التنقل في وظائف علوم البيانات في عام 2024: الأدوار والفرق والمهارات | بواسطة محرري TDS

سواء كنت تتقدم إلى تدريبك الأول لإدارة فريق متعدد التخصصات من المحللين والمهندسين، فإن وظائف علوم البيانات تأتي مع مجموعة محددة من التحديات. قد تكون بعض هذه العيوب أكثر إثارة من غيرها، والبعض الآخر يمكن أن يكون مملاً تمامًا – وهذا صحيح في أي وظيفة بالطبع – ولكننا نؤمن بتأطير كل هذه العيوب المحتملة كفرص لتعميق معرفتك، وتوسيع مجموعة مهاراتك، والتفكير في وجهات نظر جديدة.

تجمع مجموعتنا هذا الأسبوع مجموعة واسعة من وجهات النظر والخبرات التي تتمحور حول العقبات الشائعة في وظائف البيانات – وتقترح أساليب فعالة للتغلب عليها. بغض النظر عن المكان الذي تجد نفسك فيه في رحلة علم البيانات الخاصة بك، نأمل أن تستكشف قراءاتنا الموصى بها وتجد رؤى لإدخالها في عملك الخاص.

• هرم عائد استثمار البيانات: طريقة لقياس فريق البيانات الخاص بك وتعظيمه
  في حين أن خريطة طريق Barr Moses القابلة للتنفيذ موجهة نحو قادة البيانات والمديرين التنفيذيين، فهي مورد أساسي لمحترفي البيانات في أعلى وأسفل التسلسل الهرمي للشركة. بعد كل شيء، يمكن للجميع الاستفادة من فهم كيفية مساهمة عملهم في الأعمال التجارية، وكيفية إظهار تأثيرهم على جمهور أوسع غير تقني.
• إعادة بناء المحفظة التي أوصلتني إلى وظيفة عالم بيانات
  قبل عام، كتب مات تشابمان الدليل العملي النهائي لبناء محفظة علوم البيانات (وذهب جداً الفيروسية في هذه العملية). في منشوره الأخير، يعيد مات النظر في نهجه ويقترح العديد من التحديثات الرئيسية لسير عمل أكثر انسيابية ومنتج نهائي أكثر قابلية للتخصيص.

• 5 عادات يستخدمها كبار علماء البيانات في Spotify لتعزيز إنتاجيتهم
  بعد كل الجهد المبذول للحصول على وظيفة بيانات جيدة، يبدأ العمل الحقيقي: ما الذي يمكنك فعله للتفوق في منصبك الجديد دون التعرض لخطر الإرهاق و/أو متلازمة المحتال؟ تقدم خلود العلمي خمس أفكار ملموسة يمكنك تكييفها لتناسب احتياجاتك، ولا تبخل بالتفاصيل الجوهرية أيضًا.
• 7 دروس من تدريب تعلم الآلة في شركة إنتل
  بعد فترة طويلة قضاها كعالم بيانات في القطاع المصرفي، قاده التطور المهني الأخير لكونور أوسوليفان إلى تدريب داخلي على التعلم الآلي في شركة التكنولوجيا العملاقة إنتل؛ لا تفوت كتابته عن تجاربه هناك والدروس التي تعلمها أثناء استكشاف صناعة جديدة وثقافة تنظيمية.