علم البيانات يعد جزءًا أساسيًا من العديد من الصناعات اليوم، نظرًا للكميات الهائلة من البيانات التي يتم إنتاجها، وهو أحد أكثر الموضوعات إثارة للجدل في دوائر تكنولوجيا المعلومات. نمت شعبيتها على مر السنين، وبدأت الشركات في تطبيق تقنيات علوم البيانات لتنمية أعمالها وزيادة رضا العملاء. في هذه المقالة، سوف نتعلم ما هو تخصص Data Science بأدواته ال 4، التطبيقات والمتطلبات الأساسية والأدوات.
كيف تزيد من إنتاجيت…كيف تزيد من إنتاجيتك ؟
نبذة عامة عن علم البيانات
علم البيانات هو مجال الدراسة الذي يتعامل مع كميات هائلة من البيانات باستخدام الأدوات والتقنيات الحديثة للعثور على أنماط غير مرئية، واشتقاق معلومات ذات مغزى، واتخاذ قرارات العمل. يستخدم علم البيانات خوارزميات التعلم الآلي المعقدة لبناء نماذج تنبؤية. يمكن أن تأتي البيانات المستخدمة في التحليل من العديد من المصادر المختلفة ويتم تقديمها في أشكال مختلفة. الآن بعد أن عرفت ما هو علم البيانات، دعنا نرى لماذا يعد علم البيانات ضروريًا لمشهد تكنولوجيا المعلومات اليوم.
دورة حياة علوم البيانات
الآن بعد أن عرفت ما هو علم البيانات، دعنا نركز بعد ذلك على دورة حياة علم البيانات. تتكون دورة حياة علم البيانات من خمس مراحل متميزة، ولكل منها مهامها الخاصة:
- الالتقاط: الحصول على البيانات، إدخال البيانات، استقبال الإشارات، استخراج البيانات. تتضمن هذه المرحلة جمع البيانات الأولية المنظمة وغير المهيكلة.
- الحفاظ على: تخزين البيانات، وتنقية البيانات، وتدريج البيانات، ومعالجة البيانات، وهندسة البيانات. تشمل هذه المرحلة أخذ البيانات الأولية ووضعها في شكل يمكن استخدامه.
- العملية: استخراج البيانات، التجميع / التصنيف، نمذجة البيانات، تلخيص البيانات. يأخذ علماء البيانات البيانات المعدة ويفحصون أنماطها ونطاقاتها وتحيزاتها لتحديد مدى فائدتها في التحليل التنبئي.
- التحليل: الاستكشافية / التأكيدية، التحليل التنبئي، الانحدار، التنقيب عن النص، التحليل النوعي. هنا هو اللحم الحقيقي لدورة الحياة. تتضمن هذه المرحلة إجراء التحليلات المختلفة على البيانات.
- التواصل: تقارير البيانات، تصور البيانات، ذكاء الأعمال، صنع القرار. في هذه الخطوة الأخيرة، يقوم المحللون بإعداد التحليلات بأشكال يسهل قراءتها مثل المخططات والرسوم البيانية والتقارير.
المتطلبات الأساسية لعلوم البيانات
متطلبات علوم البيانات
فيما يلي بعض المفاهيم التقنية التي يجب أن تعرفها قبل البدء في معرفة ما هو علم البيانات.
- تعلم الآلة
التعلم الآلي هو العمود الفقري لعلوم البيانات. يحتاج علماء البيانات إلى فهم قوي لـ ML بالإضافة إلى المعرفة الأساسية بالإحصاءات. - النمذجة
تمكّنك النماذج الرياضية من إجراء حسابات وتنبؤات سريعة بناءً على ما تعرفه بالفعل عن البيانات. تعد النمذجة أيضًا جزءًا من التعلم الآلي وتتضمن تحديد الخوارزمية الأكثر ملاءمة لحل مشكلة معينة وكيفية تدريب هذه النماذج. - الإحصاء
الإحصائيات هي جوهر علم البيانات. يمكن أن يساعدك التعامل القوي مع الإحصائيات على استخراج المزيد من الذكاء والحصول على نتائج أكثر وضوحًا. - البرمجة
مطلوب مستوى معين من البرمجة لتنفيذ مشروع علم بيانات ناجح. لغات البرمجة الأكثر شيوعًا هي Python، و R. Python تحظى بشعبية خاصة لأنها سهلة التعلم، كما أنها تدعم مكتبات متعددة لعلوم البيانات و ML. - قواعد البيانات
يحتاج عالم البيانات القادر إلى فهم كيفية عمل قواعد البيانات وكيفية إدارتها وكيفية استخراج البيانات منها.
“اقرأ أيضًا: البيانات الضخمة“
من يشرف على عملية علم البيانات؟
- مدراء الأعمال
مديرو الأعمال هم الأشخاص المسؤولون عن الإشراف على طريقة تدريب علوم البيانات. تتمثل مسؤوليتهم الأساسية في التعاون مع فريق علوم البيانات لتوصيف المشكلة وإنشاء طريقة تحليلية. قد يشرف عالم البيانات على قسم التسويق أو التمويل أو المبيعات، ويقدم تقريرًا إلى مسؤول تنفيذي مسؤول عن القسم. هدفهم هو ضمان اكتمال المشاريع في الوقت المحدد من خلال التعاون الوثيق مع علماء البيانات ومديري تكنولوجيا المعلومات. - مدراء تكنولوجيا المعلومات
يتبعهم مديرو تكنولوجيا المعلومات. إذا كان العضو مع المنظمة لفترة طويلة، فستكون المسؤوليات بلا شك أكثر أهمية من أي مسؤوليات أخرى. إنهم مسؤولون بشكل أساسي عن تطوير البنية التحتية والبنية لتمكين أنشطة علوم البيانات. تتم مراقبة فرق علوم البيانات باستمرار وتزويدها بالموارد وفقًا لذلك لضمان عملها بكفاءة وأمان. قد يكونون أيضًا مسؤولين عن إنشاء وصيانة بيئات تكنولوجيا المعلومات لفرق علوم البيانات. - مدراء علوم البيانات
يشكل مديرو علوم البيانات القسم الأخير من الشاي. إنهم يتتبعون ويشرفون بشكل أساسي على إجراءات العمل لجميع أعضاء فريق علوم البيانات. كما يقومون بإدارة الأنشطة اليومية لفرق علوم البيانات الثلاثة وتتبعها. إنهم بناة الفريق الذين يمكنهم مزج تخطيط المشروع ومراقبته مع نمو الفريق.
من هو عالم البيانات؟
يعد علماء البيانات من بين أحدث متخصصي البيانات التحليلية الذين لديهم القدرة التقنية على التعامل مع القضايا المعقدة بالإضافة إلى الرغبة في التحقيق في الأسئلة التي تحتاج إلى إجابة. إنهم مزيج من علماء الرياضيات وعلماء الكمبيوتر والمتنبئين بالاتجاهات. كما يزداد الطلب عليهم ويحصلون على رواتب جيدة لأنهم يعملون في قطاعي الأعمال وتكنولوجيا المعلومات. على أساس يومي، قد يقوم عالم البيانات بالمهام التالية:
- اكتشاف الأنماط والاتجاهات في مجموعات البيانات للحصول على رؤى.
- إنشاء خوارزميات التنبؤ ونماذج البيانات.
- القيام بتحسين جودة البيانات أو عروض المنتجات من خلال استخدام تقنيات التعلم الآلي.
- توزيع الاقتراحات على الفرق الأخرى والإدارة العليا.
- في تحليل البيانات، استخدم أدوات البيانات مثل R أو SAS أو Python أو SQL.
- تتصدر مجال ابتكارات علوم البيانات.
ماذا يفعل عالم البيانات؟
أنت تعرف ما هو علم البيانات، ويجب أن تتساءل ما هو بالضبط هذا الدور الوظيفي – ها هي الإجابة. يقوم عالم البيانات بتحليل بيانات الأعمال لاستخراج رؤى ذات مغزى. بمعنى آخر، يحل عالم البيانات مشاكل العمل من خلال سلسلة من الخطوات، بما في ذلك:
- قبل معالجة جمع البيانات وتحليلها، يحدد عالم البيانات المشكلة عن طريق طرح الأسئلة الصحيحة واكتساب الفهم.
- ثم يحدد عالم البيانات المجموعة الصحيحة من المتغيرات ومجموعات البيانات.
- يجمع عالم البيانات البيانات المنظمة وغير المهيكلة من العديد من المصادر المتباينة – بيانات المؤسسة والبيانات العامة وما إلى ذلك.
- بمجرد جمع البيانات، يقوم عالم البيانات بمعالجة البيانات الأولية وتحويلها إلى تنسيق مناسب للتحليل. يتضمن ذلك تنظيف البيانات والتحقق من صحتها لضمان التوحيد والاكتمال والدقة.
- بعد تقديم البيانات في شكل قابل للاستخدام، يتم إدخالها في النظام التحليلي – خوارزمية ML أو نموذج إحصائي. هذا هو المكان الذي يقوم فيه علماء البيانات بتحليل وتحديد الأنماط والاتجاهات.
- عندما يتم تقديم البيانات بالكامل، يفسر عالم البيانات البيانات لإيجاد الفرص والحلول.
- ينهي علماء البيانات المهمة من خلال إعداد النتائج والأفكار لمشاركتها مع أصحاب المصلحة المناسبين وإبلاغ النتائج.
- الآن يجب أن نكون على دراية ببعض خوارزميات التعلم الآلي المفيدة في فهم علم البيانات بوضوح.
“قد يهمك: أفضل تطبيقات كيبورد للأندرويد“
لماذا تصبح عالم بيانات؟
لقد تعلمت ما هو علم البيانات. هل بدا الأمر مثيرا؟ إليك سبب قوي آخر يدفعك لمتابعة علم البيانات كمجال عملك. وفقًا لـ Glassdoor و Forbes، سيزداد الطلب على علماء البيانات بنسبة 28 في المائة بحلول عام 2026، وهو ما يتحدث عن متانة المهنة وطول عمرها، لذلك إذا كنت تريد مهنة آمنة، فإن علم البيانات يوفر لك هذه الفرصة. علاوة على ذلك، احتلت مهنة عالم البيانات المرتبة الثانية في أفضل الوظائف في أمريكا لاستطلاع عام 2021، بمتوسط راتب أساسي قدره 127،500 دولارًا أمريكيًا. لذا، إذا كنت تبحث عن مهنة مثيرة توفر الاستقرار وتعويضات سخية، فلا تبحث بعد ذلك!
“اقرأ أيضًا: البيانات الضخمة في السحابة“
استخدام علوم البيانات
- قد يكتشف علم البيانات أنماطًا في بيانات تبدو غير منظمة أو غير متصلة، مما يسمح بإجراء الاستنتاجات والتنبؤات.
- يمكن للشركات التقنية التي تحصل على بيانات المستخدم استخدام الاستراتيجيات لتحويل تلك البيانات إلى معلومات قيمة أو مربحة.
- حقق Data Science أيضًا نجاحات في صناعة النقل، مثل السيارات ذاتية القيادة. من السهل تقليل عدد الحوادث باستخدام السيارات ذاتية القيادة. على سبيل المثال، مع السيارات ذاتية القيادة، يتم توفير بيانات التدريب
- للخوارزمية، ويتم فحص البيانات باستخدام مناهج علوم البيانات، مثل الحد الأقصى للسرعة على الطريق السريع، والشوارع المزدحمة، وما إلى ذلك.
- توفر تطبيقات Data Science مستوى أفضل من التخصيص العلاجي من خلال أبحاث علم الوراثة وعلم الجينوم.
ما هو مكانك المناسب في Data Sceince؟
يوفر لك علم البيانات الفرصة للتركيز على جانب واحد من المجال والتخصص فيه. إليك عينة من الطرق المختلفة التي يمكنك من خلالها الاندماج في هذا المجال المثير سريع النمو.
- عالم البيانات
الدور الوظيفي: حدد ما هي المشكلة، وما الأسئلة التي تحتاج إلى إجابات، وأين تجد البيانات. كما أنهم يقومون بتعدين البيانات ذات الصلة وتنظيفها وتقديمها.
المهارات المطلوبة: مهارات البرمجة (SAS و R و Python) ورواية القصص وتصور البيانات والمهارات الإحصائية والرياضية ومعرفة Hadoop و SQL والتعلم الآلي. - محلل بيانات
الدور الوظيفي: يقوم المحللون بسد الفجوة بين علماء البيانات ومحللي الأعمال، وتنظيم البيانات وتحليلها للإجابة على الأسئلة التي تطرحها المنظمة. يأخذون التحليلات الفنية ويحولونها إلى عناصر عمل نوعية.
المهارات المطلوبة: المهارات الإحصائية والرياضية، ومهارات البرمجة (SAS R Python)، بالإضافة إلى الخبرة في مناقشة البيانات وتصور البيانات. - مهندس بيانات
الدور الوظيفي: يركز مهندسو البيانات على تطوير ونشر وإدارة وتحسين البنية التحتية لبيانات المؤسسة وخطوط أنابيب البيانات. يدعم المهندسون علماء البيانات من خلال المساعدة في نقل البيانات وتحويلها للاستعلامات.
المهارات المطلوبة: قواعد بيانات NoSQL (مثل MongoDB و Cassandra DB) ولغات البرمجة مثل Java و Scala والأطر (Apache Hadoop).
“اقرأ أيضًا: البيانات الوصفية“
أدوات علوم البيانات
تمثل مهنة علم البيانات تحديًا، لكن لحسن الحظ، هناك الكثير من الأدوات المتاحة لمساعدة عالم البيانات على النجاح في وظيفته.
- تحليل البيانات: SAS Jupyter R Studio MATLAB Excel RapidMiner
- تخزين البيانات: Informatica / Talend AWS Redshift
- تصور البيانات: Jupyter و Tableau و Cognos و RAW
- التعلم الآلي: Spark MLib Mahout Azure ML studio
“اقرأ أيضًا: التحليل الاحصائي“
الفرق بين ذكاء الأعمال وعلوم البيانات
ذكاء الأعمال وعلوم البيانات
أنت تعرف ما هي علوم البيانات، بعد ذلك تعرف على الفرق بين ذكاء الأعمال وعلوم البيانات، وتعرف لماذا لا يمكنك استخدامها بالتبادل. ذكاء الأعمال هو مزيج من الاستراتيجيات والتقنيات المستخدمة لتحليل بيانات / معلومات الأعمال. مثل علم البيانات، يمكنه توفير طرق عرض تاريخية وحالية وتنبؤية للعمليات التجارية. ومع ذلك، هناك بعض الاختلافات الرئيسية.
“قد يهمك: مراجعة لابتوب Asus TUF Dash F15“
تطبيقات علوم البيانات
تطبيقات علوم البيانات
وجدت علوم البيانات تطبيقاتها في كل صناعة تقريبًا.
- الرعاية الصحية
تستخدم شركات الرعاية الصحية علم البيانات لبناء أدوات طبية متطورة لاكتشاف الأمراض وعلاجها. - الألعاب
يتم الآن إنشاء ألعاب الفيديو والكمبيوتر بمساعدة علوم البيانات والتي نقلت تجربة الألعاب إلى المستوى التالي. - التعرف على الصور
يعد تحديد الأنماط في الصور واكتشاف الكائنات في صورة أحد أكثر تطبيقات علوم البيانات شيوعًا. - أنظمة التوصية
تقدم Netflix و Amazon توصيات بشأن الأفلام والمنتجات بناءً على ما ترغب في مشاهدته أو شرائه أو تصفحه على منصتهما. - اللوجستيات
تستخدم شركات الخدمات اللوجستية Data Science لتحسين الطرق لضمان سرعة تسليم المنتجات وزيادة الكفاءة التشغيلية. - كشف الاحتيال
تستخدم المؤسسات المصرفية والمالية علم البيانات والخوارزميات ذات الصلة للكشف عن المعاملات الاحتيالية. - البحث على الإنترنت
عندما نفكر في البحث، نفكر على الفور في Google. حق؟ ومع ذلك، هناك محركات بحث أخرى، مثل Yahoo و Duckduckgo و Bing و AOL و Ask وغيرها، تستخدم خوارزميات علوم البيانات لتقديم أفضل النتائج لاستعلامنا الذي تم البحث عنه في غضون ثوانٍ. بالنظر إلى أن Google تتعامل مع أكثر من 20 بيتابايت من البيانات يوميًا. لن يكون Google هو “Google” الذي نعرفه اليوم إذا لم يكن علم البيانات موجودًا. - التعرف على الكلام
تهيمن تقنيات علم البيانات على التعرف على الكلام. قد نرى العمل الممتاز لهذه الخوارزميات في حياتنا اليومية. هل سبق لك أن احتجت إلى مساعدة مساعد الكلام الافتراضي مثل Google Assistant أو Alexa أو Siri؟ حسنًا، تعمل تقنية التعرف على الصوت الخاصة بها خلف الكواليس، وتحاول تفسير كلماتك وتقييمها وتقديم نتائج مفيدة من استخدامك. يمكن أيضًا رؤية التعرف على الصور على منصات الوسائط الاجتماعية مثل Facebook و Instagram و Twitter. عندما ترسل صورة لنفسك مع شخص ما في قائمتك، فإن هذه التطبيقات ستتعرف عليه وتضع علامة عليه. - الإعلان المستهدف
إذا كنت تعتقد أن البحث هو أهم استخدام لعلوم البيانات، ففكر في هذا: طيف التسويق الرقمي بأكمله. من لافتات العرض على مواقع الويب المختلفة إلى اللوحات الإعلانية الرقمية في المطارات، يتم استخدام خوارزميات علوم البيانات لتحديد أي شيء تقريبًا. هذا هو السبب في أن الإعلانات الرقمية لها نسبة نقر إلى ظهور (CTR) (معدل الاتصال من خلال) أعلى بكثير من التسويق التقليدي. يمكن تخصيصها بناءً على السلوك السابق للمستخدم. هذا هو السبب في أنك قد ترى إعلانات لبرامج التدريب على علوم البيانات بينما يرى شخص آخر إعلانًا للملابس في نفس المنطقة في نفس الوقت. - تخطيط خطوط الطيران
نتيجة لعلم البيانات، من الأسهل التنبؤ بتأخير الرحلات الجوية لصناعة الطيران، مما يساعدها على النمو. كما أنه يساعد في تحديد ما إذا كنت ستهبط على الفور في الوجهة أو التوقف بينها، مثل رحلة من دلهي إلى الولايات المتحدة الأمريكية أو التوقف بينهما ثم الوصول إلى الوجهة. - الواقع المعزز
أخيرًا وليس آخرًا، يبدو أن تطبيقات علوم البيانات النهائية هي الأكثر روعة في المستقبل. نعم، نحن نناقش شيئًا آخر غير الواقع المعزز. هل تدرك أن هناك علاقة رائعة بين علم البيانات والواقع الافتراضي؟ تشتمل سماعة الواقع الافتراضي على خبرة الكمبيوتر والخوارزميات والبيانات لإنشاء أفضل تجربة مشاهدة ممكنة. تعد لعبة Pokemon GO الشهيرة خطوة صغيرة في هذا الاتجاه. القدرة على التجول والنظر إلى البوكيمون على الجدران والشوارع والأسطح الأخرى غير الموجودة. اختار صانعو هذه اللعبة مواقع Pokemon وصالات الألعاب الرياضية باستخدام بيانات من Ingress، التطبيق السابق من نفس الشركة.
“قد يهمك: مواقع تحميل فيديوهات اليوتيوب“
الأسئلة الشائعة
ما الفرق بين علم البيانات والذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي؟
الذكاء الاصطناعي يجعل الكمبيوتر يتصرف / يفكر مثل الإنسان. علم البيانات هو مجموعة فرعية من الذكاء الاصطناعي تتعامل مع أساليب البيانات والتحليل العلمي والإحصاءات، وكلها تستخدم لاكتساب البصيرة والمعنى من البيانات. التعلم الآلي هو مجموعة فرعية من الذكاء الاصطناعي الذي يعلم أجهزة الكمبيوتر تعلم الأشياء من البيانات المقدمة.
ما هو علم البيانات بكلمات بسيطة؟
علم البيانات هو مجموعة فرعية من الذكاء الاصطناعي تتعامل مع أساليب البيانات والتحليل العلمي والإحصاءات، وكلها تستخدم لاكتساب البصيرة والمعنى من البيانات.
ماذا يفعل عالم البيانات؟
يقوم عالم البيانات بتحليل بيانات الأعمال لاستخراج رؤى ذات مغزى.
ما هو علم البيانات بمثال؟
علم البيانات هو مجال الدراسة الذي يتعامل مع كميات هائلة من البيانات باستخدام الأدوات والتقنيات الحديثة للعثور على أنماط غير مرئية، واشتقاق معلومات ذات مغزى، واتخاذ قرارات العمل. على سبيل المثال، يمكن لشركات التمويل استخدام سجل العميل المصرفي ودفع الفواتير لتقييم الجدارة الائتمانية ومخاطر القروض.
هل يمكنني تعلم علوم البيانات بمفردي؟
علم البيانات مجال معقد به العديد من المتطلبات الفنية الصعبة. لا يُنصح بتجربة تعلم علوم البيانات دون مساعدة برنامج التعلم المنظم.
يمكن لمنصة علوم البيانات أن تقدم قيمة حقيقية لعملك. يتضمن النظام الأساسي لعلوم البيانات من Oracle مجموعة واسعة من الخدمات التي توفر تجربة شاملة وشاملة مصممة لتسريع نشر النموذج وتحسين نتائج علوم البيانات.
