دليل المبتدئين لعلوم البيانات وتطبيقاتها

السلام عليكم ورحمة الله وبركاته.

نحن نتحرك باستمرار نحو عصر تكون فيه البيانات هي كل شيء. في البداية ، كانت الشركات تكافح مع البيانات المتزايدة ولكن عندما ظهر أباتشي هدوب وإطارات العمل الأخرى وحل مشكلة التخزين ، انتقل التركيز إلى معالجة هذه البيانات.

يمكن لعلم البيانات استرداد وتقديم التفاصيل التي لا يمكنك الحصول عليها من أي وسيلة أخرى. إنه مستقبل الذكاء الاصطناعي ويمكن أن يكون طفرة في مجال إدارة الطاقة ، أو الصحة العقلية ، أو الألعاب ، أو التعرف على الصور أو الكلام ، وما إلى ذلك. اليوم ، سأشرح علوم البيانات بأسهل طريقة ممكنة. إذا كنت حديث العهد أو شخصًا جديدًا تمامًا في هذا المجال ، فستزيل هذه المقالة كل ارتباكاتك. أيضًا ، أوصي بشدة أن تأخذ دورات في علم البيانات تأخذ دورات في علم البيانات ومعتمدة فيها ، مما سيساعدك في الحصول على وظيفة جيدة في علم البيانات.

-ما هو علم البيانات؟

علم البيانات عبارة عن مزيج من الخوارزميات ومبدأ تعلم الألة والأدوات المختلفة بهدف تحليل البيانات الأولية للعثور على أنماط مفيدة ومخفية.أجل، قد يبدو الأمر مثل تحليل البيانات ولكن هناك فرق كبير بين كلا المصطلحين، يعالج محلل البيانات تاريخ البيانات ويشرح ما يحدث لكن عالم البيانات يقوم بالتحليل الاستكشافي لاكتشاف رؤى منه. إنه ينظر إلى البيانات من عدة زوايا ، ويستخدم خوارزميات تعلم الألة للتعرف على حدوث حدث معين في المستقبل، وبشكل عام تُستخدم علوم البيانات بشكل أساسي لإجراء التنبؤات والقرارات باستخدام التحليلات السببية التنبؤية والتحليلات الوصفية (التنبؤ بقدرات اتخاذ القرار) وتعلم الألة. الآن ، دعونا نلقي نظرة على كل واحد منهم بعناية.

١- التحليلات التنبؤية السببية:

لنفترض أنك تقدم قرضًا لعملائك ، فقد تكون مهتمًا بمعرفة احتمالية قيام العملاء بسداد المدفوعات المستقبلية في الوقت المحدد. هنا ، تحتاج إلى تطبيق التحليلات التنبؤية العرضية للتنبؤ بإمكانيات حدث معين في المستقبل. في هذه الحالة ، يمكنك بناء نموذج يمكن أن يأخذ في الاعتبار سجل الدفع ، وإجراء التحليلات التنبؤية والتنبؤ بما إذا كان العميل سيدفع الدفعة المستقبلية في الوقت المحدد.

٢-التحليلات الإلزامية:

يستخدم التحليل الوصفي بشكل عام لتقديم المشورة. إذا كنت تبحث عن نموذج لا يتنبأ بحدث معين فحسب ، بل يمتلك أيضًا القدرة والذكاء لاتخاذ قراره الخاص ، فإن التحليلات الوصفية تناسبك. تعمل هذه النماذج على العديد من المعلمات الديناميكية ويمكنها حتى تغيير قرارها مع الموقف والوقت.

هنا ، يمكنك أخذ مثال على سيارة قوقل ذاتية القيادة. أولاً ، البيانات التي جمعتها المركبات المستخدمة لتدريب هذه السيارات. بعد ذلك ، يمكنك تشغيل خوارزميات متقدمة لتزويدهم بقدرات اتخاذ القرار. هذا سيجعلهم أذكياء بما يكفي لتحديد المسار الذي يجب أن يسلكوه ، ومتى يتجهون ، ومتى يتباطأون أو يسرعون ، وما إلى ذلك.

٣- تعلم الآلة للتنبؤات والتعرف على الأنماط:

- التعلّم الموجَّه

يتم تفعيل مفهوم التعلم الموجه للإشراف عندما يكون لديك بالفعل البيانات المطلوبة لتدريب أجهزتك. لنفترض أن لديك بيانات المعاملات الخاصة بشركة ما وتريد التنبؤ بالاتجاه المستقبلي. في هذه الحالة ، يمكنك تشغيل خوارزميات تعلم الألة ، وإجراء تحليل للبيانات المتاحة وتحديد احتمال نتيجة مستقبلية، ويمكنك أيضًا فهم هذا النموذج أثناء قيامك بإنشاء نموذج للكشف عن الاحتيال بناءً على سجل عمليات الشراء الاحتيالية.

-التعلّم الغير موجَّه

هناك العديد من المواقف عندما لا تتوفر لدينا البيانات أو المعلمات المطلوبة لتدريب أجهزتنا. في هذه الحالات ، يمكنك استخدام خوارزميات التعرف على الأنماط مثل التحليل العنقودي لاكتشاف الأنماط المخفية داخل البيانات وعمل تنبؤات ذات مغزى.

هنا ليس لديك أي تقنيات تجميع محددة مسبقًا ، وبالتالي فإن هذه النماذج تعتمد على التعلم الغير الموجه للإشراف. على سبيل المثال ، أنت تعمل في شركة اتصالات وتبحث عن مكان مثالي للبرج. هنا ، يمكنك استخدام تقنية التجميع للعثور على مواقع الأبراج التي ستضمن قوة إشارة مثالية لجميع المستخدمين.

هذا كل ما في هذا المقال... علم البيانات هو خيار مهني ناشئ لجميع الخريجين الموهوبين،  إنه ليس مجرد دليل على المستقبل ولكنه يمكّنك أيضًا من كسب راتب جيد. آمل أن يساعدك هذا المقال في الحصول على فكرة أساسية عن علم البيانات.

المصدر هنا.