يستخلص عالم البيانات رؤى قيّمة من البيانات المعقدة. فهو يبني نماذج، ويجري تجارب، ويجيب على أسئلة تتطلب أكثر من مجرد استعلام. هل سيتخلى هذا العميل عن الخدمة؟ ما السعر الذي يحقق أقصى عائد؟ أي المرضى معرضون لخطر إعادة دخول المستشفى؟ تجمع هذه الوظيفة بين الإحصاء والبرمجة والمعرفة المتخصصة. أفضل علماء البيانات يفهمون الجانب التجاري كما يفهمون الجانب الرياضي.

لقد تطور دور علماء البيانات. في البداية، كان علماء البيانات يقومون بكل شيء: تنظيف البيانات، والنمذجة، والنشر. أما اليوم، فغالباً ما تقسم الفرق العمل. يتولى مهندسو البيانات إدارة خطوط نقل البيانات، بينما يتولى مهندسو التعلم الآلي نشر النماذج، ويركز علماء البيانات على التحليل والتجريب. الأدوات المستخدمة هي بايثون وR، مع مكتبات مثل pandas وscikit-learn وTensorFlow. ولا تزال لغة SQL أساسية. مهارات التواصل لا تقل أهمية عن المهارات التقنية، فالنموذج الذي لا يفهمه أحد أو لا يثق به لن يُستخدم. يجب على علماء البيانات شرح نتائجهم للمديرين التنفيذيين ومديري المنتجات والمهندسين، وأن يكونوا صادقين بشأن عدم اليقين. فالتنبؤ بنسبة ثقة 70% ليس ضماناً. الجزء الأصعب ليس بناء النموذج، بل إقناع المؤسسة بالعمل بناءً على ما يُشير إليه. وهذا يتطلب الثقة، والثقة تتطلب تواصلاً واضحاً.

مهارات عالم البيانات

• الإحصاء - اختبار الفرضيات، الانحدار، الاحتمالات
• البرمجة - بايثون، آر، إس كيو إل
• التعلم الآلي - اختيار النموذج، والتدريب، والتقييم
• المعرفة المتخصصة - فهم مشكلة العمل
• التواصل - شرح النتائج بوضوح

عالم البيانات هو مزيج من المحلل والمهندس والمترجم. المسمى الوظيفي واسع النطاق لأن العمل واسع النطاق أيضاً.