أساسيات علم البيانات

تم اكتشاف تحليل البيانات الاستكشافية (EDA) في السبعينيات، وبالاقتران مع إمكانات التعرف على الأنماط الطبيعية التي يتم امتلكها في تحليل البيانات الاستكشافية (EDA)، توفر الرسومات قوة لا مثيل لها لتنفيذ ذلك.

أشكال تحسين عملية تحليل البيانات الاستكشافية 1- تنظيم مجموعة البيانات 2- اختيار النموذج الصحيح 3- البحث عن أنماط في مجموعة بيانات

تُعد برمجة (R) هي من اللغات الأعلى استعمالاً لتحليل البيانات بواسطة علماء البيانات، حيث لها مزاياها وعيوبها لتنفيذ عمليات التحليل المختلفة، لذلك يقوم علماء البيانات بالتبديل بين لغات البرمجة لإجراء استكشاف البيانات.

يتم تطبيق تحليل البيانات الاستكشافية للتأكد من البيانات وتقليل الأفكار الرئيسية، ويمنح الفهم الأساسي للبيانات وكيفية توزيعها ويمكن إمّا استكشاف البيانات باعتماد الرسوم البيانية أو من خلال بعض وظائف البايثون.

يمكن أن تتضمن عملية تحليل البيانات الاستكشافية (EDA) تنفيذ مهام محددة لتفسير نتائج هذه المهام وهو المكان الذي تكمن فيه المهارة الحقيقية، حيث يتم اعتماد مهارات أساسية لإجراء تحليل البيانات الاستكشافية.

يُعد فهم أهمية معالجة البيانات أمرًا بالغ الأهمية لجميع الشركات، ويمكن أن يساعد التعرف على معالجة البيانات وأنواع المعالجة المختلفة في جمع البيانات وتنسيقها وتحليلها للشركات. 

تقوم بيئة الأعمال اليوم بطبيعتها على البيانات، وتحليلات البيانات بدورها هي عملية الوصول إلى الاتجاهات والأنماط في كميات كبيرة من البيانات لوضع قرارات ذكية.

يتم تعريف بيانات التسلسل في استخراج البيانات على أنّها بيانات تعتمد فيها النقاط في مجموعة البيانات على النقاط الأخرى في مجموعة البيانات، وتمثل كل نقطة ملاحظة في نقطة زمنية محددة.

تعتبر عناصر علم البيانات بمثابة مقدمة لعلوم البيانات للأشخاص الذين ليس لديهم خبرة في البرمجة، الهدف هو تقديم مجموعة فرعية صغيرة وقوية من (Python) تتيح القيام بعمل حقيقي في علم البيانات بأسرع ما يمكن.

أسهل طريقة لتعريف منصة علوم البيانات بأنّها النظام الأساسي لعلوم البيانات وهو إطار عمل لدورة الحياة الكاملة لمشروع علم البيانات وتحتوي منصة علوم البيانات على جميع الأدوات اللازمة لتنفيذ دورة حياة مشروع علوم البيانات.

يمكن أن يتوفر هناك العديد من الأخطاء في البيانات القادمة من أشياء مثل إدخال البيانات السيئة ومصدر البيانات وعدم تطابق المصدر والوجهة والحساب غير الصحيح وعند حدوث ذلك يجب تنظيف البيانات.

إنّ استكشاف البيانات هو عملية تكرارية للكشف عن الرؤى المخفية في البيانات، حيث تُستخدم التطبيقات البرمجية للمخططات والبرمجة وجداول البيانات بشكل شائع لاستكشاف البيانات.

المعيار الأساسي للبيانات المهيكلة هو أنّ جميع السجلات لها نفس الأسلوب وتتكون من أرقام أو رموز وعادةً ما يتم حفظ البيانات المهيكلة في مجموعات البيانات تتكون من جداول.

إنّ الطلب على الأتمتة ينبع من حقيقة أنّ إطلاق حل للذكاء الاصطناعي يتطلب موارد كثيرة ويتطلب استثمارًا كبيرًا للوقت والخبرة التي غالبًا ما تكون باهظة بالنسبة للمؤسسات الصغيرة.

يمكن أن تكون التحليلات التنبؤية أداة قوية لتخطيط التسويق والتكتيكات الأخرى في عملك، ومن خلال تحليل النتائج السابقة تفتح تقنية التحليلات التنبؤية الناشئة إمكانيات جديدة للتنبؤ بالأحداث المستقبلية.

تهدف التحليلات التنبؤية إلى إجراء تنبؤات حول النتائج المستقبلية بناءً على البيانات التاريخية باستخدام التقنيات التحليلية الحديثة مثل التعلم الآلي، وبمساعدة أدوات ونماذج التحليلات التنبؤية يمكن للمؤسسات استخدام البيانات المتوفرة والقديمة للتنبؤ بالأهداف.

يُعد التنقيب عن النص أحد أهم الطرق لتحليل ومعالجة البيانات غير المهيكلة والتي تشكل ما يقرب من (80%) من بيانات العالم وتقوم غالبية المؤسسات والمؤسسات بجمع وتخزين كميات هائلة من البيانات في مستودعات البيانات،

ما هي مهام عملية التنقيب عن البيانات 1- توصيف البيانات 2- تمييز البيانات 3- تحليل الارتباط 4- التصنيف 5- التنبؤ 6- التجميع 7- التحليل الخارجى 8- تحليل التطور

كل من تحليل البيانات وممارسات التنقيب عن البيانات موجودة بالفعل في كل مكان وهي ضرورية في غالبية الشركات، حيث يتم استخدامها من قبل صناع القرار في مجال الأعمال، وفي حين أن استخدام تحليل البيانات والتنقيب عن البيانات

التنقيب في البيانات هو المفهوم الذي يتخذ تدابير للتنقيب في البيانات وتحليل العلاقة ونمط التغييرات في البيانات وبالتالي يتم استخدامه أيضًا من قبل المؤسسات للتنبؤ بخوارزميات زيادة الأعمال أو انخفاضها،

يساعد تحويل البيانات في تنظيم البيانات وجعلها ذات مغزى ممّا يحسن الجودة الشاملة للبيانات، ويوفر هذا التوافق بين الأنظمة دعمًا قيمًا لوظائف مثل التحليلات والتعلم الآلي، ونظرًا للكم الكبير من البيانات التي يتم إنشاؤها من التطبيقات الجديدة

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).

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.

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

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.

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.