ما هو علم البيانات ؟

علم البيانات هو مجال متعدد التخصصات يركز على استخراج المعرفة من مجموعات البيانات التي عادة ما تكون ضخمة الحجم. يشمل المجال التحليل ، إعداد البيانات للتحليل ، تقديم النتائج لإبلاغ القرارات رفيعة المستوى في المنظمة. على هذا النحو ، فإنه يتضمن مهارات من علوم الكمبيوتر والرياضيات والإحصائيات وتصور المعلومات والرسوم البيانية والأعمال التجارية.

حل المشكلات

البيانات في كل مكان وهي واحدة من أهم الميزات في كل شركة و منظمة حيث تساعد الأعمال التجارية على الازدهار من خلال اتخاذ قرارات تستند إلى الحقائق والأرقام الإحصائية والاتجاهات.

نظرا لهذا النطاق المتزايد للبيانات ، ظهر علم البيانات في الصورة وهو مجال تكنولوجيا المعلومات متعدد التخصصات ,أضحت وظائف عالم البيانات هي الأكثر طلبا في القرن الحادي والعشرين.يساعدنا تحليل البيانات / علم البيانات على ضمان حصولنا على إجابات للأسئلة من البيانات.

 يلعب تحليل البيانات دورا مهما من خلال مساعدتنا على اكتشاف معلومات مفيدة من البيانات ، والإجابة على الأسئلة ، وحتى التنبؤ بالمستقبل أو المجهول. يستخدم النهج العلمي , الإجراءات , الخوارزميات  لاستخراج المعرفة و الرؤية من كمية هائلة من البيانات.

علم البيانات هو مفهوم يجمع بين الأفكار وفحص البيانات والتعلم الآلي والاستراتيجيات ذات الصلة لفهم الظواهر الحقيقية وتشريحها . من بين امتدادات تحليل البيانات نجد مثلا استخراج البيانات , الإحصاءات و التحليل التنبئي. إنه حقل ضخم يستخدم الكثير من الأساليب والمفاهيم التي تنتمي إلى مجالات أخرى مثل علوم المعلومات و الإحصاء والرياضيات وعلوم الكمبيوتر.

تشمل بعض التقنيات المستخدمة في علوم البيانات التعلم الآلي والتصور والتعرف على الأنماط ونموذج الاحتمالات وهندسة البيانات ومعالجة الإشارات وما إلى ذلك.

المراحل الهامة في تنفيد مشروع في علم البيانات .

تحديد هدف البحث:

إن فهم الأعمال أو النشاط الذي يعد مشروع علوم البيانات جزءًا منه هو مفتاح ضمان نجاحه والمرحلة الأولى من أي مشروع تحليلات بيانات سليمة. إن تحديد ماذا ، ولماذا ، وكيف لمشروعنا في ميثاق المشروع هو المهمة الأولى. الآن اجلس لتحديد خط زمني ومؤشرات أداء رئيسية ملموسة وهذه هي الخطوة الأولى الأساسية لبدء مبادرة البيانات الخاصة بنا!

استرداد البيانات:

يعد العثور على البيانات المطلوبة في مشروعنا والوصول إليها هي الخطوة التالية. إن خلط البيانات ودمجها من أكبر عدد ممكن من مصادر البيانات هو ما يجعل مشروع البيانات رائعًا ، لذا ابحث قدر الإمكان. تم العثور على هذه البيانات داخل الشركة أو استردادها من طرف ثالث. لذا ، إليك بعض الطرق للحصول على بعض البيانات الصالحة للاستخدام: الاتصال بقاعدة بيانات أو استخدام واجهات برمجة التطبيقات أو البحث عن بيانات مفتوحة.

إعداد البيانات:

الخطوة التالية لعلم البيانات هي عملية إعداد البيانات المخيفة التي تستغرق عادة ما يصل إلى 80 ٪ من الوقت المخصص لمشروع البيانات الخاص بنا. التحقق من أخطاء البيانات ومعالجتها ، وإثراء البيانات بالبيانات من مصادر البيانات الأخرى ، وتحويلها إلى تنسيق مناسب لنماذجك.

استكشاف البيانات:

الآن بعد أن قمنا بتنظيف بياناتنا ، حان الوقت للتلاعب بها للحصول على أقصى قيمة منها. التعمق في بياناتنا باستخدام الإحصائيات الوصفية والتقنيات المرئية هي الطريقة التي نستكشف بها بياناتنا. أحد الأمثلة على ذلك هو إثراء بياناتنا من خلال إنشاء ميزات تستند إلى الوقت ، مثل: استخراج مكونات التاريخ (الشهر ، الساعة ، يوم الأسبوع ، أسبوع السنة ، إلخ) ، حساب الاختلافات بين أعمدة التاريخ أو الإبلاغ عن الأعياد الوطنية . هناك طريقة أخرى لإثراء البيانات من خلال ضم مجموعات البيانات – بشكل أساسي ، استرداد الأعمدة من مجموعة بيانات واحدة أو علامة تبويب إلى مجموعة بيانات مرجعية.

العرض التقديمي والأتمتة:

عرض نتائجنا على أصحاب المصلحة وتصنيع عملية التحليل الخاصة بنا لإعادة الاستخدام المتكرر والتكامل مع الأدوات الأخرى. عندما نتعامل مع كميات كبيرة من البيانات ، فإن التصور هو أفضل طريقة لاستكشاف نتائجنا وإبلاغها وهي المرحلة التالية من مشروع تحليلات البيانات.

نمذجة البيانات:

يعد استخدام تقنيات التعلم الآلي والإحصائي خطوة لتحقيق هدف مشروعنا والتنبؤ بالاتجاهات المستقبلية. من خلال العمل مع خوارزميات التجميع ، يمكننا إنشاء نماذج لكشف الاتجاهات في البيانات التي لم تكن مميزة في الرسوم البيانية والإحصائيات. تنشئ هذه مجموعات من الأحداث المتشابهة (أو المجموعات) وتعبر بشكل أو بآخر بشكل صريح عن الميزة الحاسمة في هذه النتائج.

لماذا عالم البيانات؟

ينشط علماء البيانات في كل من عالم الأعمال و تكنولوجيا المعلومات إذ يمتلكون مجموعة مهارات فريدة. لقد اكتسب دورهم أهمية بفضل الطريقة التي تفكر بها الشركات اليوم في البيانات الضخمة. تريدالشركات الاستفادة من البيانات غير المنظمة التي يمكن أن تعزز إيراداتها. يحلل علماء البيانات هذه المعلومات لفهمها وإبراز الرؤى التي ستساعد في نمو الأعمال.