النطاق المستقبلي لعلوم البيانات - 4 أسباب لتعلم علوم البيانات

تحكم البيانات العالم الذي نعيش فيه ، وفي الواقع ، أطلق عليها اسم "نفط" القرن الحادي والعشرين. في السنوات القليلة الماضية ، شهد العالم ارتفاعًا حادًا ومستمرًا في البيانات. بفضل نمو وسائل التواصل الاجتماعي والهواتف الذكية وإنترنت الأشياء ، فإن كمية البيانات الموجودة تحت تصرفنا اليوم تفوق الخيال. كما يدعي إريك شميدت من ألفابت ، نقوم كل 48 ساعة بتوليد كمية البيانات التي أنتجتها البشرية منذ فجر الحضارة وحتى ما قبل 15 عامًا. إذن ، كيف إذن ، هل نحن قادرون على فهم مثل هذه الكميات الهائلة من البيانات؟

ما هو علم البيانات؟

لوضع مصطلحات بسيطة ، فإن Data Science عبارة عن مزيج من الرياضيات والبرمجة والإحصاء وتحليل البيانات والتعلم الآلي. من خلال الجمع بين كل هذه العناصر ، يستخدم Data Science خوارزميات متقدمة وأساليب علمية لاستخراج المعلومات والأفكار من مجموعات البيانات الكبيرة - المنظمة وغير المنظمة. أدى ظهور البيانات الضخمة والتعلم الآلي إلى زيادة نمو علوم البيانات. اليوم ، يتم استخدام Data Science في جميع أوجه التشابه مع مختلف الصناعات ، بما في ذلك الأعمال التجارية والرعاية الصحية والتمويل والتعليم.

استخدامات علم البيانات

حالة الاستخدام الأكثر شيوعًا لعلوم البيانات التي تسللت إلى حياتك اليومية هي محرك التوصيات. متى كنت تستخدم Amazon أو Netflix ، هل ترى تلك التوصيات المخصصة التي تقول "أشياء قد تعجبك"؟ حسنًا ، هذا مثال كلاسيكي على تتبع خوارزميات علوم البيانات وفهم أنماط الشراء والشراء الخاصة بالمستخدم ثم تنظيم قوائم التوصيات المخصصة.

نظرًا لأن البيانات هي القوة الموجودة في كل مكان والتي تحكم حياتنا الآن ، فإن الوظائف في هذا المجال تزدهر بشكل لم يسبق له مثيل. يعد مهندسو البيانات الضخمة ومهندسو التعلم الآلي وعلماء البيانات من أفضل ثلاث وظائف ناشئة على LinkedIn. منذ عام 2012 ، زادت المناصب الوظيفية لعلماء البيانات بأكثر من 650٪ ، مما يجعل علم البيانات أحد أكثر المجالات المهنية إثارة في الوقت الحاضر. ليس من المستغرب أن يقوم المحترفون من مختلف المجالات المهنية بتطوير قاعدة معارفهم للانتقال إلى مجال علوم البيانات الناشئ.

النطاق المستقبلي لعلوم البيانات

قبل ظهور الثورة الرقمية ، كانت البيانات التي بحوزتنا منظمة في الغالب وصغيرة الحجم نسبيًا. نتيجة لذلك ، كانت أدوات ذكاء الأعمال التقليدية كافية لتحليل مجموعات البيانات الصغيرة والمنظمة هذه. ومع ذلك ، فإن النمو المتسارع للبيانات في السنوات الأخيرة قد غير المعادلة بأكملها. كيف ذلك؟

على عكس مجموعات البيانات التقليدية (التي كانت منظمة في الغالب) ، فإن البيانات التي تم إنشاؤها اليوم (من مصادر مختلفة مثل وسائل التواصل الاجتماعي والمعاملات المالية والسجلات وملفات الوسائط المتعددة والبوابات عبر الإنترنت وما إلى ذلك) تكون في الغالب شبه منظمة أو غير منظمة. في الوقت الحاضر ، أكثر من 80٪ من بيانات العالم غير منظمة.

مع مرور كل عام ، ستستمر البيانات في الزيادة والإضافة إلى كومة البيانات الهائلة بالفعل. لا يمكن لأدوات ذكاء الأعمال التقليدية تحليل مثل هذا الحجم الهائل من مجموعات البيانات غير المهيكلة - فهي تتطلب أدوات تحليلية أكثر تقدمًا وذكاءً لتخزين البيانات ومعالجتها وتحليلها. هذا هو المكان الذي ساعدت فيه Data Science في إحداث فرق.

نظرًا لأن المزيد والمزيد من المؤسسات تنفتح على البيانات الضخمة والذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي ، فإن الطلب على المتخصصين المهرة في علوم البيانات يتزايد باستمرار. في الواقع ، أشادت مجلة Harvard Business Review بوظيفة عالم البيانات لتكون أكثر الوظائف جاذبية في القرن الحادي والعشرين.

بفضل Data Science ، تفتح إمكانيات جديدة ومثيرة ، وتغير باستمرار الطريقة التي نرى بها العالم من حولنا. كانت مساهمة Data Science في تغيير حياة الإنسان للأفضل هائلة.

على سبيل المثال ، عندما تقوم بتوصيل هاتفك الذكي بالأجهزة الذكية ومركز إنترنت الأشياء ، يمكنك مراقبة ما يحدث في منزلك وحوله حتى في غيابك. أصبح التسوق عبر الإنترنت أسهل بكثير ، وذلك بفضل الخوارزميات المتقدمة التي يمكنها فهم ذوق وتفضيلات المستخدمين الفرديين وإنشاء قوائم توصية لهم. لم تكن المعاملات المالية عبر الإنترنت آمنة أبدًا ، بفضل خوارزميات الكشف عن الاحتيال والمخاطر لعلوم البيانات.

ليس هذا فقط ، فقد ساهم علم البيانات أيضًا بشكل كبير في قطاع الرعاية الصحية. يمكن العثور على خوارزميات وتطبيقات علوم البيانات في علم الجينوم ، وتطوير الأدوية ، وتحليل الصور الطبية ، والمراقبة عن بُعد ، على سبيل المثال لا الحصر.

نظرًا لأن علم البيانات لا يزال مجالًا متطورًا ، فهناك الكثير مما يمكن توقعه منه في المستقبل. لنلقِ نظرة على بعض اتجاهات علوم البيانات المثيرة التي قد تصبح قريبًا حقيقة واقعة في المستقبل القريب:

• في حين أن إنترنت الأشياء هو بالفعل حقيقة تربط الأجهزة الذكية ، في المستقبل ، قد نتطلع إلى أن نكون جزءًا من شبكة رقمية ذكية - مركز متصل للتطبيقات والأجهزة والأشخاص الذين يعملون معًا بشكل متزامن.
• ستحدث ثورة في تسويق المنتجات وخدمة العملاء من خلال روبوتات المحادثة المتقدمة والواقع الافتراضي (VR) والواقع المعزز (AR). قد نتطلع إلى وقت ستشمل فيه تجربة العملاء الشخصية المحاكاة الحية والعروض التوضيحية التفاعلية وتصور الحلول المقترحة.
• قد تصبح Blockchain سائدة فقط - لن تقتصر على قطاع التمويل فحسب ، بل ستنطبق blockchain على الرعاية الصحية والبنوك والتأمين وغيرها من الصناعات.
• ستعمل أنظمة ML الآلية والتحليلات المعززة معًا على تحويل التحليلات التنبؤية ونقلها إلى المستوى التالي. ستساعد التحليلات التنبؤية على تغيير وجه الرعاية الصحية.
• سيخضع المسمى الوظيفي لـ "عالم البيانات" لتحول هائل ليشمل مجموعة من الأدوار المتنوعة. مع استمرار تقدم التكنولوجيا وعلوم البيانات والذكاء الاصطناعي ، سيتعين على علماء البيانات التطور لمواكبة منحنى التعلم الديناميكي لعلوم البيانات.

هذه ليست سوى عدد قليل من الاحتمالات التي سيجلبها علم البيانات إلى عالمنا في السنوات القليلة المقبلة.

لماذا نتعلم علوم البيانات؟

إذا لم تكن الأسباب المذكورة أعلاه كافية لإقناعك بأهمية تعلم علوم البيانات ، فربما تكون هذه الأسباب الأربعة:

البيانات هي وقود القرن الحادي والعشرين

وفقًا لسيمون كوينتون ، "إذا كان Analytics هو المحرك ، فإن البيانات هي وقود القرن الحادي والعشرين." بدون البيانات ، لن تتمكن الشركات من الكشف عن رؤى مفيدة يمكن أن تساعد في تبسيط أعمالها. بعد كل شيء ، من أين ستأتي جميع معلومات العملاء الأساسية ، إن لم يكن للبيانات؟ بدون بيانات العملاء ، سيكون من المستحيل تحسين رضا العملاء أو إنشاء قوائم توصية مخصصة.

مفارقة العرض والطلب.

كما ذكرنا سابقًا ، فإن الطلب على المتخصصين المهرة في علوم البيانات ، بما في ذلك علماء البيانات ومهندسو التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي ، آخذ في الازدياد. ومع ذلك ، فإن توفير المهنيين المهرة في هذا المجال يزداد بوتيرة أبطأ بكثير. تؤكد شركة IBM أنه بحلول عام 2020 ، ستستحوذ Data Science على حصة 28 ٪ من جميع الوظائف الرقمية ، ولكن لسوء الحظ ، تظل الوظائف الشاغرة شاغرة لمدة تصل إلى 45 يومًا بسبب نقص المتقدمين الموهوبين. علاوة على ذلك ، ينص تقرير IBM's The Quant Crunch على ما يلي:

"تعد مهارات التعلم الآلي والبيانات الضخمة وعلوم البيانات هي الأكثر صعوبة في التوظيف من أجلها ، ويمكن أن تخلق أكبر قدر من الاضطراب إذا لم يتم حلها."

مع وجود العديد من الوظائف الشاغرة في علوم البيانات ، حان الوقت الآن لتحسين المهارات والاستفادة من الفرصة الذهبية!

مهنة مربحة وذات رواتب عالية

يعد علم البيانات مجالًا متقدمًا للغاية وحصريًا للدراسة ، ولا شك في أن المتخصصين في هذا المجال يكسبون أموالًا طائلة. على سبيل المثال ، وفقًا لـ PayScale ، يبلغ متوسط ​​راتب عالم البيانات في الهند 6،99،928 روبية ، ومتوسط ​​راتب محلل البيانات هو روبية. 4،04 ، 924. جميع الأدوار الوظيفية في "علوم البيانات" لها سلم رواتب مماثل إلى حد كبير. أفضل جزء - نظرًا لأن علوم البيانات لا تزال تتطور ، فلن تواجه مهنة راكدة أبدًا. سيكون هناك الكثير من الفرص للتعلم ، واكتساب المزيد من المهارات ، وكسب المزيد من المال.

عالية المرونة مع وفرة من المواقف

يعد Data Science مجالًا متعدد الاستخدامات وجد تطبيقات في كل صناعة ، بما في ذلك الرعاية الصحية ، والخدمات المصرفية ، والتجارة الإلكترونية ، والأعمال التجارية ، والخدمات الاستشارية. ومع ذلك ، لا يمتلك سوى عدد قليل من الأفراد مجموعة المهارات المطلوبة لجعلها كبيرة في علوم البيانات. أيضًا ، غالبًا ما تحتوي الأدوار الوظيفية لعلوم البيانات على مهارات متداخلة ، مما يضفي درجة معينة من المرونة وخفة الحركة لمتخصصي علوم البيانات. هناك الكثير من الوظائف الشاغرة التي يجب ملؤها ، ولكن ليس هناك الكثير من المتقدمين لملء تلك الوظائف.

لا تساعد Data Science المؤسسات على فهم جمهورها المستهدف والأسواق والمخاطر المرتبطة بالأعمال فحسب ، بل تساعدها أيضًا على الاقتراب من العميل - كل ذلك بمساعدة البيانات. يوفر المجال الواعد أيضًا فرصًا وظيفية رائعة للطامحين. علم البيانات هو مجال أقل تشبعًا وعالي الأجر وناشئًا يضمن نموًا وتطورًا مستمرين للمهنيين الملتزمين به.

إذا كنت مهتمًا بالتعرف على علوم البيانات ، فراجع برنامج IIIT-B & upGrad التنفيذي PG في علوم البيانات الذي تم إنشاؤه للمهنيين العاملين ويقدم أكثر من 10 دراسات حالة ومشاريع ، وورش عمل عملية عملية ، وإرشاد مع خبراء الصناعة ، 1 - في 1 مع موجهين في الصناعة ، أكثر من 400 ساعة من التعلم والمساعدة في العمل مع الشركات الكبرى.