ثلاثة اتجاهات في وظائف علم البيانات يجب أن تعرفها
إذا كنت عالماً في مجال البيانات تتساءل عن الشركات التي يمكن أن تحصل على أكثر الفرص الوظيفية أو صاحب العمل الذي يتطلع إلى توظيف أفضل المواهب في مجال علوم البيانات ولكنك لست متأكدًا من العناوين التي يجب استخدامها في قوائم الوظائف الخاصة بك - يمكن أن يحتوي تقرير حديث باستخدام Diffbot's Knowledge Graph على بعض إجابات لك.
ccording إلى Glassdoor ، عالِم البيانات هو شخص "يستخدم مهاراته التحليلية والإحصائية والبرمجة لجمع مجموعات البيانات الكبيرة وتحليلها وتفسيرها. ثم يستخدمون هذه المعلومات لتطوير حلول تعتمد على البيانات لتحديات الأعمال الصعبة. عادة ما يكون للعلماء درجة البكالوريوس في الإحصاء أو الرياضيات أو علوم الكمبيوتر أو الاقتصاد. يتمتع علماء البيانات بمجموعة واسعة من الكفاءات الفنية بما في ذلك: الإحصاءات والتعلم الآلي ، ولغات الترميز ، وقواعد البيانات ، والتعلم الآلي ، وتقنيات الإبلاغ. "
شركات علوم البيانات: تتصدر شركة IBM قائمة أصحاب العمل
من بين جميع شركات التكنولوجيا المتقدمة ، فليس من المستغرب أن تمتلك شركة IBM أكبر القوى العاملة في مجال علوم البيانات. يوجد لدى Amazon و Microsoft كميات مماثلة من موظفي Data Science. على الرغم من شعبيتها ، غوغل وأبل في المرتبة الثانية. لماذا هذا هو الحال؟ يمكن أن يكون لها علاقة مع موقفهم من كيفية جذب عالم بيانات والاحتفاظ به. لا يذكر التقرير بوضوح أسباب هذه التصنيفات.
ومع ذلك ، يريد علماء البيانات العمل لدى الشركات التي توفر لهم التحديات الصحيحة والأدوات المناسبة والمستوى الصحيح للتمكين والتدريب والتطوير المناسبين. عندما يجتمع هؤلاء الأربعة بشكل متناغم ، فإنه يوفر المساحة المناسبة لعلماء البيانات لتزدهر وتتفوق في وظائفهم في شركاتهم.
أفضل خمس دول مع خبراء علوم البيانات: الولايات المتحدة الأمريكية ، الهند ، المملكة المتحدة ، فرنسا ، كندا
تحتوي الولايات المتحدة على عدد أكبر من الأشخاص الذين يحملون ألقاب وظيفية لعلوم البيانات أكثر من أي دولة أخرى. في الواقع ، يسمي Glassdoor "عالم البيانات كأفضل وظيفة في الولايات المتحدة لعام 2019." بعد الولايات المتحدة هي البلدان التالية بهذا الترتيب:
الهند
المملكة المتحدة
فرنسا
كندا
أستراليا
ألمانيا
هولندا
إيطاليا
إسبانيا
الصين
تمتلك الصين أقل عدد من الوظائف الوظيفية في مجال علوم البيانات ، حيث تبلغ 1.829 مقارنة بعدد الولايات المتحدة البالغ 152 ، 608. لكن ما هو السيناريو لعلماء البيانات في أوروبا؟ ما هو الطلب والعرض؟
تشير النتائج الرئيسية إلى أن الطلب على علماء البيانات يفوق العرض بكثير في أوروبا. إن وجود مجموعة من الشركات القائمة والشركات الناشئة الناشئة قد أعطى علماء البيانات العديد من الخيارات الرائعة لاختيار المكان الذي يريدون العمل فيه.
أكثر صعوبة بعد دور الوظيفة في علوم البيانات: عالم بيانات ، مهندس بيانات ، ومسؤول قاعدة بيانات.
من بين جميع الشركات ، أدوار الوظائف الأكثر شيوعًا هي عالم البيانات ، ومهندس البيانات ، ومسؤول قاعدة البيانات. يعد عالم البيانات دور الوظيفة الأكثر شيوعًا بين جميع الشركات ، حيث يأتي مدير قواعد البيانات في المرتبة الثانية. إذا قمت بإزالة Database Administrator ، فستجد أن Microsoft تتصدر الطريق فيما يتعلق بموظفي علم البيانات. وهذا يعني أن السبب وراء قيادة شركة IBM في القوى العاملة في مجال علوم البيانات الخاصة بها قد يكون إلى حد كبير بسبب قدرتها الضخمة من مسؤولي قواعد البيانات. مما لا يثير الدهشة ، أن عدد الذكور في كل وظيفة في علم البيانات يفوق عدد الإناث 3: 1 أو أكثر. ومن المثير للاهتمام أيضًا ملاحظة أن هذه النسبة موجودة فقط ضمن فئة Database Administrator. في فئة عالم البيانات ، تقرأ النسبة 6: 1.
كما أنه ليس من المستغرب أن تحتل Data Scientist المرتبة الأولى في قائمة LinkedIn الأولى لـ LinkedIn. ولديها درجة وظيفية تبلغ 4.7 ، ورضا عن الوظيفة يبلغ 4.3 مع 6،510 مناصب مفتوحة تدفع راتبًا متوسطًا متوسطًا قدره 108،000 دولار في الولايات المتحدة. لاحظ أن هذه المواقف لا تعمل بمعزل عن غيرها. يؤدي التحرك نحو التعاون في مجال علوم البيانات إلى زيادة الحاجة إلى علماء البيانات الذين يمكنهم العمل بمفردهم وفي فريق أيضًا. من خلال الاستفادة من نقاط القوة في جميع الأدوار الوظيفية المختلفة المذكورة أعلاه ، تظل مشاريع علوم البيانات في الشركات قابلة للإدارة وأصبحت أهدافها أكثر قابلية للتحقيق. الوجبات الرئيسية هي أنه على الرغم من العدد الهائل من المسميات الوظيفية ، فإن كل دور يقدم خبرته الفريدة الخاصة إلى الطاولة.
تجميع البيانات وتحليلها
Diffbot هي شركة ناشئة في منظمة العفو الدولية يقوم الرسم البياني للمعرفة باستخراج البيانات المهيكلة تلقائيًا وعلى الفور من أي موقع ويب. بعد تقديم كل صفحة ويب ومتصفح ، يفسرها بناءً على التنسيق والمحتوى ونوع صفحة الويب. من خلال تقنية ربط السجلات الخاصة بها ، وجدت Diffbot الأشخاص العاملين حاليًا في صناعة علوم البيانات في وقت ما لتقديم تمثيل دقيق للإحصاءات المذكورة في هذه المقالة.
شكرا للمتابعة !
