ما هو علم البيانات؟ مقدمة، أساسية Concepts & عملية

ما هو علم البيانات؟

العلوم البيانات هو مجال الدراسة الذي يتضمن استخراج الأفكار من كميات هائلة من البيانات باستخدام أساليب علمية وخوارزميات وعمليات مختلفة. يساعدك على اكتشاف الأنماط المخفية من البيانات الخام. ظهر مصطلح علم البيانات بسبب تطور الإحصاء الرياضي وتحليل البيانات و البيانات الكبيرة.

علم البيانات هو مجال متعدد التخصصات يسمح لك باستخراج المعرفة من البيانات المنظمة أو غير المنظمة. يمكّنك علم البيانات من ترجمة مشكلة العمل إلى مشروع بحثي ثم ترجمتها مرة أخرى إلى حل عملي.

لماذا علم البيانات؟

فيما يلي مزايا مهمة لاستخدام تقنية تحليلات البيانات:

• البيانات هي النفط لعالم اليوم. باستخدام الأدوات والتكنولوجيات والخوارزميات المناسبة، يمكننا استخدام البيانات وتحويلها إلى ميزة تجارية مميزة
• يمكن أن يساعدك علم البيانات في اكتشاف الاحتيال باستخدام خوارزميات التعلم الآلي المتقدمة
• يساعدك على منع أي خسائر مالية كبيرة
• يسمح ببناء القدرة الاستخباراتية في الآلات
• يمكنك إجراء تحليل المشاعر لقياس ولاء العملاء للعلامة التجارية
• أنها تمكنك من اتخاذ قرارات أفضل وأسرع
• يساعدك على التوصية بالمنتج المناسب للعميل المناسب لتعزيز عملك

مكونات علم البيانات

تثبت الإحصائيات

الإحصاء هو الوحدة الأكثر أهمية في أساسيات علم البيانات، وهو الطريقة أو العلم الذي يستخدم لجمع وتحليل البيانات الرقمية بكميات كبيرة للحصول على رؤى مفيدة.

تصور

تساعدك تقنية التصور على الوصول إلى كميات هائلة من البيانات في صور مرئية سهلة الفهم وسهلة الفهم.

تعلم آلة

تعلم آلة يستكشف بناء ودراسة الخوارزميات التي تتعلم كيفية التنبؤ بالبيانات غير المتوقعة/المستقبلية.

تعلم عميق

تعلم عميق الطريقة هي بحث جديد للتعلم الآلي حيث تختار الخوارزمية نموذج التحليل الذي يجب اتباعه.

عملية علم البيانات

الآن في هذا دروس علوم البياناتسنتعلم عملية علم البيانات:

1. الاكتشاف

تتضمن خطوة الاكتشاف الحصول على البيانات من جميع المصادر الداخلية والخارجية المحددة، مما يساعدك على الإجابة على سؤال العمل.

يمكن أن تكون البيانات:

• سجلات من خوادم الويب
• البيانات التي تم جمعها من وسائل التواصل الاجتماعي
• مجموعات بيانات التعداد
• البيانات المتدفقة من مصادر عبر الإنترنت باستخدام واجهات برمجة التطبيقات

2. التحضير

يمكن أن تحتوي البيانات على العديد من التناقضات مثل القيم المفقودة والأعمدة الفارغة وتنسيق البيانات غير الصحيح الذي يحتاج إلى التنظيف. تحتاج إلى معالجة البيانات واستكشافها وحالتها قبل النمذجة. كلما كانت بياناتك نظيفة، كانت توقعاتك أفضل.

3. التخطيط النموذجي

في هذه المرحلة، تحتاج إلى تحديد الطريقة والتقنية لرسم العلاقة بين متغيرات الإدخال. يتم التخطيط للنموذج باستخدام صيغ إحصائية مختلفة و أدوات التصور. تعد خدمات تحليل SQL وR وSAS/access بعضًا من الأدوات المستخدمة لهذا الغرض.

4. بناء نموذجي

في هذه الخطوة، تبدأ عملية بناء النموذج الفعلية. هنا، يقوم عالم البيانات بتوزيع مجموعات البيانات للتدريب والاختبار. يتم تطبيق تقنيات مثل الارتباط والتصنيف والتجميع على مجموعة بيانات التدريب. بمجرد إعداد النموذج، يتم اختباره مقابل مجموعة بيانات "الاختبار".

5. Operaتأطير

في هذه المرحلة، تقوم بتسليم النموذج الأساسي النهائي مع التقارير والرموز والمستندات الفنية. يتم نشر النموذج في بيئة إنتاج في الوقت الفعلي بعد إجراء اختبار شامل.

6. توصيل النتائج

في هذه المرحلة، يتم إرسال النتائج الرئيسية إلى جميع أصحاب المصلحة. يساعدك هذا على تحديد ما إذا كانت نتائج المشروع ناجحة أم فاشلة بناءً على المدخلات من النموذج.

أدوار وظائف علوم البيانات

أبرز المسميات الوظيفية لعالم البيانات هي:

• التنفيذ
• مهندس بيانات
• محلل بيانات
• الإحصائي
• البيانات ArchiTECT
• مسؤول البيانات
• محلل الأعمال
• مدير البيانات/التحليلات

دعونا نتعلم ما يستلزمه كل دور بالتفصيل:

التنفيذ

وظيفة: عالم البيانات هو محترف يقوم بإدارة كميات هائلة من البيانات للتوصل إلى رؤى تجارية مقنعة باستخدام أدوات وتقنيات ومنهجيات وخوارزميات مختلفة وما إلى ذلك.

اللغات: ر، ساس، Python، SQL، خلية، ماتلاب، خنزير، Spark

مهندس بيانات

النوع: دور أ مهندس بيانات تتمثل مهمته في التعامل مع كميات كبيرة من البيانات. فهو يطور وينشئ ويختبر ويحافظ على هياكل مثل أنظمة المعالجة وقواعد البيانات واسعة النطاق.

اللغات: SQL، خلية، R، SAS، ماتلاب، Python, Javaوروبي وC++ وبيرل

محلل بيانات

النوع: محلل البيانات مسؤول عن استخراج كميات هائلة من البيانات. سوف يبحثون عن العلاقات والأنماط والاتجاهات في البيانات. Later سيقدم هو أو هي تقارير وتصورات مقنعة لتحليل البيانات لاتخاذ قرارات العمل الأكثر قابلية للتطبيق.

اللغات: ر، Python، HTML، JS، C، C+ +، SQL

الإحصائي

النوع: يقوم الإحصائي بجمع وتحليل وفهم البيانات النوعية والكمية باستخدام النظريات والأساليب الإحصائية.

اللغات: SQL، R، ماتلاب، تابلوه، Pythonبيرل, Spark، و خلية النحل

مسؤول البيانات

النوع: يجب على مسؤول البيانات التأكد من أن قاعدة بيانات يمكن الوصول إليها لجميع المستخدمين المعنيين. كما أنه يتأكد من أنه يعمل بشكل صحيح ويحافظ عليه في مأمن القرصنة.

اللغات: روبي أون ريلز، SQL، Java، سي#، و Python

محلل الأعمال

النوع: يحتاج هذا المحترف إلى تحسين العمليات التجارية. هو / هي وسيط بين فريق الأعمال التنفيذي وقسم تكنولوجيا المعلومات.

اللغات: SQL، Tableau، Power BI و، Python

اقرأ أيضًا أسئلة وأجوبة مقابلة علوم البيانات: اضغط هنا

أدوات لعلوم البيانات

تحليل البيانات	تخزين البيانات	عرض مرئي للمعلومات	تعلم آلة
R, Spark, Python و SAS	Hadoopأس كيو إل, خلية النحل	R, التابلوه لوحة حية، خام	Spark, Azure استوديو ML، ماهوت

الفرق بين علم البيانات وذكاء الأعمال (ذكاء الأعمال)

المعاملات	ذكاء الأعمال	العلوم البيانات
الإدراك	النظر إلى الوراء	التطلعية
مصادر البيانات	البيانات المنظمة. في الغالب SQL، ولكن في بعض الأحيان مستودع البيانات)	البيانات المنظمة وغير المنظمة. مثل السجلات أو SQL أو NoSQL أو النص
النهج	الإحصائيات والتصور	الإحصائيات والتعلم الآلي والرسم البياني
تشديد	الماضي والحاضر	التحليل والبرمجة اللغوية العصبية
الأدوات	بنتاهو. Microsoft بل، كليكفيو،	R, TensorFlow

اقرأ أيضًا الفرق بين Data Science و Machine: اضغط هنا

تطبيقات علوم البيانات

بعض تطبيقات علم البيانات هي:

البحث على الانترنت

يستخدم بحث Google تقنية علم البيانات للبحث عن نتيجة محددة خلال جزء من الثانية

أنظمة التوصية

لإنشاء نظام التوصيات. على سبيل المثال، تشغيل "الأصدقاء المقترحون" على فيسبوك أو مقاطع الفيديو المقترحة YouTubeكل شيء يتم بمساعدة علوم البيانات.

التعرف على الصور والكلام

يتعرف الكلام على أنظمة مثل Siri وGoogle Assistant وAlexa التي تعمل باستخدام تقنية علم البيانات. علاوة على ذلك، يتعرف فيسبوك على صديقك عندما تقوم بتحميل صورة معه، بمساعدة Data Science.

عالم الألعاب

تستخدم EA Sports وSony وNintendo تكنولوجيا علم البيانات. وهذا يعزز تجربة الألعاب الخاصة بك. يتم الآن تطوير الألعاب باستخدام تقنيات التعلم الآلي، ويمكنها تحديث نفسها عند الانتقال إلى مستويات أعلى.

مقارنة الأسعار على الانترنت

تعمل شركات PriceRunner وJunglee وShopzilla على آلية علم البيانات. هنا، يتم جلب البيانات من مواقع الويب ذات الصلة باستخدام واجهات برمجة التطبيقات.

تحديات تكنولوجيا علوم البيانات

• مطلوب مجموعة كبيرة ومتنوعة من المعلومات والبيانات للتحليل الدقيق
• لا يتوفر تجمع مناسب لمواهب علوم البيانات
• لا تقدم الإدارة الدعم المالي لفريق علوم البيانات
• عدم توفر/صعوبة الوصول إلى البيانات
• لا يستخدم صناع القرار في مجال الأعمال نتائج علوم البيانات بشكل فعال
• من الصعب شرح علم البيانات للآخرين
• مشاكل خصوصية
• عدم وجود خبير كبير في المجال
• إذا كانت المؤسسة صغيرة جدًا، فلا يمكن أن يكون لديها فريق لعلم البيانات

ملخص

• علم البيانات هو مجال الدراسة الذي يتضمن استخراج الأفكار من كميات هائلة من البيانات باستخدام أساليب علمية وخوارزميات وعمليات مختلفة.
• الإحصائيات، والتصور، والتعلم العميق، والتعلم الآلي هي مفاهيم مهمة في علم البيانات.
• تمر عملية علم البيانات بالاكتشاف، وإعداد البيانات، وتخطيط النماذج، وبناء النماذج، Operaتأطير وتوصيل النتائج.
• الأدوار الوظيفية الهامة لعالم البيانات هي: 1) عالم البيانات 2) مهندس البيانات 3) محلل البيانات 4) الإحصائي 5) البيانات Archi6) مسؤول البيانات 7) محلل الأعمال 8) مدير البيانات/التحليلات.
• آر، إس كيو إل، Pythonتعد SaS أدوات أساسية لعلم البيانات.
• تنبؤات ذكاء الأعمال تتطلع إلى الوراء، بينما تتطلع تنبؤات علوم البيانات إلى الأمام.
• التطبيقات المهمة لعلم البيانات هي 1) البحث على الإنترنت 2) أنظمة التوصية 3) التعرف على الصور والكلام 4) عالم الألعاب 5) مقارنة الأسعار عبر الإنترنت.
• يعد التنوع الكبير في المعلومات والبيانات هو التحدي الأكبر لتكنولوجيا علم البيانات.