يمكن أن يكون علم البيانات موضوعًا واسعًا ولا يمكن لأحد تغطيته دفعة واحدة. ولكن بعد ذلك دعونا نحاول فهمها بطريقة بسيطة وسهلة للغاية.
كل ركن من أركان عالم اليوم مليء بالبيانات في شكلها الخام. عند التسوق أو إجراء اختبار طبي أو مشاهدة فيلم أو عرض أو استخدام الإنترنت أو إجراء فحص. كل شيء يولد الكثير والكثير من البيانات. لكن لماذا هذه البيانات مهمة جدا؟
العلم هو عندما يحاول المرء فهم أي شيء باستخدام الأدوات العلمية. والبيانات هي مجموعة من المتغيرات النوعية والكمية بخصوص أي موضوع. إذن ، من خلال تضمين هذين التعريفين ، يمكن للمرء أن يقول ذلك ؛ علم البيانات هو مجال يتم فيه استخدام البيانات كمواد خام ثم معالجتها باستخدام الأدوات العلمية لاستخراج نتيجة نهائية. تساعد هذه النتيجة النهائية في زيادة قيمة العمل ورضا العملاء.
اليوم الحالي صلة علم البيانات
ترى منتجاتها كل يوم في حياتك اليومية. المنتجات الناتجة عن تجميع كميات هائلة من البيانات غير المهيكلة واستخدامها لإيجاد حلول لقضايا الأعمال والعملاء. ومنهم:
- الإعلانات الرقمية: في نفس الوقت يمكن لشخصين مختلفين مشاهدة إعلانات مختلفة على شاشات أجهزة الكمبيوتر الخاصة بهم. السبب هو علم البيانات ، الذي يتعرف على تفضيلات الفرد ويعرض الإعلانات ذات الصلة به.
- التعرف على الصور والصوت: سواء كان خيار وضع العلامات التلقائي على Facebook أو Alexa ، أو Siri وما إلى ذلك ، يتعرف على صوتك ويفعل بالضبط ما طلبت منهم القيام به ، مرة أخرى إنه علم البيانات.
- أنظمة التوصية: عندما تذهب للتسوق على موقع إلكتروني أو تبحث عن عرض على أي تطبيق ترفيهي ، تحصل على اقتراحات. يتم إنشاء هذه الاقتراحات باستخدام علم البيانات من خلال تتبع الأنشطة السابقة وما يعجبهم.
- كشف الاحتيال: تستخدمه العديد من المؤسسات المالية لمعرفة تتبع الوضع المالي والائتماني للعملاء ، لمعرفة ما إذا كان سيتم إقراضهم أم لا. هذا يقلل من مخاطر الائتمان والقروض المعدومة.
- محركات البحث: تتعامل محركات البحث هذه مع الكم الهائل من البيانات ، ويمكن أن يكون البحث عن الشيء الذي طلبته في ثانية مستحيلًا إذا لم تكن الخوارزميات موجودة للمساعدة في هذه المهمة الضخمة.
أنشطة تشمل علم البيانات
إنه موضوع كبير ، فهو يتكون من عدة مراحل وخطوات مختلفة قبل أن يتمكن المرء من الوصول إلى النتيجة النهائية. هم انهم:
- الحصول على البيانات من عدة مصادر.
- تخزين البيانات بشكل قاطع
- تنظيف البيانات بحثًا عن التناقضات.
- استكشاف البيانات وإيجاد الاتجاهات والأنماط فيها.
- التعلم الآلي الذي يصوغ الأنماط الموجودة في خوارزميات.
- ثم أخيرًا تفسير الخوارزميات ونقلها.
الأدوات المستخدمة في علم البيانات:
هناك العديد من التقنيات المستخدمة ، وكل هذه التقنيات يجب أن يتعلمها طالب علم البيانات.
- SQL أو NoSQL لإدارة قواعد البيانات
- Hadoop و Apache Flink و Spark للتخزين.
- Python و R و SAS و Hadoop و Flink و Spark لمجادلة البيانات والبرمجة النصية والمعالجة.
- مكتبات Python ومكتبات R والإحصاءات والتصميم التجريبي لاستكشاف البيانات والبحث فيها للعثور على الاستنتاجات المطلوبة.
- تعلم الآلة ، حساب التفاضل والتكامل متعدد المتغيرات ، الجبر الخطي لنمذجة البيانات.
- مهارات الاتصال والعرض التقديمي جنبًا إلى جنب مع الفطنة التجارية لجعل الاستنتاجات مفيدة في صنع القرار الاستراتيجي.
