أفضل 8 خيارات وظيفية لعلوم البيانات في الولايات المتحدة الأمريكية [2022]

في عام 2012 ، أعلنت HBR أن عالم البيانات هو "الوظيفة الأكثر جاذبية في القرن الحادي والعشرين" ، والآن بدأنا في معرفة السبب!

علم البيانات هو قوة منتشرة في كل مكان تخللت تقريبًا كل جانب من جوانب حياتنا اليومية. من التعليم إلى الرعاية الصحية ، علم البيانات له تطبيقات في جميع أوجه التشابه في الصناعة الحديثة.

مع استمرار مستخدمي الإنترنت والشركات والمؤسسات في جميع أنحاء العالم في إنشاء أكوام هائلة من البيانات (كما نتحدث!) ، تصبح أهمية تقنيات علوم البيانات أكثر وضوحًا في سيناريوهات العالم الحقيقي. تعمل تقنيات مثل AI و ML و Deep Learning على تغيير العالم من حولنا ، حيث تولد فرصًا جديدة في العديد من الصناعات ، بما في ذلك التجارة الإلكترونية ، والتكنولوجيا المالية ، والرعاية الصحية ، و EdTech.

تستفيد الشركات من جميع الأشكال والأحجام من هذه المجموعة الهائلة من البيانات لابتكار حلول فريدة والتركيز على تخصيص تجارب العملاء. مع تزايد عدد الشركات التي تستفيد من تقنيات علوم البيانات ، فإن الطلب على خبراء علوم البيانات المهرة والمؤهلين آخذ في الارتفاع.

بينما تتوقع شركة IBM أنه بحلول عام 2020 ، ستزداد فرص العمل لجميع المتخصصين في علوم البيانات والتحليلات في الولايات المتحدة بمقدار 364000 إلى 2720000 ، يؤكد مكتب إحصاءات العمل الأمريكي أن 11.5 مليون وظيفة جديدة في علوم البيانات ستظهر بحلول عام 2026 .

إذا كان هناك أي شيء أثبتته هذه الإحصائيات ، فهو حقيقة أن Data Science موجودة لتبقى ، ومع مرور الوقت ستظهر وظائف جديدة في Data Science ، مما يزيد الطلب على خبراء علوم البيانات.

ما هي شركة IBM المخصصة للذكاء الاصطناعي والتي تعني طفرة في وظائف الذكاء الاصطناعي؟

لطالما كانت شركة IBM في طليعة علوم البيانات ، وخاصة الذكاء الاصطناعي. يعد IBM Watson أحد أعظم الأمثلة على إنجازاته في هذا المجال. نظرًا لكونها تعمل في مجال علوم البيانات لفترة طويلة ، تؤمن شركة IBM بشدة أن " الذكاء الاصطناعي السلس " هو حاجة الساعة.

بعبارة بسيطة ، تحتاج الصناعة الحديثة إلى تقنية ذكاء اصطناعي مرنة ، مما يعني أنها يمكن أن تتكيف بسرعة مع الوضع الحالي. يمكن لهذه التكنولوجيا المتقدمة تطبيق المعرفة والنماذج لمجال معين على حالات الاستخدام الجديدة والتحديات. إنهم بحاجة إلى ذكاء اصطناعي يمكنه الجمع بين أشكال مختلفة من المعرفة ، وتفكيك العلاقات السببية ، وتعلم أشياء جديدة بشكل مستقل.

لتحقيق هذا الهدف ، بدأت شركة IBM بالفعل في تطوير أدوات هندسية حديثة للذكاء الاصطناعي. مسارات العمل الأساسية الأربعة التي تدفع هذه الرؤية هي:

• منظمة العفو الدولية العصبية

الذكاء الاصطناعي ذو الرمز العصبي هو إسقاط أعلى وأكثر تقدمًا للتعلم العميق. ويهدف إلى الاستفادة من قوة الشبكات العصبية بأساليب رمزية لتحسين وتحسين قدرات التفكير في الذكاء الاصطناعي.

• ذكاء اصطناعي آمن وموثوق

تهدف شركة IBM إلى تقديم ذكاء اصطناعي قوي وآمن وموثوق به يركز على إمكانية الشرح والدقة وتقليل التحيز.

• هندسة الذكاء الاصطناعي

الهدف هو تطوير أدوات وقدرات هندسة الذكاء الاصطناعي لتبسيط وأتمتة المهام الروتينية مثل إعداد البيانات ، والتدريب على النموذج ، وإدارة دورة حياة البرامج.

• أجهزة AI

تعمل شركة IBM على تطوير فئة تخريبية من أجهزة الذكاء الاصطناعي الموفرة للطاقة. يمكن لجهاز الذكاء الاصطناعي هذا زيادة قوة وإمكانات الحوسبة دون زيادة الطلب على الطاقة واستهلاكها.

تدريجيًا ، مع طرح هذه التقنيات في السوق ، ستتقدم الشركات في الولايات المتحدة لتبنيها في البنية التحتية لعلوم البيانات الخاصة بها. بطبيعة الحال ، ستؤدي هذه التقنيات الحديثة إلى ظهور أدوار وظيفية جديدة ، مما يزيد من ازدهار الوظائف في مجال الذكاء الاصطناعي.

سيؤدي ذلك إلى زيادة الطلب على خبراء علوم البيانات والذكاء الاصطناعي ذوي الخبرة والموهوبين الذين يمكنهم الاستفادة بكفاءة من هذه التقنيات إلى أقصى إمكاناتهم. في المستقبل ، سيحدد الذكاء الاصطناعي مسارًا وظيفيًا واضحًا للموظفين من خلال تحديد مجموعات مهارات محددة لوظائف علوم البيانات.

الفرص الوظيفية لعالم البيانات في الولايات المتحدة

احتل الملف الوظيفي لعالم البيانات المرتبة الأولى في أكثر الوظائف الواعدة على LinkedIn في الولايات المتحدة في عام 2019 ، حيث أبلغ عن زيادة بنسبة 56٪ في فرص العمل على أساس سنوي. تشير الإحصائيات إلى أن الأدوار الوظيفية لعالم البيانات قد نمت بنسبة تزيد عن 650٪ منذ عام 2012 !

لكن من هم علماء البيانات؟

وفقًا لـ HBR ، فإن عالم البيانات هو "محترف رفيع المستوى يتمتع بالتدريب والفضول لتحقيق الاكتشافات في عالم البيانات الضخمة."

عالم البيانات هو خبير متعدد المواهب على دراية جيدة بالرياضيات والإحصاء وعلوم الكمبيوتر وعلوم المعلومات. إنهم متخصصون في جمع البيانات من مصادر مختلفة وتحليل مجموعات البيانات الكبيرة التي تحتوي على بيانات منظمة وغير منظمة للحصول على رؤى ذات مغزى.

بمجرد استخراج هذه الأفكار وأنماط البيانات ، يستخدمون مجموعة من الأساليب العلمية والإحصائية والتحليلية المتقدمة لتفسير النتائج وتحويلها إلى قرارات عمل قابلة للتنفيذ.

يجمع علماء البيانات بين أفضل ما في العالمين - الأعمال وتكنولوجيا المعلومات. ينصب تركيزهم الأساسي على دراسة وتحليل البيانات الضخمة لمساعدة الشركات والمؤسسات على اتخاذ قرارات محددة للغاية وموجهة وقائمة على البيانات.

بفضل النطاق الواسع لتطبيقات الصناعة في Data Science ، يمكن لعلماء البيانات العمل في أي صناعة أمريكية تقريبًا. يمكنهم العثور على فرص عمل مع تعويضات عالية للراتب ونمو الوظائف في التعليم والتجارة الإلكترونية وتجارة التجزئة وتكنولوجيا المعلومات و BFSI والرعاية الصحية والأدوية والتصنيع وسلسلة التوريد والخدمات اللوجستية والنقل والإعلام والترفيه والبحوث الفضائية / الطيران والجيش.

كما ذكرنا سابقًا ، يمكن لعلماء البيانات العمل لشركات من جميع الأحجام - من الشركات الناشئة إلى الشركات الكبيرة والشركات متعددة الجنسيات ومراكز البحث.

المسار الوظيفي لتصبح عالم بيانات

إليك مخطط تقريبي لكيفية التقدم لتصبح عالم بيانات:

1. الحصول على درجة البكالوريوس

أفضل مسار للدخول إلى علوم البيانات هو الحصول على درجة البكالوريوس في مجال يرتبط ارتباطًا وثيقًا بعلوم البيانات. يمكنك اختيار الرياضيات والإحصاء وعلوم / هندسة الكمبيوتر وتكنولوجيا المعلومات وتكنولوجيا المعلومات كتخصصات جامعية لأن هذه المجالات مرتبطة بشكل معقد بعلوم البيانات.

2. الحصول على درجة الماجستير

علم البيانات هو مجال دراسي معقد للغاية ، وبالتالي ، فإنه يتطلب من الطامحين إكمال دراساتهم العليا في أي من الموضوعات المذكورة أعلاه. تبحث معظم الشركات عن مرشحين حاصلين على درجة الماجستير أو أعلى (دكتوراه) لأدوار وظيفية في علوم البيانات.

3. اكتساب المهارات الصحيحة

يجب على الطامحين في علوم البيانات تطوير المهارات المتخصصة ، بما في ذلك البرمجة ؛ هياكل البيانات؛ التنقيب عن البيانات وتنظيفها وإدارتها ؛ تصور البيانات والتقارير؛ تحليل احصائي؛ تحليل المخاطر وتخزين البيانات. بصرف النظر عن هذه المهارات ، يجب أن يكتسبوا أيضًا مهارات ناعمة مثل الاتصال الفعال والتفكير النقدي وحل المشكلات والمهارات التنظيمية والإدارية.

4. حقيبة على مستوى المبتدئين وظيفة

بعد إكمال الخطوات الثلاث الأولى ، يجب أن تكون جاهزًا لتولي منصب مبتدئ في علوم البيانات (على سبيل المثال ، محلل بيانات مبتدئ ، محلل ذكاء الأعمال ، مهندس بيانات ، إلخ). تأكد من اختيار دور وظيفي في شركة تتيح مجالًا للطلاب الجدد للنمو والتعلم. سيساعدك إذا قمت بإنشاء محفظة مفصلة عبر الإنترنت تسلط الضوء على مهاراتك ومجالات خبرتك ومشاريعك. سيساعدك هذا على جذب انتباه أصحاب العمل المحتملين.

5. اختيار شهادات علوم البيانات

تعتبر شهادات علوم البيانات طريقة ممتازة لاكتساب المعرفة الصناعية والمهارات المتخصصة. تتعلم التفاصيل الجوهرية لمهارات علوم البيانات مثل البرمجة وتحليل البيانات باستخدام أدوات البيانات الضخمة مثل Hadoop و Hive و Spark وما إلى ذلك. تميل الشركات عادةً إلى تفضيل المرشحين الحاصلين على شهادات إضافية إلى جانب درجة الماجستير لأنها تظهر استعدادهم لرفع المهارات وإثراء معارفهم.

أعلى وظائف علوم البيانات في الولايات المتحدة

عالم البيانات ليس الملف الشخصي الوحيد الرائج في علوم البيانات. هناك مجموعة كاملة من الأدوار الوظيفية الصعبة وذات الأجور الجيدة في مجال علوم البيانات والتي تستحق الدراسة. فيما يلي أهم ثماني وظائف في علوم البيانات في الولايات المتحدة:

1. مهندس تعلم الآلة

مهندسو التعلم الآلي هم خبراء ذوو مهارات عالية ومتخصصون في التعلم الآلي. يقومون بتصميم وبناء وتشغيل وإدارة النماذج / الأنظمة الذكية التي يمكنها أداء مجموعة واسعة من المهام من خلال التعلم من التجربة. يطور مهندسو ML خوارزميات تعلم الآلة لتدريب هذه النماذج لأداء مهام شبيهة بالبشر مع إشراف بشري ضئيل أو بدون إشراف. إنهم يعملون مع علماء البيانات ومحللي البيانات.

يجب أن يكون مهندسو التعلم الآلي على دراية جيدة بالمفاهيم الرياضية والإحصائية وعلوم الكمبيوتر. يجب أن يكونوا بارعين في لغات برمجة متعددة مثل Python و Java و Scala و R و C و C ++ وما إلى ذلك.

مرتب

متوسط ​​الراتب السنوي لمهندسي ML في الولايات المتحدة هو 1،25،000 دولار ، ويتراوح نطاق الراتب النموذجي بين 1،14،121 دولارًا - 1،47،134 دولارًا في السنة.

2. مهندس البيانات

يقوم مهندس البيانات بتقييم وتحليل احتياجات بيانات الشركة ، ويحدد خارطة الطريق لتلبية هذه المتطلبات ، ويحدد معايير وأهداف إدارة البيانات ، ويضمن أن جميع الأهداف والاحتياجات تتوافق تمامًا مع الإستراتيجية العامة للشركة وبنية الأعمال.

يقومون بتطوير وتنفيذ حلول قواعد البيانات لتخزين واسترداد بيانات الأعمال والإشراف على أنشطة ترحيل البيانات. يستخدم مهندسو البيانات أيضًا تقنيات تحليلية وإحصائية مختلفة لتحليل المعلومات وتقديم نتائجهم من خلال تقارير مفصلة إلى الإدارة العليا وأصحاب المصلحة في الشركة.

يجب أن يكون مهندسو البيانات بارعين في الرياضيات التطبيقية والإحصاء. يجب أن يكون لديهم معرفة واسعة بتصور البيانات ، وترحيل البيانات ، و RDMS ، وتصميم قاعدة البيانات ، وإدارة قواعد البيانات ، والحوسبة السحابية.

مرتب:

متوسط ​​الراتب السنوي لمهندسي البيانات في الولايات المتحدة هو 119،011 دولارًا ، ويتراوح نطاق الراتب النموذجي بين 86،013 دولارًا - 140،836 دولارًا في السنة.

3. الإحصائي

يقوم الإحصائيون بجمع وتحليل وتفسير البيانات الرقمية لتحديد الاتجاهات والأنماط الموضعية التي يمكن أن تساعد الشركات على فهم بيانات الأعمال الكمية واتخاذ قرارات مستنيرة. يستخدمون التقنيات الرياضية والمنهجيات الإحصائية وبرامج الكمبيوتر لفهم البيانات المعقدة وعمل تنبؤات عمل دقيقة.

يجب أن يعرف الإحصائيون كيفية استخدام المصطلحات والمفاهيم والمنهجيات الإحصائية في المواقف وحالات العمل المختلفة. يجب أن يمتلكوا مهارات تحليلية وحل المشكلات ومهارات الاتصال.

مرتب:

متوسط ​​الراتب السنوي للإحصائيين في الولايات المتحدة هو 99،986 دولارًا أمريكيًا ، ويتراوح نطاق الراتب النموذجي بين 52،690 دولارًا أمريكيًا - 146،770 دولارًا أمريكيًا في السنة.

4. مطور كامل المكدس

كما يوحي الاسم ، يتمتع مطورو Full-Stack بمهارات عالية في تقنية المكدس الكامل ، مما يعني أنه يمكنهم التعامل مع البرمجة من جانب الخادم والعميل. إنهم يطورون المنطق الأساسي الذي يعمل في الخلفية (تشغيل موقع الويب / التطبيق) ، كما يقومون بتصميم واجهة المستخدم (UI) التي يتفاعل معها المستخدمون. يدير مطورو Full-Stack دورة الحياة الكاملة لتطبيقات البرامج.

يجب أن يكون مطورو Full-Stack ماهرين في ترميز HTML / CSS / JavaScript. يجب أن يكون لديهم معرفة متعمقة بقاعدة البيانات وبنية الويب ، وتصميم هندسة التطبيقات ، وأنظمة التحكم في الإصدار. أيضًا ، يجب أن يكون لديهم موهبة في الكتابة الفنية.

مرتب:

يبلغ متوسط ​​الراتب السنوي لمطوري Full-Stack Developers في الولايات المتحدة 95308 دولارًا أمريكيًا ، ويتراوح نطاق الراتب النموذجي بين 81.210 دولارًا أمريكيًا - 107.541 دولارًا أمريكيًا في السنة.

6. مطور ذكاء الأعمال (BI)

BI Developers هم محترفون مسؤولون عن تصميم ونشر وصيانة واجهات ذكاء الأعمال للشركة ، بما في ذلك أدوات الاستعلام ولوحات معلومات تصور البيانات وأدوات نمذجة البيانات. يدرك مطورو BI خصائص وتحديات مجال الأعمال ، مما يسمح لهم بفهم متطلبات العمل وتنفيذ حلول ذكاء الأعمال وفقًا لذلك.

يجب أن يتمتع مطورو BI بخلفية في إدارة قاعدة البيانات / قاعدة البيانات وخبرة في العمل باستخدام أدوات ذكاء الأعمال. إلى جانب تحليل البيانات الاستثنائية ومهارات تحليل الأعمال ، يجب أن يتمتع مطورو BI بالمهارة في تصحيح الأخطاء / استكشاف الأخطاء وإصلاحها. يجب أن يكونوا على دراية بأنظمة إدارة قواعد البيانات والمعالجة التحليلية عبر الإنترنت (OLAP) وإطار عمل ETL (الاستخراج والتحويل والتحميل).

الراتب :

متوسط ​​الراتب السنوي لشركة BI Developers في الولايات المتحدة هو 94،897 دولارًا أمريكيًا ، ويتراوح نطاق الراتب النموذجي بين 80،150 - 107،575 دولارًا أمريكيًا في السنة.

7. مهندس البيانات الضخمة

يتعامل مهندسو البيانات الضخمة على وجه التحديد مع كل ما يتعلق بالبيانات الضخمة. في هذا الصدد ، يؤدون مجموعة من الوظائف. يقومون بتصميم وبناء واختبار وتنفيذ وصيانة حلول البيانات الضخمة.

يقومون أيضًا بتطوير أنظمة معالجة البيانات على نطاق واسع باستخدام أدوات البيانات الضخمة مثل MapReduce و Hadoop و Spark و MongoDB و Cassandra وما إلى ذلك. يقوم مهندسو البيانات الضخمة بتقييم البرامج واحتياجات الأجهزة للشركة. في الأساس ، هم خبراء يديرون البنية التحتية الكاملة للبيانات وهيكل المنظمة.

عادة ما يكون مهندسو البيانات الضخمة بارعين في هندسة البرمجيات / البيانات. بالإضافة إلى ذلك ، فهم أيضًا على دراية جيدة بالترميز وتطوير البرامج والتصميم الموجه للكائنات واستخراج البيانات وتصور البيانات والتحليل الإحصائي والكمي.

مرتب:

متوسط ​​الراتب السنوي لمهندسي البيانات الضخمة في الولايات المتحدة هو 89،838 دولارًا أمريكيًا ، ويتراوح نطاق الراتب النموذجي بين 141،797 دولارًا أمريكيًا - 181،332 دولارًا أمريكيًا في السنة.

8. محلل بيانات

يقوم محللو البيانات بجمع وتنظيم ومعالجة وتحليل كميات كبيرة من البيانات. يستخدمون أدوات تحليلية وإحصائية مختلفة لدراسة البيانات واستخراج الأنماط ذات الصلة من مجموعات البيانات الضخمة.

يجب على محللي البيانات تقديم نتائجهم في تقارير مجمعة وتصورات بطرق يمكن قراءتها للأعضاء التقنيين وغير التقنيين في المؤسسة. وبالتالي ، فإن تحليل البيانات وتصور البيانات هما أهم المسؤوليات الوظيفية لمحللي البيانات. من خلال النتائج التي توصلوا إليها ، فإنهم يساعدون الشركات على ابتكار حلول تتمحور حول البيانات لمشاكل الأعمال.

يجب أن يمتلك محللو البيانات فطنة تجارية قوية جنبًا إلى جنب مع المهارات التقنية الأخرى مثل البرمجة ، والتنقيب عن البيانات ، والتنظيف ، والتشغيل ، وتصور البيانات ، وتخزين البيانات ، وذكاء الأعمال.

مرتب

متوسط ​​الراتب السنوي لمحللي البيانات في الولايات المتحدة هو 76،920 دولارًا ، ويتراوح نطاق الراتب النموذجي بين 67،585 دولارًا - 85،873 دولارًا في السنة.

تعلم علوم البيانات عبر الإنترنت: ميزة upGrad

من الواضح الآن أن علم البيانات هو أحد المجالات الواعدة والأكثر حدوثًا في القرن الحادي والعشرين. تفتخر وظائف علوم البيانات بالنمو الوظيفي السريع والحزم السنوية الضخمة. وبالتالي ، يجب على أي شخص يرغب في الاستفادة من هذه الفرصة الرائعة التسجيل في دورات علوم البيانات أو برامج الشهادات.

تقدم upGrad ثلاث دورات رائعة في علوم البيانات بالتعاون مع IIIT-Bangalore والتي يمكن أن تساعدك على بدء حياة مهنية ناجحة في علوم البيانات:

1. دبلوم PG في علوم البيانات

دورة الدبلومة هذه عبارة عن برنامج مدته 12 شهرًا يمتد إلى خمسة خيارات تخصص - التعلم العميق ، البرمجة اللغوية العصبية ، ذكاء الأعمال / تحليلات البيانات ، تحليلات الأعمال ، وهندسة البيانات. تتضمن الدورة 14 أداة / لغة برمجة وأكثر من 60 مشروعًا صناعيًا.

2. شهادة PG في علوم البيانات

هذه دورة قصيرة الأجل في علوم البيانات مدتها 7 أشهر وتغطي برمجة Python والتحليلات التنبؤية باستخدام Python والتصور باستخدام Python و SQL الأساسي والمتقدم وخوارزميات ML الأساسية والمتقدمة و EDA. وهي تشمل أكثر من 7 دراسات حالة ومشاريع صناعية.

3. ماجستير العلوم في علوم البيانات

هذا برنامج ماجستير مدته 18 شهرًا في علوم البيانات ويقدم أيضًا خمسة تخصصات - التعلم العميق ، البرمجة اللغوية العصبية ، ذكاء الأعمال / تحليلات البيانات ، تحليلات الأعمال ، وهندسة البيانات. تتضمن الدورة أكثر من 60 دراسة حالة ومشروع.

تم تصميم هذه البرامج للمهنيين العاملين ، وبالتالي ، فإن هذه الدورات هي الخيار الأمثل إذا كنت تبحث عن نقطة تحول مثيرة في حياتك المهنية. تأتي دورات upGrad مع وعد بالمساعدة المهنية المخصصة ، والإرشاد الشخصي ، وحل الشك في الوقت المناسب ، وفرص الوصول العالمية.

نأمل أن يساعد هذا!