أساسيات ونظرة عامة على علم البيانات Data Science

يعتبر علم البيانات جزءًا أساسيًا من العديد من الصناعات اليوم وذلك نظرًا للكميات الكبيرة من البيانات التي يتم الوصول إليها وهو أحد أكثر الموضوعات إثارة للجدل في دوائر تكنولوجيا المعلومات، تطورت أهميتها على مر السنين وأصبحت الشركات تعمل على اعتماد تقنيات علوم البيانات لتحسين نشاطاتها والوصول إلى رضا العملاء.

ما هو علم البيانات Data Science

علم البيانات (Data Science): هو مجال الدراسة الذي يتضمن استخراج الرؤى من كميات هائلة من البيانات باستخدام طرق وخوارزميات وعمليات علمية مختلفة، ويتم استعمال الأدوات والتقنيات الحديثة للعثور على أساليب غير مرئية، والوصول إلى معلومات ذات أهمية وتحديد تصاميم ويستخدم علم البيانات خوارزميات التعلم الآلي المعقدة لبناء نماذج تنبؤية.

مبادئ وتقنيات علم البيانات

• يوفر نظام علم البيانات إطارًا محسّنًا يمكّن من إقران مصدر البيانات بواحدة أو أكثر من الخوارزميات لإنشاء عملية علم بيانات.

• في كثير من الحالات تُخرج عملية علم البيانات نتائج مرئية مثل: المخططات والرسوم البيانية التي يسهل على المستخدم فهمها.

• علاوةً على ذلك باستخدام إطار العمل يوفر نظام علم البيانات الأدوات التي تمكن المستخدم من تخصيص عمليات علم البيانات بشكل أكبر.

• أدى ظهور الأطر ذات الأغراض العامة لحسابات علوم البيانات واسعة النطاق إلى تحسين علم البيانات من خلال توحيد وتبسيط العملية للتعامل مع مجموعات البيانات الكبيرة.

• ومع ذلك لا تزال هناك حاجة لعلماء البيانات الذين يستخدمون عمليات معقدة للعمل على البيانات وتنفيذ الخوارزميات.

• علاوةً على ذلك، في حين أنّ العديد من تقنيات علوم البيانات تتضمن عناصر أصبحت أكثر توحيدًا مثل: تصفية البيانات أو تطبيعها، تظل أطر العمل العامة هذه معقدة للغاية لتمكين العديد من المستخدمين بما في ذلك علماء البيانات من استخدام هذه الأطر بنجاح.

• على هذا النحو في مجال علم البيانات لا تزال هناك حاجة إلى إطار عمل محسن لأداء عمليات علم البيانات.

• على وجه الخصوص تتطلب تقنيات علوم البيانات الحالية قوة حوسبة كبيرة وأطر زمنية وغير فعالة وغير مرنة.

أساسيات علم البيانات

• علم البيانات بشكل عام هو استخراج المعلومات من كميات كبيرة من البيانات غير المهيكلة تسمى مجموعات البيانات.

• نظرًا للتعقيدات والكميات الكبيرة من البيانات التي تنطوي عليها عمليات علم البيانات فإن الخبراء مثل علماء البيانات المدربين، مطلوبون عادةً لإجراء عمليات على مجموعات البيانات الضخمة هذه.

• علاوةً على ذلك، يحتاج علماء البيانات المدربون عادةً إلى عمليات حوسبة وأجهزة وبرامج معقدة لأداء عمليات علوم البيانات.

• حتى مع الأدوات المناسبة لا يزال علماء البيانات يواجهون العديد من التحديات عند العمل مع مجموعات البيانات الكبيرة وإجراء عمليات علم البيانات.

• وللعمل مع مجموعة بيانات كبيرة يجب على عالم البيانات أولاً توفير مساحة تخزين مخصصة لمجموعة البيانات.

• حتى مع التطورات الحديثة في تخزين الكمبيوتر قد يكون العثور على مساحة تخزين مخصصة لمجموعات البيانات الكبيرة أمرًا صعبًا.

• بعد ذلك يجب على عالم البيانات تنظيف البيانات يدويًا والتي يمكن أن تتضمن تحرير وتنسيق وهيكل آلاف سطور البيانات لضمان سهولة قراءة مجموعة البيانات.

• وعند تنظيف مجموعة البيانات يمكن لعالم البيانات تشغيل الخوارزميات على البيانات.

• قبل تشغيل خوارزمية علوم البيانات غالبًا ما يحتاج عالم البيانات إلى برمجة الخوارزمية يدويًا أي الترميز والأمر الذي يتطلب أن يكون عالم البيانات على دراية ببرمجة الكمبيوتر.

أهمية الأنظمة والطرق في علم البيانات

• توفر نظاماً ديناميكياً لعلم البيانات يتم تحديثه بشكل واضح بناءً على اختيار المستخدم لمصدر البيانات.

• بشكل أكثر تحديدًا تقوم الأنظمة والطرق بتحليل وتنظيم مصادر البيانات وخوارزميات علوم البيانات لتوفير إطار عمل للمستخدمين لأداء عمليات علم البيانات بسهولة.

• تُنشئ الأنظمة والطرق واجهة مستخدم رسومية توفر الوصول إلى هذا الإطار، وعلى وجه الخصوص توفر الوصول إلى مصادر البيانات وخوارزميات علوم البيانات.

• تعرض الأنظمة والأساليب قائمة بمصادر البيانات وخوارزميات علوم البيانات كجزء من إطار عمل علم البيانات.

• عند تلقي مجموعة مختارة من مصدر البيانات، تحدد الأنظمة والطرق مخططًا لمصدر البيانات.

• باستخدام المخطط المحدد تحدد الأنظمة والطرق خوارزميات علوم البيانات المتوافقة التي تطابق المخطط.

• من خلال قائمة خوارزميات علوم البيانات المتوافقة، تقوم الأنظمة والطرق بتحديث إطار العمل لإقران مصدر البيانات المحدد بخوارزميات علوم البيانات المتوافقة، والتي تتضمن في بعض النماذج تحديث واجهة المستخدم الرسومية؛ لعرض القائمة المصفاة لخوارزميات علوم البيانات المتوافقة.

ما هو إطار عمل الأنظمة في علم البيانات

• تقوم الأنظمة والطرق بتحديث إطار العمل استنادًا إلى مصدر بيانات محدد، ويمكن للأنظمة والطرق أيضًا تحديث إطار العمل ديناميكيًا؛ لتضمين مصادر البيانات المتوافقة مع خوارزمية علوم البيانات المحددة أي عند اختيار خوارزمية علم البيانات أولاً.

• وبالتالي، يوفر نموذج واحد أو أكثر إطارًا ذكيًا يعمل على تحسين وظائف إدارة مصادر البيانات وخوارزمية علوم البيانات بشكل مفيد.

• علاوةً على ذلك، كنتيجة للإطار المحسن تمكّن الأنظمة والأساليب أي مستوى من عمليات علوم البيانات التي يقوم المستخدم بتجميعها باستخدام مصادر البيانات المتوافقة وخوارزميات علوم البيانات.

• عند إقران مصدر البيانات بخوارزمية علوم البيانات، تستخدم الأنظمة والأساليب التي تم الكشف عنها إطار العمل لإنشاء عملية علم البيانات.

• على وجه الخصوص، يمكّن إطار العمل الأنظمة والأساليب من إنشاء عملية علم البيانات من كتل بناء خوارزمية لخوارزمية علوم البيانات المحددة، وضخ البيانات من مصدر البيانات المحدد في خوارزمية علوم البيانات وإنشاء نتيجة أو تحليل للبيانات.

• كما يوفر إطار عمل الأنظمة والأساليب التي يتم الكشف عنها مزيدًا من التحسينات مثل الأدوات لزيادة تخصيص عملية علم البيانات.

كيفية عمل نظام علم البيانات

• يوفر نظام علم البيانات إطارًا محسنًا ينظم مصادر البيانات مثل مجموعات البيانات والإجراءات مثل خوارزميات علوم البيانات.

• يوفر إطار العمل سير عمل يوجه المستخدم خلال عملية اختيار مصادر البيانات والإجراءات المقابلة والتي يستخدمها نظام علم البيانات لإنشاء وتنفيذ عملية علم البيانات.

• على وجه الخصوص يبني نظام علم البيانات خوارزمية لعلوم البيانات من كتل بناء خوارزمية قابلة لإعادة الاستخدام في الوقت الفعلي ويرسل البيانات، وعلى سبيل المثال إدراج في المواقع المناسبة بناءً على أنواع البيانات وهياكل البيانات من مصادر البيانات المختارة في خوارزمية علوم البيانات لإنشاء عملية علم البيانات.

• بعد إنشاء عملية علم البيانات يقوم نظام علم البيانات بتشغيل عملية علم البيانات للحصول على نتيجة مرغوبة أو أكثر.

• في بعض الحالات يوفر نظام علم البيانات مخرجات مرئية مثل: الرسوم البيانية والمخططات للمستخدم داخل واجهة مستخدم رسومية.

• غالبًا ما يوفر نظام علم البيانات واجهة مستخدم رسومية (Graphical user interface) للمستخدمين تمكن المستخدمين من الوصول إلى إطار العمل وتشغيل عمليات علم البيانات.

في النهاية، يمكّن علم البيانات معالجة كميات كبيرة من البيانات الضخمة المنظمة وغير المهيكلة لاكتشاف الأنماط، ويمكن أن تأتي البيانات المعتمدة في التحليل من العديد من المصادر المتنوعة ويتم تقديمها في أنماط مختلفة.