المهارات المتخصصة

  1. برمجة بايثون: 38

  2. SQL: 25

  3. التمثيل البياني للبيانات: 23

  4. لغة R: 22

  5. تعلم الآلة: 20

  6. التحليل الإحصائي: 11

  7. تحليل البيانات: 8

  8. حل المشكلات: 7

  9. مهارات التواصل: 7

  10. تعدين البيانات: 6

  11. SAS: 5

  12. معالجة اللغة الطبيعية (NLP): 5

  13. Tableau: 4

  14. Java: 4

  15. PowerBI: 4

  16. النمذجة التنبؤية: 4

  17. Power BI: 3

  18. Spark: 3

  19. النماذج الإحصائية: 3

  20. التحليلات التنبؤية: 3

  21. إنشاء هيكلية البيانات: 3

  22. التعلم العميق: 3

القدرات

  1. حل المشكلات: 38

  2. مهارات التواصل: 29

  3. التفكير النقدي: 26

  4. التعاون: 14

  5. التواصل الفعال: 9

  6. العمل الجماعي: 6

  7. التفكير التحليلي: 6

  8. مهارات حل المشكلات: 5

  9. القيادة: 5

  10. التكيف: 5

  11. الانتباه للتفاصيل: 4

  12. التعاون مع الفريق: 4

  13. الابتكار: 4

  14. التعاون مع الفرق متعددة الوظائف: 3

  15. التفكير الإبداعي: 3

  16. مهارات التواصل الممتازة: 3

  17. المهارات التحليلية: 3

  18. إدارة المشاريع: 3

مجالات التعليم

  1. علوم الحاسوب: 62

  2. الإحصاء: 53

  3. الرياضيات: 33

  4. علم البيانات: 27

مستويات التعليم

  1. درجة البكالوريوس: 37

  2. دكتوراه: 4

  3. درجة الماجستير: 3

عالم بيانات

الوصف الوظيفي

يقوم عالم البيانات بتحليل البيانات المعقدة لمساعدة المنظمات على اتخاذ قرارات مستنيرة. يستخدمون البرمجة والتحليل الإحصائي وتقنيات التعلم الآلي لتحليل مجموعات البيانات الكبيرة، وبناء نماذج تنبؤية، وإنشاء حلول قائمة على البيانات لحل مشاكل الأعمال.

المهام الرئيسية

  1. تطوير النماذج التحليلية المتقدمة: تصميم وتنفيذ وتحسين نماذج التعلم الآلي والنماذج الإحصائية لاستخراج الأفكار من مجموعات البيانات المتنوعة، ومعالجة مشاكل الأعمال وتسهيل اتخاذ القرارات القائمة على البيانات.

  2. اكتساب البيانات ومعالجتها: جمع وتنظيف ومعالجة وإدارة مجموعات البيانات الكبيرة من مصادر متنوعة لضمان جودة البيانات وجاهزيتها للتحليل.

  3. إجراء التحليل والتمثيل البياني للبيانات: تحليل البيانات لاكتشاف الأنماط والاتجاهات، وإنشاء تصورات ولوحات قيادة مقنعة لنقل الأفكار بشكل فعال لأصحاب المصلحة.

  4. حل المشكلات بالتعاون: العمل مع الفرق متعددة الوظائف وأصحاب المصلحة، بما في ذلك مهندسي البيانات ووحدات الأعمال، لتحديد الفرص للحلول القائمة على البيانات وضمان التكامل السلس في الأنظمة الحالية.

  5. نشر ومراقبة النماذج: تطوير ونشر نماذج البيانات والخوارزميات في بيئات الإنتاج، ومراقبتها وتحسينها للحفاظ على دقتها وموثوقيتها بمرور الوقت.

  6. تحفيز اتخاذ القرارات بناءً على البيانات: توليد أفكار قابلة للتنفيذ لدعم القرارات التجارية الاستراتيجية، وتحسين العمليات، وتعزيز تجربة المستخدم وتوليد العائدات.

  7. الإرشاد والقيادة: توجيه وإرشاد علماء البيانات المبتدئين، وتعزيز بيئة تعاونية وتحسين قدرات الفريق في مشاريع علم البيانات.

  8. متابعة الاتجاهات الصناعية: تحديث المعرفة باستمرار عن اتجاهات علم البيانات والتقنيات الناشئة، وتطبيق هذه الأفكار لتحسين العمليات والنتائج.

  9. استراتيجية البيانات والاستشارات: تصميم وتنفيذ استراتيجيات البيانات، وضمان توافقها مع الأهداف التجارية وتقديم الاستشارات الفنية لتحسين هيكلية البيانات وتدفقات العمل.

مجالات المعرفة

  • اكتساب البيانات وإعدادها: اكتساب البيانات ومعالجتها وتنظيفها من مصادر مختلفة منظمة وغير منظمة لضمان مجموعات بيانات عالية الجودة وجاهزة للتحليل.

  • تطوير النماذج وتنفيذها: تطوير وتنفيذ النماذج الإحصائية المتقدمة ونماذج التعلم الآلي لحل المشاكل التجارية والتقنية المعقدة، وضمان القابلية للتوسعة والموثوقية في أنظمة الإنتاج.

  • تحليل البيانات وتوليد الأفكار: إجراء تحليلات استكشافية ومتقدمة للبيانات لتحديد الاتجاهات والنماذج والأفكار القابلة للتنفيذ التي تدعم القرارات التجارية الاستراتيجية والابتكار.

  • التمثيل البياني والاتصال: إنشاء تمثيلات بصرية ولوحات قيادة مقنعة وواضحة باستخدام أدوات مثل Tableau أو Power BI للتواصل بالأفكار لأصحاب المصلحة الفنيين وغير الفنيين بفعالية.

  • التعاون والمشاركة مع الأطراف المعنية: التعاون مع فرق متعددة الوظائف، بما في ذلك مهندسي البيانات وأصحاب المصلحة التجاريين، لدمج حلول علم البيانات في العمليات التجارية وضمان الامتثال للأهداف التنظيمية.

  • الإرشاد والقيادة: تقديم التوجيه والإرشاد لعلماء البيانات المبتدئين، وتعزيز بيئة تعاونية وضمان الالتزام بأفضل الممارسات في علم البيانات.

  • تطوير الاستراتيجيات والتنفيذ: قيادة وإدارة مشاريع علم البيانات المتعددة، وتطوير استراتيجيات تستغل البيانات للنمو التجاري والكفاءة، ودفع مبادرات التحول القائمة على البيانات.

  • الابتكار والتعلم المستمر: البقاء على اطلاع بالاتجاهات والتقنيات الناشئة في علم البيانات، وتطبيق تقنيات مبتكرة لتحسين العمليات والمساهمة في ثقافة التحسين المستمر.