الفرق بين علم البيانات والتحليلات وتعلم الألة

السلام عليكم ورحمة الله وبركاته.

علم البيانات وتعلم الألة وتحليلات البيانات هي ثلاثة مجالات رئيسية اكتسبت شعبية كبيرة في السنوات الأخيرة. المهنيين في هذا المجال يقضون وقتًا في حياتهم. هناك طلب كبير على الأشخاص المتميزين في هذه المجالات. من المتوقع أنه في عام 2020 ، سيكون هناك المزيد من فرص العمل في هذه الخطوط الوظيفية.

إذن ماذا يقصدون؟ ما الفرق بينهم؟ للإجابة على هذه الأسئلة والعديد من الأسئلة الأخرى التي قد تواجهها هنا ، هناك تحليل متعمق لعلوم البيانات مقابل تعلم الألة مقابل تحليلات البيانات.

١- علم البيانات:

على الرغم من وجود العديد من التعريفات لهذا الموضوع ، إلا أننا سنستخدم التعريف الأكثر شيوعًا الذي يمكن لأي شخص فهمه. علم البيانات هو مفهوم يستخدم للتعامل مع البيانات الضخمة. يغطي هذا المفهوم جوانب إعداد البيانات وتنقية البيانات وتحليل البيانات.

في ظل الظروف العادية ، يجمع عالم البيانات البيانات من مصادر مختلفة وينشر تقنيات مختلفة لاستخراج معلومات ذات مغزى من مجموعات البيانات. تتضمن بعض الطرق الشائعة الاستخدام التحليلات الأصلية ، وتحليل المشاعر ، وحتى تعلم الألة.

يرى علماء البيانات هذه البيانات من منظور الأعمال. لهذا السبب ، تأكد من أن التنبؤات التي يقدمونها من البيانات التي تم جمعها دقيقة حيث يمكن استخدامها في صنع القرار.

-المهارات اللازمة في علم البيانات:

-المهارات المهمة التي تحتاج إلى تعلمها تشمل:

١-احصل على خبرة عملية في البرمجة بلغة البايثون.

٢-كن جيدًا في برمجة قواعد بيانات SQL.

٣-أن تكون قادرًا على العمل على البيانات غير المهيكلة من مصادر مختلفة مثل منصة التواصل الاجتماعي.

٤-أحصل على المعرفة في تعلم الألة.

٥- فهم سليم للوظائف التحليلية المختلفة.

٢-تعلم الألة: 

-أول شيء أولاً: ما هو تعلم الألة؟

يمكن وصف تعلم الألة بأنه عملية استخدام الخوارزميات لفحص البيانات واستخراج معلومات مفيدة منها. يمكنه أيضًا استخدام البيانات المقدمة للتنبؤ بالاتجاهات المستقبلية. لسنوات عديدة ، كانت برامج تعلم الألة تستخدم التحليلات الإحصائية والتنبؤية لتحديد نمط معين وكشف الرؤى المخفية ولكن ذات المغزى من الأنماط.

تعد خوارزمية فيسبوك أحد الأمثلة المثالية للتطبيق الواقعي لتعلم الألة. تم تصميم هذه الخوارزمية لمعرفة سلوكك على موقع التواصل الاجتماعي هذا. سيستخدم بعد ذلك هذه المعرفة للتوصية بالخلاصات ذات الصلة التي يجب أن تظهر في مخططك الزمني. ستدرس أمازون سلوك التصفح الخاص بك ويوصي بالمنتجات المحتملة التي من المحتمل أن تشتريها. الأمر نفسه ينطبق على نتفلكس. سيوصي بالأفلام بناءً على عادة التصفح الخاصة بك.

-ما الذي يتطلبه الأمر لتصبح خبيرًا في تعلم الألة؟

من وجهة نظر نقدية ، يمكن اعتبار اتعلم الألة فرعًا لكل من الكمبيوتر والإحصاء. إذا كنت تخطط لتأسيس نفسك في هذا المجال الوظيفي ، ففكر في صقل مهاراتك في المجالات التالية:

١-خبرة في عمل نظام الحاسب الألي.

٢-مهارات البرمجة العملية.

٣-كن جيدًا في الاحتمالات والإحصاءات.

٤- نمذجة البيانات.

-ما هو الفرق بين علم البيانات وتعلم الألة؟

 علم البيانات مجال واسع يشمل تخصصات متعددة. يبدو أن تعلم الألة يتناسب تمامًا مع علم البيانات. هذا لأنه يستخدم العديد من التقنيات التي تستخدم عادة في علم البيانات.

 من ناحية أخرى ، قد يتم اشتقاق علم البيانات من تعلم الألة وقد لا يكون كذلك. إنه مجال متعدد التخصصات ، على عكس تعلم الألة الذي يركز على موضوع واحد.

٣-تحليل البيانات: 

تستلزم تحليلات البيانات الخروج بإحصاءات وصفية وتصور البيانات من أجل الوصول إلى نتيجة. إنها تنطوي على الكثير من الإحصائيات. يحتاج محلل البيانات إلى معرفة كيفية التعامل مع الأرقام. في معظم الحالات ، يُنظر إلى تحليلات البيانات على أنها الإصدار الأساسي من علم البيانات.

بصفتك محلل بيانات ، يجب أن تكون في وضع جيد لشرح الأسباب المختلفة لظهور البيانات بالشكل الذي هي عليه. يجب أن تمثل البيانات بطريقة يمكن أن يفهمها الجميع ، بما في ذلك غير الخبراء.

-ما المهارات التي أحتاجها لأصبح محلل بيانات؟

يجب أن تكون جيدًا في:   

١- الرياضيات والإحصاء     

٢-معالجة البيانات

ترتبط هذه المجالات ببعضها ارتباطاً وثيقاً، ومع ذلك هناك بعض الاختلافات بينهم والتي تحدثنا عنها. 

نأمل أن تساعدك هذه المقالة في التمييز بين علوم البيانات وتعلم الآلة مقابل تحليلات البيانات.

المصدر هنا.