ما يفعلونه
تطوير وتنفيذ مجموعة من التقنيات أو تطبيقات التحليل لتحويل البيانات الخام إلى معلومات ذات مغزى باستخدام لغات البرمجة الموجهة نحو البيانات وبرامج التصور البياني. تطبيق استخراج البيانات، ونمذجة البيانات، ومعالجة اللغة الطبيعية، والتعلم الآلي لاستخراج وتحليل المعلومات من مجموعات البيانات الكبيرة المنظمة وغير المنظمة. تصور نتائج البيانات وتفسيرها وإعداد التقارير عنها. قد يشمل ذلك إنشاء تقارير بيانات ديناميكية.
تأثير التوظيف
192.7K
الأشخاص الموظفون
3.9M
التأثير العالمي المقدر (مستخرج من بيانات السوق الأمريكية)
نظرة عامة على تأثير الذكاء الاصطناعي
الذكاء الاصطناعي يحوّل علم البيانات عبر أتمتة التحليلات والمهام الروتينية لتعلم الآلة، لكن الطلب لا يزال مرتفعًا على القادرين على تفسير ونشر وإرشاد حلول الذكاء الاصطناعي بأخلاقية.
تحليل مفصل
بينما يمكن أتمتة عناصر من علم البيانات، ستظل الأدوار الاستراتيجية والإبداعية والقيادية داخل علم البيانات أساسية. سينجح علماء البيانات الذين يتكيّفون للاستفادة من أدوات الذكاء الاصطناعي الجديدة ويضعون أنفسهم كقادة هجينين تقنيًا-تجاريًا. الأدوار المبتدئة، خصوصًا تلك التي تركز على معالجة البيانات الروتينية أو النمذجة القياسية، معرضة أكثر للأتمتة. مع ذلك، سيظل الطلب قائمًا على علماء البيانات الكبار والمتخصصين لتوجيه تنفيذ الذكاء الاصطناعي، وضمان الامتثال الأخلاقي، وتحويل رؤى البيانات إلى قيمة تجارية.
الفرصة
"الذكاء الاصطناعي هو مُمكّن وليس تهديدًا فقط—أولئك الذين يتبنّون الأدوات الجديدة ويوسّعون مهاراتهم سيجدون أنفسهم في طليعة أدوار ذات تأثير كبير ومؤمَّنة للمستقبل."
تقييم مخاطر الذكاء الاصطناعي
يختلف مستوى المخاطر حسب مستوى الخبرة
المستوى المبتدئ
أعمال تنظيف البيانات الروتينية، والاستكشاف، والنمذجة الأساسية تُؤتمت بشكل متزايد بواسطة منصات الذكاء الاصطناعي، مما قد يؤدي إلى تقليص الوظائف المبتدئة.
المستوى المتوسط
ستتأثر الوظائف متوسطة المستوى إذا لم توسّع مهاراتها لتشمل تطوير الذكاء الاصطناعي، وأتمتة سير العمل، أو التواصل التجاري. التطوير المهني واعتماد أدوات الذكاء الاصطناعي أمر حاسم.
المستوى المتقدم
علماء بيانات كبار لديهم فطنة تجارية، وخبرة ميدانية، ومهارات قيادية هم الأقل عرضة للمخاطر. أدوارهم تتطور نحو استراتيجية الذكاء الاصطناعي والحوكمة والقيادة متعددة الوظائف.
توقعات الوظائف المدعومة بالذكاء الاصطناعي
سنتان
النظرة قصيرة المدى
نظرة الوظيفة
طلب قوي مع توسع معظم الشركات في التحليلات المدعومة بالذكاء الاصطناعي وحاجتها لعلماء بيانات يجسرون الفجوة بين الأعمال والتقنية.
استراتيجية الانتقال
ركز على إتقان منصات الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي، وتعلّم MLOps، وحسّن مهارات التواصل مع الأعمال. ابدأ التخصص في مجال صناعي واستكشف مفاهيم الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير.
5 سنوات
التأثير متوسط المدى
نظرة الوظيفة
تتولى الأتمتة المهام الروتينية؛ ويتحول الطلب إلى أدوار تمزج علم البيانات مع المعرفة القطاعية والتجارية والتنظيمية. المهنيون ذوو المهارات الهجينة يحظون بطلب قوي.
استراتيجية الانتقال
اسعَ إلى أدوار قيادية أو استراتيجيات الذكاء الاصطناعي، ووسّع خبرتك إلى أخلاقيات البيانات والخصوصية، وتعاون مع فرق الشؤون القانونية/الامتثال. قم بتوجيه علماء البيانات المبتدئين وساهم في مشاريع مفتوحة المصدر.
7+ سنوات
الرؤية طويلة المدى
نظرة الوظيفة
أتمتة كبيرة للوظائف القياسية في علوم البيانات. تزدهر أدوار الإشراف الاستراتيجي والأخلاقي والتنظيمي. التحوّل المهني نحو إدارة منتجات الذكاء الاصطناعي، الحوكمة، التعليم وقيادة الابتكار شائع.
استراتيجية الانتقال
ركّز على التعلم المستمر في حوكمة الذكاء الاصطناعي، وانضم لمراكز تفكير صناعية، واحصل على شهادات متقدمة، وابدأ أبحاثًا متعددة التخصصات، وطور مهارات التواصل على مستوى التنفيذيين.
اتجاهات الصناعة
أدوار هجينة متعددة التخصصات
يتعاون علماء البيانات بشكل متزايد مع فرق الشؤون القانونية والمنتجات والعمليات.
دعم ديمقراطية البيانات
يزيد الحاجة لعلماء البيانات لتدريب ودعم أصحاب المصلحة غير التقنيين.
الحوسبة الطرفية والتحليلات في الوقت الحقيقي
نمو تحليلات الوقت الحقيقي المبنية على الأجهزة يخلق فرصًا جديدة وطلبًا على مهارات متخصصة.
الذكاء الاصطناعي الأخلاقي والقابل للتفسير
تزايد الطلب على نماذج أخلاقية وقابلة للتفسير يعزز التعاون مع أقسام الامتثال والشؤون القانونية.
أنظمة الإنسان ضمن الحلقة (Human-in-the-Loop)
يستمر وجود حاجة لعلماء البيانات لمراقبة وتقييم وتعديل الأنظمة المؤتمتة.
زيادة تنظيم الخصوصية
يخلق طلباً على الخبراء في الذكاء الاصطناعي المتوافق وإدارة البيانات.
منصات ذكاء اصطناعي منخفضة/بدون كود
ينتقل بعض عمل التحليلات بعيدًا عن علماء البيانات، لكن مهارات الإشراف الاستراتيجي والتكامل تصبح أكثر أهمية.
التعاون مفتوح المصدر
زيادة في ممارسات الابتكار المفتوح والذكاء الجمعي لتعزيز تقدم الذكاء الاصطناعي.
صعود MLOps والأتمتة
تزايد الحاجة إلى تشغيل نماذج التعلم الآلي على مستوى المؤسسات.
توليد بيانات تركيبية
يتيح النمذجة المتقدمة للذكاء الاصطناعي دون المساس بالخصوصية أو الأمان، مما يخلق طلبًا على مهارات بيانات جديدة.
المهارات المقاومة للذكاء الاصطناعي
الخبرة الميدانية (معرفة متخصصة بقطاع معين)
إدارة التغيير والقيادة التنظيمية
الوعي بخصوصية البيانات وأمانها
مسارات مهنية بديلة
مسؤول أخلاقيات الذكاء الاصطناعي
الإشراف على الاستخدام المسؤول للذكاء الاصطناعي في سياقات المؤسسات.
الصلة: نمو مرتفع مع اتساع تنظيمات الذكاء الاصطناعي والمخاوف الأخلاقية.
مستشار خصوصية البيانات
ينصح المؤسسات بأفضل الممارسات لحماية البيانات والامتثال التنظيمي.
الصلة: تزايد الرقابة التنظيمية يجعل هذا المجال في نمو مستمر.
مدير منتج الذكاء الاصطناعي
التركيز على إدارة تطوير منتجات الذكاء الاصطناعي والإشراف على دورة حياة المنتج.
الصلة: يجمع بين علم البيانات والبصيرة التجارية والرؤية الاستراتيجية.
متتبع أدوات الذكاء الاصطناعي الناشئة
تقرير تأثير الذكاء الاصطناعي الكامل
الوصول إلى تقرير تأثير الذكاء الاصطناعي الكامل للحصول على رؤى وتوصيات مفصلة.
هل كان هذا مفيداً؟
ساعدنا في التحسين من خلال تقييم تحليل هذه المهنة
أدوار أخرى في: الحاسوب والرياضيات
| 🖥️مطورو البرمجيات | متوسط | 1.7M33.1M |
| 💁♂️اختصاصيو دعم مستخدمي الحاسوب | متوسط | 689.7K13.8M |
| 🖥️محللو نظم الحاسوب | متوسط | 498.8K10M |
| 💡وظائف الحاسوب الأخرى | متوسط | 437.2K8.7M |
| 🌐مديرو نظم الشبكات والحاسوب | متوسط | 323K6.5M |
| ✅محللو وضمان جودة البرمجيات والمختبرون | متوسط | 203K4.1M |
| 🔒محللو أمن المعلومات | متوسط | 175.4K3.5M |
| 🌐معماريّو شبكات الحاسوب | متوسط | 174.1K3.5M |
| 🔧اختصاصيو دعم شبكات الحاسوب | متوسط | 158.7K3.2M |
| 💻مبرمجو الحاسوب | متوسط | 120.4K2.4M |
شارك هذا المحتوى
شارك هذا مع الآخرين الذين قد يجدونه مفيداً.