Data Engineer: A comprehensive guide to salaries, skills and career path in Saudi Arabia (2025)

دليلك لدخول عالم هندسة البيانات: من الصفر إلى الاحتراف في السعودية

هل تسمع مصطلح “مهندس البيانات” (Data Engineer) في كل مكان حولك، خاصة مع تسارع التحول الرقمي الهائل في المملكة العربية السعودية، وتشعر بالفضول أو ربما ببعض الحيرة؟

لعلك تتساءل:

• ما هو الدور الحقيقي لمهندس البيانات بالضبط؟
• بماذا يختلف جوهرياً عن عالم البيانات (Data Scientist) أو محلل البيانات (Data Analyst)؟
• هل هو مجال مطلوب حقاً في سوق العمل السعودي، وكم تبلغ رواتبه الفعلية؟
• والأهم من ذلك كله، كيف يمكنني أن أبدأ مسيرتي في هذا المجال، خاصة إذا كنت أشعر أنني أبدأ من الصفر؟

إذا كانت هذه الأسئلة تدور في ذهنك، فأنت لست وحدك. إن الحديث عن أهمية “البيانات” أصبح في كل مكان، ولكن الطريق لدخول هذا المجال الحيوي قد يبدو غامضاً أو معقداً للكثيرين.

في هذا الدليل الشامل، سنأخذ بيدك خطوة بخطوة. تم تصميم هذا المقال ليكون بوابتك الواضحة والمفصلة. بنهاية قراءتك، ستكون قادراً على:

1. الفهم العميق: ستكوّن صورة واضحة تماماً عن دور ومهام مهندس البيانات وأهميته الحاسمة في نجاح أي شركة تعتمد على البيانات.
2. امتلاك خارطة طريق: ستحصل على Practical Roadmap تبدأ معك من الأساسيات (مثل SQL و Python) وتقودك إلى التقنيات المتقدمة (مثل Spark والحوسبة السحابية).
3. معرفة واقع السوق: ستحصل على نظرة حصرية ومفصلة على واقع الرواتب والمسار الوظيفي لمهندس البيانات داخل السوق السعودي، من المبتدئ إلى مستوى الخبير.
4. الاستعداد العملي: ستعرف بالضبط كيف تستعد للمقابلات الوظيفية وتبني ملف مشاريع (Portfolio) قوي يضمن لك التميز عن الآخرين.

هذا المقال هو مرجعك الأول لتحويل الفضول إلى خطة عمل واضحة، والبدء بثقة في واحدة من أهم وظائف المستقبل في المملكة.

كل ما تريد معرفته عن “مهندس البيانات”: دليلك الشامل لدخول المجال في السعودية

مقدمة: لماذا يعتبر “مهندس البيانات” أهم وظيفة في عصر البيانات اليوم؟

في عالمنا اليوم، تُعتبر البيانات “النفط الجديد”، ولكن هذا النفط لا قيمة له وهو خام. تماماً كما يحتاج النفط الخام إلى مصافٍ لاستخلاص الوقود الثمين، تحتاج البيانات الخام إلى مهندسي بيانات (Data Engineers) لبناء “المصافي” و “خطوط الأنابيب” الرقمية التي تحولها إلى رؤى استراتيجية وقرارات ذكية.

We live in an age of Digital transformation، خاصة في المملكة العربية السعودية التي تشهد طفرة هائلة تماشياً مع Vision 2030. كل تطبيق نستخدمه، كل عملية شراء إلكترونية، وكل خدمة حكومية رقمية تولد كميات هائلة من البيانات. لكن الاستفادة من هذه البيانات لتطوير الذكاء الاصطناعي، أو تحسين تجربة العملاء، أو بناء مدن ذكية مثل “نيوم”، يبدأ بخطوة واحدة أساسية: هندسة البيانات.

إذا كنت تتساءل عن كيفية دخول هذا المجال الحيوي، أو ما هو الدور الذي يلعبه مهندس البيانات بالضبط، أو ما هي الرواتب والمهارات المطلوبة في السوق السعودي، فأنت في المكان الصحيح. هذا الدليل الشامل سيزودك بكل ما تحتاجه لتبدأ رحلتك في واحدة من أكثر الوظائف طلباً وأهمية في المستقبل القريب.

ما هو مهندس البيانات (Data Engineer) بالضبط؟ الدور والمهام

التعريف المبسط: مهندس البيانات هو “المعماري” الذي يبني أساسات البيانات

Very simply. مهندس البيانات هو المهندس أو “المعماري” المسؤول عن بناء وتصميم وصيانة البنية التحتية التي تسمح بجمع، وتخزين، ومعالجة، ونقل كميات هائلة من البيانات بكفاءة وأمان.

إذا تخيلنا أن “عالم البيانات” (Data Scientist) هو المحلل الذي يستخرج الذهب من منجم، فإن مهندس البيانات هو الذي يبني المنجم بأكمله: يحفر الأنفاق (خطوط الأنابيب)، وينشئ عربات النقل (عمليات ETL)، ويصمم أماكن التخزين الآمنة (مستودعات البيانات).

بدون مهندس البيانات، سيقضي عالم البيانات وقته في البحث عن البيانات الفوضوية وغير المنظمة بدلاً من تحليلها. مهمة مهندس البيانات هي ضمان وصول بيانات نظيفة، وموثوقة، وجاهزة للاستخدام إلى كل من يحتاجها في المؤسسة، سواء كانوا محللين، أو علماء بيانات، أو أنظمة ذكاء اصطناعي.

نظرة على المهام اليومية والمسؤوليات الأساسية لمهندس البيانات

لا يقتصر عمل مهندس البيانات على كتابة الأكواد البرمجية فحسب، بل هو مزيج من الهندسة، والبرمجة، وإدارة الأنظمة. تشمل مسؤولياته الأساسية ما يلي:

1. تصميم وبناء خطوط أنابيب البيانات (Data Pipelines):
   • هذه هي المهمة الجوهرية. يقوم مهندس البيانات بإنشاء أنظمة آلية (Automated systems) لنقل البيانات من مصادرها المتعددة (مثل التطبيقات، قواعد البيانات، واجهات برمجة التطبيقات APIs) إلى وجهة مركزية (مثل مستودع البيانات).
2. عمليات ETL و ELT:
   • ETL (Extract, Transform, Load): استخراج البيانات من المصدر، ثم تحويلها (تنظيفها، تنسيقها، دمجها)، وأخيراً تحميلها في مستودع البيانات.
   • ELT (Extract, Load, Transform): استخراج البيانات وتحميلها أولاً في بحيرة بيانات (Data Lake)، ثم تحويلها عند الحاجة. هذا النهج أكثر مرونة مع البيانات الضخمة.
3. إدارة قواعد البيانات ومستودعات البيانات:
   • اختيار، وتصميم، وإدارة قواعد البيانات المناسبة (مثل SQL أو NoSQL) وحلول التخزين السحابية (مثل Amazon S3 أو Azure Blob Storage).
   • بناء مستودعات البيانات (Data Warehouses) للبيانات المنظمة (Structured Data) و بحيرات البيانات (Data Lakes) للبيانات الخام وغير المنظمة (Unstructured Data).
4. ضمان جودة البيانات (Data Quality) والحوكمة (Governance):
   • التأكد من أن البيانات دقيقة، وكاملة، ومتسقة. مهندس البيانات هو خط الدفاع الأول ضد “البيانات السيئة”.
5. تحسين الأداء (Performance Tuning):
   • ضمان أن أنظمة البيانات تعمل بأقصى سرعة وكفاءة، حتى عند التعامل مع مليارات السجلات.

الفرق الجوهري: مهندس البيانات مقابل عالم البيانات ومحلل البيانات (مع جدول مقارنة)

من الشائع جداً الخلط بين هذه الأدوار الثلاثة، فجميعهم يعملون بالبيانات، لكن تركيز كل منهم مختلف تماماً.

• Data Engineer: Focuses on البنية التحتية (Infrastructure). هو يجهز المسرح ويضيء الأنوار قبل بدء العرض.
• Data Scientist: Focuses on التنبؤ والمستقبل (Prediction). يستخدم البيانات الجاهزة لبناء نماذج تعلم آلي (Machine Learning) واستخراج رؤى معقدة.
• محلل البيانات (Data Analyst): Focuses on الماضي والحاضر (Reporting). يستخدم البيانات الجاهزة للإجابة على أسئلة محددة “ماذا حدث؟” و “لماذا حدث؟” عبر التقارير ولوحات المعلومات (Dashboards).

لماذا تحتاج الشركات في السعودية إلى مهندس بيانات أكثر من أي وقت مضى؟

دور مهندس البيانات في تسريع التحول الرقمي وتحقيق رؤية 2030

Vision 2030 هي في جوهرها رؤية قائمة على البيانات والابتكار. التحول من اقتصاد يعتمد على النفط إلى اقتصاد رقمي متنوع يعتمد بشكل كامل على قدرتنا على جمع البيانات والاستفادة منها بذكاء.

• Smart Cities: Megaprojects such as "NEOM and "The Line لا يمكن أن تعمل بدون بنية تحتية هائلة للبيانات. مهندسو البيانات هم الذين سيبنون الأنظمة التي تجمع البيانات من ملايين المستشعرات (IoT) لإدارة الطاقة، والنقل، والأمن في الوقت الفعلي.
• الخدمات الحكومية الرقمية: التحول نحو حكومة إلكترونية بالكامل (مثل منصات “أبشر” و “توكلنا”) يعني إدارة بيانات ملايين المواطنين والمقيمين. مهندسو البيانات يضمنون أن هذه الأنظمة آمنة، وسريعة، وقادرة على التوسع.
• Artificial Intelligence (AI): تهدف المملكة لتكون مركزاً عالمياً للذكاء الاصطناعي. لا يوجد ذكاء اصطناعي بدون بيانات جيدة، ولا توجد بيانات جيدة بدون مهندسي بيانات. إنهم الأساس الذي يبني عليه “سدايا” (SDAIA – الهيئة السعودية للبيانات والذكاء الاصطناعي) مستقبل الذكاء الاصطناعي في المملكة.

كيف يبني مهندس البيانات الأساس لمشاريع الذكاء الاصطناعي (AI/ML) الناجحة

كثيراً ما تفشل مشاريع الذكاء الاصطناعي (AI) وتعلم الآلة (ML) ليس بسبب ضعف الخوارزميات، ولكن بسبب ضعف البنية التحتية للبيانات. هذا هو المكان الذي يبرز فيه دور مهندس البيانات:

1. توفير “وقود” نظيف: نماذج تعلم الآلة تحتاج إلى كميات ضخمة من البيانات النظيفة للتدريب. مهندس البيانات هو الذي ينشئ خطوط الأنابيب التي تغذي هذه النماذج ببيانات عالية الجودة.
2. هندسة الميزات (Feature Engineering): غالباً ما يعمل مهندسو البيانات مع علماء البيانات لإنشاء “ميزات” (Features) جديدة من البيانات الخام، وهي المدخلات التي تستخدمها النماذج للتنبؤ.
3. تفعيل النماذج (MLOps): بعد أن يقوم عالم البيانات ببناء نموذج، يساعد مهندس البيانات في نقله من “المختبر” إلى “الإنتاج” الفعلي (Production)، مما يضمن أنه يعمل بكفاءة ويقدم تنبؤات في الوقت الفعلي.

باختصار، إذا كان عالم البيانات هو “العقل” المدبر للذكاء الاصطناعي، فإن مهندس البيانات هو “القلب والجهاز العصبي” الذي يضخ البيانات ويجعل النظام بأكمله قابلاً للحياة.

المهارات الأساسية التي يحتاجها كل مهندس بيانات ناجح

لتصبح مهندس بيانات، أنت لا تحتاج إلى مهارة واحدة، بل مزيج متكامل من المهارات التقنية العميقة والمهارات الشخصية الفعالة.

المهارات التقنية (Technical Skills): من SQL إلى Python و Spark

هذه هي “صندوق الأدوات” الأساسي الذي لا يمكن لمهندس بيانات الاستغناء عنه:

1. لغة SQL (لغة الاستعلام الهيكلية):
   • الأهمية: هي “اللغة الأم” للبيانات. ستستخدمها يومياً لاستخراج، وتحليل، ومعالجة البيانات من قواعد البيانات. لا يمكن أن تكون مهندس بيانات بدون إتقان SQL، بما في ذلك المفاهيم المتقدمة مثل (Window Functions, CTEs, Joins).
2. لغات البرمجة (Python أو Scala):
   • Python: هي اللغة الأكثر شعبية في عالم البيانات بسبب بساطتها ومكتباتها القوية (مثل Pandas لمعالجة البيانات، و Airflow لتنسيق المهام).
   • Scala: شائعة في أنظمة البيانات الضخمة، خاصة عند العمل مع Apache Spark.
3. تقنيات البيانات الضخمة (Big Data):
   • Apache Spark: هو المعيار الفعلي لمعالجة البيانات الضخمة الموزعة (Distributed Processing). قدرته على معالجة البيانات في الذاكرة (In-memory) تجعله أسرع بكثير من الأدوات التقليدية.
   • أدوات أخرى: مثل Hadoop (HDFS, MapReduce) و Kafka (لتدفق البيانات في الوقت الفعلي).
4. Databases:
   • قواعد البيانات العلائقية (SQL): مثل PostgreSQL و MySQL.
   • قواعد البيانات غير العلائقية (NoSQL): مثل MongoDB (للوثائق) أو Cassandra (لأحجام البيانات الهائلة).
5. مستودعات وبحيرات البيانات السحابية:
   • فهم عميق لكيفية بناء وإدارة Data Warehouses (مثل Amazon Redshift, Google BigQuery, Snowflake) و Data Lakes.

المهارات الشخصية (Soft Skills): كيف تتواصل وتحل المشكلات كمهندس بيانات؟

المهارات التقنية وحدها لا تكفي. مهندس البيانات الناجح يجب أن يمتلك أيضاً:

• حل المشكلات (Problem Solving): ستواجهك مشكلات معقدة يومياً: بيانات مفقودة، خطوط أنابيب متوقفة، استعلامات بطيئة. قدرتك على تشخيص المشكلة وإيجاد حل فعال هي مهارة أساسية.
• التواصل الفعال (Communication): أنت لست مبرمجاً يعمل في عزلة. ستحتاج إلى التواصل بوضوح مع محللي البيانات (لفهم متطلباتهم)، وعلماء البيانات (لبناء النماذج)، ومديري المنتجات (لفهم أهداف العمل).
• الفضول والتعلم المستمر: هذا المجال يتغير بسرعة لا تصدق. الأدوات التي تستخدمها اليوم قد تصبح قديمة غداً. الشغف بالتعلم المستمر هو الضمان الوحيد للاستمرار في هذا المجال.

أهم الأدوات والمنصات السحابية (AWS, Azure, GCP) التي يستخدمها مهندسو البيانات

اليوم، تتم معظم أعمال هندسة البيانات “على السحابة” (On the Cloud). لا توجد شركة تقريباً تبني مراكز بيانات خاصة بها بعد الآن. لذلك، الخبرة في واحدة من هذه المنصات ضرورية:

• Amazon Web Services (AWS): هي المنصة الأكثر انتشاراً. أدواتها الأساسية لمهندس البيانات تشمل S3 (للتخزين)، Redshift (مستودع بيانات)، Glue (لعمليات ETL)، و EMR (لتشغيل Spark).
• Microsoft Azure: تكتسب شعبية كبيرة، خاصة في الشركات التي تعتمد على منتجات مايكروسوفت. أدواتها تشمل Azure Blob Storage, Azure Synapse Analyticsand Azure Data Factory.
• Google Cloud Platform (GCP): قوية جداً في مجال البيانات والذكاء الاصطناعي. أدواتها تشمل Google Cloud Storage and BigQuery (الذي يعتبر أداة قوية جداً وسهلة الاستخدام).

كيف تصبح مهندس بيانات في السعودية؟ (خارطة طريق عملية خطوة بخطوة)

الطلب على مهندسي البيانات في السعودية مرتفع جداً، لكن المنافسة أيضاً موجودة. إذا كنت تبدأ من الصفر، لا تحاول تعلم كل شيء دفعة واحدة. اتبع هذه الخارطة المنطقية:

الخطوة 1: بناء أساس قوي في قواعد البيانات و SQL

لا تحاول تجاوز هذه الخطوة. كل شيء يبدأ من هنا. قبل أن تفكر في “البيانات الضخمة”، يجب أن تفهم “البيانات” نفسها.

• ماذا تفعل؟ تعلم أساسيات قواعد البيانات العلائقية. قم بتثبيت PostgreSQL أو MySQL على جهازك. تعلم كيف تنشئ الجداول، وتكتب استعلامات SELECT، وتستخدم JOIN لربط الجداول، وتفهم GROUP BY لتجميع البيانات.
• Objective: أن تصل لمرحلة يمكنك فيها الإجابة على أي سؤال عملي تقريباً من خلال استعلام SQL.

الخطوة 2: إتقان لغة برمجة (Python كأولوية)

بمجرد أن تشعر بالراحة مع SQL، ابدأ بتعلم لغة برمجة.

• ماذا تفعل؟ نوصي بـ Python. تعلم الأساسيات (المتغيرات، الحلقات، الدوال، الكائنات).
• المرحلة التالية: ركز على مكتبات البيانات مثل Pandas (لتحليل ومعالجة البيانات في الذاكرة) و Jupyter Notebooks (لتجربة أكوادك بشكل تفاعلي). حاول حل المشاكل التي كنت تحلها بـ SQL باستخدام Pandas.

الخطوة 3: الغوص في عالم البيانات الضخمة (Hadoop و Spark)

الآن أنت جاهز للانتقال من البيانات التي تسعها ذاكرة جهازك (بضع ملايين من الصفوف) إلى البيانات الضخمة الحقيقية (مليارات الصفوف).

• ماذا تفعل؟ ابدأ بفهم المفاهيم النظرية لـ Hadoop (خاصة HDFS كنظام ملفات موزع).
• التركيز الحقيقي: يجب أن يكون على Apache Spark. تعلم كيف يعمل (مفهوم RDDs و DataFrames) وكيفية استخدامه لمعالجة كميات هائلة من البيانات. استخدم PySpark (واجهة Spark للغة Python).

الخطوة 4: اكتساب خبرة عملية في المنصات السحابية الكبرى

هذه هي الخطوة التي تجعلك قابلاً للتوظيف.

• ماذا تفعل؟ اختر منصة واحدة (مثل AWS or Azure) وافتح حساباً مجانياً (Free Tier).
• التطبيق: حاول بناء مشروع بسيط. مثلاً: اسحب بيانات من واجهة برمجة تطبيقات (API) عامة باستخدام Python، قم بتخزينها في AWS S3، معالجتها باستخدام Spark (على EMR أو Glue)، وتحميلها في مستودع بيانات (مثل Redshift)، ثم قم بتحليلها باستخدام SQL.
• مشروع واحد متكامل مثل هذا يساوي أكثر من عشرات الدورات النظرية.

هل الشهادات المهنية ضرورية لمهندس البيانات؟ (مع قائمة مراجعة)

هل هي ضرورية؟ لا، ليست “إلزامية” إذا كان لديك ملف مشاريع (Portfolio) قوي.

هل هي مفيدة؟ نعم، جداً، خاصة في السوق السعودي ولدى الشركات الكبرى والاستشارية. الشهادة تثبت أن لديك المعرفة الأساسية بالمنصات السحابية.

• أهم الشهادات:
  • AWS Certified Data Analytics – Specialty (أو AWS Certified Solutions Architect – Associate كنقطة بداية)
  • Microsoft Certified: Azure Data Engineer Associate (DP-203)
  • Google Cloud Professional Data Engineer

استخدم هذه القائمة لتقييم جاهزيتك:

• هل تشعر بالراحة في كتابة استعلامات SQL معقدة (Multi-table JOINs, Window Functions)؟
• هل يمكنك استخدام Python و Pandas لتنظيف وتحليل ملف CSV أو JSON؟
• هل تفهم الفرق بين قاعدة بيانات SQL و NoSQL؟
• هل تفهم الفرق بين مستودع البيانات (Data Warehouse) وبحيرة البيانات (Data Lake)؟
• هل قمت ببناء مشروع واحد على الأقل يمس “السحابة” (Cloud)؟
• هل تفهم ما يعنيه “ETL” وكيف يختلف عن “ELT”؟
• هل لديك شغف لحل الألغاز المعقدة وتتبع الأخطاء في البيانات؟

إذا كانت إجابتك “نعم” على معظم هذه الأسئلة، فأنت في الطريق الصحيح. إذا كانت “لا”، فهذه هي خارطة طريقك لما يجب أن تتعلمه بعد ذلك.

الرواتب والمسار الوظيفي لمهندس البيانات في السوق السعودي

التدرج الوظيفي: كيف يترقى مهندس البيانات (من مبتدئ إلى خبير)

المسار الوظيفي لمهندس البيانات مجزٍ ومتنوع. عادة ما يبدأ كالتالي:

1. مهندس بيانات مبتدئ (Junior Data Engineer):
   • (0-2 سنوات خبرة)
   • يركز على مهام محددة، مثل صيانة خطوط الأنابيب الموجودة، كتابة استعلامات SQL، والمساعدة في تنظيف البيانات. يعمل تحت إشراف مباشر.
2. مهندس بيانات متوسط الخبرة (Mid-Level Data Engineer):
   • (3-5 سنوات خبرة)
   • يتحمل مسؤولية أكبر. يقوم بتصميم وبناء خطوط أنابيب جديدة، ويشارك في اختيار الأدوات التقنية، ويبدأ في توجيه المهندسين المبتدئين.
3. مهندس بيانات أول (Senior Data Engineer):
   • (5+ سنوات خبرة)
   • يقود مشاريع معقدة. يمتلك فهماً عميقاً للبنية التحتية. يتخذ قرارات استراتيجية حول بنية البيانات (Data Architecture) ويقوم بتوجيه (Mentoring) الفريق.

بعد مستوى “الأول” (Senior)، يمكن أن يتفرع المسار إلى:

• مسار تقني (Individual Contributor):
  • مهندس بيانات رئيسي (Lead Data Engineer): الخبير التقني في مجال معين.
  • مهندس بنية بيانات (Data Architect): المسؤول عن تصميم “المخطط الرئيسي” (Blueprint) لنظام البيانات بالكامل في الشركة.
• مسار إداري (Management):
  • مدير هندسة البيانات (Data Engineering Manager): يقود فريقاً من مهندسي البيانات ويركز على إدارة الأفراد والمشاريع.

كم يتقاضى مهندس البيانات في السعودية؟ (حسب مستوى الخبرة)

تعتبر رواتب مهندسي البيانات من الأعلى في قطاع تقنية المعلومات في المملكة، نظراً للطلب الهائل ونقص الكفاءات المتخصصة. الأرقام التالية هي متوسطات تقريبية (براتب شهري) وقد تختلف بناءً على الشركة، والقطاع (مالي، تقني، حكومي)، والموقع (الرياض وجدة غالباً أعلى).

• مهندس بيانات مبتدئ (0-2 سنوات):
  • The monthly salary ranges from 8,000 ريال سعودي و 15,000 ريال سعودي.
• مهندس بيانات متوسط الخبرة (3-5 سنوات):
  • يقفز الراتب بشكل ملحوظ ليصل إلى 15,000 – 25,000 ريال سعودي monthly.
• مهندس بيانات أول (5+ سنوات):
  • تبدأ الرواتب من 25,000 ريال سعودي وقد تصل إلى 40,000 ريال سعودي أو أكثر شهرياً، خاصة لمن يمتلكون خبرة في الحوسبة السحابية وتقنيات البيانات الضخمة المتقدمة.

الخبرة السحابية (AWS/Azure) ومهارات Spark هي العوامل الرئيسية التي ترفع الراتب بشكل كبير.

أبرز القطاعات والشركات الكبرى التي توظف مهندسي البيانات في المملكة

الطلب موجود في كل مكان تقريباً، لكنه يتركز بشكل خاص في:

1. الشركات الاستشارية وشركات تكامل الأنظمة (Consulting & IT Services):
   • شركات مثل Accenture, Deloitte, PwC, وشركات محلية قوية مثل Elm (علم) and STC Solutions توظف بكثافة لخدمة عملائها في مشاريع التحول الرقمي.
2. القطاع الحكومي والذكاء الاصطناعي:
   • Saudi Data and Artificial Intelligence Authority (SDAIA) والجهات التابعة لها، بالإضافة إلى الوزارات والهيئات الحكومية التي تمر بمرحلة تحول رقمي.
3. المشاريع الكبرى ورؤية 2030 (Giga Projects):
   • مشاريع مثل "NEOM, “القدية” (Qiddiya), “البحر الأحمر العالمية” (Red Sea Global)and “روشن” (Roshn) تحتاج إلى فرق ضخمة من مهندسي البيانات لبناء بنيتها التحتية الرقمية من الصفر.
4. القطاع المالي (البنوك):
   • البنوك السعودية الكبرى (مثل SNB, Rajahi, SAB) تستثمر بكثافة في تحليل البيانات لمكافحة الاحتيال وتخصيص الخدمات.
5. قطاع الاتصالات والتقنية:
   • شركات مثل STC, Mobily, Zain، بالإضافة إلى شركات التقنية الناشئة والكبرى في الرياض.

مميزات وتحديات وظيفة مهندس البيانات: هل هي مناسبة لك؟

مثل أي وظيفة، لها جانب مشرق وجوانب تمثل تحدياً. من المهم أن تكون صريحاً مع نفسك حول ما إذا كانت هذه البيئة تناسبك.

المميزات: لماذا هي واحدة من أكثر الوظائف طلباً اليوم؟

1. الطلب العالي جداً: أنت تعمل في مجال تعاني فيه الشركات من “نقص” في المواهب. هذا يعني أماناً وظيفياً عالياً وقوة تفاوضية ممتازة.
2. الرواتب المجزية: كما ذكرنا، هي من أعلى الرواتب في قطاع التقنية بسبب ندرة المهارات المطلوبة.
3. التأثير المباشر: أنت لا تكتب أكواداً في الفراغ. أنت تبني الأساس الذي تعتمد عليه كل قرارات الشركة. سترى تأثير عملك مباشرة في إطلاق منتجات جديدة أو تحسين الخدمات.
4. بيئة عمل محفزة: أنت تتعامل مع تقنيات متطورة ومشاكل معقدة تتطلب حلاً إبداعياً. إذا كنت تحب حل الألغاز، فهذه الوظيفة لك.

التحديات: ضغط العمل والحاجة الملحة للتعلم المستمر

1. التعلم المستمر (وهو إلزامي): هذا ليس تحدياً إذا كنت شغوفاً، لكنه متعب. الأدوات تتغير كل 6 أشهر. يجب أن تخصص وقتاً من خارج العمل للتعلم المستمر وإلا ستجد نفسك “قديماً” بسرعة.
2. ضغط العمل (On-Call): البيانات لا تنام. إذا توقف خط أنابيب البيانات في الساعة 2 صباحاً، والذي يغذي تقريراً مهماً للمدير التنفيذي، فغالباً أنت من سيتلقى الاتصال لإصلاح المشكلة (تُعرف بـ On-Call rotation).
3. عمل “خلف الكواليس”: على عكس عالم البيانات الذي قد يحصل على التقدير عند بناء نموذج ناجح، فإن عمل مهندس البيانات غالباً ما يكون “غير مرئي”. أفضل مهندس بيانات هو الذي لا تلاحظ عمله، لأن كل شيء يعمل بسلاسة. يتم ملاحظتك فقط عند حدوث خطأ.
4. التعامل مع الفوضى (Messy Data): جزء كبير من وقتك سيقضى في التعامل مع “بيانات سيئة” وغير منظمة ومحاولة فرض النظام عليها، وهو ما قد يكون محبطاً.

كيف تستعد لمقابلة عمل مهندس بيانات وتضمن القبول؟

أهم الأسئلة التقنية التي تُطرح في مقابلات مهندس البيانات

تُركز المقابلات على اختبار عمق فهمك وليس فقط حفظ المصطلحات. توقع أسئلة في هذه المجالات:

1. أسئلة SQL (مضمونة 100%):
   • أساسيات: الفرق بين GROUP BY and HAVING؟ الفرق بين LEFT JOIN and INNER JOIN?
   • متقدم: سيُعطى لك سيناريو ويُطلب منك كتابة استعلام يستخدم Window Functions (مثل ROW_NUMBER() or LEAD()).
2. أسئلة Python (البرمجة):
   • أساسيات هياكل البيانات (Data Structures) مثل (Lists vs Tuples vs Dictionaries).
   • قد يُطلب منك حل مشكلة برمجية بسيطة (مثل عكس سلسلة نصية أو فلترة قائمة).
   • قد تُسأل عن كيفية استخدام Pandas لقراءة ملف ومعالجة القيم المفقودة.
3. أسئلة تصميم الأنظمة (System Design):
   • “كيف تصمم…؟”: “كيف تصمم نظاماً لجمع بيانات النقرات (Clickstream) من موقع ويب؟” أو “كيف تصمم مستودع بيانات لشركة تجارة إلكترونية؟”
   • الهدف هنا هو رؤية طريقة تفكيرك: ما هي أسئلتك (ما حجم البيانات؟ ما سرعة وصولها؟)، ما هي الأدوات التي تختارها ولماذا (Kafka أم Kinesis؟ Redshift أم BigQuery؟).
4. أسئلة حول Spark:
   • كيف يعمل Spark؟ ما الفرق بين DataFrame and RDD؟ كيف تتعامل مع البيانات المنحرفة (Data Skew)؟

لماذا يعتبر بناء ملف مشاريع (Portfolio) أقوى سلاح لك؟

في مجال هندسة البيانات، “ما قمت ببنائه” يتحدث بصوت أعلى من “ما تعرفه نظرياً”. الشهادات تثبت المعرفة، لكن المشاريع تثبت “القدرة”.

• ما هو ملف المشاريع؟ هو عبارة عن 2-3 مشاريع متكاملة قمت ببنائها بنفسك (خارج العمل أو الجامعة) وتوضح مهاراتك.
• لماذا هو مهم؟ لأنه يعطي مدير التوظيف دليلاً ملموساً على أنك تستطيع القيام بالعمل.
• مثال لمشروع قوي:
  1. Source: اسحب بيانات من API عام (مثل Twitter API أو API لأسعار العملات).
  2. التجميع: استخدم Python (أو أداة مثل Airflow) لتشغيل هذا السكريبت كل ساعة.
  3. التخزين: خزن البيانات الخام في سحابة (مثل AWS S3).
  4. المعالجة (ETL): استخدم Spark (أو AWS Glue) لقراءة البيانات من S3، تنظيفها، وتحويلها.
  5. الوجهة: حمّل البيانات النظيفة إلى مستودع بيانات (مثل Amazon Redshift أو Google BigQuery).
  6. التحليل: قم بتوصيل أداة BI (مثل Power BI أو Tableau) بمستودع البيانات لإنشاء لوحة معلومات بسيطة.

قم بوضع الكود الخاص بك على GitHub واشرح الخطوات في ملف README.md. وضع رابط GitHub هذا في سيرتك الذاتية هو أقوى طريقة للحصول على مقابلة عمل.

خاتمة: هل وظيفة مهندس البيانات هي خطوتك المهنية التالية؟ (مع أسئلة شائعة)

إذا كنت شخصاً يحب البناء، ويستمتع بحل المشكلات المعقدة، ولديه شغف بالتقنية والبيانات، ولا يخشى Continuous learning، فإن مهنة مهندس البيانات قد تكون الخيار المثالي لك.

إنها ليست وظيفة سهلة، ولكنها مجزية للغاية، سواء من الناحية المادية أو من ناحية التأثير. مع انطلاق رؤية 2030، لم تكن هناك فترة أفضل من الآن لتكون مهندس بيانات في المملكة العربية السعودية. أنت لا تبحث عن وظيفة فحسب، بل تساهم في بناء مستقبل رقمي بالكامل.

س1: هل أحتاج إلى شهادة جامعية في علوم الحاسب لأصبح مهندس بيانات؟

c: إنها مفيدة، لكنها ليست شرطاً إلزامياً. العديد من أفضل مهندسي البيانات يأتون من خلفيات مختلفة (مثل الهندسة، الفيزياء، أو حتى إدارة الأعمال) ولكنهم علموا أنفسهم المهارات التقنية اللازمة. ملف مشاريعك (Portfolio) وخبرتك العملية أهم من شهادتك الجامعية في هذا المجال.

س2: أنا محلل بيانات (Data Analyst) وأستخدم SQL و Power BI. ما هي الخطوة التالية لأنتقل إلى هندسة البيانات؟

c: أنت في وضع ممتاز. خطوتك التالية هي تعميق مهاراتك التقنية. ابدأ بـ Python (وتحديداً مكتبة Pandas)، ثم انتقل إلى فهم المنصات السحابية (Cloud) وكيفية بناء خطوط أنابيب بيانات (Data Pipelines) باستخدام أدوات مثل Airflow أو Azure Data Factory.

س3: ما هو الفرق بين بحيرة البيانات (Data Lake) ومستودع البيانات (Data Warehouse)؟

c: هذا سؤال كلاسيكي في المقابلات!

• مستودع البيانات (Data Warehouse): يخزن بيانات منظمة (Structured) تم تنظيفها ومعالجتها. الهدف منه هو التحليل وإعداد التقارير (BI). المخطط (Schema) يتم تحديده مسبقاً (Schema-on-Write).
• بحيرة البيانات (Data Lake): تخزن كل أنواع البيانات (منظمة، شبه منظمة، وغير منظمة) في شكلها الخام. الهدف هو المرونة وتخزين كل شيء. المخطط (Schema) يتم تطبيقه عند قراءة البيانات (Schema-on-Read).

س4: ما هي أفضل طريقة للبدء إذا كنت مبتدئاً تماماً (صفر خبرة)؟

c: ابدأ بالأساسيات ولا تقفز مباشرة إلى الأدوات المعقدة.

1. Start with SQL: هو الأساس الذي لا يتغير.
2. Switch to Python: لغة البرمجة التي ستستخدمها يومياً.
3. افهم مفاهيم قواعد البيانات جيداً.
4. ابنِ مشروعاً بسيطاً على جهازك (مثلاً: تحليل ملف CSV كبير باستخدام Python و Pandas).
5. فقط بعد ذلك، ابدأ بتعلم المنصات السحابية (Cloud) وأدوات البيانات الضخمة (Spark).

الخاتمة: خطوتك التالية نحو مستقبل البيانات

لقد قمنا بتغطية كل ما يتعلق بواحدة من أهم وظائف العصر الرقمي. قبل أن نختتم، إليك ملخص لأهم النقاط التي تناولناها في هذا الدليل:

• الأساس لا غنى عنه: مهندس البيانات هو “المعماري” الحقيقي لعالم البيانات، فهو يبني البنية التحتية الموثوقة التي تتيح لعلماء ومحللي البيانات القيام بعملهم بفعالية.
• طلب سعودي متزايد: في قلب رؤية 2030 والتحول الرقمي في المملكة، يبرز دور مهندس البيانات كعامل حاسم للنجاح، مما أدى إلى ارتفاع كبير في الطلب ورواتب مجزية.
• المهارات الأساسية: لا يمكن النجاح في هذا المجال بدون إتقان الثلاثي الذهبي: SQL المتقدم، لغة Python (ومكتباتها)، وفهم عميق لإحدى المنصات السحابية (AWS, Azure, or GCP).
• الخبرة العملية هي الملك: الشهادات مفيدة، لكن ملف المشاريع (Portfolio) الذي يثبت قدرتك على بناء حلول بيانات متكاملة من الألف إلى الياء هو أقوى سلاح لك في سوق العمل.

Thank you very much for investing your time and reading this comprehensive guide to the end. We hope we have given you a clear roadmap, answered your questions, and inspired you to start your journey in this exciting and rewarding field.

The future in Saudi Arabia is built on data, and now you have the knowledge to start building that future yourself. We wish you all the best in your next career move.