو البيانات الذين يبحثون عن المعنى في البيانات التي تم جمعها. يقوم متخصص البيانات بالعديد من الأدوار في البيانات الخاصة بهم إلى الأنشطة اليومية. نظرًا لأن عملية البيانات بأكملها عبارة عن خط أنابيب للعديد من الخطوات المرتبطة معًا ، فقد يقوم عالم البيانات بها جميعًا معًا أو يتم تعيين خبراء منفصلين لإكمال العملية. بعض الأدوار التي يؤدونها هي:
يقوم بإجراء بحث ووضع إطار لمشكلة تتعلق بالسوق.
يجمع البيانات من مصادر داخلية وخارجية مختلفة مثل الويب وقواعد البيانات الداخلية ومجموعات البيانات المتاحة على الإنترنت أو تقييمات العملاء على منصات وسائل التواصل الاجتماعي.
يقوم بتنظيف البيانات وإزالتها من جميع التناقضات مثل الفجوات والأرقام التي تم إدخالها بشكل خاطئ ، والاختلافات في المنطقة الزمنية ، وما إلى ذلك.
يستكشف البيانات من جميع الاتجاهات للعثور على أي نوع من الأنماط أو الاتجاهات السلوكية المخفية فيها. لهذا يتم استخدام العديد من الأدوات التي تمت برمجتها لتحليل البيانات الاستكشافية.
يستخدم النماذج والأدوات الإحصائية والرياضية للتعلم العميق للبيانات وإعدادها لاتخاذ القرارات التنبؤية.
يقوم ببناء خوارزميات جديدة تسمى أيضًا التعلم الآلي ، حيث يتم استخدام البيانات لأتمتة العمل.
يقوم بتوصيل الاستنتاجات التي تم تعلمها في استخدام أدوات تصور البيانات وتقديمها بطريقة يمكن أن تفهمها الإدارة.
سيؤدي الفهم الصحيح إلى اتخاذ قرارات قابلة للتنفيذ وإيجاد حلول يمكن تطبيقها بطريقة عملية.
لدى الشركات المختلفة مهام مختلفة يتم وضعها لتحليل بياناتها ، ولكن تظل معظم الأنشطة متشابهة.
مهارات عالم البيانات:
يحتاج علماء البيانات إلى امتلاك العديد من المهارات في سواعدهم. لكن أهمها هو أن يكون لديك عقل فضولي وعقلية تحليلية. البحث عن سؤال ثم كمحقق يستنشق الإجابات من كمية هائلة من البيانات ليس مزحة. يمكن أن تساعد السمات الأساسية مثل الصبر والفضول وفهم السياق على تحقيق النجاح. باقي المعرفة تقنية ويمكن تعلمها وممارستها. بعض المهارات المطلوبة هي:
الرياضيات والإحصاء والاحتمالات.
البرمجة والترميز.
الحوسبة السحابية
التعلم الآلي والنمذجة
إدارة قاعدة البيانات.
أدوات مثل Python و Apache Spark و Flink و Hadoop و Pig & Hive.
SQL ، Java ، C / C ++
صناعة المعرفة.
مهارات العرض والتواصل.
مهارات إتخاذ القرار.
