ما هو علم البيانات والمتطلبات الأساسية لعلوم البيانات

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.