دورة حياة علم البيانات: جميع مراحلها ووظائفها

منذ بداية الزمن ، كان الإنسان محاطًا بتحليل محاط بالعديد من المشكلات التي يجب حلها. ومع ذلك ، فقد تطور المجتمع ونما ليكون قادرًا على تطوير طرق مختلفة لحل المشكلات.

بالتأكيد ، في هذه اللحظة لا يمكننا مقارنة مشاكل الأوقات الأخرى مع المشاكل الحالية. لكن الحقيقة التي لا يمكن إنكارها هي أنه لا يهم الوقت ، فهي دائمًا مشاكل. لهذا السبب ، من الضروري إيجاد أفضل نموذج لحلها بكفاءة.

لحسن الحظ بالنسبة لنا جميعًا ، ولد علم البيانات قبل ثلاثة عقود لمحاولة التصرف كنموذج قادر على حل المشكلات في أي مجال. على الرغم من إنشاء علم البيانات في ذلك الوقت ، إلا أنه كان في 70 عندما بدأ استخدام المصطلح.

استمرت السنوات حتى عام 2001 عندما استطاع علم البيانات أن يؤسس كعلم حقيقي ومستقل. على الرغم من مرور حوالي عشرين عامًا منذ إنشاء علم البيانات ، لا يلتقي جزء كبير من السكان حاليًا بأي شيء حول علم البيانات ودورة حياته.

لهذا السبب ، نريد أن نخبرك أكثر قليلاً عن دورة حياة علم البيانات ، وجميع المراحل التي تجعلها واحدة من أفضل الطرق لحل المشكلات. بهذه الطريقة ، ستكون قادرًا على تنفيذ علم البيانات في المجالات المختلفة التي تحتاج فيها إلى حل مشكلة ما.

ما هي دورة حياة علم البيانات؟

قبل البدء في الحديث عن مراحل علم البيانات ، علينا أن نعرف ما هو علم البيانات. كما يقول اسمه ، فهو علم يبني دراساته على البيانات. هذا العلم قادر على أخذ كمية هائلة من البيانات وتحليلها للوصول إلى نتيجة.

بطريقة ما ، يعد علم البيانات مزيجًا من العلوم المختلفة التي تشمل الرياضيات والإحصاء والمعلوماتية. من خلال العمل جنبًا إلى جنب مع هذه العلوم الثلاثة ، يمكن لعلم البيانات أن يتذكر مجموعة من البيانات وتنظيمها وتحليلها وإيجاد حل للمشكلات التي تم العثور عليها.

منذ بداية العملية التي تتضمن تذكر البيانات ، يحاول هذا العلم استخدام كل التقنيات المحدثة. يعني استخدام منصات مثل وسائل التواصل الاجتماعي ، والأجهزة الإلكترونية ، والمواقع الإلكترونية ، والعملاء المتوقعين ، وغيرها. بالتأكيد ، مع تطوير التقنيات والأنظمة الأساسية الجديدة ، أصبح تذكر البيانات أسهل.

لكن تذكر البيانات هو مجرد جزء بسيط من العملية الكاملة لدورة علم البيانات. من الضروري معرفة كل مراحل وتفاصيل كل منها حتى نتمكن من تطبيق دورة حياة علم البيانات في المجال الذي نحتاجه.

قراءة المزيد- ما هو علم البيانات؟ دليل كامل

الأهمية الكامنة وراء دورة علم البيانات.

عادة ، يفكر جزء كبير من المجتمع أو يخلط بين علم البيانات والبيانات الضخمة. بعد كل شيء ، تتضمن كلتا العمليتين تذكر البيانات وتنظيمها. ومع ذلك ، يتجاوز علم البيانات لأنه لا يحاول فقط حل المشكلات المتعلقة بتخزين البيانات ومعالجتها.

يمكن لعلم البيانات أن يحل المشكلة ، ولكن أكثر من ذلك يعالج جميع البيانات لمنحها قيمة مهمة. لا يمكننا أن ننسى أن البيانات هي أكثر من مجرد أرقام. يمكن أن تكون البيانات التي تم جمعها عبارة عن مشاهدات على Facebook أو تعليقات على منصة أخرى أو حتى مراجعات لعملاء شركة.

لهذا السبب ، لا يكفي جمع المعلومات وإيجاد المشكلة. من الضروري إعطاء قيمة خاصة لهذه المشكلة لإيجاد الحل الصحيح. إلى جانب ذلك ، يجب أن يستمر الحل عبر الزمن وليس لبضعة أيام فقط.

لجعل هذا ممكنًا ، يطور علم البيانات أدوات لحل المشكلة من خلال أنظمة مختلفة مثل الشبكات العصبية المشابهة للنظام البشري العصبي. إلى جانب ذلك ، يعمل أيضًا مع الذكاء الاصطناعي. بشكل عام ، فإنه يستخدم جميع الأدوات اللازمة لحل المشاكل من البيانات.

مراحل دورة حياة علم البيانات.

لقد قلنا لك بالفعل بعض الأشياء والمفاهيم الأساسية حول علم البيانات ، لكننا لا نخبرك بعد بالمراحل المختلفة التي تتوافق معها. تعد مراحل علم البيانات نقطة نقاش لمجموعات مختلفة من مجتمع العلوم.

هذا هو السبب في أن بعض الناس يقولون أن أكثر من عشر خطوات بينما هناك مجموعة أخرى تقول خمس خطوات كافية. من المناقشات والآراء ، نعتقد أنه لشرح عملية معقدة مثل علم البيانات ، من الضروري محاولة تبسيط الأمور.

لهذا السبب ، نريد أن نشرح لك علم البيانات دورة الحياة من خلال خمس مراحل. هذه المراحل طويلة بما يكفي لفهم الدورة بأكملها والقدرة على استخدامها لحل أي مشكلة لدينا. سيساعدك على تنظيم بياناتك بشكل أفضل ويعطيها معنى لاستخدامها من أجل بئرك.

المرحلة الأولى: تحديد المشكلة.

تتمثل المرحلة الأولى من دورة حياة علم البيانات في تحديد المشكلة التي ستحدد إيقاع الدورة. حتى قبل التفكير في حل ، علينا أن نجد أصل المشكلة.

في بداية هذه المرحلة ، الأهم هو الإجابات على سؤال واحد: لماذا تريد أن تبدأ عملية مع علم البيانات. في معظم الأحيان ، يكون السبب هو زيادة أرباح الشركة أو العثور على سبب عدم نجاح شيء ما.

المفتاح الرئيسي لتعريف المشكلة هو القيادة لأن جميع أعضاء وقتك يحتاجون إلى دليل أو طريقة لمتابعة. سوف يساعدك على العمل بكفاءة وحل أي مشكلة بشكل أسرع.

المرة الأولى التي يجب عليك القيام بها هي تأكيد الفريق المناسب لمساعدتك في حل المشكلة. يجب أن يتكون هذا الفريق من محترفين يحتاجون إلى مهارات تضيف قيمة خاصة لفريقك. ثم تحدث عن المشكلة مع فريقك ولماذا تعتبر مهمة جدًا بالنسبة إلى الشركة لحلها.

إلى جانب ذلك ، سيساعدك فريقك في تحديد حجم مشكلتك أو حتى إذا كانت هناك مشكلات أخرى مرتبطة بالمشكلة الرئيسية. قد تبدو المرحلة الأولى من دورة حياة علم البيانات وكأنها مبتذلة قليلاً ، ولكن هذه المرحلة ضرورية لضمان نجاح الدورة.

المرحلة الثانية: فحص البيانات وتنظيفها.

في هذه المرحلة الثانية ، يبدأ علم البيانات في العمل لأنه أساس هذا العلم. بدون البيانات ، لم نتمكن من العثور على المشاكل ولا الحل. لهذا السبب ، يعد التحقيق في البيانات جزءًا مهمًا جدًا من دورة حياة علم البيانات.

ومع ذلك ، ربما تتساءل كيف يمكنك أن تتذكر كل البيانات أو أين يمكنك العثور عليها. يتعين عليك أنت وفريقك تحديد ما إذا كانت البيانات التي تبحث عنها تتعلق بالأداء الداخلي للشركة مثل إحصاءات المبيعات للوصول إليها.

أيضًا ، توجد إمكانية أن تبدأ في إعادة تجميع البيانات. في هذه الحالة ، من المهم التحقق مما إذا كانت عملية التذكر سهلة أم أن هناك صعوبات في العملية.

إلى جانب ذلك ، يمكنك أيضًا معرفة ما إذا كانت البيانات التي تريدها أو تحتاجها متوفرة في السوق. إذا كان متاحًا ، عليك تحديد ما إذا كان يمكنك شرائه وما إذا كانت تكلفته تستحق المعلومات.

بمجرد أن تقوم بالفعل بجمع المعلومات ، يمكنك البدء في العمل مع فريقك لمعالجتها. أول شيء يجب أن يفعله فريقك بالبيانات هو تأهيل جودتها. لا يمكننا أن ننسى أن جميع البيانات ليست بيانات جيدة. لهذا السبب ، لا غنى عن تحديد أن البيانات التي جمعتها أو اشتريتها ستعمل على حل مشكلتك.

بعد تحديد جودة البيانات ، نحتاج إلى تنظيف البيانات لتجنب الوصول إلى استنتاجات خاطئة. بطريقة ما ، يشبه تنظيف ذاكرة التخزين المؤقت للهواتف المحمولة أو أجهزة الكمبيوتر المحمولة الخاصة بنا. نحتاج إلى التخلص من تلك البيانات التي يمكن أن تحدث ضوضاء وتغير نتائج عمليتنا.

أخيرًا ، من الضروري معالجة البيانات ؛ يعني الجمع بين مجموعات البيانات المختلفة ، وإنشاء رسومات لتصور البيانات بشكل أفضل ، وإعداد تقرير أولي بالنتائج الأولى. سيساعدك هذا التقرير الأولي في إجراء التعديلات المناسبة ومعرفة الطريقة التي تأخذ بها دورة حياة علم البيانات.

المرحلة 3: نموذج الحد الأدنى القابل للتطبيق.

في هذه المرحلة ، نحن في المرحلة الثالثة وهي إنشاء نموذج الحد الأدنى القابل للتطبيق. الحد الأدنى للكلمة يمكن أن يربك قليلاً ، لكن لا تقلق لأنه في هذه الحالة ، الأقل هو الأكثر.

تقترح دورة حياة علم البيانات نموذجًا بسيطًا قابلاً للتطبيق لأنه ليس لديه معنى لقضاء الوقت والمال والجهود في اختبار لا تعرف ما إذا كان سيعمل أم لا. لهذا السبب ، نتحدث عن الحد الأدنى من النموذج الذي يجب أن يكون مثل إصدار أضيق الحدود من الحل الذي تريد تنفيذه.

ومع ذلك ، على الرغم من أن التوصية نموذج بسيط ، إلا أن هذا لا يعني أنه لا يهم ما إذا كانت الأعمال أم لا. الفكرة هي تطوير نموذج طويل بما يكفي لجعله قابلاً للتطبيق. بعد كل شيء ، نحن نبحث عن حلول لمشاكلنا ، ويجب أن تكون وظيفية ودائمة إلى ما بعد الزمن.

بالتأكيد ، مثل أي تجربة أخرى يمكن لأي علم القيام بها ، يحتاج النموذج إلى الصلاحية. الصلاحية ستسمح لنا بقياس الاختبار وتعطينا نتائج حقيقية. هذا هو السبب في أننا يجب أن نكون حذرين للغاية في ذلك الوقت لتصميم الحد الأدنى من النموذج القابل للتطبيق لأنه يجب علينا تقليل المتغيرات الخارجية.

يعد تقليل هذه المتغيرات أمرًا مهمًا لأنها يمكن أن تغير مسار نموذجنا وتعطينا إيجابيات خاطئة. ومع ذلك ، إذا كنا قادرين على التحكم في هذه المرحلة بعناية ، فسيكون النجاح وشيكًا.

المرحلة 4: النشر والتحسينات.

خطوة بخطوة ، نحن الآن على أربع مراحل تعتمد على النشر والتحسينات. لدينا النموذج بالفعل. في هذه اللحظة ، ولكن لم يتم إنشاؤه لمجرد رؤيته على الورق. الغرض من الدورة هو نشر النموذج لمعرفة كيفية عمله.

سوف يمنحنا النشر رؤية واضحة لطبيعة وعمل نموذجنا. عندما نبدأ في نشر النموذج ، يمكننا أن نرى الكثير من الأخطاء أو الإخفاقات. لكن لا يمكن أن يكون كل شيء سيئًا تمامًا. في هذه العملية ، سنكون أيضًا أجزاء النجاح في نموذجنا ونستخدمها كدوافع لنكون أفضل.

بهذه الطريقة ، ستتيح لنا جميع النتائج التي تم الحصول عليها أثناء النشر التفكير في التحسينات المناسبة. بعد كل شيء ، الهدف الرئيسي هو إنشاء نموذج أفضل من البداية التي يمكن أن تكون نهائية.

علاوة على ذلك ، ربما يمكن تكرار هذه المرحلة أكثر من مرة لأننا إذا أجرينا تحسينات واختبرنا النموذج مرة أخرى واحتجنا إلى مزيد من التغييرات ، فيجب إثبات ذلك عدة مرات حسب الضرورة.

المرحلة 5: عمليات علم البيانات.

تشرح لنا المرحلة الأخيرة العمليات المختلفة التي يستخدمها علم البيانات لإجراء متابعة للعملية والبيانات والنماذج وجميع العناصر المشاركة في علم البيانات.

بهذه الطريقة ، تتكون عمليات علم البيانات من ثلاث عمليات:

1. إدارة البيانات والنماذج.
2. الاستمرار في إدارة الأجزاء التي تدخل في دورة حياة علم البيانات.
3. إدارة البرمجيات.

تعتمد الخطوة الخامسة بأكملها على أداء هذه العمليات الثلاث التي تبحث فقط عن التحكم المناسب في التجربة. لا يمكننا أن ننسى أن التحكم جزء أساسي من الدورة لأنه سيسمح لنا بإجراء التعديلات في الوقت المناسب.

علاوة على ذلك ، يمكنك ملاحظة أن المراجعة المستمرة ليست فقط للنماذج ولكن للبيانات أيضًا. في نهاية اليوم ، الشيء الوحيد المهم هو كيف ننفذ الدورة وكيف نحصل على ما نريد بأفضل طريقة.

اقرأ المزيد- موضوعات علوم البيانات التي تحتاج إلى معرفتها