علم البيانات

تُستخدم نماذج جمع الغاوسي بشكل شائع في التعلم الآلي وتحليل البيانات؛ لأنّها مرنة ويمكنها التقاط أنماط معقدة في البيانات ومع ذلك يمكن أن تكون باهظة الثمن من الناحية الحسابية ويجب اختيار عدد مكونات الجمع بعناية.

ذكاء الأعمال وتحليلات البيانات هي الطرق الأساسية التي يمكن من خلالها استخدام البيانات، وعلى الرغم من أنّ كلاهما يعتمد على البيانات إلّا أنّهما ليسا متماثلين.

في عالم العمل الحديث تعد المهارات الرقمية أمرًا ضروريًا وهناك مستوى أساسي من المهارات الرقمية الأساسية المطلوبة للحصول على البيانات المتنوعة ومن مصار مختلفة.

تتعامل نماذج علوم البيانات مع عدم اليقين، وبصرف النظر عن التحسينات المحدودة المتعلقة ببناء النموذج مثل هندسة الميزات وضبط المعلمة الفائقة هناك عوامل أخرى يمكن أن تساعد في تنفيذ النموذج بنجاح.

يسعى علم البيانات إلى تحسين طريقة التفاعل مع الكم الهائل من المعلومات المقدمة إلينا في العصر الحديث، وفي عصر الإنترنت والهواتف الذكية ووسائل التواصل الاجتماعي، قد يكون من الصعب تحليل الحجم الهائل للبيانات المتاحة.

يتم إنشاء مستودع البيانات لدعم وظائف الإدارة بينما يتم اعتماد التنقيب عن البيانات لاستخراج المعلومات والأنماط المفيدة من البيانات وتخزين البيانات هو عملية تجميع المعلومات في مستودع بيانات.

إنّ التصنيف والتنبؤ هُما طريقتان رئيسيتان تستخدمان لعملية التنقيب عن البيانات، حيث يم استخدام هاتين الطريقتين لتحليل البيانات ولاستكشاف المزيد حول البيانات غير المعروفة، والتصنيف والتنبؤ هما شكلان من أشكال التنقيب في البيانات

تعد معالجة البيانات المهيكلة أبسط مقارنة بالبيانات غير المهيكلة لأنّها تتكون من تنسيق واحد محدد فقط، ومع ذلك نظرًا للتقدم التكنولوجي يمكن للعديد من أدوات التنقيب عن البيانات معالجة البيانات غير المهيكلة بسلاسة، مثل (Talkwalker Analytics) و(Orange) و(RapidMiner).

تبنى علم البيانات التعلم العميق إلى حد كبير وذلك بفضل البيانات الضخمة التي تتجاوز تقنيات تحليل البيانات التقليدية، كما يستدعي التحدي المتمثل في إدارة كميات كبيرة من البيانات خوارزميات التعلم العميق لفهمها.

يعد تحليل البيانات الطوبولوجية (TDA) مجالًا صاعدًا عند تقاطع الرياضيات والإحصاء والتعلم الآلي، أثبتت التقنيات في هذا المجال نجاحها في تحليل مجموعة متنوعة من المشكلات ومجموعات البيانات العلمية.

الجبر الخطي هو فرع من فروع الرياضيات مفيد للغاية في علم البيانات والتعلم الآلي، والجبر الخطي هو أهم مهارات الرياضيات في التعلم الآلي ويمكن التعبير عن معظم نماذج التعلم الآلي في شكل مصفوفة.

أدى التقدم التكنولوجي إلى تحسين الطريقة التي يتم بها جمع البيانات ولكن مع تراكم المعلومات يصبح تنظيمها ومعالجتها ونقلها معقدًا بشكل متزايد، وإنّ مفتاح إتقان علوم البيانات هو اكتساب مهارات متقدمة في الإحصاء التطبيقي.

يُعد تحديد الأخطاء وتصحيحها أمرًا ضروريًا للعلم ممّا يؤدي إلى ظهور مبدأ مفاده أن العلم يصحح نفسه بنفسه، ومع تنامي كمية البيانات تزداد فرص حدوث أخطاء في نقل البيانات. 

هناك طرق متعددة لتجميع البيانات ولكن خوارزمية (K-Means) هي الخوارزمية الأكثر استخدامًا، والذي يحاول تحسين التشابه بين المجموعة مع إبقاء المجموعات بعيدة عن بعضها البعض قدر الإمكان.

من السهل تنفيذ خواررزمية (k-Means) وتحديد مجموعات غير معروفة من البيانات من مجموعات البيانات المعقدة ويتم عرض النتائج بطريقة سلسة ومناسبة.

نظرًا لبساطتها الجوهرية وشعبيتها في عمليات التعلم الآلي اكتسبت (K-mean) شعبية بين علماء البيانات. يتيح تطبيقه في عمليات استخراج البيانات لعلماء البيانات الاستفادة من الخوارزمية.

تنظيف البيانات هي عملية تغيير البيانات للتأكد من دقتها وصحتها ويتم فحص مجموعة البيانات يدويًا بهدف إزالة النسخ المكررة وإزالة أو تغيير التفاصيل غير الصحيحة وإزالة ملفات البيانات المتكررة.

يسمح برنامج إدخال البيانات باستبدال عمليات إدخال البيانات اليدوية والورقية باهظة الثمن وغير الفعالة بتطبيقات قوية يمكن استعمالها على أجهزة الكمبيوتر والهواتف الذكية والأجهزة اللوحية للمساعدة في التقاط البيانات والأتمتة.

تتيح خطوط أنابيب البيانات التمديد السلس للمعلومات، حيث يتم أتمتة عملية الحصول على البيانات والتحقق منها وتحميلها لتحليلها وتُعتبر خطوط أنابيب البيانات الفعالة أمرًا بالغ الأهمية للمؤسسات التي تعتمد على البيانات.

تُعد الصيانة التنبؤية والتحليلات التنبؤية جزءًا من كل محادثة تقريبًا في التصنيع هذه الأيام وغالبًا ما يتم استخدام الكلمات بالتبادل والصيانة التنبؤية هي مجال متنامي مع استمرار تطوير خيارات الاتصال وجمع البيانات.

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.

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.

بينما يتضمن الذكاء الاصطناعي تحليل البيانات ووضع الافتراضات والسعي لعمل تنبؤات تتجاوز قدرة البشر تعمل تحليلات البيانات من خلال اكتشاف الأنماط بناءً على البيانات التاريخية لتوقع الأحداث المستقبلية.

يُعد إعداد البيانات الذي يُطلق عليه أحيانًا "المعالجة السابقة" عملية تنظيف ودمج البيانات الخام قبل اعتمادها لتحليل الأعمال وكما أنّ الإعداد الدقيق للبيانات هو عنصر أساسي لتحليل البيانات الناجح.

ظهرت حلول موحدة مثل (Informatica's PowerCenter) للمساعدة في توحيد عمليات تكامل البيانات (DI) وتحقيق الكفاءة التي تشتد الحاجة إليها للنظام البيئي الرقمي.

أصبحت لغة البرمجة R أداة البرمجة التحليلية المفضلة لعلماء البيانات في كل صناعة، وفي حالة وجود تقنية إحصائية فمن المحتمل أن يكون لدى R حزمة تنفذها. 

إنّ لغة (R) هي واحدة من أحدث الأدوات المتطورة، واليوم يستخدمها الملايين من المحللين والباحثين والعلامات التجارية ولا تقتصر تطبيقات (R) على قطاع واحد فقط.

إنّ (Python) و(R) هُما أكثر لغات البرمجة شيوعًا لعلوم البيانات وكلتا اللغتين مناسبتان تمامًا لأي مهام في علم البيانات قد تفكر فيها، وتُعتبر بايثون لغة جيدة للمبرمجين المبتدئين ولكن تعقيدات الوظائف المتقدمة تجعل تطوير الخبرة أكثر صعوبة.

تقدم (R in Data Science) العديد من حزم عمليات البيانات للمرافق للنماذج الإحصائية المعقدة، ويمكن لعلماء البيانات استخدام R في Data Science لإجراء تحليل البيانات بسرعة دون الحاجة إلى كتابة خوارزميات.