علم البيانات هو مفتاح مستقبل الذكاء الاصطناعي. يمكن أن يجعل كل المفاهيم التي تراها في أفلام الخيال العلمي في هوليوود حقيقة واقعة.
زادت ضرورة تخزين البيانات مع انتقال العالم إلى عصر البيانات الضخمة. حتى عام 2010 ، كانت القضية الرئيسية ومصدر القلق لقطاعات الأعمال.
كان التركيز الرئيسي هو إنشاء إطار عمل وحلول تخزين البيانات. لقد تغير التركيز إلى معالجة هذه البيانات الآن بعد أن نجحت الأطر الأخرى في حل مشكلة التخزين.
لذلك ، من الضروري فهم ماهية علم البيانات وكيف يعمل الذي قد يفيد شركتك. لذلك دعونا نبدأ الدليل الكامل للمبتدئين.
ما هو علم البيانات؟
يستخرج علم البيانات معلومات مفيدة من البيانات لاتخاذ القرارات التجارية والتخطيط الاستراتيجي والاستخدامات الأخرى. أنه ينطوي على تطبيق أدوات تحليلية متطورة ومفاهيم علمية.
علم البيانات هو مجال يستخدم الأساليب والعمليات والخوارزميات والأنظمة العلمية للحصول على المعرفة والرؤى من كل من البيانات المهيكلة وغير المنظمة. وهو ينطوي على استخدام التقنيات الإحصائية والحاسوبية للنظر في مجموعات كبيرة من البيانات المعقدة وفهمها ثم استخدام هذا التحليل لاتخاذ قرارات جيدة.
تحتاج الشركات إلى فهم هذا أكثر فأكثر لأنه ، من بين أمور أخرى ، قد يساعدهم على تحسين استراتيجيات التسويق والمبيعات الخاصة بهم ، والعثور على آفاق أعمال جديدة ، وزيادة الكفاءة التشغيلية.
قد تؤدي إلى مزايا تنافسية على الشركات الأخرى. يجمع علم البيانات بين العديد من المجالات الأكاديمية ، بما في ذلك:
- هندسة البيانات
- إعداد البيانات
- تنقيب في البيانات
- التحليلات التنبؤية
- التعلم الآلي
- تصور البيانات
- يتم تضمين برمجة البرامج والرياضيات والإحصاءات.
ومع ذلك ، قد يشارك أيضا محللو البيانات الأقل خبرة. يقوم علماء البيانات الخبراء في المقام الأول بذلك.
أهمية علم البيانات
المنظمات تغرق حاليا في البيانات. من خلال الجمع بين العديد من التقنيات والتقنيات والأدوات ، سيساعد علم البيانات في استخلاص استنتاجات ثاقبة.
تواجه الشركات كميات هائلة من البيانات في التجارة الإلكترونية ، والتمويل ، والطب ، والموارد البشرية ، وما إلى ذلك. يقومون بمعالجتها جميعا باستخدام التكنولوجيا والأساليب من علوم البيانات.
إنه يمكن الشركات من اتخاذ قرارات تعتمد على البيانات. يساعد الشركات في العثور على الأنماط والاتجاهات في مجموعات البيانات الضخمة لتعزيز العمليات وإجراء التنبؤات والتطوير.
من المهم لنمو المنظمة وصنع القرار. تشمل قيمة علم البيانات ما يلي:
- قد يفحص بيانات العملاء ويكشف عن الأنماط والاتجاهات لتحسين تجارب العملاء.
- يمكنه تقييم البيانات التشغيلية لزيادة الكفاءة وتوفير التكاليف.
- قد يؤدي ذلك إلى تقييم البيانات وتقديم رؤى لتحسين عملية صنع القرار التنظيمي.
- يمكن أن يساعد في تحديد الفرص الجديدة وتطوير سلع وخدمات جديدة.
- يساعد هذا في اكتشاف الهجمات الإلكترونية ومنعها من خلال دراسة البيانات واكتشاف الأنماط.
عملية علم البيانات
يشير علم عملية البيانات إلى إجراءات العلماء وتقنياتهم لتحليل البيانات وفهمها واستخلاص النتائج وحل المشكلات. اعتمادا على القضية المطروحة وأهداف الدراسة ، يمكن أن تتغير العمليات الدقيقة التي تنطوي عليها عملية علم البيانات.
ومع ذلك ، يتم اتباع العديد من الإجراءات القياسية بشكل متكرر في هذه العملية ، وتشمل هذه:
1. الحصول على المعلومات
الخطوة الأولى هي تحديد نوع البيانات التي يجب تحليلها. بعد ذلك ، يجب تصدير هذه البيانات إلى ملف Excel أو CSV.
2. تنظيف الأرقام
إنه مهم لأنه قبل أن تتمكن من قراءة البيانات ، عليك التأكد من أنها في حالة تجعل من السهل قراءتها ، دون أخطاء أو قيم مفقودة أو قيم خاطئة.
3. تحليل الوضع
يتم تحليل البيانات من خلال إظهارها بشكل مختلف والبحث عن أنماط للعثور على أي شيء غير عادي. لتحليل البيانات ، تحتاج إلى إيلاء اهتمام وثيق للتفاصيل لمعرفة ما إذا كان هناك أي خطأ.
4. التعلم الآلي أو النمذجة
استنادا إلى البيانات التي تحتاج إلى تحليل ، يكتب مهندس البيانات أو العالم تعليمات لخوارزمية التعلم الآلي لاتباعها. تستخدم الخوارزمية هذه التعليمات بشكل متكرر للتوصل إلى الإخراج الصحيح.
5. استخدام البيانات
في هذه الخطوة، تظهر للمؤسسة ما عثرت عليه وما تعنيه. ستكون قدرتك على نقل نتائجك أهم مهارة هنا.
الغرض من علم البيانات
يهدف علم البيانات إلى استخلاص المعلومات والرؤى من البيانات لدعم صنع القرار وحل المشكلات. يستخدم العديد من الأدوات والأساليب من التخصصات الأخرى ، مثل علوم الكمبيوتر والإحصاء والتعلم الآلي ، لتحليل وتفسير مجموعات البيانات الكبيرة والمعقدة.
تتضمن بعض الأمثلة المحددة لهذا الغرض ما يلي:
- التحليل الوصفي
يساعد في إظهار نقاط البيانات بدقة لأي أنماط قد تظهر وتفي بجميع معايير البيانات. يستلزم تصنيف البيانات وترتيبها وتعديلها لتوليد المعرفة حول البيانات المدخلة. علاوة على ذلك ، فإنه ينطوي على تحويل البيانات الخام إلى تنسيق مفهوم ومفهوم.
- التحليل التنبئي
يتنبأ بالنتائج المستقبلية باستخدام البيانات السابقة والأساليب المتنوعة ، بما في ذلك استخراج البيانات والنمذجة الإحصائية والتعلم الآلي. تستخدم التحليلات التنبؤية اتجاهات البيانات لاكتشاف المخاطر والفرص للشركات.
- التحليل التشخيصي
لفهم سبب حدوث شيء ما ، يجب أن يكون هناك تحقيق شامل. يتم وصفه باستخدام الارتباطات والتنقيب لأسفل واستخراج البيانات والاكتشاف. يمكن تطبيق عمليات وتحويلات بيانات مختلفة على مجموعة معينة للعثور على أنماط محددة في كل طريقة.
- التحليل الوصفي
التحليل الوصفي يعزز البيانات المتوقعة. يشير إلى ما سيحدث ويقترح كيفية التعامل معه. يمكنه التنبؤ بالنتائج والتوصية بأفضل مسار للعمل. يتم استخدام معالجة الأحداث المعقدة والشبكات العصبية والنمذجة وتحليل الرسم البياني ومحركات توصية التعلم الآلي.
المتطلبات الأساسية لعلم البيانات
اعتمادا على المنصب أو الدور ، هناك حاجة إلى مهارات ومعرفة مختلفة للنجاح في علوم البيانات. ومع ذلك ، فإن العديد من مجالات المعرفة والمهارات العامة ضرورية للنجاح فيها:
- الاحصاءات: باستخدام خوارزميات التعلم الآلي المتطورة ، فإنه يستخدم الإحصاءات لتحديد وتحويل أنماط البيانات إلى معلومات ذات صلة.
- برمجة: SQL و R و Python هي لغات البرمجة الأكثر شيوعا. يعد الفهم العملي للبرمجة أمرا بالغ الأهمية لإكمال مشروع علم البيانات.
- تعلم الكمبيوتر: يتيح التعلم الآلي ، وهو عنصر أساسي في ذلك ، التنبؤ والتقدير الدقيقين. إذا كنت تريد أن تكون ناجحا في ذلك ، فأنت بحاجة إلى فهم التعلم الآلي جيدا.
- قواعد البيانات: في هذا المجال ، من الضروري أن يكون لديك فهم شامل لكيفية عمل قواعد البيانات والقدرة على إدارة البيانات واستخراجها.
- النمذجه: باستخدام النماذج الرياضية المستندة إلى البيانات التي تعرفها بالفعل ، يمكنك حساب الأشياء وتوقعها بسرعة. تساعد النمذجة في تحديد الخوارزمية التي ستتعامل مع مشكلة معينة بشكل أكثر فعالية وكيفية تدريب هذه النماذج.
تطبيقات علوم البيانات
هناك العديد من الاستخدامات لعلوم البيانات في العديد من المجالات والمجالات. تتضمن أمثلة التطبيقات المتخصصة ما يلي:
- الصحيه: يحلل بيانات المرضى للكشف عن الأنماط التي يمكن أن تساعد في تشخيص الأمراض وعلاجها. يحسن عمليات الرعاية الصحية ويجد وفورات في التكاليف.
- الماليه: يحلل هذا البيانات المالية للكشف عن الاتجاهات والأنماط التي تسترشد بها استراتيجيات الاستثمار وإدارة المخاطر.
- تسويق: يحلل بيانات المستهلك للكشف عن الأنماط والاتجاهات التي قد تحسن الحملات التسويقية وتجربة العملاء.
- إدارة سلسلة التوريد: يفحص بيانات النقل والخدمات اللوجستية لتحسين العمليات وإيجاد وفورات في التكاليف.
- التجارة الإلكترونية: يحلل بيانات العملاء للكشف عن الأنماط والاتجاهات لاقتراحات المنتجات ومبادرات التسويق.
- النقل: يحلل بيانات نظام المرور والنقل لتحسين العمليات وإيجاد تخفيضات في التكاليف في النقل.
استنتاج
يستخرج علم البيانات المعرفة والرؤى من البيانات المنظمة وغير المهيكلة باستخدام الأساليب والإجراءات والخوارزميات والأنظمة العلمية. استخدام الأساليب الإحصائية والحسابية لتقييم وتفسير مجموعات البيانات المعقدة واتخاذ قرارات مستنيرة.
يتعاون علماء البيانات في فرق مع محترفين من علوم الكمبيوتر والإحصاء والمهن الخاصة بالمجال مثل التمويل والتسويق والرعاية الصحية لأن هذا متعدد التخصصات.
يتم استخدامه في العديد من الشركات لاتخاذ القرارات وتحسين العمليات وإيجاد فرص جديدة. هناك حاجة إلى البرمجة والإحصاءات والتعلم الآلي وتصور البيانات ومعرفة المجال.
يساعد علم البيانات الشركات على اتخاذ قرارات أفضل والنمو من خلال الرؤى المستندة إلى البيانات. توفر QuestionPro Research أدوات أبحاث السوق ورؤى أصحاب المصلحة لجمع البيانات. يحتوي على العديد من الميزات والأدوات لمساعدة المنظمات على إنتاج ونشر الدراسات الاستقصائية وتحليل النتائج وتفسيرها واتخاذ قرارات مستنيرة بناء على البحث.
جرب QuestionPro اليوم!
