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
Data World 