جامعة تعز

قسم علوم البيانات وتكنولوجيا المعلومات


في عالم تسوده المنافسة حول امتلاك المعلومة المناسبة في الوقت المناسب وفي مجالات مختلفة وبما يتطلبه ذلك من كم هائل من البيانات التي تحتاج إلى معالجة وتحليل علمي دقيق باستخدام تقنية حديثة. تزايد الاهتمام بعلوم البيانات في الاونة الأخيرة بشكل ملحوظ من قبل الشركات من جهة، والأفراد الراغبين بتعلم هذا المجال من جهة اخرى، حيث يركز بشكل أساسي على معرفة وفهم البيانات التي تمتلكها شركة أو مؤسسة معينة واستخراج المعرفة منها.
نجد تخصص علوم البياتات من اهم التخصصات الحديثة ويُعرف علوم البيانات بأنه "مفهوم قائم على توحيد علم فنية التعامل مع الرقم، وتحليل البيانات وتعلم الآلة والوسائل المرتبطة بهم من أجل فهم وتحليل ظاهرة فعلية باستخدام البيانات". وهو يقوم بتوظيف نظريات وأساليب مستمدة من حقول معرفية متعددة في سياق الرياضيات والإحصاء وعلم المعلومات وعلوم الحاسب. يتصور جيم غراي الفائز بجائزة تورينج بأن علم البيانات "نموذج رابع" للعلوم (التجريبية والنظرية والحسابية والآن البيانات)، وأكد أن "كل شيء عن العلوم يتغير بسبب تأثير تكنولوجيا المعلومات" وطوفان البيانات. في عام 2012 حينما أطلقت مجلة بيزنس هارفارد ريفيو على علم البيانات "بأنها الوظيفة الأكثر إثارة في القرن الحادي والعشرين، والشكل المرفق : يصور مزيجًا من التخصصات التي تستمد منها علوم البيانات
فقد اثبتت الأبحاث التي بدأت تلاقي اهتماما منقطع النظير من مراكز الأبحاث والشركات الكبرى أن استخدام المعلومات والمعارف المستخرجة من تلك البيانات تحدث قفزة نوعية في أرباح تلك الشركات وتقلل من تكاليفها وتزيد من درجة فعالية القرارات المتخذة بصورة لم تعهد من قبل. هذا التوجه العالمي نحو استخدام البيانات -التي اصبح يطلق عليها نفط القرن الواحد والعشرين- خلق نوع من الدوافع والهستيريا تجاه تبني تقنيات تحليل البيانات الذكية من قبل كل المؤسسات بغض النظر عن طبيعة عملها او حجمها او انتمائها.
وخلاصة القول ان هذا الاقبال المتنامي نحو استخدام التقنيات الذكية في تحليل البيانات يواجه بنقص حاد في الخبرات القادرة على سد حاجة السوق لهذا النوع من المهن. في هذا الخضم بدأت المؤسسات التعليمية، سواء الجامعات او معاهد التدريب سباق مع الزمن لاستحداث برامج لسد العجز في الخبرات المتنامية في سوق العمل. واليمن ليست استثناء، فهي تشهد بدايات حقيقية واعدة لاستغلال تقنيات علوم البيانات في تحسين آليات اتخاذ القرار وتحسين بيئة العمل والإنتاج في مسعى حثيث للحاق بالركب، جامعة تعز تحرص على الريادة في هذا المنحى وبادرت من خلال برنامجكم هذا برنامج "علوم البيانات وتكنلوجيا المعلومات " ليكن احد البرامج الحديثة في كليتكم كلية العلوم الادارية ويسعى برنامج علوم البيانات الى سد للفجوه المتزايدة في الطلب على متخصصي علوم البيانات حيث يتضح من خلال تتبع الشواغر الوظيفية المعلن عليها في السوق العالمي بشكل عام والاقليمي بشكل خاص فضلا على المنظمات الدولية العاملة في اليمن وخارج اليمن. ويمكن لخريجي هذا التخصص تقلد المناصب الوظيفية واهمها :
# محلل بيانات: يعمل على جمع البيانات الخاصة بالمؤسسة وتحليلها واستخراج المعلومات والمعارف منها ومن ثم استخدام ذلك في اتخاذ القرارات.
# مهندس البيانات: يعمل على تصميم وإدارة البنية التحتية وأنظمة البيانات الخاصة بالشركة.
# مهندس تعلم الآلة: يتقاطع عمله كثيرا مع مهندس البيانات وعالم البيانات ولكنه يركز اكثر على استخدام تقنيات تعلم الالة في تحليل البيانات وبناء النماذج التنبئية.
# المحلل الكمي: يعمل على استخدام أسس وتقنيات الإحصاء للإجابة على تساؤلات المدراء وحل مشاكل المؤسسة بناءً على المعلومات المستنبطة من البيانات.
# مصمم أنظمة تخزين البيانات: يعمل على إدارة وتصميم أنظمة حفظ وتخزين البيانات الخاصة بالمؤسسة.
# محلل نظم الأعمال الكمي : يركز على تحليل أعمال الشركة ودراسة توجهات الأسواق والاستفادة من ذلك لرفع كفاءة الشركة.
# أخصائي في الإحصاء: يعمل على استخدام الاساليب الإحصائية المتقدمه في تحليل البيانات والاستفادة من النتائج في اتخاذ القرارات.
# محلل نظم: يعمل على تحديد المشاكل التي تعاني منها المؤسسة والعمل على تقديم الحلول لها.
# محلل البيانات التسويقة: يعمل بشكل مركز على تحليل بيانات المبيعات والارباح وتحليل توجهات الأسواق لزيادة كفاءة الشركة وزيادة أرباحها وتقليل التكلفة فيها.
# محلل بيانات حر: هذا يتطلب من عالم البيانات العمل بشكل حر لتقديم خدمات تحليل البيانات للمؤسسات والشركات والافراد.
# متخصص في علم البيانات الكمية له القدرة تحليل الاعمال و المخاطر والتأمين بما يتوافق ويدعم احتياجات سوق العمل.
# متخصص في البيانات الضخمة ((Big Data له القدرة استخدام الاساليب المبتكرة لمعالجة البيانات الضخمة التي تعتبر كميات هائلة جداً من البيانات وتتزايد وتكبر باستمرار وليس من الممكن معالجة هذة البيانات او حتى التعامل معها استناداً على الطرق التقليدية بسبب كبر حجمها.