الفرق بين علوم البيانات وتحليل البيانات
| التصنيف | مقالات وتدوينات |
| وقت النشر |
2021/07/11
|
| الردود |
0
|
السلام عليكم ورحمة الله وبركاته
قد تكون سمعت بعلم البيانات وتحليل البيانات وربما تساءلت إن كانوا ذا معنًى واحدًا أم لا؟ لذا في هذه المقالة سنوضّح كلًّا من علم البيانات وتحليل البيانات والفرق بينهما.
-علم البيانات:
علم البيانات هو مجال يتعامل مع استخراج المعلومات ذات المغزى والرؤى من خلال تطبيق خوارزميات وعمليات وأساليب علمية مختلفة من بيانات منظمة وغير منظمة ويرتبط هذا المجال بالبيانات الضخمة وهو أحد أكثر المهارات المطلوبة حاليًا ويتألف علم البيانات من الرياضيات والحسابات والإحصاءات والبرمجة وغيرها لاكتساب رؤى ذات مغزى من الكمية الكبيرة من البيانات المقدمة بتنسيقات مختلفة.
-تحليل البيانات:
يستخدم تحليل البيانات للحصول على استنتاجات من خلال معالجة البيانات الأولية وهو مفيد في العديد من الأعمال لأنه يساعد الشركة على اتخاذ القرارات بناءً على الاستنتاجات من البيانات وتساعد تحليلات البيانات في تحويل عدد كبير من الأرقام في شكل بيانات إلى الإنجليزية البسيطة أي الاستنتاجات التي تساعد بشكل أكبر في اتخاذ القرارات.
في الجدول التالي الفرق بين علم البيانات وتحليلات البيانات:
علم البيانات | تحليل البيانات | |
| لغة البرمجة | بايثون (Python) هي اللغة الأكثر استخدامًا في علم البيانات إلى جانب استخدام لغات أخرى مثل C++ و Java و Perl وغيرها. | تعد معرفة لغة Python و R ضرورية لتحليل البيانات. |
| مهارات البرمجة | يتطلب معرفة متعمقة في البرمجة. | مهارات البرمجة الأساسية ضرورية لتحليل البيانات. |
| استخدام تعلم الألة | يستخدم علم البيانات خوارزميات تعلم الآلة للحصول على أفكار. | لا تستخدم تحليل البيانات تعلم الألة. |
| مهارات أخرى | يستخدم علم البيانات أنشطة التنقيب عن البيانات للحصول على رؤى ذات مغزى. | يستخدم التحليل القائم على Hadoop للحصول على استنتاجات من البيانات الخام. |
| النطاق | نطاق علوم البيانات كبير. | نطاق تحليل البيانات دقيق أي صغير. |
| الأهداف | يتعامل علم البيانات مع الاستكشافات والابتكارات الجديدة. | يستخدم تحليل البيانات الموارد الموجودة. |
| نوع البيانات | يتعامل علم البيانات في الغالب مع البيانات غير المهيكلة. | يتعامل تحليل البيانات مع البيانات المنظمة. |
| المهارات الإحصائية | المهارات الإحصائية ضرورية في مجال علوم البيانات. | المهارات الإحصائية قليلة الاستخدام أو لا فائدة منها في تحليل البيانات. |
مبادرة العطاء الرقمي
-
التعليقات (0)
لم يتم إضافة ردود حتى الآن...