مهنتي

كيف تحصل على وظيفة محلل بيانات- نموذج للسيرة الذاتية

ما هي المؤهلات والمهارات المطلوبة لتصبح محلل بيانات؟

ما هي وظيفة محلل البيانات؟

محللو البيانات هم حلقة وصل هامة للغاية في العملية التنظيمية لأي عمل. تنتج الأرقام باستمرار من مجموعة متنوعة من العمليات المهمة، بما في ذلك المبيعات والتسويق. بصفتك محلل بيانات، فأنت مسؤول عن أخذ هذه الأرقام والإحصاءات والبيانات التي تبدو مختلطة ومربكة وتحويلها إلى شيء يمكن للشخص العادي قراءته وفهمه بسهولة. ستشمل مسؤولياتك جمع وتنظيم واستقراء وتفسير وتقديم هذه البيانات إلى الأشخاص الذين يحتاجون إليها لاتخاذ قرارات مهمة. مهارات مثل التواصل والإبداع والاهتمام بالتفاصيل والتنظيم وإدارة الوقت هي مهارات ضرورية للنجاح في هذا الدور.


ثلاث مسارات تقودك إلى وظيفتك الأولى كمحلل بيانات

هل تريد أن تعمل بوظيفة محلل بيانات؟ إذا فلدينا لك أخبار سعيدة! لقد اخترت مهنة مربحة ومتاحة بوفرة في كل البلدان وآمنة للغاية وهي وظيفة تنتمي إلى مجال سيستمر في الازدهار على مدى السنوات القادمة. بالطبع عليك أولا تعلم أساسيات المهنة والمهارات اللازمة قبل أن تتمكن من الاستمتاع بتلك المميزات. في هذه المقالة، سنقدم لك معلومات تفصيلية حول الخطوات التي يجب عليك اتباعها لتصبح محلل بيانات قادر على أداء مهام هذه الوظيفة بجدارة.

إن أول ما عليك أن تبدأ به هو معرفة المهارات المطلوبة لمهنة تحليل البيانات. المجالات الرئيسية للخبرة المطلوبة هي:

  1. البرمجة
  2. الإحصاء والرياضيات
  3. تعليم الآلة
  4. معالجة البيانات
  5. الحدس وحل المشكلات

وبغض النظر عن المرحلة التعليمية التي وصلت إليها في سعيك لتنال وظيفة في مجال تحليل البيانات، ربما يبدو لك أن تحصيل جميع المهارات التي لا تزال بحاجة إليها لتكون جاهزا لوظيفة محلل البيانات هو أمر شاق جدا. عادة ستجد أن العاملون في مجال تحليل البيانات يأتون من ثلاث خلفيات محددة من حيث الخبرة، ويعتمد مسار تغيير وظيفتك إلى محلل بيانات على خبرتك السابقة وذلك كالآتي:

  • هل أنت بدون خبرة سابقة على الإطلاق؟
  • هل تمتلك خبرة قوية في مجال البرمجة؟
  • هل تمتلك خبرة قوية في مجال الرياضيات؟

وعلى حسب نقطة البداية الخاصة بك، ما هو أفضل طريق يأخذك إلى وظيفتك الأولى في علوم البيانات؟ ما هي المهارات التي يمكنك توظيفها لبناء خبرتك بأكثر الطرق كفاءة وفعالية؟

ستجد إجابات هذه الأسئلة في هذه المقالة بشكل تفصيلي. من المفيد الإلمام بكل من هذه السيناريوهات الثلاثة – البداية بلا خبرة مسبقة، امتلاك خبرة في البرمجة ولكن بلا خبرة في الرياضيات، امتلاك خبرة في الرياضيات ولكن بدون خبرة في البرمجة – وذلك حتى تتمكن من تحديد المهارات الأساسية  التي ستحتاج إليها لبناء خبرتك النهائية في مجال تحليل البيانات.


كيف تصبح محلل بيانات بدون خبرة سابقة؟

Data management system (dms) with business analytics concept. Premium Photo

تعلم البرمجة
البرمجة هي جزء لا يتجزأ من تحليل البيانات. إنها المهارة الأساسية التي تميز محللي البيانات عن محللي الأعمال. ستحتاج إلى أن تكون قادرا على البرمجة بشكل جيد بلغة برمجة واحدة أو أكثر – بدءًا من Python أو R – وأن يكون لديك فهم جيد للتعامل مع مكتبات وأدوات علوم البيانات الأكثر استخداما مثل (ggplot2 وreshape2 وnumpy وpandas وscipy).

تعلم الإحصاء

ما الفائدة من كل هذه البراعة في البرمجة دون القدرة على تفسير البيانات؟ إن المعرفة الجيدة بعلم الإحصاء، والذي يتضمن الاختبارات الإحصائية والتوزيعات وتقدير الحد الأقصى للاحتمالات، يعتبر أمر أساسي في تحليل البيانات.

 لا بد لك من أن تكون على دراية جيدة بالإحصاء الوصفي والاستدلالي. الإحصاء الوصفي هو المقاييس الكمية التي تصف خصائص العينة، بينما الإحصاء الاستدلالي هو معادلات التنبؤ التي تستنتج خصائص المجتمع الإحصائي من خلال تفسير العينة. ستحتاج إلى معرفة الأساسيات، والتي سيبدو الكثير منها مألوفا من دراستك في المدرسة الثانوية أو الجامعة (المتوسط الحسابي، الوسيط، المنوال، الانحراف المعياري، التباين، اختبار الفرضيات)، والتي ستبني عليها مهارات إحصائية أكثر تعقيدا مثل (أنواع مختلفة من توزيع البيانات: التوزيع الطبيعي المعياري، توزيع بواسون الأسي، التوزيع ذو الحدين، اختبار مربع كاي. واختبارات الدلالة الإحصائية: Z-test، T-test، Mann-Whitney U، مربع كاي Chi-squared، ANOVA).

بالإضافة إلى الإحصاء الوصفي والاستدلالي، يحتاج محللو البيانات إلى أن يكونوا بارعين في التصميم التجريبي الإحصائي وهو عبارة عن العملية المنتظمة لاختيار العوامل والمحددات من أجل جعل النتائج صحيحة وهامة. على سبيل المثال ستحتاج إلى تحديد عدد العينات التي يجب جمعها، وكيف يجب أن تتداخل العوامل المختلفة، وكيفية اختيار مجموعات تحكم واختبار جيدة وما شابه ذلك. لتنفيذ تصميم تجريبي قوي باستخدام أدوات مثل اختباراتA/B  ومفاهيم مثل قانون القدرة، فإن أفضل الممارسات التي يمكن اعتمادها هو مقياس تجارب SMART (ٍSpecific محدد، Measurable قابل للقياس، Actionable قابل للتنفيذ، Realistic واقعي، Timely في الوقت المناسب).

تعلم الرياضيات

لغة محللي البيانات هي الأرقام، لذلك فإن الأساس القوي في الرياضيات هو بلا أدنى شك الخطوة الأساسية الأولى على الطريق لتصبح محلل بيانات. كبداية في المستوى الأساسي، يجب أن تكون متمكنا من الجبر الخاص بالمستوى الجامعي. سيتعين عليك ترجمة ما كنت تعرفه سابقا على أنه “مسائل رياضية كلامية” (ما يعادلها في العالم الحقيقي: مشاكل في الأعمال) إلى تعبيرات رياضية، ستحتاج لأن تكون قادرا على التعامل مع التعبيرات الجبرية وحل المعادلات، وستحتاج إلى أن تكون قادرا على تنفيذ الرسم البياني لأنواع مختلفة من الدوال، مع فهم عميق للعلاقة بين الرسم البياني للدالة ومعادلتها.

 علاوة على ذلك، سيخدمك جيدا كمحلل بيانات أن تمتلك فهما قويا للتفاضل متعدد المتغيرات والجبر الخطي.

فيديو لشاب يحكي تجربته مع البرمجة وتحليل البيانات

تعليم الآلة

التفاضل والتكامل متعدد الجبر والجبر الخطي إلى جانب الإحصاء يعتبرون المقومات الأساسية لتعليم الآلة، والذي يُمكّن محللي البيانات من وضع توقعات أو اقتراحات محسوبة بناء على كميات هائلة من البيانات. للحصول على وظيفة محلل بيانات، لن تحتاج إلى ابتكار خوارزميات جديدة لتعليم الآلة (مهارات متقدمة كهذه تؤهلك لتصبح عالم بيانات)، ولكن يجب أن يكون أكثرها شيوعا مفهوما لديك. تتضمن بعض الأمثلة تحليل المكونات الرئيسية والشبكات العصبية وشعاع الدعم الآلي والخوارزمية التصنيفية. لاحظ أنك قد لا تحتاج إلى معرفة النظرية وتفاصيل التنفيذ الكامنة وراء هذه الخوارزميات، ولكن يجب أن تفهم الإيجابيات والسلبيات، وكذلك متى (ومتى لا) تطبقها على مجموعات البيانات.

هناك ثلاثة أنواع رئيسية من تعليم الآلة التي يحتاج محللو البيانات إلى معرفتها: التعلم تحت الإشراف، والتعلم غير الخاضع للإشراف، والتعلم المعزز.

في التعلم تحت الإشراف، يتم تزويد “المتعلم” (برنامج الكمبيوتر) بمجموعتين من البيانات، ومجموعة تدريب ومجموعة اختبار. “يتعلم” الكمبيوتر من مجموعة من الأمثلة المصنفة في مجموعة التدريب بحيث يمكنه تحديد الأمثلة غير المصنفة في مجموعة الاختبار بدقة. الهدف هو أن يقوم المتعلم بتطوير قاعدة يمكنها تحديد العناصر في مجموعة الاختبار. إنه تعليم خاضع للإشراف يجعل من الممكن لهاتفك التعرف على صوتك، ولبريدك الإلكتروني تصفية الرسائل غير المرغوب فيها. تشمل الأدوات المحددة التي ستستخدمها ما يلي:

  • منظومة القرارات
  • التصنيف البسيط على طريقة بايز
  • انحدار المربعات الصغرى العادية
  • الانحدار اللوجستي
  • الشبكات العصبية
  • طرق التجميع

التعلم غير الخاضع للإشراف هو ما ستستخدمه عندما تواجه تحدي اكتشاف العلاقات الضمنية، وبالتالي البنية الخفية، في مجموعات بيانات “غير مصنفة”. يتيح التعلم غير الخاضع للإشراف لـ Netflix إمكانية اقتراح الأفلام التي ستروق للمستخدمين، بينما تستطيع أمازون التنبؤ بالمنتجات التي تريدها. تشمل الأدوات المحددة التي ستستخدمها ما يلي:

  • خوارزميات التجميع
  • تحليل المكونات الرئيسية (PCA)
  • تحليل القيم المفردة (SVD)
  • تحليل المكونات المستقلة (ICA).

أخيرا، ينطبق التعلم المعزز على المواقف التي تقع بين النقيضين من التعلم تحت الإشراف والتعلم غير الخاضع للإشراف، أي عندما يكون هناك شكل من أشكال التعليقات المتاحة لكل خطوة أو إجراء تنبؤي، ولكن لا يوجد تصنيف دقيق أو مقياس خطأ. يمكنك تطبيق التعلم المعزز عندما تريد معرفة كيفية تحقيق أقصى قدر من المكافآت، على سبيل المثال التحكم في الروبوت ولعبة الشطرنج ولعبة الطاولة ولعبة الداما والأنشطة الأخرى التي يمكن للبرنامج تعلمها. تشمل الأدوات المحددة التي ستستخدمها ما يلي:

  • Q-Learning
  • TD- Learning
  • الخوارزميات الجينية

 معالجة البيانات

هل ما زلت عازما على أن تصبح محلل بيانات؟ القدرات الثلاث الأخيرة الحاسمة لعملك كمحلل بيانات تتعلق بمعالجة البيانات وعرضها وتفسيرها. لتحويل المواد الخام إلى مجموعات بيانات مفيدة ومنظمة، يأتي دور معالجة البيانات (المعروف أيضًا باسم “دمج البيانات”). ويُقصد بها عملية جمع البيانات وتنظيمها بحيث يمكن استكشافها وتحليلها بسهولة.

ستحتاج إلى تزويد نفسك بمعرفة أنظمة قواعد البيانات بنوعيها (SQL وNoSQL) التي تعمل كمحور مركزي لتخزين المعلومات. سيكون من المفيد أيضا التعرف على برمجيات قواعد البيانات مثل PostgreSQL و mySQL و Netezza و Oracle، بالإضافة إلى Hadoop و Spark و MongoDB.

من المفاهيم والأدوات الأساسية أيضا لمعالجة البيانات التعبيرات العادية والتحويلات الرياضية ومكتبة Python String لمعالجة السلاسل. ستحتاج أيضا إلى معرفة كيفية تحليل تنسيقات الملفات الشائعة مثل ملفات csv وxml وكيفية تحويل التوزيع غير العادي إلى عادي باستخدام تحويل log-10.

قد يبدو الأمر شديد الصعوبة في الوقت الحالي، خاصة إذا كنت مبتدئ ليس فقط في مجال المهارات المعنية، ولكن أيضا فيما يخص بعض المصطلحات نفسها. تذكر أن كل هذه المهارات قابلة للبناء واحدة فوق الأخرى، ستساعدك كل واحدة من المهارات التي تتقنها في بناء المرحلة التالية، ثم التالية بعد ذلك، حتى تصبح محلل بيانات بكامل الاستعداد للعمل بكفاءة ودقة.

العرض المرئي للبيانات

بمجرد أن تقوم بتصفية البيانات وتنظيمها وترتيبها وتجميعها وتفسيرها، فأنت تريد أن تكون قادرا على عرض نتائجك بشكل مرئي حتى تتمكن الأطراف المعنية- بما في ذلك من ليس لديهم دراية بعلم البيانات – من فهمها بالكامل. لن تحظى جهودك في تحليل البيانات بالتقدير المناسب إذا لم تنقل رؤيتك بوضوح وفعالية.

سيكون من المفيد أن تكون على دراية بأدوات تصوير البيانات مثل ggplot و matplotlib و sea born و D3.js. من المهم طبعا أن تكون على دراية ليس فقط بالأدوات اللازمة لعرض البيانات فعليًا بشكل مرئي، ولكن أيضا المبادئ التي يقوم عليها الترميز المرئي لتلك البيانات. ستحتاج إلى فهم الوضع الخاص بمصدر تلك البيانات بشكل جيد جدا من أجل تحديد كيفية تصوير البيانات بالشكل الذي يحقق الهدف من عرضها.


كيف تصبح محلل بيانات إذا كان لديك خبرة سابقة في مجال البرمجة؟

Setup analytics concept illustration Free Vector

هل بدا لك البعض أو الكثير مما ذكرناه مألوفا لك؟ هل تدربت كمهندس برمجيات أو ربما درست البرمجة في الكلية ولكنك تفتقر حتى الآن إلى الأساس الرياضي القوي المطلوب لتصبح محلل بيانات؟ لا تقلق أبدا. أنت في وضع جيد للانطلاق في رحلة التعلم التي ستساعدك على تحقيق أقصى قدر من النجاح في مجال تحليل البيانات.

كما ذكرنا سابقا، البرمجة هي جزء لا يتجزأ من تحليل البيانات. إليك بالترتيب ما ستحتاج إلى معرفته بعد ذلك على طريق الحصول على وظيفة كمحلل بيانات.

الموضوعات الأساسية

  • الإحصاء: ستحتاج إلى أن تكون قادرا على تفسير أنواع البيانات المختلفة واستنتاجها ومقارنتها بدقة من خلال اختيار المقاربة أو التقنية أو الاختبارات الإحصائية الصحيحة على أنواع مختلفة من التوزيعات. راجع التوضيح التفصيلي المذكور أعلاه للتعرف على الأدوات والمهارات المطلوبة.
  • الاحتمالات: يحتاج محللو البيانات إلى أن يكونوا قادرين على دراسة احتمالية وقوع حدث ما من أجل استخلاص استنتاجات دقيقة. راجع التوضيح المفصل المذكور أعلاه للتعرف على الأدوات والمهارات المطلوبة.

موضوعات متقدمة

  • حساب التفاضل والتكامل متعدد الجبر / الجبر الخطي: مهارات الرياضيات المتقدمة هذه أقل أهمية من الإحصائيات والاحتمالات، ولكنها ستكون مفيدة بالتأكيد إذا كنت ترغب في فهم كيفية عمل تعليم الآلة. بالإضافة إلى ذلك إذا كنت تتخيل أنه يمكنك تحصيل المهارات المتفرقة كمحلل بيانات والاستفادة منها في اتخاذ مهنة كعالم بيانات في مرحلة ما، فإن الحساب متعدد المتغيرات والجبر الخطي سيوفران لك المعرفة الأساسية اللازمة لبناء الخوارزميات الخاصة بك.

كيف تصبح محلل بيانات إذا كان لديك خبرة سابقة في مجال الرياضيات؟

Businessman making presentation with his colleagues and business strategy digital layer effect at the office as concept. Free Photo

ربما تكون خبيرا في الرياضيات ولكن ليس لديك معرفة بالبرمجة. إليك دليل مفصل خطوة بخطوة لبناء معرفة البرمجة التي تعتبر أساسية للغاية لتصبح محلل بيانات.

الموضوعات الأساسية

  • المتغيرات وتدفق الرقابة والتكراريات والوظائف: هذه هي الموضوعات الأساسية الخاصة بالبرمجة، عليك أن تعرفها جيدا وأن تحبها.
  • تصحيح الأخطاء: من المحتمل ألا تعمل التعليمات البرمجية الخاصة بك بشكل صحيح في المرة الأولى، أو قد تنهار عند حدوث مواقف غير متوقعة. عندما يحدث ذلك ستحتاج إلى معرفة المشكلة ولماذا تحدث. هذا هو الموقف الذي ستكون فيه مهارات التصحيح مفيدة.
  • البرمجة الشيئية أو الموجهة: تعرف على كيفية هيكلة التعليمات البرمجية في أنماط تصميم كائنية التوجه، بحيث يمكن إعادة استخدامها واختبارها ومشاركتها بسهولة مع أشخاص آخرين.

موضوعات متقدمة

  • هياكل البيانات: لإضافة شيء مميز في سيرتك الذاتية كمحلل بيانات، تحتاج للتعرف على المكدسات “بنيات البيانات” والصفوف “بنيات المعطيات” والقوائم والمصفوفات والمخططات والصفوف ذات الأولوية والرسوم البيانية. هناك حالات معينة تكون فيها بنية بيانات واحدة أعلى من غيرها (من حيث استخدام الذاكرة وكفاءة وقت التشغيل)، وإذا فهمت هذه العلاقات، يمكنك تحسين برنامجك ليعمل بشكل أسرع وأكثر كفاءة. سيؤثر ذلك على فريقك ويميزك بين محترفي البيانات الآخرين.
  • الخوارزميات: معرفة الخوارزمية التي يجب تطبيقها في أي موقف يمكن أن يقلل من وقت تشغيل البرنامج من بضعة أيام إلى بضع ساعات، أو متطلبات الذاكرة من بضعة غيغابايت إلى بضع مئات من الميغابايت. احرص على فهم خوارزميات فرق تسد (D&C) والخوارزميات الجشعة Greedy Algorithms والبرمجة الديناميكية والبرمجة الخطية وخوارزميات الرسم البياني (العمق مقابل الاتساع مقابل الاجتياز والحد الأدنى من الأشجار الممتدة وأقصر مسار بين عقدتين).
  • أنماط تصميم البرمجيات: هل تريد أن تجعل شفرتك قوية وقابلة لإعادة الاستخدام وقابلة للاختبار؟ طور العديد من مهندسي البرمجيات الرائدين وعلماء الكمبيوتر أنماط تصميم البرامج لمساعدتك على القيام بذلك. فيجب عليك دراستها جميعا بتمكن تام حتى تستطيع أن تتميز وتتفوق في مجال تحليل البيانات.

فيديو لمتخصص يقدم معلومات أساسية عن تحليل البيانات


الخلاصة

يعد تحليل البيانات مجالا سريع النمو، وهناك الكثير من الموارد التي تشارك وتنشر ما تحتاج إلى تعلمه لتصبح محللا للبيانات وبترتيبات مختلفة لخطة التعلم، وقد يكون تنوع المعلومات مربكا ومحبطا ومثبطا.

اعلم أنه يمكنك الاعتماد على هذا التقسيم كمرشد نهائي لما تحتاجه حقا للتعلم من أجل الحصول على وظيفتك الأولى كمحلل بيانات، بالإضافة إلى الخطط المختلفة ونقاط البداية المحددة للتعلم اعتمادا على خلفيتك العلمية.

الاستثمار في مهنة كمحلل بيانات حجمه ضخم، بغض النظر عما إذا كنت قد بدأت للتو أو إذا كنت تنمي قدراتك الموجودة بالفعل. لكننا نعدك أن المردود بالتأكيد أكبر.


نموذج سيرة ذاتية لمحلل بيانات

Paper analysis Free Photo

السيرة الذاتية الخاصة بك هي أكثر من مجرد طلب إلزامي عند التقدم لوظيفة. إنها في حقيقة الأمر عامل جوهري يمكن أن يمنحك ميزة على منافسيك ويجعلك المرشح الأكثر حظاً في الحصول على الوظيفة. من خلال البيانات التي توضح خبرتك في العمل والمهارات الخاصة بك، يمكنك إظهار قدرتك على إحداث تغيير إيجابي في المؤسسة التي تنوي العمل بها. نموذج السيرة الذاتية لمحلل البيانات هذا هو مكان ممتاز للبدء في معرفة كيفية تنسيق السيرة الذاتية الخاصة بك ونوع المعلومات التي يجب تضمينها بها. ومن خلال الاطلاع على النصائح المصاحبة لهذا النموذج، يمكنك إنشاء سيرة ذاتية ممتازة تبرز مؤهلاتك.


[الاسم] [العنوان] – [البريد الإلكتروني] – [رقم الهاتف]

ملخص المؤهلات

محلل بيانات ماهر لديه أكثر من 12 عاما من الخبرة في مجال جمع وتنظيم وتفسير ونشر أنواع مختلفة من الأرقام الإحصائية. متحدث حماسي وذو قدرة عالية على التواصل بثقة مع القدرة على توزيع المعلومات بطريقة واضحة وفعالة ومفيدة للمستخدمين النهائيين. مبتكر في إيجاد حلول للمشكلات وتحديد التعديلات اللازمة للوصول للاستخدام الأمثل للبيانات الخاصة بالمؤسسة. خبير في تقديم إسقاطات واقعية ووضع سيناريوهات مختلفة لتحديد استراتيجيات فعالة وقابلة للتنفيذ. منظم وملتزم بالتوقيتات المثلى لتزويد الموظفين وأعضاء الإدارات والإدارة التنفيذية بالتقارير اللازمة حول نتائج تحليل البيانات وتأثيرها على نمو المؤسسة ونجاحها.

المهارات

  • اهتمام بأدق التفاصيل وتيقظ لجمع جميع البيانات الضرورية دون فقدان التفاصيل الهامة.
  • فهم متمكن لتحليل البيانات ييسر تفسير النتائج بشكل فعال وبطريقة منطقية للمستخدمين النهائيين.
  • مقدم عروض بيانات على قدر عالي من الثقة والتمكن لإيصال  نتائج التحليلات إلى أعضاء الإدارة العليا بوضوح.
  • إبداعية في تجميع التوقعات لمجموعة متنوعة من السيناريوهات لمساعدة خبراء الإدارات في اتخاذ القرارات المستقبلية المتعلقة بنمو المؤسسة.
  • ذكاء تكنولوجي لمساعدة المستخدمين النهائيين في فهم التكنولوجيا وتحديثات البرامج والتغييرات في البروتوكولات الحالية.
  • لاعب فريق متحمس وودود يمكنه تحفيز الزملاء والمساهمة في الأهداف المشتركة في الجهود المبذولة لتحقيق أهداف الأقسام.

الخبرة العملية

محلل بيانات أول            من [اذكر التاريخ] – حتى الآن

[اذكر اسم الشركة]
  • جمع البيانات من أقسام المبيعات والتسويق والمالية لاستخدامها في إنشاء الهيكل التنظيمي.
  • تنظيم واستقراء ونشر البيانات عبر الأقسام لاستخدامها في استخلاص استنتاجات حول نجاح الأساليب الحالية.
  • تقديم تقارير مفصلة حول مغزى البيانات التي تم جمعها لأعضاء الإدارة ومساعدتهم على تحديد السيناريوهات الممكنة لإدارة الأعمال باستخدام التعديلات في البيانات.

محلل بيانات             من [تاريخ البدء] إلى [تاريخ الانتهاء] [اذكر اسم الشركة]

  • تنظيم البيانات الربع سنوية التي يتم جمعها عن طريق محللي البيانات بشكل مرتب للإدارة التنفيذية.
  • تقديم التقارير حول نتائج تحليل البيانات نصف الشهرية للإدارة العليا لاستخدامها في اتخاذ القرارات التنظيمية.
  • المشاركة في جمع البيانات وتنظيمها وتفسيرها مع الزملاء.

متدرب كمحلل بيانات   من [تاريخ البدء] إلى [تاريخ الانتهاء] [اذكر اسم الشركة]

  • العمل على أساليب الحساب المتقدمة لاستخلاص الاستنتاجات من نتائج بحث البيانات.
  • مساعدة الرؤساء بالعمل في  تفسير وتجميع البيانات بشكل منظم.
  • تقديم التقارير التفصيلية بشكل ربع سنوي للإدارة العليا تحت إشراف مدير التدريب.

المؤهلات العلمية

درجة الماجستير في تحليل البيانات – [التاريخ]- [اسم الجامعة]

بكالوريوس الحاسبات والمعلومات – [التاريخ]- [اسم الجامعة]

الهوايات والاهتمامات

  • زائر معتاد للمدارس الثانوية المحلية لعمل العروض التقديمية بخصوص تحليل البيانات وعلاقته بتكنولوجيا الحاسبات.
  • أستمتع بالتطوع في الجمعيات الخدمية وقضاء الوقت مع أسرتي.
  • شغوف بالصيد ولعب الجولف.

نصائح لإنشاء سيرة ذاتية متميزة لمحلل البيانات

نصائح عامة بخصوص السيرة الذاتية:

  • املأ ملخصك المهني ببيانات قوية وجذابة حول كفاءاتك الأساسية. قم بالتركيز على الكلمات الرئيسية التي قد تكون لاحظتها في المهارات والكفاءات المطلوبة في إعلان وظيفة محلل البيانات الذي تحاول التقدم لها.
  • لا تتجاهل أي من أقسام سيرتك الذاتية. سوف توضح السيرة الذاتية المنسقة بشكل صحيح مهاراتك التنظيمية، وهو أمر بالغ الأهمية لمحلل البيانات عند تجميع التقارير وعرضها.
  • في قسم الهوايات والاهتمامات، حافظ على النغمة الاحترافية والمحتوى الاحترافي وتجنب أن يكون الأسلوب شخصي بشكل مفرط.
  • إذا كان لديك فجوات في تاريخ عملك، فلا تحاول إخفائها، ولكن لا تقدم أي تفسير حيث يمكنك توضيح هذه المعلومات لاحقًا في مقابلة العمل.
  • بالرغم من كون خبرة العمل ذات قيمة كبيرة، قم بالحد من المعلومات التي تقوم بتضمينها في سيرتك الذاتية بخصوص الخبرات الأقدم لترك المساحة للتركيز على أحدث الخبرات والإنجازات.

ما الإنجازات التي يجب أن تتحدث عنها في السيرة الذاتية الخاصة بك؟

يستخدم العديد من الباحثين عن عمل لغة سلبية ويسردون الواجبات اليومية في قسم خبرتهم، مما يجعل الشكل العام لخبرتهم أقل إثارة للإعجاب لدى مديري التوظيف. تجنب هذا الخطأ من خلال سرد الإنجازات المهنية في هذا القسم، مع بدء كل وصف بفعل عمل قوي كما هو موضح في نموذج السيرة الذاتية لمحلل البيانات. اذكر أي إنجاز ذي صلة تتذكره، مثل تحسين العمليات التجارية أو تطبيق أنظمة قواعد بيانات أفضل أو استخدام تقنيات أفضل لتجميع البيانات. استخدم الأرقام والنسب المئوية والمقاييس الأخرى لرسم صورة واضحة في أذهان أرباب العمل المحتملين عن الكيفية التي قد يستفيدون بها إذا قاموا بتعيينك.

ما هو أفضل تصميم للسيرة الذاتية الخاصة بمحلل البيانات؟

تستخدم بعض التصميمات الخطوط الحديثة والألوان الساطعة والصور والرسوميات المبتكرة لمنح السيرة الذاتية لمسة إبداعية. يمكنك استخدام مثل ذلك التصميم إذا كنت تبحث عن منصب داخل شركة تقدر التصميم والإبداع. تلتزم تصميمات السير الذاتية الأخرى بالمخطط النظيف والأساسي مع الألوان بالأبيض والأسود. غالبًا ما تكون هذه التصميمات المقبولة عالميًا هي الأكثر ملاءمة عند التقديم في وظائف الشركات التقليدية.

ما هي أفضل طريقة لإدراج المهارات الرقمية في السيرة الذاتية لمحلل البيانات؟

إن الكفاءات في لغة البرمجة وتحليلات البيانات الكبيرة Big Data وSQL هي مجرد أمثلة محدودة للمهارات التي يرغب مديرو التوظيف في كثير من الأحيان أن يمتلكها مرشحو وظيفة محلل البيانات. إذا نظرت إلى مثال السيرة الذاتية لمحلل البيانات، سترى أن هناك عدة طرق أخرى للتأكيد على كفاءتك.

كيف تدرج التعليم في السيرة الذاتية لمحلل البيانات؟

أدرج بعض المهارات الرقمية الأساسية في قسم المؤهلات الأساسية، خاصة إذا تم ذكرها في الإعلان عن الوظيفة على أنها من المهارات المطلوبة. قد ترغب في الإشارة إلى هذه الكفاءات في الملخص الخاص بك في بداية سيرتك الذاتية لجذب انتباه أرباب العمل. قم بتضمين شرح لكيفية استخدامك لهذه المهارات في قسم خبرتك العملية. كمحلل بيانات، على الأرجح أن لديك درجة البكالوريوس في الإحصاء كما يظهره مثال السيرة الذاتية لمحللي البيانات، أو في مجال آخر ذي صلة مثل تكنولوجيا المعلومات. استخدم قسم التعليم الخاص بك لعرض شهادتك.

ما أفضل طريقة لإدراج الشهادات في السيرة الذاتية لمحلل البيانات؟

نظرًا لأن المرشحين المتنافسين لشغل وظائف محلل البيانات لديهم مؤهلات مماثلة أو درجات في تكنولوجيا المعلومات ومهارات تحليلية متماثلة، فمن المستحسن إضافة الشهادات ذات الصلة في ملفك للحصول على ميزة تنافسية. تتمثل إحدى طرق الإشارة إلى شهاداتك في إنشاء قسم منفصل يتم إدراج الشهادات فيه. إذا كنت ترغب في استخدام الأقسام الرئيسية فقط التي وردت في السيرة الذاتية لمحلل البيانات، فضع شهاداتك في قسم التعليم الخاص بك. ضعهم تحت درجة ما بعد المرحلة الثانوية وقم بذكر الدرجة الرسمية لكل شهادة.

اقرأ أيضاً: الأخطاء الشائعة في كتابة السيرة الذاتية


المراجع:


شارك برأيك!

اظهر المزيد

مقالات ذات صلة

زر الذهاب إلى الأعلى