أساسيات علم البيانات

علم البيانات مهم لمستقبل جميع الصناعات، وسيستمر التنقيب عن البيانات في لعب دور حاسم في هذا المجال مع نموه، كما يمكن أن يقوم على تطوير المهارات من خلال التعليم المتقدم على اكتساب فهم متعمق لما هو استخراج البيانات.

النمذجة التنبؤية هي مجموعة فرعية من التحليلات التنبؤية وتستخدم التحليلات التنبؤية نماذج تنبؤية لحل مشاكل العمل، كما يتم استخدامه عادةً في مجالات مثل التنبؤ بالمبيعات والتنبؤ بالطلب وإدارة المخزون.

نستخدم التحليلات التنبؤية والتعليمية في حياتنا اليومية، وهمّا أداتان استشرافيتان يستخدمهما قادة الأعمال ويتغلبون على هذه القيود، وتوفر حلول التحليلات طريقة ملائمة للاستفادة من بيانات الأعمال.

يكشف استكشاف البيانات عن العلاقات المعقدة والصعبة وغير المرئية في كثير من الأحيان بين المتغيرات القابلة للقياس، كما أنّه من ناحية أخرى يقدم التحليل التنبئي نتائج وإمكانيات في مستقبل المتغيرات من المتغيرات نفسها.

تقوم التحليلات التنبؤية تقنيات التحليلات المتقدمة وتكشف عن التداخلات في الوقت الفعلي للتنبؤ بالأحداث المستقبلية، وإنها أداة رئيسية لتغذية بيانات تحليلية للمنظمات، حيث تتوافق طرق التحليل الإحصائي الكلاسيكية مع التقنيات المتقدمة مثل التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي.

الانحدار الخطي هو أداة إحصائية شائعة تستخدم في علم البيانات وذلك بفضل الفوائد العديدة التي يقدمها، وكان الانحدار الخطي قوة دافعة حاسمة وراء العديد من تطبيقات الذكاء الاصطناعي وعلوم البيانات.

علم البيانات وهندسة البيانات هما تخصصان مختلفان تمامًا، حيث يعالج كل من علوم البيانات وهندسة البيانات مجالات مشكلة متميزة ويتطلب مجموعات مهارات وأساليب متخصصة للتعامل مع المشكلات اليومية.

تعتمد بيئة الأعمال الرقمية اليوم بشكل كبير على البيانات لتوجيه القرارات وتحديد اتجاه الأعمال، حيث بدأت المنظمات في تنفيذ تكيف البيانات ولا سيما استجابة للمتطلبات التنظيمية، لكنّ الشركات الناجحة تدرك الحاجة إلى التحكم بالبيانات التكيفية.

تحتوي البيانات غير المهيكلة على بنية داخلية ولكنّها لا تحتوي على نموذج أو مخطط بيانات محدد مسبقًا، حيث يمكن أن تكون نصية أو غير نصية ويمكن أن يكون من صنع الإنسان أو من صنع الآلة، وتُعد بيانات الجهاز فئة أخرى من البيانات غير المهيكلة.

تُستخدم Java في عدد من العمليات المتضمنة في علم البيانات مثل تحليل البيانات بما في ذلك استيراد البيانات وتنظيف البيانات، حيث تستغرق (Java) وقتًا أقل لتنفيذ كود المصدر بينما (Python) تنفيذ الكود سطرًا بسطر. 

هناك العديد من أدوات علوم البيانات التي تساعد علماء البيانات على التعامل مع كميات كبيرة من البيانات وتحليلها، وتساعدهم أدوات وخوارزميات علوم البيانات هذه في حل مشاكل علوم البيانات المختلفة لصنع استراتيجيات أفضل.

تتأثر إنتاجية علماء البيانات وكما تتأثر إنتاجية فريق البيانات بشكل عام بشكل كبير بالعوامل التي يمكن تجنبها بسهولة، كجمع البيانات ذات الصلة ومركزية أصول البيانات وتوثيق الجداول وتحديد شروط العمل ومؤشرات الأداء الرئيسية بوضوح.

تم إنشاء حزمة علم البيانات بهدف رئيسي وهو تعليم المستخدمين كيفية العمل مع الجداول والتصورات في إعداد علم البيانات التمهيدي، ولقد تم أخذها من تقنيات في إطارات بيانات (SQL) و(pandas) و(R).

تعني المعالجة الميكانيكية أي عملية أو إجراء آخر يتم التعامل معه على جهاز والذي قد يشمل على سبيل المثال آلة تصوير أو كمبيوتر أو مسجل أو معالج شريطي أو أي جهاز آلي آخر.

معالجة البيانات هي جمع البيانات ومعالجتها في النموذج القابل للاستخدام والمطلوب، وقد يكون هناك احتمال حدوث أخطاء أثناء المعالجة لذلك تتم الآن معظم المعالجة تلقائيًا باستخدام أجهزة الكمبيوتر.

إنّ الطلب العالمي على معالجة البيانات يتصاعد بمعدل أسي، وذلك في نمو الإنترنت والذكاء الاصطناعي وغيرها من التطبيقات الثقيلة البيانات في جميع أنحاء العالم.

تختلف العملية والنتيجة بين تنظيف البيانات وتحويل البيانات، أثناء تنظيف البيانات يتم فحص مجموعة البيانات وتوصيفها ومن خلال التفتيش يتم الكشف عن الأخطاء ثم يتم تعديل الأخطاء ومعالجة التناقضات.

عندما تتم مناقشة علم البيانات اليوم فعادةً ما يتعلق الأمر بأحدث وأكبر خوارزمية التعلم العميق أو التعلم الآلي والتنبؤ، ولكن يجب على عالم البيانات إنشاء واستيعاب العديد من المفاهيم والممارسات الأساسية لتنبؤ البيانات.

يتيح علم البيانات للمؤسسات القدرة على تسريع الابتكار وتحويل كيفية عملها من خلال معالجة البيانات وتحليلها التي تعتمد الطرق والعمليات والخوارزميات والأنظمة العلمية.

يتمثل الهدف الرئيسي للتحليلات المرئية وعلوم البيانات في تحديد الرؤى القابلة للتنفيذ التي تؤثر على العمليات التجارية لزيادة  الإنتاجية، وأتمتة المهام العادية تعمل على توفير الوقت للابتكار.

يميل تحليل البيانات إلى تضمين تحليل المستندات النصية وتنظم مجموعات البيانات الجدولية البيانات التي يمكن الوصول إليها آليًا (الأرقام والسلاسل) في سلسلة من السجلات.

يمكن أن تواجه حلول عملية تنظيف البيانات العديد من المشكلات أثناء عملية تنقية البيانات وتحتاج إلى فهم المشاكل المختلفة ومعرفة كيفية معالجتها.

مع التقدم التكنولوجي العديدة وانتشارها الهائل ينتج كمية هائلة من البيانات النصية غير المهيكلة رقميًا، حيث يحتوي هذا النوع من البيانات على معلومات ومعرفة قيمة.

يُعد التعلم الآلي مقابل تحليلات البيانات أحد أكثر الموضوعات التي يتم الحديث عنها بين مصطلحات علوم البيانات، بحيث يقوم كلا المجالين على البيانات وهما من بين القطاعات الأكثر طلبًا. 

إنّ التحليل متعدد الأبعاد هو تحليل كائنات الأبعاد المنظمة في تسلسلات هرمية ذات مغزى، ويسمح التحليل متعدد الأبعاد للمستخدمين بمراقبة البيانات من وجهات نظر مختلفة وهذا يمكنهم من تحديد الاتجاهات أو الاستثناءات في البيانات.

يُعد التنقيب عن النص أحد مكونات التنقيب عن البيانات الذي يتعامل بشكل خاص مع بيانات النص غير المهيكلة، ويمكن استخدام التنقيب عن النص كخطوة معالجة مسبقة لاستخراج البيانات أو كعملية قائمة بذاتها لمهام محددة.

 يتضمن التحليل الدلالي الحصول على معنى البيانات وتسمى الطريقة المنطقية ومن التحليلات الممكنة لمرحلة بناء الجملة، حيث يتضمن فهم العلاقة بين الكلمات مثل الارتباط الدلالي أي عند استخدام كلمات مختلفة بطرق متشابهة.

التنقيب عن النص هو تطبيق التقنيات على البيانات النصية بهدف استنتاج المعلومات من البيانات، وتكمن مشكلة تحليل نصوص في أنّ الجمل أو النصوص الأطول ليست بيانات رقمية ولا فئوية.

تشير البنية التحتية للبيانات إلى المكونات المختلفة التي تسمح استهلاك البيانات وتخزينها ومشاركتها، ويُعد امتلاك استراتيجية البنية التحتية للبيانات الصحيحة أمرًا بالغ الأهمية للمؤسسات التي تسعى إلى إجراء تحول رقمي قائم على البيانات.

تصف تطبيقات إعداد البيانات تدفقات البيانات ولكن تمثل بشكل أفضل الإجراءات عالية المستوى التي يرغب المستخدمون في اتخاذها، ويستخدم التصميم لإجراءات مباشرة على البيانات الفعلية.