السر الذي لم تكن تعرفه عن مهندسي البيانات في السنوات الأخيرة، أبرزت وسائل الإعلام غالبًا علماء البيانات كواحدة من أكثر المواقف المطلوبة في عالم التكنولوجيا والأعمال. ومع ذلك، الكثيرون غير على علم بأهمية مهندسي البيانات، الذين في الواقع يحظون بطلب أكبر في هذا المجال مقارنة بعلماء البيانات. دعونا نستكشف الفروقات بين الدورين والأسباب التي أدت إلى زيادة الطلب على مهندسي البيانات بشكل كبير في السنوات الأخيرة.

الفروقات بين عالم البيانات ومهندس البيانات عالم البيانات:

• التركيز: يركز علماء البيانات على تحليل البيانات وبناء النماذج التنبؤية. يستخدمون التقنيات الإحصائية والتعلم الآلي وتنقيب البيانات لاستخلاص الأفكار التي يمكن استخدامها في اتخاذ القرارات التجارية.
• المهام الرئيسية: تتضمن مهامهم تحليل البيانات، وتطوير النماذج التنبؤية، وتقديم نتائج التحليل لأصحاب المصلحة.
• المهارات الأساسية: يحتاجون إلى مهارات في التحليل الإحصائي، والبرمجة (مثل Python و R)، والتعلم الآلي.

مهندس البيانات:

• التركيز: يركز مهندسو البيانات على بناء وصيانة البنية التحتية للبيانات. يضمنون توافر البيانات وسهولة الوصول إليها، وتنظيمها بشكل جيد للتحليل اللاحق من قبل علماء البيانات.
• المهام الرئيسية: تشمل مسؤولياتهم تطوير وإدارة أنابيب البيانات، ودمج مصادر البيانات المختلفة، وضمان جودة البيانات.
• المهارات الأساسية: يحتاجون إلى مهارات في البرمجة (مثل Python و Java و Scala)، وقواعد البيانات، وعمليات ETL (استخراج، تحويل، تحميل)، وأدوات البيانات الكبيرة (مثل Hadoop و Spark).

لماذا تزداد رغبة الشركات في توظيف مهندسي البيانات؟

• الحاجة إلى بنية بيانات قوية: يتحمل مهندسو البيانات مسؤولية إنشاء أساس قوي لتحليل البيانات. بدون بنية بيانات قوية، لا يمكن لعلماء البيانات القيام بأعمالهم بشكل فعال.
• زيادة حجم وتعقيد البيانات: مع زيادة حجم وتعقيد البيانات، يصبح دور مهندسي البيانات أكثر أهمية. يتعاملون مع كميات كبيرة من البيانات من مصادر مختلفة ويضمنون أن يمكن معالجة وتحليل البيانات.
• التكامل المعقد للأنظمة: يعمل مهندسو البيانات في كثير من الأحيان مع أنظمة وتقنيات مختلفة. يجب عليهم التأكد من أن البيانات من مصادر متنوعة يمكن دمجها بسلاسة.
• أمان البيانات والامتثال: يلعب مهندسو البيانات أيضًا دورًا حاسمًا في ضمان تخزين البيانات بشكل آمن والامتثال للتشريعات المعمول بها.

لماذا لا تقدم العديد من الأكاديميات التدريب على هندسة البيانات؟ يمكن أن تكون الأسباب التالية وراء عدم توفر برامج تدريب متخصصة في هندسة البيانات في العديد من الأكاديميات أو المؤسسات التدريبية:

• المهارات المعقدة المطلوبة: تتطلب دور مهندس البيانات فهمًا عميقًا لبنية البيانات والبرمجة وتقنيات البيانات الكبيرة.
• سوق العمل التنافسي: على الرغم من الطلب الكبير على مهندسي البيانات، لا يمكن لكل المؤسسات توفير مناهج دراسية كافية لإعداد الطلاب بشكل فعال لسوق العمل التنافسي.
• نقص التجربة العملية: قد تفتقر الكثير من الأكاديميات إلى تجربة عملية كافية في تطوير البنية التحتية للبيانات في بيئات عمل حقيقية.

الحلول من GRIT AI – HR Solutions و Xquisite AI في GRIT AI – HR Solutions، ندرك أهمية مهندسي البيانات في النظام البياني. مع شركتنا الشقيقة Xquisite AI، التي تتمتع بخبرة عملية واسعة في تطوير البنية التحتية للبيانات، يمكننا تقديم:

• توظيف مهندسي بيانات عالية الجودة: نقدم خدمات توظيف لمهندسي بيانات عالية الجودة يمكنهم مساعدتك في بناء وإدارة بنية بيانات شركتك.
• تدريب هندسة البيانات: نقدم أيضًا تدريبًا مكثفًا لفريقك الداخلي في هندسة البيانات، باستخدام أس