Configure students to work - تهيئة الطلبة للعمل

من المقلق أن التمييز بين الخريجين أصبح فقط من خلال قياس قدرات الطالب المكتسبة ذاتياً؛ وذلك بسبب أن جميع الجامعات العربية والدولية تسعى دائماً لإنتاج خريج يمتلك مهارات تقليدية ومتماثلة وموروثة من عشرات السنين، مثل؛ مهارات الحاسوب، مهارات الاتصال، مهارات البحث، دورات خاصة، الخبرة، التدريب، دون مراعاة التطور المتسارع في مختلف القطاعات.

فهل هذه المهارات التقليدية والمتماثلة والموروثة التي يتمتع بها الخريج كافيه لتلبية احتياجات القطاعات المتطورة؟
وأيضاً هل المهارات التقليدية والمتماثلة والموروثة التي تمنحها الجامعة للخريج تعتبر سمة تنافسية له للحصول على وظيفة؟

الحقيقة المفزعة أن أي خريج سوف يتنافس بين 20% من تعداد بلده من هم بنفس مهاراته وعاطلين عن العمل، وأيضاً 10% من تعداد بلده من هم طلاب على مقاعد الدراسة الجامعة حالياً وسوف يملكون نفس المهارات بعد عام، وناهيك عن تنافس الآلة (الحاسوب) معه على الوظيفة، والأكثر تأثيرا أن رب العمل أصبح لديه القدرة للوصول الى افضل طالبين العمل من ذوي الخبرة والمهارة العالية  من جميع انحاء العالم بكل سهولة من خلال مواقع التواصل الوظيفي مثل  linkedin.

علم البيانات (Data Science) وتحليل البيانات الضخمة وبيانات الفضاء الالكتروني، تصنف حالياً من أكثر المهارات المؤثرة في الحصول على الوظيفة، ويعود ذلك لقدرتها العالية جداً على تلبية احتياجات العمل. حيث صرح تقرير صادر أخيراً عن شركة «برايس ووتر هاوس كوبرز» أن علوم البيانات تشكل واحدة من أسرع مجالات العمل نمواً. وتوقع ان يتم توفير نحو 2.7 مليون وظيفة في مجال علوم البيانات وتحليلاتها خلال الأعوام الثلاثة المقبلة، بسبب ازدياد إدراك الحكومات والمؤسسات للفوائد التي تنطوي عليها البيانات التحليلية ونتائج علوم البيانات في مجالات التطوير والتنمية والقدرة على الابتكار، بما يواكب احتياجات عملائها ومواردها الداخلية.
ويعود ذلك لقدرتها العالية جداً على تلبية احتياجات العمل؛ وقد أدى التطور السريع في التكنولوجيا والاتصالات وتكنولوجيا المعلومات على مدى العقد الماضي إلى تغيير جذري في بنية قواعد البيانات الخاصة بالشركات والبنوك والوكالات والحكومات وبنية البيانات المستخدمة في البحث العلمي. حيث حول هذا التطور بنية قواعد البيانات في جميع المجالات من البنية التقليدية إلى البنية المعقدة (البيانات الضخمة Big Data وبيانات الفضاء الإلكتروني Cyberspace Data). 
حيث أن قاعدة البيانات في أي شركة أو قطاع تتكون حالياً من 90٪ من الشكل المعقد (البيانات الضخمة Big Data وبيانات الفضاء الإلكتروني Cyberspace Data). مع العلم أن الطرق التقليدية تفتقر على القدرة لمعالجة واستخراج المعرفة من البيانات الضخمة Big Data وبيانات الفضاء الإلكتروني Cyberspace Data، وهذا يؤدي لضعف المعلومات والقرارات المستمدة منها لاعتمادها فقط على 10% من المعرفة المتواجدة في قواعد بياناتهم.

 

مع العلم أن علم البيانات (Data Science) هو العلم الوحيد حالياً الذي لديه القدرة على معالجة واستخراج المعرفة واستشراف المستقبل من البيانات الضخمة Big Data وبيانات الفضاء الإلكتروني Cyberspace Data والاستفادة من ثروة البيانات التي تملكها الشركة او القطاع على أكمل وجه ووضع الحلول الذكية.

What We Do