ما هو علم البيانات ؟ ” والفرق بينها وبين تحليل البيانات
علم البيانات
يتألف علم البيانات من مجموعة من الأدوات والخوارزميات ومبادئ التعلم الآلي المتعددة، والهدف منها هو اكتشاف الأنماط المخفية في البيانات الأولية، وعادةً ما يقوم محلل البيانات بشرح الطرق والنتائج من خلال معالجة سجلات البيانات
يستخدم عالم البيانات عدة خوارزميات تعلم آلي حديثة لتحديد حدوث حدث معين في المستقبل، وهذا ما يعرف بالتنبؤ، ولا يقتصر عالم البيانات على التحليل الاستكشافي فقط، بل ينظر إلى البيانات من عدة زوايا مختلفة، ويتم استخدام علم البيانات في المقام الأول لاتخاذ القرارات والتنبؤات.
التحليلات السببية التنبؤية والتحليلات الوصفية والتعلم الآلي
- إذا كنت ترغب في الحصول على نموذج قادر على التنبؤ بإمكانيات حدث معين في المستقبل، فسيكون عليك استخدام التحليلات السببية التنبؤية، وهي التحليلات التي ترتكز على العلاقات السببية بين المتغيرات المختلفة.
- التحليلات الوصفية هي نوع من التحليلات التي تهدف إلى إنشاء نماذج ذكية قادرة على اتخاذ قرارات وتعديلها باستخدام مؤشرات ديناميكية. إذا كنت بحاجة إلى نموذج ذكي قادر على تحليل وصفي وتعديل قراراته، فإنك بالتأكيد تحتاج إلى التحليلات الوصفية. في هذا المجال النسبي الجديد، يتم توفير المشورة التحليلية، مما يعني أنها لا تقدم توقعات فحسب، بل تقترح مجموعة من الإجراءات الموصوفة بدقة وتوضح النتائج المرتبطة بها.
- تعتبر التعلم الآلي لعمل التنبؤات هي الوسيلة الأفضل إذا كانت لديك بيانات معاملات لشركة مالية معينة وترغب في إنشاء نموذج لتحديد الاتجاه المستقبلي لهذه الشركة. يتم تصنيف خوارزميات التعلم الآلي ضمن نموذج التعلم تحت الإشراف، حيث يتم تدريب الأجهزة بناء على البيانات المتاحة.
- التعلم الآلي لاكتشاف الأنماط وهي التعلم إذا لم يكن لديك المعلمات التي يمكنك على أساسها عمل التنبؤات في هذه الحالة أنت بحاجة إلى اكتشاف الأنماط المخفية داخل مجموعة البيانات حتى تستطيع أن تتمكن من عمل تنبؤات ذات مغزى وهذا ليس سوى النموذج غير الخاضع للإشراف لأنه ليس لديك أي تسميات محددة مسبقًا للتجميع والخوارزمية الأكثر انتشاراً المستخدمة لاكتشاف الأنماط.
لماذا يتم استخدام علم البيانات
كانت البيانات التي كانت لدينا مسبقاً منظمة في الغالب ولكنها صغيرة الحجم والتي يمكن تحليلها باستخدام أدوات ذكاء والأعمال البسيطة فقط على عكس البيانات الموجودة في الأنظمة التقليدية فإن معظم البيانات اليوم غير منظمة أو شبه منظمة وهناك تنبؤ يقول أنه بحلول عام 2020 سيكون أكثر من 80٪ من البيانات غير منظمة
- تتم إنشاء بعض البيانات من مصادر مختلفة مثل السجلات المالية والملفات النصية ونماذج الوسائط المتعددة وأجهزة الاستشعار. وتكون أدوات الذكاء الاصطناعي البسيطة غير قادرة على معالجة هذا الحجم الكبير والمتنوع من البيانات، ولذلك نحتاج إلى أدوات وخوارزميات تحليلية أكثر تعقيدا وتطورا لمعالجة وتحليل هذه البيانات واستخلاص نتائج ذات دلالة منها. وهذا هو السبب الوحيد الذي جعل علوم البيانات تحظى بشعبية كبيرة.
- لعبت مجالات علم البيانات دورا هاما في عملية صنع القرارات، على سبيل المثال، ماذا لو كانت سيارتك ذكية وقادرة على نقلك إلى المنزل؟ يقوم السيارات ذاتية القيادة بجمع البيانات المتجددة من أجهزة الاستشعار مثل الرادار والكاميرات والليزر، وتستخدم هذه البيانات لإنشاء خريطة للمحيط واتخاذ القرارات المناسبة مثل متى يجب تسريع السرعة ومتى يجب التباطؤ وأين يجب التوجه، وتستفيد أيضا من خوارزميات التعلم الآلي المتقدمة
- بالإضافة إلى ذلك، فإن علوم البيانات تلعب دورا مهما في التحليلات التنبؤية، على سبيل المثال، يمكن جمع البيانات من السفن والطائرات والرادارات والأقمار الصناعية وتحليلها لإنشاء نماذج، ولن تتنبأ هذه النماذج بالطقس فقط، بل ستساعد أيضا في التنبؤ بحدوث أي كوارث طبيعية، وستساعدك على اتخاذ التدابير المناسبة مسبقا.
من هو عالم البيانات
ذكر العديد من التعريفات على علماء البيانات وهذه التعريفات بكلمات بسيطة ولكن لمعرفة من هو عالم البيانات هو الشخص الذي يمارس فن علم البيانات وتمت صياغة مصطلح “عالم البيانات” بعد الأخذ في الاعتبار حقيقة أن عالم البيانات يأخذ الكثير من المعلومات من المجالات والتطبيقات العلمية سواء كانت إحصائيات أو رياضيات
الفرق بين تحليلات البيانات وعلوم البيانات
هناك اختلاف أساسي ورئيسي بين عمل محللي البيانات وعلماء البيانات، ويكمن الاختلاف الرئيسي بينهم فيما يفعلون بهذه البيانات، حيث يقوم محللو البيانات بفحص مجموعات البيانات الكبيرة لتحديد الاتجاهات والمساعدة في تطوير المخططات وإنشاء عروض تقديمية مرئية لمساعدة الشركات على اتخاذ قرارات استراتيجية أكثر، أما علماء البيانات فيقومون بتصميم وبناء عمليات جديدة لنمذجة البيانات وإنتاجها باستخدام النماذج الأولية والخوارزميات والنماذج التنبؤية والتحليل المخصص.
العمل في تحليلات البيانات
يمكن أن يكون هناك اختلاف في مسؤولية محللي البيانات عبر الصناعات والشركات ولكن بشكل أساسي يستخدم محللو البيانات البيانات لاستخلاص نتائج ذات مغزى وحل للمشكلات كما يقومون أيضاً بتحليل مجموعات محددة بشكل جيد من البيانات باستخدام مجموعة من الأدوات المختلفة لتلبية احتياجات العمل على سبيل المثال لماذا انخفضت المبيعات في فترة معينة ولماذا كانت حملة التسويق أفضل حالًا في مناطق معينة وكيف يؤثر الاستنزاف الداخلي على الإيرادات
بينما محللو البيانات لديهم مجموعة من المجالات والعناوين بما في ذلك محلل قواعد البيانات ومحلل الأعمال ومحلل أبحاث السوق ومحلل المبيعات والمحلل المالي ومحلل التسويق ومحلل الإعلانات ومحلل نجاح العملاء ومحلل العمليات ومحلل التسعير ومحلل إستراتيجية دولية كما يتمتع أفضل محللي البيانات بالخبرة الفنية والقدرة على توصيل النتائج الكمية إلى الزملاء أو العملاء غير التقنيين.
الاختيار بين وظيفة تحليلات البيانات وعلم البيانات
- النظر في خلفيتك الشخصية
من الممكن أن يكون محللي البيانات وعلماء البيانات متشابهون في جوانب كثيرة ولكن اختلافاتهم جذرية في خلفياتهم المهنية والتعليمية حيث يقوم محللو البيانات بفحص مجموعات البيانات الكبيرة لتحديد الاتجاهات وتطوير المخططات وإنشاء عروض تقديمية مرئية لمساعدة الشركات على اتخاذ قرارات أكثر استراتيجية
وذلك بما يتماشى مع تعليمهم مع هذه المهام كما يسعى المحللون عادةً للحصول على درجة جامعية في العلوم أو التكنولوجيا أو الهندسة أو الرياضيات وأحيانًا يسعون في الحصول على درجة متقدمة في التحليلات أو مجال ذي صلة كما يبحثون عن خبرة في الرياضيات والعلوم والبرمجة وقواعد البيانات والنمذجة والتحليلات التنبؤية.
- اهتماماتك
هل تشعر بالحماسة تجاه الأرقام والإحصاءات أم أن لديك شغف بعلوم الكمبيوتر والأعمال؟ اختبر نفسك لمعرفة ما يناسبك
يفضل محللو البيانات الأرقام والإحصاءات والبرمجة لأنهم يملكون بيانات مؤسستهم، ولذلك يعملون بشكل حصري تقريبا في قواعد البيانات لاستخلاص البيانات من مصادر متنوعة ومعقدة. ويجب على محللي البيانات أن يمتلكوا فهما شاملا للصناعة التي يعملون فيها، وعلماء البيانات يجب أن يجمعوا بين الرياضيات والإحصاءات وعلوم الحاسوب بالإضافة إلى الاهتمام بمجال الأعمال والمعرفة به.