تخصص علوم البيانات الضخمة

في عصرنا الحالي، غالبًا ما يُشار إلى البيانات باسم "النفط الجديد" بسبب أهميّتها الكبيرة في اتّخاذ القرارات داخل الكيانات المُختلفة بدءًا من الشركات الصغيرة وحتى الدول الكبرى. وبسبب الأهمية المُتزايدة للبيانات، ظهر ما يُعرف بتخصص علوم البيانات الضخمة، الذي يُتيح جمع وتحليل وتفسير كميَّات هائلة من البيانات لحل المشكلات المُعقَّدة وإطلاق العنان للفرص الجديدة. 

من التنبؤ بسلوك المستهلك لتحقيق الأرباح التجاريَّة إلى تطوير البحث الطبي ومعالجة التحديَّات البيئيّة، أصبح علم البيانات الضخمة ركيزة لا غنى عنها للصناعات الحديثة.

ولكن ما الذي يتطلَّبه الأمر للعمل في هذا المجال الهام؟ ما المهارات والمسارات الأكاديميَّة وفرص العمل المتاحة لأولئك الذين يطمحون إلى أن يصبحوا مُحترفين في مجال البيانات الضخمة؟ هذا ما سنُوضِّحه بالتفصيل في هذا الدليل الشامل. 

لذا، إذا كنت طالبًا وما زلت تُفكِّر في التخصُّص الذي يضمن لك فرصة عمل جيدة أو كنت ترغب في تغيير مسارك المهني الحالي، فإنَّ هذا الدليل الشامل سيُوضّح لك كل ما تحتاج إلى معرفته، حيث سنتعمَّق في المؤهلات الأكاديميّة المطلوبة، علاوةً على المهارات التي تحتاج إلى تعلُّمها.

اقرأ أيضًا: البرمجة - Programming

علم البيانات الضخمة هو مجال مُتعدِّد التخصُّصات يرتكز في الأساس على استخراج معلومات ذات قيمة من كميَّات هائلة من البيانات الضخمة سواءً كانت مُنظَّمة أو شبه مُنظَّمة أو غير مُنظَّمة. في الوقت الحالي، تُعد البيانات بمثابة كنز لا يُقدّر بثمن للشركات والمؤسسات التي أصبحت تُولّد كميّات هائلة من البيانات بمُعدَّل غير مسبوق. وبالتالي، أصبح علم البيانات الضخمة ضروريًا للاستفادة من هذه البيانات في اتّخاذ القرارات وحل المشكلات المُعقَّدة.

سواءً كانت الشركة أو المؤسسة ترغب في تحسين استراتيجيّات الأعمال أو تحسين تجارب العملاء، فإنَّ علم البيانات الضخمة يلعب دورًا محوريًا في تحويل البيانات الخام إلى معرفة قابلة للتنفيذ.

ولعل أفضل ما يُميز هذا التخصص هو جمعه بين مبادئ علوم الكمبيوتر والرياضيّات من ناحية وتحليل البيانات وتفسيرها باستخدام تقنيات مُتطوِّرة مثل التعلُّم الآلي والذكاء الاصطناعي والحوسبة السحابيّة من ناحية أخرى. 

اقرأ أيضًا: تخصص هندسة الحاسوب - Computer Engineering

المؤهلات العلميَّة المطلوبة في تخصص علوم البيانات الضخمة

حتى تتمكّن من العمل في مجال علوم البيانات الضخمة، ستحتاج إلى أساس أكاديمي قوي في التخصُّصات التقنيّة ذات الصلة. وفيما يلي المؤهلات الأكاديميَّة الأساسية المطلوبة لعمل في هذا المجال:

أولًا: درجة البكالوريوس

يبدأ معظم المتخصِّصين في علوم البيانات الضخمة بدرجة البكالوريوس في مجالات مثل 

• علوم الكمبيوتر 

• علوم البيانات 

• الرياضيّات 

• الإحصاء 

• تكنولوجيا المعلومات 

• الهندسة

تُوفِّر جميع البرامج السابقة المعرفة الأساسيَّة بالبرمجة والخوارزميَّات والتقنيات التحليليَّة اللازمة لتحليل البيانات.

ثانيًا: درجة الماجستير

بينما قد تكون درجة البكالوريوس كافية للعمل في مجال علوم البيانات الضخمة، فإنَّ درجة الماجستير في علوم البيانات الضخمة أو تحليلات البيانات أو أي مجال ذي صلة سيُعزز من فرصك بشكلٍ كبير. يرجع ذلك إلى أنّ الدراسات العليا تُركِّز بشكلٍ أكثر تفصيلًأ على المفاهيم المُتقدِّمة مثل التعلم الآلي والنمذجة التنبؤية والبنية الأساسيّة للبيانات الضخمة وغيرها من المفاهيم التي قد لا تتناولها درجة البكالوريوس بالقدر الكافي.

تصفح الآن: دورات الأمن السيبراني

ثالثًا: الدورات المُتخصِّصة

إذا كنت ترغب في العمل في مجال علوم البيانات الضخمة دون الحصول على درجة البكالوريوس والماجستير، فما زال بإمكانك دراسة بعض الدورات لاكتساب معرفة مُتعمّقة حول جوانب معينة من علم البيانات الضخمة. غالبًا ما تكون هذه الدورات أقصر من برامج الدرجات العلمية وتُوفِّر تدريبًا مُركّزًا على التقنيات والأدوات المتطورة. وفيما يلي أهم الدورات التي يُمكنك التسجيل فيها:.

1. دورات التعلُّم الآلي والذكاء الاصطناعي

تُقدِّم منصات مثل Coursera وedX وUdemy العديد من دورات التعلُّم الآلي التي يتم تدريسها بواسطة مجموعة من خبراء المجال وأساتذة الجامعات. تشمل الأمثلة التعلم الآلي لجامعة ستانفورد بواسطة Andrew Ng والشهادة المهنيَّة في التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي من معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا.

2. أدوات ومنصات البيانات الضخمة

يشمل ذلك الدورات التي تُركِّز على أطر البيانات الضخمة مثل Hadoop وSpark وKafka، وهي تُعلِّم أساسيات إدارة ومعالجة مجموعات البيانات الضخمة بكفاءة، وجميعها متاحة على نطاق واسع على منصَّات مثل DataCamp وPluralsight. 

3. لغات البرمجة لعلم البيانات الضخمة

تُعد لغتا Python وR أكثر لغات البرمجة استخدامًا في علم البيانات. ولذلك، من خلال أخذ بعض الدورات المُتخصصة مثل Python for Data Science (من IBM) وتحليل البيانات في R (من DataCamp) ستتمكّن من اكتساب جميع المهارات الأساسيَّة لمعالجة البيانات وتحليلها.

4. أدوات تصور البيانات وذكاء الأعمال

يُمكن أن تساعدك أدوات التعلُّم مثل Tableau وPower BI وLooker من خلال الدورات المتخصصة على إتقان تحليل البيانات واستخراج المعلومات منها بشكلٍ فعال.

5. حلول البيانات الضخمة المستندة إلى السحابة

تُقدِّم منصات السحابة مثل AWS وAzure وGoogle Cloud دورات حول بناء ونشر حلول البيانات الضخمة، وهذا يشمل أساسيَّات تحليلات البيانات في AWS وأساسيات التعلُّم الآلي والبيانات الضخمة في Google Cloud.

6. معالجة اللغة الطبيعيّة (NLP) وتعدين النصوص

تُركِّز الدورات المتخصصة مثل معالجة اللغة الطبيعيّة باستخدام Python من Udemy أو تعدين النصوص التطبيقي في Python من Coursera على استخراج الرؤى من البيانات النصيّة، وهي مهارة بالغة الأهمية للعديد من الصناعات.

7. التعلُّم العميق والشبكات العصبيّة

ستساعدك الدورات المتقدمة مثل التخصص في التعلم العميق من Andrew Ng (المُقدَّم على Coursera) على التعمُّق في الشبكات العصبية ومعالجة الصور وتطبيقات الذكاء الاصطناعي المُتقدِّمة.

رابعًا: الشهادات

من بين أبرز الشهادات الشائعة في مجال علوم البيانات الضخمة ما يلي:

• شهادة محترف البيانات الضخمة المعتمد (Certified Big Data Professional (CBDP))

• شهادة عالم بيانات معتمد من مايكروسوفت (Microsoft Certified: Azure Data Scientist Associate)

• شهادة مهندس بيانات محترف من جوجل (Google Professional Data Engineer)

• شهادة مُحلِّل بيانات معتمد من كلوديرا (Cloudera Certified Data Analyst)

• شهادة مطوّر معتمد لمنصة بيانات هورتونووركس (Hortonworks Data Platform (HDP) Certified Developer)

• شهادة (AWS Certified Data Analytics – Specialty)

• شهادة IBM Data Science Professional

• شهادة مُتخصص برنامج Tableau لسطح المكتب (Tableau Desktop Specialist)

اقرأ أيضًا: تخصص هندسة البرمجيات - Software Engineering

المهارات الأساسيّة المطلوبة لدى طلبة تخصُّص علوم البيانات الضخمة

يجب أن يتمتَّع الطلاب الذين يدرسون علوم البيانات الضخمة بمجموعة من المهارات الفنيّة التي تُمكِّنهم من العمل بشكلٍ فعَّال في بيئة تعتمد بشكلٍ كامل على البيانات. تُساعد هذه المهارات والسمات الطلاب ليس فقط على النجاح أكاديميًا ولكن أيضًا على التفوُّف في حياتهم المهنيّة.

1. إتقان البرمجة

تُعد لغات البرمجة مثل Python وR وJava وSQL ضروريَّة للعمل مع البيانات، حيث تُستخدم هذه اللغات لمعالجة البيانات وعمل التحليل الإحصائي وبناء نماذج التعلُّم الآلي.

2. المعرفة الإحصائيَّة والرياضيَّة

من المُهم أن يكون لدى طلّاب تخصص علوم البيانات الضخمة معرفة جيدة بأساسيّات الإحصاء والاحتمالات والجبر الخطي والتفاضل والتكامل لفهم الخوارزميَّات واتخاذ القرارات القائمة على البيانات.

3. تحليل البيانات وتصوُّرها

تُعد القدرة على تحليل مجموعات البيانات وتقديم الأفكار من خلال أدوات مرئيَّة مثل Tableau أو Power BI أو Matplotlib مُتطلب أساسي في مجال البيانات الضخمة

4. المعرفة بأدوات البيانات الضخمة

تُعد الخبرة في تقنيَّات البيانات الضخمة مثل Hadoop وApache Spark وKafka أمرًا هامًا لمعالجة وتحليل مجموعات البيانات الضخمة بكفاءة.

5. مهارات التعلُّم الآلي والذكاء الاصطناعي

يجب على طلاب علوم البيانات الضخمة معرفة خوارزميَّات التعلم الآلي والنمذجة التنبؤية وتقنيات التعلُّم العميق ضرورية حتى يتمكنوا من الوصول إلى رؤى قابلة للتنفيذ من البيانات.

6. إدارة قواعد البيانات

يُعد فهم قواعد البيانات العلائقيّة مثل MySQL وPostgreSQL وقواعد البيانات غير العلائقية مثل MongoDB وCassandra أمرًا هامًا للتعامل مع البيانات وتنظيمها.

اقرأ أيضًا: تخصص إنترنت الأشياء - Internet of Things

تخصصات وأقسام علوم البيانات الضخمة

كما ذكرنا، يُعد علم البيانات الضخمة مجال مُتعدِّد التخصُّصات، حيث يدمج المعرفة من العديد من المجالات الأكاديميَّة. وفيما يلي أهم التخصصات والأقسام في علم البيانات الضخمة:

أولًا: التخصصات الشائعة في علم البيانات الضخمة

1. تحليل البيانات: يُركِّز على فحص مجموعات البيانات لتحديد الاتجاهات والأنماط والعلاقات التي يُمكن أن تفيد عملية اتخاذ القرار.

2. الذكاء الاصطناعي والتعلُّم الآلي: يستكشف تطوير الأنظمة الذكيّة التي يُمكنها التعلُّم والتكيُّف من البيانات، وإنشاء خوارزميّات لمهام مثل التعرُّف على الصور ومعالجة اللغة الطبيعيَّة والتحليلات التنبؤيَّة.

3. تحليلات الأعمال: يجمع بين علم البيانات واستراتيجيّة الأعمال، حيث يُعلِّم الطلاب كيفيَّة استخدام رؤى البيانات لحل مشاكل الأعمال وتحسين الأداء التنظيمي للمؤسسات والشركات.

4. هندسة البيانات: يُركِّز على تصميم وبناء وصيانة البنية الأساسيَّة اللازمة لتخزين ومعالجة وإدارة البيانات الضخمة.

5. المعلوماتيَّة الصحيّة: يُطبّق تقنيات البيانات الضخمة على الرعاية الصحيّة، مع التركيز على تحسين نتائج العمليّات وتطوير البحث الطبي.

6. علم البيانات الجغرافيَّة المكانيَّة: يتضمَّن تحليل البيانات المكانيَّة، والتي تُستخدم غالبًا في مجالات مثل التخطيط الحضري، والعلوم البيئيّة، والخدمات اللوجستيّة.

7. تحليلات الأمن السيبراني: يُركِّز على استخدام البيانات الضخمة لتحديد التهديدات الأمنيّة السيبرانيّة ومُراقبتها والاستجابة لها.

ثانيًا: أقسام علوم البيانات الضخمة

1. قسم علوم الكمبيوتر: يُقدِّم دورات أساسيَّة في البرمجة والخوارزميّات والتعلُّم الآلي، مما يجعله خيارًا شائعًا لدراسات علوم البيانات الضخمة.

2. قسم الرياضيَّات والإحصاء: يُركِّز على النمذجة الإحصائيَّة والتحليل الكمي والجوانب النظريَّة لعلوم البيانات.

3. قسم إدارة الأعمال: يُقدّم منظورًا موجهًا نحو الأعمال لعلوم البيانات، ودمج الدورات في تحليلات الأعمال وإدارة العمليّات وتحليلات التسويق.

4. قسم الهندسة: يؤكِّد على الجوانب الفنيَّة للبيانات الضخمة، مثل هندسة السحابة والحوسبة عالية الأداء.

5. قسم تكنولوجيا المعلومات: يتخصَّص هذا القسم في إدارة قواعد البيانات وأنظمة الشبكات وتقنيَّات البيانات الضخمة مثل Hadoop وSpark.

6. قسم العلوم الصحيَّة: يُقدِّم دورات مُصمَّمة خصيصًا لاستخدام البيانات الضخمة في الرعاية الصحيَّة وعلم المعلومات الحيويَّة والبحث الطبي.

7. قسم العلوم البيئيَّة: يُركّز هذا القسم على استخدام البيانات الضخمة لحل التحديّات البيئيّة والاستدامة، مثل نمذجة المناخ وإدارة الموارد.

اقرأ أيضًا: تخصص الذكاء الاصطناعي

مجالات عمل تخصُّص علوم البيانات الضخمة

يُقدِّم مجال علوم البيانات الضخمة فرص عمل مُتنوِّعة عبر مُختلف الصناعات، حيث أصبحت القدرة على تحليل مجموعات البيانات الضخمة والاستفادة منها أمرًا حيويًا بشكل متزايد للشركات والمؤسسات في جميع أنحاء العالم. وفيما يلي مجالات العمل الرئيسية لخريجي علوم البيانات الضخمة:

1. تحليلات البيانات وذكاء الأعمال

يقوم المُتخصصون في هذا المجال بتحليل مجموعات البيانات الضخمة لاكتشاف الاتجاهات والأنماط والأفكار القابلة للتنفيذ. ومن بين الأدوار الرئيسيّة لهذا المجال: 

• محلِّل البيانات. 

• مُحلِّل ذكاء الأعمال. 

• أخصائي إعداد التقارير.

2. الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي

يدعم علم البيانات الضخمة تطوير أنظمة الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي التي تعمل على تحسين الأتمتة واتخاذ القرار. ومن بين الأدوار الرئيسيّة لهذا المجال:

• مهندس التعلم الآلي. 

• أخصِّائي الذكاء الاصطناعي. 

• خبير معالجة اللغة الطبيعية.

3. هندسة البيانات

يُركِّز مهندسو البيانات على بناء وصيانة البنية الأساسيّة المطلوبة لمعالجة وتخزين كميات كبيرة من البيانات. ومن بين الأدوار الرئيسيّة لهذا المجال:

• مهندس البيانات. 

• مسؤول قاعدة البيانات.

• مسؤول تطوير البرمجيَّات والاتصالات.

4. تحليل البيانات الماليّة

تعتمد الصناعة الماليّة بشكلٍ كبير على علوم البيانات الضخمة لتقييم المخاطر واكتشاف الاحتيال وتحديد أفضل استراتيجيّات الاستثمار. ومن بين الأدوار الرئيسيّة لهذا المجال:

• المُحلّل المالي في شركات الاستثمار. 

• مُدير المخاطر. 

• عالم البيانات الماليّة.

5. الرعاية الصحيَّة وعلم المعلومات الحيويَّة

يلعب علم البيانات الضخمة دورًا حاسمًا في تحسين رعاية المرضى وإجراء البحوث الطبيّة وتحسين عمليّات الرعاية الصحيّة. ومن بين الأدوار الرئيسيّة لهذا المجال:

• عالم بيانات الرعاية الصحيّة. 

• مُحلِّل بيانات سريريّة. 

• أخصائي معلومات حيويَّة.

• باحث في شركات الأدوية.

6. التسويق

يستخدم المُسوِّقون المُحترفون البيانات الضخمة لفهم سلوك المستهلك وتقسيم الجماهير إلى شرائح وتخصيص الحملات الإعلانيّة وفقًا لذلك. ومن بين الأدوار الرئيسيّة لهذا المجال:

• محلل بيانات التسويق. 

• أخصائي سلوك المستهلك. 

• مدير صفحات وسائل التواصل الاجتماعي.

7. الأمن السيبراني والكشف عن الاحتيال

يقوم متخصصو البيانات الضخمة بتحليل بيانات الأمان لتحديد التهديدات المُحتملة وحماية المؤسسات من الهجمات السيبرانيّة. ومن بين الأدوار الرئيسيّة لهذا المجال:

• محلل الأمن السيبراني. 

• أخصائي الكشف عن الاحتيال. 

• مسؤول أمن المعلومات.

8. تحسين الخدمات اللوجستيَّة وسلسلة التوريد

تساعد البيانات الضخمة في تحسين الخدمات اللوجستيّة، وخفض التكاليف، وتحسين الكفاءة في إدارة سلسلة التوريد. ومن بين الأدوار الرئيسيّة لهذا المجال:

• عالم بيانات سلسلة التوريد. 

• مُحلِّل الخدمات اللوجستيَّة. 

• مدير العمليَّات.

9. العلوم البيئيّة والاستدامة

يتم استخدام علوم البيانات الضخمة لمراقبة التغيرات البيئية، وتحسين إدارة الموارد، والتعامل مع جميع التحديّات البيئيّة باختلاف أنواعها. ومن بين الأدوار الرئيسيّة لهذا المجال:

• عالم البيانات البيئيَّة. 

• مُحلِّل المناخ.

اقرأ أيضًا: علم الحاسوب - Computer Science

عدد سنوات دراسة تخصص علوم البيانات الضخمة

تستغرق درجة البكالوريوس في تخصص علوم البيانات الضخمة عادةً من 3 إلى 4 سنوات بدوام كامل.

نسبة الطلب على تخصص علوم البيانات الضخمة

يستمر الطلب على المُتخصِّصين في علوم البيانات الضخمة في الارتفاع بمُعدَّل غير مسبوق، مدفوعًا بالاعتماد المتزايد على البيانات لاتِّخاذ القرارات وحل المشكلات. ونظرًا لأنّ المُنظَّمات في جميع الصناعات أصبحت تُدرك مدى أهميّة للبيانات، فإنّ فرص العمل في هذا المجال في زيادة مُستمرة. 

ومع توقُّع تجاوز حجم البيانات العالمي 180 زيتابايت في عام 2025، تحتاج الشركات إلى خبراء يُمكنهم تحليل واستخراج الأفكار من مجموعات البيانات الضخمة، مما يجعل علوم البيانات الضخمة أحد أكثر المجالات طلبًا اليوم. ومن المُتوقَّع أن ينمو المجال بمُعدَّل نمو سنوي مُركَّب (CAGR) يبلغ حوالي 12٪ حتى عام 2030. 

اقرأ أيضًا: تخصص تصميم ألعاب الفيديو - Video Games Programming

أفضل الجامعات لدراسة تخصص علوم البيانات الضخمة

فيما يلي قائمة بأفضل 20 جامعة حول العالم تُدرّس تخصص علوم البيانات الضخمة طبقًا لتصنيف QS العالمي للجامعات حسب الموضوع لعام 2025:

1. معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا (MIT)

2. جامعة كارنيجي ميلون

3. جامعة كاليفورنيا، بيركلي (UCB)

4. جامعة أكسفورد

5. جامعة هارفارد

6. جامعة سنغافورة الوطنيَّة (NUS)

7. المعهد الفيدرالي السويسري للتكنولوجيا في زيورخ (ETH Zurich)

8. جامعة نانيانغ للتكنولوجيا في سنغافورة (NTU Singapore)

9. جامعة تورنتو

10. جامعة هونج كونج للعلوم والتكنولوجيا

11. المعهد الفيدرالي السويسري للتكنولوجيا في لوزان (EPFL)

12. جامعة واشنطن

13. معهد جورجيا للتكنولوجيا

14. جامعة إلينوي في أوربانا-شامبين

15. جامعة برينستون

16. جامعة كورنيل

17. جامعة نيويورك (NYU)

18. كلية لندن الجامعيّة (UCL)

19. إمبريال كوليدج لندن

20. الجامعة الصينيَّة في هونج كونج (CUHK)

اقرأ أيضًا: تخصص الواقع الافتراضي والواقع المعزَّز - VR & AR

خاتمة المقال

ختامًا، لا يُعد علم البيانات الضخمة مُجرَّد مسار وظيفي، بل لن نبالغ إذا قلنا أنّه بوابة لتشكيل المستقبل. ومع اعتماد المؤسسات والشركات بشكلٍ مُتزايد على البيانات لاتّخاذ القرارات، فإنَّ الطلب على المُتخصصين في هذا المجال في أعلى مستوياته على الإطلاق. 

سواءً كنت مهتمًا بمجالات مثل الرعاية الصحيّة أو التمويل أو التكنولوجيا الماليّة أو التسويق الرقمي أو غير ذلك، فإنَّ الفرص في علم البيانات الضخمة واسعة ومُتنوّعة. ومع ذلك، فالطريق أمامك لن يكون خاليًا من المُتطلّبات، فهناك قدر كبير من المهارات التي يجب عليك تزويد نفسك بها في البداية حتى تتمكّن من العمل في هذا المجال عالي الطلب.

وأخيرًا، لا تنسَ الاشتراك في موقعنا حتى تظل على اطّلاع بأحدث التخصُّصات من خلال مقالاتنا التي ستُزودك بكل ما تحتاج إلى معرفته عن أي تخصص ترغب في العمل فيه.

اقرأ أيضًا:  كل ما تحتاج معرفته عن تخصصات تكنولوجيا المعلومات

تصفَّح الآن: تخصص علم الأرصاد الجوية

تصفّح الآن: الهندسة الطبية الحيوية - Biomedical Enineering

المصادر: cloud.google، ibm، mastersindatascience، tealhq، simplilearn، medium، cic، stonehill، graduate.northeastern، coursera، linkedin، dataquest، topuniversities