يستمر علم البيانات في إحراز تقدم سريع ولا سيما على حدود التعلم الآلي والتعلم العميق، بحيث تمتلك المؤسسات الآن مجموعة من البيانات الأولية جنبًا إلى جنب مع أدوات تحليل قوية ومتطورة؛ لاكتساب رؤى يمكنها تحسين الأداء التشغيلي وخلق فرص جديدة في السوق، كما أنّ القرارات يمكن أن تستند إلى الأدلة والتجارب والتنبؤات الأكثر دقة.
ما هي مبادئ علم البيانات
يتم تشفير البرامج التقليدية مع تعليمات محددة حول المهام التي يحتاجون إلى تطبيقها، وعلى النقيض من ذلك من الممكن إنشاء خوارزميات “تتعلم” من البيانات دون أن تتم برمجتها بشكل صريح، ويتمثل المفهوم الذي يقوم عليه التعلم الآلي في إعطاء الخوارزمية عددًا هائلاً من “الخبرات” واستراتيجية عامة ثم السماح لها بتحديد الأنماط والأفكار من البيانات.
يتم تدريب هذه الأنظمة بدلاً من برمجتها، حيث تم استخدام بعض تقنيات التعلم الآلي مثل الانحدار وآلات الدعم وتجميع الوسائل منذ عقود، بينما تم تطوير البعض الآخر من قبل إلّا أنّه أصبح قابلاً للتطبيق فقط الآن بعد توفر كميات هائلة من البيانات وقوة معالجة غير مسبوقة، كما أنّ كمية البيانات التي يتم إنشاؤها اليوم ستستمر في الزيادة وتصبح أكثر تعقيدًا.
في عالم مساحة البيانات ظهر عصر البيانات الضخمة عندما تتعامل المؤسسات مع بيتابايت وإكسابايت من البيانات، وأصبح تخزين البيانات أمرًا صعبًا للغاية بالنسبة للصناعات حتى عام (2010م)، وعندما حلت الأطر الشائعة مثل (Hadoop) وغيرها مشكلة التخزين أصبح ينصب التركيز على معالجة البيانات، بحيث يلعب علم البيانات دورًا كبيرًا.
في الوقت الحاضر تم زيادة نمو علم البيانات بطرق مختلفة لذا يجب أن يكون المرء جاهزًا للمستقبل من خلال تعلم ماهية علم البيانات وكيف يمكننا إضافة قيمة إليه، وعلم البيانات يعني أشياء مختلفة لأشخاص مختلفين ولكن في جوهره يستخدم علم البيانات البيانات للإجابة على الأسئلة، وهذا التعريف هو تعريف واسع إلى حد ما.
ما هي الركائز الأساسية لعلوم البيانات
1- معرفة المجال
- الهدف الرئيسي لعلم البيانات هو الوصول إلى رؤى مفيدة من تلك البيانات بحيث تستطيع أن تكون مربحة لأعمال الشركة، وتحتاج إلى معرفة كيفية طرح الأسئلة الصحيحة من الأشخاص المناسبين حتى تتمكن من إدراك المعلومات المناسبة التي تحتاجها للوصول إلى المعلومات التي تحتاجها.
- هناك بعض أدوات التصور المستخدمة في نهاية الأعمال مثل: (Tableau) والتي تساعد على عرض نتائج القيمة أو الرؤية بتنسيق غير تقني مناسب، مثل: الرسوم البيانية أو المخططات الدائرية التي يمكن لرجال الأعمال فهمها.
- معرفة المجال هي الركيزة الأولى لعلوم البيانات، حيث إن فهم الأعمال وقاعدة العملاء هو الذي يسمح بتطوير المنتجات والخدمات ذات الصلة بالعملاء واحتياجاتهم.
- تُعد المعرفة بالمجال ضرورية أيضًا لأنّها تساعد على عمل تنبؤات أفضل بناءً على سلوك العميل، ممّا يؤدي إلى تحسين أفضل للمنتج أو الخدمة.
- في حين أن معرفة المجال ضرورية، إلاّ أنّ هناك العديد من الطرق لاكتسابها دون أن تكون خبيرًا في كل مجال.
2- مهارات الرياضيات والإحصاء
- تُعتبر مهارات الرياضيات والإحصاء ضرورية لعلوم البيانات، حيث ستستخدم معرفتك بهذه الموضوعات لتحليل وتفسير وتقديم البيانات التي تجمعها.
- تشمل التقنيات الرياضية الأكثر شيوعًا في علم البيانات نظرية الاحتمالات والتحليل الإحصائية كما تُستخدم نظرية الاحتمالات لفهم احتمالية وقوع حدث ما، بينما يساعدك التحليل الإحصائي على تحديد ما إذا كان حدث معين قد وقع أم لا.
- يتضمن التحليل الإحصائي أيضًا حساب المتوسطات أو تحديد مدى قرب أو تباعد مجموعتين من الأرقام عن بعضهما البعض، بحيث يمكن استخدام هذه المعلومات للتنبؤ بالأحداث المستقبلية بناءً على الأحداث الماضية.
- إنّ الجبر الخطي وإيجاد قيمة التفاضل والتكامل متعدد المتغيرات وتقنية التحسين مهمة للغاية لأنّها تساعد في فهم خوارزميات التعلم الآلي المختلفة التي تلعب دورًا مهمًا في علوم البيانات.
- الإحصاء والاحتمالية مهمة جدًا لأنّ هذا جزء من تحليل البيانات، والاحتمالية مهمة أيضًا للإحصاءات وتعتبر شرطًا أساسيًا لإتقان التعلم الآلي.
3- المعرفة بعلوم الكمبيوتر
ركيزة علوم الكمبيوتر في علم البيانات هي الأساس لجميع الركائز الأربع الأخرى لعلوم البيانات، حيث يستخدم علماء الكمبيوتر خبراتهم لحل المشكلات المعقدة وتطوير الخوارزميات والبرامج والأنظمة، والتي تسمح بجمع البيانات وتخزينها وتحليلها ونشرها، كما أنّهم مسؤولون عن إعداد عمليات أتمتة القرار التي تضمن نتائج دقيقة من هذه الأنظمة، كما يمتلك علماء الكمبيوتر مجموعة واسعة من المهارات التي يمكنهم تطبيقها في علوم البيانات مثل:
1- معرفة البرمجة
يحتاج المرء إلى فهم جيد لمفاهيم البرمجة مثل هياكل البيانات والخوارزميات، لغات البرمجة المستخدمة هي: (Python) و(R) و(Java) و(Scala)، وكما أنّ (++C) مفيد أيضًا في بعض الأماكن التي يكون فيها الأداء مهمًا جدًا.
2- قواعد البيانات المرتبطة
يحتاج المرء إلى معرفة قواعد البيانات مثل: (SQL) أو (Oracle) حتى يتمكن من استرداد البيانات اللازمة منها كلما لزم الأمر.
3- قواعد البيانات غير المرتبطة
هناك العديد من أشكال قواعد البيانات غير المرتبطة ولكن الأشكال المعتمدة في الغالب هي: (HBase) و(Dynamo).
4- التعلم الآلي
- إنّه أحد أهم أجزاء علم البيانات وأهم موضوع للبحث بين الباحثين، لذلك يتم إجراء تطورات جديدة كل عام في هذا المجال.
- يحتاج المرء على الأقل إلى فهم الخوارزميات الأساسية للتعلم المطلوب والتعلم غير المطلوب.
- تتوفر مكتبات متعددة في (Python) و(R) لتنفيذ هذه الخوارزميات.
5- الحوسبة الموزعة
- إنها أيضًا واحدة من أهم المهارات للتعامل مع كمية كبيرة من البيانات لأنّه لا يمكن معالجة هذا الكم الهائل من البيانات على نظام واحد.
- الأدوات المستخدمة في الغالب هي: (Apache Hadoop) و(Spark).
- الجزءان الرئيسيان من هذه الرسوم هما: (HDFS) أي نظام الملفات الموزعة و(Hadoop) الذي يستخدم لجمع البيانات عبر نظام ملفات موزع.
- جزء آخر هو اختصار الخريطة، والذي من خلاله نتعامل مع البيانات.
- يمكن للمرء أن يكتب خريطة في برامج جافا أو بايثون، وهناك العديد من الأدوات الأخرى مثل: (PIG) و(HIVE) وما إلى ذلك.
ملاحظة: “HIVE” هي اختصار لـ “Highly Immersive Visualization Environment”.
ملاحظة:“HDFS” هي اختصار لـ “Hadoop Distributed File System”.
4- التواصل
- الركيزة الأخيرة لعلم البيانات هي الاتصال والتصور، وهذا يعني أنّه هناك حاجة إلى أن تكون قادرًا على توصيل نتائجك وتقديمها بطريقة تسهل على الأشخاص الذين ليسوا خبراء في مجالك، كما تحتاج أيضًا إلى تصور بياناتك حتى يتمكن الآخرون من استيعاب ما تعرضه بسرعة.
- يُعد الاتصال أمرًا حيويًا لأنّه يسمح بمشاركة ما تعلمته مع الآخرين في المنظمة ويساعدهم على فهم كيف سيؤثر ذلك على حياتهم.
- من ناحية أخرى يسمح التصور للأشخاص الذين ليسوا على دراية بالمعلومات التي جمعتها من مجموعة البيانات الخاصة بك لمعرفة قيمتها بشكل أكثر كفاءة.
- يمكن استخدام الرسوم البيانية أو المخططات أو الرسوم البيانية لتقديم المعلومات بشكل مرئي بدلاً من مجرد تقديم أرقام أولية أو بيانات تقارير نصية.
