Month: January 2023

With the remarkable development and rapid growth witnessed by the data science and analytics community, the demand for this type of science increases, so that the family of data scientists expands at all levels, including beginners, including professional experts, and between those and those. Companies accept the appointment of qualified employees due to their experience in dealing with data, which is the backbone of the comprehensive system on which the general strategy of any company, institution or body is built.

Employment standards may differ from one company to another, but the main goal on which they are based is to obtain an integrated data employee. In general, most companies and institutions are exposed in their practical path to situations, circumstances, and perhaps problems that require good behavior at the right time and time. For them, the expert employee forms a stone with his colleagues. The basis on which the company depends to maintain its existence and progress.

We will study with the standards on which companies base their appointment of employees and managers specializing in data science:

The first stage: submitting applications

We can consider the stage of submitting an application for employment as the first step, which in turn is subject to screening and scrutiny by those in charge of employment based on several conditions:

1. If the applicant fulfills the conditions and qualifications required in the employment advertisement

2. The application should contain all the information that the hiring manager must know about the applicant, including the skills and experiences he possesses and the achievements he achieved in his previous work.

3. To mention in the application his ability to be present in any place specified by the company according to its requirements

4. The applicant should seek a recommendation from a member of the company if there is personal knowledge between them, as this helps the applicant to gain the confidence of the recruitment officials to some extent.

5. The applicant must be careful in predicting his monthly salary, taking into account his level of experience and his competence in leading the position he will assume in the company.

6. The applicant must mention his ability to work for periods that the company deems appropriate and fulfills the purpose, while taking care to choose the optimal time to apply for the job, which is usually during the graduation seasons of new batches of new graduates.

The second stage: CV checking

The application stage is followed, given that the application has been approved, so the stage of checking the applicant’s CV begins, on the basis of which a decision is taken, either with the applicant’s eligibility to attend the interview, or rejection and the exclusion of the applicant who does not meet the conditions.

Here are some points related to this step:

1. Recruiters prefer to see the date of graduation in detail on the resume because this helps them sort based on that date and thus makes it easier for them to make the appropriate decision that depends on the position they need.

2. Employment officials also prefer to get acquainted with the applicant’s skills and experience, in addition to the achievements he achieved in his previous job, as they contribute to improving the chances of acceptance and candidacy for an interview.

3. The applicant should make sure in his CV to arrange his works and projects related to the required and announced specializations first, from newest to oldest.

4. Avoid using flowery words that are useless, and only mention the appropriate words.

5. The applicant should be keen to mention the qualifications he possesses, especially with regard to his ability to continuously initiate the development of work and suggest additions that would raise the level of performance in general.

The third stage: the initial test (online interview)

One of the advantages of this type of tests is that the focus on body language that helps the testers to form an initial idea of the applicant’s personality in the traditional (face-to-face) interviews is non-existent, so the focus of the testers’ attention will be limited to focusing on the verbal signs in the remote interview.

In this context, several things are recommended for the applicant to follow during the interview:

1. This interview method serves introverted people in particular, as the fear of a direct meeting for the applicant here is greatly reduced, which provides greater comfort when answering and reduces confusion.

2. You will draw the interviewer’s attention in a positive way if you conclude the interview by asking about the nature of the tasks that may be entrusted to you if your appointment is approved, the level of the work team, and other questions that indicate that you are interested and excited to join them.

3. Avoid, as much as possible, talking about your virtues in a way that shows that you are arrogant, i.e. show some humility when you mention your skills and experience.

4. When you present your answers, you must be very observant that the tester takes notes while you speak, so pay close attention when he stops writing, so know that he is satisfied with your response, so do not prolong the conversation more than necessary

5. It has been noticed through several experiences that the applicants at the beginning of the interview are enthusiastic and speak fluently and confidently, but this tone gradually decreases with the passage of time until it is almost non-existent at the end of the interview, so beware of falling into this problem and maintain your steadfastness with which you started at the beginning.

The fourth stage: which is the articulation (Panel and coding)

It is almost the most important stage because it determines to a large extent the issue of accepting or rejecting the applicant.

Here, the testers prepare a board that tests the applicants’ ability to deal with difficulties and pressures by identifying their technical skills that they use to solve these problems, and they are often inspired by realistic conditions that companies usually go through by virtue of their practical career, so it is advised that applicants create a board at home or write a code during the interview.

Therefore, we recommend several points that must be taken into account in order to overcome this transitional stage:

1. Focus while presenting the task assigned to you

2. Don’t keep your attention on the person asking the questions, but try to interact with everyone on the board

3. Support your answers with various examples within the framework of stories that explain your skills and experience

4. Be prepared to answer any question that may be asked of you related to the skill mentioned in the job description

5. Create an accurate idea about each of the elements of the board in order to form a correct mechanism for dealing with each of them separately in an appropriate and appropriate manner for each case.

Stage 5: Recommended behaviors after the interview

It is not obligatory insofar as it reflects a positive impression of you on the part of the interviewer. Therefore, if you are interested in expanding your chances of gaining the satisfaction of the interviewer and leaving a good impression on himself, you must follow the following:

1. Do not forget to thank the tester for the time that the tester gave you, of course, in a short and simple way

2. Never end your current employment relationship on the grounds that you passed the interview for the new job until you are absolutely sure that you have already been hired so that you do not lose both.

3. Maintain the confidentiality of what happened in the interview and do not publish any information related to the company unless you are exposed to fraud or deception. Here you must alert others and help that this not be repeated with applicants other than you.

This was a quick overview of the steps and stages that recruitment officials adopt in their selection of applicants. If you know the criteria they adopt, it will be easy for you to form a future plan that will help you overcome this task, which is often an obsession for every job applicant in data science.

ما هي المعايير المعتمدة في توظيف محللي البيانات ؟

مع التطور الملحوظ والنمو المتسارع الذي يشهده مجتمع علم البيانات وتحليلاتها يزداد الإقبال على هذا النوع من العلوم ليزداد توسع عائلة علماء البيانات على كافة مستوياتهم فمنهم المبتدئين ومنهم الخبراء المحترفين وبين أولئك وهؤلاء يشهد قطاع التوظيف في علم البيانات طلباً متزايداً في الآونة الأخيرة ويبقى السعي المستمر والدؤوب من قبل الشركات لتعيين الموظفين أصحاب الكفاءات نظراً لما يتمتعون به من خبرة في التعامل مع البيانات التي هي عصب المنظومة الشاملة التي تبنى عليها الاستراتيجية العامة لأي شركة أو مؤسسة أو هيئة  

ولربما تختلف معايير التوظيف بين شركة وأخرى إلا أن الهدف الأساسي الذي ترتكز عليه هو الحصول على موظف بيانات متكامل , فبالمجمل تتعرض أغلب الشركات والمؤسسات في مسيرتها العملية إلى مواقف وظروف وربما مشاكل تحتاج إلى حُسن التصرف في الوقت والزمان المناسبين وبالنسبة لهم الموظف الخبير يشكل مع زملائه حجر الأساس الذي تعتمد عليه الشركة في المحافظة على كيانها وتقدمها  

: وسنقوم بدراسة مع المعايير التي ترتكز عليها الشركات في تعيين الموظفين والمدراء المتخصصين في علم البيانات  

المرحلة الأول : تقديم الطلبات

يمكننا اعتبار مرحلة تقديم الطلب للتوظيف هي الخطوة الأولى وهي تخضع بدورها إلى الفرز والتدقيق من قبل القائمين على التوظيف بناءً على عدة شروط

في حال كان مقدم الطلب يحقق الشروط والمؤهلات المطلوبة في إعلان التوظيف

أن يحتوي الطلب على جميع المعلومات التي يجب على مدير التوظيف أن يعرفها عن مقدم الطلب بما فيها المهارات والخبرات التي يمتلكها والإنجازات التي حققها في عمله السابق

أن يذكر في الطلب قدرته على التواجد في أي مكان تحدده الشركة وفق متطلباتها 

على مقدم الطلب أن يسعى للحصول على تزكية من أحد أفراد الشركة إذا كانت هناك بينهما معرفة شخصية فهذا يساعد في حصول مقدم الطلب على ثقة مسؤولي التوظيف نوعاً ما

يجب أن يحرص المتقدم على توخي الحذر في توقع راتبه الشهري آخذاً بعين الاعتبار مستوى خبرته وجدارته في قيادة المنصب الذي سيتولاه في الشركة

على المتقدم أن يذكر قدرته على العمل لفترات تراها الشركة مناسبة وتفي بالغرض مع الحرص على اختيار الوقت الأمثل للتقدم للوظيفة والذي عادة ما يكون خلال مواسم تخريج دفعات جديدة من الخريجين الجدد 

المرحلة الثانية : تدقيق السيرة الذاتية

تلي مرحلة طلب التقدم على اعتبار أن الطلب قوبل بالموافقة فتبدأ مرحلة تدقيق السيرة الذاتية للمتقدم التي بناءً عليها يتم اتخاذ القرار إما بأحقية المتقدم لحضور المقابلة أو الرفض واستبعاد المتقدم الذي لا يحقق الشروط

: وفيما يلي توضيح لبعض النقاط المتعلقة بهذه الخطوة

يفضل مسؤولو التوظيف أن يروا على السيرة الذاتية تاريخ التخرج بشكل مفصل لأن هذا يساعدهم على الفرز بناءً على ذلك التاريخ وبالتالي يسهل عليهم اتخاذ القرار المناسب الذي يعتمد على المنصب الذي يحتاجونه

كما يفضل مسؤولو التوظيف أن يتعرفوا على مهارات المتقدم وخبراته التي اكتسبها إضافة إلى الإنجازات التي حققها في وظيفته السابقة فهي تسهم في تحسين فرص القبول والترشح للمقابلة

على المتقدم أن يحرص في سيرته الذاتية على ترتيب أعماله ومشاريعه التي تتعلق بالاختصاصات المطلوبة والمعلن عنها أولاً من الأحدث إلى الأقدم

تجنُّب ذِكر الألفاظ المنمقة التي لا طائل منها والاكتفاء بذكر الكلمات المناسبة 

على المتقدم أن يحرص على ذِكر المؤهلات التي يمتلكها وخاصة فيما يتعلق بقدرته على المبادرة المستمرة على تطوير العمل واقتراح إضافات من شأنها رفع سوية الأداء بشكل عام

المرحلة الثالثة : الاختبار الأولي ( مقابلة أون لاين ) 

من إحدى مزايا هذا النوع من الاختبارات أن التركيز على لغة الجسد التي تساعد المختبرين على  تكوين فكرة مبدئية عن شخصية المتقدم في المقابلات التقليدية ( وجهاً لوجه ) تكون معدومة لذا سينحصر جل اهتمام المختبرين على التركيز على العلامات اللفظية في المقابلة عن بعد

: وفي هذا السياق يُنصح بعدة أمور على المتقدم أن يتبعها أثناء المقابلة

تخدم طريقة المقابلة هذه على وجه الخصوص الأشخاص الانطوائيين , فرهبة اللقاء المباشر بالنسبة للمتقدم هنا تقل بنسبة كبيرة مما يوفر أريحية أكبر عند الإجابة وتقلل من الارتباك 

ستلفت نظر المُحاور بطريقة إيجابية إذا ختمت المقابلة بالسؤال عن طبيعة المهام التي قد توكَل إليك في حال تمت الموافقة على تعيينك ومستوى فريق العمل وما إلى ذلك من الأسئلة التي تدل على أنك مهتم ومتحمس للانضمام إليهم 

تجنب قدر الإمكان التحدث عن مناقبك بطريقة تظهر أنك مغرور , أي أظهر شيئاً من التواضع عند ذِكرك لمهاراتك وخبراتك

يجب عند طرحك لإجاباتك أن تكون شديد الملاحظة على أن المُختبِر يسجل الملاحظات أثناء تحدثك لذا انتبه جيداً عندما يتوقف عن الكتابة فاعلم أنه اكتفى بردِّك فلا تُطِلْ الحديث أكثر من اللازم

من الملاحظ من خلال عدة تجارب أن المتقدمين في بداية المقابلة يكونون متحمسين ويتحدثون بطلاقة وثقة ولكن هذه النبرة تنخفض تدريجياً مع مرور الوقت حتى تكاد تنعدم في آخر المقابلة لذا احذر من الوقوع في هذه المشكلة وحافظ على ثباتك الذي انطلقت به في البداية 

المرحلة الرابعة : وهي المفصلية ( اللوحة والترميز )

وهي تكاد تكون أهم مرحلة لأنها تحدد إلى حد كبير مسألة قبول المتقدم أو رفضه

وهنا يقوم المختبرون بتجهيز لوحة تختبر مدى قدرة المتقدمين على التعامل مع الصعوبات والضغوط  من خلال التعرف على مهاراتهم الفنية التي يستخدمونها في حل تلك المشاكل وغالباً ما تكون مستوحاة من ظروف واقعية تمر بها الشركات عادةً بحكم مسيرتها العملية لذا يُنصح المتقدمون بابتكار لوحة في المنزل أو كتابة رمز أثناء المقابلة

: لذا نوصي بعدة نقاط يجب مراعاتها لتجاوز هذه المرحلة الفاصلة

التركيز أثناء طرح المَهمة الموكلة إليك

لا تبقي تركيز واهتمامك على الشخص الذي يطرح الأسئلة بل حاول أن تتفاعل مع الجميع في اللوحة

ادعم إجاباتك بأمثلة متنوعة ضمن إطار قصص تشرح ما تتمتع به من مهارات وخبرات

هيء نفسك للإجابة على أي سؤال يمكن أن يطرح عليك يتعلق بالمهارة المذكورة في الوصف الوظيفي كوّن فكرة دقيقة عن كل عنصر من عناصر اللوحة لتتشكل لديك آلية صحيحة في التعامل مع كل منها على حدى بشكل مناسب وملائم لكل حالة

المرحلة الخامسة : سلوكيات موصى بها بعد المقابلة

وهي ليست اجبارية بقدر ما تعكس انطباعاً إيجابياً عنك لدى القائم على المقابلة لذا إن كنت مهتماً بتوسيع فرصك بنيل رضا المُحاور وترك أثر طيب في نفسه فعليك اتباع التالي

لا تنسَ أن تتوجه بالشكر على الوقت الذي منحك إياه المُختبِر وطبعاً بشكل موجز وبسيط

إياك أن تنهي علاقتك الوظيفية الحالية على اعتبار أنك تجاوزت المقابلة في الوظيفة الجديدة حتى تتأكد تماماً أنه قد تم تعيينك بالفعل حتى لا تفقد الاثنين معاً 

حافظ على سرية ما جرى في المقابلة ولا تنشر أي معلومات تتعلق بالشركة إلا إذا تعرضت لعملية احتيال أو خداع فهنا يجب أن تنبه الآخرين وتساعد على أن لا يتكرر هذا مع متقدمين غيرك 

كانت هذه لمحة سريعة عن الخطوات والمراحل التي يعتمدها مسؤولو التوظيف في اختيارهم للمتقدمين , فإذا عرفت المعايير التي يعتمدونها فيسهل عليك تكوين خطة مستقبلية تعينك على تجاوز هذه المهمة التي غالباً ما تشكل هاجس لدى كل متقدم إلى وظيفة في علم البيانات 

Data has become the driving nerve of global trade at all levels, whether at the level of large companies or at the level of a small profitable project. Accordingly, data science has become the science of the times, so data analysis skills have the largest share of attention among various bodies and business events, and international seminars and conferences related to science are held. Data, and what we will discuss in this article is to talk about the best conferences in the field of data science.

How to find the best conference:

Any place or organization that presents important ideas and information related to data science and its analysis is the destination for those looking for knowledge and experience in this field. Therefore, scientific conferences that discuss data science are considered one of the important outlets for them to gain valuable information.

Strata is considered one of the largest conferences concerned with data science topics and its analytics in all its branches. Many are keen to attend the scientific events held by Strata due to the exchange of experiences and communication with technicians and senior data scientists and gaining experience from them.

The important role of data science conferences cannot be neglected, especially for those who are about to take a new job in data science, through which they get advice and instructions that will benefit them at the beginning of their practical and professional lives. related to data science and analytics.

So we will learn about the three best conferences for data science and analytics.

Top Three Data Science Conferences:

Data science employees are among the highest paid employees, and this increases the demand for a job like this, and obtaining it is the dream of every data scientist, so learners spare no time or effort to obtain any information that increases their experience and expands their skills to obtain a good balance of information that increases their chances when applying. Therefore, we advise those who wish to raise their academic credentials in data science with three conferences that are considered the best in the field of data science and analytics, according to the vote of the data science community: 1- ODSC East 2- Strata 3- KDD.

In these conferences, you find a lot of experiences that others have gone through and you hear about success stories that people have experienced in their professional lives. Experts present the obstacles and difficulties that they faced during their journey in data science and analytics and talk about their methods and methods in addressing those problems so that the attendees gain experience and learn the best ways to become data scientists. Experts and seasoned.

The same applies to the industrial community, as conferences are the best place to learn data science, so whoever has the opportunity to attend one of these conferences must take advantage of his presence by acquiring as much information as possible.

How do you invest your presence in the data science conference?

Fortunately, these conferences are held throughout the year, but it may be difficult for you to find exactly what you need in one of the scientific events held by one of these conferences. Therefore, you must know how to choose the appropriate conference that you should attend in order to obtain the desired benefit.

For beginners in data science, it is recommended to view Strata + Hadoop World, through which you can keep abreast of modern technologies and successive developments. As for experts in data science, they recommend KDD conferences on visual analytics. As for those wishing to acquire more specialized skills, they must review the Data Science Unconference or the Analytics Summit. for innovation.

Once we talk about data science conferences, you should know that the choice will not be easy. The scientific benefit that you aspire to obtain must be in line with the material value that you spend in order to obtain that information when you attend these conferences.

In the end, it should be noted that there are many data science conferences, but these conferences that we mentioned are approved in the Defacto standard in the world of data science.

أفضل 3 مؤتمرات لعلوم البيانات والتحليلات

أصبحت البيانات العصب المحرك للتجارة العالمية على كافة المستويات سواء على مستوى الشركات الكبرى أو على مستوى مشروع ربحي صغير وبناء عليه أصبح علم البيانات علم العصر لذا تحوز مهارات تحليل البيانات على النصيب الأكبر من الاهتمام لدى مختلف الهيئات والفعاليات التجارية , وأصبحت تعقد الندوات والمؤتمرات العالمية المتعلقة بعلم البيانات , وما سنتناوله في هذه المقالة هو الحديث عن أفضل المؤتمرات في مجال علم البيانات

كيفية العثور على المؤتمر الأفضل

أي مكان أو هيئة تطرح أفكاراً ومعلومات هامة تخص علم البيانات وتحليلاتها هو مقصد الباحثين عن المعرفة والخبرة في هذا المجال لذا تعتبر المؤتمرات العلمية التي تبحث في علم البيانات واحداً من المنافذ الهامة بالنسبة لهم لاكتساب المعلومات القيمة

وتعتبر “ستراتا” من كبرى المؤتمرات التي تهتم بمواضيع علم البيانات وتحليلاتها بكافة فروعها ويحرص الكثيرين على حضور المناسبات العلمية التي تقيمها شركة “ستراتا” نظراً لما يوفره هذا المؤتمر من تبادلٍ للخبرات والتواصل مع الفنيين وكبار علماء البيانات واكتساب الخبرة منهم

لا يمكن إهمال الدور الهام لمؤتمرات علوم البيانات ولاسيما للمقبلين على وظيفة جديدة في علم البيانات فمن خلالها يحصلون على نصائح وتعليمات تفيدهم في مستهل حياتهم العملية والمهنية ولا تقتصر فائدة هذه المؤتمرات على المبتدئين بل وعلى الخبراء والمخضرمين في مجال الصناعة فهذه فرصة كبيرة لهم للاطلاع على أحدث التطورات المتعلقة بعلم البيانات والتحليلات

لذا سنتعرف على أفضل ثلاث مؤتمرات لعلوم البيانات والتحليلات

أفضل ثلاث مؤتمرات لعلوم البيانات

يعتبر موظفو علوم البيانات من أعلى الموظفين أجراً وهذا ما يزيد الإقبال على وظيفة كهذه ويعتبر الحصول عليها هو حلم كل عالِم بيانات , لذا لا يدَّخر المتعلمون وقتاً ولا جهداً للحصول على أي معلومات تزيد من خبراتهم وتوسع مهاراتهم لينالوا رصيداً جيداً من المعلومات التي تزيد فرصهم عند التقدم للوظيفة , لذا ننصح من يرغبون برفع رصيدهم العلمي في علم البيانات بثلاث مؤتمرات تعتبر الأفضل في مجال علم البيانات والتحليلات وفق تصويت مجتمع علم البيانات

1- ODSC East 2- Strata 3- KDD : هي

في هذه المؤتمرات تجد الكثير من التجارب التي خاضها الآخرين وتسمع عن قصص النجاح التي عاشها الناس في حياتهم المهنية , يطرح الخبراءُ العقبات والمصاعب التي واجهتهم أثناء رحلتهم في علم البيانات والتحليلات ويتحدثون عن أساليبهم وطرقهم في معالجة تلك المشاكل ليكتسب الحضور الخبرة ويتعلموا أفضل الطرق ليصبحوا علماء بيانات خبراء ومتمرسين

وكذلك ينطبق الأمر على المجتمع الصناعي فالمؤتمرات هي المكان الأفضل لتعلم علوم البيانات لذا يجب على من أُتيحت له الفرصة بحور أحد هذه المؤتمرات أن يستغل تواجده باكتساب أكبر قدر ممكن من المعلومات

كيف تستثمر حضورك في مؤتمر علم البيانات ؟

ومن حسن الحظ أن هذه المؤتمرات تُعقد على مدار العام ولكن قد يكون من الصعب عليك أن تجد ضالتك تحديداً في إحدى المناسبات العلمية التي تقيمها أحد هذه المؤتمرات

لذا يجب عليك أن تعرف كيف تختار المؤتمر المناسب الذي ينبغي عليك حضوره لتُحصِّل الفائدة المرجوة

فبالنسبة للمبتدئين في علم البيانات يُنصح بالاطلاع

Strata + Hadoop World على

فمن خلالها يمكنك مواكبة التقنيات الحديثة والتطورات المتلاحقة , أما بالنسبة الخبراء في علم البيانات فينصحون

KDD بمؤتمرات

الخاصة بالتحليلات المرئية , أما بالنسبة للراغبين باكتساب مهارات أكثر تخصصاً فلابد من

Data Science Unconference مراجعة

للابتكار Analytics أو قمة

وبمجرد الحديث عن مؤتمرات علم البيانات يجب أن تعلم أن الخيار لن يكون سهلاً فالفائدة العلمية التي تطمح للحصول عليها يجب أن تتماشى بالتوازي مع القيمة المادية التي تنفقها في سبيل الحصول على تلك المعلومات عند حضورك لتلك المؤتمرات

وفي النهاية يجب التنويه إلى أن هناك العديد من مؤتمرات علم البيانات ولكن هذه المؤتمرات التي ذكرناها هي المعتمدة

Defacto في معيار

في عالم علم البيانات

There is no doubt that a job in data science constitutes a dream for many students of this type of science, which is considered the science of the era. The skills required by this functional work or by addressing the problems and obstacles that impede the workflow in general, on its own or with the help of colleagues who exchange experiences and skills among themselves, so this job is a dream that data scientists everywhere aspire to achieve.

What we mentioned above is the bright side of talking about a job in data science, but if we look at the other side, we will find ourselves talking about the existence of statistics indicating that large numbers of data scientists, especially machine learning specialists, spend a long time searching for new jobs.

In this article, we will shed light on the most prominent reasons that drive many data scientists to search for new jobs, of which we chose four reasons:

1. Colliding with a reality contrary to expectations:

Data scientists initially believe that dealing with data is about addressing the obstacles and problems they face with the help of machine learning algorithms that have valuable and diverse characteristics that benefit the field of business in general, but they collide with a reality that is contrary to the prevailing belief. For example, we can talk For a specific company that hires employees regardless of whether they have experience in artificial intelligence or not, this company may tend to hire young people at the expense of those with experience and expertise in this field. A balance of information that enables him to use machine learning algorithms in addressing problems whose solution requires the use of other techniques that he has not mastered yet. Dealing with databases of all kinds and creating analytical bulletins in this case was not at the required level, which creates a kind of dissatisfaction among administrators towards the data scientist. incumbent

Therefore, some specialists give useful instructions to novice data scientists to help them avoid falling into such predicaments, such as the novice data scientist taking into account the appropriate environment for his technical level, such as searching for companies that match the skills he has reached until he develops his skills with continuous practice, given that he is not yet used to Facing all challenges and problems that require high efficiency and speed in addressing them

It is also advised that the novice data scientist not get involved in applying to companies that do not place machine learning among their most basic strategies in their dealings and analyzes, because this will negatively affect the development of experience and skill of the data scientist, who certainly aspires to reach the competence that enables him to obtain a better job.

2. The right person in the right place:

Employment decision-makers must have a positive impression of you when you apply for a job in their company, as this increases your chances of obtaining priority in acceptance, and this impression is formed when they discover your skills that they really need by presenting the projects that you have done, especially your method of dealing with a life problem that confronts A certain category of people, because the impression they will have on you will determine for them the extent of their need for your services in their company and the extent to which these skills are compatible with the general policy of the company.                    

3. You are a data scientist who is able to handle all types of data:

For recruiters and those in charge of the test and interview, you are a data scientist, and therefore, from their point of view, you are able to deal with all types of data, including databases, especially preparing analytical bulletins and preparing appropriate reports.

Even your co-workers will assume that you can handle all the data analytics tools, big data, and everything related to machine learning and artificial intelligence.

So when a company hires you, you are definitely an expert in all these matters, so be clear from the beginning and inform them of your skills that you have mastered well on the one hand, and of your information that you think you need to refine and develop, in order to avoid a defect in what is expected of you to present in your work and between what you might They are surprised by the weakness in some of the skills that I brought them. Some companies resort to setting certain specifications for applicants that make it easier for hiring officials to choose those who see themselves as fulfilling these conditions and possessing the competence to be active members within a cadre of experts and distinguished in data science.

When the work is based on the exchange of experiences and joint cooperation between all specializations, you undoubtedly see satisfactory results and you can clearly see the professionalism in the general environment of the work as a whole, and therefore it will reflect positively on the users as it provides them with benefit and comfort in dealing with it.

For example, a data scientist who is an expert in machine learning techniques is considered part of an integrated work system that is able to utilize time and effort optimally, and vice versa. Solo work for a specific specialty in isolation from an integrated team with diverse experiences will cost significant time and effort, which negatively affects the workflow.

4. Integrated work among team members:

However, some companies resort to using their employees to create their own projects away from focusing on the diversity of experiences, so any employee can write many codes that help solve a specific problem or make analytical charts, and if that consumes a lot of time, then this is not important to them, but On the contrary, for large companies, the time factor is very important, so they use integrated teams to accomplish complex tasks, as they are in a constant race against time, so the diversity of specializations is very important for them.

And in application of the aforementioned, your right choice of the type of company in which you are looking for a job represents a fundamental and important pillar in the extent to which you adapt to the general environment in that company, so that your experience in a specific field in a company that relies on the diversity of experiences will make you work with full comfort within your specialization, that is, your work will be integrated with the rest The competencies of the team members, and thus you will avoid falling into the trap of work pressure and exhaustion, which will eventually lead you to search again for a suitable job.

From the foregoing, we conclude that the successful selection of the appropriate job will greatly contribute to providing an appropriate and comfortable work environment that allows the employee to employ his skills and develop his experiences in a complete manner, avoiding the specter of the persistent search and movement for a better job. Psychological stability and comfort at work at all levels are the key to success and creativity, so do not skimp on Yourself and be careful in choosing, with our best wishes.   

الأسباب التي تدفع الكثير من علماء البيانات إلى ترك وظائفهم

مما لاشك فيه أن وظيفة في علم البيانات تشكل حلم للكثيرين من دارسي هذا النوع من العلوم الذي يعتبر علم العصر فهذه نظراً لكون هذه الوظيفة تعود على صاحبها بالعائد المادي الكبير الذي يؤمن له حياة كريمة علاوة على الفائدة التي يجنيها باكتسابه الخبرات سواء جراء تعامله مع كافة أنواع المهارات التي يتطلبها هذا العمل الوظيفي أو من خلال معالجته للمشاكل والمعوقات التي تعترض سير العمل بشكل عام وذلك بمفرده أو بمساعدة زملاء يقومون بتبادل الخبرات والمهارات فيما بينهم , إذاً تعتبر هذه الوظيفة حلم يطمح لتحقيقه علماء البيانات في كل مكان

ويعتبر ما أسلفنا هو الجانب المضيء من الحديث عن وظيفة في علم البيانات ولكن إذا نظرنا إلى الجانب الآخر فسنجد أنفسنا نتحدث عن وجود إحصائيات تشير إلى أن أعداد كبيرة من علماء البيانات وخاصة المتخصصين بالتعلم الآلي يقضون وقتاً طويلاً في البحث عن وظائف جديدة

وسنسلط الضوء في هذا المقال عن أبرز الأسباب التي تدفع كثير من علماء البيانات للبحث عن وظائف جديدة والتي اخترنا منها أربعة أسباب 

1. الاصطدام بواقع مغاير للتوقعات :

يعتقد علماء البيانات في بادئ الأمر أن التعامل مع البيانات هو عبارة عن معالجة العوائق والمشكلات التي تواجههم بالاستعانة بالخوارزميات الخاصة بالتعلم الآلي والتي تتمتع بخصائص قيّمة ومتنوعة تفيد مجال الأعمال بشكل عام , إلا أنهم يصطدمون بواقع مغاير للاعتقاد السائد فعلى سبيل المثال لا الحصر يمكننا أن نتناول الحديث عن شركة معينة تقوم بتعيين موظفين بغض النظر عن امتلاكهم لخبرات في الذكاء الاصطناعي أم لا , فقد تكون هذه الشركة تميل لتوظيف الشباب على حساب ذوي الخبرة والمحنكين في هذا المجال , بالطبع هذا سيؤدي إلى علاقة غير مستقرة وظيفياً بين الموظف ورئيسه , فالموظف الشاب يحمل في جعبته رصيد من المعلومات التي تمكنه من استخدام خوارزميات التعلم الآلي في معالجة مشاكل يتطلب حلها استخدام تقنيات أخرى لم يكن قد أتقنها بعد فالتعامل مع قواعد البيانات بشتى أنواعها وإنشاء نشرات تحليلية في هذه الحالة لم يكن بالمستوى المطلوب مما يخلق نوعاً من عدم الرضا لدى الإداريين اتجاه عالم البيانات القائم بالعمل

لذا يوجه بعض المتخصصين إرشادات مفيدة لعماء البيانات المبتدئين تساعدهم على تجنب الوقوع في مثل هذه المآزق كأن يأخذ عالِم البيانات المبتدئ بعين الاعتبار البيئة المناسبة لمستواه الفني كالبحث عن الشركات التي توازي المهارات التي وصل إليها إلى أن يطور مهاراته بالممارسة المستمرة على اعتبار أنه لم يعتاد بعد على مواجهة جميع التحديات والمشاكل التي تتطلب الكفاءة العالية والسرعة في معالجتها

كما ويُنصَح عالِم البيانات المبتدئ بعدم التورط في التقدم لشركات لا تضع التعلم الآلي ضمن أهم استراتيجياتها الأساسية في تعاملاتها وتحليلاتها لأن ذلك سيؤثر سلباً على تطور الخبرة والمهارة لدى عالِم البيانات الذي يطمح بكل تأكيد إلى الوصول إلى الكفاءة التي تمكنه من الحصول على وظيفة أفضل

2. الشخص المناسب في المكان المناسب :

يجب أن يأخذ صناع القرار في مسألة التوظيف انطباعاً إيجابياً عنك عند تقدمك لوظيفة في شركتهم فهذا يزيد فرصك في الحصول على أولوية في القبول , وهذا الانطباع يتشكل لديهم عند اكتشافهم لمهاراتك التي يحتاجونها فعلاً من خلال عرض المشاريع التي قمت بها ولاسيما أسلوبك في معالجة مشكلة حياتية تعترض فئة معينة من الناس فالانطباع الذي سيكونه عنك سيحدد بالنسبة لهم مدى احتياجهم لخدماتك في شركتهم ومدى توافق هذه المهارات مع السياسة العامة للشركة وهذا سيكون له دور كبير في اختيار موفق لكلا الطرفين تطبيقاً للقاعدة القائلة ” الشخص المناسب في المكان المناسب “

3. أنت عالِم بيانات قادر على التعامل مع جميع أنواع البيانات :

بالنسبة لمسؤولي التوظيف والقائمين على الاختبار والمقابلة أنت عالِم بيانات وبالتي فمن وجهة نظرهم أنك قادر على التعامل مع كافة أنواع البيانات بما فيها قواعد البيانات ولاسيما تجهيز النشرات التحليلية وإعداد التقارير المناسبة

حتى زملاؤك في العمل سيفترضون أنك قادر على التعامل مع جميع أدوات تحليل البيانات والبيانات الضخمة وكل ما له صلة بالتعلم الآلي والذكاء الاصطناعي

لذا عندما تقوم شركة ما بتعيينك فأنت قطعاً بنظرهم خبير في كل هذه الأمور لذا كن واضحاً منذ البداية وأعلمهم بمهاراتك التي تقنها جيداً من جهة وبمعلوماتك التي باعتقادك أنك بحاجة إلى صقلها وتطويرها , وتجنباً لحصول خلل في ما هو مأمول منك أن تقدمه في عملك وبين ما قد يفاجؤون به من ضعف في بعض المهارات التي جئتهم بها تلجأ بعض الشركات إلى وضع مواصفات معينة للمتقدمين تسهل على مسؤولي التوظيف اختيار من يرون في أنفسهم أنهم يحققون هذه الشروط ويمتلكون الكفاءة في أن يكونوا أعضاء فاعلين ضمن كادر خبير ومتميز في علم البيانات

4. العمل المتكامل بين أعضاء الفريق :

عندما يستند العمل على تبادل الخبرات والتعاون المشترك بين جميع الاختصاص فإنك ترى دون شك نتائج مُرضية وتستطيع أن تلمس بوضوح الاحترافية في البيئة العامة للعمل ككل وبالتالي ستنعكس بشكل إيجابي على المستخدمين بحيث توفر لهم الفائدة والأريحية في التعامل معها

فمثلاً عالِم البيانات الخبير في تقنيات التعلم الآلي يعتبر جزء من منظومة عمل متكاملة قادرة على استغلال الوقت والجهد بالشكل الأمثل والعكس صحيح فالعمل المنفرد لاختصاص معين بمعزل عن فريق متكامل متنوع الخبرات سيكلف الوقت والجهد الكبيرين ما يؤثر سلباً على سير العمل  

ومع ذلك تلجأ بعض الشركات إلى استعمال موظفيها لإنشاء مشاريع خاصة بها بعيداً عن التركيز على التنوع في الخبرات فيمكن لأي موظف كتابة العديد من الكودات البرمجية التي تساعد في حل مشكلة معينة أو إجراء مخططات تحليلية وإن استهلك ذلك الكثير من الوقت فهذا غير مهم بالنسبة لهم , ولكن على العكس تماماً بالنسبة للشركات الكبيرة فعامل الوقت مهم جداً لذا تستعين بفرق متكاملة لإنجاز مهام معقدة فهي في سباق دائم مع الزمن لذا فتنوع الاختصاصات مهم جداً بالنسبة لها

وتطبيقاً لما ذُكر آنفاً يمثل اختيارك الصائب لنوع الشركة التي تبحث عن وظيفة فيها ركيزة أساسية ومهمة في مدى تكيفك مع البيئة العامة في تلك الشركة إذا أن خبرتك في مجال معين في شركة تعمد على تنوع الخبرات سيجعلك تعمل بأريحية كاملة ضمن اختصاصك أي سيكون عملك متكاملاً مع باقي اختصاصات أعضاء الفريق وبالتالي ستتجنب الوقوع في مصيدة ضغط العمل والإرهاق اللذان سيقودانك في النهاية إلى البحث مجدداً عن وظيفة ملائمة

مما سبق نستنتج أن الاختيار الموفق للوظيفة المناسبة سيسهم بشكل كبير في توفير بيئة عمل ملائمة ومريحة تتيح للموظف أن يوظف مهاراته ويطور خبراته بسلاسة تامة متجنباً شبح البحث والتنقل المتسمرين عن عمل أفضل فالاستقرار النفسي والراحة في العمل على جميع الأصعدة هما مفتاح النجاح والإبداع , فلا تبخل على نفسك وكن حذراً في الاختيار , مع تمنياتنا بالتوفيق