أساسيات علم البيانات

إنّ نوع البيانات هو سمة مرتبطة بجزء من البيانات يخبر نظام الكمبيوتر بكيفية تفسير قيمته، ويضمن فهم أنواع البيانات جمع البيانات بالتنسيق المفضل وأن تكون قيمة كل خاصية كما هو متوقع.

نظرًا لمشكلة المجال والبيانات فإنّ الغرض من دورة حياة علم البيانات (DSLC) هو توليد المعرفة والاستنتاجات والإجراءات، بحيث يهدف إطار عمل (PCS) إلى علم البيانات الحقيقي من خلال المبادئ الأساسية.

لبدء استخدام Data Science يمكن اتباع بعض الخطوات الأساسية لتعلم علوم البيانات وهي تعزز مفاهيمك الرياضية والإحصائية، وتعلم لغة البرمجة Python أو R وSQL واستخدام أدوات علوم البيانات المختلفة.

إن علم البيانات هو فرع من فروع العلم الذي يطبق الطريقة العلمية على البيانات بهدف دراسة العلاقات بين الميزات المختلفة واستخلاص استنتاجات ذات مغزى بناءً على هذه العلاقات.

إنّ جميع أنواع البيانات المختلفة لها مكانة حاسمة في الإحصاء والبحث وعلوم البيانات، حيث تعمل أنواع البيانات بشكل مناسب معًا على بناء عملية صنع القرار الناجحة القائمة على البيانات.

في مجال علم البيانات المتطور باستمرار تتسارع التطورات والاكتشافات الجديدة في البحث بسرعة، ممّا يجعل العمل اليومي مثيرًا ويمكن اكتساب مهارات جديدة في علوم البيانات إلى ما لا نهاية.

يعمل علماء البيانات على العديد من التقنيات ولغات البرمجة، حيث يستخدمون العديد من الأدوات لحل مشاكل العمل وأثناء العملية ويكتسبون ثقة الأشخاص من الإدارة العليا.

يسمح إصدار التعليمات البرمجية والبيانات للمطورين بالعمل على التعليمات البرمجية والبيانات دون التأثير على كود الإنتاج والبيانات ودون التأثير على أنشطة التطوير للمطورين الآخرينن، والكود والبيانات التي يعمل عليها المطور مرتبطة بمهمة.

إنّ أدوات تصور البيانات التي تتضمن دعم تدفق البيانات وتكامل الذكاء الاصطناعي والتضمين والتعاون والاستكشاف التفاعلي وقدرات الخدمة التلقائية لتمثيل البيانات تسهل كيفية جمع وتحليل البيانات والحصول على النتائج.

يمكن أن يعمل تقديم البيانات بالطريقة الصحيحة على فهم العمليات المعقدة وتحديد الاتجاهات وتمثيل البيانات هو أسلوب لتحليل البيانات الرقمية، ويتم توضيح العلاقة بين الحقائق والأفكار والمعلومات والمفاهيم في رسم تخطيطي عبر تمثيل البيانات.

علم البيانات هو الرابط المشترك بين الأنظمة والأعمال وهو أساسي لأي عمل يريد تحقيق ميزة تنافسية والحفاظ عليها، ويلعب عالم البيانات دورًا رائدًا في إدارة المشاريع التي تتطلب كميات كبيرة ومتنوعة من البيانات لمعالجتها.

يعمل التعلم الآلي على أتمتة عملية تحليل البيانات ويذهب إلى أبعد من ذلك لإجراء تنبؤات بناءً على جمع كميات كبيرة من البيانات وتحليلها عن مجموعات سكانية معينة وتم تصميم النماذج والخوارزميات لتحقيق ذلك.

علم البيانات والذكاء الاصطناعي هو برنامج متعدد التخصصات ومكمل، حيث يستخدمان نظريات وأساليب مستمدة من مجالات المعرفة المتعددة في مجالات الرياضيات والإحصاء وعلوم المعلومات وعلوم الكمبيوتر.

نّ علم البيانات هو مصطلح واسع لمجموعة من المجالات التي تُستخدم لتحسين مجموعات البيانات الهائلة، ويُعد برنامج تحليل البيانات إصدارًا أكثر تركيزًا من هذا ويمكن اعتباره جزءًا من عملية أكبر.

يجب أن يتعلم علماء البيانات Java) لأنّها توفر مجموعة من وظائف علوم البيانات مثل تحليل البيانات ومعالجة البيانات والتحليل الإحصائي وتصور البيانات ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP)، و(Java) هي لغة موجهة للكائنات ومتعددة الاستخدامات وفريدة من نوعها توفر الكثير من الوظائف.

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.

طريقة الوصول التسلسلي المفهرس هي تقنية لتكوين ملفات بيانات الكمبيوتر وحفظها وتعديلها بحيث يمكن الوصول إلى الإدخالات بشكل تسلسلي أو عشوائي باستخدام مفتاح واحد أو أكثر.

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.

إنّ الهدف من طرق التنبؤ التقليدية هو وصفي بطبيعته إلى حد كبير ويهدف إلى تحليل مجموعة بيانات أحادية المتغير أو مجموعة بيانات متعددة المتغيرات باستخدام تنبؤات محدودة وقابلة للعد وقابلة للتفسير.

إنّ التوقع التنبئي هو امتداد للتنبؤ يوجه لتحقيق الأهداف بسرعة للظروف المتغيرة ويستخدم البيانات التاريخية ويتنبأ بالاتجاهات المستقبلية للمساعدة على اتخاذ قرارات عمل أفضل والبقاء في صدارة المنافسين.

يعتمد علماء البيانات على عدد من الأدوات والبرامج المتخصصة التي تم تطويرها خصيصًا لتنظيف البيانات وتحليلها ونمذجتها واعتمادًا على الأهداف قد يختار علماء البيانات من بين مجموعة واسعة من الأدوات.

تتضمن واجهة مستخدم استكشاف البيانات منطقة تحديد مع تمثيلات قابلة للتحديد للحقول القابلة للاستعلام لمصدر البيانات ومنطقة التصور، حيث يتم عرض نتائج الاستعلام كتمثيلات مرئية للبيانات.

مع التطوير المستمر للتقنيات الجديدة مثل الحوسبة السحابية والبيانات الضخمة ينتج كميات كبيرة من البيانات والتي تظهر تدريجيًا نموًا أسيًا، والبيانات متعددة الأبعاد هي نوع بيانات نموذجي في مجال تحليل ذكاء الأعمال اليوم.

يتم تقديم نظام مرتبط بالتنبؤ بالتنقيب عن البيانات والتي بموجبها يختار المستخدم جدول قاعدة بيانات عن طريق واجهة مستخدم رسومية، ويُعد التنقيب عن البيانات عملية لمهمة معالجة البيانات المنظمة من البيانات الخام.

الانحدار اللوجستي هو نظام الحلول الحسابي للتعلم الآلي التي تستخدم لمشاكل التصنيف وهي عبارة عن خوارزمية تحليل تنبؤي وتعتمد على مفهوم الاحتمال.

يتضمن توزيع البيانات إنشاء نسخ من البيانات وتوزيعها بين مجموعات أو أكثر من هياكل البيانات الجغرافية، بحيث يسمح بالعمل على نفس البيانات في مواقع منفصلة.

يتم تعريف تصور البيانات لفهم أنماط البيانات ورؤيتها عن طريق تحويلها إلى سياق مرئي من خلال اتخاذ أشكال مختلفة ويمثل ذكاء الأعمال مجموعة من التقنيات التي توفر مقاييس قليلة لمستخدمي الأعمال.

للعثور على مخرجات رقمية يتم اعتماد التنبؤ، كما تحتوي مجموعة بيانات التدريب على المدخلات وقيم الإخراج الرقمية ووفقًا لمجموعة بيانات المتوفرة تُنشئ الخوارزمية نموذجًا أو متنبئًا.

تشير التحليلات التنبؤية إلى اعتماد كل من البيانات الجديدة والتاريخية والخوارزميات الإحصائية، أمّا عملية التنقيب عن البيانات تشير إلى تقنيات التعلم الآلي للتنبؤ بالنشاط والأنماط والاتجاهات المستقبلية.