Q:
ما هي الأسس الأربعة لتصبح عالما جيدا للبيانات؟
أ:كما يشير العديد من الخبراء ، يتطلب أن تصبح عالمة بيانات عظيمة مجموعة من المهارات والخبرات التي يتم بناؤها من خلال التعلم وتحليل مخصص لحقل معقد. إن علماء البيانات كمسؤولين ومنسقين لأصول البيانات القيمة في الطلب اليوم. دعونا نلقي نظرة على ما تنطوي عليه بعض هذه المهارات الأساسية.
أول مكون من العناصر الأساسية الأربعة لعمل عالم البيانات هو الرياضيات والإحصاء. يجب أن يتعلم علماء البيانات الجيدة أن يكونوا على دراية بمختلف المفاهيم الرياضية المتعلقة بالتعلم الآلي غير الخاضع للإشراف ، بما في ذلك أنواع الخوارزميات مثل أشجار القرارات ، والغابات العشوائية ، والانحدار اللوجستي ، والتجميع واستخدام الأبعاد في التعلم الآلي (ML). بشكل عام ، ينبغي أن يكون لديهم التعامل الجيد مع المعادلات الرياضية والإحصائيات باستخدام موارد التحليل الإحصائي.
يتضمن المكون الأساسي الثاني الرئيسي في عمل علوم البيانات البرمجة وإدارة قواعد البيانات. يجب أن يكون الأفراد أقوياء في لغات البرمجة النصية مثل Python واللغات الإحصائية مثل R ، إلى جانب الخبرة والمهارة مع قواعد البيانات ودلالات SQL والتقنيات التشغيلية. معرفة مكونات البرامج مثل Hadoop و MapReduce و Hive و Pig هي أيضًا جذابة لأصحاب العمل.
المكون الأساسي الثالث لتصبح عالمًا جيدًا للبيانات هو العنصر النظري والفلسفي لفهم علم البيانات والتعلم الآلي. يجب أن يكون هؤلاء الأفراد من الذين يحلون مشاكل ذاتية مع عقول فضولية - بعد كل شيء ، يجمعون بين التحليل الكمي الخام والفهم الإبداعي لعمليات التعلم الآلي وعلوم البيانات. بدلاً من كونهم مجرد أرقام فنية ، يجب أن يكون لديهم أساس عميق فيما يعنيه إنشاء مشاريع للتعلم الآلي والعمل على مبادرات علم البيانات من حيث الأهداف النهائية والنتائج النهائية.
الركن الرئيسي الرابع لتعلم أن تكون بيانات جيدة العلماء ينطوي على العمل مع الناس والقدرة على استخدام البيانات بطرق منطقية لأشخاص آخرين.
يمكن للعلماء الجيدين أن يكونوا رواة القصص - يمكنهم ترجمة البيانات الكمية إلى قصص وأفكار. على هذا النحو ، ينبغي أن يكون لديهم مهارات اتصال جيدة حتى يتمكنوا من عرض أعمالهم على الطاولة ونشرها على العديد من أصحاب المصلحة أو جمهور معين بشكل فعال. هذه هي بعض الأنواع الرئيسية للمهارات التي تبني عالما جيدًا للبيانات مستعدًا للمشاركة في صناعة تكنولوجيا المعلومات سريعة الخطى والمتقدمة بسرعة.
