علم البيانات
ما هو علم البيانات؟
علم البيانات هو مجال الرياضيات التطبيقية والإحصاء الذي يوفر معلومات مفيدة بناءً على كميات كبيرة من البيانات المعقدة أو البيانات الضخمة.
يجمع علم البيانات ، أو العلم القائم على البيانات ، بين جوانب المجالات المختلفة بمساعدة الحساب لتفسير ركام البيانات لأغراض صنع القرار.
فهم علوم البيانات
يتم الحصول على البيانات من مختلف القطاعات والقنوات والمنصات ، بما في ذلك الهواتف المحمولة ووسائل التواصل الاجتماعي ومواقع التجارة الإلكترونية واستطلاعات الرعاية الصحية وعمليات البحث على الإنترنت. فتحت الزيادة في كمية البيانات المتاحة الباب أمام مجال جديد للدراسة يعتمد على البيانات الضخمة - مجموعات البيانات الضخمة التي تساهم في إنشاء أدوات تشغيلية أفضل في جميع القطاعات.
إن الوصول المتزايد باستمرار إلى البيانات ممكن بسبب التقدم في التكنولوجيا وتقنيات الجمع. يمكن مراقبة أنماط شراء الأفراد وسلوكهم والتنبؤات بناءً على المعلومات التي تم جمعها.
ومع ذلك ، فإن البيانات المتزايدة باستمرار غير منظمة وتتطلب التحليل لاتخاذ قرارات فعالة. هذه العملية معقدة وتستغرق وقتًا طويلاً بالنسبة للشركات - ومن ثم ظهور علم البيانات.
الغرض من علم البيانات
علم البيانات ، أو العلم المستند إلى البيانات ، يستخدم البيانات الضخمة والتعلم الآلي لتفسير البيانات لأغراض صنع القرار.
تاريخ موجز لعلوم البيانات
تم استخدام مصطلح "علم البيانات" منذ أوائل الستينيات ، عندما تم استخدامه بشكل مترادف مع "علوم الكمبيوتر". في وقت لاحق ، تم تمييز المصطلح لتحديد مسح طرق معالجة البيانات المستخدمة في مجموعة من التطبيقات المختلفة.
في عام 2001 استخدم William S. Cleveland لأول مرة مصطلح "علم البيانات" للإشارة إلى تخصص مستقل. نشرت مجلة Harvard Business Review مقالاً في عام 2012 يصف دور عالم البيانات باعتباره "الوظيفة الأكثر جاذبية في القرن الحادي والعشرين".
كيف يتم تطبيق علم البيانات
يشتمل علم البيانات على أدوات من تخصصات متعددة لجمع مجموعة بيانات ومعالجة واستخلاص رؤى من مجموعة البيانات واستخراج بيانات ذات مغزى من المجموعة وتفسيرها لأغراض صنع القرار. تشمل المجالات التخصصية التي يتكون منها مجال علم البيانات التعدين والإحصاءات والتعلم الآلي والتحليلات والبرمجة.
التنقيب عن البيانات الخوارزميات على مجموعة البيانات المعقدة للكشف عن الأنماط التي تُستخدم بعد ذلك لاستخراج البيانات المفيدة وذات الصلة من المجموعة. تستخدم المقاييس الإحصائية أو التحليلات التنبؤية هذه البيانات المستخرجة لقياس الأحداث التي من المحتمل أن تحدث في المستقبل بناءً على ما تُظهره البيانات أنه حدث في الماضي.
التعلم الآلي هو أداة ذكاء اصطناعي تعالج كميات ضخمة من البيانات التي لن يتمكن الإنسان من معالجتها في حياته. يتقن التعلم الآلي نموذج القرار المقدم في إطار التحليلات التنبؤية من خلال مطابقة احتمالية حدوث حدث مع ما حدث بالفعل في وقت متوقع.
باستخدام التحليلات ، يقوم محلل البيانات بجمع ومعالجة البيانات المنظمة من مرحلة التعلم الآلي باستخدام الخوارزميات. يقوم المحلل بترجمة البيانات وتحويلها وتلخيصها إلى لغة متماسكة يمكن لفريق صنع القرار فهمها. يتم تطبيق علم البيانات عمليًا على جميع السياقات ، ومع تطور دور عالم البيانات ، سيتوسع المجال ليشمل هندسة البيانات وهندسة البيانات وإدارة البيانات.
فاست فاكت
من المتوقع أن ينمو الطلب على علماء أبحاث الكمبيوتر والمعلومات بنسبة 15٪ من 2019 إلى 2029 ، وهو أسرع بكثير من المهن الأخرى ، وفقًا لمكتب الولايات المتحدة لإحصاءات العمل.
علماء البيانات
يقوم عالم البيانات بجمع وتحليل وتفسير كميات كبيرة من البيانات ، في كثير من الحالات ، لتحسين عمليات الشركة. يقوم المتخصصون في عالم البيانات بتطوير نماذج إحصائية تحلل البيانات وتكتشف الأنماط والاتجاهات والعلاقات في مجموعات البيانات. يمكن استخدام هذه المعلومات للتنبؤ بسلوك المستهلك أو لتحديد مخاطر الأعمال والتشغيل.
غالبًا ما يكون دور عالم البيانات هو دور راوي القصص الذي يقدم رؤى البيانات إلى صانعي القرار بطريقة مفهومة وقابلة للتطبيق على حل المشكلات.
علم البيانات اليوم
تطبق الشركات البيانات الضخمة وعلوم البيانات على الأنشطة اليومية لتحقيق قيمة للمستهلكين. تستفيد المؤسسات المصرفية من البيانات الضخمة لتعزيز نجاحاتها في الكشف عن الاحتيال. تستخدم شركات إدارة الأصول البيانات الضخمة للتنبؤ باحتمالية ارتفاع أو انخفاض سعر الورقة المالية في الوقت المحدد.
تقوم شركات مثل Netflix بالتنقيب في البيانات الضخمة لتحديد المنتجات التي يجب تقديمها لمستخدميها. تستخدم Netflix أيضًا الخوارزميات لإنشاء توصيات مخصصة للمستخدمين استنادًا إلى سجل المشاهدة الخاص بهم. يتطور علم البيانات بمعدل سريع ، وستستمر تطبيقاته في تغيير الحياة في المستقبل.
يسلط الضوء
يستخدم علم البيانات تقنيات مثل التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي لاستخراج معلومات ذات مغزى والتنبؤ بالأنماط والسلوكيات المستقبلية.
ينمو مجال علم البيانات مع زيادة تطور التكنولوجيا وجمع البيانات الضخمة وتقنيات التحليل.
أدى التقدم في التكنولوجيا والإنترنت ووسائل التواصل الاجتماعي واستخدام التكنولوجيا إلى زيادة الوصول إلى البيانات الضخمة.
التعليمات
ما هي بعض سلبيات علم البيانات؟
تعرضت عمليات التنقيب عن البيانات والجهود المبذولة لتحويل البيانات الشخصية إلى سلع من قبل شركات وسائل التواصل الاجتماعي إلى انتقادات في ضوء العديد من الفضائح ، مثل Cambridge Analytica ، حيث استخدم علماء البيانات البيانات الشخصية للتأثير على النتائج السياسية أو تقويض الانتخابات.
ما فائدة علم البيانات؟
يمكن لعلم البيانات تحديد الأنماط ، والسماح بإجراء الاستدلالات والتنبؤات ، من البيانات التي تبدو غير منظمة أو غير ذات صلة. يمكن لشركات التكنولوجيا التي تجمع بيانات المستخدم استخدام تقنيات لتحويل ما يتم جمعه إلى مصادر للمعلومات المفيدة أو المربحة.
ألا تستخدم جميع العلوم البيانات؟
نعم ، كل العلوم التجريبية تجمع البيانات وتحللها. ما يميز علم البيانات هو أنه متخصص في استخدام الأساليب الحسابية المتطورة وتقنيات التعلم الآلي من أجل معالجة مجموعات البيانات الضخمة وتحليلها. غالبًا ما تكون مجموعات البيانات هذه كبيرة جدًا أو معقدة بحيث لا يمكن تحليلها بشكل صحيح باستخدام الطرق التقليدية.
