ما هو علم البيانات؟ ما يفعله عالم البيانات في الواقع 2022
مقدمة
علوم البيانات هي واحدة من أكثر المهن المطلوبة والمرغوبة في القرن 21st.
على الرغم من أن المصطلح تم تقديمه في أوائل 1960s، فقد تغير معناه بشكل كبير بمرور الوقت. وعلى الرغم من ارتفاع شعبيته في السنوات الأخيرة، لا يزال العديد من الأشخاص خارج هذا المجال يجدون المصطلح مربكا ولا يعرفون ما ينطوي عليه.
إذن، ما هو علم البيانات، وماذا يفعل علماء البيانات بالفعل؟
ما هي عملية علم البيانات؟ لماذا يزداد الطلب على علماء البيانات، وكيف يساعدون الشركات على كسب المزيد من العملاء وزيادة أرباحها؟
هدفي من هذه المقالة هو الإجابة على هذه الأسئلة وتحديد بعض المهارات اللازمة لك لتصبح عالم بيانات بنفسك بمساعدة موارد مجانية.
ما هو علم البيانات؟
1- البيانات الرقمية موجودة في كل مكان في الوقت الحاضر، ونحن ننتج كميات كبيرة يوميا.
2- يمكنك إنتاج الكثير من البيانات فقط عن طريق الذهاب في نزهة على الأقدام والتمرير على هاتفك أثناء الاستماع إلى المسار الموسيقي المفضل لديك على منصة البث.
3- يمكنك إنتاج البيانات فقط عن طريق تحميل صورة إلى منصة وسائط اجتماعية أو تصفح موقع ويب يتطلع إلى شراء أحذية ثم شراء زوج.
4- ومع مرور كل عام، ستستمر كمية البيانات التي سنصدرها جميعا في الزيادة.
5- يدور علم البيانات حول جمع البيانات الرقمية وتحليلها، واستخراج الأفكار والحصول عليها، واتخاذ قرارات مستنيرة بناء على تلك البيانات، وتحويلها إلى عمل هادف وقيم.
6- وهذا هو السبب في أن علم البيانات ضروري للشركات بغض النظر عن الحجم – إنها دراسة استخراج الأفكار وتحويل البيانات إلى معلومات ذات مغزى وعملية.
7- يمكن أن يكون نوع البيانات التي يحللها علماء البيانات منظما وغير منظم.
8- يمكن أن تبدو البيانات المنظمة مثل بيانات رقمية أو قيم نصية في جدول بيانات Excel أو ملف قيمة مفصولة بفواصل (CSV لفترة قصيرة). عادة ما تكون البيانات المنظمة في شكل جدولي، ومنظمة في صفوف وأعمدة، ومخزنة في قاعدة بيانات.
9- ويمكن أن تكون البيانات غير المهيكلة بيانات من الأرقام أو النصوص أو الصور أو مقاطع الفيديو أو الملفات الصوتية، على سبيل المثال لا الحصر.
10- يحلل علماء البيانات تلك الكميات الكبيرة من البيانات المنظمة وغير المنظمة، وينتجون رؤى ذات مغزى، ويتخذون قرارات مستنيرة.
11- علم البيانات هو مجال متعدد التخصصات يستخدم أدوات وأساليب وتقنيات مختلفة تتغير بمرور الوقت.
12- على وجه التحديد، هو التقاطع بين الاحتمالات والإحصاءات والرياضيات وتحليل البيانات والذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي وعلوم الكمبيوتر (الخوارزميات والبرمجة) والأعمال.
لماذا يعتبر علم البيانات مهما وكيف يساعد علم البيانات الشركات
1- كما ذكرنا في القسم السابق، يعد علم البيانات ضروريا للشركات لأنه يساعدها على استخراج رؤى ذات مغزى واتخاذ خطوات قابلة للتنفيذ للوصول إلى أهدافها والنمو والبقاء قادرة على المنافسة في السوق.
2- علماء البيانات ضروريون للشركات بسبب القيمة التي يقدمونها. فهي تساعد الشركات على اتخاذ قرارات أفضل وأكثر استنارة.
3- يسمح علم البيانات للشركات بالكشف عن أنماط جديدة أو متكررة، وفهم الاتجاهات بمرور الوقت، وتصور العلاقات بين شيئين.
4- يمكن أن يساعد التحقيق في مثل هذه الأنماط والكشف عنها الشركة على زيادة أرباحها إلى أقصى حد، وزيادة الإيرادات، ومنعها من تكبد خسائر كبيرة. يمكن لعلم البيانات التنبؤ بالمشاكل المستقبلية والظروف المؤسفة ومنعها وحماية الشركات من الخسارة – والتي ترتبط بعلم البيانات الذي يكتشف الاحتيال.
5- أصبحت الشركات الآن قادرة على استخدام أدوات علوم البيانات لإنشاء نماذج دقيقة للكشف عن الاحتيال للمساعدة في منع حدوث الاحتيال.
6- يمكن أن يكون علم البيانات مفيدا أيضا في جمع تعليقات العملاء والخروج بأفكار جديدة لإنشاء منتجات وخدمات جديدة، بالإضافة إلى حلول للمشاكل التي يواجهها العملاء. هذا يمكن أن يساعد في تلبية احتياجات العملاء وزيادة الأرباح.
7- من خلال تحليل الأنماط والاتجاهات المتكررة، يمكن للأعمال التجارية ملاحظة الفجوات المحتملة والتعرف عليها، مما يؤدي إلى الابتكار والحلول الإبداعية وزيادة رضا العملاء.
8- سبب آخر لأهمية استراتيجية علم البيانات لنمو كل نشاط تجاري هو أنه يمكن جذب عملاء جدد عبر الإعلانات المستهدفة.
9- في الأساس، تستخدم الشركات سجل التصفح الخاص بك لمعرفة المزيد عنك وجمع رؤى حول أي من منتجاتها وخدماتها قد تكون ذات أهمية بالنسبة لك. مع وجود هذه الأفكار في متناول اليد، يمكنهم عرض المنتجات والخدمات المصممة خصيصا وتناسب اهتماماتك والتوصية بها.
ماذا يفعل عالم البيانات بالفعل؟ شرح عملية علم البيانات
ما هي المهام التي يقوم بها عالم البيانات على أساس يومي؟
1- ستعتمد المهام بشكل كبير على حجم الشركة وكذلك قطاع الشركة.
2- في شركة أصغر، قد يكون عالم البيانات هو الشخص الوحيد المسؤول عن جميع عمليات البيانات. في المقابل، في مؤسسة أكبر، من المرجح أن يكون عالم البيانات جزءا من فريق أكبر ولديه درجة أعلى من التخصص في دوره.
3- فيما يلي الخطوات التي تنطوي عليها عملية علم البيانات.
طرح الأسئلة الصحيحة – تحديد المشكلة المطروحة
تتمثل الخطوة الأولى في عملية علم البيانات في طرح الأسئلة الصحيحة، والتي تشمل بعضها:
- ماذا حدث؟
- لماذا حدث ذلك؟
- ما نوع المعلومات التي أحتاج إلى جمعها؟
- ماذا سيحدث في المستقبل؟
- ما الذي تحاول الشركة تحقيقه؟
- ما هي التحديات الحالية؟
- ما الذي يمكن عمله الآن؟
في هذه الخطوة الأولى، الهدف هو فهم المشكلة المطروحة على أكمل وجه ممكن وتحديد الأسئلة الصحيحة التي تحتاج إلى إجابة. هذه الخطوة الأولى حاسمة لبقية العملية ولجمع نوع البيانات التي ستساعد في حل المشكلة.
جمع البيانات
الخطوة التالية في عملية علم البيانات، وجزء كبير من عمل عالم البيانات، هي استخراج وجمع النوع الصحيح من البيانات.
تتضمن هذه الخطوة:
- التحقق من نوع البيانات الموجودة مسبقا المتاحة لهم.
- جمع بيانات جديدة من مصادر مختارة.
يحتاج علماء البيانات إلى الكثير من البيانات للعمل معها، ويحصلون على البيانات بطرق مختلفة، بعضها يشمل:
- استخدام بيانات الشركة الداخلية.
- استخدام مجموعات البيانات العامة.
- الاستعلام عن قواعد البيانات العلائقية.
- إجراء أبحاث السوق.
- إجراء الدراسات الاستقصائية.
- إجراء كشط الويب – تقنية تستخرج المعلومات من مواقع الويب.
- التحقق من سجلات الخادم.
- جمع البيانات تلقائيا عبر ملفات تعريف ارتباط موقع الويب ومصادر الجهات الخارجية.
في هذه المرحلة، تكون البيانات خام، مما يعني أنها قد تكون تالفة ومن المحتمل أن تحتوي على قيم مفقودة وتحتوي على أخطاء وأخطاء.
تنظيف البيانات
البيانات الخام غير قابلة للاستخدام.
الخطوة التالية في عملية علم البيانات، وواحدة من أهم الأجزاء التي تستغرق وقتا طويلا في الوظيفة، هي تنظيف البيانات وإعداد البيانات التي تم تنظيفها.
يعمل تنظيف البيانات على توحيد البيانات بتنسيق موحد.
تتضمن هذه الخطوة:
- البحث عن قيم البيانات المفقودة، والسؤال عن سبب فقدانها، وملئها إذا لزم الأمر.
- تصحيح الأخطاء وعدم الدقة مثل الأخطاء الإملائية.
- إزالة القيم المكررة.
- الكشف عن السجلات التالفة.
- التعامل مع البيانات غير المتناسقة.
- تحديد القيم المتطرفة.
سيضمن تنظيف البيانات عدم وجود أي أخطاء في نهاية عملية علم البيانات.
استكشاف البيانات ونمذجتها
1- استكشاف البيانات هو في الأساس تحليلها بعمق للحصول على فهم أعمق، وتضييق نطاق البيانات التي ستكون حاسمة للإجابة على الأسئلة الأولية، والكشف عن الأنماط، واستخراج رؤى ذات مغزى. مع هذه الرؤى الجديدة، يمكن لعلماء البيانات المضي قدما في تقديم توصيات مؤثرة.
2- تتضمن هذه الخطوة في عملية علم البيانات استخدام الأساليب الإحصائية وأدوات تصور البيانات لإنشاء الرسوم البيانية والمخططات والرسوم البيانية لتمثيل الاتجاهات والارتباطات الواضحة في البيانات.
3- يستخدم علماء البيانات الخوارزميات والتعلم الآلي وتقنيات الذكاء الاصطناعي لبناء وتقييم ونشر ومراقبة نموذج تنبؤي للتعلم الآلي للبيانات.
4- يقومون بإجراء اختبار الفرضيات والتنبؤ بالنتائج الدقيقة للغاية والتنبؤ بها لتحديد أفضل الخطوات القابلة للتنفيذ للمستقبل.
تفسير النتائج وتوصيلها
1- تتضمن الخطوة الأخيرة في عملية علوم البيانات التواصل وتقديم النتائج بطريقة مقنعة وسهلة الفهم للفرق الأخرى وصناع القرار والمديرين التنفيذيين للشركة وأصحاب المصلحة والعملاء. يجب أن يكون العرض متاحا للموظفين غير التقنيين.
2- مهارات الاتصال هي واحدة من أهم المهارات التي يمكن أن يمتلكها عالم البيانات في حزام الأدوات الخاص به. فهي لا تقل أهمية عن المهارات التقنية اللازمة للوظيفة.
3- تعرف هذه الخطوة أيضا باسم سرد قصص البيانات – يستخدم عالم البيانات البيانات والرؤى التي جمعوها لتفسير وسرد قصة عن العمل والاستكشافات التي قاموا بها، وكيف يمكن للأعمال التجارية استخدام هذه النتائج بشكل أفضل والاستنتاجات التي توصلوا إليها.
4- خلال هذا العرض التقديمي، يجيب علماء البيانات على الأسئلة التي حددوها في الخطوة الأولى.
ما هي المهارات التي يحتاجها عالم البيانات؟ كيف تصبح عالم بيانات
في الأقسام التالية، سأوجز بعض المهارات التقنية التي تحتاجها كعالم بيانات طموح.
الإحصاء والرياضيات
بصفتك عالم بيانات، فأنت بحاجة إلى فهم جيد ومعرفة أساسية بأساسيات الرياضيات.
ولكن ما هو نوع الرياضيات المطلوبة لعلوم البيانات؟
متطلبات الرياضيات والمفاهيم التي ستحتاج إلى التعرف عليها لعلوم البيانات هي:
- حساب التفاضل
- الجبر الخطي
- الاحتمالات والإحصاءات
ستساعدك المعرفة الجيدة بالاحتمالات والإحصاءات على جمع البيانات وتحليلها ومعرفة الأنماط واستخلاص النتائج من البيانات.
فيما يلي بعض الموارد التي تساعدك على البدء في حساب التفاضل والتكامل:
- ما قبل حساب التفاضل والتكامل – تعلم متطلبات الرياضيات في الكلية مع هذه الدورة المجانية لمدة 5 ساعات
- تعلم حساب التفاضل والتكامل 1 في هذه الدورة المجانية لمدة 12 ساعة
- تعلم حساب التفاضل والتكامل 2 في هذه الدورة المجانية لمدة 7 ساعات
.. الجبر الخطي:
- كلية الجبر – تعلم متطلبات الرياضيات في الكلية مع هذه الدورة المجانية لمدة 7 ساعات
- تعلم الجبر الخطي مع هذه الدورة التدريبية التي تستغرق 20 ساعة والكتاب المدرسي المجاني
.. والإحصاءات:
خوارزميات
معرفة الخوارزميات هي واحدة من أهم المهارات في علم البيانات.
فيما يلي بعض خوارزميات علوم البيانات الأكثر شيوعا التي يمكنك البدء بها:
- الانحدار الخطي واللوجستي. غالبا ما تستخدم خوارزمية الانحدار الخطي للتحليل التنبؤي. يحاول نمذجة علاقة متغير (يعرف أيضا باسم المتغير التابع) بناء على قيمة متغير آخر (يعرف أيضا باسم متغير مستقل). وخوارزميات الانحدار اللوجستي هي طريقة تحليل إحصائي تستخدم للتنبؤ بنتيجة نعم أو لا.
- غابة عشوائية. يتم استخدام خوارزمية الغابات العشوائية لمشاكل التصنيف والانحدار وتجمع بين أشجار القرار المتعددة في نموذج واحد.
برمجة الحاسوب
واحدة من لغات البرمجة الأكثر شعبية لعلوم البيانات هي بايثون.
Python هي لغة برمجة للأغراض العامة ، وهي صديقة جدا للمبتدئين (بفضل بناء الجملة القابل للقراءة الذي يشبه اللغة الإنجليزية) وتنوعها.
تقدم Python ثروة من الحزم والمكتبات الخارجية لمعالجة البيانات، مثل Pandas وNumPy، وكذلك لتصور البيانات، مثل Matplotlib.
فيما يلي بعض موارد Python المجانية للمبتدئين للبدء:
- دورة برمجة بايثون مجانية [2022]
- كيفية ترميز 20 مشاريع بايثون للمبتدئين
- أساسيات بايثون لعلوم البيانات
- أفضل مفاهيم بايثون التي يجب معرفتها قبل تعلم علوم البيانات
بمجرد فهم الأساسيات، يمكنك الانتقال إلى التعرف على Pandas و NumPy و Matplotlib.
- الدليل النهائي لحزمة NumPy للحوسبة العلمية في بايثون
- كيفية البدء مع الباندا في بايثون – دليل المبتدئين
- دورة Matplotlib – تعلم تصور بيانات بايثون
- كيفية تحليل البيانات باستخدام Python و Pandas و Numpy – دورة مدتها 10 ساعات
- Python Data Science – دورة مجانية مدتها 12 ساعة للمبتدئين. تعلم الباندا ، NumPy ، Matplotlib ، وأكثر من ذلك.
لغة برمجة أخرى تستخدم في علم البيانات هي R. تم تصميم لغة البرمجة هذه خصيصا للحوسبة الإحصائية والتحليل الإحصائي وتحليل البيانات ومعالجة البيانات.
للبدء في تعلم R، تحقق من الموارد التالية:
- شرح لغة البرمجة R
- تعلم أساسيات لغة البرمجة R في 2 ساعة فقط مع هذه الدورة المجانية حول البرمجة الإحصائية
sql
1- يحتاج علماء البيانات إلى معرفة كيفية التفاعل مع نظام قاعدة البيانات ، مثل قاعدة البيانات العلائقية ، لتنظيم وتخزين واستخراج كمية كبيرة من البيانات.
2- قاعدة البيانات هي تعريب تخزين إلكتروني للبيانات. يمكن استرداد البيانات والبحث فيها بسهولة.
3- يتم تنظيم قاعدة البيانات العلائقية بتنسيق وجميع عناصر البيانات المخزنة لها علاقات محددة مسبقا مع بعضها البعض.
وهذا هو المكان الذي يأتي فيه SQL. SQL تعني لغة الاستعلام الهيكلية وتستخدم للوصول إلى قواعد البيانات العلائقية والاستعلام عنها ومعالجتها والتفاعل معها.
باستخدام استعلامات SQL، يمكنك تنفيذ عمليات CRUD (إنشاء وقراءة وتحديث وحذف) على البيانات.
لمعرفة SQL ، تحقق من الموارد التالية:
- لماذا يجب أن تتعلم SQL إذا كنت تريد وظيفة في علوم البيانات
- تعلم SQL – دورات قاعدة البيانات العلائقية المجانية للمبتدئين
- SQL Commands Cheat Sheet – كيفية تعلم SQL في 10 دقائق
- تعلم SQL مع هذه الوصفات السهلة 5
- SQL وقواعد البيانات – دورة كاملة للمبتدئين
- شهادة قاعدة البيانات العلائقية
أدوات تصور البيانات
1- تصور البيانات هو التفسير الرسومي وعرض البيانات – ويشمل ذلك إنشاء رسوم بيانية أو مخططات أو لوحات معلومات تفاعلية أو خرائط يمكن مشاركتها بسهولة مع أعضاء الفريق الآخرين وأصحاب المصلحة.
2- تستخدم أدوات تصور البيانات لسرد قصة باستخدام البيانات ودفع عملية صنع القرار.
3- واحدة من أدوات تصور البيانات الأكثر شعبية المستخدمة هي Tableau.
لتعلم Tableau، تحقق من الدورة التالية:
التعلم الآلي
1- التعلم الآلي (أو ML باختصار) هو تقاطع الذكاء الاصطناعي (اختصار ل الذكاء الاصطناعي) وعلوم الكمبيوتر.
2- تتعلم أنظمة الكمبيوتر كيفية أداء مهمة محددة دون برمجتها بشكل صريح.
3- يمكن التعلم الآلي الأنظمة من التعلم والتعرف على الأنماط الإحصائية وتحديدها وتحسين وتصبح أكثر دقة من التجربة.
4- ويستخدم علماء البيانات التعلم الآلي على نطاق واسع ويدمجونه في عملهم.
فيما يلي بعض موارد التعلم الآلي للبدء:
- ما هو التعلم الآلي؟ ML البرنامج التعليمي للمبتدئين
- الذكاء الاصطناعي مقابل ML – ما الفرق بين الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي؟
- كيفية تعلم التعلم الآلي – نصائح وموارد لتعلم ML بالطريقة العملية
- دورة مجانية للتعلم الآلي لمدة 10 ساعات
- أفضل 10 دورات للتعلم الآلي في عام 2022
استنتاج
هذا يمثل نهاية المقال – شكرا جزيلا لك على الوصول إلى النهاية!
نأمل أن يكون هذا الدليل مفيدا، وقد أعطاك بعض الأفكار حول ماهية علم البيانات، وما يفعله عالم البيانات بالفعل ، وما تستلزمه عملية علم البيانات ، وما هي المهارات التي تحتاجها لدخول هذا المجال.
علوم البيانات هي واحدة من أكثر المهن المطلوبة والمرغوبة في القرن 21st.
على الرغم من أن المصطلح تم تقديمه في أوائل 1960s، فقد تغير معناه بشكل كبير بمرور الوقت. وعلى الرغم من ارتفاع شعبيته في السنوات الأخيرة، لا يزال العديد من الأشخاص خارج هذا المجال يجدون المصطلح مربكا ولا يعرفون ما ينطوي عليه.
نقترح عليك أن تقرأ
1– مواقع التحديات البرمجية الأكثر شهرة 2022
2- ما هو ال Flexbox في CSS وليه بيتم استخدام ال 2022FLEX BOX
3- ما هو الفرق بين مطوري Full Stack و Backend و2022Front End
4- ما هو ال Position في Css وما هي انواعها ومتى يتم استخدامها وكيفيه حل مشاكلها ب Z-index
5- Java مقابل JavaScript: الفرق الرئيسي بين Java و 2022JavaScript
6- المصدر المفتوح للمطورين – دليل المبتدئين لمساعدتك على بدء المساهمة 2022
المصادر
freecodecamp -1
