«بايثون» تتصدر مهارات الذكاء الاصطناعي المطلوبة في سوق العمل

تُعد لغة بايثون المهارة الأكثر طلباً في إعلانات وظائف الذكاء الاصطناعي في أميركا.

كما يحتل تحليل البيانات مرتبة متقدمة، إذ يبحث أصحاب العمل عن متخصصين قادرين على استخلاص رؤى من مجموعات البيانات المعقدة باستخدام تقنيات إحصائية.

إضافة إلى ذلك، ذُكرت منهجية أجايل في أكثر من 88,000 إعلان، مما يُبرز قيمة هذا الأسلوب التكراري في إدارة المشاريع، ولا سيما في وظائف البرمجيات.

في عام 2024، ارتفع الاستثمار الخاص الأميركي في الذكاء الاصطناعي إلى 109 مليارات دولار، مما أحدث تأثيرات واسعة النطاق في سوق العمل.

بشكل عام، زاد عدد إعلانات وظائف الذكاء الاصطناعي بنسبة 20% في مجالٍ يشهد توسعاً مستمراً. 

ومن بين مهارات الذكاء الاصطناعي الأكثر ذكراً، لغات البرمجة وعلوم البيانات. بالإضافة إلى ذلك، تُصنف الخبرة في إدارة المشاريع ضمن أفضل 10 مهارات؛ نظراً لتعقيد مشاريع الذكاء الاصطناعي.

مع أكثر من 199,000 إشارة، احتلت لغة بايثون، وهي لغة برمجة، المرتبة الأولى بشكل عام.

اليوم، تلعب بايثون دوراً أساسياً في العديد من وظائف الذكاء الاصطناعي. يعود ذلك إلى بساطته واستخدامه الواسع في تطوير واختبار ونشر أنظمة الذكاء الاصطناعي. وبالمثل، صُنفت لغة SQL، وهي لغة برمجة أخرى، من بين أكثر ثلاث مهارات ذكاء اصطناعي شيوعاً.

كما نرى، فإن مهارات تحليل البيانات وعلوم البيانات مطلوبة بشدة أيضاً. تشمل مهارات علوم البيانات استخدام التحليل الإحصائي لتحليل مجموعات ضخمة من البيانات. ومن خلال استخدام تقنيات متقدمة، يمكن استخلاص رؤى من مجموعات بيانات مثل سلوكيات المستهلكين والملفات الديموغرافية.

في الوقت نفسه، ظهرت مهارات قابلية التوسع بشكل متكرر؛ نظراً لأهمية معرفة كيفية إدارة كميات أكبر من البيانات دون المساس بالأداء والدقة داخل أنظمة الذكاء الاصطناعي.

وإذا نظرنا إلى ما هو أبعد من المهارات التقنية، يمكننا أن نرى أن الخبرة والمعرفة بإدارة المشاريع في منهجية Agile تُصنف من بين أفضل 10 مهارات. وهنا، منهجية Agile هي عملية تركز على الإدارة الذاتية للفرق لتقديم النتائج بانتظام، والتحسين المستمر، والتكيف بسرعة مع التغيرات السريعة في الصناعة.