هذا هو عصر البيانات، وفي هذا العصر علماء البيانات هم عبارة عن ملوك، فهم يملكون مجموعة من المهارات المتنوعة والهامة التي تتراوح من إدارة البيانات إلى التعلم الآلي، كما أنهم مسؤولون بشكل أساسي عن تحويل البيانات إلى رؤى قابلة للتنفيذ باستخدام نماذج تنبؤية ذاتية التحليل أو باستخدام آلية تحليل مخصصة وذلك بحسب المتطلبات
متطلبات المهارة لتصبح عالم بيانات:
1. التحليل الإحصائي: يجب أن تكون على دراية بأساسيات التحليل الإحصائي، بما في ذلك الاختبارات الإحصائية والتوزيعات والانحدار الخطي ونظرية الاحتمالات، كما أن هناك العديد من الأدوات التحليلية المفيدة في التحليل الإحصائي كعالم بيانات مثل SAS و Hadoop و Spark و Hive و Pig….. إلخ، لذلك من المهم أن يكون لديك معرفة دقيقة بها.
2. مهارات البرمجة: ذلك لأنه من الأسهل بكثير دراسة وفهم البيانات من أجل استخلاص الاستنتاجات المفيدة، إذ ستتمكن من استخدام خوارزميات معينة وفقًا لاحتياجاتك.
تعد Python و R أكثر اللغات استخدامًا لهذا الغرض، حيث يستخدم Python بسبب قدرته على التحليل الإحصائي وسهولة قراءته، إذ تحتوي Python على حزم متعددة للتعلم الآلي، وتصور البيانات، وتحليل البيانات، إلخ (مثل Scikitlearn) التي تجعلها مناسبة لعلوم البيانات، أما R فتسهل حل أي مشكلة تقريبًا في علوم البيانات بمساعدة حزم مثل e1071 ،rpart، إلخ.
3. تعلم الآلة: إذا كنت متصلًا بأي شكل من الأشكال بصناعة التكنولوجيا، فمن المحتمل أن تكون قد سمعت بالتعلم الآلي! إنه يمكّن الآلات والحواسيب من التعلم من خلال التدريب دون الحاجة إلى برمجتها على وجه التحديد، ويتم ذلك عن طريق استخدام البيانات والخوارزميات المختلفة.
لذلك عليك أن تكون على دراية بخوارزميات التعلم الخاضعة للإشراف وغير الخاضعة للإشراف في التعلم الآلي مثل الانحدار الخطي والانحدار اللوجستي وشجرة القرار و K Nearest Neighbourhood وما إلى ذلك.
4. إدارة البيانات: تلعب البيانات دورًا كبيرًا في حياة عالم البيانات، لذلك يجب أن تكون بارعًا في “إدارة البيانات” التي تتضمن استخراج البيانات وتحويلها وتحميلها، هذا يعني أنه يجب عليك استخراج البيانات من مصادر مختلفة، ثم تحويلها بالتنسيق المطلوب للتحليل وتحميلها في النهاية إلى مستودع بيانات.
يجب عليك أيضًا أن تكون على دراية بـ Wrangling Data، هذا يعني بشكل أساسي أن البيانات الموجودة في المستودع تحتاج إلى تنظيف وتوحيد بطريقة متماسكة قبل أن يتم تحليلها للحصول على أي رؤى قابلة للتنفيذ.
5. حدس البيانات: لا نقلل من قوة الحدس في البيانات! في الواقع إنها المهارة الأساسية الغير الفنية التي تميز عالم البيانات عن محلل البيانات، هذا يشبه تقريبًا العثور على الإبرة الموجودة في كومة قش والتي تمثل الإمكانات الفعلية في كومة البيانات الضخمة غير المستكشفة.
حدس البيانات ليست مهارة يمكنك تدريسها بسهولة، بل تأتي من الخبرة والممارسة المستمرة، وهذا بدوره يجعلك أكثر فاعلية وقيمة في دورك كعالم بيانات.
6. مهارات الاتصال: يجب أن تكون رائعًا في مهارات الاتصال لتصبح عالم بيانات خبير، إذ تحتاج إلى ترجمة نتائج البيانات الخاصة بك إلى رؤى كمّية لفريق غير فني للمساعدة في اتخاذ القرارات، يجب أن تكون قادرًا على تقديم بياناتك بتنسيق حتى يتمكن الآخرون من فهم ما تقوله.