إنّ علم البيانات مجال واسع يتضمن تخصصات الرياضيات وبرمجة الكمبيوتر والذكاء الاصطناعي (AI)، ويستخدم متخصصو البيانات مثل: علماء البيانات ومحللي البيانات تقنيات متقدمة، مثل خوارزميات التعلم الآلي للعثور على أشكال في كمية هائلة من المعلومات، ويمكن أن توفر هذه العملية رؤى قابلة للتنفيذ.

 

ما هي المتطلبات الأساسية لعلوم البيانات

 

علم البيانات هو كل شيء عن البيانات، لذا فإن الشرط الأول والأكثر أهمية لتعلم علوم البيانات وقدرة المرء على التعامل مع البيانات، كما يمكن النظر إلى علماء البيانات على أنهم أصحاب البيانات الضخمة بحيث يحللون مجموعات ضخمة من البيانات، سواء كانت منظمة أو غير منظمة، كما يمكن تصنيف المتطلبات الأساسية لعلم البيانات بشكل أساسي إلى نوعين:

 

  • المتطلبات الأساسية لعلوم البيانات التقنية.

 

  • المتطلبات الأساسية لعلوم البيانات غير الفنية.

 

ملاحظة: “AI” هي اختصار لـ “Artificial intelligence”.

 

أشكال المتطلبات الأساسية لعلوم البيانات

 

1- قواعد بيانات SQL

 

في عام (2016م)، وجد أنّ (SQL) أهم المتطلبات الأساسية لعلم البيانات وكان متطلبًا في (57%) من الوظائف الشاغرة، و(SQL) هي لغة برمجة تُعتمد للتحكم والبحث عن البيانات المخزنة في نظام إدارة قواعد البيانات (Database management) المترابطة، كما يتم استخدامه لقراءة أو استرداد أو تحديث البيانات أو إدراج بيانات جديدة أو حذف البيانات الموجودة، وكما أنّه يساعد في تحويل هياكل قواعد البيانات وتنفيذ الوظائف التحليلية.

 

تتوقع الشركات أن يكون المرشحين قادرين على كتابة استعلامات (SQL) معقدة ومن أجل الحصول على رؤى من البيانات، كما تساعد (SQL) في الوصول إلى البيانات والشغل عليها وإنّه موجز للغاية عندما يتعلق الأمر بالأوامر وبالتالي يقلل من مقدار البرمجة التي تحتاج إلى القيام بها ويوفر الكثير من الوقت، ويعطي فهماً أفضل لقواعد البيانات المترابطة.

 

ملاحظة: “SQL” هي اختصار لـ “Structured Query Language”.

 

2- برمجة بايثون

 

احتلت (Python) المرتبة الثالثة من حيث المهارات المطلوبة في علوم البيانات، حيث تم الوثوق بها في (39%) من قوائم الوظائف، وهي أيضاً لغة البرمجة الأكثر انتشاراً بين علماء البيانات هذه الأيام وتُعد (Python) شديدة الاختلاف ويمكن استعمالها في جميع العمليات تقريبًا في علوم البيانات، وسواء كان الأمر يتعلق بالتنقيب عن البيانات أو تشغيل الأنظمة المضمنة، يمكن لـ (Python) فعل كل شيء.

 

تُستخدم (Pandas) مكتبة (Python) لتحليل البيانات ويمكنها فعل أي شيء من رسم البيانات باستخدام الرسوم البيانية إلى استيراد البيانات من جداول البيانات، كما يمكن لـ (Python) أخذ البيانات بتنسيقات مختلفة واستيراد جداول (SQL) إلى التعليمات البرمجية الخاصة بك بسهولة، وحزم (python) التي تحتاج إلى إتقانها هي:

 

  • (NumPy)

 

  • (Matplotlib)

 

  • (PyTorch)

 

  • (Pandas)

 

  • (Scikit-Learn)

 

  • (Seaborn)

 

3- برمجة R

 

بعد بايثون كانت المهارة التالية في القائمة هي برمجة (R)، وهي لغة مصممة خصيصًا لعلوم البيانات، كما يمكن استخدامها لحل أي مشكلة متعلقة بعلوم البيانات قد تواجهها، وإنّها اللغة الأكثر شيوعًا بين علماء البيانات، في الواقع يفضل (43%) من علماء البيانات استخدام (R) لحل المشكلات الإحصائية، حيث إنّه أحد أهم متطلبات علم البيانات، ومع ذلك فإنّ منحنى التعلم حاد ومن الصعب إتقانها خاصةً إذا كان هناك بالفعل خبرة في أي لغة برمجة أخرى.

 

يمكن لـ (R) تنفيذ خوارزميات (ML) للتزويد بمجموعة متنوعة من التقنيات الإحصائية والرسومية مثل: تحليل السلاسل الزمنية والتجميع والاختبارات الإحصائية الكلاسيكية وما إلى ذلك، كما يتم استخدامه للحسابات ومعالجة البيانات، و(Tidyverse) و(Ggplot2) و(Stringr) و(Dplyr) و(Caret) هي بعض الأشياء التي يجب إتقانها في (R).

 

ملاحظة: “ML” هي اختصار لـ “Machine learning”.

 

4- التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي

 

  • يساعد (ML) في تحليل كميات كبيرة من البيانات باستخدام الخوارزميات، حيث باستخدام التعلم الآلي يمكن أتمتة الأجزاء الرئيسية من وظائف عالم البيانات.

 

  • فقط نسبة صغيرة من علماء البيانات بارعين في تقنيات التعلم الآلي المتقدمة مثل: التعلم العدائي والشبكات العصبية والتعلم المعزز والاكتشاف الخارجي والسلاسل الزمنية وما إلى ذلك.

 

  • علماء البيانات الأكثر مهارة على دراية بتقنيات التعلم الآلي المتقدمة مثل: محركات التوصية ومعالجة اللغة الطبيعية.

 

5- الرياضيات والإحصاء

 

الرياضيات هي أحد المتطلبات الأساسية الشائعة جدًا لعلوم البيانات، وتُستخدم الاحتمالات والإحصاءات في إيجاد حساب للبيانات وتصور الميزات وتحويل الميزات وتقييم النموذج وتقليل الأبعاد، وهندسة الميزات والمعالجة المسبقة للبيانات.

 

كما يستخدم حساب التفاضل والتكامل كثير المتغيرات لبناء نماذج التعلم الآلي ولتقييم النموذج والمعالجة المسبقة للبيانات وتحويل البيانات، يتم استخدام الجبر الخطي وتستخدم المصفوفة لتمثيل مجموعة البيانات ولا يوجد منهج محدد لما تحتاج إلى تعلمه في الرياضيات والإحصاء، ولكن هناك بعض الموضوعات التي يجب أن تكون على دراية بها:

 

  • المتوسط ​​والوسيط والوضع والتباين والانحراف المعياري والنسب المئوية.

 

  • نظرية بايز والتوزيع الاحتمالي عادي وبواسون وذو الحدين.

 

  • مصفوفة التغاير ومعامل الارتباط.

 

  • متوسط ​​مربع الخطأ ودرجة (R2).

 

  • الاختبارات الإحصائية مثل قيمة (p) واختبار الفرضية و(chi-square).

 

  • وظائف متعددة المتغيرات ووظائف التكلفة والحد الأقصى والحد الأدنى للدالة.

 

  • وظيفة الخطوة الوظيفة السينية وظيفة اللوجيت والوحدة الخطية المصححة.

 

  • المتجهات والمصفوفات قلب المصفوفة وعكسها ومحددها.

 

  • حاصل الضرب النقطي والضرب المتقاطع والقيم الذاتية والمتجهات الذاتية.

 

6- اكسل Excel وتابلوه Tableau

 

  • يُعد (Excel) و(Tableau) شرطين أساسيين آخرين مهمين للغاية في علم البيانات، حيث تعتبر كل من أدوات علوم البيانات هذه مهمة جدًا لفهم البيانات ومعالجتها وتحليلها وتصورها.

 

  • يتم استخدام (Excel) عندما يكون هناك الكثير من المعالجات والحسابات التي يجب القيام بها على البيانات.

 

  • يتم استخدام (Tableau) عندما تحتاج إلى جمع كل البيانات في مكان واحد وعرضها باستعمال تصورات قوية على لوحة التحكم.

 

  • يمكن استخدام مزيج من الاثنين، حيث يمكن القيام بجميع العمليات الحسابية الرئيسية على (Excel) ومن ثم يمكن استيراد مجموعة البيانات النهائية إلى (Tableau)؛ لمزيد من المعالجة والتحليل والحصول على مزيد من الأفكار.

 

7- منصة Hadoop

 

كعالم بيانات سوف تواجه مواقف حيث يتجاوز حجم البيانات التي لديك ذاكرة النظام الخاص بك، وفي هذه الحالة قد تحتاج إلى إرسال تلك البيانات إلى خوادم مختلفة، وهذا هو المكان الذي يلعب فيه دور (Hadoop) ويمكن استخدام (Hadoop) لنقل البيانات بسرعة إلى نقاط مختلفة في النظام، كما يمكن استخدامه أيضاً لاستكشاف البيانات والتصفية وأخذ العينات وتلخيصها.

 

8- Apache Spark

 

إنّ (Apache Spark) هو إطار عمل لإيجاد الحسابات على البيانات الضخمة مثل (Hadoop)، وهو مشهور جدًا في عالم علوم البيانات، بينما يقرأ (Hadoop) البيانات من القرص ويكتبها، يقوم (Spark) بتخزين نتائج الحساب مؤقتًا في ذاكرة النظام، ممّا يجعلها أسرع نسبيًا من (Hadoop):

 

  • تم تصميم (Apache Spark) خصيصًا لعلوم البيانات وهو يسهل تشغيل الخوارزميات المعقدة بشكل أسرع.

 

  • يساعد في التعامل مع مجموعات البيانات المعقدة والكبيرة وغير المهيكلة مع إتاحة منع فقدان البيانات.

 

  • كما أنّه يساعد في توفير الوقت عن طريق توزيع معالجة البيانات عندما يكون حجم مجموعة البيانات كبيرًا.

 

  • تتمثل الفوائد الرئيسية لاستعمال (Apache Spark) في سرعته والنظام الأساسي المقدم لتشغيل مهام وعمليات علوم البيانات بسهولة.

 

  • من الممكن تشغيل (Spark) على جهاز واحد أو مجموعة من الآلات.

 

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.