ما هو مستقبل علم البيانات في عام 2021؟

مستقبل علم البيانات في 2021 مدرج أدناه: استراتيجيات موسعة تعتمد على البيانات لوائح خصوصية البيانات أدوار محددة بوضوح الذكاء الاصطناعي للبيانات تقليل الرموز باستخدام واجهة برمجة تطبيقات التعلم الآلي (APIs)
يدور علم البيانات حول تطوير أساليب لتسجيل البيانات وتخزينها وتحليلها بفعالية. الهدف الرئيسي لعلم البيانات هو استخراج البيانات والحصول على الرؤى والمعرفة من البيانات المنظمة وغير المنظمة على حد سواء. علم البيانات هو مفهوم يغطي النطاق الكامل لجمع البيانات ومعالجتها.
يتضمن علم البيانات العديد من الأدوات والإحصاءات والخوارزميات ومبادئ التعلم الآلي من أجل الحصول على البيانات وفهمها من مجموعات البيانات المعقدة والكبيرة من خلال سياق الرياضيات والإحصاء وعلوم الكمبيوتر وعلوم المعلومات.
في السيناريو الحالي، يتم توليد 2.5 كوينتيليون بايت من البيانات يوميًا حول العالم. وقد ازداد توليد البيانات بسرعة في الآونة الأخيرة بسبب إنترنت الأشياء (IoT).
وفقًا لتقرير باريس 21 لعام 2019,
“تم إنشاء 90% من بيانات العالم خلال العامين الماضيين فقط.”
وتستخدم الشركات الكبرى مثل جوجل وأمازون وفيزا علم البيانات من أجل تحسين نفسها ومعالجة بياناتها التي تتزايد بسرعة.
هناك طلب كبير على علماء البيانات المعتمدين. وفقًا لمجلة فوربس,
“بحلول عام 2021، سيزيد عدد الوظائف لجميع المتخصصين في مجال البيانات في الولايات المتحدة بمقدار 364,000 وظيفة شاغرة إلى 2,720,000 وظيفة وفقًا لشركة IBM.”
(المصدر: فوربس) ووفقًا لموقع CIO.com، ساعد علم البيانات شركة Zoomcar (الخدمة الذاتية القيادة) على الاستحواذ على 75% من السوق الهندية. وفقًا لموقع GCN.com، يمكن أن يساعد علم البيانات سكان كاليفورنيا في مكافحة حرائق الغابات في المستقبل.
فيما يلي مستقبل علم البيانات في عام 2021: استراتيجيات موسعة تعتمد على البيانات لوائح خصوصية البيانات لوائح خصوصية البيانات أدوار محددة بوضوح الذكاء الاصطناعي للبيانات تقليل الرموز باستخدام واجهة برمجة التطبيقات (APIs) الخاصة بالتعلم الآلي
1. الاستراتيجيات الموسعة القائمة على البيانات
في العديد من المؤسسات، تُتخذ القرارات في العديد من المؤسسات بناءً على مشورة سلطوية أو إجماع عام بسبب نقص قوة معالجة البيانات. يقوم علماء البيانات ببناء نظام للمؤسسة يمكنه التوقع والتنبؤ وحتى التحدث.
قد يؤدي عدم قدرة المؤسسات على التعامل مع البيانات لتحليلها إلى الإضرار بالإنتاجية وقد يؤدي إلى إبطاء تقدم المشروع. علم البيانات هو نهج كمي. يمكن أن يؤدي اعتماد علم البيانات إلى زيادة الإنتاجية.
2. لوائح خصوصية البيانات
البيانات مهمة لأي منظمة. أصبحت الإدارة أكثر حذرًا أثناء مشاركة أي بيانات في الأعمال التجارية. ومن أجل السيطرة على سرقة البيانات وتأثيرها، تم إقرار اللائحة العامة لحماية البيانات – اللائحة العامة لحماية البيانات، من قبل دول الاتحاد الأوروبي في مايو 2018. كما تم الإبلاغ عن أن هذه اللائحة لحماية البيانات سيتم تمريرها مرة أخرى من قبل كاليفورنيا في عام 2021. مع لوائح خصوصية البيانات المنقحة فإن مستقبل علم البيانات مشرق للغاية.
3. أدوار محددة بوضوح
علم البيانات هو تيار واسع للغاية. تخلق الأدوار في المؤسسة التي تتماشى مع البيانات الكثير من الارتباك. عادةً ما يفصل علم البيانات أدوار البيانات إلى 4 مناصب متميزة ولكنها متداخلة: مهندس البيانات – يقوم مهندس البيانات بتطوير بنية فعالة لتنظيم البيانات ودمجها وتركيزها والحفاظ عليها. مهندس البيانات – يقوم بتطوير واختبار وصيانة بنية البيانات للحفاظ على البيانات جاهزة للتحليل. محلل البيانات – يقوم محلل البيانات بمعالجة البيانات وتفسيرها لفهم وتحليل الرؤى من البيانات المنظمة وغير المنظمة. عالم البيانات – بمجرد الانتهاء من التحليل، يتولى علماء البيانات الجوانب التقنية المطلوبة.
4. الذكاء الاصطناعي للبيانات
كلما زادت البيانات، زادت صعوبة إدارتها.
وفقًا لموقع Raconteur: يتم إرسال 500 مليون تغريدة يتم إرسال 294 مليار رسالة بريد إلكتروني يتم إرسال 4 بيتابايت من البيانات على فيسبوك يتم إنشاء 4 تيرابايت من البيانات من كل سيارة متصلة يتم إرسال 65 مليار رسالة على واتساب يتم إجراء 5 مليارات عملية بحث
وبحلول عام 2025، من المتوقع أن يتم إنشاء 463 إكسابايت من البيانات كل يوم على مستوى العالم – أي ما يعادل 212,765,957 قرص DVD في اليوم.
إدارة مثل هذه البيانات الضخمة أمر صعب للغاية. يمكن أن تساعد الأدوات الآلية علماء البيانات في المهام الروتينية المدرجة أدناه: التحليل الاستكشافي للبيانات الاستكشافية تنظيف البيانات النمذجة الإحصائية بناء نموذج التعلم الآلي
5. تصغير الرموز باستخدام التعلم الآلي
في الوضع الحالي، تتم كتابة الكثير من الأكواد. هذا لا يعني عدم استخدام أدوات مثل R و Python و Spark. يلعب التعلم الآلي دورًا مهمًا في تقليل الجهد المبذول في كتابة البرامج المعقدة. عندما يتم تغذية البيانات إلى أنظمة التعلم الآلي، فإنها تقوم بجمع البيانات وتنظيفها ومعالجتها وتسميتها وتحليلها وتصورها. وهذا يولد شبكات عصبية.
في علم البيانات، سيكون دور مهندس البرمجيات هو “منسق البيانات”.
6. واجهة برمجة التطبيقات (APIs)
يعد استخدام واجهة برمجة التطبيقات (APIs) مفيدًا جدًا في علم البيانات. سيتمكن علماء البيانات من بناء نموذجهم بسرعة، وبناء خوارزميات متعددة واختبارها دفعة واحدة، ويمكنهم التحقق من صحة النتائج بصريًا مع الفريق بأكمله.
في المستقبل القريب، ستتم صياغة البرامج من خلال النقر البصري والاستفادة من أي خدمة مطلوبة من خلال واجهة برمجة التطبيقات.
لمزيد من المعلومات حول كيف يمكن لسبوتو مساعدتك في تحقيق أهدافك في الحصول على شهادة علوم البيانات، يُرجى زيارة الدورات التدريبية لشهادة علوم البيانات على موقعنا الإلكتروني.
تتحقق شهادة عالم البيانات من صحة معرفة عالم البيانات في SAS وR وHadoop وPython وSpark وكيفية استخدام مفاهيم البيانات مثل استكشاف البيانات واختبار فرضيات التصور والتحليلات التنبؤية. هناك طلب كبير على علماء البيانات في صناعات مثل صناعة الطيران، وصناعة تكنولوجيا المعلومات، وصناعة التجارة الإلكترونية، وصناعة الرعاية الصحية.
اعرف المزيد عن دوراتنا التدريبية للشهادات الاحترافية للتحضير للشهادات المذكورة أعلاه.
دورات تدريبية لشهادة مهندس الحلول المعتمدة من AWS
الدورات التدريبية لشهادة البيانات الضخمة
الدورات التدريبية لشهادة علوم البيانات
دورات تدريبية للحصول على شهادة CRISC
الدورات التدريبية لشهادة CISM دورات تدريبية
الدورات التدريبية لشهادة PMP الدورات التدريبية
تحميل مجاني: اختبار ممارسة PMP مع 200 سؤال
الدورات التدريبية لشهادة CEH دورات تدريبية
الدورات التدريبية لشهادة CSM
نحن نقدم تدريبًا مباشرًا عبر الإنترنت بقيادة مدرب في الفصول الدراسية وبقيادة مدرب في جميع أنحاء العالم. كما نقدم أيضاً تدريباً للشركات لتطوير القوى العاملة في المؤسسات.
تواصل معنا اشترك في قناتنا على يوتيوب
تُجري SPOTO دورات تدريبية في إدارة المشاريع، وإدارة الجودة، وتحليل الأعمال، و Agile، و Scrum، و DevOps في مواقع مختلفة في الولايات المتحدة.
تفضل بزيارتنا على https://cciedump.spoto.net/ar/