جدول المحتويات
¡تهنئة برحلة عميقة في الكون الرائع لعلم البيانات! في هذه المقالة، نستكشف أهمية هذا التخصص، وتاريخه المتأصل، والمتطلبات الأساسية للطامحين، والأدوات الأساسية، وكيف يمكن أن تحدث تحولًا جذريًا في الأعمال. بالإضافة إلى ذلك، نكشف عن الخطوات الحاسمة للتحويل إلى بيانات علمية خارجة. ¡الرفاق في هذا التسجيل المعلوماتي واللطيف!
لقد ظهر علم البيانات باعتباره المحرك الذي يدفع إلى اتخاذ القرارات في الشعار الحادي والعشرين. لقد غيرت قدرتها على الحصول على معلومات إضافية ذات أهمية من مجموعات البيانات الضخمة شكلاً من أشكال التغلب على المشكلات واتخاذ القرارات الإستراتيجية. نظرًا لأن التحليل التنبؤي يسرع من تحسين العملية، فقد تحول علم البيانات إلى التحسين حول كيفية بناء الابتكارات التجارية.
للبدء، ندرك أن هذا هو علم البيانات. علم البيانات هو مزيج من الرياضيات والإحصائيات والعلوم الحسابية. في علم البيانات، يتم جمع البيانات وتحليلها وتفسيرها للحصول على المعلومات ذات الصلة التي تسمح باتخاذ القرارات بناءً على البيانات. في الواقع، يتم تطبيق هذا المجال في كل الصناعات: من أجل تحديد سلوك المستهلك، وتحديد الاتجاهات، وتطوير المنتجات، والكشف عن الاحتيال، وتحسين العملية، باستخدام أدوات علم البيانات لجميع مؤسسات جميع الفئات.
تاريخ العلوم في البيانات
يعد تطور علم البيانات أمرًا مثيرًا للاهتمام مثل التطبيقات العملية. دولة تقاطع الإحصائيات وعلوم الحساب والبحث العملي. على مدى العقود الماضية، تطورت أعمالهم المتواضعة حتى أصبح لديهم انضباط متكامل، يتوافق مع التقدم التكنولوجي وزيادة توفر البيانات. نظرًا للتجارب الأولى التي تحتوي على استكمالات للتطبيقات الحالية، فإن تاريخ علم البيانات هو شهادة على تزايدها المتسارع.
المتطلبات الأساسية لعلم البيانات
هل لديك أسئلة حول ما الذي تحتاجه لدمج عالم مثير من علم البيانات؟ بالإضافة إلى الفضول والشغف باستكشاف البيانات، يعد اكتساب المهارات في البرمجة والرياضيات والإحصائيات أمرًا بالغ الأهمية. إن نطاق الأدوات المحددة والقدرة على العمل بمجموعات كبيرة من البيانات هي متطلبات أساسية. اكتشف كيف يمكنك الاستعداد لهذه الرحلة العاطفية والانطلاق في مجال يتطور باستمرار.
- إحصائيات
يرتكز علم البيانات على الإحصائيات لالتقاط وتحويل أصحاب البيانات إلى معلومات يمكن استخدامها من خلال استخدام المجمعات التقنية. إذا كنت تريد الدخول في علم البيانات، فمن الضروري أن تكون على دراية بالمفاهيم الأساسية لهذا التخصص.
- برمجة
Python وR وSQL هي لغات البرمجة الأكثر شيوعًا. لتنفيذ مشروع لعلم البيانات، من المهم زيادة مستوى المعرفة بالبرمجة.
- التعلم الآلي (التعلم الآلي)
يمكن تحقيق التنبؤات والتقديرات المعتمدة بفضل التعلم الآلي، أو التعلم التلقائي، وهو عنصر مهم في علم البيانات. حتى لو كنت تعمل في مجال متقدم، إذا كنت ترغب في تحقيق النجاح في علم البيانات فمن الضروري أن تتعلم عن التعلم الآلي.
- قواعد البيانات
من الضروري ألا يقتصر الأمر على ما هي قواعد البيانات، بل يجب أن تستخدم أيضًا أدوات الإدارة ومعلومات إضافية عنها لتسليط الضوء على علم البيانات.
باستخدام النموذج، يمكنك حسابه وتحديده، باستخدام النماذج الرياضية المبنية على البيانات التي تحددها. يسمح النموذج بتحديد ما هي الخوارزمية الأفضل لحل مشكلة محددة وكيفية تدريب النماذج.
هل سبق لك أن تعجبت من اتخاذ الشركات قرارات مستنيرة تحفزها على النجاح؟ علوم البيانات هي الرد. نظرًا لتخصيص تجارب المستخدم، فإنه يسرع اكتشاف عمليات الاحتيال، وأصبحت تطبيقات علم البيانات واسعة النطاق وهي موجودة في جميع القطاعات. إن شرح كيفية تحويل هذا التخصص إلى بيانات واضحة دون الشعور بمعلومات استراتيجية ذات قيمة.
- التحليل الوصفي
مساعدة في عرض نقاط بيانات دقيقة للعملاء الذين يمكنهم الظهور وإرضاء جميع متطلبات البيانات. تتضمن الكلمات الأخرى تنظيم البيانات وترتيبها ومعالجتها لإنتاج معلومات كاشفة عن البيانات المخصصة. يتضمن هذا أيضًا تحويل البيانات دون معالجتها بطريقة تسهل فهمها وتفسيرها.
- التحليلات التنبؤية
هي عملية استخدام البيانات التاريخية جنبًا إلى جنب مع تقنيات متنوعة مثل استخراج البيانات، ونمذجة الإحصائيات، والتعلم تلقائيًا لتوقع النتائج المستقبلية. من خلال الاستفادة من اتجاهات هذه البيانات، تستخدم الشركات التحليلات التنبؤية لاكتشاف المخاطر والفرص.
- التحليل التشخيصي
إنه اختبار متعمق لفهم ما الذي يحدث بعد ذلك. لوصف استخدام التقنيات مثل الكشف واكتشاف البيانات واستخراج البيانات والارتباطات. يمكن تنفيذ العديد من العمليات وتحويلات البيانات في مجموعة بيانات محددة لاكتشاف المستفيدين الفريدين في كل واحدة من هذه التقنيات.
- تحليل توجيهي
التحليل المسبق في استخدام البيانات التنبؤية. امنع ما هو الأكثر احتمالاً أن يحدث وقدم أفضل مسار للعمل لمواجهة تلك النتائج. يمكنك تقييم التأثيرات المحتملة للقرارات المختلفة واقتراح مسار العمل الأمثل. استخدام محركات التوصيات للتعلم الآلي، ومعالجة الأحداث المعقدة، والخلايا العصبية الحمراء، والمحاكاة، وتحليل الرسومات، والمحاكاة.
عملية علم البيانات
كيف نحوّل البيانات المهمة إلى معلومات مهمة؟ تعتبر عملية علم البيانات ضرورية لهذه الرحلة. من خلال جمع البيانات واستكشافها، يتم تسريع إنشاء نماذج تنبؤية، كل مرة تساهم في اتخاذ مجموعة من القرارات المبنية على البيانات. قم بالكشف عن أسرار العملية التي تدفعك إلى ثورة علم البيانات.
- الحصول على البيانات
الخطوة الأولى هي تحديد نوع البيانات التي يجب تحليلها وتصدير هذه البيانات إلى ملف Excel أو ملف CSV.
- تنقية البيانات
من الضروري أن تتمكن من قراءة البيانات، ولكن يجب التأكد من أنها في حالة مقروءة تمامًا، بدون أخطاء، أو بدون قيم خاطئة أو غير صحيحة.
- التحليل الاستكشافي
يتم تحقيق تحليل البيانات بطرق مختلفة وتحديد المستفيدين لاكتشاف أي شيء مشترك. لتحليل البيانات، يجب أن تحظى باهتمام ممتاز بالتفاصيل لتحديد ما إذا كان هناك مكان آخر.
- تم تصميمه أو تعلمه تلقائيًا
يقوم أحد خبراء البيانات بوصف التعليمات التي تحتاج إلى اتباع خوارزمية التعلم تلقائيًا باستخدام البيانات التي يجب تحليلها. تستخدم الخوارزمية بشكل متكرر هذه التعليمات لإنشاء النتيجة الصحيحة.
- تفسير البيانات
في هذه الخطوة، اكتشف المشاهير والمقدمين في المنظمة. إن القدرة الأكثر أهمية في هذه هي قدرتها على تفسير نتائجها. هنا حيث أن مهارات الاتصال وسرد القصص هي ورقة أساسية.
الأدوات المستخدمة في علم البيانات
ما هي الأدوات غير المفهومة في ترسانة البيانات العلمية؟ من خلال Python وR إلى TensorFlow، يمكنك تقديم بعض الأدوات الأساسية المستخدمة في علم البيانات. إنها لا تسهل فقط معالجة البيانات بكفاءة، ولكنها تسمح أيضًا بتطوير نماذج متقدمة تدفع إلى اتخاذ القرارات الإستراتيجية.
- تحليل البيانات- إنفورماتيكا باور سنتر، رابيدماينر، إكسل، ساس
- عرض مرئي للمعلومات – تابلو، كليك فيو، راو، جوبيتر
- مخزن البيانات - Apache Hadoop وInformatica/Talend ورؤى Microsoft HD
- نمذجة البيانات – H2O.ai، Datarobot، Azure ML Stud
فوائد علم البيانات في الأعمال
يؤدي التنفيذ الفعال لعلم البيانات في الأعمال إلى سلسلة من الفوائد الملموسة. نظرًا لأن تحسين العملية يؤدي إلى تحديد فرص النمو، اكتشف كيف تحول علم البيانات إلى استراتيجية اجتماعية للشركات الحديثة.
تتضمن بعض الفوائد التي تلاحظها في المنظمات التي تطبق علم البيانات في عملياتها ما يلي: تحسين تنبؤات الأعمال، وتفسير البيانات الكاملة، وتحسين نوعية القرارات، وابتكار المنتجات، وتحسين أمان المعلومات، وتطويرها دي المنتجات المركزية في المستخدم.
تطبيقات علم البيانات
هل يتم تطبيق علم البيانات بالضبط في العالم الحقيقي؟ بسبب الاهتمام الطبي، أصبح التجارة الإلكترونية تطبيقاتها غير محدودة. إن استكشاف الحالات العملية التي تظهر مثل علم البيانات هو شكل من أشكال المستقبل في القطاعات الرئيسية. إن اكتشاف كيفية مساهمة هذا التخصص في حل المشكلات المعقدة ودفع الابتكار في الصناعات المتنوعة.
توصية المنتج
يمكن أن تؤثر تقنية توصية المنتجات على العملاء لشراء منتجات مماثلة. على سبيل المثال، يعمل البائع على زيادة مبيعات متجره عبر الإنترنت من خلال جمع المنتجات وتقديم المنتجات الأصلية. نحن نجمع بين الشامبو والتكييف ونترك الماء ينزل. علاوة على ذلك، فإن العملاء يشترون المزيد بسعر مخفض.
التنبؤ بالمستقبل
إنها إحدى التقنيات الأكثر تطبيقًا في علم البيانات. من خلال قاعدة البيانات المختلفة التي يتم تجميعها من مصادر مختلفة، يتم تحقيق توقعات الأرصاد الجوية والتوقعات المستقبلية.
كشف عمليات الاحتيال والخداع
إنه أحد التطبيقات الأكثر منطقية في علم البيانات. إذا كانت المعاملات عبر الإنترنت مستمرة بشكل كبير، فمن الممكن أن تفقد بياناتك. على سبيل المثال، يعتمد اكتشاف الاحتيال باستخدام بطاقات الائتمان على السعر والتاجر والموقع والوقت ومتغيرات أخرى. إذا كانت تبدو طبيعية بعض الشيء، فسيتم إلغاء المعاملة تلقائيًا وحظر البطاقة لمدة 24 ساعة أو أكثر.
سيارات مستقلة
السيارة المستقلة هي إحدى الاختراعات الأكثر نجاحًا في العالم الحالي. تدريبنا على اتخاذ قراراتنا بشكل مستقل بناءً على البيانات السابقة. في هذه العملية، يمكننا معاقبة نموذجنا إذا لم يعمل بشكل جيد. ستصبح السيارة أكثر ذكاءً مع الوقت عندما تبدأ في التعلم من خلال جميع التجارب في الوقت الحقيقي.
التعرف على الصور
عندما ترغب في العثور على بعض الصور، يمكن لعلم البيانات اكتشاف الكائن وتصنيفه. المثال الأكثر شهرة للتعرف على الصور هو التعرف على الوجه: إذا تم وضع النرد على هاتفك الذكي ثم قم بإلغاء قفله، قم بمسحه ضوئيًا. لذا، في البداية، يكتشف النظام القائمة، ويصنفها على أنها إنساني ويقرر ما إذا كان الهاتف ينتمي إلى المالك الحقيقي أم لا.
تحويل الصوت إلى نص
التعرف على الصوت هو عملية فهم اللغة الطبيعية من خلال الكمبيوتر. نحن على دراية كبيرة بالمساعدين الافتراضيين مثل Siri وAlexa وGoogle Assistant.
الرعاية الصحية
يساعد علم البيانات في مجالات متنوعة من الاهتمام الصحي، مثل تحليل الصور الطبية، وتطوير الأدوية الجديدة، وعلم الوراثة والجينوم، وتقديم المساعدة الافتراضية للمرضى.
محركات البحث
توفر Google وYahoo وBing وAsk وما إلى ذلك العديد من النتائج في جزء ثانٍ. يمكن استخدام هذا باستخدام العديد من خوارزميات علم البيانات.
¿Listo para un camio de carrera emocionante؟ بفضل التعليم الرسمي واكتساب المهارات التقنية، فإن ذلك يؤدي إلى المشاركة في مشاريع حقيقية، كل خطوة مهمة. اكتشف كيف يستمر التعليم والتحديث المستمر هو المفتاح للانتقال إلى مجال ديناميكي وفي تطور مستمر.
دور البيانات العلمية
ما الذي يعنيه حقًا العمل اليومي في البيانات العلمية؟ علاوة على المهارات التقنية، يتضمن دور البيانات العلمية فهمًا عميقًا لسياق الأعمال، والقدرة على تفسير البيانات بطريقة ذات أهمية، والتواصل الفعال بين الأشخاص.
يقدم علماء البيانات ورقة أساسية لضمان حصول المنظمات على قرارات مستنيرة. العمل على تعاون متواصل مع رواد الأعمال لتحديد أهداف محددة، مثل تحديد تقسيم العملاء ودفع التحسينات في المنتجات والخدمات. باستخدام خوارزميات التعلم الآلي والنماذج الإحصائية، يمكن لعلماء البيانات فحص مجموعات كبيرة من البيانات لاكتشاف المستفيدين والأفكار التي تساعد المنظمات على اتخاذ القرارات المعتمدة.
يشتمل علماء البيانات عمومًا على مزيج من المهارات التقنية وفهم تفسير البيانات وتصورها. يجب أن يكون لديك خبرة في التحليل الاستراتيجي ولغات البرمجة وخوارزميات التعلم الآلي وأنظمة قواعد البيانات.
نلقي نظرة على وصف عام للمسؤوليات التي تدير معلومات علمية عن البيانات المهنية:
- قم بنسخ البيانات ومسحها وتنظيمها لاستخدامها في النماذج التنبؤية والوصفية.
- تحليل كميات كبيرة من المعلومات لاكتشاف الاتجاهات والمستفيدين.
- استخدم لغات البرمجة لتنظيم البيانات وتحويل المعلومات إلى معلومات قابلة للاستخدام.
- العمل مع الأطراف المهتمة لفهم المشكلات التجارية وطرح الحلول بناءً على البيانات.
- تطوير النماذج التنبؤية باستخدام نماذج الإحصائيات لتوقع الاتجاهات المستقبلية.
- إنشاء نماذج التعلم التلقائي والحفاظ عليها ومتابعتها.
- قم بتنزيل واستخدام خوارزميات التعلم المتقدمة تلقائيًا وأساليب تحليلية أخرى لإنشاء حلول مبنية على البيانات.
- يتم التواصل مع الحلول بناءً على البيانات المتعلقة بالأجزاء المهمة
- اكتشف المستفيدين والاتجاهات الخفية في مجموعات البيانات الضخمة باستخدام مجموعة متنوعة من أدوات استخراج البيانات
- قم بتحرير حلول البيانات والتحقق من صحتها من خلال تصورات البيانات والمعلومات واللوحات والعروض التقديمية.
خطوة للتحويل إلى بيانات علمية
يعد التعرف على الخطوات المحددة للتحويل إلى بيانات علمية أمرًا بالغ الأهمية. بفضل التعليم الرسمي والممارسة المستمرة، تم بناء محفظة قوية، وكشف الأسرار لفتح الطريق في هذه الرحلة المثيرة. احصل على النصائح العملية لتلك التي قمت بتدوينها وهذا هو الطريق الناجح.
- تعلم الأساسيات: الخطوة الأولى للتحويل إلى بيانات علمية هي فهم أساسيات العلم وتحليل البيانات. يجب أن تفهم مواضيع إدارة البيانات والإحصائيات والرياضيات والبرمجة. يمكنك العثور على الكثير من الموارد والدروس عبر الإنترنت التي تعلم هذه المواضيع.
- تطوير المهارات العملية: عندما تكتسب المعرفة الأساسية لعلم البيانات، تحتاج إلى تطوير المهارات العملية التي ستؤدي إلى نتائج مفيدة في مسيرتها. على سبيل المثال، تعرف على لغات البرمجة، مثل R وPython، وأنظمة الترميز وإدارة قواعد البيانات. من الممكن أيضًا أن ترغب في ممارسة تقنيات تحليل البيانات والتعلم تلقائيًا.
- احصل على شهادة ترقية أو عنوان: يفضل معظم الموظفين التعاقد مع البيانات العلمية من خلال ترقية أو مهارة في المجال المقابل، مثل المعلوماتية أو الرياضية التطبيقية. يمكن أن يساعد الحصول على عنوان في علم البيانات أو التحليل على اكتساب المعرفة والخبرة والمهارات اللازمة لتحويل بيانات رائعة إلى علمية.
- العمل في المشاريع العملية: إحدى أفضل الطرق لتطوير مهاراتك في علم البيانات هي العمل في المشاريع. يمكنك العثور على مشاريع عبر الإنترنت أو التواصل مع المنظمات التي تبحث عن البيانات العلمية. سيساعدك العمل في المشاريع على اكتساب الخبرة في تحليل البيانات والتعلم تلقائيًا وأنشطة أخرى لعلم البيانات.
- الحفاظ على التحديث: للحفاظ على الطليعة، يجب أن تكون مطلعًا على أحدث الاتجاهات في علم البيانات. يجب أن نهتم بأخبار الصناعة، وتوصيتنا هي الاشتراك في المنشورات المتعلقة بعلم البيانات.
إن علم البيانات الذي يتمتع بقدرته على تحويل البيانات إلى معلومات قيمة هو بمثابة محفز للثورة التجارية الحديثة. من أصولها التاريخية، قامت بتطبيقاتها العملية، ونحن نستكشفها كل يوم من هذا التخصص. من خلال الكشف عن علم البيانات، لن تتمكن من القيام برحلة عاطفية فحسب، بل ستتحول أيضًا إلى بنية مستقبلية تعتمد على البيانات.
¿ما هو علم البيانات البسيط؟
علم البيانات هو مجال دراسة يستخدم البيانات في مختلف جوانب التحقيق والمعلومات للحصول على معلومات وأهمية هذه البيانات.
ماذا يفعل عالم البيانات؟
يبتكر العلماء البيانات ويستخدمون الخوارزميات لتحليل البيانات. تتضمن هذه العملية بشكل عام الاستخدام وإنشاء أدوات التعلم تلقائيًا ومنتجات البيانات المخصصة لمساعدة الشركات والعملاء على تفسير البيانات بطريقة مفيدة.
¿Cuál هو مثال لعلم البيانات؟
أحد الأمثلة الأكثر أهمية لعلم البيانات في التحديث المستمر هو استخدامها لدراسة فيروس كورونا (COVID-19) وإطلاق فراغ أو علاج. يتضمن علم البيانات أيضًا اكتشاف الاحتيال، وأتمتة انتباه العملاء، وتوصيات الرعاية الطبية، واكتشاف الإشعارات الكاذبة، وأنظمة توصيات التجارة الإلكترونية والترفيه، والمزيد.
ما هو المؤهل للحصول على دورة علم البيانات؟
يمكن أن تختلف معايير الأهلية لدورة علم البيانات باختلاف المؤسسة التي تقدم البرنامج. ومع ذلك، بشكل عام، يجب على المرشحين الحصول على مؤهل تعليمي على الأقل من الرخصة في مجال ذي صلة مثل المعلوماتية أو الرياضيات أو الإحصاء أو الهندسة. يمكن لبعض المؤسسات أيضًا أن تطلب من المرشحين الحصول على خبرة سابقة في لغات البرمجة مثل Python أو R.
هل يمكنني معرفة علم البيانات من خلال حسابي؟
نعم، لكن لكي تصبح خبيرًا، يجب عليك التسجيل في دورة توفر لك القدرات والتوجيه والتعليم المناسب.
¡Gracias por acompañarnos en este viaje informativo por el emocionante mundo de la Ciencia de Datas! نتوقع أن هذا الاستكشاف قد زودنا بفهم عميق للأهمية والتاريخ والمحول المحتمل لهذا الانضباط المتطور.
- محتوى مدعوم من تحسين محركات البحث وتوزيع العلاقات العامة. تضخيم اليوم.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. تمكين نفسك. الوصول هنا.
- أفلاطونايستريم. ذكاء Web3. تضخيم المعرفة. الوصول هنا.
- أفلاطون كربون، كلينتك ، الطاقة، بيئة، شمسي، إدارة المخلفات. الوصول هنا.
- أفلاطون هيلث. التكنولوجيا الحيوية وذكاء التجارب السريرية. الوصول هنا.
- المصدر https://www.mygreatlearning.com/blog/que-es-la-ciencia-de-datos-guia-completa/
