ماهي أهم مسميات ومهارات المتخصصين في مجال البيانات والذكاء الاصطناعي؟
مرسل: الاثنين مايو 22, 2023 11:34 am
ماهي أهم مسميات ومهارات المتخصصين في مجال البيانات والذكاء الاصطناعي؟
أهم مسميات المختصين مجال البيانات والذكاء الاصطناعي:
1. Data Engineer (مهندس بيانات): هو الشخص الذي يقوم بتصميم وتطوير وصيانة البنية التحتية والأنظمة التي تمكن من تخزين ومعالجة وتحليل حجم كبير من البيانات.
2. Machine Learning Engineer (مهندس تعلم الآلة): هو الشخص المسؤول عن تصميم وبناء وإنشاء نماذج تعلم الآلة التي يمكنها حل المشكلات المعقدة.
3. Data Scientist (عالِم بيانات): هو الشخص الذي يستخدم الأساليب العلمية والخوارزميات والنماذج الإحصائية لاستخراج الأفكار والتحليلات من البيانات.
4. Data Analyst (محلل بيانات): هو الشخص الذي يكون قادر على جمع ومعالجة وتنفيذ التحليلات الإحصائية على البيانات لتحديد الأنماط والاتجاهات التي تساعد على عملية اتخاذ القرار.
حيث لكل مسمى مهارات مطلوبة في سوق العمل. في الصورة المرفقة يحدد أهم المهارات المطلوبة لكل تخصص والتي تتضمن مايلي:
1. Machine Learning Operations (عمليات تعلم الآلة): مجموعة من الممارسات والأدوات التي تمكن المؤسسات من نشر ومراقبة وصيانة نماذج تعلم الآلة على نطاق واسع.
2. Data Pipeline (خط أنابيب البيانات): مجموعة من العمليات التي تستخرج وتعالج وتنقح البيانات من مصادر مختلفة إلى مستودع بيانات لتكون جاهزة للمشاركة والتحليلات المختلفة.
3. Data Visualization (تصور البيانات): عرض البيانات بتنسيق بصري مثل الرسوم البيانية والمخططات والخرائط لمساعدة المستخدمين على فهم وتحليل مجموعات البيانات المعقدة.
4. Storytelling (السرد): توصيل الأفكار والنتائج من البيانات للأطراف غير التقنية بطريقة ذكية وسهلة الفهم.
5. Business Insights (تحليلات الأعمال): الاستنتاجات الفعالة التي يمكن استخلاصها من تحليل البيانات لتوجيه قرارات الأعمال.
6. Reporting (إعداد التقارير): إنشاء وتوزيع التقارير القائمة على تحليل البيانات والتي تحتوي على ملخصات ورسوم بيانية وتصورات أخرى توضح النتائج والأفكار الرئيسية.
7. Experimentation (التجربة): تصميم وإجراء التجارب لاختبار الفرضيات وجمع البيانات لتقييم استراتيجيات ونهج مختلفة.
8. Statistics (الإحصاء): استخدام القوانين الرياضية لجمع وتحليل وتفسير البيانات لاستخراج الأفكار وإجراء التنبؤات المختلفة.
9. Machine Learning Modeling (نمذجة تعلم الآلة): استخدام الخوارزميات والنماذج الإحصائية لإنشاء نماذج تنبئية من البيانات لحل مجموعة واسعة من المشكلات، من كشف الاحتيال إلى التعرف على الصور إلى معالجة اللغات الطبيعية وفهمها.
10. Deployment (النشر): تنفيذ ودمج نماذج تعلم الآلة في أنظمة الإنتاج، واختبارها ومراقبتها وصيانتها لضمان استمرار تقديم نتائج دقيقة وموثوقة على مدار الوقت.
من هنا مهم على الجهات تحديد احتياجها بالنسبة للمسميات الوظيفية والمهارات التي يجب البحث عنها لبناء الفرق في مشاريع البيانات والذكاء الاصطناعي. وأيضاً من المهم استهداف هذه المهارات سواء للأفراد والمؤسسات لبناء فرق قادرة على تحقيق أهداف المؤسسة و تحقيق النمو الوظيفي في هذه المجالات المهمة.
Types of Data professionals
Illustration Credit: Kevin Rosamont Prombo
https://www.linkedin.com/posts/dr-mejdal_%D9%85%D8%A7%D9%87%D9%8A-%D8%A3%D9%87%D9%85-%D9%85%D8%B3%D9%85%D9%8A%D8%A7%D8%AA-%D9%88%D9%85%D9%87%D8%A7%D8%B1%D8%A7%D8%AA-%D8%A7%D9%84%D9%85%D8%AA%D8%AE%D8%B5%D8%B5%D9%8A%D9%86-%D9%81%D9%8A-%D9%85%D8%AC%D8%A7%D9%84-activity-7066139272998719488-FUIJ?utm_source=share&utm_medium=member_desktop
أهم مسميات المختصين مجال البيانات والذكاء الاصطناعي:
1. Data Engineer (مهندس بيانات): هو الشخص الذي يقوم بتصميم وتطوير وصيانة البنية التحتية والأنظمة التي تمكن من تخزين ومعالجة وتحليل حجم كبير من البيانات.
2. Machine Learning Engineer (مهندس تعلم الآلة): هو الشخص المسؤول عن تصميم وبناء وإنشاء نماذج تعلم الآلة التي يمكنها حل المشكلات المعقدة.
3. Data Scientist (عالِم بيانات): هو الشخص الذي يستخدم الأساليب العلمية والخوارزميات والنماذج الإحصائية لاستخراج الأفكار والتحليلات من البيانات.
4. Data Analyst (محلل بيانات): هو الشخص الذي يكون قادر على جمع ومعالجة وتنفيذ التحليلات الإحصائية على البيانات لتحديد الأنماط والاتجاهات التي تساعد على عملية اتخاذ القرار.
حيث لكل مسمى مهارات مطلوبة في سوق العمل. في الصورة المرفقة يحدد أهم المهارات المطلوبة لكل تخصص والتي تتضمن مايلي:
1. Machine Learning Operations (عمليات تعلم الآلة): مجموعة من الممارسات والأدوات التي تمكن المؤسسات من نشر ومراقبة وصيانة نماذج تعلم الآلة على نطاق واسع.
2. Data Pipeline (خط أنابيب البيانات): مجموعة من العمليات التي تستخرج وتعالج وتنقح البيانات من مصادر مختلفة إلى مستودع بيانات لتكون جاهزة للمشاركة والتحليلات المختلفة.
3. Data Visualization (تصور البيانات): عرض البيانات بتنسيق بصري مثل الرسوم البيانية والمخططات والخرائط لمساعدة المستخدمين على فهم وتحليل مجموعات البيانات المعقدة.
4. Storytelling (السرد): توصيل الأفكار والنتائج من البيانات للأطراف غير التقنية بطريقة ذكية وسهلة الفهم.
5. Business Insights (تحليلات الأعمال): الاستنتاجات الفعالة التي يمكن استخلاصها من تحليل البيانات لتوجيه قرارات الأعمال.
6. Reporting (إعداد التقارير): إنشاء وتوزيع التقارير القائمة على تحليل البيانات والتي تحتوي على ملخصات ورسوم بيانية وتصورات أخرى توضح النتائج والأفكار الرئيسية.
7. Experimentation (التجربة): تصميم وإجراء التجارب لاختبار الفرضيات وجمع البيانات لتقييم استراتيجيات ونهج مختلفة.
8. Statistics (الإحصاء): استخدام القوانين الرياضية لجمع وتحليل وتفسير البيانات لاستخراج الأفكار وإجراء التنبؤات المختلفة.
9. Machine Learning Modeling (نمذجة تعلم الآلة): استخدام الخوارزميات والنماذج الإحصائية لإنشاء نماذج تنبئية من البيانات لحل مجموعة واسعة من المشكلات، من كشف الاحتيال إلى التعرف على الصور إلى معالجة اللغات الطبيعية وفهمها.
10. Deployment (النشر): تنفيذ ودمج نماذج تعلم الآلة في أنظمة الإنتاج، واختبارها ومراقبتها وصيانتها لضمان استمرار تقديم نتائج دقيقة وموثوقة على مدار الوقت.
من هنا مهم على الجهات تحديد احتياجها بالنسبة للمسميات الوظيفية والمهارات التي يجب البحث عنها لبناء الفرق في مشاريع البيانات والذكاء الاصطناعي. وأيضاً من المهم استهداف هذه المهارات سواء للأفراد والمؤسسات لبناء فرق قادرة على تحقيق أهداف المؤسسة و تحقيق النمو الوظيفي في هذه المجالات المهمة.
Types of Data professionals
Illustration Credit: Kevin Rosamont Prombo
https://www.linkedin.com/posts/dr-mejdal_%D9%85%D8%A7%D9%87%D9%8A-%D8%A3%D9%87%D9%85-%D9%85%D8%B3%D9%85%D9%8A%D8%A7%D8%AA-%D9%88%D9%85%D9%87%D8%A7%D8%B1%D8%A7%D8%AA-%D8%A7%D9%84%D9%85%D8%AA%D8%AE%D8%B5%D8%B5%D9%8A%D9%86-%D9%81%D9%8A-%D9%85%D8%AC%D8%A7%D9%84-activity-7066139272998719488-FUIJ?utm_source=share&utm_medium=member_desktop