إذا كنت تعتقد أن برمجة المواقع والتطبيقات هي المستقبل، فأنت تنظر إلى “الحاضر”. المستقبل الحقيقي في السعودية، وبدعم حكومي هائل، يكمن في مجال واحد: البيانات والذكاء الاصطناعي.
في هذا التقرير من CodeMaster، سنشرح لماذا يعتبر التحول إلى “مهندس بيانات” أو “مهندس ذكاء اصطناعي” هو أذكى خطوة مهنية يمكنك اتخاذها الآن.
النفط الجديد: البيانات
المملكة لا تستثمر المليارات في هيئة البيانات والذكاء الاصطناعي (SDAIA) ونيوم (NEOM) عبثاً. كل قرار حكومي أو تجاري اليوم يجب أن يكون مبنياً على البيانات (Data-Driven).
- المشكلة: هناك نقص حاد عالمياً ومحلياً في الأشخاص القادرين على “تنظيف” هذه البيانات الضخمة وتحويلها إلى معلومات مفيدة.
- الفرصة: رواتب مهندسي البيانات (Data Engineers) غالباً ما تكون أعلى بنسبة 30-50% من رواتب مبرمجي الويب العاديين.
المساران الرئيسيان: أيهما تختار؟
1. مهندس البيانات (Data Engineer) – “السباك الرقمي”
هو الشخص الذي يبني “الأنابيب” التي تنقل البيانات من مصادر مختلفة (مثل قواعد البيانات، التطبيقات، أجهزة الـ IoT) ويخزنها في مستودعات ضخمة (Data Warehouses).
- المهارات المطلوبة: إتقان SQL، لغة بايثون (Python)، أدوات مثل Apache Airflow و Kafka، وفهم عميق لأنظمة السحابة (مثل AWS Redshift أو Google BigQuery).
- مناسب لك إذا: كنت تحب بناء الأنظمة الخلفية (Backend) والتعامل مع البنية التحتية أكثر من تحليل الأرقام.
2. عالم البيانات / مهندس تعلم الآلة (Data Scientist / ML Engineer) – “المحلل الذكي”
هو الشخص الذي يأخذ تلك البيانات النظيفة ويطبق عليها خوارزميات الذكاء الاصطناعي للتنبؤ بالمستقبل (مثلاً: توقع أسعار العقار، أو كشف عمليات الاحتيال البنكي).
- المهارات المطلوبة: رياضيات وإحصاء قوي، لغة بايثون، مكتبات مثل TensorFlow أو PyTorch.
- مناسب لك إذا: كنت تمتلك عقلية تحليلية وتحب حل المشكلات المعقدة باستخدام الرياضيات.
نصيحة CodeMaster للبدء
لا تحاول تعلم كل شيء دفعة واحدة. ابدأ بإتقان لغة Python و SQL. هما حجر الأساس لأي مسار في هذا المجال. بعد ذلك، ابنِ مشروعاً صغيراً: مثلاً، قم بتحليل بيانات أسعار الأسهم السعودية وتوقع اتجاهها. هذا المشروع وحده قد يضمن لك وظيفتك القادمة.
