ما هو علم البيانات؟ الدليل الكامل

علوم البيانات هي مزيج من الرياضيات والإحصاء والتعلم الآلي وعلوم الكمبيوتر. يقوم علم البيانات بجمع البيانات وتحليلها وتفسيرها لجمع رؤى حول البيانات التي يمكن أن تساعد صناع القرار على اتخاذ قرارات مستنيرة.

يتم استخدام علم البيانات في كل صناعة تقريبًا اليوم حيث يمكنه التنبؤ بسلوك العملاء واتجاهاتهم وتحديد الفرص الجديدة. يمكن للشركات استخدامه لاتخاذ قرارات مستنيرة بشأن تطوير المنتجات وتسويقها. يتم استخدامه كأداة للكشف عن الاحتيال وتحسين العمليات. تستخدم الحكومات أيضًا علوم البيانات لتحسين الكفاءة في تقديم الخدمات العامة.

يعد علم البيانات مجالًا ناشئًا تزداد أهميته مع مرور كل يوم. إنها أحدث الكلمات الطنانة في عالم تكنولوجيا المعلومات، ويتزايد الطلب عليها في السوق بشكل مطرد. يتزايد الطلب على علماء البيانات، مدفوعًا بحاجة المؤسسات إلى تحويل البيانات إلى رؤى. كانت شركات مثل Google وAmazon وMicrosoft وApple من بين أكبر شركات التوظيف لعلماء البيانات. أصبح علم البيانات أيضًا مجالًا مرغوبًا فيه لمحترفي تكنولوجيا المعلومات.

وفقًا لتقرير حديث صادر عن Precedence Research، من المتوقع أن ينمو الطلب على علوم البيانات بمعدل نمو سنوي مركب يبلغ 16.43٪ ويصل إلى قيمة سوقية هائلة تبلغ 378.7 مليار خلال الفترة المتوقعة من 2022 إلى 2030.

بعبارات بسيطة، يساعد علم البيانات على تحليل البيانات واستخلاص رؤى مفيدة منها من خلال الجمع بين الإحصاء والرياضيات ومهارات البرمجة والخبرة الموضوعية.

أهمية علم البيانات

في الوقت الحاضر، أصبحت المنظمات غارقة في البيانات. سيساعد علم البيانات في استخلاص رؤى ذات معنى من خلال الجمع بين الأساليب والتكنولوجيا والأدوات المختلفة. في مجالات التجارة الإلكترونية، والتمويل، والطب، والموارد البشرية، وما إلى ذلك، تواجه الشركات كميات هائلة من البيانات. تساعدهم أدوات وتقنيات علوم البيانات على معالجتها جميعًا.

تاريخ علم البيانات

في أوائل الستينيات، تمت صياغة مصطلح “علم البيانات” للمساعدة في فهم وتحليل الكميات الهائلة من البيانات التي تم جمعها في ذلك الوقت. علم البيانات هو مجال يتطور باستمرار، ويستخدم علوم الكمبيوتر والأساليب الإحصائية للحصول على رؤى وتوليد تنبؤات قيمة في مجموعة متنوعة من الصناعات.

علم البيانات – المتطلبات الأساسية

إحصائيات

يعتمد علم البيانات على الإحصائيات لالتقاط أنماط البيانات وتحويلها إلى أدلة قابلة للاستخدام من خلال استخدام تقنيات التعلم الآلي المعقدة.

راجع إحصائيات علوم البيانات للتعرف على المفاهيم الأساسية للإحصاء في علوم البيانات والتعلم الآلي وذكاء الأعمال.

برمجة

تعد Python وR وSQL لغات البرمجة الأكثر شيوعًا. لتنفيذ مشروع علم البيانات بنجاح، من المهم غرس مستوى معين من المعرفة البرمجية.

التعلم الالي

أصبح إجراء تنبؤات وتقديرات دقيقة ممكنًا بفضل التعلم الآلي، وهو عنصر حاسم في علم البيانات. يجب أن يكون لديك فهم قوي للتعلم الآلي إذا كنت تريد النجاح في مجال علم البيانات.

قواعد بيانات

يعد الفهم الواضح لعمل قواعد البيانات ومهارات إدارة البيانات واستخراجها أمرًا ضروريًا في هذا المجال.

النمذجة

يمكنك الحساب والتنبؤ بسرعة باستخدام النماذج الرياضية بناءً على البيانات التي تعرفها بالفعل. تساعد النمذجة في تحديد الخوارزمية الأكثر ملاءمة للتعامل مع مشكلة معينة وكيفية تدريب هذه النماذج.

ما هو استخدام علم البيانات؟

التحليل الوصفي

يساعد في عرض نقاط البيانات بدقة للأنماط التي قد تظهر والتي تلبي جميع متطلبات البيانات. وبعبارة أخرى، فإنه ينطوي على تنظيم البيانات وترتيبها ومعالجتها لإنتاج معلومات ثاقبة حول البيانات المقدمة. ويتضمن أيضًا تحويل البيانات الأولية إلى نموذج يسهل فهمها وتفسيرها.

التحليل التنبؤي

إنها عملية استخدام البيانات التاريخية جنبًا إلى جنب مع تقنيات مختلفة مثل استخراج البيانات والنمذجة الإحصائية والتعلم الآلي للتنبؤ بالنتائج المستقبلية. وباستخدام الاتجاهات في هذه البيانات، تستخدم الشركات التحليلات التنبؤية لاكتشاف المخاطر والفرص.

التحليل التشخيصي

إنه فحص متعمق لفهم سبب حدوث شيء ما. يتم استخدام تقنيات مثل التنقيب واكتشاف البيانات واستخراج البيانات والعلاقات المتبادلة لوصفها. يمكن إجراء عمليات وتحويلات متعددة للبيانات على مجموعة بيانات معينة لاكتشاف أنماط فريدة في كل من هذه التقنيات.

التحليل التوجيهي

يعمل التحليل التوجيهي على تطوير استخدام البيانات التنبؤية. فهو يتوقع ما هو الأكثر احتمالا أن يحدث ويقدم أفضل مسار للعمل للتعامل مع تلك النتيجة. يمكنه تقييم التأثيرات المحتملة لمختلف القرارات واقتراح المسار الأمثل للعمل. إنه يستخدم محركات توصيات التعلم الآلي ومعالجة الأحداث المعقدة والشبكات العصبية والمحاكاة وتحليل الرسوم البيانية والمحاكاة.

ما هي عملية علم البيانات؟

الحصول على البيانات

الخطوة الأولى هي تحديد نوع البيانات التي يجب تحليلها، ويجب تصدير هذه البيانات إلى ملف Excel أو ملف CSV.

تنقية البيانات
إنه أمر ضروري لأنه قبل أن تتمكن من قراءة البيانات، يجب عليك التأكد من أنها في حالة قابلة للقراءة تمامًا، دون أي أخطاء، مع عدم وجود قيم مفقودة أو خاطئة.

التحليل الاستكشافي

يتم تحليل البيانات عن طريق تصور البيانات بطرق مختلفة وتحديد الأنماط لاكتشاف أي شيء خارج عن المألوف. لتحليل البيانات، يجب أن يكون لديك اهتمام ممتاز بالتفاصيل لتحديد ما إذا كان هناك أي شيء في غير محله.

النمذجة أو التعلم الآلي

يقوم مهندس البيانات أو العالم بكتابة التعليمات التي يجب أن تتبعها خوارزمية التعلم الآلي بناءً على البيانات التي يجب تحليلها. تستخدم الخوارزمية هذه التعليمات بشكل متكرر للتوصل إلى الإخراج الصحيح.

تفسير البيانات

في هذه الخطوة، تكشف عن النتائج التي توصلت إليها وتقدمها إلى المنظمة. إن المهارة الأكثر أهمية في هذا هي قدرتك على شرح نتائجك.

ما هي الأدوات المختلفة لعلم البيانات؟

فيما يلي بعض الأمثلة على الأدوات التي ستساعد علماء البيانات في تسهيل عملهم.

• تحليل البيانات – إنفورماتيكا باور سنتر، رابيدماينر، إكسل، ساس
• تصور البيانات – Tableau، Qlikview، RAW، Jupyter
• تخزين البيانات – رؤى Apache Hadoop وInformatica/Talend وMicrosoft HD
• نمذجة البيانات – H2O.ai، Datarobot، Azure ML Studio، Mahout

فوائد علم البيانات في الأعمال التجارية

يحسن توقعات الأعمال
تفسير البيانات المعقدة
اتخاذ القرار بشكل أفضل
ابتكار المنتجات
يحسن أمن البيانات
تطوير المنتجات التي تركز على المستخدم

تطبيقات علم البيانات

توصية المنتج

يمكن أن تؤثر تقنية توصية المنتج على العملاء لشراء منتجات مماثلة. على سبيل المثال، يحاول مندوب مبيعات Big Bazaar زيادة مبيعات المتجر عن طريق تجميع المنتجات معًا وتقديم الخصومات. لذا قام بتجميع الشامبو والبلسم معًا وأعطى خصمًا عليهما. علاوة على ذلك، سيشتريها العملاء معًا بسعر مخفض.

التنبؤ بالمستقبل

إنها إحدى التقنيات المطبقة على نطاق واسع في علوم البيانات. على أساس أنواع مختلفة من البيانات التي يتم جمعها من مصادر مختلفة يتم التنبؤ بالطقس والتنبؤ بالمستقبل.

كشف الاحتيال والمخاطر

إنه أحد أكثر التطبيقات منطقية لعلم البيانات. نظرًا لازدهار المعاملات عبر الإنترنت، فمن الممكن أن تفقد بياناتك. على سبيل المثال، يعتمد اكتشاف الاحتيال على بطاقة الائتمان على المبلغ والتاجر والموقع والوقت والمتغيرات الأخرى. إذا بدا أي منها غير طبيعي، فسيتم إلغاء المعاملة تلقائيًا، وسيتم حظر بطاقتك لمدة 24 ساعة أو أكثر.

سيارة ذاتية القيادة

تعتبر السيارة ذاتية القيادة من أنجح الاختراعات في عالم اليوم. نحن ندرب سيارتنا على اتخاذ القرارات بشكل مستقل بناءً على البيانات السابقة. في هذه العملية، يمكننا معاقبة نموذجنا إذا لم يكن أداؤه جيدًا. تصبح السيارة أكثر ذكاءً مع مرور الوقت عندما تبدأ في التعلم من خلال جميع التجارب في الوقت الفعلي.

التعرف على الصور

عندما تريد التعرف على بعض الصور، يمكن لعلم البيانات اكتشاف الكائن وتصنيفه. المثال الأكثر شهرة للتعرف على الصور هو التعرف على الوجه – إذا طلبت من هاتفك الذكي إلغاء حظره، فسوف يقوم بمسح وجهك. لذا أولاً، سيكتشف النظام الوجه، ثم يصنف وجهك كوجه بشري، وبعد ذلك، سيقرر ما إذا كان الهاتف ينتمي إلى المالك الفعلي أم لا.

تحويل الكلام إلى نص

التعرف على الكلام هو عملية فهم اللغة الطبيعية بواسطة الكمبيوتر. نحن على دراية بالمساعدين الافتراضيين مثل Siri وAlexa وGoogle Assistant.

الرعاىة الصحية

يساعد علم البيانات في مختلف فروع الرعاية الصحية مثل تحليل الصور الطبية، وتطوير أدوية جديدة، وعلم الوراثة وعلم الجينوم، وتقديم المساعدة الافتراضية للمرضى.

محركات البحث

توفر لنا Google وYahoo وBing وAsk وما إلى ذلك الكثير من النتائج خلال جزء من الثانية. لقد أصبح ذلك ممكنًا باستخدام خوارزميات علم البيانات المختلفة.

كيف تصبح عالم بيانات؟

دور عالم البيانات

مع قيام الشركات بتوليد المزيد من البيانات أكثر من أي وقت مضى، أصبح من الواضح أن البيانات تمثل أصلًا قيمًا. ومع ذلك، فإن استخلاص رؤى ذات معنى من البيانات يتطلب تحليل البيانات، وهنا يأتي دور علماء البيانات. عالم البيانات هو متخصص في جمع البيانات وتنظيمها وتحليلها وتفسيرها للعثور على الاتجاهات والأنماط والعلاقات المتبادلة.

يلعب علماء البيانات دورًا أساسيًا في ضمان اتخاذ المؤسسات قرارات مستنيرة. وهم يعملون بشكل وثيق مع قادة الأعمال لتحديد أهداف محددة، مثل تحديد تجزئة العملاء ودفع التحسينات في المنتجات والخدمات. باستخدام خوارزميات التعلم الآلي المتقدمة والنماذج الإحصائية، يمكن لعلماء البيانات فحص مجموعات البيانات الكبيرة للكشف عن الأنماط والرؤى التي تساعد المؤسسات على اتخاذ قرارات سليمة.

يتمتع علماء البيانات عمومًا بمزيج من المهارات التقنية والمعرفة بتفسير البيانات وتصورها. يجب أن يكون لديهم خبرة في التحليل الإحصائي ولغات البرمجة وخوارزميات التعلم الآلي وأنظمة قواعد البيانات.

دعونا نلقي نظرة على نظرة عامة على المسؤوليات التي يتولىها عالم البيانات المحترف.

• جمع البيانات وتنظيفها وتنظيمها لاستخدامها في النماذج التنبؤية والإرشادية
• تحليل كميات هائلة من المعلومات لاكتشاف الاتجاهات والأنماط
• استخدام لغات البرمجة لهيكلة البيانات وتحويلها إلى معلومات قابلة للاستخدام
• العمل مع أصحاب المصلحة لفهم مشاكل العمل وتطوير الحلول المستندة إلى البيانات
• تطوير النماذج التنبؤية باستخدام النماذج الإحصائية للتنبؤ بالاتجاهات المستقبلية
• بناء وصيانة ومراقبة نماذج التعلم الآلي
• تطوير واستخدام خوارزميات التعلم الآلي المتقدمة والأساليب التحليلية الأخرى لإنشاء حلول تعتمد على البيانات
• توصيل الحلول المستندة إلى البيانات إلى أصحاب المصلحة
• اكتشف الأنماط والاتجاهات المخفية في مجموعات البيانات الضخمة باستخدام مجموعة متنوعة من أدوات استخراج البيانات
• تطوير حلول البيانات والتحقق من صحتها من خلال تصورات البيانات والتقارير ولوحات المعلومات والعروض التقديمية

في الختام، يعد دور عالم البيانات أمرًا بالغ الأهمية للشركات التي تتطلع إلى اتخاذ قرارات تعتمد على البيانات. علماء البيانات مسؤولون عن جمع البيانات وتنظيمها وتحليلها وتفسيرها لتحديد الاتجاهات والعلاقات المتبادلة. كما يقومون أيضًا بتطوير خطوط معالجة البيانات وتقارير التصميم ولوحات المعلومات وتطوير نماذج للتنبؤ بالاتجاهات المستقبلية. لتحقيق النجاح في هذا المجال، يحتاجون إلى فهم سياق العمل واحتياجات العملاء.

خطوات لتصبح عالم بيانات

يعد علم البيانات أحد أسرع القطاعات نموًا في صناعة التكنولوجيا وهو مجال يزداد فيه الطلب على المهنيين المهرة. قد يكون لديك فضول بشأن عملية التحول إلى عالم بيانات إذا كنت تفكر في العمل في هذا المجال. سنقدم هنا نظرة عامة على ما يلزم للبدء والنجاح في هذا المجال.

تعلم الأساسيات:

الخطوة الأولى لتصبح عالم بيانات هي فهم أساسيات علم البيانات والتحليلات. ستحتاج إلى فهم موضوعات إدارة البيانات والإحصاءات والرياضيات والبرمجة. يمكنك العثور على الكثير من الموارد والدورات عبر الإنترنت التي تدرس هذه المواضيع.

تطوير المهارات العملية:

بمجرد اكتسابك الفهم الأساسي لعلم البيانات، ستحتاج إلى تطوير المهارات العملية التي ستكون مفيدة في حياتك المهنية. على سبيل المثال، تعرف على لغات البرمجة، مثل R وPython، وأنظمة البرمجة وإدارة قواعد البيانات. قد ترغب أيضًا في ممارسة تقنيات التعلم الآلي وتحليل البيانات.

احصل على شهادة الدراسات العليا أو الدرجة العلمية:

يفضل معظم أصحاب العمل توظيف علماء البيانات الحاصلين على درجة الدراسات العليا أو الماجستير في مجال مماثل، مثل علوم الكمبيوتر أو الرياضيات التطبيقية. يمكن أن يساعدك الحصول على درجة علوم البيانات أو التحليلات في اكتساب المعرفة والخبرة والمهارات المطلوبة لتصبح عالم بيانات ناجحًا.

العمل على المشاريع:

إحدى أفضل الطرق لتطوير مهاراتك في علوم البيانات هي العمل على المشاريع. يمكنك العثور على مشاريع عبر الإنترنت أو التواصل مع المنظمات التي تبحث عن علماء البيانات. سيساعدك العمل في المشاريع على اكتساب الخبرة في تحليل البيانات والتعلم الآلي وأنشطة علوم البيانات الأخرى.

البقاء على اطلاع:

للبقاء في الطليعة، ستحتاج إلى البقاء على اطلاع بأحدث اتجاهات علوم البيانات. راقب أخبار الصناعة واشترك في منشورات علوم البيانات البارزة.

يمكن تحقيق أن تصبح عالم بيانات بالقدر المناسب من التفاني والعمل الجاد. باتباع النصائح الموضحة أعلاه، ستكون في طريقك إلى مهنة مربحة في مجال علوم البيانات.

خاتمة

في الختام، يعد علم البيانات مجالًا ديناميكيًا وسريع التطور ويلعب دورًا محوريًا في عالمنا القائم على البيانات. فهو يجمع بين مجموعة متنوعة من المهارات، بما في ذلك الإحصاء والبرمجة ومعرفة المجال وتصور البيانات، لاستخراج رؤى قيمة من مجموعات البيانات الواسعة والمعقدة.

كما اكتشفنا في هذه المدونة، فإن علم البيانات لا يتعلق فقط بتحليل الأرقام؛ يتعلق الأمر بتحويل البيانات إلى معرفة قابلة للتنفيذ يمكنها دفع عملية صنع القرار المستنيرة عبر الصناعات.

سواء كنت عالم بيانات متمرسًا أو شخصًا بدأ للتو في استكشاف هذا المجال الرائع، فإن فرص وتأثير علم البيانات لا حدود لها، ويعد بمواصلة تشكيل مستقبلنا بطرق عميقة.

لذلك، سواء كنت تستخدم علم البيانات لتحليل اتجاهات السوق، أو تحسين نتائج الرعاية الصحية، أو تعزيز تجارب المستخدم، فمن الواضح أن قوة علم البيانات موجودة لتبقى، وإمكاناتها محدودة فقط بخيالنا وابتكارنا.

الأسئلة الشائعة