ما هي التقنيات المستخدمة في علم البيانات

تتيح تقنيات علوم البيانات الحديثة القدرات اللازمة لتحليل مجموعات البيانات الكبيرة وتحليلها لمجموعة متنوعة من التطبيقات، بما في ذلك النمذجة التنبؤية والتعرف على الأنماط واكتشاف الاختلافات والتخصيص والذكاء الاصطناعي القائم على الكلام والأنظمة المستقلة.

أنواع التقنيات المستخدمة في علوم البيانات

مع مرور الوقت تغير مفهوم علم البيانات، حيث تم استخدامه لأول مرة في أواخر التسعينيات لوصف عملية جمع مجموعات البيانات وتصنيفها قبل تطبيق الأساليب الإحصائية عليها، كما يتم الآن تضمين تحليل البيانات والتحليل التنبؤي واستخراج البيانات والتعلم الآلي وغير ذلك الكثير.

1- اكتشاف الاختلافات

في هذا النوع من التقنية يتم تحديد أي حدث غير متوقع في مجموعة البيانات بأكملها، ونظرًا لأنّ السلوك يختلف عن الحدوث الفعلي للبيانات فإن الافتراضات الأساسية هي:

• حدوث هذه الحالات هو الحد الأدنى من حيث العدد.

• الاختلاف في السلوك كبير.

يتم شرح خوارزميات الانحراف وهذه الخوارزمية هي نموذج قائم على شجرة، وباستخدام هذا النوع من تقنية الكشف وشعبيتها، يتم استخدامها في حالات عمل مختلفة وعلى سبيل المثال مشاهدات صفحة الويب ومعدل التذبذب وعائد كل نقرة وما إلى ذلك.

2- التحليل العنقودي

من خلال هذا التحليل تتمثل المهمة الرئيسية في فصل مجموعة البيانات بأكملها إلى مجموعات بحيث يتشابه الاتجاه أو السمات في نقاط بيانات المجموعة الواحدة، في مصطلحات علم البيانات نسميها الكتلة.

3- تحليل الارتباط

يساعد هذا التحليل في بناء علاقات مثيرة للاهتمام بين العناصر في مجموعة البيانات، ويكشف هذا التحليل عن العلاقات المخفية، ويساعد في تمثيل عناصر مجموعة البيانات في شكل قواعد اقتران أو مجموعات من العناصر المتكررة، ويتم تقسيم قاعدة الارتباط إلى خطوتين:

أولًا: إنشاء مجموعة العناصر المتكررة

يتم إنشاء مجموعة، حيث يتم إعداد العناصر التي تتكرر بشكل متكرر معًا.

ثانيًا: إنشاء القاعدة

• يتم تمرير المجموعة المبنية أعلاه عبر طبقات مختلفة لتشكيل القواعد لبناء علاقة خفية فيما بينها.

• يمكن أن تقع المجموعة في مشكلات المفاهيم أو التنفيذ أو مشكلات التطبيق.

• ثم يتم تشعبها في طوبولوجيا الأشجار المعنية لبناء قواعد الارتباط.

4- تحليل الانحدار

• في تحليل الانحدار يتم تحديد المتغير التابع والهدف والمتغيرات المتبقية كمتغيرات الثابتة، وفي النهاية نفترض كيف يؤثر واحد أو أكثر من المتغيرات المستقلة على المتغير المستهدف.

• يسمى الانحدار بمتغير مستقل واحد بالمتغير الأحادي، ومع وجود أكثر من متغير واحد يعرف باسم متعدد المتغيرات.

5- تحليل التصنيف

• على غرار تحليل المجموعات يتم إنشاء خوارزميات التصنيف باستخدام المتغير المستهدف في شكل فئات.

• يكمن الاختلاف بين التجميع والتصنيف في حقيقة أنّه لا يتم معرفة المجموعة التي تقع فيها نقاط البيانات، بينما في التصنيف يتم معرفة المجموعة التي تنتمي إليها.

• ويختلف عن الانحدار من منظور أن عدد المجموعات يجب أن يكون عددًا ثابتًا، وعلى عكس الانحدار فهو مستمر.

• هناك العديد من الخوارزميات في تحليل التصنيف وعلى سبيل المثال آلات المتجهات الداعمة والانحدار اللوجستي وطوبولوجيا أشجار القرار وما إلى ذلك.

ما هي أنواع الخدمات التقنية لعلوم البيانات

1. بيئة التطوير المتكاملة IDEs

بيئة التطوير المتكاملة (IDE) عبارة عن برنامج يوفر إمكانيات شاملة لتجميع البرامج وتفسيرها، حيث يوفر نظامًا أساسيًا للمبرمجين والمتحمسين والمطورين لتجربة وتفسير التعليمات البرمجية أو البرامج، باعتماد برامج تحرير التعليمات البرمجية المصدر وأدوات التشغيل الآلي وأيضًا مصحح الأخطاء.

يمكن أن يدعم (IDE) لغة برمجة واحدة مثل (Pycharm) وهي لغة حصرية في (Python) أو يمكنه دعم العديد من لغات البرمجة كما في حالة (Visual Studio Code)، ونظراً لأنّ لغة (Python) هي لغة شائعة في العصر الحديث فهي تحتوي على مجموعة واسعة من برامج التطوير المتاحة مثل (Pycharm)، والكود المرئي ودفاتر ملاحظات (Jupyter) وما إلى ذلك.

يُعد (Visual Studio Code) محرر شفرة مصدر مجاني تم إنشاؤه بواسطة (Microsoft) وتتضمن الميزات دعمًا لتصحيح الأخطاء وإبراز بناء الجملة وإكمال التعليمات البرمجية الذكي والمقتطفات، وإعادة بناء التعليمات البرمجية و(Git) المضمنة.

وهو يدعم لغات البرمجة المختلفة بما في ذلك (Python)، وقد تحتاج إلى بعض عمليات التثبيت الإضافية لبدء استخدام (Python) لكنّ الأمر بسيط للغاية، ولديها تحديثات مستمرة وهي واحدة من أفضل المنصات لبايثون ولغات البرمجة الأخرى.

ملاحظة: “IDE” هي اختصار لـ “Integrated development environment”.

2. وحدات معالجة الرسومات

• وحدة معالجة الرسومات عبارة عن دائرة إلكترونية متخصصة مكونة للتعامل مع الذاكرة وتعديلها بسرعة لتحسين إنشاء الصور في مخزن الإطار المخصص للإخراج إلى جهاز العرض.

• تعد وحدات معالجة الرسومات جزءًا أساسيًا من الحوسبة الحديثة.

• تعمل حوسبة (GPU) والشبكات عالية الأداء على تحويل العلوم الحاسوبية والذكاء الاصطناعي.

• تساهم التطورات في وحدات معالجة الرسومات عاملاً هائلاً في نمو التعلم العميق اليوم.

• تم تحسين وحدات معالجة الرسومات لتدريب الذكاء الاصطناعي ونماذج التعلم العميق، حيث يمكنها معالجة حسابات متعددة في وقت واحد.

• لديهم عدد كبير من النوى، ممّا يسمح بحساب أفضل للعمليات المتوازية المتعددة.

ملاحظة:“GPU” هي اختصار لـ “Graphics processing unit”.

3. مايكروسوفت أزور Microsoft Azure

مايكروسوفت أزور (Microsoft Azure) التي يشار إليها عادةً باسم (Azure) هي خدمة حوسبة سحابية أنتجتها (Microsoft) لبناء ونشر وإدارة التطبيقات والخدمات، من خلال مراكز البيانات التي تديرها (Microsoft)، كما يوفر البرنامج كخدمة (SaaS) والنظام الأساسي كخدمة (PaaS) والبنية التحتية كخدمة (IaaS).

يدعم العديد من لغات البرمجة والأدوات والأطر المختلفة بما في ذلك البرامج والأنظمة الخاصة بشركة (Microsoft) والجهات الخارجية، ويُعد (Microsoft Azure) أحد أفضل الأماكن وأكثرها شيوعًا لحساب مشاريع علوم البيانات المعقدة، وتحليل العمل باستخدام الذكاء الاصطناعي بالإضافة إلى التعلم الآلي.

يمكن أيضاً إجراء عمليات على إنترنت الأشياء (IoT) جنبًا إلى جنب مع الذكاء الاصطناعي لإنشاء أعمال أكثر ابتكارًا، لكن يقدم مجموعة واسعة من الاستخدامات والفوائد والتي يجب أن يأخذها العملاء وعلوم البيانات أو الذكاء الاصطناعي في الاعتبار، ويمكن استخدام (Microsoft) للبناء والتدريب والتشغيل ونشر أخيرًا مشاريع التعلم الآلي وعلوم البيانات التي تقوم بإنشائها.

تشمل الوظائف الأخرى لـ (Microsoft Azure) عمليات البحث الإدراكي لاكتشاف المحتوى بالرؤية والكلام وإضافة التطبيقات المعرفية إلى التطبيقات باستخدام واجهات برمجة التطبيقات، وإنشاء روبوتات لإدارة الجوانب والحقول المختلفة، وتصميم الذكاء الاصطناعي باستخدام التحليلات المستندة إلى (Apache Spark)، وأخيراً بناء الواقع المختلط باستخدام مستشعرات الذكاء الاصطناعي والعديد من التطبيقات الأخرى.

ملاحظة:“PaaS” هي اختصار لـ “Platform as a service”.

ملاحظة:“SaaS” هي اختصار لـ “Software as a service”.

ملاحظة:“IaaS” هي اختصار لـ “Infrastructure as a service”.

4- منصة جوجل السحابية GCP

• منصة جوجل السحابية (GCP) التي أنشأتها (Google) تتضمن كمية من الحوسبة السحابية (Cloud computing) التي تتفعل على نفس البنية التحتية، والتي تعتمدها (Google) داخليًا لمنتجات المستخدم النهائي مثل بحث (Google) و(Gmail) وتخزين الملفات و(YouTube).

• إلى جانب مجموعة من أدوات الإدارة فإنه يوفر سلسلة من الخدمات السحابية المعيارية بما في ذلك الحوسبة وتخزين البيانات وتحليلات البيانات والتعلم الآلي.

• تقدم (Google Cloud) العديد من الميزات والمنتجات لمستخدمي علوم البيانات للاستفادة منها على أكمل وجه، وتتراوح هذه من الحوسبة السحابية والتخزين وقواعد البيانات والشبكات والبيانات الضخمة والذكاء الاصطناعي السحابي وإنترنت الأشياء (IoT) ومنصات (API) وخدمات الإدارة.

ملاحظة:“API” هي اختصار لـ “Application-Programming-Interface”.

ملاحظة:“IoT” هي اختصار لـ “Internet-of-Things”.

في النهاية، يتم قياس البيانات وجمعها وتحليلها، حيث يمكن تصورها باستخدام الرسوم البيانية أو الصور أو أدوات التحليل الأخرى، وتشير البيانات إلى أنّ بعض المعلومات أو المعرفة الموجودة يتم تمثيلها أو ترميزها في شكل ما مناسب للمعالجة بشكل أفضل.