كيفية الحصول على وظيفة عالم بيانات (Data Scientist)
.png)
أكيد. عالم البيانات (Data Scientist) هو خبير في استخراج المعرفة والرؤى من كميات هائلة من البيانات، باستخدام مزيج من الإحصاء، والبرمجة، والتعلم الآلي، والمعرفة بمجال الأعمال. يعتبر هذا الدور امتدادًا متقدمًا لدور محلل البيانات، ويركز على بناء النماذج التنبؤية وشرح الظواهر المعقدة.
المهارات والمهام الأساسية لعالم البيانات
يتطلب دور عالم البيانات مجموعة أعمق وأكثر تخصصًا من المهارات مقارنة بمحلل البيانات:
1. المهارات التقنية الأساسية (Technical Skills)
البرمجة: إتقان لغة Python (مع مكتبات مثل Pandas، NumPy، Scikit-learn) ولغة R للتحليل الإحصائي وبناء النماذج.
التعلم الآلي (Machine Learning - ML): فهم وتطبيق خوارزميات التعلم الآلي والإشرافي (Supervised) وغير الإشرافي (Unsupervised)، مثل الانحدار (Regression)، والتصنيف (Classification)، والتجميع (Clustering).
الإحصاء والرياضيات: معرفة قوية بالإحصاء الاستدلالي (Inferential Statistics)، والجبر الخطي، وحساب التفاضل والتكامل، والتي تُعد أساسًا لفهم عمل الخوارزميات.
البيانات الضخمة (Big Data): الخبرة في التعامل مع البيانات الكبيرة وتخزينها ومعالجتها باستخدام أدوات مثل Spark و Hadoop.
قواعد البيانات: إتقان SQL ضروري لاستخراج البيانات المعقدة من قواعد البيانات الضخمة.
2. المهارات الشخصية والمفاهيمية (Soft and Conceptual Skills)
الذكاء التجاري (Business Acumen): القدرة على فهم مشاكل الأعمال وتحويلها إلى أسئلة يمكن الإجابة عليها بالبيانات.
التفكير النقدي وحل المشكلات: القدرة على تقييم الافتراضات واختيار النماذج الإحصائية المناسبة.
التواصل وسرد القصص (Storytelling): مهارة حيوية لترجمة نتائج النماذج الإحصائية والرياضية المعقدة إلى توصيات واضحة ومقنعة لإدارة الأعمال.
المهام الرئيسية التي يقوم بها عالم البيانات
تتجاوز مهام عالم البيانات مجرد إعداد التقارير، لتشمل الجوانب التنبؤية والاستراتيجية:
جمع البيانات وتنظيفها (Data Wrangling): استخلاص البيانات من مصادر متعددة وتنقيتها وإعدادها للتحليل (تستغرق هذه الخطوة الجزء الأكبر من وقت عالم البيانات).
بناء النماذج التنبؤية (Model Building): تصميم وتدريب واختبار نماذج التعلم الآلي للتنبؤ بالأحداث المستقبلية (مثل التنبؤ بالمبيعات، أو تحديد العملاء المعرضين لخطر التوقف عن التعامل مع الشركة).
النمذجة الإحصائية (Statistical Modeling): استخدام التقنيات الإحصائية لتفسير العلاقات بين المتغيرات وشرح الظواهر التي حدثت بالفعل.
نشر النماذج (Model Deployment): العمل مع مهندسي البيانات والبرمجيات لدمج النماذج التي تم تطويرها في بيئة العمل الحقيقية للاستخدام اليومي.
تحليل البيانات الاستكشافي (Exploratory Data Analysis - EDA): استخدام الرسوم البيانية والإحصاءات الأولية لفهم طبيعة البيانات واكتشاف الأنماط المخفية.
مسار التوظيف والفرص في السعودية
في سياق رؤية السعودية 2030، يزداد الطلب على علماء البيانات في المملكة، خاصة في قطاعات:
الحكومة الرقمية: لتحسين الخدمات العامة واتخاذ القرارات المستندة إلى البيانات.
القطاع المالي (Fintech): لتحليل المخاطر، واكتشاف الاحتيال، وتخصيص الخدمات المصرفية.
الرعاية الصحية: لتحليل السجلات الطبية والتنبؤ بتفشي الأمراض.
المدن الذكية والمشاريع العملاقة (نيوم، القدية): لتحسين البنية التحتية، وإدارة الموارد، وتحسين كفاءة التشغيل.
للحصول على وظيفة عالم بيانات، يُفضل عادةً الحصول على درجة الماجستير أو خبرة عملية مكثفة في مجال ذي صلة.