مقدمة:
تحول علم البيانات إلى تقنية تحويلية في القرن الحادي والعشرين. ويطمح كثيرون ليصبحوا علماء بيانات لأنها وظيفة جيدة الأجر وصعبة. ودراسة البيانات الخام أمر مهم لعلم البيانات. فهو عملية استخراج البيانات وتقييمها وعرضها وإدارتها وتخزينها بهدف تكوين انطباعات. وتساعد هذه الرؤى الشركات على اتخاذ قرارات مستنيرة قائمة على البيانات. ويتطلب علم البيانات استخدام البيانات غير المنظمة والمنظمة معًا.
ما معنى علم البيانات؟
علم البيانات هو تطبيق أدوات أو تقنيات تحليلية مبتكرة، إضافة إلى مفاهيم علمية، لاستخراج معلومات ذات معنى من البيانات الخام لاستخدامها في اتخاذ القرارات التجارية والتخطيط الاستراتيجي وتطبيقات أخرى متنوعة.
علم البيانات مزيج من مواضيع عديدة مثل الإحصاء والذكاء الاصطناعي (AI) والمناهج العلمية وتحليل البيانات. وفي علم البيانات تُستخلص بيانات ذات معنى من البيانات الخام باستخدام كل هذه المجالات.
من هو عالم البيانات؟
يُسمى الشخص الذي يمارس علم البيانات عالم بيانات.
ما القصة الخفية لعلم البيانات؟
في عام 1962، عبّر عالم الرياضيات الأمريكي John W. Tukey عن هدف علم البيانات لأول مرة. وفي عام 1974، قدّمه Peter Naur باسم علوم الحاسوب.
مع ورشة عمل اكتشاف المعرفة في قواعد البيانات (KDD) الافتتاحية وتأسيس الاتحاد الدولي لجمعيات التصنيف في الثمانينيات والتسعينيات، بدأ علم البيانات يحقق تقدمًا كبيرًا (IFCS).
ما الغرض من علم البيانات؟
الهدف الرئيسي لعلم البيانات هو اكتشاف التصاميم والأنماط داخل البيانات. ويستخدم تقنيات إحصائية متنوعة لفحص البيانات وتحليلها واستخلاص الرؤى منها. ومن استخراج البيانات وتنظيمها ومعالجتها المسبقة، يجب على عالم البيانات فحص البيانات بدقة.
ثم تقع عليه مسؤولية بناء التنبؤات من البيانات. وهدف عالم البيانات هو استخلاص النتائج من البيانات. [1]
كيف يعمل علم البيانات؟
عملية فحص البيانات والتصرف بناءً عليها تكرارية وليست خطية، لكن هكذا يسير تطوير علم البيانات عادةً في مشروع نمذجة البيانات:
التخطيط: في مرحلة التخطيط، نحدد المشروع ونناقش جوانبه المختلفة.
بناء نموذج بيانات: يستخدم عالم البيانات عادةً أنواعًا مختلفة من المكتبات مفتوحة المصدر وأدوات البيانات لبناء نموذج تعلّم الآلة. وبمساعدتها، بنى عالم البيانات النموذج.
تقييم النموذج: يحتاج علماء البيانات إلى رضا كامل بنسبة 100% وثقة كافية ليتمكنوا من تقييم النموذج من جوانب مختلفة قبل نشره.
شرح النماذج: لم يكن من السهل دائمًا وصف الآليات الأساسية لمخرجات نماذج تعلّم الآلة بلغة بشرية، لكنه يزداد ضرورة. ويريد علماء البيانات أتمتة عملهم.
نشر النموذج: قد يكون إدخال نموذج تعلّم آلة مدرَّب في الأنظمة المعنية عملية صعبة وتستغرق وقتًا طويلًا. ويمكن تسهيل ذلك بتنفيذ النماذج كواجهات API قابلة للتوسع وآمنة، أو باستخدام نماذج تعلّم الآلة داخل قاعدة البيانات.
مراقبة النماذج: للأسف، مجرد تثبيت نموذج ليس نهاية القصة. فبعد النشر، يجب فحص النماذج باستمرار للتأكد من أنها تعمل بفعالية.[2]
ما المزايا التي يقدمها علم البيانات؟
- إنه شائع جدًا.
- وفرة من الوظائف
- وظيفة عالية الأجر
- علم البيانات علم مرن.
- علم البيانات يحسّن البيانات.
- يحظى علماء البيانات بقدر كبير من الاحترام.
ما هي عيوب علم البيانات؟
- علم البيانات مصطلح غامض.
- علم البيانات يكاد يكون صعب الفهم.
- يتطلب قدرًا كبيرًا من المعرفة بالمجال.
- قد تظهر نتائج غير متوقعة بسبب البيانات العشوائية.
- مسألة خصوصية البيانات
- ما هو الغرض من علم البيانات؟ تعرّف على أهميته. متاح من: https://data-flair.training/blogs/purpose-of-data-science/.
- ما هو علم البيانات؟؛ متاح من: https://www.oracle.com/pk/data-science/what-is-data-science/.
عملية علم البيانات
- حدّد السؤال بمصطلحات الأعمال.
- اجمع البيانات ونظّفها، وهي عادةً أطول خطوة.
- استكشف البيانات بالرسوم البيانية والإحصاءات.
- النموذج: اختر نموذج تعلّم آلة ودرّبه؛ راجع ما هو تعلّم الآلة.
- قيّم النموذج على بيانات لم يرها من قبل.
- انشر وراقب لتظل النتائج مفيدة.
المهارات والأدوات
الإحصاء والبرمجة (Python أو R) وSQL وتصور البيانات والمعرفة بالمجال. وتشمل الأدوات الشائعة pandas وscikit-learn ودفاتر Jupyter ولوحات معلومات ذكاء الأعمال.
أمثلة في الأعمال
التنبؤ بالطلب على المنتجات وتقييم العملاء المحتملين واكتشاف الاحتيال وتجميع العملاء وقياس العائد التسويقي. وبالنسبة لتجار التجزئة، تطبّق خدمة تحليلات الذكاء الاصطناعي وتوقع الطلب لدينا هذه الأساليب على بيانات المبيعات.
إجابات سريعة
هل علم البيانات هو نفسه الذكاء الاصطناعي؟
هما متداخلان. يركز علم البيانات على استخراج الرؤى من البيانات؛ بينما يركز الذكاء الاصطناعي على بناء أنظمة تؤدي المهام بذكاء. ويدخل تعلّم الآلة في كليهما.
