ما هو علم البيانات؟ دليل كامل.
نشرت: 2022-09-11ما هو علم البيانات؟
علم البيانات هو مجال يجمع بين معرفة المجال وقدرات البرمجة ومعرفة الرياضيات والإحصاء لاستخراج رؤى مفيدة من البيانات. تُستخدم خوارزميات التعلم الآلي للأرقام والنصوص والصور والفيديو والصوت وغيرها من البيانات لإنشاء أنظمة ذكاء اصطناعي (AI) يمكنها تنفيذ الوظائف التي تحتاج عادةً إلى ذكاء بشري.
قد تدعي أي منظمة أنها منخرطة في نوع من علم البيانات ، ولكن ماذا يعني ذلك؟ علم البيانات مكرس لاستخراج المعلومات النظيفة من البيانات الخام لصياغة رؤى قابلة للتنفيذ. يتوسع المجال بسرعة كبيرة ويحدث ثورة في العديد من القطاعات بحيث يصعب إحاطة قدراته بوصف رسمي ، ولكن بشكل عام ، علم البيانات مكرس لاستخراج المعلومات النظيفة من البيانات الأولية من أجل صياغة رؤى قابلة للتنفيذ.
تعد بياناتنا الرقمية ، التي يطلق عليها اسم "نفط القرن الحادي والعشرين" ، الأهم في هذا المجال. في الصناعة والعلوم وحياتنا اليومية ، لها فوائد لا تحصى. تنقلاتك إلى العمل ، وأحدث عمليات بحث Google عن أقرب مقهى ، ومشاركتك على Instagram حول ما أكلته ، وحتى البيانات الصحية لمتعقب اللياقة البدنية ، كلها مرتبطة بمجموعات البيانات المختلفة.
العلماء في أشكال مختلفة علم البيانات مسؤول عن جلب سلع جديدة لنا ، وتوفير رؤى متطورة ، وجعل حياتنا أكثر راحة من خلال غربلة البحيرات الشاسعة من البيانات ، والبحث عن الارتباطات والاتجاهات.
يجب أن تقرأ: لماذا علم البيانات مهم؟
مهارات علوم البيانات
هذا القسم من "ما هو علم البيانات؟" يمنحك المقال فكرة عن المهارات والأدوات التي يستخدمها الأشخاص في مختلف مجالات علم البيانات.
| مجال | مهارات | أدوات |
|---|---|---|
| تحليل البيانات | R ، Python ، الإحصاء | SAS ، Jupyter ، R Studio ، MATLAB ، Excel ، RapidMiner |
| تخزين البيانات | ETL ، SQL ، Hadoop ، Apache Spark ، | Informatica / Talend ، AWS Redshift |
| عرض مرئي للمعلومات | R ، مكتبات Python | جوبيتر ، تابلوه ، كوجنوس ، الخام |
| التعلم الالي | بايثون ، الجبر ، خوارزميات ML ، الإحصاء | Spark MLib ، Mahout ، استوديو Azure ML |
ماذا يفعل عالم البيانات؟
يقوم عالم البيانات بفحص بيانات الأعمال من أجل استخلاص رؤى قابلة للتنفيذ. بعبارة أخرى ، يحل عالم البيانات تحديات الأعمال من خلال اتباع مجموعة من الإجراءات ، والتي تشمل:
- لفهم المشكلة بشكل أفضل ، اطرح الأسئلة المناسبة.
- الحصول على البيانات من مجموعة متنوعة من المصادر ، بما في ذلك بيانات الشركة والبيانات العامة وما إلى ذلك.
- معالجة البيانات الأولية وتحويلها إلى تنسيق جاهز للتحليل.
- قم بتغذية البيانات في النظام التحليلي ، والذي يمكن أن يكون خوارزمية تعلم آلي أو نموذجًا إحصائيًا.
- إعداد النتائج والاستنتاجات لمشاركتها مع الأطراف ذات الصلة.
كيف يعمل علم البيانات؟
يستلزم علم البيانات مجموعة واسعة من التخصصات ومجالات الخبرة من أجل توفير رؤية شاملة وشاملة وصقل للبيانات الخام.
من أجل غربلة الكتل المشوشة من المعلومات بكفاءة وإيصال الأجزاء الأكثر حيوية فقط التي ستساعد في دفع التقدم والإنتاجية ، يجب أن يكون علماء البيانات ماهرين في كل شيء بدءًا من هندسة البيانات والرياضيات والإحصاءات والحوسبة المتقدمة والتصورات.
لبناء النماذج وإجراء التنبؤات باستخدام الخوارزميات وغيرها من التقنيات ، يعتمد علماء البيانات بشكل كبير على الذكاء الاصطناعي ، وخاصة الحقول الفرعية للتعلم الآلي والتعلم العميق.
بشكل عام ، يحتوي علم البيانات على دورة حياة من خمس مراحل تتضمن:
- الالتقاط: جمع البيانات وإدخال البيانات واستقبال الإشارات واستخراج البيانات كلها أمثلة على التقاط البيانات.
- الصيانة: يجب الحفاظ على تخزين البيانات ، وتنقية البيانات ، وإعداد البيانات ، وتحليل البيانات ، وهندسة البيانات.
- العملية: استخراج البيانات ، التجميع / التصنيف ، نمذجة البيانات ، وتلخيص البيانات كلها خطوات في العملية.
- التواصل: تعد تقارير البيانات ، وتصور البيانات ، وذكاء الأعمال ، واتخاذ القرار كلها أشياء تحتاج إلى التواصل.
- التحليل: الاستكشافية / التأكيدية ، التحليل التنبئي ، الانحدار ، التنقيب عن النص ، والتحليل النوعي كلها أمثلة على التحليلات.
تتطلب جميع المراحل الخمس استراتيجيات وخدمات فريدة ومجموعات مهارات في بعض الحالات.
يستخدم علم البيانات
يمكّننا علم البيانات من تحقيق بعض الأهداف الكبيرة التي كانت مستحيلة سابقًا أو استغرقت قدرًا كبيرًا من الوقت والجهد.
ما الذي يمكن أن يُستخدم علم البيانات؟
- كشف الحالات الشاذة (الاحتيال ، المرض ، الجريمة ، إلخ.)
- صنع القرار والأتمتة (فحوصات الخلفية ، الجدارة الائتمانية ، إلخ.)
- التصنيفات (في خادم البريد الإلكتروني ، قد يعني هذا فرز رسائل البريد الإلكتروني في مجلدات "مهمة" و "غير مهمة")
- التنبؤات
(المبيعات والإيرادات والاحتفاظ بالعملاء) - التعرف على الأنماط (أنماط الطقس وأنماط الأسواق المالية وما إلى ذلك)
- التقدير (الوجه ، الصوت ، النص ، إلخ)
- الملاحظات والاقتراحات (بناءً على التفضيلات المكتسبة ، يمكن لمحركات التوصية إحالتك إلى الأفلام والمطاعم والكتب التي قد تعجبك)
فيما يلي بعض الأمثلة عن كيفية استخدام الشركات لعلوم البيانات للابتكار في صناعاتها وتطوير سلع جديدة وتحسين البيئة من حولها.
رعاية صحية
في قطاع الرعاية الصحية ، نتج عن علم البيانات مجموعة متنوعة من الاختراقات. يكتشف المتخصصون الطبيون طرقًا جديدة لفهم المرض ، وممارسة الطب الوقائي ، وتشخيص الأمراض بشكل أسرع ، واستكشاف خيارات العلاج الجديدة بفضل شبكة واسعة من البيانات المتاحة الآن عبر كل شيء من سجلات السجلات الطبية الإلكترونية إلى قواعد البيانات السريرية إلى أجهزة تتبع اللياقة البدنية الشخصية.
سيارات ذاتية القيادة
يتم استخدام التحليلات التنبؤية من قبل شركات Tesla و Ford و Volkswagen في عصرهم الأخير من المركبات ذاتية القيادة. تُستخدم الآلاف من الكاميرات وأجهزة الاستشعار الصغيرة في هذه السيارات لنقل المعلومات في الوقت الفعلي. يمكن للسيارات ذاتية القيادة التكيف مع حدود السرعة ، وتجنب التغييرات الخطيرة في الممرات ، وحتى نقل الركاب في أقصر طريق باستخدام التعلم الآلي والتحليلات التنبؤية وعلوم البيانات.
الخدمات اللوجستية
تستخدم UPS تحليلات البيانات لتحسين الإنتاجية داخل الشركة وعلى طول طرق التوزيع الخاصة بها. تنشئ أداة التحسين والملاحة المتكاملة على الطريق (ORION) الخاصة بالشركة طرقًا محسّنة لسائقي التوصيل استنادًا إلى الطقس وحركة المرور والبناء وعوامل أخرى باستخدام النمذجة والخوارزميات الرياضية المدعومة بعلوم البيانات.
سنويًا ، من المتوقع أن يوفر علم البيانات لشركة الخدمات اللوجستية ما يصل إلى 39 مليون جالون من الوقود وأكثر من 100 مليون ميل للتسليم.
وسائل الترفيه
هل تساءلت يومًا كيف يبدو أن Spotify دائمًا يعرف بالضبط ما هي الأغنية التي تبحث عنها؟ أو كيف تعرف Netflix بالضبط العروض التي ستستمتع بمشاهدتها بنهم؟ ستقوم شركة دفق الموسيقى العملاقة برعاية قوائم الأغاني بعناية بناءً على نوع الموسيقى أو الفرقة الموسيقية التي تستخدمها حاليًا في علم البيانات.
هل بدأت في الطبخ مؤخرًا؟ سيكتشف مجمع البيانات في Netflix حاجتك إلى إلهام الطهي ويقترح عليك العروض المناسبة من مكتبته الواسعة.
تمويل
لقد وفر القطاع المالي ملايين الدولارات ومقدارًا لا يحصى من الوقت بفضل التعلم الآلي وعلوم البيانات. يتم استخدام معالجة اللغة الطبيعية (NLP) بواسطة منصة JP Morgan's Contract Intelligence (COiN) لمعالجة واستخراج البيانات الحيوية من حوالي 12000 اتفاقية ائتمان تجاري سنويًا.
ما كان سيستغرق 360.000 ساعة من العمل اليدوي لإكماله يتم الآن في غضون ساعات قليلة بفضل علم البيانات. علاوة على ذلك ، تستثمر شركات التكنولوجيا المالية مثل Stripe و PayPal بنشاط في علم البيانات من أجل تطوير برامج التعلم الآلي التي يمكنها بسهولة تحديد ومنع الاحتيال.
الأمن الإلكتروني
تستفيد أي صناعة من علم البيانات ، ولكن قد يكون الأمن السيبراني هو الأكثر صلة. تستخدم Kaspersky Lab ، وهي شركة دولية للأمن السيبراني ، علم البيانات والتعلم الآلي لاكتشاف أكثر من 360 ألف عينة جديدة من البرامج الضارة كل يوم. تعد قدرة علم البيانات على تحديد وتعلم طرق جديدة للجرائم الإلكترونية في الوقت الفعلي أمرًا بالغ الأهمية لسلامتنا وأمننا المحتملين.
الألعاب
يتم استخدام علم البيانات أيضًا لبناء ألعاب الفيديو والكمبيوتر ، مما رفع تجربة الألعاب إلى آفاق جديدة.
استنتاج
في العقد المقبل ، ستكون البيانات هي نفط الشركات. يمكن للشركات الآن تقدير النمو المستقبلي وتقييم التهديدات المحتملة من خلال دمج تقنيات علم البيانات في عملياتها. إذا كنت مهتمًا بمهنة في علم البيانات ، فقد حان الوقت للبدء.
هل لديك أي استفسارات حول هذا المقال حول "ما هو علم البيانات؟"؟ إذا كان الأمر كذلك ، يرجى نشره في قسم تعليقات المقالة. سيساعدك خبراؤنا في حل مشاكلك في أسرع وقت ممكن.