أستاذ مساعد في تحليل البيانات

الأدوار والمسؤوليات

دكتوراه في علوم البيانات/التحليلات أو المجالات ذات الصلة من جامعة ذات سمعة دولية
سجل بحثي متميز في مجال علوم البيانات، والذي يتضح من خلال النشر في المجلات والمؤتمرات الدولية الرائدة (Scopus وSCIE)
ضمان قوي للتميز في التدريس وتطوير المناهج وتقييم نتائج التعلم
الخبرة في تدريس علوم البيانات ودورات الحوسبة على مستوى البكالوريوس
إثبات القدرة على التعاون بشكل فعال مع الزملاء في أداء الخدمة المهنية.
القدرة على التواصل بشكل فعال باللغة الإنجليزية
مهارات شخصية ممتازة.
الخبرة الصناعية في تقديم الاستشارات الإحصائية للباحثين والجمهور
منفتح على التعاون بين التخصصات في البحث والتدريس

الواجبات والمسؤوليات الأساسية

من المتوقع أن يقوم المتقدم المختار بما يلي:

تطوير وتدريس البكالوريوس في علوم البيانات/التحليلات وعلوم الكمبيوتر.
الانخراط في مناهج مبتكرة وقائمة على التكنولوجيا للتعلم والتدريس.
نشر أبحاث عالية الجودة في المجلات الرائدة المعترف بها دوليًا في مجاله.
المشاركة في اللجان على مستوى القسم والكلية و/أو الجامعة حسب التكليف.
المشاركة بنشاط في تعزيز نمو جامعة عجمان.
القدرة على تقديم خدمات استشارية للباحثين ومجتمع الأعمال.
البحث بنشاط عن الأساليب والإجراءات والموارد لتحقيق أهداف الدورة والدروس على أفضل وجه.
أداء مهام متنوعة متعلقة بالوظيفة حسب التكليف.

عملية التقديم

سيتضمن الطلب المكتمل:

خطاب اهتمام يتناول المؤهلات المطلوبة للوظيفة.
سيرة ذاتية حديثة.
بيان فلسفة التدريس والبحث.
نسخ من سجلات جميع الدورات الدراسية العليا.

الملف الشخصي المرغوب للمرشح

1. التدريس والتوجيه
تطوير الدورات والتدريس: تصميم وتدريس الدورات الجامعية والدراسات العليا المتعلقة بتحليل البيانات، مثل التحليل الإحصائي، واستخراج البيانات، والتعلم الآلي، وتصور البيانات، وتقنيات البيانات الضخمة، والتحليلات التنبؤية. قد تغطي الدورات أيضًا أدوات محددة مثل Python وR وSQL وHadoop وTableau.
المحاضرات وإدارة الفصول الدراسية: إلقاء المحاضرات والندوات وورش العمل، وجعل مواضيع تحليل البيانات المعقدة في متناول الجميع وجذابة. تشجيع المشاركة النشطة للطلاب وتعزيز بيئة تعليمية تعزز التفكير النقدي والممارسة العملية مع أدوات تحليل البيانات.
الإشراف على المختبر والمشاريع: الإشراف على جلسات المختبر حيث يطبق الطلاب التقنيات التحليلية على مجموعات البيانات في العالم الحقيقي. الإشراف على مشاريع الطلاب التي تنطوي على جمع البيانات وتنظيفها وتحليلها وتفسيرها لحل المشكلات التجارية أو العلمية.
إرشاد طلاب الدراسات العليا: الإشراف على طلاب الدراسات العليا الذين يعملون على أطروحات أو أطروحات أو مشاريع بحثية. توجيه الطلاب خلال عملية جمع البيانات وتحليلها وتفسيرها وتقديم النتائج.
2. البحث والنشاط العلمي
إجراء البحوث: المشاركة في البحوث الأصلية في مجال تحليلات البيانات. وقد يتضمن ذلك تطوير خوارزميات أو أدوات أو منهجيات جديدة لتحليل البيانات، فضلاً عن استكشاف تطبيقات جديدة لتحليلات البيانات في مجالات مثل الرعاية الصحية أو التمويل أو الأعمال أو العلوم الاجتماعية.
التعاون البحثي: التعاون مع أعضاء هيئة التدريس والشركاء الصناعيين والباحثين الآخرين لإجراء أبحاث متعددة التخصصات تستخدم تحليلات البيانات لمعالجة المشكلات المعقدة. بناء شراكات مع الشركات أو مؤسسات البحث للمشاريع القائمة على البيانات.
نشر البحوث: كتابة ونشر نتائج البحوث في المجلات أو المؤتمرات أو الكتب ذات السمعة الطيبة والمراجعة من قبل الأقران. إنشاء ملف بحثي قوي يساهم في تقدم مجال تحليلات البيانات.
كتابة المنح: التقدم بطلب للحصول على تمويل بحثي من الوكالات الحكومية والشركاء الصناعيين والمؤسسات الخاصة لدعم مبادرات البحث الجارية في تحليلات البيانات.
الحلول القائمة على البيانات: استكشاف التطبيقات الواقعية لتحليلات البيانات، بما في ذلك تطوير نماذج تتنبأ بالاتجاهات، أو تعمل على تحسين العمليات، أو تحسين عملية اتخاذ القرار في الصناعات المختلفة (على سبيل المثال، تحليلات الرعاية الصحية، أو التنبؤ المالي، أو تحسين سلسلة التوريد).

3. التطوير المهني والمشاركة الصناعية
البقاء على اطلاع بأحدث اتجاهات الصناعة: مواكبة أحدث الاتجاهات والأدوات والتقنيات في تحليلات البيانات، مثل خوارزميات التعلم الآلي الناشئة، والتعلم العميق، والتقدم المحرز في تحليلات البيانات الضخمة والذكاء الاصطناعي.

التعاون الصناعي: الشراكة مع الشركات أو المنظمات غير الربحية أو الوكالات الحكومية لتطبيق تحليلات البيانات على مشاكل العالم الحقيقي. تقديم خدمات استشارية أو العمل في مشاريع بحثية برعاية الصناعة.

التواصل المهني: حضور المؤتمرات الأكاديمية والصناعية وتقديم العروض فيها، والمساهمة في ورش العمل، والتواصل مع الأقران في مجتمعات علوم البيانات والتحليلات.
التعليم المستمر: المشاركة في أنشطة التطوير المهني، مثل حضور ورش العمل أو الندوات عبر الإنترنت أو برامج الشهادات، للحفاظ على المهارات الحالية والمساهمة في القيادة الفكرية في هذا المجال.
4. خدمة المؤسسة والمجتمع الأكاديمي
عمل اللجنة: الخدمة في اللجان الأكاديمية، مثل لجان تطوير المناهج ولجان البحث ولجان تقييم الطلاب. المساهمة في الحوكمة الشاملة والتوجيه الاستراتيجي للقسم أو الكلية.

مراجعة الأقران: المشاركة في مراجعة الأقران للمجلات والمؤتمرات الأكاديمية، ومراجعة أوراق البحث والمقترحات في مجال تحليلات البيانات.

إرشاد الطلاب: تقديم المشورة للطلاب بشأن الأمور الأكاديمية والمهنية، وتوجيههم في اختيار مواضيع البحث والتدريب الداخلي والمسارات المهنية في علوم البيانات والتحليلات.
5. الأدوار القيادية والإدارية
تطوير المناهج: المساعدة في تطوير ومراجعة مناهج تحليل البيانات لضمان أنها تعكس أحدث الاتجاهات في هذا المجال وتلبي احتياجات الطلاب والصناعة.
القيادة البحثية: تولي دور قيادي في تنظيم مشاريع البحث أو التعاون مع الأقسام أو مراكز البحث الأخرى داخل المؤسسة. توجيه أعضاء هيئة التدريس الجدد أو الباحثين الجدد في هذا المجال.

استقطاب الطلاب: المشاركة في جهود الاستقطاب من خلال الترويج لبرنامج تحليل البيانات للطلاب المحتملين. المساعدة في اختيار طلاب الدراسات العليا للقبول في البرنامج.