المحتوى
- علماء البيانات: نجوم التكنولوجيا روك؟
- علماء البيانات يفعلون ماذا؟
- No Bugs، No Stress - دليلك خطوة بخطوة لإنشاء برامج لتغيير الحياة دون تدمير حياتك
- كيف تكون عالما بيانات
- الطريق إلى البيانات الكبيرة
المصدر: Onradio / iStockphoto
يبعد:
أصبح دور عالم البيانات سريعًا أكثر الوظائف المطلوبة في عالم التكنولوجيا. لقد سألنا عالِم البيانات الأعلى جيك بورواي من صحيفة نيويورك تايمز عن كيفية حصوله على وظيفته ، ونصائحه للنجاح في هذا المجال.
أصبح دور عالم البيانات سريعًا أكثر المهن المطلوبة في عالم التكنولوجيا. تستخدم شركات مثل Google و Amazon و LinkedIn علماء البيانات لمساعدتهم في الحفاظ على تلك الميزة الإبداعية في عصر البيانات الرقمية. والآن يتطلع عشاق البيانات والتكنولوجيا إلى أن يصبحوا علماء بيانات بنفس الطريقة التي يطمح بها بعض الموسيقيين ليصبحوا نجوم موسيقى الروك. ربما هذا هو السبب في أن بعض الناس يشيرون إلى علماء البيانات كنجوم موسيقى الروك الجدد في عصر التكنولوجيا.
لسوء الحظ ، لا يزال هذا الدور جديدًا لدرجة أنه لا يزال هناك مستوى من الغموض حوله ، مما يعني أن العديد من علماء بيانات المتمني يقودون حافلاتهم السياحية في الطريق الخطأ. هل يستحق علماء البيانات سمعة نجمهم الصخري؟ نغرق في عالم علم البيانات من خلال مقابلة مع جيك بورواي ، عالم البيانات من مختبر البحث والتطوير في صحيفة نيويورك تايمز.
علماء البيانات: نجوم التكنولوجيا روك؟
فلماذا يشار إلى علماء البيانات بالنجوم الجدد في عالم التكنولوجيا؟ هذا التشبيه في الواقع يذهب أعمق من رغبة المهووسين بالبيانات في الصوت الفائق. تمامًا مثل نجم الروك ، تشتمل مهنة علماء البيانات على التنوع والحرية الفنية والقدرة على التكيف. ومثل نجوم موسيقى الروك في عالم الترفيه ، يميل أفضل علماء البيانات إلى اكتساب عدد كبير من الأشخاص من جميع مناحي صناعة البيانات والتكنولوجيا.
ما يفعله عالم البيانات متنوع للغاية ؛ تمامًا كما يستخدم الموسيقيون أدوات وأدوات وتقنيات مختلفة لتشغيل الأساليب الموسيقية التي تختلف عن موسيقى الجاز والموت ، فإن عالم البيانات يتقن أيضًا أداة وحقل معينين. ثيريس أسلوب المشاركة ، أيضا. ولا توجد طريقة صحيحة أو خاطئة للقيام بالمهمة أيضًا - إنها تتعلق بتأثير العمل على الآخرين.
عندما كتب فريق البيتلز أغانيه ، لم يكن هناك سوى شخص واحد يملي كيف سيتم تشغيل كل ملاحظة على كل آلة موسيقية. اجتمعوا وتكدسوا. من خلال الاكتشاف الإبداعي وجدوا أغاني ناجحة. هو نفسه لعلماء البيانات. يجب أن يشعروا بالإيقاع ، ويدخلوا في الأخدود ويوحدوا حلاً. هذا ممكن فقط بالقدر المناسب من الحرية الفنية لتجربة كل الأساليب والأدوات والتقنيات التي قد تتبادر إلى الذهن في الوقت الحالي - وخفة الحركة لإجراء تغييرات عندما يبدو شيء ما خارج المفتاح.
بمجرد أن يتقن عالم البيانات الأساسيات الأساسية ، يصبح هو أو هي قابلة للتكيف ، ويكتسب الثقة لتوفير حلول في مجالات أخرى. نتحدث أكثر عن هذه الأساسيات في وقت لاحق. النقطة المهمة هنا هي أنه بمجرد إتقان علم البيانات ، يمكنك أن تأخذ الدور في أي مجال تريده ، لأن البيانات موجودة في كل مكان.
الهدف النهائي لعالم البيانات هو إنشاء كميات هائلة من القيمة لأكبر عدد ممكن من الأشخاص. بينما يعمل عالم بيانات خلف الكواليس ، لا يختلف الأمر عن اللعب أمام جمهور كبير: كلما كان أداء وظيفتك أفضل ، زاد عدد الأشخاص الذين تصل إليهم - والمزيد من المكافآت التي تراها.
علماء البيانات يفعلون ماذا؟
إذن ماذا يفعل علماء البيانات بالضبط؟ دعنا نذهب إلى هذا مع مثال أننا جميعا قد تكون قادرة على ربط.
No Bugs، No Stress - دليلك خطوة بخطوة لإنشاء برامج لتغيير الحياة دون تدمير حياتك
لا يمكنك تحسين مهارات البرمجة لديك عندما لا يهتم أحد بجودة البرنامج.
لنفترض أنك تدرك في يوم من الأيام أنه ليس لديك نفس القدر من الطاقة في اليوم الذي اعتدت عليه. لذا حددت لنفسك هدفًا: الحصول على المزيد من الطاقة خلال اليوم. الآن ، هذا هدف واسع وغامض. لذلك فإن الخطوة الأولى كعالم بيانات هي إزالة بعض هذا الغموض وقياس هذه الأهداف القابلة للقياس. هناك طرق لهذا. لن نذهب إلى التفاصيل هنا ، ولكن دعنا نقول فقط أنك نظري أنك لا تحصل على قسط كافٍ من النوم وبالتالي تعطي لنفسك الهدف الفرعي المتمثل في الحصول على ثماني ساعات من النوم كل ليلة.
على الرغم من أن هذا الهدف أكثر قابلية للقياس وأقل غموضًا ، إلا أنه يواجه تحدياته الخاصة. لا يمكنك حقًا بدء مؤقت بمجرد النوم ، وحتى إذا بدأت مؤقتًا بعد قفزك إلى السرير ، فقد لا تغفو فورًا. بالإضافة إلى ذلك ، من الصعب حساب الأوقات التي تستيقظ فيها في منتصف الليل. أخيرًا ، هناك أنواع مختلفة من النوم ، مثل النوم العميق والنوم الخفيف. خلاصة القول هي أنه من الصعب قياس النوم بدقة وبالتالي يصعب قياس تأثيره على مستويات الطاقة لديك.
ذلك ما يمكن أن تفعله؟ حسنًا ، كعالم بيانات ، كنت تبحث عن أحدث التقنيات واكتشف أن هناك أجهزة لمراقبة النوم.وإذا استخدمت مثل هذا الجهاز لقياس نومك وتسجيله رقميًا ، فستتمكن من الحصول على بيانات أكثر دقة حول نومك ، وجمع هذه البيانات مع مرور الوقت لرسم مخطط بياني.
هذا وحده يمكن أن يمنحك نظرة ثاقبة لما يحدث. سوف يمنحك التمثيل البصري الوعي والوضوح والاتجاه. ستكون قادرًا على معرفة ما إذا كنت تصل إلى هدفك المتمثل في النوم لمدة ثماني ساعات في الليلة ، والأهم من ذلك ، أن تكون قادرًا على اتخاذ إجراء إذا لم تكن كذلك.
هذه هي المهمة الأساسية لعالم البيانات: تقديم طرق جديدة لقياس وعرض البيانات بحيث يتم توفير المزيد من الوعي والوضوح والاتجاه لأولئك الذين ينظرون إليها.
لكن عالما جيدا للبيانات لا يتوقف عند هذا الحد. بمجرد جمع البيانات ، يمكن دمجها مع أي نشاط آخر يتم قياسه على مدار اليوم. دمجها مع الإنتاجية بناءً على البيانات من نظام إدارة المهام. دمجها مع حالتك المزاجية على أساس التغريدات وتحديثات الحالة. ادمجها مع صحتك بناءً على زياراتك إلى صالة الألعاب الرياضية أو فقدان الوزن. مع وجود كمية البيانات المتاحة بالفعل وسهولة الحصول عليها ، فإن الاحتمالات لا حصر لها.
كيف تكون عالما بيانات
مهتم في مهنة في علوم البيانات؟ نظرًا لأن علم البيانات جديد جدًا ، فقد طلبنا من أحد كبار علماء البيانات الاطلاع على هذا الحقل. جيك بورواي هو عالم بيانات في صحيفة نيويورك تايمز ومؤسس DataKind (المعروف أصلاً باسم Data Without Borders) ، والذي يطابق المنظمات غير الربحية التي تحتاج إلى علم البيانات مع علماء البيانات المستقلين والمحترفين. بورواي لديه خلفية علوم الكمبيوتر ودكتوراه في الإحصاءات من جامعة كاليفورنيا. هيريس ما قاله حول كيفية الدخول في علم البيانات ، وكيفية الأداء بشكل جيد ، وكيفية تجنب الأخطاء الرئيسية في هذا المجال.
1. الحصول على المهارات الصحيحة
وفقًا لبرواي ، فإن الوصول إلى الحقل يتلخص في ثلاثة أشياء أساسية:
- مهارات الحوسبة العملية
- المهارات الإحصائية
- الرغبة في التعلم
يقول بورواي: "يجب أن تكون قادرًا على كتابة البرامج النصية لكشط البيانات وكذلك ترميز الخوارزميات التي توصلت إليها في رأسك". "يجب أن تعرف إحصائياتك الأساسية (وأكثر من ذلك ، من الناحية المثالية) إذا كنت ستتمكن حقًا من تقييم ما إذا كانت النماذج التي تصنعها أو الخوارزميات التي تكتبها تفعل ما تريد".
2. إجراء اتصالات
قبل انضمامه إلى مختبر البحث والتطوير في نيويورك تايمز ، عمل بورواي في مجال التعلم الآلي ورؤية الكمبيوتر ، وقضى الكثير من الوقت في الحصول على الروبوتات لتحديد الألغام الأرضية والطيران الطائرة (كم هو رائع أن؟). لم يكن حتى وصل إلى وظيفته في صحيفة "نيويورك تايمز" حيث توسع في مهام علم البيانات الأوسع ، وهي Project Cascade ، التي تتعقب الروابط من المنشور عبر وسائل التواصل الاجتماعي.
يقول بورواي إن الشيء الأكثر أهمية في هذا المجال هو الحصول على التعلم.
"احصل على مشروع علوم البيانات!" يقول بورواي. "قم بتنزيل بعض البيانات ، والتقاط بعض R ، وابدأ اللعب ... تذكر أن معرف التركيز على استخدام شيء مثل R بجانب كتاب الإحصائيات الأساسي لإرشادك من خلال استكشاف بعض البيانات. سوف تأتي مهارات التعلم الآلي والحوسبة مع ذلك (من بالطبع هذا يعتمد على تجربتك السابقة - إذا كنت بالفعل إحصائيًا ، فاختر بعض بيثون!) "
ثم حان الوقت لإجراء بعض الاتصالات. يوصي Porway بمجموعة ميتوب محلية - لأن كونك جزءًا من مجتمع علم البيانات هو "أسرع طريقة لمعرفة ما لا تعرفه". وفي هذا المجال يتطور باستمرار ، هذا مهم.
3. الحصول على اللعبة
حصل بورواي على درجة الدكتوراه في إحصائيات من جامعة كاليفورنيا في لوس أنجلوس ، لكنه يؤكد أنك لا تحتاج إلى واحد للقيام بعمل جيد.
وقال بورواي: "قد يساعد ذلك ، لكن لا تظن أنه عليك التوقف عن الدراسة ومدتها خمس سنوات أخرى لتتمكن من تسمية نفسك كعالم بيانات".
علم البيانات هو حقل جديد نسبيا. هذا يعني أن أولئك الذين يرغبون في الدخول إلى الميدان بحاجة إلى التعامل معه بعقل مفتوح.
يقول بورواي: "سيبدو عالم البيانات في شخصيات قصص الابطال الخارقين مختلفًا كثيرًا عن عالم البيانات في جولدمان ساكس".
4. روك دورك الجديد
يدور علم البيانات حول توضيح الأهداف وفحص الافتراضات وتقييم الأدلة وتقييم الاستنتاجات. ولكن هناك قطعة واحدة صغيرة من اللغز يغفلها الكثير من الناس. يمكنك تخمين ما هو؟ وفقا ل Porway ، المكون السري هو التفكير النقدي.
يقول بورواي: "إنه حقًا يميز المتسللين عن العلماء الحقيقيين ، بالنسبة لي". "ستندهش من عدد المرات التي رأيت فيها شخصًا يبني نموذجًا ويبلغ عن النتائج دون إدراك أنه لم يفكر بشكل نقدي في مصدر البيانات أو إذا كانت تجربته مصممة بشكل صحيح. يجب أن تكون قادرًا على السؤال في كل خطوة من عمليتك وكل رقم توصلت إليه. "
الطريق إلى البيانات الكبيرة
يقول بورواي إنه عندما أدرك القدرة على استخدام كميات هائلة من البيانات لجعل الآلات تعلم نفسها ، فجر ذلك عقله. إنها تلك الشغف - وتعليمه ومهاراته - التي ساعدت في الحصول على وظيفة عليا في علم البيانات. إذا كنت ترغب في بث البيانات الضخمة ، يمكنك البحث عن بعض الكتب وتنزيل بعض البيانات وبدء اللعب. أنت لا تعرف أبدًا ما ستظهر كومة من البيانات الخام.
للحصول على نسخة كاملة من المقابلة ، انتقل إلى DataScientists.Net.