عالم البيانات / عالمة البيانات
لمحة سريعة
يقوم علماء البيانات بالبحث عن مصادر البيانات الغنية وتفسيرها وإدارة كميات كبيرة من البيانات ودمج مصادر البيانات وضمان اتساق مجموعات البيانات والتمثيل المرئي للمساعدة في فهم البيانات. إذ يبنون النماذج الرياضية باستخدام البيانات ويقدمون استنتاجات ورؤى بيانات التواصل إلى المتخصصين والعلماء في فريقهم، وإذا لزم الأمر، إلى جمهور غير خبير، ويوصون بطرق لتطبيق البيانات.
يعتبر عالم/عالمة البيانات محترفًا متخصصًا في استكشاف مصادر البيانات المتنوعة، وتحليلها، وإدارة كميات كبيرة منها. يتضمن عملهم بناء نماذج رياضية، وتصور البيانات بشكل فعال، وتقديم استنتاجات ورؤى واضحة وموجزة لزملاء العمل أو لجمهور غير متخصص. يهدف عملهم إلى مساعدة المؤسسات على فهم البيانات بشكل أفضل، واتخاذ قرارات مستنيرة، وتحقيق أهدافها الاستراتيجية.
- • البحث عن مصادر البيانات وتقييم جودتها.
- • تنظيف البيانات وتحويلها لضمان دقتها واتساقها.
- • تطوير نماذج رياضية وإحصائية لتحليل البيانات والتنبؤ بالاتجاهات.
أين يوجد طلب على هذه المهنة
حالات النقص والفائض في العمالة المُبلَّغ عنها، حسب السنة. تُنشر لمجموعات المهن، وليس لمسميات وظيفية فردية.
تشمل الأرقام اختصاصيو تكنولوجيا المعلومات والاتصالات — ٧٥ مهنة، من بينها هذه.
نقص: أيرلندا, التشيك, السويد, النمسا و٦ أخرى.
أطول نقص: النمسا، ٣ سنوات.
اختر منطقة على الخريطة لعرض أرقامها.
عن هذا المصدر›
المصدر: ELA/EURES، حالات النقص والفائض في العمالة. تُنشر البيانات على مستوى المجموعة المهنية وتغطي أوروبا. تختلف الإصدارات في بنية الملحق وفي الدول المشمولة، لذا لا يعني الاختلاف بين سنة وأخرى دائمًا أن سوق العمل قد تغيّر. الدول الرمادية لم يُبلَّغ عنها، وهذا ليس كالتوازن.
ماذا تعني هذه الكلمات
الأمور الأربعة التي يبيّنها هذا القسم
- الطلب المُبلَّغ عنه
- الطلب المُبلَّغ عنه: ما إذا كان أصحاب العمل يبلّغون عن حاجتهم إلى أشخاص في هذه المهنة — وهو حكم تنشره جهة وطنية أو جهة تابعة للاتحاد الأوروبي، وليس عدداً.
- إلى أين يتجه
- إلى أين يتجه: المسار المتوقع للتوظيف في هذه المهنة خلال السنوات المقبلة، استناداً إلى توقّع رسمي.
- الوظائف الشاغرة
- الوظائف الشاغرة: عدد فرص العمل التي تنشأ تقريباً بسبب النمو وبسبب مغادرة أشخاص هذه المهنة.
- الأجر المعتاد
- الأجر المعتاد: ما يكسبه الأشخاص في هذه المهنة عادةً في الأماكن التي ينشر فيها المصدر هذه البيانات. ولا يعني ترك الخانة فارغة أن العمل غير مدفوع الأجر؛ بل يعني أنه لا ينشره أحد لذلك المكان.
يُترك المقياس خالياً عندما لا ينشره أحد لذلك المكان، بدلاً من عرضه على أنه صفر.
إلى أي اتجاه يميل السوق بالنسبة إليك
- في صالحك
- الوظائف الشاغرة أكثر من الباحثين عن عمل — وأصحاب العمل يتنافسون على المرشحين.
- متوازن
- عدد الوظائف الشاغرة والباحثين عن عمل متقارب تقريبًا.
- تنافسي
- الباحثون عن عمل أكثر من الوظائف الشاغرة — توقّع منافسة.
- بيانات متضاربة
- المصادر غير متفقة، أو أن المجموعة المهنية نفسها تعاني نقصًا في منطقة وفائضًا في أخرى.
تُصنّف كل المصادر ضمن واحدة من هذه الفئات الأربع، ولذلك توجد مجموعة مصطلحات واحدة لتعلّمها: في صالحك، متوازن، تنافسي، بيانات متضاربة. وما يختلف هو الأدلة التي تستند إليها، وهي مطبوعة أسفل كل تصنيف — نسبة مقيسة بين الوظائف الشاغرة والباحثين عن عمل، أو تقييم تنشره جهة وطنية.
كيف تقارن هذه المهنة بالمهن الأخرى في البلد نفسه
- قوي
- من أقوى المهن في that country
- جيد
- أقوى من معظم المهن في that country
- متفاوت
- قريبة من المعتاد في that country
- ضعيف
- أضعف من معظم المهن في that country
هذا ترتيب داخل بلد واحد، وليس نتيجة يمكنك مقارنتها عبر الحدود — فالسجلات التي تقف وراء بلدين تحصي أشخاصاً مختلفين، ولذلك يعني العدد نفسه أشياء مختلفة في كل بلد. ولهذا أيضاً قد تكون المهنة ضمن الأقوى في بلد ما، ومع ذلك تظهر على أنها تنافسي: فهي تتصدر سوقاً يشهد منافسة شديدة بوجه عام.
مصدر هذه البيانات
تنشر كل رقم جهة وطنية للإحصاء أو مرفق عام للتوظيف أو جهة تابعة للاتحاد الأوروبي، وتذكر كل بطاقة مصدرها والفترة التي تغطيها. تُحصى البيانات في بعض الأماكن شهرياً، بينما تُقيّم في أماكن أخرى مرة أو مرتين في السنة، ولذلك قد تصف منطقتان على الخريطة نفسها لحظتين مختلفتين — ويظهر التاريخ دائماً.
لا تتنبأ أي من هذه المعلومات بفرص شخص بعينه. إنها تصف سوقاً.
الطلب المُبلَّغ عنه · الأجر المعتاد · إلى أين يتجه (ألمانيا, السويد, فرنسا, هولندا, بلجيكا, النمسا)
| الطلب المُبلَّغ عنه | الأجر المعتاد | إلى أين يتجه | |
|---|---|---|---|
| ألمانيا | أُبلغ عن نقص ELA/EURES ٢٠٢٤ * | — | +١٥٫٦% ٢٠٢٣–٢٠٣٥ · Cedefop ٢٠٢٦ * |
| السويد | أُبلغ عن نقص ELA/EURES ٢٠٢٥ * | — | +٤٥٫١% ٢٠٢٣–٢٠٣٥ · Cedefop ٢٠٢٦ * |
| فرنسا | لم يُبلَّغ عنه | — | +٣٤٫٨% ٢٠٢٣–٢٠٣٥ · Cedefop ٢٠٢٦ * |
| هولندا | أُبلغ عن نقص ELA/EURES ٢٠٢٥ * | — | +٣٢% ٢٠٢٣–٢٠٣٥ · Cedefop ٢٠٢٦ * |
| بلجيكا | أُبلغ عن نقص وفائض ELA/EURES ٢٠٢٥ * | — | +٣٧٫٥% ٢٠٢٣–٢٠٣٥ · Cedefop ٢٠٢٦ * |
| النمسا | أُبلغ عن نقص ELA/EURES ٢٠٢٥ * | — | +٤٨٫٨% ٢٠٢٣–٢٠٣٥ · Cedefop ٢٠٢٦ * |
* تُنشر لمجموعات المهن، وليس لمسميات وظيفية فردية.
هل تقدّمون الإرشاد المهني للطلاب أو العملاء أو الموظفين؟ استخدموا بيانات هذه المهنة في مؤسستكم.
نظرة المستقبل لـ عالم البيانات / عالمة البيانات
The outlook for عالم البيانات / عالمة البيانات reflects a balanced mix of automation exposure and durable, human-led work.
كيف يتم حساب هذه الدرجات؟
يُقدِّر مؤشر المرونة (من ٠ إلى ١٠٠) مدى الحماية الهيكلية لهذه المهنة من الأتمتة واضطرابات الذكاء الاصطناعي، استناداً إلى تحليل مستوى المهام. وتعني الدرجات الأعلى مهاماً تعتمد بدرجة أكبر على الحكم الإنساني. يُظهر التعرض للذكاء الاصطناعي النسبة المئوية التقديرية لساعات المهام التي قد تتأثر بقدرات الذكاء الاصطناعي الحالية. وهذه مؤشرات هيكلية مستمدة من النماذج، وليست تنبؤات بأمن الوظائف الفردية.
كيف يمكن أن يتغير عالم البيانات / عالمة البيانات مع نمو اعتماد الذكاء الاصطناعي؟
قد تتحول العديد من مجالات المهام نحو سير العمل بمساعدة الذكاء الاصطناعي، لذا تصبح إعادة اكتساب المهارات أكثر أهمية.
سيناريو توضيحي يستند إلى قابلية أتمتة المهام — وليس تنبؤًا. تُقرَّب القيم كلما نظرت أبعد في المستقبل.
قد تتحول العديد من مجالات المهام نحو سير العمل بمساعدة الذكاء الاصطناعي، لذا تصبح إعادة اكتساب المهارات أكثر أهمية.
سيناريو توضيحي يستند إلى قابلية أتمتة المهام — وليس تنبؤًا. تُقرَّب القيم كلما نظرت أبعد في المستقبل.
التقدير القائم على النموذج. استخدمها كإشارة تخطيط، وليس ضمانًا.
قارن هذا بملفك الشخصي
كيف يمكن للذكاء الاصطناعي أن يغير هذا الدور؟
التفسير الحتمي القائم على النموذج لإشارات الدور الحالي - وليس ضمانًا للاستبدال.
ما لا يزال يعتمد على الناس
- التفاعل مهنياً في البحث والبيئات المهنية.
- تقييم أنشطة البحث
- إدارة حقوق الملكية الفكرية
حيث قد يصبح الذكاء الاصطناعي مساعد طيار
- إدارة النشرات المفتوحة
- عرض الخبرة في شعبة معينة
- إدارة البيانات القابلة للإيجاد، التي يمكن الحصول عليها وذات التشغيل المتبادل والتي يمكن استخدامها من جديد
المهام الأكثر عرضة للأتمتة
- التعامل مع عينات البيانات
- جمع بيانات تكنولوجيا المعلومات والاتصالات
- توليف المعلومات
المؤشرات الحيوية ونواقل الذكاء الاصطناعي
ناقلات التعرض لمنظمة العفو الدولية
٠-١٠٠%التعرض للتحليل بمساعدة الذكاء الاصطناعي والتعرف على الأنماط ومهام النمذجة التنبؤية
التعرض لتوليد المحتوى والتعزيز الإبداعي وأدوات نماذج اللغات الكبيرة
التعرض لأتمتة سير العمل وبرامج دعم القرار وتحديث العمليات
التعرض للأتمتة الفيزيائية والروبوتات والإزاحة المدفوعة بالمستشعرات
التفاصيل الفنية
يقدّر NexFuture v3.0 التعرّض للأتمتة مباشرةً من مجموعات المهارات الأساسية في ESCO، مرجَّحةً بكتلة المهارات ومعايَرةً وفق مراسي الخبراء. الدرجات تقديرات احتمالية وليست ضمانات. راجع ورقة منهجية NexFuture للحصول على التفاصيل الكاملة.
يقيس التعرّض للأتمتة. ولا يقيس الأجر أو الطلب أو عدد الوظائف المتاحة بالقرب منك.
ما يفعله الأشخاص في هذا الدور عادة
التكنولوجيا الرقمية
يوم نموذجي مثل عالم البيانات / عالمة البيانات
٠٩ ٠٩:٠٠ · صباح تطوير تطبيقات معالجة البيانات
١٠ ١٠:٣٠ · منتصف الصباح وضع أنظمة الموصي
١٢ ١٢:٠٠ · منتصف النهار ادارة أنظمة تجميع البيانات
١٤ ١٤:٠٠ · بعد الظهر إدارة حقوق الملكية الفكرية
١٥ ١٥:٣٠ · في وقت متأخر بعد الظهر انشاء معالجة بيانات
١٧ ١٧:٠٠ · الختام تصميم مخطط قاعدة بيانات
ترتيب المهام توضيحي. تختلف الأيام الفردية.
ما تحتاج إليه لأداء هذا العمل
المهارات والمعرفة والأدوات التي يتطلبها هذا الدور — والسمات والمكافآت التي تأتي معه.
-
إدارة البيانات القابلة للإيجاد، التي يمكن الحصول عليها وذات التشغيل المتبادل والتي يمكن استخدامها من جديد
إنتاج، ووصف، وحفظ، وحماية واستخدام/إعادة استخدام البيانات العلمية طبقاً لأسس FAIR (إمكانية الإيجاد، سهولة الوصول، تبادل التشغيل، وإعادة الاستخدام)، وجعل البيانات مفتوحة بقدر الإمكان، وإحكام غلقها عند اللزوم.
-
إجراء البحث العلمي
المشاركة في تحديد مفهوم أو خلق معرفة جديدة من خلال صياغة أسئلة البحث، وقيادة البحث، وتحسين أو تنمية المفاهيم والنظريات والنماذج والتقنيات والمعدات والبرامج أو الطرق التشغيلية ومن خلال الاستعانة بالمنهجيات العلمية والفنية.
-
تطبيق أخلاقيات البحث وأسس النزاهة العلمية في أنشطة البحث
تطبيق الأسس الأخلاقية الأساسية والتشريعات على البحث العلمي بما فيه مسائل نزاهة البحث. تنفيذ ومراجعة أو إعداد التقارير حول البحث مع تفادي السلوك الخاطئ مثل الافتعال، التزوير وانتحال الملكية الأدبية.
-
تشجيع الابتكار المفتوح في البحث
تعزيز أنماط التعاون الداخلي حيث مختلف أصحاب المصلحة يشتركون في خلق ابتكارات قيمة مشتركة.
-
تضمين البعد الجنساني في البحث
الأخذ في الاعتبار في مجمل عملية البحث الخصائص البيولوجية والوظائف الثقافية والاجتماعية المتطورة للنساء والرجال (البعد الجنساني).
-
القيام بالبحث عبر النظم المختلفة
إجراء البحث عبر الحدود الانضباطية والوظيفية.
-
تشجيع مشاركة الجمهور في البحث
مشاركة الجمهور في التصميم وقيادة البحث ونشره.
-
جعل البيانات تبدو طبيعية
تقليص البيانات إلى شكلها الجوهري الدقيق (أشكالها الطبيعية) لتحقيق نتائج مثل تقليل التبعية والقضاء على الحشو وزيادة الترابط.
-
استخدام تقنيات معالجة البيانات
جمع البيانات والمعلومات ذات الصلة ومعالجتها وتحليلها، وتخزين البيانات وتحديثها على نحو سليم وعرض الأرقام والبيانات باستخدام المخططات والرسوم البيانية الإحصائية.
-
انشاء معالجة بيانات
استخدام أدوات تكنولوجيا المعلومات والاتصالات لتطبيق العمليات الرياضية أو الخوارزمية أو عمليات معالجة البيانات الأخرى لتوفير معلومات.
-
استخدام قواعد البيانات
استخدام أدوات البرامج لإدارة البيانات وتنظيمها في بيئة منظَّمة تتكون من سمات، وجداول، وعلاقات من أجل الاستعلام عن البينات المخزنة وتعديلها.
-
إجراء تنقية البيانات
تحديد وتصحيح السجلات الخطأ من مجموعات البيانات والتأكد أن البيانات تصبح وتظل منظَّمة طبقًا للتعليمات.
-
تطبيق عمليات مراقبة جودة البيانات
تطبيق تقنيات تحليل الجودة والمصادقة والتحقق على البيانات للتحقق من سلامة جودة البيانات.
-
صياغة المقالات العلمية والأكاديمية والوثائق الفنية
صياغة وإعداد للنشر النصوص العلمية والأكاديمية أو الفنية التي تتناول موضوعات مختلفة.
-
توزيع النتائج على المجتمع العلمي
نشر النتائج العلمية للجمهور من خلال وسائل مناسبة، بما في ذلك المؤتمرات، ورشات العمل، الاجتماعات والمنشورات العلمية.
-
نشر بحثًا أكاديميًا
إجراء بحث أكاديمي، في الجامعة أو المعهد أو بصفة شخصية، في مجال خبرتك ونشره في كتب أو مجلات أكاديمية بهدف المساهمة في مجالك والحصول على الاعتماد الأكاديمي الشخصي.
-
كتابة النشرات العلمية
تقديم الفرضية والنتائج والاستنتاجات الخاصة ببحثه العلمي في مجال خبرته في منشور مهني.
-
صياغة برامج مفتوحة المصدر
تشغيل وإنتاج برامج مفتوحة المصدر. التعود على استعمال نماذج المصدر المفتوح، وخطط التراخيص، وممارسات التشفير المتبعة بشكل عام في إنتاج برامج المصدر المفتوح.
-
وضع أنظمة الموصي
إنشاء أنظمة التوصية القائمة على مجموعات بيانات كبيرة باستخدام لغات البرمجة أو أدوات الكمبيوتر لإنشاء فئة فرعية من نظام فلترة المعلومات الذي يهدف إلى توقُّع تصنيف أو تفضيل المستخدم لسلعة معينة.
-
تطوير تطبيقات معالجة البيانات
إنشاء برنامج مخصص لمعالجة البيانات باختيار لغة البرمجة الحاسوبية المناسبة واستخدامها لتمكين نظام تكنولوجيا المعلومات والاتصالات من إنتاج المخرجات المطلوبة بناءً على المدخلات المتوقعة.
-
التعامل مع عينات البيانات
جمع واختيار مجموعة من البيانات من المجتمع من خلال الإجراءات الإحصائية أو غيرها من الإجراءات المحددة.
-
جمع بيانات تكنولوجيا المعلومات والاتصالات
جمع البيانات عن طريق تصميم وتطبيق أساليب البحث وانتقاء العينات.
-
توليف المعلومات
القراءة الناقدة والتفسير وتلخيص المعلومات الجديدة والمُركبة من مصادر مختلفة.
-
إدارة بيانات البحث
إنتاج وتحليل البيانات العلمية الناتجة عن طرق البحث الكمي والنوعي. حفظ البيانات في قواعد بيانات البحث وصيانتها. دعم إعادة استخدام البيانات العلمية والاعتياد على أسس إدارة البيانات المفتوحة.
-
ادارة أنظمة تجميع البيانات
تطوير وإدارة الأساليب والإستراتيجيات المستخدمة لزيادة جودة البيانات والكفاءة الإحصائية في جمع البيانات، من أجل ضمان تحسين البيانات التي تم جمعها لمزيد من المعالجة.
-
تقديم عرض مرئي للبيانات
إنشاء تمثيلات مرئية للبيانات مثل المخططات أو الرسومات البيانية لتسهيل فهمها.
-
تبادل الاتصال حول الاستنتاجات العلمية
مشاركة آخر ما تم التوصل إليه من نتائج والحماس العلمي مع الجمهور، وزيادة وعي الجمهور، وتقديره وفهمه للعلوم، وتشجيع استخدام النتائج العلمية في تكوين الرأي.
-
شرح البيانات الحالية
تحليل البيانات التي يتم جمعها من مصادر؛ مثل بيانات السوق والنشرات العلمية ومتطلبات العملاء والاستبيانات، والتي تُعَد جديدة ومحدَّثة، لتقييم التطور والابتكار في مجالات الخبرة.
-
التفاعل مهنياً في البحث والبيئات المهنية.
التعبير عن تقدير الآخرين وكذلك الزمالة. سماع التعليقات، وإصدارها واستقبالها والرد على الآخرين بشكل واع، ومحاولة إشراك إشراف العاملين والقيادة في الإعدادات المهنية.
-
التحدث بلغات مختلفة
إتقان لغات أجنبية حتى يستطيع التواصل بلغة أجنبية واحدة أو أكثر.
استخراج البيانات
أساليب الذكاء الاصطناعي، والتعلم الآلي والإحصاءات وقواعد البيانات المستخدمة لاستخراج المحتوى من مجموعة بيانات.
استخراج المعلومات
التقنيات والأساليب المستخدمة للحصول على المعلومات واستخراجها من الوثائق والمصادر الرقمية غير المهيكلة أو شبه الهيكلية.
المعالجة التحليلية عبر الإنترنت
أدوات عبر الإنترنت تحلل البيانات المتعددة الأبعاد وتجمعها وتقدمها لتمكين المستخدمين من استخلاص البيانات واستعراضها بشكل تفاعلي وانتقائي من وجهات نظر محددة.
تصنيف المعلومات
عملية تصنيف المعلومات إلى فئات وإظهار العلاقات بين البيانات لبعض الأغراض المحددة بوضوح.
تقنيات العرض البصري
تقنيات التمثيل والتفاعل المرئي، مثل المدرج التكراري، والمخطط المبعثر، والمخطط السطحي، وخرائط الأشجار والمخطط الإحداثي المتوازي، التي يمكن استخدامها لتقديم بيانات عددية وغير رقمية مجردة، من أجل تعزيز الفهم الإنساني لهذه المعلومات.
تقنيات النمذجة الإحصائية
نُهج توظيف التحليل الإحصائي لمجموعة البيانات في مجال علم البيانات. وتسعى هذه النُهج إلى وضع تنبؤات الواقع من خلال النماذج الإحصائية والافتراضات الصريحة.
لغات الاستعلام
مجال اللغات الحاسوبية الموحدة لاسترجاع المعلومات من قاعدة البيانات والمستندات التي تحتوي على المعلومات المطلوبة.
لغة استعلام خاصة بإطار وصف المصادر
لغات الاستعلام مثل SPARQL التي تُستخدم لاسترداد البيانات المخزنة في تنسيق إطار وصف المصادر.
نماذج البيانات
التقنيات والنظم القائمة المستخدمة لتكوين عناصر البيانات وتوضيح العلاقات بينها والطرق المستخدمة لتفسير هياكل البيانات والعلاقات بينها.
- أخلاقيات البيانات
- التحليل التجريبي
- التحليل الكمي
عالم البيانات: كيف تتأهل وأين تدرس
ما يتطلبه الأمر عادةً للتأهل: المستوى التعليمي، حيث تعتبر مهنة منظمة، ومكان الدراسة.
درجة البكالوريوس أو ما يعادلها
٢٬٠٣٠ برنامجًا في دولٍ يبلغ عددها ٣٠ تعلّم المهارات الأساسية لهذه المهنة. وهناك أيضًا ٤٤٦ دورة تدريبية قصيرة، يبني كلٌّ منها مهارة واحدة.
بعض الأمثلة، تُدرَّس بلغة هذه الصفحة:
هذه ٣ من أصل ٢٬٤٧٦.
المصادر
- ١. Source: Study in Saudi Arabia, Ministry of Education (studyinsaudi.sa).
مسارات النمو والأدوار المماثلة
استكشف مسارات التقدم المهني النموذجية والمهارات المجاورة والأدوار المماثلة للتخطيط لانتقالك المهني القادم.
أين يتناسب عالم البيانات / عالمة البيانات؟
تعتمد درجات التشابه على تداخل المهارات من بيانات ESCO.
محلل البيانات / محللة البيانات
٤٥% التشابهعالم الحاسوب / عالمة الحاسوب
٤١% التشابهعالم إحصاء / عالمة إحصاء
٣٦% التشابهمستشار بحوث تكنولوجيا المعلومات والاتصالات / مستشارة بحوث تكنولوجيا المعلومات والاتصالات
٣٥% التشابهعالم في إحصاء السكان / عالمة في إحصاء السكان
٣٣% التشابهعالم في المعلوماتية الحيوية / عالمة في المعلوماتية الحيوية
٣١% التشابهللمؤسسات
بيانات هذه الصفحة، في خدمة طلابكم وعملائكم وموظفيكم.
الأسئلة المتداولة
ما هي المهارات الأساسية المطلوبة لكي أصبح عالم بيانات؟
ما هي طبيعة العمل لعالم البيانات؟ هل هو عمل مكتبي أم يتطلب سفرًا؟
هل يمكنني العمل كعالم بيانات بشكل مستقل (فريلانس)؟
عالم البيانات / عالمة البيانات — كم الأجر في الولايات المتحدة؟
المصادر: ESCO O*NET ELA/EURES Cedefop BLS ILO ISCO-08 (CC BY ٤٫٠) تم تحديث البيانات في ٣ أكتوبر ٢٠٢٦ حول بياناتنا