أساسيات علم البيانات

يمكن قياس البيانات الكمية والتعبير عنها باستخدام الأرقام والمعادلات الرياضية، مما يسهل إجراء التحليلات الإحصائية الدقيقة وتحديد الاتجاهات والارتباطات

تأتي خطوط أنابيب البيانات بأشكال وأشكال مختلفة ولكن جميعها لها نفس الهدف وهو نقل البيانات من موقع ونقلها إلى موقع آخر، وخط أنابيب البيانات هو سلسلة من الإجراءات والعمليات المستخدمة لنقل البيانات الأولية من نقطة إلى أخرى.

البيانات المستمرة هي البيانات التي يمكن قياسها على مقياس لانهائي ويمكن أن تأخذ أي قيمة بين رقمين مهما كانت صغيرة ويمكن أن يكون المقياس تقريبًا أي قيمة على المقياس.

تأتي البيانات في مجموعة متنوعة من الأشكال والأحجام، حيث تستخدم توزيعات البيانات لدراسة وفهم البيانات والعديد من النماذج مبنية حول افتراضات أنّ البيانات تتبع توزيعًا معينًا وعادةً ما تفترض النماذج الخطية دائمًا التوزيع الطبيعي للبيانات.

تم إعداد التصنيف لتحليل البيانات التي تم جمعها بينما يتم استخدام الجدولة لتقديم البيانات التي تم جمعها، ويتمثل الاختلاف الرئيسي بين التصنيف والجدولة في كيفية استخدامهم للبيانات.

إنّ خطة تحليل البيانات هي خارطة طريق لكيفية تنظيم وتحليل بيانات الاستطلاع وينبغي أن تساعد على تحقيق ثلاثة أهداف تتعلق بالهدف الذي حددته قبل بدء الاستطلاع.

تضمن القابلية الحاسوبية أن تكون نتائج البيانات قابلة للتتبع بالنسبة لمنصة الحوسبة والموارد المتاحة بما في ذلك مساحة التخزين ووقت وحدة المعالجة المركزية أو وحدة معالجة الرسومات والذاكرة وعرض النطاق الترددي للاتصال.

يمكن لخط أنابيب قوي لعلوم البيانات من البداية إلى النهاية أن يقوم بتزويد البيانات وجمعها وإدارتها وتحليلها ونمذجتها وتحويلها بشكل فعال لاكتشاف الفرص وتقديم عمليات أعمال موفرة للتكلفة.

تقليدياً تتطلب أدوار علم البيانات مهارات الترميز ولا يزال علماء البيانات الأكثر خبرة الذين يعملون اليوم يرمزون، ومع ذلك يستمر مشهد علم البيانات في التغيير.

تحدث معالجة البيانات بعد مرحلة جمع البيانات في خط أنابيب البيانات، وفي مرحلة المعالجة يتم إعداد البيانات للاستعمال ثم تخزينها في نظام يمكن الوصول إليه.

إنّ الحوسبة هي مجال متعدد يستخدم علوم البيانات والتكنولوجيا الرقمية لحل المشكلات عبر مجموعة واسعة من المجالات بما في الترميز في البيانات والبناء على المعرفة العلمية الأساسية.

يتم استخدام خطوط أنابيب البيانات لأداء تكامل البيانات ويمكن تقسيم احتياجات وحالات استخدام هذه للتحليلات والتطبيقات والعمليات إلى فئتين أساسيتين البيانات التاريخية أو البيانات في الوقت الفعلي.

تتمثل الخطوة الأولى في تنظيف البيانات السيئة في فحصها وتعيين مكان وجود مشاكل في تحليلك وبناء النموذج، ويمكن بدء هذه العملية بتعيين جميع الصفوف ذات القيم الخاصة في الحقل الهدف.

في معظم الحالات يتم تحليل البيانات غير المهيكلة عن طريق التنقيب وتساعد التطورات الحديثة في الشبكات العصبية المتكررة والشبكات العصبية التلافيفية وغيرها من الأساليب أيضًا في تخصيص الأنماط في البيانات غير المهيكلة.

أنّ التحليلات المعززة هي استخدام التقنيات التمكينية مثل التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي للمساعدة في إعداد البيانات وإنشاء الرؤى وشرح البصيرة لزيادة كيفية استكشاف الأشخاص للبيانات وتحليلها في منصات التحليلات وذكاء الأعمال.

جمع البيانات هو جمع المعلومات من مصادر مختلفة وتهدف تحليلات البيانات إلى معالجتها للحصول على رؤى مفيدة منها، ويكمن الاختلاف بينهما بصرف النظر عن وظائفهم الأساسية في نمط الأنشطة المترابطة.

البيانات الوصفية هي معلومات وصفية تتعلق بالبيانات الفعلية، والإضافة إلى هذه البيانات الوصفية القياسية هناك بيانات وصفية موسعة تمثل نطاقًا أكبر وتحتوي عادةً على مجموعة متنوعة من المعلومات الفنية التفصيلية.

قد تبدو المؤسسات منظمة للغاية، ومن ناحية أخرى عبارة عن مجموعة من البيانات التي تم جمعها من البيانات والملفات والعديد من المصادر الأخرى، ويمكن استخدام هذه البيانات لتحسين العمل ويمكن تحقيق ذلك من خلال دمج البيانات.

علم البيانات هو مجال جديد نسبيًا يتطور باستمرار، ومع جمع المزيد من البيانات تزداد الحاجة إلى الأشخاص الذين يمكنهم تحليلها وفهمها، ويبدو مستقبل علم البيانات واعدًا للغاية ويستمر في النمو من حيث الشعبية والأهمية. 

الاتجاهات الناشئة في علم البيانات هي تحليلات البيانات والذكاء الاصطناعي والبيانات الضخمة وعلوم البيانات، بحيث ترغب الشركات في تبسيط عملياتها التجارية من خلال اعتماد نماذج تعتمد على البيانات.

البيانات الوصفية هي "معلومات حول البيانات"، وبرينستون يوفر الحصول على أداة برمجية شاملة ستمكّن مسؤولي البيانات من تنظيم البيانات في مجموعات البيانات الخاصة بهم وإتاحتها.

يُعد تنظيف البيانات عملية أساسية في علم البيانات لأنّه يساعد على تحقيق جودة البيانات ونقائها، وبما أنّ المؤسسات أصبحت مدفوعة بشكل كبير بالبيانات فإنّ الوصول إلى المعلومات الدقيقة وبيانات الجودة أمر أساسي في عملية صنع القرار.

الرياضيات هي حجر الأساس لأي تخصص علمي معاصر، وتمتلك جميع تقنيات علوم البيانات الحديثة تقريبًا بما في ذلك التعلم الآلي أساسًا رياضيًا عميقًا.

اجتذبت حسابات الكم والمعلومات الكمومية اهتمامًا كبيرًا على حدود متعددة من المجالات العلمية ويضم علم البيانات بين الأساليب الإحصائية والخوارزميات الحسابية ومعلومات علوم المجال لاستخراج المعرفة والرؤى من البيانات الضخمة.

تحدد لغة (HTML) بنية محتوى الويب المعروض في مستعرض ويب، وبالتالي إذا كانت مجموعة البيانات تتطلب استخراج معلومات من موقع ويب فيجب العثور على المحتوى في (HTML) واسترداده منه.

قد يشتمل نظام تخزين البيانات على مكون مدير تخزين البيانات الذي يتعامل مع الطلبات الواردة من التطبيقات للبيانات المخزنة في واحد أو أكثر من مكونات تخزين البيانات بطريقة سلسة.

تسمى عملية تحويل البيانات الأولية باستخدام وسيط مثل الأدوات اليدوية أو الآلية إلى معلومات مخرجات ذات مغزى معالجة البيانات، والوظيفة الأساسية لهذه المعالجة هي التحقق من الصحة والفرز والتلخيص والتجميع والتحليل والتصنيف.

إنّ علم البيانات له حالات استخدام محدودة في العالم الحقيقي، ومع ذلك يتم إعادة تنظيم عملية صنع القرار حول البيانات وتنفيذ إستراتيجية بيانات متماسكة، وتكمن المشكلة الحقيقية في عدم القدرة على تحويل البيانات.

يمكن تصميم خطوط أنابيب البيانات بعدة طرق مختلفة، وخط أنابيب البيانات هو طريقة يتم فيها استيعاب البيانات الأولية من أماكن بيانات متنوعة ثم نقلها إلى مخزن البيانات مثل مجموعات البيانات أو مستودع البيانات لتحليلها.

إنّ تحليلات البيانات وتصور البيانات هي مجالات مختلفة جدًا تتطلب مجموعات مهارات مميزة، وتتضمن تحليلات البيانات استخدام برامج محددة لجمع وتحليل مجموعات كبيرة من البيانات بهدف إيجاد الطرق واستخلاص الأفكار.