علم البيانات: كل ما تحتاج إلى معرفته

علم البيانات هو المجال الذي يجمع ويخزن ويحلل المعلومات حول الأشياء لاكتساب رؤى قيمة.

انخرطت الشركات في أنشطة علوم البيانات لفترة طويلة ، لكن الانفجار الأخير في بيانات مستخدمي الإنترنت والبنية التحتية السحابية الأرخص تكلفة خلقت طفرة في الصناعة.

بالمقارنة مع التخصصات المماثلة ، يعد علم البيانات جديدًا نسبيًا ولا يزال قيد التطور. لذلك ، فهي تقدم الكثير من الأمل أيضًا كمسار وظيفي للمستقبل.

يسرد هذا المنشور كل ما تحتاج لمعرفته حول علم البيانات وكيف يمكن أن يفيدك أنت أو شركتك.

لماذا علم البيانات؟

يتزايد الطلب على علماء البيانات باستمرار ، وهذا سبب وجيه للدخول إلى هذا المجال. سبب وجيه آخر هو أن علم البيانات يدفع بشكل جيد نسبيًا ، لذلك لا داعي لأن تزعج نفسك كثيرًا بشأن دخلك.

بالإضافة إلى ذلك ، يمكنك العمل كعالم بيانات في العديد من القطاعات ، لذلك فأنت لست مقيدًا بصناعة واحدة. ما عليك سوى تطبيق مهاراتك التحليلية للعثور على الأنماط وفحص الأداء من الخدمات المالية إلى اللوجستيات والتصنيع والاتصالات والرعاية الصحية وما إلى ذلك.

تطبيقات علوم البيانات

علم البيانات مجال واسع ينطبق على العديد من الصناعات ، لذا فإن تطبيقاته المحتملة واسعة.

فيما يلي أكثر تطبيقات علوم البيانات شيوعًا:

• كشف الاحتيال والمخاطر - كان هذا أحد أقدم تطبيقات علم البيانات. أتاح جمع وتحليل مجموعات البيانات المتنوعة لشركات التمويل تجنب الديون المعدومة والخسائر وإدارتها بشكل أفضل. أصبح من الممكن أيضًا اكتشاف المعاملات التي تنطوي على احتمالية عالية لكونها احتيالية بسهولة.
  
• الرعاية الصحية - يتم استخدام علم البيانات أيضًا في الأبحاث الطبية لاشتقاق الروابط بين علم الوراثة وأمراض معينة واستجاباتها للأدوية. كما أنها تستخدم في تطوير الأدوية باستخدام نماذج المحاكاة للتنبؤ بنتائج الأدوية المستقبلية.
  
• التعرف على الصور - هذا تطبيق شائع جدًا لعلوم البيانات. يشير التعرف على الصور إلى تحديد الأنماط في مجموعات بيانات الصورة مثل الصور ومقاطع الفيديو ، ويقدم العديد من التطبيقات المستقبلية الواعدة.
  
• محرك البحث - يلعب علم البيانات أيضًا دورًا كبيرًا في تقديم النتائج التي تراها من محركات البحث مثل Google و Bing. تقارن الخوارزميات المستخدمة هنا مليارات الصفحات للعثور على أفضل النتائج لكل مصطلح بحث. يمكنهم أيضًا تتبع نقرات المستخدم لتخصيص النتائج بشكل أفضل بمرور الوقت.
  
• الخدمات اللوجستية - يمكن أن يساعد تحسين المسار باستخدام علم البيانات الشركات على توفير الكثير من المال وخفض تكاليف التشغيل.
  
• أنظمة التوصيات - يعتمد هذا على البيانات من جميع أنشطتك السابقة لمحاولة التنبؤ بأفضل الأشياء التالية التي قد تكون ذات صلة بك. أنظمة التوصية موجودة في كل مكان من Netflix إلى Spotify و Amazon و Twitter وما إلى ذلك.
  
• التعرف على الكلام - على غرار أنظمة التعرف على الصور ، يستخدم التعرف على الكلام علم البيانات لتمكين الآلات من فهم الكلام البشري.
  
• الإعلان - أصبح الإعلان الموجه ممكنًا فقط عن طريق علم البيانات ، لأنه يعتمد على كميات كبيرة من البيانات الديموغرافية والنفسية للمستخدم.

علم البيانات مقابل الإحصاء

هناك الكثير من القواسم المشتركة بين علم البيانات والإحصاء ، ومع ذلك ، هناك بعض الاختلافات بين المجالين.

بالنسبة للمبتدئين ، تعتبر الإحصائيات تخصصًا رياضيًا في الغالب ، يهدف إلى جمع البيانات الكمية وتفسيرها. من ناحية أخرى ، يعتمد علم البيانات على مجموعة واسعة من التخصصات من الرياضيات إلى علوم الكمبيوتر ، والخدمات المصرفية للبيانات ، وما إلى ذلك.

يتعامل علم البيانات أيضًا مع مجموعات بيانات أكبر بكثير من الإحصائيات. تحدث معظم النمذجة الإحصائية بكميات صغيرة نسبيًا من البيانات ، بينما غالبًا ما يتعين على علماء البيانات التعامل مع كميات كبيرة من البيانات التي تناسب أجهزة كمبيوتر متعددة.

أخيرًا ، بينما تركز الإحصائيات في الغالب على استنتاج العالم من البيانات المتوفرة ، يركز علم البيانات في الغالب على اشتقاق المعنى التنبئي والتحسينات من البيانات المتاحة.

علم البيانات مقابل الذكاء الاصطناعي

علم البيانات والذكاء الاصطناعي هما مصطلحان غالبًا ما يتداخلان. لكن في حين أنهما مرتبطان ، إلا أنهما ليسا متماثلين.

علم البيانات هو نهج شامل لجمع البيانات وإعدادها وتحليلها لاشتقاق البصيرة بينما الذكاء الاصطناعي هو تنفيذ الخوارزميات التنبؤية لاستخلاص الرؤى.

الذكاء الاصطناعي هو جزء من علم البيانات ، وهو المصطلح الشامل لجميع الأساليب والنماذج ذات الصلة للعمل مع البيانات الضخمة.

كيف يعمل عالم البيانات

يمكن تقسيم وظيفة عالم البيانات إلى أربعة أقسام رئيسية ، هي:

• جمع وتخزين البيانات
• تحليل وتفسير البيانات
• بناء الأدوات والنماذج لعمل تنبؤات من البيانات
• تصور البيانات وإعداد التقارير

المهارات اللازمة لعلوم البيانات

• الرياضيات - الانضباط لا تحتاج إلى شرح.
  
• التعلم الآلي - تطبيق الخوارزميات في وضع التعلم على مجموعات البيانات الكبيرة في البحث عن الأنماط ، وغالبًا ما يتم ذلك بلغة Python.
  
• نمذجة البيانات - طريقة تنظيم وإدارة كميات كبيرة من البيانات لاستخلاص رؤى منها.
  
• هندسة البرمجيات - عملية إنشاء الخوارزميات التي تنقل كميات هائلة من البيانات لتكوين رؤى. تشمل الأدوات الشائعة Python و R.
  
• الإحصائيات - قدرتك على إنتاج رؤى ذات مغزى من مجموعة بيانات.
  
• البيانات المصرفية - القدرة على تخزين واسترداد البيانات من أنظمة بسيطة مثل جداول بيانات Excel إلى قواعد بيانات SQL أكثر تعقيدًا.

كيف تصبح عالم بيانات

أسهل طريقة لتصبح عالم بيانات هي أولاً الحصول على درجة البكالوريوس في مجال ذي صلة ، مثل علوم البيانات أو علوم الكمبيوتر أو الرياضيات أو الإحصاء ، ثم اتباع الدليل التفصيلي للطلاب غير الحاصلين على درجات علمية في الفقرة التالية.

كيف تحصل على وظيفة في علوم البيانات بدون شهادة

من الممكن أيضًا الحصول على وظيفة في علم البيانات دون الحصول على درجة علمية. الشيء المهم هو أن تعرف ما تفعله ويمكن أن تقدم وظيفة جيدة عند التوظيف.

فيما يلي الخطوات التي ستحتاج إليها للحصول على وظيفة في علم البيانات بدون شهادة:

1. إتقان المهارات الأساسية - يشمل ذلك مواضيع مثل الرياضيات والإحصاء والاحتمالات وتحليل البيانات وتكنولوجيا المعلومات وأساسيات البرمجة مثل Git.
   
2. أساسيات علوم البيانات الرئيسية - بعد ذلك ، ستحتاج إلى إتقان مهارات خاصة بعلوم البيانات ، مثل لغات R و Python و Excel و SQL و Spark و Hadoop وما إلى ذلك.
   
3. التسجيل في Bootcamp أو الدورة التدريبية - إن الحصول على شهادة مهنية في صناعة علوم البيانات سيثبت تفانيك في أي صاحب عمل محتمل. لذا فكر في الحصول على شهادات IBM أو DASCA أو Open CDS أو Microsoft Azure.
   
4. قم ببناء محفظتك - في حين أن الشهادات ليست دليلاً بنسبة 100٪ على قدرتك على الأداء ، إلا أن مجموعة الوظائف السابقة هي كذلك. لذلك ، سوف تحتاج إلى إظهار ما يمكنك القيام به من خلال إنشاء محفظة ، ويفضل أن تكون عبر الإنترنت وعلى منصة مثل GitHub. يمكن أن يشمل ذلك كل شيء من المشاريع الشخصية إلى العمل المجاني والتدريب الداخلي والوظائف ذات الصلة.
   
5. تحسين مهارات المقابلة الشخصية - هذه هي المهارة النهائية التي تحتاجها بمجرد أن تصبح سيرتك الذاتية مثيرة للإعجاب وتكسبك المقابلات.
   
6. البحث عن وظائف - الجزء الأخير من اللغز. تحتاج إلى الخروج بنشاط وتحقيق الأشياء.

قائمة وظائف علوم البيانات

يعمل علماء البيانات في مجموعة من الصناعات ولأغراض مختلفة ، مما يعني أنه غالبًا ما يكون لديهم أدوار وظيفية متفاوتة قليلاً. ومع ذلك ، فإن الوصف الوظيفي غالبًا ما يسرد الواجبات المتوقعة من عالم البيانات بالتفصيل.

فيما يلي بعض أشهرها:

• محلل بيانات
• مهندس البيانات
• مهندس بيانات
• عالم البيانات
• مسؤول قاعدة البيانات
• محلل الأعمال
• المحلل الكمي
• مدير البيانات والتحليلات
• مهندس تعلم الآلة
• إحصائي

قائمة أدوات علوم البيانات

هناك الكثير من أدوات علوم البيانات ، ولكن إليك أكثرها شيوعًا.

• Tensorflow - منصة شائعة للتعلم الآلي.
• Jupyter - بيئة تطوير متكاملة قائمة على الويب لأكثر من 40 لغة.
• R - لغة برمجة الحوسبة والرسومات الإحصائية.
• Posit R Studio - بيئة تطوير متكاملة لـ R.
• Python - لغة برمجة تحليل البيانات والأتمتة الشائعة.
• RapidMiner - منصة علوم البيانات للمؤسسات.
• BigML - منصة بسيطة للتعلم الآلي.
• Scikit-Learn - أداة التعلم الآلي وتحليل البيانات التنبؤية.
• Informatica - أداة تكامل البيانات.
• AWS Redshift - تخزين بيانات قابل للتطوير للسحابة
• Cognos - أداة إعداد التقارير التحليلية من شركة IBM.
• Matplotlib - مكتبة التصور للغة برمجة بايثون.
• Apache Spark - محرك بيانات مصرفية واسع النطاق للتحليلات والتعلم الآلي.
• Apache Hadoop - إطار عمل للمعالجة الموزعة لمجموعات البيانات الكبيرة.
• Mahout - منصة التعلم الآلي من Apache
• Azure ML Studio - بيئة تطوير متكاملة تستند إلى الويب لعلماء البيانات
• Tableau - أداة تحليل البيانات والتصور.
• Excel - برنامج جداول البيانات من Microsoft.
• Plotly - مكتبة رسوم بيانية مجانية ومفتوحة المصدر لبايثون
• مخططات Google - أداة مجانية وقوية لتصور البيانات.
• Infogram - أداة تصور وتصور بديهية.

الأسئلة المتداولة (FAQs)

استنتاج

للوصول إلى نهاية هذا المنشور حول علم البيانات وما يعنيه ذلك بالنسبة لك ولعملك ، يجب أن تكون قد اكتسبت فكرة مفيدة أو اثنتين.

سيستمر علم البيانات في النمو وهذا يشمل تطبيقاته وفرص العمل والتأثير الاقتصادي. لذا ، من الأفضل أن تتكيف الآن ، إذا لم تكن قد فعلت ذلك بالفعل.