علم البيانات

إنّ (GSP) هي واحدة من الخوارزمية الأولى لاكتشاف الأنماط المتسلسلة في قواعد بيانات التسلسل، حيث يستخدم نهجًا يشبه (Apriori) لاكتشاف الأنماط المتسلسلة، ومدخلات نظام (GSP) عبارة عن قاعدة بيانات تسلسلية و(min_sup).

في معظم الحالات يمكن أن يكون تنظيف البيانات في عملية التنقيب عن البيانات عملية شاقة وتتطلب عادةً موارد تكنولوجيا المعلومات للمساعدة في الخطوة الأولى لتقييم البيانات؛ لأنّ تنظيف البيانات قبل استخراج البيانات يستغرق وقتًا طويلاً

تحظى Python بشعبية كبيرة في عالم البرمجة بحيث يمكنها التعامل مع مجموعة ضخمة من المهام واللغة صديقة للغاية للمبتدئين، ويتم استخدام الكلمات الإنجليزية في بناء جملة كود (Python) ممّا يعني أنّه يمكن لأي شخص فهمها والبدء.

يستخدم المحللون والمستخدمون التجاريون وعلماء البيانات والمطورون جميعًا برامج التحليلات التنبؤية لفهم العملاء والمنتجات والشركاء بشكل أفضل ولتحديد المخاطر والفرص المحتملة للشركة، حيث تقوم أهدافها على تسهيل عملية تحليل البيانات التنبؤية.

قد تستخدم عملية التنقيب عن البيانات التنبؤية أدوات قائمة على الخوارزمية لتصفح قاعدة بيانات العملاء للنظر في المعاملات السابقة من أجل دعم النظريات المتعلقة بأحجام المعاملات المستقبلية المحتملة.

مع استمرار تزايد الطلب على البيانات الضخمة من المهم للمهنيين خاصة أولئك الذين ليس لديهم فهم لعلوم البيانات أو تحليل الأعمال أن يتعلموا أساسيات تكنولوجيا التحليلات التنبؤية وكيف تعمل.

تم تصميم نماذج التحليلات التنبؤية لتقييم البيانات التاريخية واكتشاف الأنماط ومراقبة الاتجاهات واستخدام تلك المعلومات للتنبؤ بالاتجاهات المستقبلية، بحيث تتضمن نماذج التحليلات التنبؤية الشائعة التصنيف والتجميع ونماذج السلاسل الزمنية.

في عملية تحليل البيانات الضخمة يُعد "جمع البيانات" الخطوة الأولى قبل البدء في تحليل الأنماط أو المعلومات المفيدة في البيانات، حيث يجب جمع البيانات المراد تحليلها من مصادر صحيحة مختلفة.

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.

مع استخدام خوارزميات عملية التنقيب عن البيانات بشكل بارز يساعد البعض الآخر في استخراج البيانات والتعلم، حيث إنّه يدمج تقنيات مختلفة بما في ذلك التعلم الآلي والإحصاءات، والتعرف على الأنماط والذكاء الاصطناعي وأنظمة قواعد البيانات. 

إنّ الجدولة هي طريقة لعرض البيانات الرقمية في الصفوف والأعمدة بطريقة منطقية ومنهجية للمساعدة في المقارنة والتحليل الإحصائي، بحيث يسمح بإجراء مقارنة أسهل من خلال تقريب البيانات ذات الصلة من بعضها البعض ويساعد في التحليل الإحصائي والتفسير.

يتم قياس البيانات وجمعها والإبلاغ عنها وتحليلها ، حيث يمكن تصورها باستخدام الرسوم البيانية أو الصور أو أدوات التحليل الأخرى. تشير البيانات كمفهوم عام إلى حقيقة أن بعض المعلومات أو المعرفة الموجودة يتم تمثيلها أو ترميزها.

مررنا بالعديد من حالات استخدام علوم البيانات وتتجذر حالات استخدام علم البيانات هذه في العديد من الصناعات، مثل وسائل التواصل الاجتماعي والتجارة الإلكترونية والنقل والمصارف وفي هذا العصر تستخدم كل شركة البيانات لصنع منتجات أفضل.

في حين أنّ (Data Science) يُعد خيارًا مهنيًا مناسباً بشكل كبير إلّا أنّ هناك مساوئ متنوعة لهذا المجال وكما أنّ علم البيانات هو مجال دائم التطور سيستغرق سنوات لاكتساب الكفاءة.

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.

تُعد تحليلات البيانات اليوم أكثر تعقيدًا مما كانت عليه في الستينيات وهناك خوارزميات يمكنها أتمتة العديد من المهام، ولقد ثبت مرارًا وتكرارًا أنّ (EDA) الفعالة توفر رؤى لا تقدر بثمن لا تستطيع الخوارزمية القيام بها.

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. 

مع مرور السنين تستمر الشركات التي تعتمد على البيانات في إثبات أنّ العملاء في الوقت الحالي يفضلون تجربة مصممة خصيصًا على متابعة خط أنابيب المبيعات المعمم، وظهر عدد كبير من تقنيات وأساليب وأدوات تقسيم بيانات العملاء على مر السنين لجعل الشركات أكثر مهارة في التعامل مع بيانات الشرائح.

إنّ نظام علم البيانات يوفر إطارًا يبسط عملية إنشاء وتنفيذ خوارزميات وعمليات علوم البيانات، فلا يلزم سوى الحد الأدنى من نظام التشغيل لتنفيذ عمليات علم البيانات، حتى عند معالجة كميات كبيرة من البيانات.

يجب أن تكون إدارة علوم البيانات حلقة مستمرة، حيث تغذي الإستراتيجية العامة للمؤسسة التوجيهات المعطاة لـ "جسر علوم البيانات" ويشارك في مهام أساسية لإدارة البيانات.

وفقًا لشعبية لغات البرمجة تُعد Python وJava من أكثر لغات البرمجة انتشاراً ويتم اعتماد Python بكثافة في الخلفية لمعالجة البيانات، وتستخدم Java أيضًا من قبل العديد من الشركات لمعالجة خوارزميات واجهة المستخدم الخلفية.

شعبية Python وR سواء بين علماء البيانات أو في مجتمع علوم البيانات عالية جدًا، ولكن هناك بعض المواقف التي يُفضل فيها Java على Python وهناك بعض المواقف التي يكون من المفيد فيها معرفة Java وكذلك في علم البيانات. 

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.

توفر بيئة علوم البيانات الكثير من الوقت وتمكن علماء البيانات من تطوير عملهم، حيث تساعد بيئة علوم البيانات على توفير الخدمات والأدوات للاستعلام عن البيانات ومعالجة البيانات.

من المعروف أنّ إحدى المهام الرئيسية المخصصة عادة لعلماء البيانات هي "التنبؤ" بالمستقبل، وفي الوقت نفسه لا يمكن التنبؤ بمستقبل علماء البيانات كمهنة اليوم بأي حال من الأحوال.

هناك القليل جدًا من الاستخدام الواسع لـ (Haskell) كمنصة لعلوم البيانات حتى الآن لمعرفة أفضل طريقة لاستخدامها، وهاسكل هي لغة برمجة رائعة للعديد من المهام.