ما هو علم البيانات؟
يوفر علم البيانات معلومات مفيدة تستند إلى كميات كبيرة من البيانات المعقدة أو البيانات الكبيرة. يجمع علم البيانات ، أو العلوم التي تعتمد على البيانات ، مجالات العمل المختلفة في الإحصاء والحساب لتفسير البيانات لأغراض صنع القرار.
فهم علم البيانات
يتم استخراج البيانات من قطاعات وقنوات ومنصات مختلفة بما في ذلك الهواتف المحمولة والوسائط الاجتماعية ومواقع التجارة الإلكترونية ومسوحات الرعاية الصحية وعمليات البحث على الإنترنت. فتحت الزيادة في كمية البيانات المتاحة الباب أمام مجال جديد للدراسة يعتمد على البيانات الضخمة - مجموعات البيانات الضخمة التي تساهم في إنشاء أدوات تشغيلية أفضل في جميع القطاعات.
زيادة الوصول المستمر إلى البيانات أمر ممكن بسبب التقدم في التكنولوجيا وتقنيات الجمع. يمكن مراقبة أنماط شراء الأفراد وسلوكهم والتنبؤات بناءً على المعلومات التي يتم جمعها.
ومع ذلك ، فإن البيانات المتزايدة باستمرار غير منظمة وتتطلب تحليلًا لاتخاذ القرارات الفعالة. هذه العملية معقدة وتستغرق وقتًا طويلاً للشركات ، ومن ثم ظهور علم البيانات.
يستخدم علم البيانات ، أو العلوم التي تعتمد على البيانات ، البيانات الكبيرة والتعلم الآلي لتفسير البيانات لأغراض صنع القرار.
تاريخ موجز لعلوم البيانات
لقد كان مصطلح علم البيانات موجودًا في الجزء الأكبر من الثلاثين عامًا الماضية ، وكان يستخدم في الأصل كبديل عن "علوم الكمبيوتر" في عام 1960. بعد حوالي 15 عامًا ، تم استخدام هذا المصطلح لتحديد مسح طرق معالجة البيانات المستخدمة في مختلف التطبيقات. في عام 2001 ، تم تقديم علم البيانات كنظام مستقل. نشرت مجلة هارفارد بيزنس ريفيو مقالة في عام 2012 تصف دور عالم البيانات بأنها "الوظيفة الأكثر جاذبية في القرن الحادي والعشرين".
الماخذ الرئيسية
- لقد أدى التقدم في التكنولوجيا والإنترنت والوسائط الاجتماعية واستخدام التكنولوجيا إلى زيادة الوصول إلى البيانات الكبيرة. يستخدم علم البيانات تقنيات مثل التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي لاستخراج معلومات مفيدة والتنبؤ بالأنماط والسلوكيات المستقبلية. مجال البيانات ينمو العلم مع تقدم التكنولوجيا وتقنيات جمع وتحليل البيانات الضخمة أكثر تطوراً.
كيف يتم تطبيق علم البيانات
يتضمن علم البيانات أدوات من تخصصات متعددة لجمع مجموعة من البيانات ومعالجتها واستنباط رؤى من مجموعة البيانات ، واستخراج بيانات ذات معنى من المجموعة ، وتفسيرها لأغراض صنع القرار. تشمل المجالات التأديبية التي تشكل مجال علم البيانات التعدين والإحصاء والتعلم الآلي والتحليلات والبرمجة.
يطبق استخراج البيانات الخوارزميات على مجموعة البيانات المعقدة للكشف عن الأنماط التي يتم استخدامها بعد ذلك لاستخراج البيانات المفيدة وذات الصلة من المجموعة. تستخدم المقاييس الإحصائية أو التحليلات التنبؤية هذه البيانات المستخرجة لقياس الأحداث التي من المحتمل أن تحدث في المستقبل بناءً على ما تظهره البيانات في الماضي.
التعلم الآلي عبارة عن أداة ذكاء اصطناعية تعالج كميات هائلة من البيانات التي لن يتمكن الإنسان من معالجتها في حياته. يعمل التعلم الآلي على إتقان نموذج القرار المقدم في إطار التحليلات التنبؤية من خلال مطابقة احتمال حدوث حدث لما حدث بالفعل في وقت متوقع.
باستخدام التحليلات ، يقوم محلل البيانات بجمع البيانات المنظمة ومعالجتها من مرحلة التعلم الآلي باستخدام الخوارزميات. يقوم المحلل بترجمة البيانات وتحويلها وتلخيصها إلى لغة متماسكة يمكن لفريق اتخاذ القرار فهمها. يتم تطبيق علم البيانات على جميع السياقات تقريبًا ، ومع تطور دور عالم البيانات ، سيتوسع الحقل ليشمل هندسة البيانات وهندسة البيانات وإدارة البيانات.
حقيقة سريع
وفقًا لشركة IBM ، من المتوقع أن يزداد الطلب على علماء البيانات بنسبة 28٪ بحلول عام 2020.
عالم البيانات المحدد
يقوم عالم البيانات بجمع وتحليل وتفسير كميات كبيرة من البيانات ، في كثير من الحالات ، لتحسين عمليات الشركة. يقوم محترفو عالم البيانات بتطوير نماذج إحصائية تقوم بتحليل البيانات واكتشاف الأنماط والاتجاهات والعلاقات في مجموعات البيانات. يمكن استخدام هذه المعلومات للتنبؤ بسلوك المستهلك أو لتحديد مخاطر العمل والمخاطر التشغيلية. غالبًا ما يكون عالم البيانات راويًا يقدم رؤى للبيانات لصانعي القرار بطريقة مفهومة وقابلة للتطبيق على حل المشكلات.
علم البيانات اليوم
تقوم الشركات بتطبيق البيانات الكبيرة وعلوم البيانات على الأنشطة اليومية لجلب القيمة للمستهلكين. تستفيد المؤسسات المصرفية من البيانات الضخمة لتعزيز نجاحاتها في كشف الاحتيال. تستخدم شركات إدارة الأصول بيانات كبيرة للتنبؤ باحتمالية ارتفاع سعر الورقة المالية لأعلى أو لأسفل في وقت محدد.
تقوم الشركات ، مثل Netflix ، بتجميع البيانات الضخمة لتحديد المنتجات التي يجب تسليمها إلى مستخدميها. يستخدم Netflix أيضًا خوارزميات لإنشاء توصيات مخصصة للمستخدمين استنادًا إلى سجل المشاهدة. يتطور علم البيانات بوتيرة سريعة ، وستستمر تطبيقاته في تغيير الحياة إلى المستقبل.
