هل تحتاج إلى درجة الماجستير لتصبح عالم بيانات؟

علم البيانات موضوع ساخن. الإنترنت مليء بالمناقشات الساخنة حول كيف تصبح عالم بيانات وما إذا كنت بحاجة إلى درجة أكاديمية للقيام بذلك. سأحاول في هذه المقالة تبديد أي شكوك حول هذا الموضوع. واصل القراءة!

لقد جذبت إمكانية إنشاء قيمة تجارية من البيانات انتباه الكثيرين. بدأت المنظمات في مجموعة واسعة من الصناعات في الاستثمار في علم البيانات للاستفادة من هذه الإمكانات. ونتيجة لذلك، شهد علم البيانات مؤخرًا زيادة هائلة في شعبيته.

ما يأتي مع هذه الشعبية هو ارتفاع الطلب على علماء البيانات. وهكذا، قام العديد من الأشخاص من مختلف المهن بالتحول نحو مهنة في مجال البيانات. لا يتطلب هذا التحول، بطبيعة الحال، تعلم المعرفة النظرية فحسب، بل يتطلب أيضًا تعلم الأدوات والحزم البرمجية.

لحسن الحظ، هناك العديد من الخيارات لتعلم علم البيانات. الحصول على درجة الماجستير هو خيار. ومع ذلك، لا تحتاج إلى درجة الماجستير لتصبح عالم بيانات. هناك الكثير من الموارد عبر الإنترنت التي تعتبر أكثر عملية مقارنة بالحصول على درجة الماجستير.

مهاراتك ومعرفتك أكثر أهمية من الحصول على لقب. في مقابلات العمل، سيتم طرح أسئلة عليك لاختبار معرفتك. ما سيجعلك متميزًا هي إجاباتك، وليس درجة الماجستير.

سأحاول في هذه المقالة أن أشرح لماذا لا تعد درجة الماجستير هي المسار الأمثل لتصبح عالم بيانات. وسأناقش أيضًا مسارًا تعليميًا بديلاً أرخص وأكثر كفاءة.

لا تحصل على درجة الماجستير؟

أولاً، عليك أن تأخذ دروساً مع طلاب آخرين عندما تكون في برنامج درجة الماجستير. قد تكون وتيرة التعلم مختلفة جدًا لكل طالب. ولمراعاة ذلك، يقوم المعلم بالتدريس بوتيرة تراعي كل طالب. إذا كنت سريع التعلم أو تعرف بالفعل بعض الأساسيات، فمن المحتمل أن تضيع الوقت في بيئة الفصل الدراسي. قد تشعر بالملل وتفقد القليل من الحافز.

قد يكون الجانب السلبي الآخر لبرنامج درجة الماجستير هو الجدولة غير المرنة لأنك تحتاج إلى ضبط حياتك حسب فصولك الدراسية. على سبيل المثال، إذا كان لديك وظيفة بالفعل، فقد يكون من الصعب جدولة الفصول الدراسية.

وفي المقابل، فإن استخدام الموارد عبر الإنترنت يوفر لك المرونة التي تحتاجها. يمكنك التعلم بالسرعة التي تناسبك وكلما كان لديك الوقت. توفر الموارد عبر الإنترنت خطة مصممة خصيصًا لتناسب تفضيلاتك بشكل أفضل.

ثانيًا، يعد علم البيانات موضوعًا واسعًا للغاية. على الرغم من أن الأساسيات هي نفسها، إلا أن كيفية التعامل مع مشكلة البيانات وحلها تختلف اعتمادًا على مجال التطبيق. على سبيل المثال، إذا كنت ترغب في العمل في مجال التمويل، فأنت بحاجة إلى معرفة واسعة بتحليل السلاسل الزمنية. وإذا كنت ترغب في القيام بمعالجة اللغة الطبيعية (NLP)، فربما لا ترغب في قضاء وقتك في تعلم تحليل السلاسل الزمنية.

عند التقدم لوظائف عالم البيانات والوظائف الأخرى المتعلقة بالبيانات، فإن التخصص في حقل فرعي يجعل سيرتك الذاتية بارزة ويضعك في صدارة المنافسة. من المرجح أن يعلمك برنامج درجة الماجستير علم البيانات من وجهة نظر عامة. لا يزال بإمكانك الالتحاق ببعض الدورات الاختيارية في مجال معين، ولكنها لن تكون مرنة مثل التعلم بنفسك.

يمكنك بسهولة العثور على موارد عبر الإنترنت في مجال معين. بعد تعلم الأساسيات، يمكنك قضاء بعض الوقت في مجال معين. بفضل المجموعة الغنية من الموارد عبر الإنترنت، لديك الحرية في اختيار دورة تدريبية حول أي موضوع.

يعد برنامج درجة الماجستير في علوم البيانات مكلفًا للغاية. من المؤكد أن وظيفة علم البيانات تدفع جيدًا. ومع ذلك، ليس لدى الجميع الموارد المالية اللازمة لتحمل نفقات برنامج درجة رسمية لإجراء تغيير الوظيفي. قد يكون هذا صحيحًا بشكل خاص بالنسبة لأولئك الذين يختارون القيام بذلك من أجل دخل أفضل. الموارد عبر الإنترنت أرخص بكثير من برنامج درجة الماجستير.

ما هي البدائل؟

لا تحتاج إلى درجة الماجستير لتصبح عالم بيانات. ومع ذلك، فأنت بحاجة إلى بديل مناسب وجيد التنظيم. إن عدد الموارد الموجودة على الإنترنت يكاد يكون لا نهائيًا، والأمر متروك لك لاستخدامها بكفاءة وحكمة.

دعنا نبدأ من خلال وضع المهارات الأكثر أهمية التي يجب أن يتمتع بها عالم البيانات:

• بايثون
• SQL
• الإحصائيات
• تنظيف البيانات والتلاعب بها
• عرض مرئي للمعلومات

أنت بحاجة إلى أدوات البرمجيات والحزم للقيام بعلم البيانات. Python هي لغة البرمجة الأكثر تفضيلًا بين علماء البيانات لعدة أسباب. سهلة التعلم ولديها بناء جملة مفهومة. كما يساهم الاختيار الغني لمكتبات علوم البيانات في شعبية بايثون.

SQL هي مهارة أخرى يجب أن يمتلكها عالم البيانات. إنها لغة برمجة تستخدم لإدارة البيانات المخزنة في قاعدة بيانات علائقية. نظرًا لأن معظم المؤسسات تخزن بعض البيانات على الأقل في قواعد البيانات العلائقية ، فإن وجود مستوى لائق من معرفة SQL سيجعلك تبرز كعالم بيانات مرشح.

SQL تعني لغة الاستعلام المنظمة. ومع ذلك ، فهي قادرة على القيام بأكثر من مجرد الاستعلام عن قاعدة بيانات. يحتوي SQL على العديد من الوظائف والبيانات التي تجعلها أداة لتحليل البيانات والمعالجة فعالة للغاية.

أكاديمية حسوب منصة رائعة لتعلم SQL. حيث يوفر مسارًا كاملًا بالإضافة إلى العديد من المسارات الصغيرة. سيكون لديك أيضًا فرصة لممارسة الكثير ، وهو أمر أساسي لتعلم لغة برمجة جديدة.

علم البيانات هو كل شيء عن إنشاء قيمة لبعض النماذج باستخدام البيانات. الخطوة الأولى لتحويل البيانات إلى قيمة هي فهم البيانات جيدًا.

إنه مجال متعدد التخصصات ، وأحد التخصصات الأساسية هو الإحصائيات. ربما تكون قد سمعت بعض التعلم الآلي للمكالمات يمكن اعتبار الإحصائيات الأداة الأكثر تأثيرًا لفهم البيانات وتفسيرها وتقييمها.

عادة ما تكون بيانات الحياة الواقعية فوضوية وتتطلب الكثير من التنظيف والمعالجة المسبقة. في معظم الحالات ، كعالم بيانات ، سيكون من وظيفتك معالجة البيانات الأولية. هذه الخطوة أمر حيوي للمهام التالية. على سبيل المثال ، إذا كنت تقوم بإنشاء نموذج لتعلم الآلة ، فسيتأثر أدائه بشكل كبير بجودة بيانات الإدخال.

لدى Python مكتبات عملية للغاية لتحليل البيانات والتلاعب بها مثل Pandas و Numpy. حيث توفر العديد من الوظائف والأساليب للإسراع وجعل مهام المعالجة المسبقة للبيانات أسهل.

كما هو الحال مع العديد من المهن ، فإن سرد القصص مهم لعلوم البيانات. لا يهم مدى فعالية منتجك ما لم تتمكن من إظهاره. إن النظر إلى الأرقام ليس جذابًا لكثير من الناس ، خاصة بالنسبة لأولئك الذين لديهم خلفيات غير تقنية. لا تحتاج فقط إلى أن تكون قادرًا على شرح النماذج أو النتائج، يجب أن تكون كيفية شرحها موجزة وبديهية.

أعتقد أن رواية القصص هي مهارة ناعمة تجعل المرء عالم بيانات أفضل. جانب واحد من سرد القصص هو كيف تشرح الأشياء ، والآخر هو كيف تُظهرها. يعد تصور البيانات ذا أهمية حاسمة للمظاهرات المؤثرة. كما يقول المثل المعروف ، فإن الصورة تساوي ألف كلمة.

هناك العديد من مكتبات تصور البيانات في بايثون ، مثل Matplotlib و Seaborn و Altair. إنها تسمح بإنشاء تصورات مفيدة للغاية مع بضعة أسطر من التعليمات البرمجية.

تعلم علم البيانات بشكل صحيح وكفاءة

الحصول على درجة ليس هو الشرط الرئيسي لتصبح عالم بيانات. مهاراتك هي ما يهم حقًا. إذا اكتسبت المهارات المذكورة في هذه المقالة ، فإن فرصك في الحصول على وظيفة عالم البيانات ستزداد بشكل كبير. أعتقد أن مجتمع علم البيانات على نفس الصفحة حول ما يجب تعلمه لعلوم البيانات.

نحن محظوظون بوجود حجم هائل من الموارد عبر الإنترنت. من السهل جدًا الوصول إليهم أيضًا. يمكنك الاستفادة منها كلما وأينما تريد.

يعد برنامج درجة الماجستير خيارًا صالحًا لتعلم علم البيانات. ومع ذلك ، كما ذكرنا ، فهو أغلى بكثير من استخدام الموارد عبر الإنترنت ، وليس لديه جدول وبيئة مرنة.