ما هو علم البيانات  وكيف تصبح عالم بيانات 

ما هو علم البيانات –  Data Science ؟

علم البيانات –  Data Science  هو مجال الدراسة الذي يتعامل مع كميات هائلة من البيانات باستخدام الأدوات والتقنيات الحديثة للعثور على أنماط مرئية و غير مرئية للبيانات بالإضافة الى اشتقاق المعلومات ذات العلاقة، فهو مزيج من الرياضيات والإحصاء والتعلم الآلي وعلوم الكمبيوتر ، فعلم البيانات يقوم بجمع وتحليل وتفسير البيانات لجمع رؤى حول البيانات التي يمكن أن تساعد صانعي القرار في اتخاذ قرارات عمل واضحة.

تُستخدم علوم البيانات في كل صناعة تقريبًا اليوم يمكنها التنبؤ بسلوك العملاء واتجاهاتهم وتحديد الفرص الجديدة ، يمكن للشركات استخدامه لاتخاذ قرارات مستنيرة حول تطوير المنتجات والتسويق ، كما يتم استخدامه كأداة للكشف عن الاحتيال وتحسين العمليات ، و تستخدم الحكومات أيضًا علم البيانات لتحسين الكفاءة في تقديم الخدمات العامة.

بعبارات بسيطة ، تساعد Data Science في تحليل البيانات واستخراج رؤى ذات مغزى منها من خلال الجمع بين الإحصاء والرياضيات ومهارات البرمجة وخبرة الموضوع.

أهمية علم البيانات

في الوقت الحاضر ، الشركات  غارقة في البيانات ، يساعد علم البيانات  – Data Science في استخراج رؤى ذات مغزى من ذلك من خلال الجمع بين الأساليب والتقنيات والأدوات المختلفة ، ففي مجالات التجارة الإلكترونية ، والتمويل ، والطب ، والموارد البشرية ، وما إلى ذلك ، تصادف الشركات كميات هائلة من البيانات التي تحتاج إلى تحليل ، هنا يأتي دور أدوات و تقنيات علوم البيانات في معالجة هذه البيانات وتقديم رؤى واضحة تساعد هذه الشركات على تقديم الحلول و اتخاذ القرار .

دورة حياة البيانات

تتكون دورة حياة علم البيانات من خمس مراحل متميزة ، ولكل منها مهامها الخاصة وهي :

1. الالتقاط – Capture: وتشمل الحصول على البيانات ، إدخال البيانات ، استقبال الإشارات ، استخراج البيانات حيث تتضمن هذه المرحلة جمع البيانات الأولية المنظمة وغير المهيكلة.

2.التنقيح – Maintain: وتشمل تخزين البيانات ، وتنقية البيانات ، وتدريج البيانات ، ومعالجة البيانات ، وهندسة البيانات. تشمل هذه المرحلة أخذ البيانات الأولية ووضعها في شكل يمكن استخدامه.

3. المعالجة – Process : استخراج البيانات ، التجميع / التصنيف ، نمذجة البيانات ، تلخيص البيانات ، في هذه المرحلة يأخذ علماء البيانات البيانات المعدة و يفحصون أنماطها ونطاقاتها وتحيزها لتحديد مدى فائدتها في التحليل التنبؤي.

4. التحليل – Analyze : ويشمل ، التحليل التنبؤي ، الانحدار ، التنقيب عن النص ، التحليل النوعي ، هذه المرحلة تعد الجوهر الحقيقي لدورة الحياة ، و تتضمن هذه المرحلة إجراء التحليلات المختلفة على البيانات.

5. التواصل – Communicate : تقارير البيانات ، تصور البيانات ، ذكاء الأعمال ، صنع القرار ، و هذه المرحلة الأخيرة حيث يعد المحللون التحليلات بأشكال يسهل قراءتها مثل المخططات والرسوم البيانية والتقارير.

التقنيات الأساسية المستخدمة  في علوم البيانات

فيما يلي بعض المفاهيم التقنية التي يجب أن تعرفها قبل البدء في معرفة ما هو علم البيانات.

1. تعلم الآلة – Machine Learning

التعلم الآلي هو العمود الفقري لعلوم البيانات. يحتاج علماء البيانات إلى فهم قوي لـ ML بالإضافة إلى المعرفة الأساسية بالإحصاءات.

2. النمذجة – Modeling

تمكّنك النماذج الرياضية من إجراء حسابات وتنبؤات سريعة بناءً على ما تعرفه بالفعل عن البيانات. تعد النمذجة أيضًا جزءًا من التعلم الآلي وتتضمن تحديد الخوارزمية الأكثر ملاءمة لحل مشكلة معينة وكيفية تدريب هذه النماذج.

3. الإحصاء- Statistics 

الإحصائيات هي جوهر علم البيانات ، حيث يعتمد علم البيانات على الإحصائيات لالتقاط أنماط البيانات وتحويلها إلى أدلة قابلة للاستخدام من خلال استخدام تقنيات التعلم الآلي المعقدة ،بالتالي استخراج المزيد من الذكاء والحصول على نتائج أكثر وضوحًا.

4. البرمجة – Programming

مطلوب مستوى معين من البرمجة لتنفيذ مشروع علم بيانات ناجح ،لغات البرمجة الأكثر شيوعًا هي Python ، و R. Python فالكثير من المتعلمين يفضلونها لأنها سهلة التعلم ، كما أنها تدعم مكتبات متعددة لعلوم البيانات و ML.

5. قواعد البيانات – Databases

يحتاج عالم البيانات القادر إلى فهم كيفية عمل قواعد البيانات وكيفية إدارتها وكيفية استخراج البيانات منها.

استخدامات علوم البيانات

التحليل الوصفي – Descriptive Analysis : يتضمن تنظيم البيانات وترتيبها ومعالجتها لإنتاج معلومات دقيقة حول البيانات المقدمة، كما يتضمن أيضًا تحويل البيانات الأولية إلى نموذج يسهل فهمها وتفسيرها.

التحليل التنبؤي – Predictive Analysis : إنها عملية استخدام البيانات التاريخية جنبًا إلى جنب مع تقنيات مختلفة مثل التنقيب عن البيانات والنمذجة الإحصائية والتعلم الآلي للتنبؤ بالنتائج المستقبلية.
“يمكن للشركات استخدام التحليل التنبؤي لاكتشاف المخاطر والفرص.”

التحليل التشخيصي – Diagnostic Analysis: انه فحص متعمق لفهم سبب حدوث شيء ما.

تحليل كيفية استخدام البيانات – Prescriptive Analysis : يطور التحليل الوصفي استخدام البيانات التنبؤية ، حيث يمكنه أن يتوقع ما يمكن حدوثه على الأرجح ويقدم أفضل مسار للعمل للتعامل مع هذه النتيجة ، كما يمكنه تقييم التأثيرات المحتملة للقرارات المختلفة واقتراح المسار الأمثل للعمل

تطبيقات علوم البيانات

وجد علم البيانات تطبيقاته في كل صناعة تقريبًا ، نستعرض هنا بعض التطبيقات الشهيرة التي تشكل البيانات جزءاََ هاماََ فيها : 

1. الرعاية الصحية : تستخدم شركات الرعاية الصحية علم البيانات لبناء أدوات طبية متطورة لاكتشاف الأمراض وعلاجها.

2. الألعاب : يتم الآن إنشاء ألعاب الفيديو والكمبيوتر بمساعدة علوم البيانات والتي نقلت تجربة الألعاب إلى مستوى متطور جداََ 

3. التعرف على الصور:  يعد تحديد الأنماط في الصور واكتشاف الأشياء في صورة أحد أكثر تطبيقات علوم البيانات شيوعًا.

4. أنظمة التوصية : تقدم Netflix و you tube و Amazon توصيات بشأن الأفلام والمنتجات بناءً على ما ترغب في مشاهدته أو شرائه أو تصفحه.

5. اللوجستيات : تستخدم شركات الخدمات اللوجستية Data Science لتحسين الطرق لضمان سرعة تسليم المنتجات وزيادة الكفاءة التشغيلية.

6. كشف الاحتيال : تستخدم المؤسسات المصرفية والمالية علم البيانات والخوارزميات ذات الصلة للكشف عن المعاملات الاحتيالية.

7. البحث على الإنترنت : عندما نفكر في البحث ، نفكر على الفور في Google  ، أيضاََ هناك محركات بحث أخرى مثل Yahoo و Duckduckgo و Bing و AOL و Ask وغيرها ، تستخدم خوارزميات علوم البيانات لتقديم أفضل النتائج لاستعلامنا الذي تم البحث عنه في غضون ثوانٍ ، يعود ذلك إلى أن Google تتعامل مع أكثر من 20 بيتابايت من البيانات يوميًا. لن يكون Google هو “Google” الذي نعرفه اليوم إذا لم يكن علم البيانات موجودًا.

8. التعرف على الكلام : تسيطر تقنيات علوم البيانات على التعرف على الكلام ، فقد أصبحنا نرى النتائج الرائعة  لهذه الخوارزميات في حياتنا اليومية مثل Google Assistant أو Alexa أو Siri ،  تعمل تقنية التعرف على الصوت الخاصة بها خلف الكواليس ، وتحاول تفسير كلماتك وتقييمها وتقديم نتائج مفيدة تناسبك ، كذلك يمكن رؤية التعرف على الصور على منصات الوسائط الاجتماعية مثل Facebook و Instagram و Twitter ، فعندما ترسل صورة لنفسك مع أحد أصدقائك، فإن هذه التطبيقات ستتعرف عليه وتضع إشارة عليه.

9. الإعلان المستهدف : إذا كنت تعتقد أن البحث هو أهم استخدام لعلوم البيانات ، ففكر في هذا: نطاق التسويق الرقمي بأكمله. من لافتات العرض على مواقع الويب المختلفة إلى اللوحات الإعلانية الرقمية في المطارات ، يتم استخدام خوارزميات علوم البيانات لتحديد أي شيء تقريبًا.

حيث يمكن تخصيصها بناءً على تتبع سلوك هذا هو السبب في أنك قد ترى إعلانات لبرامج تدريب علوم البيانات بينما يرى شخص آخر إعلانًا للملابس في نفس المنطقة في نفس الوقت.

10. الواقع المعزز :. هل تعلم أن هناك علاقة رائعة بين علم البيانات والواقع الافتراضي؟ حيث تحتوي أجهزة الواقع الافتراضي (مثل السماعات و والنظارات .. الخ) على خبرة الكمبيوتر والخوارزميات والبيانات لإنشاء أفضل تجربة مشاهدة ممكنة.

اقرا أيضا : كل شيء عن عالم الميتافيرس

لماذا تصبح عالم بيانات ؟

لقد غير علماء البيانات كل صناعة تقريبًا ، إليك سبب قوي آخر يجعلك تسعى إلى علم البيانات كمجال عملك. وفقًا لـ Glassdoor و Forbes ، سيزداد الطلب على علماء البيانات بنسبة 28 بالمائة بحلول عام 2026 ، وهو ما يتحدث عن متانة المهنة وطول عمرها ، لذلك إذا كنت تريد مهنة آمنة ، فإن علم البيانات يوفر لك هذه الفرصة.

بالإضافة الى ذلك ، احتلت مهنة عالم البيانات المرتبة الثانية في أفضل الوظائف في أمريكا لاستطلاع عام 2021 ، بمتوسط راتب أساسي قدره 127،500 دولارًا أمريكيًا.

المهام التي يقوم بها عالم البيانات

يتمتع علماء البيانات عمومًا بمجموعة من المهارات التقنية ومعرفة تفسير البيانات وتصورها ، يجب أن يكون لديهم خبرة في التحليل الإحصائي ولغات البرمجة وخوارزميات التعلم الآلي وأنظمة قواعد البيانات.

• جمع البيانات وتنقيتها وتنظيمها لاستخدامها في النماذج التنبؤية والتعليمية
• تحليل كميات هائلة من المعلومات لاكتشاف الاتجاهات والأنماط
• استخدام لغات البرمجة في هيكلة البيانات وتحويلها إلى معلومات قابلة للاستخدام
• العمل مع أصحاب العمل لفهم مشاكل العمل وتطوير حلول تعتمد على البيانات
• تطوير النماذج التنبؤية باستخدام النماذج الإحصائية للتنبؤ بالاتجاهات المستقبلية
• بناء نماذج التعلم الآلي وصيانتها ومراقبتها
• تطوير واستخدام خوارزميات التعلم الآلي المتقدمة والأساليب التحليلية الأخرى لإنشاء حلول تعتمد على البيانات
• توصيل الحلول القائمة على البيانات لأصحاب العمل
• اكتشاف الأنماط والاتجاهات المخفية في مجموعات البيانات الضخمة باستخدام مجموعة متنوعة من أدوات التنقيب عن البيانات
• تطوير حلول البيانات والتحقق من صحتها من خلال عرض البيانات والتقارير الإحصائية

تخصصات علم البيانات

يوفر لك علم البيانات الفرصة للتركيز على جانب واحد من المجال والتخصص فيه ، إليك بعض  التخصصات التي يمكنك من خلالها التوافق مع هذا المجال المثير سريع النمو.

عالم البيانات

الدور الوظيفي: حدد ما هي المشكلة ، وما الأسئلة التي تحتاج إلى إجابات ، وأين تجد البيانات. أيضًا ، يقومون بتعدين البيانات التي لها علاقة وتنظيفها وتقديمها.

المهارات المطلوبة: مهارات البرمجة (SAS و R و Python) ورواية القصص وتصور البيانات والمهارات الإحصائية والرياضية ومعرفة Hadoop و SQL والتعلم الآلي.

محلل بيانات

الدور الوظيفي: يقوم المحللون بسد الفجوة بين علماء البيانات ومحللي الأعمال ، وتنظيم البيانات وتحليلها للإجابة على الأسئلة التي تطرحها المنظمة. يأخذون التحليلات الفنية ويحولونها إلى عناصر عمل نوعية.

المهارات المطلوبة: المهارات الإحصائية والرياضية ، مهارات البرمجة (SAS ، R ، Python) ، بالإضافة إلى الخبرة في مناقشة البيانات وتصور البيانات.

مهندس بيانات

الدور الوظيفي: يركز مهندسو البيانات على تطوير ونشر وإدارة وتحسين البنية التحتية لبيانات المؤسسة وخطوط أنابيب البيانات. يدعم المهندسون علماء البيانات من خلال المساعدة في نقل البيانات وتحويلها للاستعلامات.

المهارات المطلوبة: قواعد بيانات NoSQL (مثل MongoDB و Cassandra DB) ولغات البرمجة مثل Java و Scala والأطر (Apache Hadoop).

الخاتمة 

علم البيانات هو مجال يعطي رؤى من البيانات المهيكلة وغير المهيكلة ، باستخدام طرق وخوارزميات علمية مختلفة ، وبالتالي يساعد في تكوين الرؤى والتنبؤات وابتكار حلول محرك البيانات ، فهو علم يعتمد على استخدام  كمية كبيرة من البيانات للحصول على رؤى ذات مغزى باستخدام الإحصائيات والحسابات لاتخاذ القرار.

عادةً ما يتم جمع البيانات المستخدمة  من مصادر مختلفة ، مثل مواقع التجارة الإلكترونية ، والاستطلاعات ، ووسائل التواصل الاجتماعي ، وعمليات البحث على الإنترنت ، حيث أصبح من الممكن الوصول الى البيانات بسبب التقنيات المتقدمة لجمع البيانات ،  فهذه البيانات تساعد  في إجراء التنبؤات وتوفير الأرباح للشركات .

 علم البيانات هو الموضوع الأكثر مناقشة في وقت اليوم وهو خيار مهني ساخن نظرًا للفرص العظيمة التي يوفرها ، حيث  يعد دور عالم البيانات أمرًا بالغ الأهمية للشركات التي تتطلع إلى اتخاذ قرارات تعتمد على البيانات في أعمالها . 

اقرأ أيضا : ما هو الإرشاد الوظيفي ومن يحتاج الى الاستشارة المهنية
اقرأ أيضا : دليلك لتصبح مهندساََ في مجال الذكاء الاصطناعي –  المهارات المطلوبة والفرص المتاحة
اقرأ أيضا : كيف تصبح مهندساََ في الأمن السيبراني