كيف يفشل عالم البيانات؟ 3 أخطاء شائعة

كواحد من أكثر الوظائف المربحة في مجال التكنولوجيا، لا يملك علماء البيانات مساحة كبيرة للخطأ، فهذا سيئ للغاية بالنسبة للمؤسسات ويمكن أن يدمر أعمالها.

يتولى علماء البيانات مسؤولية تنظيم البيانات وتحليلها في الأعمال التجارية، مع زيادة عدد الشركات التي تنتج بيانات أكثر من أي وقت مضى، فإن هؤلاء المهنيون مطلوبون للغاية، حيث يحتلون المرتبة الأولى في قائمة أفضل الوظائف في Glassdoor في أمريكا على مدار السنوات الأربع الماضية.

أولئك الذين يعملون في علم البيانات على دراية بتحليل البيانات الضخمة، والتعلم الآلي، والبرمجة، والخوارزميات، وتقييم المشكلات.

الاتصالات والتعاون والتعلم المستمر هي أيضًا عناصر ضرورية للنجاح في علوم البيانات.

احذر.. 3 طرق تهدد خصوصيتك على مواقع التواصل الاجتماعي

بدون المهارات الفنية والشخصية سيتم ترك علماء البيانات ويتم استبدالهم بسهولة مع ارتفاع أعدادهم.

كونك عالمًا ناجحًا في مجال البيانات يتطلب مزيجًا من المهارات التقنية والتفكير العالي وحل المشكلات المتساهلة.

نظرًا لأن هذا المزيج من المواهب ليس بالضرورة جزءًا من المنهج الدراسي القياسي للكلية، فستجد العديد من علماء البيانات دون الخبرة الحقيقية اللازمة لفهم المخاطر المحتملة التي قد تواجهه عند العمل مع البيانات.

• التركيز فقط على الحل

إن علماء البيانات مدعوون لحل مشاكل العمل وكذلك تنفيذ التحليلات، وهذا هو الهدف المقدس لعلوم البيانات. يحتاج المرء إلى صياغة أسئلة العمل المناسبة، وتطوير سلسلة من الخطوات لحلها، ولكن هذا هو المكان الذي يتعثر فيه معظم علماء البيانات.

التركيز فقط على الحل يمكن أن يخلق مشاكل على طول الطريق لهذا يتعين على علماء البيانات أن يتذكروا السياق الذي نُشرت به المشكلة.

عليك أن تفهم كيف تعمل هذه النظم عادة وكيف تتفاعل مع الحل، الفشل في القيام بهذا العمل الضخم يظهر في كثير من الأحيان كخلل في اتجاه مجرى النهر، مما يجعلك لا تعرف كيف تحدث المشكلة وما هو مصدرها.

• نسيان الأساسيات الخاصة بعلم البيانات

في حين أن فهم كيفية عمل الذكاء الاصطناعي وأنظمة التعلم الآلي أمر حيوي لمهنة علم البيانات، فإن هؤلاء المهنيين غالباً ما يتجاهلون الأساسيات.

يتباهى المرشحون بمستويات دقة تصل إلى 90٪ من نماذج الذكاء الاصطناعي في المشروعات، لكنها مأساة عندما يكافحون لشرح ماهية القيمة p، أو كيفية استخدام excel لاستخراج أنماط بسيطة من البيانات.

عالم البيانات الذي يمتلك مهارات بناء نموذجية دون أساسيات، يشبه الطيار الذي يمكنه قيادة طائرة دون معرفة ماذا تعني قمرة القيادة.

زلزال في عالم تطبيقات الدردشة.. واتساب يتيح هذه الخدمة قريبا

يمكن أن تكون الأدوات البسيطة مثل الانحدار الخطي قوية جدًا عند إقرانها ببيانات جيدة التنسيق ودمجها في نظام تكون فيه المخرجات قابلة للتنفيذ.

سيحاول عالِم بيانات متفائل تقنيًا محاولة الحصول إلى أحدث شبكة عصبية عميقة يتم تطبيقها على مشكلتهم فقط لتجد أن هناك حاجة إلى معالجة بعض عمليات المنبع قبل أي شيء آخر، باستخدام حلول بسيطة أولاً سيتم تحديد هذه المشكلات بسرعة دون حرق المصداقية.

• التواصل غير الفعال

العثور على نتائج تحليلية أمر مهم، لكن علماء البيانات الناجحين يعرفون كيفية توصيل تلك النتائج بشكل منتج.

إن فائدة النتائج التحليلية تتناسب بشكل مباشر مع القرارات التي يمكن اتخاذها باستخدامها.

يفترض علماء البيانات أن المستخدمين يفهمون التحليلات، إنهم لا يأخذون الوقت الكافي لترجمة النتائج إلى تنسيق يمكن للمستخدمين التصرف فيه.

يعد تفسير الأعمال وتصور البيانات مهارات لا تقدر بثمن وغالبًا ما يتم تهميشها وهو ما يؤدي إلى نتائج عكسية من الاستثمار في توظيف عالم بيانات.

إن أفضل علماء البيانات يدركون هذه الأخطاء ويتخذون تدابير للحد منها، وأنهم قادرون على القيام بذلك؛ لأن لديهم مهارات تقنية ومهارات التعامل مع الآخرين.

القصة الداخلية لإعادة تصميم تويتر بشكل جديد

إنه شيء لفهم وتطبيق المفاهيم في بيئة أكاديمية، لكن هناك شيء آخر تمامًا للقيام بذلك في العالم الواقعي بكل ضغوطه.

أولئك الذين يعملون بجد لحماية سلامة بياناتهم واتخاذ الخطوات الصحيحة لضمان دقتهم سيجدون أن عملهم له قيمة بالنسبة لهم ولمن يعتمدون عليهم أيضا.

من اللازم أن تقدم التقارير الدقيقة والمبسطة للشركة التي تعمل معها وتشرح لها النتائج التي تتوصل إليها والقرارات التي يمكن اتخاذها، هذا يعني قيمة أكبر بالنسبة للشركة التي تعمل معها.