مهندس تحليلات بيانات II

تلعب دورًا حاسمًا في دعم تطوير وصيانة بنية البيانات داخل مؤسستنا. ستعمل عن كثب مع فريق هندسة البيانات لبناء وتحسين وصيانة خطوط البيانات، مما يضمن تدفق البيانات وتخزينها بكفاءة عبر أنظمة مختلفة.

تتطلب هذه الوظيفة فهمًا قويًا لمعالجة البيانات وإدارة قواعد البيانات ومهارات البرمجة. ستتعاون مع فرق متعددة الوظائف لضمان جودة البيانات وسلامتها وتوافرها لأغراض التحليل.

1. تحليل البيانات: إجراء تحليل استكشافي للبيانات لاكتشاف الاتجاهات والأنماط والرؤى داخل مجموعات البيانات الكبيرة.
2. تطوير وتنفيذ نماذج إحصائية وخوارزميات لاستخراج معلومات ذات مغزى من البيانات المنظمة وغير المنظمة.
3. تصوير البيانات: تصميم وإنشاء لوحات معلومات وتقارير وتصويرات جذابة بصريًا ومفيدة للتواصل بالرؤى المعقدة للبيانات مع أصحاب المصلحة.
4. استخدام أدوات مثل تابلوه، باور بي آي، أو منصات مشابهة لتقديم البيانات بطريقة يسهل الوصول إليها وفهمها.
5. دمج البيانات: التعاون مع مهندسي البيانات لدمج وتحويل البيانات من مصادر مختلفة، مما يضمن دقة البيانات وموثوقيتها.
6. العمل على أنشطة تصنيف وتنظيف البيانات للحفاظ على مجموعات بيانات عالية الجودة.
7. جمع المتطلبات: التفاعل مع أصحاب المصلحة في الأعمال لفهم احتياجاتهم ومتطلباتهم من البيانات.
8. ترجمة الأسئلة التجارية إلى مهام وتحليلات بيانات قابلة للتنفيذ.
9. التقارير الآلية: تطوير وتنفيذ عمليات تقارير آلية لتبسيط إنشاء وتوزيع التقارير الروتينية.
10. تنفيذ آليات الجدولة والتنبيه لتسليم البيانات في الوقت المناسب.
11. التعاون: التعاون مع فرق متعددة الوظائف، بما في ذلك علماء البيانات والمهندسين ومحللي الأعمال، لتقديم الدعم التحليلي والرؤى.
12. التواصل بالنتائج والتوصيات مع كل من أصحاب المصلحة الفنيين وغير الفنيين.
13. التحسين المستمر: البقاء على اطلاع بأفضل الممارسات في الصناعة، والتقنيات الناشئة، والتطورات في تحليلات البيانات.
14. المساهمة في تحسين عمليات وأساليب التحليل داخل المؤسسة.

• درجة البكالوريوس أو الماجستير في مجال كمي مثل علوم الكمبيوتر أو الإحصاء أو الرياضيات أو تخصص ذي صلة.
• إجادة قوية في معالجة البيانات وتحليلها باستخدام أدوات مثل SQL، بايثون، أو R.
• خبرة في أدوات تصوير البيانات، مثل تابلوه، باور بي آي، أو ما شابه.
• الإلمام بالنمذجة الإحصائية، وتعلم الآلة، وتقنيات التنقيب عن البيانات.
• فهم قوي لهياكل البيانات وقواعد البيانات ومعالجة البيانات.
• مهارات ممتازة في حل المشكلات والتفكير النقدي.
• مهارات تواصل فعالة لنقل رؤى البيانات المعقدة لجماهير متنوعة.
• القدرة على العمل بشكل مستقل وبالتعاون في بيئة قائمة على الفريق.