مقدمة في علم البيانات: دورة الحياة، والتطبيقات، والمتطلبات، والأدوار

مقدمة في علم البيانات: دورة الحياة والتطبيقات والمتطلبات والأدوار
يعد علم البيانات جزءًا حيويًا من أي عمل تجاري اليوم، نظرًا للكميات الهائلة من البيانات التي يتم توليدها، وهو أحد أكثر الموضوعات التي يتم مناقشتها في قطاعات تكنولوجيا المعلومات. وقد نمت شهرته على مر السنين، وبدأت المؤسسات في إدخال ممارسات علم البيانات لتوسيع نطاق مؤسساتها وزيادة رضا العملاء.
علم البيانات هو مجال دراسي يتعامل مع البيانات الضخمة بالاستفادة من التقنيات والأدوات الحديثة لتحديد الأنماط الخفية واستخلاص رؤى ذات مغزى واتخاذ قرارات الأعمال.
يستخدم هذا المجال خوارزميات التعلم الآلي المعقدة لإنشاء نماذج تنبؤية. يمكن أن تأتي البيانات التي يُستفاد منها في التحليل من مصادر مختلفة ويتم تقديمها في عدة تنسيقات.
دورة حياة علم البيانات
تتضمن دورة حياة علم البيانات خمس مراحل، لكل منها أنشطتها الخاصة: CAPTURE: تتضمن هذه المرحلة جمع البيانات الخام المنظمة وغير المنظمة، وتتمثل أنشطتها في الحصول على البيانات، وإدخال البيانات، واستقبال الإشارات، واستخراج البيانات. الاحتفاظ: تشمل هذه المرحلة جمع البيانات الخام ووضعها في شكل يمكن الاستفادة منها. وتتضمن أنشطتها تخزين البيانات، والتخزين التدريجي والتنظيف، والبنية والمعالجة. المعالجة: هنا، يقوم علماء البيانات بأخذ البيانات المُعدّة وسبر نطاقاتها وأنماطها وتحيزاتها لمعرفة مدى فائدتها في التحليل التنبؤي. وتشمل أنشطتها التنقيب عن البيانات، وتلخيص البيانات، والتصنيف/التجميع، ونمذجة البيانات. التحليل: تتضمن هذه المرحلة تنفيذ العديد من التحليلات للبيانات. وتتضمن الأنشطة التحليل التنبؤي، والتحليل النوعي، والتحليل التأكيدي/الاستكشافي، والتنقيب في النصوص، والانحدار. التواصل: هذه المرحلة هي المرحلة الأخيرة من دورة الحياة، حيث يقوم علماء البيانات بإعداد التحليلات في تنسيقات يسهل قراءتها مثل التقارير والمخططات والرسوم البيانية. في هذه المرحلة، تشمل الأنشطة إعداد تقارير البيانات وذكاء الأعمال (BI) وتصور البيانات واتخاذ القرارات.
متطلبات علم البيانات
فيما يلي بعض المفاهيم التقنية التي يجب أن تعرفها قبل البدء في تعلم ماهية علم البيانات. التعلم الآلي (ML): تعلّم الآلة هو العمود الفقري لعلوم البيانات؛ وبالتالي، يجب أن يكون لدى علماء البيانات فهم قوي للموضوع. النمذجة: تسمح لنا النماذج الرياضية بإجراء حسابات وتوقعات سريعة بناءً على ما نعرفه عن البيانات. النمذجة هي أيضًا جزء من تعلّم الآلة وتتضمن إيجاد الخوارزمية الأكثر ملاءمة لحل مشكلة معينة وكيفية تدريب هذه النماذج. الإحصاء: إنه جوهر علم البيانات، حيث يساعدك التعامل القوي مع الإحصاءات على استخراج المزيد من المعلومات واكتساب رؤى ذات مغزى. البرمجة: هناك حاجة إلى مستوى معين من البرمجة لتنفيذ مشروع ناجح في علم البيانات. أكثر اللغات شيوعًا هي Python و R. قواعد البيانات: يحتاج عالم البيانات المحتمل إلى تعلم كيفية عمل قواعد البيانات، وكيفية إدارتها، وكيفية استخراج البيانات منها.
أدوار علماء البيانات
علماء البيانات هم أحدث خبراء البيانات التحليلية الذين لديهم القدرة التقنية على معالجة المشاكل المعقدة والرغبة في استكشاف الأسئلة التي تتطلب الإجابة عنها.
تتضمن بعض الأنشطة أو المهام الروتينية اليومية لعلماء البيانات ما يلي تحديد الأنماط والاتجاهات في مجموعات البيانات للحصول على رؤى تعزيز جودة البيانات من خلال الاستفادة من تقنيات التعلم الآلي الاستفادة من أدوات البيانات مثل SQL أو R أو SAS أو Python لتحليل البيانات إنشاء خوارزميات التنبؤ ونموذج البيانات
بخلاف هذه المهام اليومية، يقوم عالم البيانات أيضًا بحل مشكلات الأعمال من خلال سلسلة من الإجراءات، بما في ذلك: قبل التعامل مع عملية جمع البيانات وتحليلها، يقوم عالم البيانات بتحديد المشكلة من خلال طرح الأسئلة الصحيحة والرؤى الهادفة. ثم يحددون البيانات الدقيقة ومجموعات المتغيرات. يقوم العلماء بعد ذلك بجمع البيانات غير المنظمة والمنظمة من عدة مصادر متباينة مثل البيانات العامة وبيانات المؤسسة وغيرها. وبمجرد جمع البيانات، يقومون بمعالجة المعلومات الأولية وتحويلها إلى تنسيق مناسب للتحليل. بمجرد تقديم البيانات، يتم إدخالها في النظام التحليلي، أي خوارزمية التعلم الآلي أو النموذج الإحصائي. هذا هو المكان الذي يقوم فيه العلماء بتحليل وتحديد الاتجاهات والأنماط. عندما يتم تقديم البيانات بالكامل، يقومون بتفسير البيانات لتحديد الفرص والحلول. يكملون المهمة من خلال إعداد النتائج والأفكار لمشاركتها مع أصحاب المصلحة المناسبين وتوصيل النتائج.
تطبيق علم البيانات
بعض القطاعات التي أصبح علم البيانات شائعاً فيها بشكل كبير هي التعرّف على الصور كشف الاحتيال كشف الاحتيال الواقع المعزز أنظمة التوصيات أنظمة التوصيات البحث على الإنترنت الرعاية الصحية الخدمات اللوجستية