معلومات اونلاين
مقالات مشابهة
معلومات عن تخصص علم البيانات هو اكثر العلوم اثارة وشيوعاً، ويطلق عليه اسم نفط القرن الحادي والعشرون لأهميته وقيمته العلمية ،وهو علم متعدد المجالات ،وتعتبر البيانات من اهم الجوانب التي يتم التركيز عليها في عصرنا الحالي، وجاء ذلك نظراً لاحتوائها على المعلومات الأولية التي يمكن الاستفادة منها في مختلف المؤسسات ،والاحتفاظ بها.
معلومات عن تخصص علم البيانات
يختص علم البيانات بكيفية استخدام البيانات بطرق إبداعية وهو احد الفروع العلمية التي تعكس تداخل الاختصاصات ،ويعتبر العمل في مجال علم البيانات من اكثر الاعمال المرغوبة في القرن الحادي والعشرون خاصة في عام 2021 ،ويساعد علم البيانات في استخدام أجهزة الكمبيوتر، والخوارزميات ،والبرمجة لحل المشكلات ،أيضا يعتمد علم البيانات على تقنيات تعلم الالة ،والذكاء الصناعي، وبرامج معالجة للبيانات الضخمة ،وهو علم يجمع بين عدة تخصصات مثل: علم الرياضيات ،والاحصاء، والخوارزميات وعلوم الحاسب لذلك يمكننا القول انه علم متعدد التخصصات .
المقصود بعلم البيانات
هو علم متفرع من علوم الحاسب التي تضم مجموعة كبيرة من العلوم ،و يقوم باستخلاص ومعالجة وتحليل البيانات ،يجمع علم البيانات بين مجالات متعددة تشمل الأمور الإحصائية، والأساليب العلمية مفهوم قائم على توحيد الإحصاء، وتحليل البيانات، وتعلم الألة والوسائل المرتبطة بهم من، أجل فهم وتحليل ظاهرة فعلية ،وقد وجد هذا العلم منذ 30 عام.
منهجية تخصص علم البيانات
التركيز على تخصصات علم البيانات والمراقبة المنهجية للأحداث ،والظروف الطبيعية ،ويعتمد العلماء في ابحاثهم بالمنهج العلمي على:
- سؤال أو مشكلة
- المراقبة / البحث
- فرضية-
- تجربة
- نتائج الاستنتاج.
اقسام علم البيانات
ينقسم علم البيانات الى اقسام تتعلق في تحليل البيانات:
- قسم تطوير المنتجات المرتبطة بالبيانات: الاعتماد في هذا القسم على البيانات المسجلة في المؤسسة أي ان هذا القسم يتطلب لشخص لديه خبرة ومعرفة في مجال علوم الكمبيوتر والذكاء الاصطناعي والخوارزميات لكي يتمكن من ادخال النماذج الخاصة بالبيانات .
- قسم اكتشاف وفهم البيانات : يعتمد هذا القسم بالتركيز على المعرفة لتتمكن الشركة في تحقيق الفائدة ويساهم هذا القسم بتحليل البيانات الكمية والنوعية.
أهمية اكتشاف وفهم البيانات
تزداد قيمة علم البيانات يوما بعد يوم وكل شيء يتأثر بتأثير تكنولوجيا المعلومات ،والكم الهائل التي يتضاعف من البيانات ،والمعلومات فاصبح هناك علم واسع وكبير ويزاد بشكل يومي وكبير، وأصبحت البيانات من الأمور المهمة في حياتنا:
حيث يعتمد بشكل كبير على علم الاحصاء تحليل البيانات الكمي والنوعي
وفي حال كان لدينا تطبيق موبايل لبيع الملابس يعمل على أجهزة الآيفون والأندرويد.
- البيانات (Data): أطهرت لدينا انه خلال الشهر الماضي تم استخدام التطبيق من قبل 5000 مستخدم.
- التحليلات(Analytics): يمكن استخدام التحليلات لإيجاد عدد المستخدمين الذين استعملوا التطبيق من خلال الايفون.
- فهم التحليلات(Insights): من الممكن اكتشاف أن مستخدمي الايفون هم أقل احتمالاً للشراء عبر التطبيق بنسبة 40%.
الخطوة التالية تتمثل بمعرفة السبب وراء انخفاض نسبة التعاملات باستخدام اجهزة الايفون مقارنة بباقي الأجهزة.
الفرق بين العالم والمحلل للبيانات
إن محلل البيانات يركز بشكل أساسي على معالجة وتحليل البيانات واستخراج معرفة منها تفيد الأعمال في تفسير الماضي والوقت الحاضر.
أما عالم البيانات فيقوم بتطوير وبناء خوارزميات ونماذج لتحليل البيانات واستخراج معرفة منها تفيد في تفسير الماضي والحاضر ، والتنبؤ بالمستقبل!
محلل البيانات عادةً ما يقوم باستخدام برامج وتطبيقات جاهزة لتساعده في جميع أعماله.
أما عالم البيانات بالإضافة إلى استخدام الأدوات والبرامج، فهو قادر على بناء أنظمة أو تطبيقات خاصة به لتقوم بالعمل.
عالم البيانات
على الرغم من أن كل من محللي وعلماء البيانات يتشاركون العديد من الأهداف والمهام إلا أنه هناك بعض الاختلافات.
- التنبؤ بقيم معينة بناءً على بيانات قديمة.
- عمليات التصنيف .
- بناء أنظمة التوصية.
- الكشف عن الأنماط .
- التحليل الاستكشافي للبيانات.
- قياس جودة أداء الخوارزميات وتحسين نتائجها.
تحليل البيانات
رغم وجود بعض المهام التي من الممكن أن تتقاطع مع مهام عالم البيانات ،إليك قائمة ببعض المهام الأساسية عند محلل البيانات:
- جمع البيانات ومعالجتها.
- الاستعلام عن البيانات وجمعها من مصادر مختلفة .
- تلخيص البيانات وتوليد التقارير (شهرية, سنوية,) الخاصة بالأعمال.
- الإجابة على جميع الأسئلة المتعلقة بالبيانات المطلوبة من قبل الأقسام الأخرى في العمل.
- تحليل البيانات وتصميم المخططات والعروض البيانية.
وبعد الشرح المفصل عن علم البيانات قد نكون وصلنا لنهاية المقال الذي قدمنا من خلاله تعريف علم البيانات، ومنهجية التخصص، واقسام علم البيانات ،والفرق بين عالم البيانات ومحلل البيانات.
