علم البيانات: كل ما تحتاج إلى معرفته

علم البيانات هو المجال الذي يجمع ويخزن ويحلل المعلومات حول الأشياء للحصول على رؤى قيمة.

لقد انخرطت الشركات في أنشطة علم البيانات لفترة طويلة، ولكن الانفجار الأخير في بيانات مستخدمي الإنترنت والبنية التحتية السحابية الأرخص قد خلق طفرة في الصناعة.

بالمقارنة بالتخصصات المماثلة، فإن علم البيانات جديد نسبيًا ولا يزال في طور التطور. لذا، فهو يوفر الكثير من الأمل كمسار وظيفي للمستقبل.

تسرد هذه التدوينة كل ما تحتاج إلى معرفته حول علم البيانات وكيف يمكن أن يعود عليك أو على شركتك بالفائدة.

لماذا علم البيانات؟

إن الطلب على علماء البيانات يتزايد باستمرار، لذا فهذا سبب وجيه لدخول هذا المجال. وهناك سبب وجيه آخر وهو أن علم البيانات يدفع أجورًا جيدة نسبيًا، لذا لا داعي للقلق كثيرًا بشأن دخلك.

بالإضافة إلى ذلك، يمكنك العمل كخبير في البيانات عبر العديد من القطاعات، لذا لن تقتصر على صناعة واحدة. ما عليك سوى تطبيق مهاراتك التحليلية للعثور على الأنماط وفحص الأداء من الخدمات المالية إلى الخدمات اللوجستية والتصنيع والاتصالات والرعاية الصحية وما إلى ذلك.

تطبيقات علوم البيانات

يعد علم البيانات مجالًا واسعًا ينطبق على العديد من الصناعات، لذا فإن تطبيقاته المحتملة واسعة.

وفيما يلي التطبيقات الأكثر شيوعًا لعلم البيانات:

• كشف الاحتيال والمخاطر كان هذا من أوائل تطبيقات علم البيانات. مكّن جمع وتحليل مجموعات البيانات المتنوعة شركات التمويل من تجنب الديون المعدومة والخسائر وإدارتها بشكل أفضل. كما أصبح من الممكن بسهولة رصد المعاملات التي يُحتمل أن تكون احتيالية.
  
• قطاع الرعاية الصحية – يتم استخدام علم البيانات أيضًا في الأبحاث الطبية لاستنتاج الروابط بين الجينات وبعض الأمراض واستجاباتها للأدوية. كما يتم استخدامه في تطوير الأدوية باستخدام محاكاة النماذج للتنبؤ بنتائج الأدوية المستقبلية.
  
• التعرف على الصور – هذا تطبيق آخر شائع جدًا لعلم البيانات. يشير التعرف على الصور إلى تحديد الأنماط في مجموعات بيانات الصور مثل الصور ومقاطع الفيديو، ويقدم العديد من التطبيقات المستقبلية الواعدة.
  
• محرك البحث – يلعب علم البيانات أيضًا دورًا كبيرًا في عرض النتائج التي تراها من محركات البحث مثل Google وBing. تقارن الخوارزميات المستخدمة هنا مليارات الصفحات للعثور على أفضل النتائج لكل مصطلح بحث. كما يمكنها تتبع نقرات المستخدم لتخصيص النتائج بشكل أفضل بمرور الوقت.
  
• لخدمات اللوجستية – إن تحسين المسار باستخدام علم البيانات يمكن أن يساعد الشركات على توفير الكثير من المال وخفض التكاليف التشغيلية.
  
• أنظمة التوصية – يعتمد هذا على البيانات المستمدة من جميع أنشطتك السابقة لمحاولة التنبؤ بأفضل الأشياء التالية التي قد تكون ذات صلة بك. أنظمة التوصية موجودة في كل مكان من Netflix إلى Spotify وAmazon وTwitter وما إلى ذلك.
  
• التعرف على الكلام - على غرار أنظمة التعرف على الصور، يستخدم التعرف على الكلام علم البيانات لتمكين الآلات من فهم الكلام البشري.
  
• دعايات – لا يمكن تحقيق الإعلانات المستهدفة إلا من خلال علم البيانات، لأنه يعتمد على كميات كبيرة من البيانات الديموغرافية والنفسية للمستخدمين.

علم البيانات مقابل الإحصاء

هناك الكثير من القواسم المشتركة بين علم البيانات والإحصاء، ومع ذلك، هناك عدد لا بأس به من الاختلافات بين التخصصين.

بادئ ذي بدء، الإحصاء هو تخصص رياضي في المقام الأول، ويهدف إلى جمع وتفسير البيانات الكمية. من ناحية أخرى، يعتمد علم البيانات على مجموعة واسعة من التخصصات من الرياضيات إلى علوم الكمبيوتر والبنوك البيانات وما إلى ذلك.

يتعامل علم البيانات أيضًا مع مجموعات بيانات أكبر بكثير من الإحصاءات. تتم معظم عمليات النمذجة الإحصائية بكميات صغيرة نسبيًا من البيانات، بينما يتعين على علماء البيانات غالبًا التعامل مع كميات كبيرة من البيانات التي تتناسب مع أجهزة كمبيوتر متعددة.

أخيرًا، في حين تركز الإحصائيات في الغالب على استنتاج الحقائق حول العالم من البيانات المتاحة، يركز علم البيانات في الغالب على استنباط المعنى التنبئي والتحسينات من البيانات المتاحة.

علم البيانات مقابل الذكاء الاصطناعي

علم البيانات و الذكاء الاصطناعي هما مصطلحان يتداخلان في كثير من الأحيان. ولكن على الرغم من أنهما مرتبطان، إلا أنهما ليسا نفس الشيء.

علم البيانات هو نهج شامل لجمع البيانات وإعدادها وتحليلها لاستخلاص الرؤى، في حين أن الذكاء الاصطناعي هو تنفيذ خوارزميات تنبؤية لاستخلاص الرؤى.

الذكاء الاصطناعي هو جزء من علم البيانات، وهو المصطلح الشامل لجميع الأساليب والنماذج ذات الصلة بالعمل مع البيانات الضخمة.

كيف يعمل عالم البيانات

يمكن تقسيم عمل عالم البيانات إلى أربعة أقسام رئيسية، وهي:

• جمع البيانات وتخزينها
• تحليل وتفسير البيانات
• بناء الأدوات والنماذج للتنبؤ بالبيانات
• تصور البيانات وإعداد التقارير

المهارات اللازمة لعلم البيانات

• الرياضيات - الانضباط واضح بذاته.
  
• تعلم آلة - تطبيق الخوارزميات في وضع التعلم على مجموعات البيانات الكبيرة في البحث عن الأنماط، ويتم ذلك غالبًا باستخدام لغة بايثون.
  
• نمذجة البيانات - طريقة تنظيم وإدارة كميات كبيرة من البيانات لاستخلاص رؤى منها.
  
• هندسة البرمجيات – عملية إنشاء خوارزميات تعمل على معالجة كميات هائلة من البيانات لتوليد رؤى. ومن بين الأدوات الشائعة Python وR.
  
• تثبت الإحصائيات - قدرتك على إنتاج رؤى ذات معنى من مجموعة البيانات.
  
• بنك البيانات - القدرة على تخزين واسترجاع البيانات من أنظمة بسيطة مثل جداول بيانات Excel إلى قواعد بيانات SQL الأكثر تعقيدًا.

كيف تصبح عالم بيانات

الطريقة الأسهل لتصبح عالم بيانات هي الحصول أولاً على درجة البكالوريوس في مجال ذي صلة، مثل علم البيانات، أو علوم الكمبيوتر، أو الرياضيات، أو الإحصاء، ثم اتباع الدليل خطوة بخطوة لحاملي غير الدرجات العلمية في الفقرة التالية.

كيفية الحصول على وظيفة في مجال علوم البيانات دون الحصول على شهادة جامعية

من الممكن أيضًا الحصول على وظيفة في مجال علوم البيانات دون الحصول على شهادة جامعية. الشيء المهم هو أن تعرف ما تفعله وأن تكون قادرًا على تقديم وظيفة جيدة عند توظيفك.

فيما يلي الخطوات التي ستحتاجها للحصول على وظيفة في مجال علم البيانات دون الحصول على شهادة جامعية:

1. إتقان المهارات الأساسية - يشمل ذلك مواضيع مثل الرياضيات والإحصاء والاحتمالات وتحليل البيانات وتكنولوجيا المعلومات وأساسيات البرمجة مثل Git.
   
2. ماجستير أساسيات علوم البيانات - بعد ذلك، ستحتاج إلى إتقان المهارات الخاصة بعلم البيانات، مثل لغات R وPython وExcel وSQL وSpark وHadoop وما إلى ذلك.
   
3. التسجيل في معسكر تدريبي أو دورة تدريبية – إن الحصول على شهادة مهنية في مجال علوم البيانات سيثبت مدى التزامك تجاه أي صاحب عمل محتمل. لذا، فكر في الحصول على شهادات IBM أو DASCA أو Open CDS أو Microsoft Azure.
   
4. بناء محفظتك مع أن الشهادات لا تُعدّ دليلاً قاطعاً على قدرتك على الإنجاز، إلا أن ملف أعمالك السابقة يُعدّ دليلاً قاطعاً. لذا، عليك إظهار قدراتك من خلال إنشاء ملف أعمالك، ويفضل أن يكون ذلك عبر الإنترنت وعلى منصة مثل GitHub. يشمل هذا الملف جميع المشاريع الشخصية، بدءاً من العمل التطوعي، وصولاً إلى التدريب العملي، والوظائف ذات الصلة.
   
5. تحسين مهارات المقابلة الخاصة بك - هذه هي المهارة الأخيرة التي تحتاجها بمجرد أن تصبح سيرتك الذاتية مثيرة للإعجاب وتكسبك مقابلات.
   
6. البحث عن وظائف – الجزء الأخير من اللغز. عليك أن تخرج بنشاط وتجعل الأمور تحدث.

قائمة وظائف علم البيانات

يعمل علماء البيانات في مجموعة من الصناعات ولأغراض مختلفة، مما يعني أنهم غالبًا ما يكون لديهم أدوار وظيفية مختلفة قليلاً. ومع ذلك، غالبًا ما يسرد وصف الوظيفة المهام المتوقعة من عالم البيانات بالتفصيل.

فيما يلي بعض أشهرها:

• محلل بيانات
• مهندس البيانات
• مهندس بيانات
• التنفيذ
• مسؤول قاعدة البيانات
• محلل الأعمال
• المحلل الكمي
• مدير البيانات والتحليلات
• مهندس التعلم الآلي
• الإحصائي

قائمة أدوات علم البيانات

هناك عدد كبير من أدوات علم البيانات المتاحة، ولكن إليك أكثرها شهرة.

• Tensorflow - منصة التعلم الآلي الشهيرة.
• كوكب المشتري - بيئة تطوير متكاملة تعتمد على الويب لأكثر من 40 لغة.
• R - لغة برمجة إحصائية ورسومية.
• وضع R ستوديو - بيئة تطوير متكاملة لـ R.
• Python - لغة برمجة شائعة لتحليل البيانات وأتمتتها.
• رابيدماينر - منصة علوم البيانات للمؤسسات.
• BigML - منصة التعلم الآلي البسيطة.
• Scikit تعلم - أداة التعلم الآلي وتحليل البيانات التنبؤية.
• المعلوماتيّة - أداة تكامل البيانات.
• التحول نحو الأحمر في AWS - مستودعات البيانات القابلة للتطوير للسحابة
• كوجنوس - أداة إعداد التقارير التحليلية من IBM.
• ماتبلوتليب - مكتبة التصور للغة البرمجة بايثون.
• أباتشي سبارك - محرك تخزين بيانات واسع النطاق للتحليلات والتعلم الآلي.
• اباتشي هادوب - إطار عمل للمعالجة الموزعة لمجموعات البيانات الكبيرة.
• الفيال - منصة التعلم الآلي من Apache
• أزور مل ستوديو - بيئة تطوير متكاملة على الويب لعلماء البيانات
• التابلوه لوحة حية - أداة تحليل البيانات وتصورها.
• Excel - برنامج جداول البيانات من مايكروسوفت.
• Plotly - مكتبة رسوم بيانية مجانية ومفتوحة المصدر لـ Python
• مخططات Google - أداة مجانية وقوية لتصور البيانات.
• Infogram - أداة تصور وإعداد تقارير بديهية.

الأسئلة الشائعة (FAQs)

خاتمة

مع وصولك إلى نهاية هذا المنشور حول علم البيانات وما يعنيه بالنسبة لك ولشركتك، يجب أن تكون قد اكتسبت رؤى مفيدة.

سيستمر علم البيانات في النمو، ويشمل ذلك تطبيقاته وفرص العمل وتأثيره الاقتصادي. لذا، فمن الأفضل أن تتكيف الآن، إذا لم تكن قد فعلت ذلك بالفعل.