انضم إلينا
اغلاق
وظيفة القرن الـ 21.. ما فرصك التعليمية لدراسة علم البيانات؟

وظيفة القرن الـ 21.. ما فرصك التعليمية لدراسة علم البيانات؟

هالة أبو لبدة

محررة تعليم وجامعات
  • ض
  • ض

"هناك وفرة في الفرص المتاحة لك لتطوير مهاراتك في علم البيانات على أصعدة مختلفة، عليك أن تتأكد من أنك تستخدم وقتك بحكمة، وأنك ستحقق ما يضيف إلى سيرتك الذاتية مهارة أو شهادة في كل مساق ستلتحق به"

(كريستين سوزلسكي)(1)

   

ليست أداة عابرة، بل معرفة يتضاعف تطوّر حجمها وتزداد أهمية استنتاجاتها واكتشافاتها داخل كل القطاعات، بدءا بالزراعة والتسويق وحتى التعليم والصحة، حتى أصبحت الوسيلة الأهم المستخدمة بواسطة شركات هذه القطاعات لتحليل التحديات القائمة ومواجهتها، فهناك كمٌّ ضخم من البيانات في العالم اليوم، ومعرفة كيفية التعامل معها وتخزينها وإدارتها يُشكِّل أساسا في نجاح المنظمات والدول ومضاعفة دخلها، وهذا ما تدركه الجامعات اليوم، إضافة إلى زيادة الحاجة إلى وجود علماء البيانات، لذا بدأت في تصميم وتطوير برامج تعليمية لتطوير مهارات الأشخاص وتمكينهم من قيادة هذا المجال، فما طبيعة البرامج المصممة؟ وهل يمكن لخريجي التخصصات غير التكنولوجية دخول هذا المجال؟

   

"إذا كنت تطمح للحصول على وظيفة في علم البيانات فإن أول ما تحتاج إليه هو تأكّدك من أنك تعي بالضبط ما يعنيه ذلك، وما تريد تحقيقه من عملك، وما أهميته لك"

(اندريا دانيلوك)(2)

   

   

بكالوريوس علم البيانات:

تحظى جامعة "وارويك البريطانية" (University of Warwick) بالمرتبة 62 في أحدث تصنيفات الجامعات للعام 2020، وهي إحدى الجامعات التي صَمّمت برنامجا أكاديميا للحصول على البكالوريوس الشرفي في علم البيانات (BSc in Data Science (Hons))، ويعرض البرنامج بخطتين؛ الأولى مخصصة للبكالوريوس فقط ومدتها ثلاث سنوات، والثانية للمهتمين بالالتحاق ببرنامج شامل لدرجتي البكالوريوس والماجستير في التخصص نفسه ومدتها أربع سنوات.

  

تُعَدُّ مقررات البرنامج الأولى من نوعها في المملكة المتحدة، وتنقسم إلى مقررات إجبارية واختيارية، وتركّز مقررات السنة الدراسية الأولى الإجبارية على تأسيس معرفة لدى الطلبة حول الرياضيات والبرمجة الرياضية وهياكل البيانات وتحليل البيانات، وتتعمق هذه المعرفة في السنة الدراسية الثانية لتتناول اللوغاريثمات وقواعد البيانات وهندسة البرمجيات، وفي السنة الأخيرة لتتخصص في علوم الحاسوب والإحصاء وتحديدا في موضوعات كالتعلم الآلي والتنبؤ البايزي، إضافة إلى مجموعة من المقررات التي تؤهل الطلبة المهتمين بالماجستير للانتقال للسنة التالية للبدء في دراسة الماجستير في التخصص نفسه، وتغطي المقررات الاختيارية موضوعات كالذكاء الاصطناعي والنمذجة الإحصائية الخطية.

  

ماجستير علم البيانات:

تعرض جامعة "سيتي لندن" (City, University of London)، المملكة المتحدة، عبر قسم علوم الحاسوب التابع لكليّتها للهندسة وعلوم الحاسوب والرياضيات برنامجها للحصول على درجة الماجستير في علم البيانات" (MSc in Data Science) للطلبة المهتمين بعلم البيانات وكيفية استخدام هذا العلم في تطوير الصناعات المختلفة ممّن تتوفر لديهم المهارات الحسابية والإحصائية، ويُعَدُّ البرنامج الأول من نوعه في المملكة المتحدة، ومدته 12 شهرا بدوام كامل، أو 24 شهرا بدوام جزئي.

   

  

يتضمن البرنامج 6 مقررات رئيسية، ومقررين اختياريين، ومشروعا ختاميا، وتغطي المقررات موضوعات في تحليل البيانات والتعلم الآلي، وتصوير البيانات والتحليلات المرئية، والحوسبة العصبية، ومعالجة الإشارات، وإدارة البيانات واستعادة المعلومات، والسببية وعرض المعرفة، والحوسبة الموزعة والمتوازية وعالية الأداء، أما المشروع فيُتيح للطالب فرصة الحصول على تدريب عملي في المجال البحثي أو الصناعي لدى المؤسسات الشريكة ولمدة 6 أشهر، ومن بين هذه الشركات: "مايكروسوفت" (Microsoft)، "أمازون يو كي" (Amazon UK)، "سيليكس جاليليو" (Selex Galileo).

  

تصل الرسوم الدراسية المفروضة على الطلبة الدوليين الراغبين بالالتحاق في هذا البرنامج إلى 20,000 جنيه إسترليني، وتتوفر مجموعة من المنح الدراسية الداخلية (مقدمة من الجامعة) والخارجية (مقدمة من جهات أخرى) للتخفيف عن الطلبة، أبرزها منحة "تشيفننغ" (Chevening Scholarship) الكاملة التغطية.

        

     

برنامج علم البيانات الاختصاصي:

على إحدى أشهر منصات التعليم الإلكترونية "كورسيرا" (Coursera) تعرض جامعة "جون هوبكينغز" (Johns Hopkins University)، واحدة من أفضل الجامعات الأميركية والعالمية، برنامجا اختصاصيا لدراسة علم البيانات (Data Science Specialization) مُصمَّما للمبتدئين برسوم شهرية تعادل 49 دولارا أميركيا، ويتطلّب الدراسة لمدة ثمانية أشهر بمعدل 6 ساعات تعليمية أسبوعيا، وقد حاز انتشارا واسعا على المنصة وتجاوز عدد الطلبة الملتحقين به 259 ألف طالب من بينهم علماء بيانات ومحللو بيانات ومديرو مخاطر، وتُعرض مواده التعليمية المصورة بترجمة للغات عدة من بينها العربية.

  

يهدف البرنامج إلى تدريب الطلبة على تحليل وتصوير البيانات، وإدارتها، ويطور مهاراتهم في مجالات التعلم الآلي، واستخدام لغة البرمجة "آر" (R)، والتحليل الانحداري، واستخدام خدمة "جيت هب" (Github)، ويضم البرنامج في خطته التعليمية 10 مقررات دراسية، تبدأ بمقرر "أدوات علماء البيانات" (The Data Scientist’s Toolbox)، وهو مقرر تمهيدي حول الأدوات الرئيسية التي يحتاج إليها علماء البيانات للعمل في هذا المجال، وينقسم إلى جزأين، نظري وتطبيقي، وقد حصل على تقييم 4.5/5 نجوم من نحو 21 ألف شخص التحق بالمساق.

  

ويخصص المساق الثاني "برمجة آر" (R Programming) لتعليم الملتحقين به كل ما يتعلق باستخدام لغة "آر" في البرمجة وتطبيق ذلك في تحليل البيانات، وكيفية تحليل وضبط البرمجيات اللازمة في بناء بيئة البرمجة الإحصائية وتطبيق ذلك في بناء لغة إحصائية متقدمة، وقبل تعرّف الملتحقين بالبرنامج على كيفية العمل مع البيانات، يتعين عليهم اجتياز مساق "الحصول على البيانات وتنظيف البيانات" (Getting and Cleaning Data) كمدخل تأسيسي للتعرف على الطرق التي يمكن من خلالها الحصول على البيانات من مصادرها كقواعد البيانات، وكذلك تنظيف البيانات، وجمعها ومشاركتها.

   

  

ويغطي المساق الرابع "تحليل البيانات الاستكشافية" (Exploratory Data Analysis) التقنيات اللازمة لتلخيص البيانات قبل البدء بنمذجة البيانات، والتي تساعد على بناء نماذج إحصائية أكثر تعقيدا، ويتناول أيضا التقنيات الإحصائية متعددة المتغيرات المستخدمة في تصوير البيانات عالية الأبعاد، أما المساق الخامس "البحوث القابلة للتكرار" (Reproducible Research) فيركز على المفاهيم والأدوات التي يقوم عليها تحليل البيانات الحديث بطريقة قابلة للتكرار، أي استخدام البيانات والأكواد البرمجية للبحوث والادعاءات العلمية المنشورة بطريقة تسهّل للباحثين إيجادها والبناء عليها، وسيركّز المساق على أدوات التحليل الإحصائية المستخدمة في نشر تحليلات البيانات بطريقة قابلة للتكرار.

  

ويتعرّف الملتحقون بالبرنامج في المساق السادس "الاستدلال الإحصائي" (Statistical Inference) على أساسيات الاستدلال الإحصائي، وكيفية استخدامه في صنع اختيارات مدروسة في تحليل البيانات، ثم ينتقلون لدراسة مساق "نماذج الانحدار" (Regression Models) الذي يتناول موضوع تحليل الانحدار والاستدلال باستخدام نماذج الانحدار، مع التركيز على حالات خاصة من نماذج الانحدار والتفكير الحديث في اختيار النموذج والاستخدامات الحديثة لنماذج الانحدار.

    

  

ويشمل البرنامج أيضا مساق "التعلم الآلي التطبيقي" (Practical Machine Learning) المخصص لدراسة التعلم الآلي باعتباره إحدى أهم المهام التي ينفذها علماء ومحللو البيانات، ويغطي المكونات الأساسية لبناء وتنفيذ الوظائف في التطبيقات العملية للتعلم الآلي، والمفاهيم المستخدمة كقواعد الاختبارات ومعدلات الخطأ والملاءمة الزائدة، ثم يتعرّف المشاركون في مساق "تطوير منتجات البيانات" (Developing Data Products) على أسس خلق منتجات/مخرجات البيانات باستخدام أدوات مثل: "شايني" (Shiny) و"حزم آر" (R packages) والرسومات التفاعلية، وعلى الأسس الإحصائية المستخدمة في ذلك، وفي المساق الأخير "مشرع علم البيانات" (Data Science Capstone) ينفذ الطلبة مشاريعهم الخاصة، ويطبقون فيها ما تعلموه في خلق منتج بيانات عام قابل للاستخدام، وذلك بالتعاون مع شركاء الجامعة الحكوميين والصناعيين والأكاديميين.

  

علم البيانات والتخصصات الأخرى:

نظرا للارتباط بين علم البيانات والمجال التكنولوجي، يعتقد كثيرون أن دراسة هذا المجال تقتصر على ذوي الخبرات الأكاديمية في علم الحاسوب أو الذين يعملون في المجال التقني، لكن الفرصة متاحة أمام أصحاب التخصصات كافة لإثراء مؤهلاتهم الأكاديمية ودعم مساراتهم الوظيفية بالجمع بين علم البيانات وتخصصاتهم، لذا تتوفر برامج تعليمية وتدريبية مختلفة موجهة لهذه الفئة، على سبيل المثال، يمكن لموظفي القطاع المالي والتمويل دراسة علم البيانات لمعرفة تطبيقاته في هذا المجال، وكذلك الأمر لموظفي القطاع الصحي، كما في هذه البرامج.

  

شهادة علم البيانات لموظفي التمويل:

  

يعرض "معهد نيويورك للتمويل" (New York Institute for Finance) برنامجا تعليميا لتدريب الملتحقين من مهندسي التمويل والعاملين في التمويل، وعلماء البيانات، والتجار، والمديرين، ومطوري البرمجيات، على التعامل مع البيانات المالية باستخدام لغة البرمجة "باثيون" (Pathyon) في بناء رؤى واضحة يمكنهم من خلالها اتخاذ القرارات المالية المهمة، ويتطلب البرنامج أن تتوفر لدى الملتحقين به معرفة بلغة البرمجة "باثيون"، وبالأسواق والأدوات المالية، وبالتفاضل والجبر الخطي.

  

ويُقدَّم البرنامج على مدار خمسة أيام يدرس خلالها المشاركون 11 مقررا دراسيا، تغطي موضوعات ذات صلة مثل: أساسيات لغة "باثيون"، والبرمجة الرقمية باستخدام لغة "نمباي" (Numpy)، وتحليل البيانات باستخدام "بانداس" (PANDAS)، ولوغاريثمات التعلم الآلي، والشبكات العصبية و"تنسرفلو" (TensorFlow)، ويحصلون في نهاية البرنامج على "الشهادة الاختصاصية في علم البيانات في التمويل" (Data Science for Finance Professional Certificate).

  

تحليل البيانات في الإدارة الصحية:

  

تعرض جامعة "حمد بن خليفة" (Hamad Bin Khalifa University)، قطر، برنامجا متعدد الاختصاصات يقوم على تزويد طلبته بمعرفة أكاديمية متخصصة حول تطبيقات علم البيانات وتحليل البيانات في إدارة القطاعات الصحية، ويُعَدُّ من أوائل البرامج التي صُمّمت لهذا الهدف، ويحصل طلبته على تدريب متخصص في تطوير أدوات وسياسات تعزيز الرعاية الوقائية والبحوث الطبية والتشخيصية، ومواجهة التحديات المالية التي يواجهها قطاع الرعاية الصحية مع إتاحة الفرصة لهم للاستفادة من خبرات المتخصصين في هذا المجال من العاملين في القطاعات الحكومية والصناعية محليا وعالميا.

  

تشمل خطة البرنامج الدراسية مقررات إجبارية تتناول موضوعات كالذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية، والمعلوماتية الصحية، والمعلوماتية الحيوية، والطرق البحثية والأخلاقيات في الصحة، إضافة إلى مقررات اختيارية مُقدَّمة في كليتي العلوم والهندسة والعلوم الحياتية والصحة، ومقترح بحثي، ومشروع تطبيقي عملي، ويؤهل البرنامج طلبته للحصول على درجة "ماجستير تحليل البيانات في الإدارة الصحية" (Master of Data Analytics in Health Management).

تقارير متصدرة


آخر الأخبار