تخصص علم البيانات يشير هذا العلم إلى مجموعة من التخصصات المتعلقة بالعلوم التكنولوجية وتطوير الخوارزمية ، لحل المشكلات المعقدة ، بطريقة تحليلية داخل نظام البيانات ، والتي أصبحت ضرورة ملحة في عصرنا. في عصر الثورة التكنولوجية العالمية التي يشهدها عصرنا الحالي. كيفية الحصول على المعلومات والاحتفاظ بها.
معلومات عن تخصص علم البيانات
يبحث تخصص علم البيانات في كيفية استخدام البيانات بطرق إبداعية من شأنها أن تقدم تقريرًا عاليًا وتقييمًا للعمل الذي يتعين القيام به. من خلال استخدام الأساليب العلمية مع العلاجات المختلفة الهادفة إلى استخلاص الأفكار والمعلومات المعرفية بجميع جوانبها وأشكالها ، سواء كانت مؤطرة أو غير مؤطرة. يعتبر العمل في مجال علم البيانات من أكثر الوظائف جذباً وتطلباً في القرن الحادي والعشرين ، خاصة بعد عام 2023 ، وهو علم تستخدم فيه أجهزة الكمبيوتر والخوارزميات والبرمجة لحل المشكلات وتحليل الظواهر المتعلقة بها. يستخدم نظريات مبنية على علوم أخرى مثل: نظم المعلومات والرياضيات والإحصاء وغيرها.
ما هو المقصود بعلم البيانات
يتم تعريف علم البيانات على أنه “مفهوم يعتمد على توحيد الإحصائيات وتحليل البيانات وتعلم استخدام أجهزة الكمبيوتر والوسائل المرتبطة بها من أجل فهم وتحليل ظاهرة فعلية باستخدام البيانات.” إنه (زيت القرن الحادي والعشرين) ، وقد استخدم هذا المصطلح للدلالة على أهمية البيانات في العصر الحالي. كما في حالة النفط الخام ، لا يمكننا استخدامه والاستفادة منه إلا إذا تم تكريره. فهذه هي البيانات ، لا يمكننا الاستفادة منها إلا إذا حللناها واستخلصنا منها ما هو مفيد ومفيد.
منهجية علم البيانات
إلقاء الضوء على تخصص علم البيانات ، وهو المعرفة التي يتم الوصول إليها من خلال الدراسة والممارسة والمراقبة المنظمة للأحداث والظروف الطبيعية من حولنا ، لاكتشاف الحقائق عنها ، وصياغة القوانين والمبادئ التي تعتمد على هذه الحقائق. يتبع العلماء في أبحاثهم المنهج العلمي ، وتتمثل خطواته في الآتي:
- سؤال / مشكلة
- المراقبة / البحث
- تطوير الفرضية
- التجريب أو اختبار الفرضية.
- الوصول إلى نتائج المعرفة العلمية (خاتمة).
أقسام علوم البيانات
يتميز تخصص علم البيانات بأنه من العلوم غير الموجودة في التصنيفات الأخرى. بدلا من ذلك ، يتم تقسيمها إلى مجموعة من الفروع التي ترتبط بتحليل البيانات على النحو التالي:
- قسم تطوير المنتجات المتعلقة بالبيانات: يعتمد هذا القسم على البيانات المدرجة في الشركة ، على سبيل المثال ، كأحد المدخلات الرئيسية للخوارزميات. بالإضافة إلى النماذج التي يدخلها متخصص البيانات ويبنيها. هناك اعتماد على شخص لديه خلفية ومعرفة واسعة بعلوم الكمبيوتر والذكاء الاصطناعي وخوارزميات تعلم الكمبيوتر.
- قسم اكتشاف وفهم البيانات: يختص هذا القسم باكتشاف المعرفة المتضمنة في البيانات لإتاحة الفرصة للأعمال التجارية لاتخاذ قرارات تساهم بشكل كبير في الحصول على فائدة أكبر ، ويعتمد هذا القسم على علم الإحصاء وتحليل البيانات الكمية والنوعية.
أهمية اكتشاف وفهم البيانات
يهتم هذا القسم من تخصص علم البيانات باكتشاف المعرفة داخل البيانات نفسها. لتمكين الشركات من اتخاذ القرارات التي تفيدهم أكثر! يعتمد بشكل كبير على الإحصائيات (تحليل البيانات الكمية والنوعية). على سبيل المثال ، يمكننا فهم المقصود بما يلي: لنفترض أن لدينا تطبيقًا للهاتف المحمول لبيع الملابس يعمل على أجهزة iPhone و Android.
- بيانات: لقد أظهرنا أنه خلال الشهر الماضي ، على سبيل المثال ، تم استخدام التطبيق من قبل 5000 مستخدم.
- التحليلات: تقول إنه يمكن استخدام التحليلات لمعرفة عدد المستخدمين الذين استخدموا التطبيق على أجهزة iPhone الخاصة بهم.
- فهم التحليلاتوجد أن مستخدمي iPhone أقل احتمالية بنسبة 40٪ للشراء من خلال التطبيق.
- الخطوة التالية أو النتيجة: هو معرفة السبب وراء انخفاض نسبة المعاملات باستخدام أجهزة iPhone مقارنة بالأجهزة الأخرى. هل يمكن أن يكون هذا الأمر مرتبطًا بصعوبة وتعقيد واجهة استخدام التطبيق على iPhone؟ إذا كان هذا صحيحًا ، فإن جعل واجهة المستخدم أكثر بساطة سيزيد من احتمالية شراء المنتجات من قبل المستخدمين الذين يمتلكون iPhone.
الفرق بين عالم البيانات والمحلل
بالعودة إلى تخصص علم البيانات ، نرى أن دور عالم البيانات غالبًا ما يتم الخلط بينه وبين أدوار أخرى مماثلة. هو نفسه بين محللي البيانات ومهندسي البيانات. ومع ذلك ، في الواقع ، فهي تختلف عن بعضها البعض ، ولكل منها أهميتها وعملها. أدناه سوف نتعرف على دور كل منهم.
محلل بيانات
- يشترك محللو ومهندسو البيانات في العديد من المهارات والمسؤوليات نفسها التي يتمتع بها علماء البيانات ، وفي بعض الأحيان يكون لديهم خلفية تعليمية مماثلة أيضًا. تتضمن بعض هذه المهارات الشائعة القدرة على:
- الوصول والاستعلام على سبيل المثال (SQL) ومصادر البيانات المختلفة معالجة البيانات النظيفة تلخيص البيانات فهم واستخدام بعض الإحصائيات والأساليب الرياضية إعداد تصورات البيانات والتقارير ومع ذلك فإن بعض الاختلافات الرئيسية هي أن محللي البيانات ليسوا عادة مبرمجي كمبيوتر. إنهم ليسوا مسؤولين عن النمذجة الإحصائية وتعلم الكمبيوتر والعديد من الخطوات الأخرى الموضحة في العملية الرئيسية لعلم البيانات أعلاه.
- عادة ما تكون الأدوات المستخدمة مختلفة أيضًا. غالبًا ما يستخدم محللو البيانات أدوات تحليل وقياس الأعمال مثل: تصور Microsoft Excel ، والجداول المحورية … ، و Tableau ، و SAS ، و SAP ، و Qlik.
- يقوم المحللون أحيانًا بمهام التنقيب عن البيانات والنمذجة ، لكنهم يميلون إلى استخدام منصات مرئية مثل IBM SPSS Modeler و Rapid Miner و SAS و KNIME.
- يؤدي علماء البيانات هذه المهام نفسها عادةً باستخدام أدوات مثل R و Python ، جنبًا إلى جنب مع المكتبات ذات الصلة للغة (اللغات) المستخدمة.
- أخيرًا ، يميل محللو البيانات إلى الاختلاف الكبير في تفاعلهم مع كبار مديري الأعمال والمديرين التنفيذيين. غالبًا ما يُطرح على محللي البيانات أسئلة وأهداف من أعلى إلى أسفل ، ثم يقومون بإجراء التحليل ، ثم الإبلاغ عن النتائج التي توصلوا إليها.
- يميل علماء البيانات إلى طرح الأسئلة على أنفسهم لمعرفة أهداف العمل الأكثر أهمية وكيفية استخدام البيانات لتحقيق أهداف معينة.
- بالإضافة إلى ذلك ، يستخدم علماء البيانات عادةً تقنيات إحصائية ونماذج وتصورات للبيانات أكثر تطوراً. كما يؤكدون على إعداد التقارير بطريقة رواية القصص التجارية.
مهندس بيانات
أصبح مهندسو البيانات أكثر أهمية في عصر (تخصص البيانات الضخمة) ، ويمكن اعتبارهم نوعًا من مهندسي البيانات للاعتبارات التالية:
- إنهم أقل اهتمامًا بالإحصاءات والتحليلات والنمذجة من نظرائهم من علماء البيانات التحليلية.
- هم أكثر اهتماما بهندسة البيانات والبنية التحتية للحوسبة. الشيء نفسه ينطبق على تخزين البيانات وتدفق البيانات وما إلى ذلك.
- غالبًا ما تأتي البيانات التي يستخدمها علماء البيانات وتطبيقات البيانات الضخمة من مصادر متعددة. حيث يجب استخراجها ونقلها وتحويلها ودمجها وتخزينها (على سبيل المثال ، ETL / ELT) بطريقة محسّنة للتحليلات وقياس الأعمال والنمذجة.
- مهندسو البيانات مسؤولون عن البيانات الهندسية وإنشاء البنية التحتية المطلوبة. على هذا النحو ، يجب أن يكونوا مبرمجين أكفاء يتمتعون بمهارات مشابهة جدًا لشخص ما في دور DevOps ، وأن يتمتعوا بمهارات قوية في كتابة استعلام البيانات.
- بالإضافة إلى تصميم قاعدة البيانات (RDBMS و NoSQL و NewSQL) وتخزين البيانات وإنشاء بحيرة البيانات. هذا يعني أنه يجب أن يكونوا على دراية بالعديد من تقنيات قواعد البيانات وأنظمة الإدارة المتاحة ، بما في ذلك تلك المرتبطة بالبيانات الضخمة على سبيل المثال (L Hadoop و HBase).
- أخيرًا ، يعالج مهندسو البيانات عادةً متطلبات البنية التحتية غير الوظيفية. كما هو الحال في: قابلية التوسع والموثوقية والمتانة والتوافر والنسخ الاحتياطي وما إلى ذلك.
علماء البيانات
تشمل البرامج الأكثر شيوعًا التي يستخدمها علماء البيانات: Scikit Learn و e1071 و pandas و numpy و TensorFlow و Matplotlib و D3 و ggplot2. أيضًا ، عادةً ما يستخدم علماء البيانات أجهزة الكمبيوتر المحمولة والأجهزة الذكية مثل: Jupyter و iPython و Knitr ، حيث يمكن تسليم التعليمات البرمجية والبيانات إلى جانب النتائج الرئيسية ، بحيث يمكن لأي شخص إجراء نفس التحليل والبناء عليه إذا رغب في ذلك. يجب أن يكون علماء البيانات قادرين أيضًا على استخدام الأدوات والتقنيات المرتبطة بالبيانات الضخمة. الأمثلة الأكثر شيوعًا هي Hadoop و Spark و Hive و Pig و Drill و Presto و Mahout وما إلى ذلك أيضًا ، يجب أن يعرف علماء البيانات كيفية الوصول إلى العديد من أفضل أنظمة إدارة قواعد البيانات والاستعلام عنها (LEHG و NoSQL و NewSQL).
تطوير منتجات البيانات
يستخدم هذا القسم …