إزالة الغموض عن علم البيانات: الكشف عن أساسيات هذا المجال التحويلي

هل أنت مستعد لكشف الأسرار الكامنة وراء أحد أكثر المجالات الجذابة والتحويلية في عصرنا؟ استعد لرحلة مبهجة بينما نتعمق في عالم علم البيانات، ونزيل الغموض عن طبيعته الغامضة. في منشور المدونة هذا، سنكشف عن الأساسيات ونكشف عن الأسس التي تجعل علم البيانات مجالًا مثيرًا. لذا، احصل على قبعة المباحث الخاصة بك واستعد لتندهش من القوة المذهلة التي تكمن في هذا المجال المبتكر.

ما هو علم البيانات؟

يعد علم البيانات مجالًا مزدهرًا يتمتع بإمكانيات هائلة لتحسين العمليات التجارية. في أبسط صوره، علم البيانات هو عملية استخلاص المعنى من البيانات من أجل اتخاذ قرارات مفيدة. لكن علم البيانات لا يقتصر فقط على معالجة الأرقام؛ يتعلق الأمر أيضًا بفهم السياق والدوافع وراء البيانات. يتيح لك هذا الفهم إنشاء رؤى يمكن استخدامها لتحسين عمليات عملك أو إعلام سياسة الشركة.

لكي تصبح عالم بيانات مؤهل، تحتاج إلى فهم الإحصاء والتعلم الآلي ومعالجة البيانات الضخمة والمجالات الأخرى ذات الصلة. ومع ذلك، حتى لو لم تكن لديك أي خبرة سابقة في هذه المجالات، فهناك الكثير من الموارد المتاحة عبر الإنترنت لمساعدتك على البدء. طالما أنك على استعداد لبذل العمل الجاد وتعلم مفاهيم جديدة، فإن أن تصبح عالم بيانات يمكن أن يكون أحد أكثر المهن المجزية التي ستمارسها على الإطلاق.

تاريخ علم البيانات

يمتد تاريخ علم البيانات إلى أكثر من مائة عام وشهد العديد من التحولات. بدأ علم البيانات كدراسة لاستخراج المعنى من كميات كبيرة من البيانات. ومع ذلك، فإن ما نعرفه اليوم باسم علم البيانات قد تطور بشكل كبير إلى ما هو أبعد من جذوره في أوائل القرن العشرين. اليوم، يعد علم البيانات مجالًا يشمل مجموعة واسعة من المعرفة والمهارات، بما في ذلك على سبيل المثال لا الحصر التعلم الآلي والتحليل الإحصائي واسترجاع المعلومات وتحليل الأعمال.

نظرًا لتنوعه، يصعب تحديد أصول علم البيانات بدقة. تم طرح مصطلح "علم البيانات" لأول مرة في عام 2000 من قبل بريان كننغهام وروس كوينلان في مقال لمجلة InformationWeek بعنوان "عالم البيانات: محترف تكنولوجيا المعلومات الجديد؟" في هذه المقالة، وصفوا كيف بدأت الشركات في طلب المزيد من متخصصي تكنولوجيا المعلومات لديها وأن هذه الفئة الجديدة من المحترفين ستحتاج إلى امتلاك مزيج من المهارات بما في ذلك القدرة الكمية القوية بالإضافة إلى قدرات التفكير التحليلي القوية. تجدر الإشارة إلى أن كننغهام وكوينلان لم يصغوا مصطلح "علم البيانات" - فقد أُعطي هذا اللقب لأول مرة لشرياس دوشي الذي نشر ورقة بحثية حول هذا الموضوع في عام 2001 في جامعة بوردو.

على الرغم من أن أصوله غامضة إلى حد ما، فمن الواضح أن علم البيانات قد قطع شوطا طويلا منذ بدايته. على مر السنين، تم تطوير تقنيات مختلفة للمساعدة في استخلاص الأفكار من مجموعات البيانات الكبيرة - والتي لا يزال بعضها مستخدمًا حتى اليوم بينما لم يعد بعضها الآخر صالحًا بسبب التطورات المختلفة في هذا المجال. على سبيل المثال، كانت إحدى التقنيات الأولى المستخدمة لاستخراج الرؤى من مجموعات البيانات تُعرف باسم "فرز البطاقات". في فرز البطاقات، يتم تقسيم البيانات إلى دفعات صغيرة ويتم فرز كل دفعة إلى فئات مختلفة، مثل نوع العميل وخط المنتج وما إلى ذلك. وقد تم استخدام هذه الطريقة في الأصل لدراسة كيفية تفاعل العملاء مع المنتجات المختلفة وكانت واحدة من أقدم أشكال فرز البطاقات. بيانات التعدين.

بمرور الوقت، تطور علم البيانات ليشمل نطاقًا أوسع من المعرفة والمهارات. اليوم، يُطلب من علماء البيانات عادةً أن يتمتعوا بخلفيات قوية في الرياضيات والإحصاء والتعلم الآلي وتحليل الأعمال. ونظرًا لهذا التنوع في المعرفة والمهارات، قد يكون من الصعب تصنيف علم البيانات إلى أي فئة محددة. ومع ذلك، قد يجادل الكثيرون بأن علم البيانات هو في المقام الأول مجال يغطي استخلاص وتحليل الرؤى من مجموعات البيانات الكبيرة.

التقنيات الرئيسية المستخدمة في علم البيانات

في علم البيانات، نستخدم تقنيات مختلفة لاستخلاص المعرفة والرؤى من البيانات. فيما يلي التقنيات الرئيسية المستخدمة في علم البيانات:

استخراج البيانات: هذه هي عملية استخراج المعلومات المفيدة من مجموعات البيانات الكبيرة.
تحليل البيانات: هذه هي عملية تقسيم البيانات المعقدة إلى أجزاء يمكن التحكم فيها من أجل العثور على معلومات ذات معنى.
التعلم الآلي: يعد التعلم الآلي موضوعًا ساخنًا في علم البيانات ويشير إلى مجموعة فرعية من الخوارزميات التي يمكنها "التعلم" من البيانات دون برمجتها بشكل صريح.

ما هي أدوات حزام أدوات عالم البيانات؟

عندما يتعلق الأمر بعلم البيانات، يبدو أن كل شخص لديه تعريفه الخاص. لكن ماذا نعني بعلم البيانات؟ ببساطة، هو تطبيق الأساليب والأدوات العلمية على البيانات من أجل العثور على رؤى يمكن أن تساعد في اتخاذ القرارات. ما الأدوات التي يحتاجها عالم البيانات في حزام أدواته؟

هناك العديد من حزم البرامج ولغات البرمجة المختلفة المستخدمة في علم البيانات، ولكن بعض أكثرها استخدامًا هي R وPython وSQL وJava. بالإضافة إلى ذلك، من المحتمل أن يحتاج عالم البيانات إلى الوصول إلى تقنيات البيانات الضخمة مثل Hadoop وSpark.

بمجرد جمع الأدوات والموارد اللازمة، فإن الخطوة التالية لعالم البيانات هي البدء في معالجة بياناته. قد يتضمن ذلك مهام بسيطة مثل تنظيف السجلات القذرة أو القديمة أو تحليلات أكثر تعقيدًا مثل تحديد الاتجاهات أو الارتباطات. بعد معالجة البيانات، يقوم عالم البيانات عادةً بإنشاء مخططات ورسوم بيانية جذابة بصريًا مع النتائج التي توصل إليها من أجل إعلام أصحاب المصلحة بالاستنتاجات التي توصلوا إليها.

كيف يمكنني التدريب لأكون عالم بيانات ناجحًا؟

علم البيانات هو عملية استخلاص المعنى من البيانات من أجل اتخاذ قرارات مستنيرة. يمكن تقسيمها إلى ثلاث مهام رئيسية: التنظيف والاستكشاف والنمذجة. يتضمن التنظيف تحديد وإزالة نقاط البيانات غير الصالحة أو غير ذات الصلة. يتضمن الاستكشاف البحث في البيانات للعثور على الأنماط والرؤى التي ربما كانت مخفية. تتضمن النمذجة تطبيق النماذج الإحصائية على البيانات من أجل استخلاص النتائج.

المهارات اللازمة لمهنة ناجحة في علم البيانات ليست غامضة. ومع ذلك، فإن اكتساب هذه المهارات دون التدريب المناسب قد يكون أمرًا صعبًا ويستغرق وقتًا طويلاً. هذا هو المكان الذي تكون فيه برامج مثل Data Science Bootcamp مفيدة. تغطي هذه الدورة التدريبية التي تستغرق ثلاثة أشهر جميع أساسيات علم البيانات، بدءًا من تنظيف البيانات واستكشافها وحتى صياغة نماذج فعالة.

إذا كنت مهتمًا بمعرفة المزيد حول كيف تصبح عالم بيانات ناجحًا، فراجع منشور مدونتنا حول إزالة الغموض عن علم البيانات: الكشف عن أساسيات هذا المجال التحويلي.