كيفية ترميز البيانات في علم البيانات

بشكل عام، تعتبر التعليمات البرمجية القابلة للقراءة نتيجة أساسية تصبح أكثر أهمية كلما زادت تعقيد التعليمات البرمجية الخاصة، حيث في علم البيانات على وجه الخصوص تُعد كتابة تعليمات برمجية قابلة للقراءة أمرًا في غاية الأهمية؛ لأنّ تطبيقات علوم البيانات قد تكون صعبة الفهم لذا لا يُفضل التعقيد الإضافي الذي تضيفه التعليمات البرمجية غير المكتوبة جيدًا.

لماذا الترميز مطلوب في علم البيانات

علم البيانات هو مجال يتم فيه إجراء التجارب على البيانات للمساعدة في تحسين الجودة أو الحد الأدنى للمؤسسة، حيث يتم استخدم فقط أدوات المشروع المحددة لتحليل البيانات وكما توجد كميات كبيرة من البيانات بشكل عام على منصة سحابية ويجب على عالم البيانات إجراء التحليلات.

للقيام بذلك يحتاج عالم البيانات إلى مجموعة أدوات قوية، حيث يمكنهم التجربة بحرية ويجب أن يكون أي تجريب ومعالجة البيانات والتصور ممكنًا للسعي لتحقيق النتيجة النهائية، وإنّها ليست هندسة وإنه علم حقيقي يتكون من إجراء التجارب، حيث ينجح بعضها ويفشل معظمها، والترميز مطلوب في علوم البيانات للأسباب التالية:

1. الحصول على البيانات

بغض النظر عن النظام الأساسي السحابي أو المصدر يمكن أن تساعد التعليمات البرمجية في الحصول على البيانات من أي مكان يتم تخزينها فيه، حيث تمكن الشفرة من معالجة البيانات أثناء سحبها بشكل صحيح من البداية.

2. عملية تحويل البيانات

يمكن أن تساعد معرفة كيفية البرمجة في معالجة البيانات وإصلاحها وتحويلها كما هو مطلوب، بحيث يمكن القيام بذلك عبر منصات متعددة، وعلى سبيل المثال يمكن تطبيق كود (Python) على أي منصة أو أداة سحابية تقريبًا.

3. تحليل البيانات الاستكشافية

يمكن فك رموز الأنماط في البيانات بمساعدة الكود، حيث من الضروري استكشاف مجموعات البيانات الكبيرة لفهم الأنماط المرئية والمخفية.

4. تجربة البيانات

العمل على فرضيات مختلفة لمعرفة ما إذا كان هناك دعم لقرار يعتمد على البيانات ويمكن القيام به بمساعدة الكود.

5. التعلم الآلي والنمذجة

يمكن الحصول على حرية صنع النماذج وأداء التعلم الآلي على البيانات بمساعدة الكود.

6- عملية تصور البيانات

يُعد منح عالم البيانات القدرة على تصور البيانات بطرق متعددة أداة قوية، ويمكن أن يغير الطريقة التي نتبعها في حل مشكلة ما، حيث يمكن أن يساعد تصور البيانات أصحاب المصلحة في الأعمال على اتخاذ قرارات تستند إلى البيانات بشكل أفضل.

الفرق بين ترميز البيانات وعلم البيانات

تتعلق الاختلافات بين ترميز البيانات وعلوم البيانات بنطاقها وخصوصياتها، حيث أنّ الترميز هو مصطلح عام لبرمجة الكمبيوتر يغطي مجموعة هائلة من الوظائف والمهارات، والترميز هو فعل يستخدم لوصف عملية كتابة برامج الكمبيوتر أو إعطاء التعليمات لآلة أو روبوت، وفي المقابل علم البيانات هو مجال يركز على تخزين وتنظيم وتحليل وتصور ومشاركة المعلومات والبيانات.

كما يرتبط علم البيانات عمومًا بتحليلات البيانات والتي تتضمن الترميز كطريقة واحدة لتحليل البيانات، وبهذا المعنى يرتبط علم الترميز والبيانات ببعضهما البعض ولكنهما ينجزان مهامًا فريدة، وعلى سبيل المثال يمكن لمبرمج الكمبيوتر استخدام مهاراته في الترميز للقيام بمشروع علم بيانات أو العثور على وظيفة عالم بيانات.

ومع ذلك هناك العديد من الطرق لاستخدام وإنشاء التعليمات البرمجية التي لا تعتبر علم بيانات، وبالمثل في حين أنّ العديد من علماء البيانات يعرفون كيفية البرمجة، فإنّ برمجة الكمبيوتر ليست شرطًا لعلم البيانات بحيث يعتمد العديد من علماء البيانات على الرياضيات والمهارات الإحصائية الأخرى؛ لتحليل البيانات أكثر من اعتمادهم على برامج الكتابة باستخدام لغة الترميز.

كاختصار لبرمجة الكمبيوتر تندرج العديد من المهارات تحت الترميز، حيث هناك العديد من لغات الترميز التي يمكن للمرء تعلمها وكل واحدة موجهة نحو مهارة برمجة معينة أو نوع من تطوير المنتج، بينما يجب أن يتعلم مطور الويب كيفية البرمجة في (JavaScript)، وقد يتعلم مهندس قاعدة البيانات كيفية البرمجة باستخدام (SQL)، ولا توجد لغة ترميز محددة يحتاج المبرمج إلى معرفتها وبدلاً من ذلك يجب أن تبني المهارات بأي لغة برمجة مطلوبة لنوع العمل الذي تريد القيام به.

كيفية إصدار التعليمات البرمجية باستخدام الترميز في علم البيانات

يحدد النظام تلقائيًا مجموعة البيانات المراد استخدامها لمهمة تطوير معينة من بين مجموعة بيانات الإنتاج أو أحدث مجموعة بيانات أو مجموعة بيانات مؤقتة مرتبطة بمهمة التطوير بحيث لا يلزم تعديل كود التطوير لقراءته من مجموعة بيانات معينة.

نظرًا لعمق واتساع البيانات المتاحة فإن علم البيانات مطلوب لتحويل البيانات المعقدة إلى تنسيقات بسيطة قابلة للفهم من أجل التفسير والفهم بسرعة، وبالتالي يركز علم البيانات ولا سيما في مجال تحليلات البيانات على تحويل البيانات الضخمة إلى قيمة تجارية، وعلى سبيل المثال مساعدة الشركات على توقع سلوكيات العملاء واستجاباتهم.

يبدأ النهج التحليلي الحالي للاستفادة من البيانات الضخمة بالبيانات الأولية وينتهي بالذكاء والذي يتم استخدامه بعد ذلك لحل حاجة عمل معينة بحيث يتم ترجمة البيانات في النهاية إلى قيمة، كما يكون مطلوب منه بذل قدر كبير من الجهد على العمليات اليدوية كالتجميع والتحليل والتصفية والتحضير وتحويل البيانات الأولية من أجل البدء في إجراء التحليلات، وفي مثل هذا النهج يتم إنفاق جهد كبير على إعداد البيانات كالربط والمعالجة، ويتم إنفاق القليل على التحليلات كذكاء الأعمال والتصور والتعلم الآلي وبناء النماذج.

علاوةً على ذلك، عادةً لا يتم مشاركة المعلومات التي تم جمعها من البيانات عبر المؤسسة وعلى سبيل عبر حالات الاستخدام ووحدات الأعمال وهي مخصصة لحل حالة استخدام أو سيناريو عمل معين، حيث كلما تم تقديم حالة استخدام جديدة يجب تطوير حل تحليلات جديد تمامًا، بحيث لا يكون هناك إعادة استخدام للذكاء عبر حالات الاستخدام المختلفة.

نهج التعليمات البرمجية باستخدام الترميز في علم البيانات

يتم تطوير كل جزء من الذكاء المشتق من البيانات من نقطة الصفر لكل حالة استخدام تتطلب ذلك، ممّا يعني غالبًا أنه يتم إعادة إنشاؤه عدة مرات لنفس المؤسسة، ولا يوجد ما يكفي من علماء البيانات لمعالجة العدد المتزايد من فرص العمل مع الاعتماد على مثل هذه التقنيات، حيث يمكن أن يؤدي ذلك إلى عدم الكفاءة بما في ذلك تنفيذ حالات الاستخدام المطولة.

ولإجراء تحليلات على البيانات “الكبيرة” غالبًا ما يُطلب من علماء البيانات تطوير كميات كبيرة من كود البرنامج وغالبًا ما يكون تطوير هذا الرمز مكلفًا ومخصصًا بدرجة عالية، ولا يتم اعتماده بسهولة للاستخدامات الأخرى في مجال التحليلات، بحيث يتطلب تقليل التكاليف الزائدة عن الحاجة وتقصير دورات التطوير تقليل مقدار الوقت الذي يقضيه علماء البيانات في إدارة وتنسيق البيانات الأولية بشكل كبير.

علاوةً على ذلك يمكن أن يسمح تحسين هذا العمل لعلماء البيانات بتحسين فعاليتهم من خلال شحذ الإشارات وتحسين الأساس الذي يؤدي إلى نتائج أسرع واستجابة الأعمال في نهاية المطاف، وبالتالي هناك حاجة لنظام لتطوير ونشر الكود التحليلي بسرعة من أجل التطوير السريع، ونشر الكود التحليلي القابل لإعادة الاستخدام لاستخدامه في نمذجة البيانات المحوسبة وتحليلها.