أهم 6 أسباب لماذا يجب أن تصبح عالم بيانات

برز علم البيانات كواحد من أكثر المجالات المرغوبة في سوق العمل في القرن الحادي والعشرين. إنها الدراسة متعددة التخصصات للبيانات التي تجمع بين المعرفة بالإحصاء والرياضيات وعلوم الكمبيوتر. تقوم الأدوات العلمية باستخراج الرؤى المفيدة من البيانات المهيكلة وغير المهيكلة وكشفها.

لذلك ، تعمل هذه التكنولوجيا الثورية على تغيير مشهد العمل وتقديم قيمة تجارية هائلة. باتباع اتجاهات الصناعة ، ليس سراً أن مهنة في علم البيانات يمكن أن تكون مفيدة للغاية. هل تريد المزيد من الإثبات؟ راتب Checkout Data Science في الهند.

علاوة على ذلك ، فإن تطبيقات علم البيانات تصل إلى أبعد حد. يمكن للمتخصصين في هذا المجال اتباع مسارات وظيفية متنوعة ، وهذا هو السبب في أن دورات علوم البيانات قد زادت وتيرتها في الآونة الأخيرة. من أولئك الذين ينتقلون إلى الأدوار المتقدمة إلى أولئك الذين يتطلعون ببساطة إلى صقل مهاراتهم لدخول سوق العمل ، يقدم الانضباط شيئًا للجميع.

إلى جانب الأجر المربح والوظائف المتعددة ، يمكن أن تكون هناك أسباب مختلفة تجعل علم البيانات كمهنة منطقيًا بالنسبة لك. ولكن ، قبل أن تخصص وقتك وأموالك لذلك ، ضع في اعتبارك جميع الإيجابيات والسلبيات. فيما يلي بعض العوامل التي يمكنك أن تبني عليها قرارك!

الايجابيات في علم البيانات

1. مجال عالي الطلب

تعد علوم البيانات واحدة من أكثر الوظائف المطلوبة لعام 2020. سيخلق علم البيانات والتحليلات ما يقرب من 11.5 مليون وظيفة بحلول عام 2026. والهند هي ثاني أهم مركز لهذه الوظائف بعد الولايات المتحدة. لذلك ، يعد علم البيانات قطاعًا جذابًا وقابل للتوظيف للغاية وفقًا لاتجاهات الصناعة الحالية.

2. توافر أدوار عالية الأجر ومتنوعة

لا يزدهر الطلب على علماء البيانات فحسب ، بل يزدهر أيضًا أنواع الوظائف الوظيفية. نظرًا لأن التحليلات تحتل مركز الصدارة في عملية صنع القرار ، فإن المزيد والمزيد من الشركات توظف علماء البيانات. نظرًا لأنها منطقة أقل تشبعًا نسبيًا مع إمداد معتدل من المواهب ، فإن الفرص التي تتطلب مجموعات مهارات وكفاءات متنوعة متاحة اليوم. وفقًا لـ Glassdoor ، يمكن لعالم البيانات أن يكسب 116،100 دولارًا سنويًا في المتوسط.

3. تطور بيئات العمل

علم البيانات هو تشكيل مكان العمل في المستقبل. مع ظهور الذكاء الاصطناعي والروبوتات ، يتم أتمتة المزيد والمزيد من المهام الروتينية واليدوية. جعلت تقنيات علوم البيانات من الممكن تدريب الآلات على أداء المهام المتكررة حيث يتولى البشر المزيد من التفكير النقدي وأدوار حل المشكلات. هذه مناصب مرموقة وذات رواتب عالية تستفيد من الاضطرابات التكنولوجية لتبسيط العمل الشاق.

4. تحسين معايير المنتج

مكّن استخدام التعلم الآلي الشركات من تخصيص عروضها وتحسين تجارب العملاء. وتعد مواقع التجارة الإلكترونية خير مثال على هذا التطور. تستخدم مواقع الويب أنظمة التوصيات لإحالة المنتجات وإعطاء نصائح مخصصة للمستخدمين بناءً على مشترياتهم السابقة. من خلال فهم السلوك البشري ودعم القرارات بالبيانات ، يمكن للشركات مطابقة منتجاتها وخدماتها لاحتياجات العملاء وإجراء التحسينات اللازمة.

5. تنشيط الأعمال

تتطلب الشركات علماء بيانات مهرة لمساعدة كبار الموظفين في اتخاذ إجراءات مؤسسية مهمة. يستخرج هؤلاء المتخصصون المعلومات المخفية من أجزاء ضخمة من البيانات لتقديم رؤى إضافية لاتخاذ القرار. يجب أيضًا تنظيف مجموعات البيانات الكبيرة وإثرائها. لذلك ، هناك العديد من الأسباب التي تجعل علم البيانات ذا قيمة للشركات في الوقت الحاضر. تشمل بعض قطاعات الصناعة المستفيدة الرعاية الصحية والتمويل والمصارف والإدارة والاستشارات والتجارة الإلكترونية.

6. مساعدة العالم

أحدثت التحليلات التنبؤية والتعلم الآلي ثورة في صناعة الرعاية الصحية. يعمل علم البيانات على إنقاذ الأرواح من خلال تمكين الاكتشاف المبكر للأورام وتشوهات الأعضاء وغير ذلك. وعلى نفس المنوال ، فهي تساعد المزارعين في العالم من خلال إدخال طرق جديدة للتعامل علميًا مع الآفات الزراعية والحشرات الضارة.

سلبيات علم البيانات

1. الغموض

"عالم البيانات" مصطلح واسع. عندما يقدم شخص ما نفسه كعالم بيانات ، قد يبدو من الصعب تحديد ما يفعله بالفعل. وذلك لأن الدور الفعلي يعتمد على مجال التخصص. اعتمادًا على مهارات الفرد ومؤهلاته ، يمكن للمرء أن يكون باحثًا في علوم البيانات أو مطورًا أو محلل أعمال أو حتى مهندس منتج. لذلك ، غالبًا ما يطلق على علم البيانات اسم مجال غامض من قبل العديد من الخبراء. في الوقت نفسه ، يعتبره الآخرون النموذج الرابع للعلم!

2. التعقيد

علم البيانات هو مجال دراسة معقد يستعير مفاهيم من تخصصات أكاديمية وعلمية ورياضية أخرى. في الآونة الأخيرة ، ظهرت العديد من الدورات التدريبية عبر الإنترنت لملء فجوة المهارات في قطاع علوم البيانات. ولكن ، من الصعب إعداد قوة عاملة تتمتع بنفس الكفاءة في جميع المواد الثلاثة التي تشكلها - الرياضيات ، وأجهزة الكمبيوتر ، والإحصاء. قد يجد شخص لديه خلفية في الإحصاء صعوبة في إتقان علوم الكمبيوتر. لذلك ، يتعين على علماء البيانات الاستمرار في التعلم والارتقاء بمهاراتهم للاستفادة الكاملة من الفرص.

3. التوسع

تتطلب أدوار علوم البيانات تمسكًا قويًا بمعرفة المجال. على سبيل المثال ، تفضل دراسة بحثية حول تحليل التسلسل الجينومي شخصًا لديه خلفية في علم الوراثة والبيولوجيا الجزيئية. وبالمثل ، قد تتوقع أدوار تحليلات الأعمال معرفة مسبقة بالاقتصاد والتمويل. لهذا السبب ، يجد علماء البيانات أحيانًا صعوبة في الانتقال من صناعة إلى أخرى.

4. التعسف

تعمل التوقعات المبنية على البيانات على تقليل مخاطر الأعمال إلى حد كبير. ولكن في بعض الحالات التي يتم فيها تقديم بيانات عشوائية ، قد لا يتم تحقيق النتائج المتوقعة. مثل هذه الحالات يمكن أن تقلل الثقة في أنظمة علوم البيانات. لذلك ، من المهم بنفس القدر أن يكون لديك مجموعات بيانات ونقاط بيانات ذات صلة للحصول على رؤى هادفة وقابلة للتنفيذ لاتخاذ القرار. إنها أيضًا ممارسة جيدة للإدارة وعلماء البيانات لتحديد الأهداف بشكل تعاوني قبل تخصيص الوقت والموارد للعملية.

5. قضايا الخصوصية

تغذي بيانات المستهلك استراتيجيات الأعمال الرئيسية في المنظمات الحديثة. تمتلك الشركات كميات كبيرة من البيانات القابلة للتحديد معهم ، مما أثار مخاوف أخلاقية حول خصوصية البيانات. يمكن أن تؤدي ثغرة أمنية واحدة إلى تعريض البيانات الشخصية للخطر ، وبالتالي ، تشكل تهديدًا للأفراد. نتيجة لذلك ، أصبح من المناسب دمج إجراءات الأمن السيبراني والخصوصية ضمن تقنيات علوم البيانات.

تعلم دورات علوم البيانات من أفضل الجامعات في العالم. اربح برامج PG التنفيذية أو برامج الشهادات المتقدمة أو برامج الماجستير لتتبع حياتك المهنية بشكل سريع.

تغليف

عندما تحاول بناء مستقبل وظيفي في علم البيانات ، قد يكون اختيار الخطوة الصحيحة التالية أمرًا صعبًا. هناك العديد من الدورات التدريبية في علم البيانات ، والتي يمكن أن تعقد عملية صنع القرار لديك. لذا ، قم بتقييم خياراتك من خلال النظر في جميع المزايا والقيود قبل الغوص!

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