علم البيانات هو مصطلح واسع يشمل كل ما يمكن القيام به مع البيانات ، مثل التحليل والنمذجة والتصور وما إلى ذلك. في البداية ، استخدمت الصناعات أدوات بسيطة مثل ذكاء الأعمال لتعدين البيانات. كانت معظم البيانات المخزنة عبارة عن بيانات منظمة مثل مستودعات البيانات ، وكان السبب الرئيسي وراء عمل الصناعات عليها هو إنشاء تقارير مثل تقارير المبيعات أو فهم ما إذا كان منتج معين ناجحًا أم لا.
تقنية العمل على البيانات
في وقت لاحق ، عندما أصبحت مواقع الويب أكثر تفاعلًا وانفجار كمية البيانات ، تم تقديم البيانات الضخمة للعالم وتطوير خوارزميات متقدمة وأدوات إحصائية مهدت الطريق لعلوم البيانات. تحتاج الصناعات الآن إلى التعامل مع البيانات على مستوى ضخم ، وقد تم توفير Data Science للعمل ليس فقط على البيانات المنظمة ، ولكن أيضًا على البيانات غير المنظمة مثل سجلات الويب وتعليقات المستخدمين. أصبحت الرؤى الكامنة وراء البيانات مفيدة أيضًا ليس فقط لإنشاء مخططات تاريخية ، ولكن أيضًا للتنبؤ بالاتجاهات المستقبلية وفهم سيناريوهات معينة. يُطلق على المحترفين الذين يمكنهم القيام بهذه المهمة علماء البيانات.
تطبيقات علوم البيانات
- حل المشاكل: بناءً على البيانات المتاحة ، من المتوقع أن يقوم علماء البيانات بحل أو اقتراح حل منطقي لمعالجة مشاكل العمل مثل التأخير في الرحلات الجوية أو إهدار الأموال والموارد وما إلى ذلك.
- التحليلات والمقاييس: يوفر تحليلات ومقاييس واضحة حول ما يحدث في الصناعة ويمنح علماء البيانات نظرة ثاقبة حول كيفية تحسين الحالة.
- التعلم الالي: إنه جانب مهم للغاية يساعد على جعل الآلات أكثر دقة من خلال نهج يعتمد على البيانات.
- تعلم عميق: إنه في الواقع جزء من التعلم الآلي ويرتبط بالعمل مع خوارزميات تمثيلية للدماغ تسمى الشبكات العصبية.
- الذكاء الاصطناعي: إنها أيضًا أساس الذكاء الاصطناعي لإنشاء آلات تعمل مثل البشر.
المتطلبات الأساسية لعلوم البيانات
الفضول والإبداع: يتعين على عالم البيانات أن يطرح الكثير من الأسئلة من أجل فهم المشكلة جيدًا ، وعليه أن يفكر بشكل خلاق في صياغة مناهج متعددة أثناء إنشاء نماذج إحصائية.
لغات البرمجة: يتم تنفيذ معظم الترميز بواسطة SQL و Python. يعد SQL مفيدًا في كتابة التتابعات والاستفسارات ، بينما تعد Python لغة قوية للتعلم الآلي.
أدوات: الأدوات هي جزء مهم جدا من.
يتعين على عالم البيانات العمل على العديد من الأدوات المختلفة مثل Hadoop و SAS و Minitab و Tableau وغيرها أثناء تنفيذ المشروع.
تواصل: لا يبدو هذا كثيرًا في المقام الأول ، ولكن عندما يتعلق الأمر بشرح النموذج للعملاء والشعوب
الأخرى ، فإن مهارات الاتصال الجيدة مثل مهارات التحدث أمام الجمهور والتمثيل تصبح مهمة جدًا.
كيف يمكنك أن تصبح عالم بيانات
يجمع علم البيانات بين الرياضيات والتكنولوجيا وأدوات الحوسبة في مكان واحد. وهذا هو سبب تصميم هذا التدريب لجعل الطلاب خبراء في جميع هذه المجالات.
يحصل الطلاب على إمكانية الوصول مدى الحياة إلى أكثر من 160 ساعة من التدريبات وأكثر من 100 ساعة
من المهام الصارمة جنبًا إلى جنب مع العديد من المشاريع الحية. كما يتم توفير التحضير للمقابلات
الشخصية لمساعدتهم في الحصول على وظيفة عالم البيانات التي يحلمون بها في الشركات الرائدة.
