الدليل الكامل لعلوم البيانات

لقد دخلنا عصرًا توجد فيه حاجة إلى مساحة تخزين كبيرة. في الواقع ، كانت الحاجة إلى التخزين واحدة من أكثر المشكلات تحديًا من الشركات التي كان عليها الاحتفاظ بسجلات طويلة لعملائها ومبيعاتها. في عام 2010 ، بدأ الأشخاص في المجال المعني العمل لإطار عمل أو بالأحرى حل لتخزين البيانات الضخمة في مكان واحد. بعد تطوير الأطر التي يمكن أن تخزن بيانات كبيرة ، كانت المشكلة الرئيسية التي ظهرت هي معالجة البيانات وتحويلها.

نظرًا للتطور في إنترنت الأشياء (1) ، تم تطوير 90٪ من إطار عمل علم البيانات في عصر اليوم (2). كل يوم ، يتم إنشاء ومعالجة وتخزين أكثر من 2.5 كوينتيليون بايت من البيانات ، كل ذلك بفضل علم البيانات. يمكن أن تختلف هذه البيانات من مؤسسة إلى أخرى. يتضمن تخزين البيانات في مراكز التسوق لنشرها على منصات التواصل الاجتماعي. عموما. تُعرف هذه البيانات باسم البيانات الضخمة.

• تعريف علم البيانات
• تاريخ
• أهمية
• لماذا تختار علوم البيانات
• كيف تدخل في علم البيانات
• دورة الحياة
• معالجة
• أدوات
• علم البيانات للأعمال
• فوائد
• التحديات
• علم البيانات مقابل تحليلات البيانات
• علم البيانات مقابل التعلم الآلي
• علم البيانات مقابل هندسة البرمجيات
• البيانات الضخمة مقابل علم البيانات
• مستقبل
• اتجاهات
• موارد

ما هو علم البيانات؟

بالنسبة لعلماء الكمبيوتر أو المتخصصين المهرة ، قد لا يكون هذا أكثر من مسار وظيفي متطلب. ومع ذلك ، فهو مجال متعدد التخصصات يشير إلى استخدام الخوارزميات والأنظمة والمعادلات الرياضية لاكتساب البيانات والأفكار والمعرفة من البيانات غير المنظمة وكذلك المنظمة. لفهم الظاهرة الطبيعية ، يجمع المحترفون بين التعلم الآلي وتحليل البيانات والإحصاءات معًا.

تاريخ علم البيانات

يحتل علم البيانات مكانة قيّمة في التاريخ. ومع ذلك ، لم يكن مصطلحًا واسعًا بقدر ما هو عليه الآن. من الإغريق القدماء إلى الهيروغليفية المصرية ، كان هناك العديد من المحترفين في التاريخ بمهام تجميع البيانات أو السجلات المكتوبة في مكان واحد. ومع ذلك ، عندما تقدم العالم ، رأينا الإحصائيين يجمعون البيانات. يقعون تحت فئة علم البيانات. وفقًا لـ Forbes ، فهي تساعد الشركات والشركات على تسجيل البيانات وتخزينها منذ أوائل الأربعينيات.

لماذا علم البيانات مهم؟

في الماضي ، كانت البيانات التي كان يتعين على الشركات استخدامها أصغر حجمًا وأكثر تنظيمًا. يمكن تحليل البيانات التقليدية بسهولة من خلال أدوات ذكاء الأعمال. ومع ذلك ، فإن بيانات مؤسسات اليوم غير منظمة وأكبر حجمًا. تفتقر أدوات ذكاء الأعمال إلى القدرة على معالجة كميات ضخمة من البيانات التي توجد عادةً في أجهزة الاستشعار والسجلات المالية والمنتديات وما إلى ذلك.

لذلك ، نحتاج إلى أدوات وعمليات وخوارزميات تحليلية متقدمة ومعقدة لاستخلاص رؤى ذات مغزى من البيانات غير المهيكلة.

لماذا تختار علم البيانات؟

وفقًا لمراجعة الأعمال السنوية لجامعة هارفارد ، يعتبر عالم البيانات أعلى مهنة (4) في عالم اليوم. في الواقع ، يعد علماء البيانات من بين أكثر المتخصصين أجورًا في القرن. إذن ، ما الذي يجعل علم البيانات مهمًا للغاية ليتم اعتباره مسارًا وظيفيًا؟ لماذا من المهم التعلم في هذا القرن؟ ليس من الحقائق الخفية أن الوظيفة هي واحدة من أكثر الوظائف المرغوبة في السوق الحالية.

دعونا لا نضيع الوقت ونرى لماذا من الأفضل اختيار هذه المهنة. بينما سنمضي في التدفق ، سنناقش أيضًا المتطلبات الحالية لعلماء البيانات التي تحتاجها الشركات الكبيرة لتعزيز أدائها.

في الواقع ، يعني علم البيانات للأعمال زيادة هائلة في البيانات الضخمة واستخراج البيانات. إنه الوقود الوحيد الذي أحدث ثورة في آلاف الصناعات ويضعها في أصعب المنافسات. لذلك ، تحتاج العديد من المؤسسات إلى محترفين بارعين في فهم السمات والاتجاهات الحالية للبيانات أثناء تحليلها وإدارتها والتعامل معها بأفضل طريقة ممكنة.

فيما يلي بعض الأسباب لاختيار مسار حياتك المهنية:

• وقود من القرن ^الحادي والعشرين

  نحن نعيش في القرن ^الحادي والعشرين وفي هذه المرحلة ، أحدث علم البيانات ثورة في الصناعات. حتى صناعة الهواتف المحمولة والإلكترونيات تستخدم تقنيات البيانات الضخمة من أجل جعل منتجاتها آمنة للاستخدام. الغرض من استخدام البيانات الضخمة هو ابتكار آلات قوية عالية الأداء.

  كل صناعة في حاجة ماسة إلى تحليل البيانات حتى تتمكن من تعزيز أدائها ومبيعاتها. من أجل القيام بذلك ، يحتاج الملاك إلى فريق من علماء البيانات المهرة الذين يمكنهم تحليل البيانات وفهم الأنماط المتقلبة لمشتريات المستهلكين.

• مشاكل العرض والطلب

  كل صناعة لديها بيانات ضخمة غير منظمة أو شبه منظمة. ومع ذلك ، لا توجد موارد وفيرة لتحويل الرؤى المفيدة لإنشاء المنتجات. علاوة على ذلك ، لا يوجد الكثير من الأشخاص الذين يمتلكون المهارات اللازمة لفهم وتحليل البيانات. لذلك ، هناك نقص في علماء البيانات في السوق. في الواقع ، معدل معرفة القراءة والكتابة منخفض جدًا. لذلك ، لملء هذا الفراغ والفجوة ، عليك اختيار علم البيانات.

• مهنة مربحة

  يذكر Glassdoor أن عالم البيانات النموذجي يكسب حوالي 163 ٪ أكثر من متوسط ​​الراتب القومي الأمريكي. لذلك ، فهو مسار وظيفي واعد للغاية من شأنه أن يؤدي إلى فقاعة دخل كبيرة.

  عالم البيانات لديه سيطرة على لغة الآلة والرياضيات والإحصاء. منحنى التعلم عميق وحاد. لهذا السبب ، فإن قيمة علماء البيانات في السوق عالية جدًا. تعتمد جميع عمليات الشركة على الأساليب التي تعتمد على البيانات وقرارات عالم البيانات. لذلك ، لزيادة مبيعاتهم ، تتطلب كل صناعة فريقاً من علماء البيانات. يتيح لك ذلك العمل في أكثر الصناعات ملاءمة من اختيارك.

• علم البيانات يجعل العالم مكانًا أفضل

  علم البيانات للأعمال هو مفهوم فكري. تستفيد المنظمات والمؤسسات بشكل جيد من البيانات الضخمة لإنشاء منتجات مفيدة. على سبيل المثال ، يمكن أن تساعد البيانات الأطباء في الحصول على رؤى أفضل حول صحة المريض.

• علم البيانات هو مهنة الغد

  يعرف كل صناعي أن الدخول في هذا المجال يعني تأمين وضعك المالي في المستقبل. إنها في الأساس مهنة الغد. نظرًا لأن الصناعات تتجه نحو الأتمتة ، يتم تقديم منتجات تعتمد على البيانات في السوق. لذلك ، قد تحتاج الصناعات إلى علماء بيانات على المدى الطويل لمساعدتهم على اتخاذ قرارات أفضل تعتمد على البيانات. تقتصر وظيفة عالم البيانات فقط على استخلاص الأفكار من البيانات المفيدة. ومع ذلك ، فإن هذه المهارة ستساعد تلك الشركة على النمو والازدهار.

كيف تدخل في علم البيانات؟

تعد البيانات من الأصول القيمة لكل شركة وتعتبر أغلى شركة. يمكنك الدخول في علم البيانات من خلال مجموعة متنوعة من الطرق مثل اكتساب مهارات لاستخراج البيانات وتحليلها وتنظيفها وتفسيرها.

ومع ذلك ، إليك بعض الأقسام في مجال واسع متعدد التخصصات يمكنك اختيار الدخول فيه.

• كعالم بيانات

  تتمثل مهمة علماء البيانات في العثور على البيانات ذات الصلة أو المتعلقة بالشركة أو المتعلقة بالمبيعات. لا يتمتعون بمهارات العمل فحسب ، بل يعرفون أيضًا كيفية تنظيف البيانات وتعدينها وهيكلها وتقديمها. تحتاج جميع الشركات إلى فريق من علماء البيانات للتعامل مع البيانات الضخمة غير المهيكلة وتحليلها وإدارتها. ثم يتم تحليل النتائج المستمدة من العلماء واستخدامها في اتخاذ قرارات تعتمد على البيانات.

• كمحلل بيانات

  يقوم محللو البيانات بشكل أساسي بسد الفجوة الشائعة بين محللي أعمال الشركة وعلماء البيانات. يتم تزويدهم فقط بالاستفسارات التي تحتاج إلى إجابات تعتمد على البيانات. ثم تستخدم المنظمة هذه الإجابات لوضع استراتيجية عمل تعتمد على البيانات. محلل البيانات ليس مسؤولاً فقط عن توصيل نتائجهم لمسؤولي مجلس الإدارة ولكن أيضًا لتحويل النتائج التي تم تحليلها إلى عناصر نوعية قابلة للتنفيذ.

• كمهندس بيانات

  مهندسو البيانات مسؤولون بشكل أساسي عن معالجة وإدارة البيانات المتغيرة بسرعة أو بشكل كبير بمرور الوقت. ينصب تركيزهم الرئيسي على تحسين خطوط البيانات ونشرها وإدارتها ونقلها بحيث يمكن أن تذهب إلى عالم البيانات أو محلل البيانات.

تنزيل المستند التقني: علم البيانات على نطاق واسع

دورة حياة علوم البيانات

فيما يلي النقاط الرئيسية:

• اكتشاف

  قبل البدء في أي مشروع بحثي ، من المهم الإقرار بمتطلبات المشروع والميزانية والمواصفات. كعالم بيانات ، يجب أن تكون لديك القدرة على طرح الاستفسارات والأسئلة الصحيحة وتحديد أولوياتها. هنا ، أنت مطالب فقط بتقييم القوة العاملة والميزانية والوقت والتكنولوجيا. علاوة على ذلك ، قد تحتاج أيضًا إلى تكوين IH ، والمعروفة باسم الفرضيات الأولية واختبارها.

• تحضير البيانات

  في المرحلة الثانية ، تحتاج إلى أدوات تحليلية متقدمة (وليس أدوات IB فقط) أو صندوق رمل لإجراء تحليل شامل للمشروع. لذلك ، تحتاج إلى تصميم بياناتك للمعالجة المسبقة. في النهاية ، يمكنك استخراج البيانات وتحميلها وتحويلها مباشرة إلى وضع الحماية.

  يمكن أن تساعدك لغة R في التنقيب عن البيانات وتنظيفها وتحويلها. يوفر R مخططًا تفصيليًا بحيث يمكنك بناء علاقة بين متغيرين بسهولة. بمجرد أن تصبح البيانات نظيفة وجاهزة للمعالجة ، انتقل إلى المرحلة الثالثة.

• التخطيط النموذجي

  لم تبتكر التكتيكات والأساليب لتوضيح العلاقة بين متغيرين. هذه العلاقات ضرورية لتعيين الأساس للخوارزميات التي ستبنيها في المرحلة التالية.

• بناء نموذج

  هذه المرحلة مخصصة بالكامل لاستخدام مجموعات البيانات لأغراض الاختبار. تحتاج إلى التفكير في بعض الاختبارات للتأكد من أن الأدوات المستخدمة كافية لتشغيل الطرق. لجعل الأداء والأساليب أكثر قوة ، تحتاج إلى تحليل تقنيات التعلم مثل التجميع والترابط والتصنيف.

• تفعيل

  بعد بناء النموذج ، تحتاج إلى إرسال التقارير الفنية ، والأكواد ، والتقارير ، والإيجازات ، وما إلى ذلك ، ستساعدك جميع البيانات المنظمة في الحصول على رؤية معينة حول الأداء على مستوى صغير جدًا.

• توصيل النتائج

  تحدد المرحلة الأخيرة ما إذا كنت قادرًا على تحقيق هدفك أم لا. تهدف هذه المرحلة إلى إيصال جميع النتائج والنتائج الرئيسية والأساليب إلى أصحاب المصلحة. ستحدد النتائج ما إذا كان المشروع فاشلاً أم نجاحًا.

عمليات علم البيانات

هناك 5 عمليات رئيسية لإنشاء نماذج بمساعدة تقنيات لغة التعلم الآلي واستخراج البيانات. كل عملية ذات اتجاهين لأنه يمكنهم دائمًا الاسترجاع. سنناقش العمليات بإيجاز.

• الأهداف

  تحديد الفرص والأهداف هو الخطوة الأولى نحو نتيجة مبنية على البيانات. بادئ ذي بدء ، تحتاج إلى إنشاء فرضية واختبارها.

• يستحوذ على

  الخطوة الثانية هي البحث عن البيانات والحصول عليها ثم تحضيرها لبناء النموذج.

• يبني

  بعد ذلك ، تحتاج إلى استكشاف الطرق التي يمكنك من خلالها بناء النموذج. حدد أفضل طريقة النمذجة.

  استخدم مجموعات بيانات معينة للاختبار والتحقق من صحة. بعد ذلك ، يمكنك إيجاد طرق لتحسينه.

• تحسين

  مراقبة البيانات المعالجة وتحليلها وتحسينها للحصول على أفضل النتائج.

• يسلم

  في المرحلة الأخيرة ، عليك تقديم رؤى ذات مغزى اكتسبتها من نتائجك. هذا من شأنه أن يساعد أصحاب المصلحة على وضع استراتيجيات عمل تعتمد على البيانات.

أدوات علوم البيانات

يمتلك عالم البيانات أداة حماية لأداء وظيفته. لنلقِ نظرة على بعض أدواته:

تلعب لغة البرمجة أو الكمبيوتر دورًا أساسيًا في هذا المجال. لذلك ، يجب أن يكون عالم البيانات ماهرًا في اللغات الحديثة مثل python و R-language و Scala و Java و Julia وغيرها. اللغة أمر بالغ الأهمية.

للحسابات الإحصائية ، يستخدم العلماء المكتبات والبرامج الموجودة مسبقًا كلما أمكن ذلك. بعض البرامج والمكتبات الأساسية التي يستخدمها هؤلاء العلماء هي Numpy و Pandas و Shiny و D3 و ggplot2.

لإعداد التقارير والبحث ، يستخدمون عادةً أطر عمل مثل Jupyter و R markdown و Knitr و iPython. هناك بعض الأدوات المرتبطة التي يستخدمها العالم. هم Presto و Pig و Drill و Spark و Hadoop وما إلى ذلك.

علاوة على ذلك ، يعرف الخبراء أيضًا كيفية التعامل مع أنظمة إدارة قواعد البيانات والتعامل معها.

( اقرأ أيضًا: أفضل أدوات علوم البيانات)

علم البيانات للأعمال

يحتاج خبير علوم البيانات إلى أن يكون مستشارًا تجاريًا أيضًا. أثناء عملهم مع البيانات ، يتعلمون الكثير من البيانات التي لا يستطيع أي شخص آخر القيام بها. هذا يخلق فرصة للعلماء للمساهمة في صنع أفضل استراتيجيات العمل من خلال تبادل المعرفة والرؤى المفيدة. رؤى البيانات ليست سوى أعمدة داعمة تسمح للعلماء بتقديم النتائج في شكل حلول.

فوائد علم البيانات

فيما يلي بعض الفوائد والمخرجات:

• يستخدم علم البيانات للتنبؤ بالقيم بناءً على مجموعات البيانات والمدخلات.
• يمكن استخدامه للتجميع واكتشاف الأنماط.
• يساعدنا على تحديد الاحتيال أو كشف الشذوذ.
• يسمح بالتعرف على الوجه والفيديو والصورة والصوت والنص.
• يساعد على تحسين درجة FICO.
• يمكن أن تفيد أيضًا في التسويق القائم كليًا على التركيبة السكانية.
• يساعدنا على تتبع المبيعات والإيرادات والتحسين.

تحديات علوم البيانات

على الرغم من الاستثمارات الضخمة ، لا تستطيع العديد من الشركات الحصول على رؤى مفيدة من بياناتها. البيئة الفوضوية هي السبب الرئيسي الذي يجعل المؤسسة تواجه تحديات علوم البيانات. بعض التحديات هي:

• عدم كفاءة الخبراء

  يحتاج الخبراء إلى الوصول إلى البيانات بإذن من إدارة تكنولوجيا المعلومات ، وعليهم الانتظار لفترة طويلة جدًا قبل أن يتمكنوا من بدء العمل بشكل صحيح. يمكن أن تؤثر التحديات الأخرى أيضًا على كفاءة العلماء مثل تحويل اللغة.

• لا يمكن الوصول إلى نماذج التعلم الآلي القابلة للاستخدام

  لا يمكن نشر بعض نماذج التعلم الآلي أو إعادة تشفيرها في التطبيقات. هذا هو السبب في أن جميع الأعمال تصبح مسؤولية مطور التطبيق.

• يقضي مسؤولو تكنولوجيا المعلومات المزيد من الوقت في الدعم

  قد لا يستخدم فريق من علماء البيانات في قسم التسويق نفس الأدوات التي يستخدمها الفريق في الشؤون المالية. لذلك ، يستغرق الأمر الكثير من الوقت لمسؤولي تكنولوجيا المعلومات لتقديم الدعم لعلماء البيانات.

علم البيانات مقابل. تحليلات البيانات

هل تحليلات البيانات هي نفسها علم البيانات؟ حسنًا ، كل هذا يتوقف على السياق. يستخدم الخبير عادةً البيانات الأولية أو غير المهيكلة لبناء خوارزميات متوقعة. هذا يندرج تحت فئة التحليلات. في الوقت نفسه ، لا يعتبر تفسير التقارير التي تم إنشاؤها بالفعل من قبل مستخدم الأعمال غير التقني علم بيانات. تحليلات البيانات مصطلح واسع جدا.

علم البيانات مقابل. التعلم الالي

على الرغم من أن مصطلح "التعلم الآلي" يرتبط ارتباطًا وثيقًا بعلوم البيانات ، إلا أنهما يختلفان قليلاً. تستخدم تقنيات التعلم الآلي صندوق الأدوات لحل المشكلات ذات العقلية المتفتحة ، ولكن هناك طرق أخرى في هذه الفئة أيضًا ، لا تتناسب مع الفئة الواسعة للتعلم الآلي.

علم البيانات مقابل. هندسة البرمجيات

تركز هندسة البرمجيات على تطوير الميزات والتطبيقات والوظائف للمستخدمين النهائيين. حيث إن علم البيانات معني فقط بعملية التعدين ، والتجميع ، والتحليل ، والاختبار للبيانات غير المهيكلة والمنظمة.

إذا كنت تريد معرفة المزيد عن الاختلاف ، فاطلع على هذه المقالة: علوم البيانات أو هندسة البرمجيات - مقارنة

البيانات الضخمة مقابل. علم البيانات

البيانات الضخمة مصطلح واسع جدًا. إنها تتألف أساسًا من كل شيء مثل التنقيب عن البيانات ، وإدارة البيانات ، وتنقية البيانات وما إلى ذلك ، علاوة على ذلك ، فإن البيانات الضخمة عبارة عن مجموعة من البيانات القيمة التي لا يمكن تخزينها. بينما يهتم علم البيانات بالتحليل التنبئي والتعلم العميق والإحصاءات والحصول على رؤى ذات مغزى من البيانات.

مستقبل علوم البيانات

من المتوقع أن تستمر القيمة السوقية لعلوم البيانات في الارتفاع. كل شركة مرتبطة بالخوارزمية والتكنولوجيا والذكاء الاصطناعي والتعرف على الأنماط والتعلم العميق ستوفر فرص عمل. ومع ذلك ، للاستفادة من ذلك ، يمكنك التسجيل في Bootcamp المسار الوظيفي لعلوم البيانات وتعلم كل أساسياته.

اتجاهات علوم البيانات

• أتمتة علم البيانات مثل التنظيف التلقائي للبيانات وهندسة الميزات.
• أصبح أمان البيانات والخصوصية مهمين يومًا بعد يوم.
• تتيح الحوسبة السحابية لأي شخص الوصول إلى البيانات كبيرة الحجم وتخزينها بقوة معالجة غير محدودة.
• بعد التعلم العميق ، فإن تعلم اللغة الطبيعية ومعالجتها يشق طريقه في علم البيانات.

موارد

هناك العديد من الموارد لتعلم الأساسيات. اثنان منهم هما:

• علم البيانات للأعمال Pdf

  تقوم الشركات بتكرير الخدمات والمنتجات باستخدام علم البيانات. على سبيل المثال ، يتم جمع البيانات التي تم جمعها من مركز خدمة الدعم أو مركز الاتصال ثم إرسالها إلى عالم البيانات ومحللي البيانات للحصول على رؤى قيمة كنتائج. علاوة على ذلك ، تقوم الخدمات اللوجستية بجمع البيانات المتعلقة بأنماط الطقس وحركة المرور لتحسين سرعة التسليم.

• بودكاست علوم البيانات

  تركز بودكاست علوم البيانات على الاتجاهات والأخبار. تعد موضوعات مثل الذكاء الاصطناعي ومعالجة اللغة الطبيعية والبيانات المتحيزة من أهم الموضوعات.

(اقرأ أيضًا: أفضل المدونات الصوتية لعلوم البيانات للمبتدئين)

افكار اخيرة

يخلق علم البيانات تأثيرًا كبيرًا على قدرة المؤسسة على تحقيق أهداف العمل. بغض النظر عما إذا كانت هذه الأهداف استراتيجية أو تشغيلية أو مالية ، يمكن لعلم البيانات أن يكشف عن اكتشافات عظيمة من خلال رؤى بيانات مفيدة وذات مغزى.

مصادر أخرى مفيدة:

لماذا تعتبر تقنية علوم البيانات أكبر من البيانات الضخمة

علم البيانات وراء كشف الاحتيال في التسويق بالعمولة

أهم أدوات تحليلات البيانات الضخمة التي يجب مراعاتها للأعمال