أهمية التعلم الآلي لعلماء البيانات

التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي (AI) والبيانات الضخمة كلها مفاهيم موجودة منذ فترة طويلة. ومع ذلك، فإن القدرة على تطبيق الخوارزميات والحسابات الرياضية على البيانات الضخمة لم تكتسب زخمًا إلا مؤخرًا. أهم جانب من جوانب الذكاء الاصطناعي هو التعلم الآلي. فبدون برمجة واضحة، يؤدي ذلك إلى دخول أجهزة الكمبيوتر في حالة تعلم ذاتي. عندما يتم تقديم بيانات جديدة من خلال التعلم الآلي، تتعلم هذه الحواسيب وتنمو وتتغير وتتطور من تلقاء نفسها.
ويُعد التعلم الآلي هو الموضوع الأكثر إثارة للاهتمام في الآونة الأخيرة، وهو موجود منذ فترة ليست بالقصيرة. ومع ذلك، فإن القدرة على إجراء العمليات الحسابية على كميات كبيرة من البيانات بشكل متكرر وسريع هي التي تتقدم حالياً على المنحنى. يُستخدم التعلّم الآلي الآن في تطبيقات مثل سيارة جوجل ذاتية القيادة، وتوصيات الأصدقاء على فيسبوك، ومحركات التوصيات عبر الإنترنت، واقتراحات عروض أمازون، والكشف عن الاحتيال الإلكتروني.
المجال الفرعي الأساسي للذكاء الاصطناعي هو التعلم الآلي. وهو يسمح لأجهزة الكمبيوتر بالدخول في حالة التعلم الذاتي دون الحاجة إلى برمجتها بشكل صريح. تتعلم هذه الحواسيب وتنمو وتتكيف وتتطور من تلقاء نفسها عندما تتلقى بيانات جديدة. علم البيانات هو مجال واسع ومتعدد التخصصات يستفيد من الكميات الهائلة من البيانات وقوة المعالجة المتاحة له لتوليد الرؤى. يعد التعلم الآلي أحد أكثر الأدوات إثارة للاهتمام في علم البيانات الحديث. يتيح التعلم الآلي لأجهزة الكمبيوتر التعلم من تلقاء نفسها من الكميات الهائلة من البيانات التي يمكن الوصول إليها.
هذه التقنيات لها مجموعة واسعة من التطبيقات، ولكنها ليست بلا حدود. على الرغم من قوة علم البيانات، إلا أنه لا يمكن استخدامها بفعالية إلا إذا كان لديك عاملين مدربين تدريباً عالياً وبيانات عالية الجودة.
أهمية التعلم الآلي
تزداد شعبية التعلم الآلي في العديد من الصناعات. تعد التوقعات عالية القيمة التي يمكن أن تؤدي إلى أحكام أفضل وإجراءات ذكية في الوقت الفعلي دون تدخل بشري أحد الأسباب الرئيسية التي تجعل علماء البيانات يحتاجون إلى التعلم الآلي. وعلاوة على ذلك، تساعد تقنية التعلم الآلي في التحليل الآلي لكميات هائلة من البيانات، مما يخفف من مسؤوليات علماء البيانات، وتكتسب الكثير من الأهمية والاهتمام. من خلال تضمين مجموعات تلقائية من الأساليب العامة التي حلت محل التقنيات الحسابية القديمة، فإن تعلّم الآلة لديه القدرة على تغيير طريقة الاستخراج والفهم.
ببساطة، يساهم الجميع في التعلم الآلي من خلال تفاعلاتهم اليومية عبر الإنترنت. فسواء كنت تبحث عن صانعة قهوة على موقع أمازون، أو تبحث عن “أفضل النصائح لإنقاص الوزن” على جوجل، أو عن “الأصدقاء” على فيسبوك، فأنت ترى التعلم الآلي يعمل. وبفضل التعلُّم الآلي تستطيع Google وAmazon وFacebook تزويد المستخدمين بالتوصيات ذات الصلة. فباستخدام تقنية تعلُّم الآلة، يمكن لهذه الشركات تتبع أنشطتك اليومية وعادات البحث وتفضيلات الشراء الخاصة بك.
مع التطور تأتي الزيادة في الطلب والأهمية. “التنبؤات عالية القيمة التي يمكن أن تؤدي إلى إصدار أحكام أفضل وإجراءات ذكية في الوقت الفعلي دون تدخل بشري”، هو أحد الأسباب الرئيسية التي تجعل علماء البيانات بحاجة إلى التعلم الآلي. ويحظى التعلم الآلي بالكثير من الاهتمام والتقدير كتقنية تساعد على تقييم كميات هائلة من البيانات وأتمتة وظائف علماء البيانات. ومن خلال تضمين مجموعات تلقائية من الأساليب العامة التي حلت محل التقنيات الإحصائية التقليدية، غيّر تعلّم الآلة الطريقة التي يتم بها استخراج البيانات وتفسيرها.
يتم استخدام التعلم الآلي في مجموعة متنوعة من المجالات. يمكن أن يكون السماح لخوارزمية التعلم الآلي باتخاذ القرارات حلاً فعالاً من حيث التكلفة لمجموعة متنوعة من المشكلات. ويثير استخدام هذه الأساليب في الأعمال التجارية مثل التمويل والتوظيف والطب أسئلة أخلاقية خطيرة. حيث تضيف هذه الخوارزميات تحيزات اجتماعية إلى نتائجها نظراً لأنها مُدرّبة على البيانات التي تم إنشاؤها بواسطة أشخاص. قد تكون هذه التحيزات مقنعة لأن خوارزميات التعلم الآلي تعمل دون إرشادات واضحة. في الوقت الحالي، بعض خوارزميات التعلم الآلي هي “صندوق أسود”. تعمل Google على تحسين فهمنا لكيفية “تفكير” الشبكات العصبية.
ومع ذلك، قبل أن تتمكن من حل مشكلة التحيز في البيانات والتحديات الأخلاقية الأخرى في التعلم الآلي، قد يحتاج هذا البحث إلى المضي قدمًا في هذا المجال. عندما يتعلق الأمر بعلم البيانات والتعلم الآلي، أين يلتقيان؟ التعلم الآلي هو أحد الأدوات العديدة المتاحة لعالم البيانات. ويلزم وجود عالم بيانات محترف يستطيع تنظيم البيانات وتطبيق الأدوات المناسبة للاستفادة من الأرقام بشكل صحيح لإنجاح التعلم الآلي.
إلى أي مدى يغير التعلم الآلي مشهد تحليل البيانات؟
لقد تم استخدام النهج التجريبي والخطأ في تحليل البيانات بشكل تقليدي – وهي طريقة يصبح تطبيقها غير عملي عند التعامل مع مجموعات البيانات الكبيرة والمتنوعة. وقد تم تقييم البيانات الضخمة للترقية لهذا السبب تحديدًا. إن صعوبة جلب نماذج تحليلية جديدة تعمل بدقة تتناسب طرديًا مع توافر المزيد من البيانات. فالتحليل الثابت، الذي يقتصر على فحص العينات الثابتة في الوقت المناسب، هو الأكثر أهمية في الحلول الإحصائية التقليدية.
وقد يؤدي الاكتفاء بذلك إلى نتائج مهزوزة وغير دقيقة. أما التعلّم الآلي فهو قادر على تقديم نتائج وتحليلات دقيقة من خلال توليد خوارزميات فعالة وسريعة ونماذج تعتمد على البيانات لمعالجة البيانات في الوقت الحقيقي.
كيف أصبح علم البيانات شائعًا جدًا في عالم التعلم الآلي؟
يرتبط تعلّم الآلة وعلم البيانات ارتباطًا وثيقًا. يُعرّف تعلّم الآلة بأنه قدرة الآلة على استخراج المعرفة من البيانات. لا يمكن للآلات أن تتعلم الكثير إذا لم يكن لديها أي بيانات. إذا كان هناك أي شيء، فإن الاستخدام المتزايد لتعلم الآلة في مجموعة متنوعة من الصناعات سيكون بمثابة حافز لنمو علم البيانات بشكل كبير. ويُعد التعلّم الآلي من أفضلها بسبب البيانات المتوفرة وقدرة الخوارزميات على استيعابها. من المتوقع أن يكون لدى علماء البيانات فهم أساسي للتعلم الآلي.
لا يوجد نقص في الأشياء المثيرة التي يمكن القيام بها في علم البيانات، من الخوارزميات الجديدة اللامعة إلى إلقاء البيانات. ولكن ما ينقصه هو فهم سبب عمل الأشياء وكيفية التعامل مع المواقف غير القياسية، وهنا يأتي دور التعلم الآلي.
ما هو تعريف علم البيانات؟
علم البيانات هو نهج متعدد التخصصات للحصول على رؤى مفيدة من الكميات الهائلة والمتزايدة باستمرار من البيانات في المؤسسات اليوم. إن إعداد البيانات لتحليلها ومعالجتها، وإجراء تحليل متقدم للبيانات، وتقديم النتائج لكشف الاتجاهات والسماح لأصحاب المصلحة باتخاذ قرارات مستنيرة كلها جزء من علم البيانات. تنظيف البيانات وتجميعها وتعديلها لإعدادها لأنواع محددة من المعالجة كلها أمثلة على إعداد البيانات. يستلزم التحليل إنشاء وتطبيق الخوارزميات والتحليلات ونماذج الذكاء الاصطناعي.
وهو مدعوم ببرمجيات تعمل على غربلة البيانات بحثًا عن الأنماط، ثم تحويل هذه الأنماط إلى تنبؤات للمساعدة في اتخاذ القرارات التجارية. يجب تأكيد دقة هذه التنبؤات من خلال اختبارات وتجارب مُعدة بعناية. وينبغي نشر النتائج من خلال الاستخدام الفعال لأدوات تصور البيانات التي تسمح لأي شخص باكتشاف الأنماط والتعرف على الاتجاهات. لا يوجد حد لعدد أو أنواع الشركات التي يمكن أن تستفيد من الفرص التي يوفرها علم البيانات. يمكن أن يؤدي التحسين المستند إلى البيانات إلى جعل أي عملية من عمليات الشركة أكثر كفاءة، ويمكن أن يؤدي الاستهداف والتخصيص الأكبر إلى تحسين أي شكل من أشكال تجربة العملاء (CX) تقريبًا.
من هم علماء البيانات؟
هم علماء البيانات الضخمة، حيث يقوم علماء البيانات بالحصول على مجموعات هائلة من البيانات المنظمة وغير المنظمة وتحليلها. تستلزم وظيفة عالم البيانات مزيجًا من علوم الكمبيوتر والإحصاء والرياضيات. فهم يفسرون نتائج تحليل البيانات ومعالجتها ونمذجتها لوضع خطط قابلة للتنفيذ للشركات والمؤسسات الأخرى. علماء البيانات هم متخصصون في التحليل يستخدمون معرفتهم بالتكنولوجيا والعلوم الاجتماعية لتحديد الأنماط والتعامل مع البيانات. كما أنهم يحددون حلولاً للصعوبات التي تواجهها الشركات من خلال الجمع بين المعرفة الصناعية والرؤية السياقية والشك في الافتراضات الراسخة.
تستلزم وظيفة عالم البيانات فك رموز البيانات المختلطة وغير المنظمة من مصادر مثل الأجهزة الذكية وموجزات وسائل التواصل الاجتماعي ورسائل البريد الإلكتروني التي لا تتناسب بدقة مع قاعدة البيانات، ويتطلب علماء البيانات (كما يُعرف علماء البيانات) مهارات في علوم الكمبيوتر والعلوم البحتة بالإضافة إلى تلك المطلوبة من محلل البيانات القياسي. المهارات التالية مطلوبة من عالم البيانات: استخدام الرياضيات والإحصاء والطريقة العلمية لحل المشاكل. لمراجعة البيانات وإعدادها، واستخدام مجموعة متنوعة من الأدوات والمناهج، بدءًا من SQL إلى التنقيب في البيانات إلى منهجيات تكامل البيانات. استخدام التحليلات التنبؤية والذكاء الاصطناعي (AI)، بما في ذلك نماذج التعلم الآلي والتعلم العميق، لاستخراج الرؤى من البيانات. إنشاء برامج لأتمتة معالجة البيانات وحساباتها. سرد وتوضيح القصص التي تنقل معنى النتائج بفعالية إلى صانعي القرار وأصحاب المصلحة على جميع مستويات الخبرة التقنية. شرح كيف يمكن تطبيق هذه النتائج على مشكلات العمل.
محلل البيانات وعالم البيانات: الاختلافات وأوجه التشابه
يتطلب كلا المسارين الوظيفيين الحصول على درجة البكالوريوس في تخصص كمي مثل الرياضيات أو علوم الكمبيوتر أو الإحصاء. قد يخصص محلل البيانات المزيد من الوقت للتحليل الروتيني وإعداد التقارير. يمكن تصميم طريقة الاحتفاظ بالبيانات والتعامل معها وتقييمها من قبل عالم البيانات. وببساطة، يقوم محلل البيانات بتفسير البيانات الحالية، بينما يقوم عالم البيانات بتطوير طرق جديدة للحصول على البيانات وتحليلها والتي يمكن للمحللين استخدامها.
يمكن أن يكون كلا المسارين مناسباً لطموحاتك المهنية إذا كنت تستمتع بالأرقام والإحصائيات بالإضافة إلى برمجة الكمبيوتر. تتمثل وظيفة المحلل في الإجابة عن أسئلة محددة تتعلق بعمليات الشركة. بينما قد يعمل عالم البيانات على نطاق أوسع للتوصل إلى أساليب مبتكرة لطرح الأسئلة المهمة والإجابة عليها.
على الرغم من حقيقة أن كل وظيفة تركز على تقييم البيانات للحصول على رؤى قابلة للتنفيذ، إلا أن الأدوات التي يستخدمونها يمكن أن تحددها في بعض الأحيان. يساعد محللي البيانات في إتقان برامج قواعد البيانات العلائقية، وأدوات ذكاء الأعمال، والبرامج الإحصائية. يشيع استخدام برامج بايثون وجافا والتعلم الآلي من قبل علماء البيانات لتعديل البيانات وتحليلها.
تختلف وظيفة ومسؤوليات محلل البيانات أو عالم البيانات باختلاف القطاع والمجال الذي يعمل فيه. يمكن أن يتضمن اليوم النموذجي لمحلل البيانات تحديد كيفية أو سبب حدوث شيء ما، مثل سبب انخفاض المبيعات، أو تصميم لوحات المعلومات لدعم مؤشرات الأداء الرئيسية. من ناحية أخرى، يهتم علماء البيانات بشكل أكبر بما سيحدث أو يمكن أن يحدث، ويستخدمون تقنيات نمذجة البيانات وأطر عمل البيانات الضخمة مثل Spark للقيام بذلك.
علماء البيانات: قد يستغرق تنقيب البيانات ما يصل إلى 60% من جهد عالم البيانات. استخدام واجهات برمجة التطبيقات للتنقيب عن البيانات أو إنشاء عمليات ETL. استخدام لغات البرمجة لتنقية البيانات (مثل Python أو R). معالجة اللغة الطبيعية، والانحدار اللوجستي، و kNN، والغابة العشوائية، وتعزيز التدرج، هي أمثلة على تقنيات التعلم الآلي المستخدمة في التحليل الإحصائي. استخدام أدوات مثل Tensorflow لتصميم نماذج التعلم الآلي وتدريبها، وإنشاء تقنيات البرمجة والأتمتة، مثل المكتبات، التي تسهل المهام اليومية. استخدام Hadoop و Spark، بالإضافة إلى تقنيات مثل Pig و Hive، لبناء بنى تحتية كبيرة للبيانات. يمكن أن يختلف راتب محلل البيانات أو عالم البيانات حسب الصناعة وصاحب العمل. إذا كنت مهتمًا بالتعلم الآلي أو البيانات الضخمة، فقد ترغب في الحصول على درجة علمية في علوم البيانات. يركز مسار عالم البيانات على تعلم أطر عمل لمعالجة البيانات وتحليلها ونمذجتها والاستنتاج منها. يمكن لعالم البيانات استخدام بحيرة البيانات لإدارة البيانات غير المنظمة لتحليلها.
محللو البيانات: يُستخدم SQL للاستعلام عن البيانات. استخدام برنامج Excel لتحليل البيانات والتنبؤ بها. استخدام برامج ذكاء الأعمال لإنشاء لوحات المعلومات. إجراء تحليلات وصفية وتشخيصية وتنبؤية ووصفية، من بين أشكال أخرى من التحليلات. يمكن لمحلل البيانات أن يبدأ في دور مبتدئ حيث تتمثل مسؤولياته الرئيسية في إعداد التقارير وإنشاء لوحات المعلومات. إذا كنت مهتمًا بمعالجة البيانات والنمذجة الإحصائية، فقد تكون الشهادة في تحليل البيانات مناسبة لك. في بعض الحالات، يمكن لمحلل البيانات مواصلة تدريبه وصقل مهاراته كعالم بيانات. يمكن لمحلل البيانات أن يتعلم استخدام الإحصاءات، وتكنولوجيا التحليلات، وذكاء الأعمال للإجابة عن الأسئلة الخاصة بالعمل.
أهم المهارات التي ستحتاجها لتصبح خبيراً في تعلُّم الآلة
يحتاج كل عالم بيانات إلى المواهب الأربعة التالية ليصبح خبيراً في تعلُّم الآلة.
1. الفهم الشامل والخبرة في أسس الحاسوب. تنظيم الكمبيوتر، وبنية النظام ومستوياته، وبرمجيات التطبيقات، وهذه ليست سوى أمثلة قليلة.
2. نظراً لأن عمل علماء البيانات يستلزم الكثير من التقدير، فإن امتلاك فهم جيد للاحتمالات أمر ضروري.
3. المجال الآخر الذي يجب أن يركزوا فيه هو التحليل الإحصائي. لفحص كائنات البيانات المميزة وكيفية تفاعلها مع بعضها البعض، يتم استخدام نمذجة البيانات.
4. يلزم توافر قدرات البرمجة والفهم الشامل للغات البرمجة مثل Python و R. السعي لفهم لغات قواعد البيانات المختلفة بخلاف لغة SQL وOracle التقليدية، مثل NoSQL.
5. تشمل المهارات الشائعة التي يستخدمها كل من محللي البيانات وعلماء البيانات التنقيب في البيانات، وتخزين البيانات، والرياضيات، والإحصاء، وتصور البيانات.
أهمية التعلم الآلي لعلماء البيانات
أهم جانب من جوانب الذكاء الاصطناعي هو التعلم الآلي. فبدون برمجة واضحة، يؤدي ذلك إلى دخول أجهزة الكمبيوتر في حالة تعلم ذاتي. عندما يتم تقديم بيانات جديدة عن طريق التعلم الآلي، تتعلم هذه الحواسيب وتنمو وتتغير وتتطور من تلقاء نفسها.
ويُعد التعلم الآلي هو الموضوع الأكثر إثارة للاهتمام في الآونة الأخيرة، وهو موجود منذ فترة طويلة. ومع ذلك، فإن القدرة على إجراء العمليات الحسابية على كميات كبيرة من البيانات بشكل متكرر وسريع هي الآن في الطليعة. يُستخدم التعلّم الآلي الآن في تطبيقات مثل سيارة جوجل ذاتية القيادة، وتوصيات الأصدقاء على فيسبوك، ومحركات التوصيات عبر الإنترنت، واقتراحات عروض أمازون، والكشف عن الاحتيال الإلكتروني.
إن علماء البيانات في مهمة ليصبحوا أساتذة في التعلم الآلي مع تزايد الطلب على هذه التكنولوجيا. من المتوقع أن يوفر التعلم الآلي الكثير من القيمة لعلماء البيانات في المستقبل. قبل الغوص في أهمية التعلم الآلي لعلماء البيانات، هناك بعض الأشياء التي يجب وضعها في الاعتبار. أدى تطور الهواتف الذكية والرقمنة إلى تحويل حياة الإنسان إلى مسعى لجمع البيانات.
حيث ينقر الأشخاص على آلاف الأشياء على هواتفهم الذكية كل يوم، مما يؤدي إلى إنشاء كوينتيليونات من البيانات، سواء أدركوا ذلك أم لا. وفي الوقت نفسه، أتاح قانون مور – الفرضية القائلة بأن قوة الحوسبة سترتفع بشكل كبير بينما تنخفض التكلفة النسبية بمرور الوقت – قوة حوسبة رخيصة على نطاق واسع. ويملأ الفراغ بين هذين التقدمين علماء البيانات. في السنوات الأخيرة، أصبحت وظيفة علماء البيانات ذات أهمية متزايدة في السنوات الأخيرة. فالشركات التقليدية التي لم تكن تخصص في السابق جزءًا كبيرًا من مواردها لموظفي التكنولوجيا أصبحت الآن توظف علماء بيانات مهرة لتحسين عمليات صنع القرار والتحليل لديها.
من ناحية أخرى، يسمح التعلم الآلي لأجهزة الكمبيوتر بالدخول في وضع التعلم الذاتي دون الحاجة إلى برمجة صريحة. ترجع الغالبية العظمى من تطورات الذكاء الاصطناعي وتطبيقاته التي نسمع عنها اليوم إلى خوارزميات تعلّم الآلة. وعادةً ما تستخدم خوارزميات تعلّم الآلة الإحصاءات لاكتشاف الأنماط في كميات كبيرة من البيانات. تتضمن البيانات مجموعة متنوعة من العناصر مثل الأرقام والنصوص والصور والنقرات وما إلى ذلك.
فوائد التعلم الآلي لعلماء البيانات
تظهر كل يوم تقنيات جديدة في بيئتنا سريعة التغير. إن غالبية الأساليب الجديدة التي تظهر نتيجة للتطورات التكنولوجية مصممة لتحل محل البشر في عملهم المعتاد الشاق. ويُعد التعلم الآلي في صميم تكنولوجيا التسريع التي تسمح للآلات بمحاكاة الذكاء البشري وقدراته.
إن الاستخدام المتزايد لتعلم الآلة في مختلف الصناعات سيكون بمثابة حافز لعلوم البيانات لتصبح أكثر أهمية. ولأن وظيفة علماء البيانات تنطوي على جعل وظائف الناس أسهل من خلال تحليل البيانات والرؤى، يجب أن يكونوا على دراية بالتعلم الآلي للتنبؤ والتقدير الجيد. يمكن أن يساعد ذلك الآلات في اتخاذ قرارات أفضل واتخاذ إجراءات أكثر ذكاءً في الوقت الفعلي، دون الحاجة إلى تدخل بشري.
علاوةً على ذلك، يساعد التعلم الآلي علماء البيانات على نطاق ضيق من خلال إحداث ثورة في التنقيب عن البيانات وتفسيرها. كما تم استبدال الإجراءات الإحصائية التقليدية بمجموعات آلية أكثر دقة من الخوارزميات العامة. ستصبح مهارات التعلم الآلي الأساسية حاجة لعلماء البيانات في المستقبل. يجب أن يكون كل عالم بيانات على دراية بتقنيات التعلم الآلي الأربعة التالية.
1. يجب أن يكون علماء البيانات على دراية وفهم للأسس الحاسوبية، مثل بنية الحاسوب وبنية النظام ومستوياته وبرامج التطبيقات.
2. نظرًا لأن عمل علماء البيانات يستلزم الكثير من التقدير، فيجب أن يعرفوا الكثير عن الاحتمالات. كما يجب عليهم التركيز على التحليل الإحصائي من أجل تحسين أدائهم.
3. يجب أن يخطط علماء البيانات من خلال نمذجة البيانات، والتي تُستخدم لفحص كائنات البيانات المتنوعة والتفاعل معها.
4. تُعد القدرات البرمجية والفهم الشامل للغات البرمجة مثل Python وR من المهارات الأساسية لعلماء البيانات.
الخاتمة
البيانات مهمة للغاية. ولإنتاج رؤى وفهم البيانات، يجمع علم البيانات بين الخبرة في البرمجة والرياضيات والإحصاء. عندما نفكر في السبب الذي يجعل علم البيانات أكثر أهمية، يجب أن نأخذ في الاعتبار حقيقة أن قيمة البيانات تتزايد.
يستخدم علماء البيانات خبراتهم في مجموعة من مجالات البيانات لمساعدة الشركات في تفسير البيانات وإدارتها وحل المشاكل المعقدة. وعادةً ما يكون لديهم حس تجاري جيد وأساس في علوم الكمبيوتر والنمذجة والإحصاء والتحليلات والحساب. الشركات التي توظف علماء البيانات، على وجه الخصوص، لديها الفرصة لتحسين التسويق من خلال تقديم حملات وإعلانات مخصصة بناءً على سلوك العملاء، وتحسين الابتكار من خلال التحليل من خلال الفهم الشامل لاحتياجات العملاء، وإثراء الحياة من خلال مساعدة المستهلكين في حياتهم الشخصية.
ينتشر تعلُّم الآلة في كل مكان، بدءاً من أنظمة التوصيات في نتفليكس ويوتيوب وسبوتيفاي إلى فيسبوك وتويتر على وسائل التواصل الاجتماعي. قد تستخدم الشركات التعلم الآلي لتوفير النفقات وإيجاد حلول مربحة لمجموعة متنوعة من المشكلات. يُعد التعلم الآلي إحدى التقنيات العديدة التي يمتلكها علماء البيانات تحت تصرفهم. ومع ذلك، عندما تظهر استراتيجيات جديدة من التعلم الآلي، تزداد أهمية التعلم الآلي بالنسبة لهم.
يرتبط تعلّم الآلة وعلماء البيانات ارتباطًا وثيقًا بالفعل. فبينما يركز علم البيانات على علماء البيانات في حل الأعمال الكبيرة للبيانات مثل إعداد البيانات وتنقيتها وتحليلها، فإن تعلّم الآلة يتكون من آلات تتدرب على مجموعة من البيانات باستخدام مجموعة من الخوارزميات. ولتحقيق أداء أفضل كعالِم بيانات في المستقبل، يجب على العاملين في هذا المجال أن يتقبلوا التعلم الآلي بصدر رحب. سيساعد المقال الذي يحمل عنوان “أهمية التعلم الآلي لعلماء البيانات” علماء البيانات الناشئين على بناء مستقبل عظيم لأنفسهم في مجال التعلم الآلي. لن يساعدهم ذلك في مهنتهم فحسب، بل سيضيف رصيدًا كبيرًا إلى حياتهم المهنية أيضًا.
تُجري الشركة كلاً من ورش العمل التدريبية في الفصول الدراسية التي يقودها مدربون وجلسات التدريب المباشر عبر الإنترنت بقيادة مدربين للمتعلمين من جميع أنحاء الولايات المتحدة وحول العالم.
كما نقدم أيضاً تدريباً للشركات لتطوير القوى العاملة في المؤسسات.
التدريب على الشهادات المهنية:
التدريب على إدارة الجودة: الدورات التدريبية لشهادة الحزام الأصفر سداسية سيجما اللينة (LSSYB) دورات تدريبية لشهادة الحزام الأخضر سداسية سيجما اللينة (LSSGB) دورات تدريبية لشهادة الحزام الأسود سداسية سيجما اللينة (LSSBB)
تدريب سكرم: الدورات التدريبية لشهادة CSM (ScrumMaster المعتمد) دورات تدريبية لشهادة CSM (Scrum Master)
التدريب الرشيق: الدورات التدريبية لشهادة محترف معتمد من معهد إدارة المشاريع (PMI-ACP) دورات تدريبية لشهادة محترف معتمد من معهد إدارة المشاريع
تدريب DevOps: دورات تدريبية لشهادة DevOps: دورات تدريبية لشهادة DevOps
تدريب تحليل الأعمال من قبل SPOTO: الدورات التدريبية لشهادة ECBA (شهادة الدخول في تحليل الأعمال) الدورات التدريبية لشهادة ECBA (شهادة الكفاءة في تحليل الأعمال) الدورات التدريبية لشهادة CBAP (محترف معتمد في تحليل الأعمال) الدورات التدريبية لشهادة تحليل الأعمال المعتمدة
تواصل معنا اشترك في قناتنا على يوتيوب
تفضل بزيارتنا على https://cciedump.spoto.net/ar/
يُرجى الاتصال بنا للحصول على مزيد من المعلومات حول دوراتنا التدريبية للشهادات الاحترافية لتسريع حياتك المهنية. أخبرنا بأفكارك في قسم “التعليقات” أدناه.