ما هو علم البيانات وأهميته في عام 2021؟

ما هو علم البيانات وأهميته في عام 2021
مقدمة
نظرًا للكميات الهائلة من البيانات التي يتم إنشاؤها في الوقت الحاضر، فإن علم البيانات مهم وهو جانب حاسم في أي صناعة. ويُعد علم البيانات حاليًا أحد أكثر الموضوعات إثارة للجدل في هذا المجال. وقد اتسعت شعبيته بمرور الوقت، وبدأت الشركات في استخدام مناهج علم البيانات لتوسيع نطاق عملياتها وتحسين سعادة العملاء.
سيناقش هذا المقال أهمية علم البيانات في عام 2021 من خلال تعريف علم البيانات، ولماذا هو مفيد، وما هو عالم البيانات، والطرق التي يمكن أن يضيف بها علم البيانات قيمة للأعمال، وتطبيقات علم البيانات، وأخيرًا، علم البيانات كمهنة.
ما هو علم البيانات؟
علم البيانات هو مجال دراسي يعمل مع كميات كبيرة من الحقائق ويستخدم أدوات وتقنيات متطورة للكشف عن الأنماط الخفية واستخراج البيانات المفيدة واتخاذ قرارات الأعمال. لإنشاء نماذج للتنبؤ، يستخدم علماء البيانات خوارزميات معقدة للتعلم الآلي. يمكن أن تأتي البيانات للتحليل من مجموعة متنوعة من المصادر وتكون بتنسيقات متنوعة.
وبعبارة أخرى، فإن علم البيانات مهم لأنه عملية استخراج المعرفة من البيانات التي يتم جمعها من خلال أساليب مختلفة. بصفتك عالم بيانات، فإنك تأخذ مشكلة عمل صعبة وتجمع المعلومات وتحولها إلى بيانات، ثم تستخدم تلك البيانات لحلها.
لماذا يعتبر علم البيانات مفيدًا؟
تُعد بيانات أي مؤسسة أحد الأصول القيّمة. فهي تساعد الشركات في فهم عملياتها وتحسينها بشكل أفضل، مما يؤدي إلى توفير الوقت والتكاليف. إن إهدار الوقت والمال، مثل القرار الإعلاني السيئ، يستنزف الموارد ويؤثر سلبًا على الشركة. يمكن للشركات تقليل الهدر من خلال دراسة نجاح قنوات التسويق المختلفة والتركيز على تلك التي توفر أفضل عائد على الاستثمار. ونتيجة لذلك، يمكن للشركة إنتاج المزيد من العملاء المحتملين دون إنفاق المزيد من الأموال على الإعلانات.
لا جدوى من البيانات حتى يتم تحويلها إلى معلومات مفيدة. إن استخراج مجموعات البيانات الضخمة التي تحتوي على بيانات منظمة وغير منظمة والكشف عن الأنماط المخفية لاستخلاص الرؤى ذات الصلة هو ما يدور حوله علم البيانات. يمكن رؤية قيمة علم البيانات في تطبيقاته المتعددة، والتي تتنوع من المهام البسيطة مثل طلب توصيات من Siri أو Alexa إلى المهام الأكثر تعقيدًا مثل قيادة السيارة ذاتية القيادة. إن اتخاذ القرارات بشكل أفضل، والتحليل التنبؤي، وإيجاد الأنماط كلها أمور يساعدها علم البيانات أو العلم القائم على البيانات. إنها مفيدة لأن: من خلال طرح الأسئلة المناسبة، يمكنك تحديد السبب الجذري للمشكلة. إجراء تحليل استكشافي للبيانات. استخدام خوارزميات مختلفة لنمذجة البيانات. يمكن استخدام الرسوم البيانية ولوحات المعلومات والوسائل البصرية الأخرى لتوصيل النتائج وتصورها.
من الناحية العملية، يساعد علم البيانات بالفعل قطاع الطيران في التنبؤ بانقطاع الرحلات الجوية لمساعدة كل من شركات الطيران والعملاء على حد سواء على تجنب البؤس. يمكن لشركات الطيران تحسين عملياتها بطرق متنوعة بمساعدة علم البيانات، بما في ذلك: تخطيط مسارات الرحلات وتحديد ما إذا كنت ستسافر مباشرةً أو متصلة. التنبؤ بتأخير رحلات الطيران، وإنشاء خوارزميات التحليلات التنبؤية. تزويد العملاء بعروض ترويجية مخصصة بناءً على أنماط حجزهم. اختيار درجة الطائرة التي يجب شراؤها للحصول على أداء أفضل بشكل عام.
إن علم البيانات مهم في كل جانب من جوانب البيانات الرقمية وكذلك أساليب البيانات المتكررة غير المتصلة بالإنترنت. وقد أدى وجوده إلى حل عيوب كبيرة في المجتمع البشري ولا يزال يفعل ذلك.
المتطلبات الأساسية لعلوم البيانات
إليك بعض المصطلحات التقنية التي يجب أن تكون على دراية بها قبل الغوص في عالم علم البيانات.
1. التعلّم الآلي
العمود الفقري لعلم البيانات هو التعلم الآلي. يجب أن يكون لدى علماء البيانات فهم قوي للتعلم الآلي (ML) بالإضافة إلى فهم أساسي للإحصاء.
2. الإحصاء
أساس علم البيانات هو الإحصاء. من خلال الفهم الراسخ للإحصاءات، يمكنك استخلاص المزيد من المعلومات والخروج بنتائج أكثر ملاءمة.
3. النمذجة
بناءً على ما تعرفه بالفعل عن البيانات، تسمح لك النماذج الرياضية بإجراء حسابات وتوقعات سريعة. والنمذجة هي جانب آخر من جوانب التعلّم الآلي، وهي تستلزم تحديد الخوارزمية الأفضل لحل مشكلة معينة وكيفية تدريب هذه النماذج.
4. قواعد البيانات
يجب عليك فهم كيفية عمل قواعد البيانات، وكيفية الحفاظ عليها، وكيفية استخراج البيانات منها لكي تكون عالم بيانات كفؤاً.
5. البرمجة
يتطلب مشروع علم البيانات الناجح مستوى معين من البرمجة. وتعد لغة بايثون ولغة R أكثر لغات البرمجة استخدامًا. تحظى لغة بايثون بشعبية خاصة لأنها سهلة التعلم وتدعم مجموعة متنوعة من مكتبات علوم البيانات والتعلم الآلي.
ما هو عالم البيانات؟
يهتم علماء البيانات بشكل خاص بالاحتيال، وخاصة الاحتيال عبر الإنترنت. يستخدم علماء البيانات قدراتهم لتصميم خوارزميات للكشف عن الاحتيال ومنعه. يعمل علماء البيانات في مجموعة واسعة من المجالات. كل منها مهم لحل المشكلات ويتطلب معرفة متخصصة. ومن بين هذه المجالات جمع البيانات وإعدادها واستخراجها ونمذجتها وصيانة النماذج. يأخذ علماء البيانات البيانات البيانات الخام ويحولونها إلى ثروة من المعرفة باستخدام خوارزميات التعلم الآلي لتقديم إجابات على الأسئلة التي تطرحها الشركات.
يقوم عالم البيانات بفحص بيانات الشركات من أجل استخلاص رؤى قابلة للتنفيذ. بعبارة أخرى، يحل عالم البيانات تحديات الأعمال من خلال اتباع مجموعة من الإجراءات التي تشمل الحصول على البيانات من مجموعة متنوعة من المصادر، بما في ذلك بيانات الشركة والبيانات العامة وما إلى ذلك. معالجة البيانات الخام وتحويلها إلى صيغة جاهزة للتحليل. تغذية البيانات في النظام التحليلي، والذي يمكن أن يكون خوارزمية تعلم آلي أو نموذج إحصائي. إعداد النتائج والاستنتاجات لمشاركتها مع الأطراف المعنية.
خمس طرق يمكن أن يضيف بها علم البيانات قيمة للشركات في عام 2021
1. تزويد الإدارة والمسؤولين بالأدوات التي يحتاجونها لاتخاذ قرارات أفضل.
من خلال ضمان تعظيم قدرات التحليلات لدى الموظفين، من المرجح أن يكون عالم البيانات المتمرس مستشاراً قيّماً وشريكاً استراتيجياً للإدارة العليا للمؤسسة. ومن خلال قياس مقاييس الأداء والمعلومات الأخرى وتتبعها وتوثيقها، يقوم عالم البيانات بنقل وتوضيح قيمة بيانات المؤسسة لدعم عمليات اتخاذ القرارات المحسنة في الشركة بأكملها.
2. يتم استخدام الاتجاهات لتوجيه الإجراءات، والتي بدورها تساعد في تحديد الأهداف.
يقوم عالم البيانات بتقييم بيانات المؤسسة واستكشافها قبل التوصية بتدابير محددة من شأنها أن تساعد المؤسسة على تحسين أدائها وإشراك العملاء بشكل أفضل وزيادة الربحية.
3. تشجيع الموظفين على تبني أفضل الممارسات والتركيز على القضايا الحرجة
تتمثل إحدى مسؤوليات عالم البيانات في ضمان أن يكون منتج تحليلات الشركة معروفًا ومفهومًا من قبل موظفيها. فهم يهيئون الفريق للنجاح من خلال توضيح كيفية استخدام النظام بفعالية لاستخراج الرؤى وتحفيز العمل. وبعد أن يكون لدى الفريق فهم جيد لقدرات المنتج، يمكنهم العمل على حل مشاكل العمل المهمة.
4. تحديد الإمكانيات
يعمل دمج علم البيانات على تقييم الإجراءات والافتراضات الحالية أثناء التفاعل مع نظام التحليلات الحالي للمؤسسة من أجل بناء منهجيات وخوارزميات تحليلية جديدة. يعمل علم البيانات على تحسين القيمة التي يتم الحصول عليها من بيانات المؤسسة بشكل مستمر.
5. الجماهير المستهدفة: التحديد والتنقيح
تقوم معظم الشركات بجمع بيانات المستهلكين من مجموعة متنوعة من المصادر، بما في ذلك Google Analytics واستبيانات العملاء. ومع ذلك، فإن البيانات تكون عديمة الفائدة إذا لم يتم استخدامها بشكل صحيح، مثل تحديد التركيبة السكانية. تعتمد قيمة علم البيانات على القدرة على ربط البيانات الموجودة التي لا تكون دائمًا ذات صلة بمفردها مع نقاط البيانات الأخرى لتطوير رؤى يمكن للشركة استخدامها لمعرفة المزيد عن عملائها وجمهورها.
يمكن لعالم البيانات أن يساعد في التحديد الدقيق للمجموعات المهمة من خلال تحقيق شامل لمصادر البيانات المتنوعة. يمكن للمؤسسات تخصيص الخدمات والسلع لمجموعات محددة من المستهلكين وزيادة هوامش الربح من خلال هذه المعرفة المتعمقة.
دورة حياة مشاريع علم البيانات
يمكن الاطلاع على نظرة عامة كاملة عن المراحل التي يمر بها مشروع علم البيانات في ما يلي
دراسة الفكرة
بحث الفكرة هو الخطوة الأولى في كل مشروع لعلوم البيانات. والغرض من هذه الخطوة هو معرفة ما هو الخطأ من خلال النظر في نموذج العمل. دعنا نتخيل أنك تحاول التنبؤ بسعر ألماسة عيار 1.35 قيراط. في هذه الحالة، يجب عليك أولاً معرفة مفردات الصناعة بالإضافة إلى تحدي العمل، ثم جمع ما يكفي من البيانات ذات الصلة حول الصناعة.
إعداد البيانات
يعد إعداد البيانات أهم جزء من دورة حياة علم البيانات لأن البيانات الخام قد لا تكون قابلة للاستخدام. يجب على عالم البيانات أولاً فحص البيانات لمعرفة ما إذا كانت هناك أي ثغرات أو بيانات غير مفيدة. يجب إكمال عدة خطوات خلال هذا الإجراء، بما في ذلك: دمج البيانات: إزالة أي تكرار من مجموعة البيانات عن طريق حل أي تعارضات. تحويل البيانات: يمكن استخدام إجراءات ETL (الاستخراج والتحويل والتحميل) لتطبيع البيانات وتحويلها وتجميعها. تقليل البيانات: تقليل حجم البيانات دون التضحية بالجودة أو النتائج من خلال استخدام مجموعة متنوعة من الأساليب. تنظيف البيانات: ملء الأرقام المفقودة وتنعيم البيانات المشوشة لإصلاح التناقضات.
إعداد النموذج
بعد تنظيف البيانات، ستحتاج إلى اختيار نموذج يناسب احتياجاتك. هل هي مشكلة انحدار أم مشكلة تصنيف؟ يجب أن يعكس النموذج الذي تختاره طبيعة المشكلة. يتم استخدام فحص البيانات الاستكشافية (EDA) أيضًا في هذه الخطوة لإعطاء تحليل أكثر تعمقًا للبيانات وفهم أفضل للصلة بين المتغيرات. يتم استخدام الرسوم البيانية والمخططات الصندوقية وتحليل الاتجاهات وغيرها من تقنيات فحص البيانات الاستكشافية.
بناء النموذج
بناء النموذج هو الخطوة التالية في دورة الحياة. يمكنك تغيير البيانات باستخدام أدوات وأساليب تحليلية مختلفة من أجل “اكتشاف” المعلومات المهمة.
التواصل
تتمثل المرحلة التالية في الحصول على النتائج الرئيسية للدراسة وتوصيلها إلى أصحاب المصلحة. يجب أن يكون العالم الجيد قادرًا على شرح النتائج التي توصل إليها لجمهور الأعمال، مع تحديد العمليات المطلوبة لحل المشكلة بالتفصيل.
التشغيل
يتم إطلاقها بمجرد موافقة جميع الأطراف على النتائج. يتلقى أصحاب المصلحة أيضًا التقارير النهائية والرمز والأوراق الفنية خلال هذه المرحلة.
تطبيقات علم البيانات
يُستخدم علم البيانات الآن عمليًا في كل الأعمال التجارية مثل
الألعاب
يُستخدم علم البيانات حالياً في بناء ألعاب الفيديو والكمبيوتر، مما رفع تجربة الألعاب إلى آفاق جديدة.
التعرف على الصور
أحد أبرز تطبيقات علم البيانات هو اكتشاف الأجسام في الصور وتحديد الأنماط فيها.
الرعاية الصحية
تستخدم شركات الرعاية الصحية علم البيانات لتطوير أدوات طبية متقدمة يمكنها تحديد الأمراض وعلاجها.
أنظمة التوصية
تقوم نتفليكس وأمازون بتقديم اقتراحات للأفلام والمنتجات بناءً على عادات المشاهدة والشراء والتصفح على منصاتها.
الخدمات اللوجستية
تستخدم المؤسسات علم البيانات لتحسين المسارات من أجل ضمان تسليم المنتجات بشكل أسرع وزيادة الكفاءة التشغيلية.
الكشف عن الاحتيال
تستخدم المؤسسات المصرفية والمالية علم البيانات والخوارزميات ذات الصلة للكشف عن الأنشطة الاحتيالية.
علم البيانات كمهنة
شهدت علوم البيانات والتخصصات المرتبطة بها زيادة كبيرة في فرص العمل خلال السنوات الخمس الماضية. وفقًا لتوقعات عام 2021، فإن الوظيفة الأولى في الولايات المتحدة هي وظيفة عالم البيانات. ومن بين الأدوار الوظيفية المهمة في هذا المجال: عالم البيانات، ومهندس التعلم الآلي، ومستشار البيانات، ومحلل البيانات، وغيرها من الوظائف الأخرى.
الخلاصة
البيانات ضرورية لأي شركة لأنها تتيح لها اتخاذ القرارات بناءً على الاتجاهات والإحصائيات والحقائق. ونظرًا لأهمية البيانات، فإن علم البيانات مهم لأنه تطور إلى مهنة متعددة التخصصات. ولاستخراج الرؤى من كمية كبيرة من البيانات، فإنه يستخدم منهجيات وأطر عمل وخوارزميات وإجراءات علمية. علم البيانات هو العمود الفقري لأي مؤسسة في هذه الأيام، وتشير الاتجاهات الحالية إلى أنه سيصبح أكثر أهمية بكثير.
في العقد القادم، ستكون البيانات هي النفط بالنسبة للشركات. يمكن للشركات الآن تقدير النمو المستقبلي وتقييم المخاطر المحتملة من خلال دمج تقنيات علم البيانات في عملياتها. يمكن لأي شركة يمكنها استخدام بياناتها بفعالية أن تستفيد من علم البيانات. علم البيانات ذو قيمة لأي مؤسسة في أي صناعة، بدءاً من الإحصاءات والرؤى خلال سير العمل وتوظيف المتقدمين الجدد لمساعدة كبار الموظفين في اتخاذ قرارات مستنيرة بشكل أفضل.
نحن نوفر تدريباً مباشراً عبر الإنترنت بقيادة مدربين في الفصول الدراسية والتدريب المباشر عبر الإنترنت بقيادة مدربين في جميع أنحاء العالم. كما نقدم أيضاً تدريب الشركات لتطوير القوى العاملة في المؤسسات.
تواصل معنا: اشترك في قناتنا على يوتيوب
تُجري “سبوتو” دورات تدريبية في إدارة المشاريع، وإدارة الجودة، وتحليل الأعمال، و”أجايل”، و”سكروم”، و”ديف أوبس” في مواقع مختلفة في الولايات المتحدة.
للمزيد من المعلومات حول دوراتنا التدريبية الاحترافية للحصول على شهادات الاعتماد اتصل بنا الآن على الرقم +1-713-287-1187-713-287-1214 أو راسلنا عبر البريد الإلكتروني على info {at} icertglobal {dot} com.