علم البيانات

علم البيانات هو عبارة عن مزيج من الأدوات والخوارزميات ومبادئ التعلم الآلي المختلفة والهدف منها اكتشاف الأنماط المخفية من البيانات الأولية وعادةً ما يشرح محلل البيانات الطرق والنتائج من خلال معالجة محفوظات البيانات

ومن ناحية أخرى أيضاً لا يقوم عالم البيانات بالتحليل الاستكشافي لاكتشاف النتائج بل يستخدم أيضًا العديد من خوارزميات التعلم الآلي الحديثة لتحديد حدوث حدث معين في

المستقبل

وهو ما يطلق عليه التنبوء كما سينظر عالم البيانات إلى البيانات من عدة زوايا وأحيانًا ينظر من زوايا غير معروفة سابقًا لذلك يتم استخدام علم البيانات في المقام الأول لاتخاذ القرارات والتنبؤات.

التحليلات السببية التنبؤية والتحليلات الوصفية والتعلم الآلي

التحليلات السببية التنبؤية وهي التحليلات التي إذا كنت تريد نموذجًا يمكنه التنبؤ بإمكانيات حدث معين في المستقبل فأنت بحاجة إلى استخدام التحليلات السببية التنبؤية.
التحليلات الوصفية وهي التحليلات التي إذا كنت تريد نموذجًا يتمتع بذكاء اتخاذ في قراراته والقدرة على تعديله باستخدام مؤشرات ديناميكية فأنت بالتأكيد بحاجة إلى تحليلات وصفية له وهذا المجال الجديد نسبيًا يدور في توافر تقديم المشورة بمعنى آخر وأدق أنه لا يتنبأ فقط بل يقترح مجموعة من الإجراءات الموصوفة بدقة ويوضح ما هي النتائج المرتبطة بها.
التعلم الآلي لعمل التنبؤات وهي التي إذا كانت لديك بيانات معاملات لشركة مالية معينة وتحتاج إلى بناء نموذج لتحديد الاتجاه المستقبلي لهذه الشركة فإن خوارزميات التعلم الآلي هي أفضل طريقة وهذا يندرج تحت نموذج التعلم تحت الإشراف ويطلق عليها أيضاً اسم الخاضع للإشراف لأن لديك بالفعل البيانات التي يمكنك على أساسها تدريب أجهزتك.
التعلم الآلي لاكتشاف الأنماط وهي التعلم إذا لم يكن لديك المعلمات التي يمكنك على أساسها عمل التنبؤات في هذه الحالة أنت بحاجة إلى اكتشاف الأنماط المخفية داخل مجموعة البيانات حتى تستطيع أن تتمكن من عمل تنبؤات ذات مغزى وهذا ليس سوى النموذج غير الخاضع للإشراف لأنه ليس لديك أي تسميات محددة مسبقًا للتجميع والخوارزمية الأكثر انتشاراً المستخدمة لاكتشاف الأنماط.

لماذا يتم استخدام علم البيانات

كانت البيانات التي كانت لدينا مسبقاً منظمة في الغالب ولكنها صغيرة الحجم والتي يمكن تحليلها باستخدام أدوات ذكاء والأعمال البسيطة فقط على عكس البيانات الموجودة في الأنظمة التقليدية فإن معظم البيانات اليوم غير منظمة أو شبه منظمة وهناك تنبؤ يقول أنه بحلول عام 2020 سيكون أكثر من 80٪ من البيانات غير منظمة

يتم إنشاء بعض البيانات من مصادر مختلفة مثل السجلات المالية والملفات النصية ونماذج الوسائط المتعددة وأجهزة الاستشعار والأدوات وأدوات ذكاء الأعمال البسيطة التي تكون ليست قادرة على معالجة هذا الحجم الضخم والمتنوع من البيانات وهذا هو السبب في أننا بحاجة إلى أدوات وخوارزميات تحليلية أكثر تعقيدًا وتقدماً للمعالجة والتحليل واستخلاص نتائج ذات مغزى منها وهذا هو السبب الوحيد الذي جعل علوم البيانات تحظى بشعبية كبيرة.
علم البيانات له دور مهم في صنع القرار على سبيل المثال ماذا لو كانت سيارتك تتمتع بالذكاء لتوصيلك إلى المنزل؟ وتجمع

السيارات

ذاتية القيادة البيانات الحية من أجهزة الاستشعار بما في ذلك الرادارات والكاميرات والليزر لإنشاء

خريطة

لمحيطها وبناءً على هذه البيانات فإنها تتخذ هذه القرارات مثل متى يجب الإسراع ومتى يتم الإسراع ومتى يتم السير ببطئ وأين تأخذ دورًا بالاستفادة من خوارزميات التعلم الآلي المتقدم
بالإضافة إلى أن علوم البيانات لها دور مهم أيضاً في التحليلات التنبؤية على سبيل المثال التنبؤ بالطقس يمكن جمع البيانات من

السفن

والطائرات والرادارات والأقمار الصناعية وتحليلها لبناء النماذج لن تتنبأ هذه النماذج بالطقس بل ستساعد أيضًا في التنبؤ بحدوث أي كوارث طبيعية وسوف تساعدك على اتخاذ التدابير المناسبة مسبقًا.

من هو عالم البيانات

ذكر العديد من التعريفات على علماء البيانات وهذه التعريفات بكلمات بسيطة ولكن لمعرفة من هو عالم البيانات هو الشخص الذي يمارس فن علم البيانات وتمت صياغة مصطلح “عالم البيانات” بعد الأخذ في الاعتبار حقيقة أن عالم البيانات يأخذ الكثير من المعلومات من المجالات والتطبيقات العلمية سواء كانت إحصائيات أو رياضيات[1]

الفرق بين تحليلات البيانات وعلوم البيانات

يوجد اختلاف اساسي ورئيسي بين عمل محلل البيانات وعلماء البيانات مع ويكمن الاختلاف الرئيسي بينهم فيما يفعلونه بالبيانات حيث يقوم محللو البيانات بفحص مجموعات البيانات الكبيرة لتحديد الاتجاهات وللقيام بتطوير المخططات وإنشاء عروض تقديمية مرئية لمساعدة الشركات على اتخاذ قرارات أكثر استراتيجية و يقوم علماء البيانات بتصميم وبناء عمليات جديدة لنمذجة البيانات وإنتاجها باستخدام النماذج الأولية والخوارزميات والنماذج التنبؤية والتحليل المخصص.

العمل في تحليلات البيانات

يمكن أن يكون هناك اختلاف في مسؤولية محللي البيانات عبر الصناعات والشركات ولكن بشكل أساسي يستخدم محللو البيانات البيانات لاستخلاص نتائج ذات مغزى وحل للمشكلات كما يقومون أيضاً بتحليل مجموعات محددة بشكل جيد من البيانات باستخدام مجموعة من الأدوات المختلفة لتلبية احتياجات العمل على سبيل المثال لماذا انخفضت المبيعات في فترة معينة ولماذا كانت حملة التسويق أفضل حالًا في مناطق معينة وكيف يؤثر الاستنزاف الداخلي على الإيرادات

بينما محللو البيانات لديهم مجموعة من المجالات والعناوين بما في ذلك محلل قواعد البيانات ومحلل الأعمال ومحلل أبحاث السوق ومحلل المبيعات والمحلل المالي ومحلل التسويق ومحلل الإعلانات ومحلل نجاح العملاء ومحلل العمليات ومحلل التسعير ومحلل إستراتيجية دولية كما يتمتع أفضل محللي البيانات بالخبرة الفنية والقدرة على توصيل النتائج الكمية إلى الزملاء أو العملاء غير التقنيين.

الاختيار بين وظيفة تحليلات البيانات وعلم البيانات

النظر

في خلفيتك الشخصية

من الممكن أن يكون محللي البيانات وعلماء البيانات متشابهون في جوانب كثيرة ولكن اختلافاتهم جذرية في خلفياتهم المهنية والتعليمية حيث يقوم محللو البيانات بفحص مجموعات البيانات الكبيرة لتحديد الاتجاهات وتطوير المخططات وإنشاء عروض تقديمية مرئية لمساعدة الشركات على اتخاذ قرارات أكثر استراتيجية

وذلك بما يتماشى مع تعليمهم مع هذه المهام كما يسعى المحللون عادةً للحصول على درجة جامعية في العلوم أو التكنولوجيا أو الهندسة أو الرياضيات وأحيانًا يسعون في الحصول على درجة متقدمة في التحليلات أو مجال ذي صلة كما يبحثون عن خبرة في الرياضيات والعلوم والبرمجة وقواعد البيانات والنمذجة والتحليلات التنبؤية.

اهتماماتك

اختبار

هل أنت متحمس للأرقام والإحصاءات أم أنت لديك شغف يمتد إلى علوم

الكمبيوتر

والأعمال؟

حيث يحب محللو البيانات

الأرقام

والإحصاءات والبرمجة بصفتهم يملكون بيانات مؤسستهم لذلك هم يعملون بشكل حصري تقريبًا في قواعد البيانات للكشف عن نقاط البيانات من مصادر معقدة ومتباينة و يقول شيدلبور إن محللي البيانات يجب أن يكون لديهم أيضًا فهم شامل للصناعة التي يعملون فيها ولكن علماء البيانات يجب أن يكون لديهم مزيج من الرياضيات والإحصاءات وعلوم الكمبيوتر بالإضافة إلى الاهتمام بمجال الأعمال والمعرفة به. [2]