هل ينبغي على المبتدئ أن يتعلم Python أم R أولاً؟

Python يُعدّ الخيار الأول الأكثر أمانًا لأنه يشمل أيضًا الهندسة والتطبيق والتعلم العميق. بينما يبقى برنامج R أقوى في الإحصاء التقليدي والبحث الأكاديمي. معظم فرق العمل تقرأ كلا البرنامجين.

هل يمكن لـ GitHub Copilot المساعدة في كتابة دفاتر علوم البيانات؟

يُكمل GitHub Copilot تلقائيًا أكواد pandas و scikit-learn و plotting داخل التطبيق Jupyter و VS Codeويشرح الوظائف غير المألوفة. تحقق من كل اقتراح باستخدام بياناتك الخاصة - فهو لا يستطيع رؤية أعمدتك أو معناها.

ما هو علم البيانات؟ مقدمة، Concepts & عملية

⚡ ملخص ذكي

مثال في علم البياناتtracتستخلص هذه التقنية رؤى قيّمة من كميات هائلة من البيانات المنظمة وغير المنظمة باستخدام الإحصاءات والتصور البياني والتعلم الآلي. فيما يلي شرح لعملية هذه التقنية المكونة من ست مراحل، وأدوارها الوظيفية الأساسية، ومجموعة أدواتها، وتطبيقاتها التجارية الرئيسية.

🔘 فريف: مجال متعدد التخصصات يحول البيانات الخام إلى معرفة يمكن للشركات الاستفادة منها.
☑️ أربعة مكونات: تُشكل الإحصاءات والتصورات والتعلم الآلي والتعلم العميق أساس كل مشروع.
✅ ست مراحل: الاكتشاف، والإعداد، وتخطيط النموذج، وبناء النموذج، وتفعيل النتائج وإيصالها.
🧪 الأدوار: عالم بيانات، مهندس، محلل، إحصائي، معماري، إداري، محلل أعمال، ومدير تحليلات.
🛠️ الأدوات: R, Python، ساس و Spark للتحليل؛ Hadoop و Hive للتخزين؛ Tableau للرسومات البيانية.
⚠️ قيد: يؤدي نقص المواهب، وتقييد الوصول إلى البيانات، وقواعد الخصوصية إلى الحد من ما يمكن أن تقدمه الفرق.

اقرأ المزيد

ما هو علم البيانات؟

العلوم البيانات هو مجال الدراسة الذي يشملtracاستخلاص رؤى قيّمة من كميات هائلة من البيانات باستخدام أساليب وخوارزميات وعمليات علمية متنوعة. يساعدك ذلك على اكتشاف الأنماط الخفية في البيانات الخام. وقد ظهر مصطلح "علم البيانات" نتيجة لتطور الإحصاء الرياضي وتحليل البيانات. البيانات الكبيرة.

علم البيانات هو مجال متعدد التخصصات يسمح لك بـtracيمكّنك علم البيانات من استخلاص المعرفة من البيانات المنظمة أو غير المنظمة. فهو يمكّنك من تحويل مشكلة تجارية إلى مشروع بحثي، ثم تحويلها مرة أخرى إلى حل عملي.

لماذا علم البيانات؟

فيما يلي مزايا مهمة لاستخدام تقنية تحليلات البيانات:

البيانات هي بمثابة النفط لعالمنا اليوم. فباستخدام الأدوات والتقنيات والخوارزميات المناسبة، يمكننا الاستفادة من البيانات وتحويلها إلى ميزة تنافسية واضحة في أعمالنا.
يمكن أن يساعدك علم البيانات في اكتشاف الاحتيال باستخدام خوارزميات التعلم الآلي المتقدمة
يساعدك على منع أي خسائر مالية كبيرة
يتيح لك ذلك دمج الذكاء 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

يوضح الجدول الزمني أدناه كيف نشأ هذا التخصص من الإحصاءات والتحليلات.

جدول زمني يوضح تطور علم البيانات من الإحصاء إلى البيانات الضخمة — تطور علم البيانات

مكونات علم البيانات

يلخص الرسم البياني أدناه المكونات الأساسية الأربعة.

تثبت الإحصائيات

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 هذا الكتاب بناء ودراسة الخوارزميات التي تتعلم التنبؤ بالبيانات غير المتوقعة أو المستقبلية. وينقسم بشكل عام إلى أشرف و غير خاضعة للرقابة التقنيات.

تعلم عميق

تعلم عميق هو نهج للتعلم الآلي حيث تتعلم الشبكات العصبية متعددة الطبقات الميزات نفسها، وبالتالي تختار الخوارزمية نموذج التحليل الذي يجب اتباعه.

عملية علم البيانات

الآن في هذا دروس علوم البياناتسنتعلم عملية علم البيانات. المراحل الست التالية تسير بالترتيب الموضح:

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. التحضير

قد تحتوي البيانات على العديد من التناقضات، مثل القيم المفقودة والأعمدة الفارغة وتنسيق البيانات غير الصحيح، وكلها تحتاج إلى تنظيف. عليك معالجة البيانات واستكشافها وتهيئتها قبل البدء في بناء النموذج. كلما كانت بياناتك أنظف، كانت توقعاتك أدق.

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 التصورتُعد خدمات تحليل SQL وR وSAS/ACCESS من بين الأدوات المستخدمة لهذا الغرض.

4. بناء نموذجي

في هذه الخطوة، تبدأ عملية بناء النموذج الفعلية. هنا، يقوم عالم البيانات بتقسيم مجموعة البيانات إلى مجموعتين فرعيتين: مجموعة التدريب ومجموعة الاختبار. تُطبَّق تقنيات مثل الارتباط والتصنيف والتجميع على مجموعة بيانات التدريب. بعد تجهيز النموذج، يتم اختباره على مجموعة بيانات الاختبار.

5. Operaتأطير

في هذه المرحلة، تُسلّم النموذج الأساسي النهائي مع التقارير والبرمجيات والوثائق التقنية. ويتم نشر النموذج في بيئة إنتاجية حقيقية بعد إجراء اختبارات شاملة.

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 يستلزمه كل دور بالتفصيل:

التنفيذ

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

اللغات: ر، ساس، PythonSQL، Hive، MATLAB، Pig Spark

مهندس بيانات

النوع: دور أ مهندس بيانات يتعاملون مع كميات كبيرة من البيانات. يقومون بتطوير وبناء واختبار وصيانة بنى تحتية مثل أنظمة المعالجة وقواعد البيانات واسعة النطاق.

اللغات: SQL، Hive، R، SAS، MATLAB، Python, Javaروبي, C++و بيرل

محلل بيانات

النوعيُعد محلل البيانات مسؤولاً عن استخراج كميات هائلة من البيانات. وسيبحث عن العلاقات والأنماط والاتجاهات في البيانات. Later سيقدمون تقارير وتصورات مقنعة لتحليل البيانات لاتخاذ قرارات الأعمال الأكثر جدوى.

اللغات: ر، PythonHTML، JS، C C++SQL

الإحصائي

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

اللغات: SQL، R، MATLAB، Tableau، Pythonبيرل, Spark، و خلية النحل

مسؤول البيانات

النوع: يجب على مسؤول البيانات التأكد من أن قاعدة بيانات يمكن الوصول إليه من قبل جميع المستخدمين المعنيين. كما يضمنون أيضًا أنه يعمل بشكل صحيح ويحافظون عليه آمنًا من القرصنة.

اللغات: روبي أون ريلز، SQL، Java، سي#، و Python

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، و Python

اقرأ أيضًا ملفات أسئلة وأجوبة مقابلات العمل في مجال علوم البيانات للتدرب قبل المقابلة.

أدوات لعلوم البيانات

تنقسم الأدوات إلى أربع مجموعات، كما هو موضح أدناه.

تحليل البيانات	تخزين البيانات	عرض مرئي للمعلومات	تعلم آلة
R, Spark, Python و SAS	Hadoopأس كيو إل, خلية النحل	R, التابلوه لوحة حية، خام	Spark, Azure استوديو ML، ماهوت

الفرق بين علم البيانات وذكاء الأعمال (ذكاء الأعمال)

يوضح الجدول أدناه أوجه الاختلاف بينهما.

المعاملات	ذكاء الأعمال	العلوم البيانات
الإدراك	النظر إلى الوراء	التطلعية
مصادر البيانات	البيانات المهيكلة، ومعظمها SQL، وأحيانًا مستودع بيانات	البيانات المنظمة وغير المنظمة. مثل السجلات أو SQL أو NoSQL أو النص
النهج	الإحصاءات والتصور البياني	الإحصائيات والتعلم الآلي والرسم البياني
تشديد	الماضي والحاضر	التحليل ومعالجة اللغة الطبيعية
الأدوات	بنتاهو، Microsoft ذكاء الأعمال، كليك فيو	R, TensorFlow

اقرأ أيضًا الفرق بين علم البيانات وتعلم الآلة.

تطبيقات علوم البيانات

من تطبيقات علم البيانات ما يلي:

البحث على الانترنت

Google تستخدم عملية البحث تقنية علم البيانات للبحث عن نتيجة محددة في غضون جزء من الثانية.

أنظمة التوصية

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

التعرف على الصور والكلام

أنظمة التعرف على الكلام مثل سيري، Google يعتمد كل من مساعد جوجل وأليكسا على تقنية علم البيانات. علاوة على ذلك، يتعرف فيسبوك على صديقك عند تحميل صورة معه، وذلك بمساعدة علم البيانات.

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 عدد كافٍ من المواهب في مجال علم البيانات
لا تقدم الإدارة الدعم المالي لفريق علوم البيانات
عدم توفر البيانات أو صعوبة الوصول إليها
لا يستخدم صناع القرار في مجال الأعمال نتائج علم البيانات بشكل فعال
من الصعب شرح علم البيانات للآخرين
مشاكل خصوصية
عدم وجود خبير متخصص بارز في المجال
إذا كانت المؤسسة صغيرة جدًا، فلا يمكنها أن تمتلك فريقًا لعلوم البيانات.

الأسئلة الشائعة

يستكشف تحليل البيانات البيانات الموجودة لشرح ما حدث ولماذا، عادةً من خلال التقارير ولوحات المعلومات. أما علم البيانات فيبني نماذج تتنبأ بما سيحدث لاحقاً، ويعتمد بشكل أكبر على البرمجة والإحصاء والتعلم الآلي.

يبحث أصحاب العمل عن شهادة جامعية في مجال كمي أو ما يعادلها من سجل أعمال، بالإضافة إلى إتقان اللغة الإنجليزية. Python أو لغات البرمجة R و SQL والإحصاء. غالباً ما تكون المعرفة بالمجال بنفس أهمية الشهادة.

Python يُعد الخيار الأول الأكثر أمانًا لأنه يشمل أيضًا الهندسة والنشر والتعلم العميق. R لا تزال الإحصاءات الكلاسيكية والبحوث الأكاديمية أكثر أهمية. معظم فرق العمل تقرأ كليهما.

أنت بحاجة إلى الإحصاء الوصفي، والاحتمالات، واختبار الفرضيات، والجبر الخطي. أما حساب التفاضل والتكامل فهو مهم بشكل أساسي عند تصميم النماذج أو ضبطها. البراهين نادرة، لكن يجب أن تكون الصيغ الرياضية مفهومة لك.

تصل السجلات الأولية مع حقول مفقودة، وبيانات مكررة، ووحدات غير متناسقة، وأنواع خاطئة. كل عيب ينتقل إلى النموذج، لذا تقضي الفرق جزءًا كبيرًا من الجدول الزمني في إصلاحها أولاً.

يقوم عالم البيانات بصياغة السؤال، واستكشاف البيانات، والتحقق من صحة النماذج في بيئة بحثية. أما مهندس التعلم الآلي، فيأخذ النموذج الذي تم التحقق من صحته ويجعله يعمل بكفاءة في بيئة الإنتاج، مع مراعاة المراقبة وإعادة التدريب والتوسع.

يقوم الذكاء الاصطناعي التوليدي بصياغة التعليمات البرمجية الاستكشافية، وتلخيص مجموعات البيانات، واقتراح الميزات، مما يختصر التحليل الروتيني. ويبقى الحكم بشأن السؤال الذي يجب طرحه، وما إذا كان يمكن الوثوق بالنتيجة، منوطًا بالإنسان.

مساعد الطيار جيثب ميزة الإكمال التلقائي لرموز pandas و scikit-learn ورموز الرسم البياني بالداخل Jupyter و VS Codeويشرح الوظائف غير المألوفة. تحقق من كل اقتراح باستخدام بياناتك الخاصة - فهو لا يستطيع رؤية أعمدتك أو معناها.