ما هو علم البيانات؟ المقدمة والمفاهيم الأساسية والعملية

ما هو علم البيانات؟

العلوم البيانات هو مجال الدراسة الذي يتضمن استخلاص الأفكار من كميات هائلة من البيانات باستخدام الأساليب والخوارزميات والعمليات العلمية المختلفة. يساعدك على اكتشاف الأنماط المخفية من البيانات الأولية. لقد ظهر مصطلح علم البيانات بسبب تطور الإحصاء الرياضي، وتحليل البيانات، و البيانات الكبيرة.

علم البيانات هو مجال متعدد التخصصات يسمح لك باستخراج المعرفة من البيانات المنظمة أو غير المنظمة. يمكّنك علم البيانات من ترجمة مشكلة العمل إلى مشروع بحثي ثم ترجمتها مرة أخرى إلى حل عملي.

لماذا علم البيانات؟

فيما يلي مزايا مهمة لاستخدام تقنية تحليلات البيانات:

  • البيانات هي النفط لعالم اليوم. باستخدام الأدوات والتقنيات والخوارزميات المناسبة، يمكننا استخدام البيانات وتحويلها إلى ميزة تجارية متميزة
  • يمكن أن يساعدك علم البيانات في اكتشاف الاحتيال باستخدام خوارزميات التعلم الآلي المتقدمة
  • يساعدك على منع أي خسائر مالية كبيرة
  • يسمح ببناء القدرة الاستخباراتية في الآلات
  • يمكنك إجراء تحليل المشاعر لقياس ولاء العملاء للعلامة التجارية
  • أنها تمكنك من اتخاذ قرارات أفضل وأسرع
  • يساعدك على التوصية بالمنتج المناسب للعميل المناسب لتعزيز عملك
تطور علوم البيانات
تطور علوم البيانات

مكونات علم البيانات

مكونات علم البيانات

إحصائيات

الإحصاء هو الوحدة الأكثر أهمية في أساسيات علم البيانات، وهو الطريقة أو العلم الذي يستخدم لجمع وتحليل البيانات الرقمية بكميات كبيرة للحصول على رؤى مفيدة.

تصور

تساعدك تقنية التصور على الوصول إلى كميات هائلة من البيانات في صور مرئية سهلة الفهم وسهلة الفهم.

تعلم آلة

تعلم آلة يستكشف بناء ودراسة الخوارزميات التي تتعلم كيفية عمل تنبؤات حول البيانات غير المتوقعة / المستقبلية.

تعلم عميق

تعلم عميق الطريقة هي بحث جديد للتعلم الآلي حيث تختار الخوارزمية نموذج التحليل الذي يجب اتباعه.

عملية علم البيانات

الآن في هذا دروس علوم البياناتسنتعلم عملية علم البيانات:

عملية علم البيانات

1. الاكتشاف

تتضمن خطوة الاكتشاف الحصول على البيانات من جميع المصادر الداخلية والخارجية المحددة، مما يساعدك على الإجابة على سؤال العمل.

يمكن أن تكون البيانات:

  • سجلات من خوادم الويب
  • البيانات التي تم جمعها من وسائل التواصل الاجتماعي
  • مجموعات بيانات التعداد
  • البيانات المتدفقة من مصادر عبر الإنترنت باستخدام واجهات برمجة التطبيقات

2. إعداد

يمكن أن تحتوي البيانات على العديد من التناقضات مثل القيم المفقودة والأعمدة الفارغة وتنسيق البيانات غير الصحيح الذي يحتاج إلى التنظيف. تحتاج إلى معالجة البيانات واستكشافها وحالتها قبل النمذجة. كلما كانت بياناتك نظيفة، كانت توقعاتك أفضل.

3. التخطيط النموذجي

في هذه المرحلة، تحتاج إلى تحديد الطريقة والتقنية لرسم العلاقة بين متغيرات الإدخال. يتم التخطيط للنموذج باستخدام صيغ إحصائية مختلفة و أدوات التصور. تعد خدمات تحليل SQL وR وSAS/access بعضًا من الأدوات المستخدمة لهذا الغرض.

4. بناء نموذجي

في هذه الخطوة، تبدأ عملية بناء النموذج الفعلي. هنا، يقوم عالم البيانات بتوزيع مجموعات البيانات للتدريب والاختبار. يتم تطبيق تقنيات مثل الارتباط والتصنيف والتجميع على مجموعة بيانات التدريب. يتم اختبار النموذج، بمجرد إعداده، مقابل مجموعة بيانات "الاختبار".

5. تفعيل

يمكنك تسليم النموذج الأساسي النهائي مع التقارير والتعليمات البرمجية والمستندات الفنية في هذه المرحلة. يتم نشر النموذج في بيئة إنتاج في الوقت الفعلي بعد اختبار شامل.

6. توصيل النتائج

في هذه المرحلة، يتم إرسال النتائج الرئيسية إلى جميع أصحاب المصلحة. يساعدك هذا على تحديد ما إذا كانت نتائج المشروع ناجحة أم فاشلة بناءً على المدخلات من النموذج.

أدوار وظائف علوم البيانات

أبرز المسميات الوظيفية لعالم البيانات هي:

  • التنفيذ
  • مهندس بيانات
  • محلل بيانات
  • الإحصائي
  • البيانات ArchiTECT
  • مسؤول البيانات
  • محلل الأعمال
  • مدير البيانات/التحليلات

دعونا نتعلم ما هو كل دورtails بالتفصيل:

التنفيذ

وظيفة: عالم البيانات هو محترف يدير كميات هائلة من البيانات للتوصل إلى رؤى تجارية مقنعة باستخدام أدوات وتقنيات ومنهجيات وخوارزميات متنوعة وما إلى ذلك.

اللغات: R، SAS، بايثون، SQL، خلية، ماتلاب، خنزير، Spark

مهندس بيانات

النوع: دور أ مهندس بيانات هو العمل مع كميات كبيرة من البيانات. فهو يطور، ويبني، ويختبر، ويحافظ archiتقنيات مثل أنظمة المعالجة وقواعد البيانات واسعة النطاق.

اللغات: SQL، Hive، R، SAS، Matlab، Python، Java، Ruby، C + +، وPerl

محلل بيانات

النوع: محلل البيانات مسؤول عن استخراج كميات هائلة من البيانات. سوف يبحثون عن العلاقات والأنماط والاتجاهات في البيانات. Later سيقدم هو أو هي تقارير وتصورات مقنعة لتحليل البيانات لاتخاذ قرارات العمل الأكثر قابلية للتطبيق.

اللغات: R، بايثون، HTML، JS، C، C+ +، SQL

الإحصائي

النوع: يقوم الإحصائي بجمع وتحليل وفهم البيانات النوعية والكمية باستخدام النظريات والأساليب الإحصائية.

اللغات: SQL، R، ماتلاب، تابلوه، بايثون، بيرل، Spark، و خلية النحل

مسؤول البيانات

النوع: يجب على مسؤول البيانات التأكد من أن قاعدة بيانات يمكن الوصول إليها لجميع المستخدمين المعنيين. كما أنه يتأكد من أنه يعمل بشكل صحيح ويحافظ عليه في مأمن القرصنة.

اللغات: Ruby on Rails، وSQL، وJava، وC#، وPython

محلل الأعمال

النوع: يحتاج هذا المحترف إلى تحسين العمليات التجارية. هو / هي وسيط بين فريق الأعمال التنفيذي وقسم تكنولوجيا المعلومات.

اللغات: SQL، Tableau، Power BI، وPython

اقرأ أيضًا أسئلة وأجوبة مقابلة علوم البيانات: انقر هنا لمعرفة ذلك

أدوات لعلوم البيانات

أدوات لعلوم البيانات

تحليل البيانات تخزين البيانات عرض مرئي للمعلومات تعلم آلة
R, Spark, بايثون و SAS Hadoopأس كيو إل, خلية النحل R, التابلوه لوحة حية، خام Spark، أزور مل ستوديو، ماهوت

الفرق بين علم البيانات وذكاء الأعمال (ذكاء الأعمال)

المعلمات ذكاء الأعمال العلوم البيانات
الإدراك النظر إلى الوراء التطلعية
مصادر البيانات البيانات المنظمة. في الغالب SQL، ولكن في بعض الأحيان مستودع البيانات) البيانات المنظمة وغير المنظمة.
مثل السجلات أو SQL أو NoSQL أو النص
الرسالة الإحصائيات والتصور الإحصائيات والتعلم الآلي والرسم البياني
تشديد الماضي والحاضر التحليل والبرمجة اللغوية العصبية
الأدوات بنتاهو. Microsoft بل، كليكفيو، R, TensorFlow

اقرأ أيضًا الفرق بين Data Science و Machine: انقر هنا لمعرفة ذلك

تطبيقات علوم البيانات

بعض تطبيقات علم البيانات هي:

البحث على الانترنت

يستخدم بحث Google تقنية علم البيانات للبحث عن نتيجة محددة خلال جزء من الثانية

أنظمة التوصية

لإنشاء نظام التوصيات. على سبيل المثال، تشغيل "الأصدقاء المقترحون" على فيسبوك أو مقاطع الفيديو المقترحة YouTubeكل شيء يتم بمساعدة علوم البيانات.

التعرف على الصور والكلام

يتعرف الكلام على أنظمة مثل Siri وGoogle Assistant وAlexa التي تعمل باستخدام تقنية علم البيانات. علاوة على ذلك، يتعرف فيسبوك على صديقك عندما تقوم بتحميل صورة معه، بمساعدة Data Science.

عالم الألعاب

تستخدم EA Sports وSony وNintendo تكنولوجيا علم البيانات. وهذا يعزز تجربة الألعاب الخاصة بك. يتم الآن تطوير الألعاب باستخدام تقنيات التعلم الآلي، ويمكنها تحديث نفسها عند الانتقال إلى مستويات أعلى.

مقارنة الأسعار على الانترنت

تعمل شركات PriceRunner وJunglee وShopzilla على آلية علم البيانات. هنا، يتم جلب البيانات من مواقع الويب ذات الصلة باستخدام واجهات برمجة التطبيقات.

تحديات تكنولوجيا علوم البيانات

  • مطلوب مجموعة كبيرة ومتنوعة من المعلومات والبيانات للتحليل الدقيق
  • لا يتوفر تجمع مناسب لمواهب علوم البيانات
  • لا تقدم الإدارة الدعم المالي لفريق علوم البيانات
  • عدم توفر/صعوبة الوصول إلى البيانات
  • لا يستخدم صناع القرار في مجال الأعمال نتائج علوم البيانات بشكل فعال
  • من الصعب شرح علم البيانات للآخرين
  • مشاكل خصوصية
  • عدم وجود خبير كبير في المجال
  • إذا كانت المؤسسة صغيرة جدًا، فلا يمكن أن يكون لديها فريق لعلم البيانات

نبذة عامة

  • علم البيانات هو مجال الدراسة الذي يتضمن استخلاص الأفكار من كميات هائلة من البيانات باستخدام الأساليب والخوارزميات والعمليات العلمية المختلفة.
  • تعد الإحصائيات والتصور والتعلم العميق والتعلم الآلي من مفاهيم علوم البيانات المهمة.
  • تمر عملية علم البيانات من خلال الاكتشاف، وإعداد البيانات، وتخطيط النماذج، وبناء النماذج، والتشغيل، وتوصيل النتائج.
  • الأدوار الوظيفية الهامة لعالم البيانات هي: 1) عالم البيانات 2) مهندس البيانات 3) محلل البيانات 4) الإحصائي 5) البيانات Archi6) مسؤول البيانات 7) محلل الأعمال 8) مدير البيانات/التحليلات.
  • تعد R وSQL وPython وSaS من الأدوات الأساسية لعلم البيانات.
  • تنبؤات ذكاء الأعمال تتطلع إلى الوراء، بينما تتطلع تنبؤات علوم البيانات إلى الأمام.
  • التطبيقات المهمة لعلم البيانات هي 1) البحث على الإنترنت 2) أنظمة التوصية 3) التعرف على الصور والكلام 4) عالم الألعاب 5) مقارنة الأسعار عبر الإنترنت.
  • يعد التنوع الكبير في المعلومات والبيانات هو التحدي الأكبر لتكنولوجيا علم البيانات.