علم البيانات

الاختلافات الأساسية بين عالم البيانات ومحلل البيانات

من جهة ثانية، محلل البيانات يقوم بالإجابة على أسئلة محددة طرحت من قبل أشخاص آخرين (أغلب الأحيان). أما عالم البيانات يقوم باكتشاف وصياغة الأسئلة (متبعاً المنهج العلمي) التي تسعى إلى حل مشاكل غير منتبه إليها أو غير ظاهرة بعد.

ومن ناحية أخرى، إن محلل البيانات يركز بشكل أساسي على معالجة وتحليل البيانات واستخراج معرفة منها تفيد الأعمال في تفسير الماضي والوقت الحاضر. أما عالم البيانات فيقوم بتطوير وبناء خوارزميات ونماذج لتحليل البيانات واستخراج معرفة منها تفيد في تفسير الماضي والحاضر، والتنبؤ بالمستقبل!

كذلك، محلل البيانات عادةً ما يقوم باستخدام برامج وتطبيقات جاهزة لتساعده في جميع أعماله. أما عالم البيانات فضلًا عن استخدام الأدوات والبرامج، فهو قادر على بناء أنظمة أو تطبيقات خاصة به لتقوم بالعمل.

2-عمليات التصنيف – Classification

• تصنيف البريد الإلكتروني بأنه غير هام أو هام.

اكتشاف وفهم البيانات

وفي هذا الصدد، الخطوة التالية تتمثل بمعرفة السبب وراء انخفاض نسبة التعاملات باستخدام اجهزة الايفون مقارنة بباقي الأجهزة.

علاوةً على ذلك، فإذا كان الأمر صحيحاً، فإن جعل واجهة الاستخدام بسيطة أكثر، سوف يرفع من احتمال عملية شراء المنتجات عبر المستعملين الذين يملكون أيفون.

من جانب آخر، يهتم هذا القسم في اكتشاف المعرفة داخل البيانات. لتمكين أصحاب الأعمال من اتخاذ قرارات تحقق لهم فائدة أكبر.

من جانب آخر، هل يمكن أن يتعلق هذا الأمر بصعوبة وتعقيد واجهة استخدام التطبيق في الايفون؟

كذلك، البيانات (Data): أظهرت البيانات أنه خلال الشهر الماضي تم استخدام التطبيق من قبل 5000 مستعمل.

وفي السياق ذاته، فهم التحليلات (Insights): من الممكن اكتشاف أن مستعملي الايفون هم أقل احتمالاً للشراء عبر التطبيق بنسبة 40%.

إضافةً إلى ذلك، التحليلات (Analytics): يمكن استخدام التحليلات لإيجاد عدد المستعملين الذين استعملوا التطبيق من خلال الايفون.

إضافةً إلى ذلك، مثلًا تطبيق موبايل لبيع الملابس يعمل على أجهزة الأيفون والاندرويد.

ومن جهة أخرى، حيث يعتمد بدرجة كبيرة على علم الاحصاء (تحليل البيانات الكمي والنوعي).

تطوير منتجات مرتبطة بالبيانات

من جانب آخر، يستعمل هذا القسم البيانات الموجودة لدى الشركة، كمدخلات إلى الخوارزميات والنماذج التي يقوم ببنائها “عالم البيانات”. يعتمد هذا القسم بدرجة كبيرة على معرفة الشخص بعلم الحاسوب وخوارزميات تعلم الآلة والذكاء الاصطناعي.

التاريخ

ومن جهة أخرى، مصطلح «علم البيانات» (الذي استعمل في الأصل بالتبادل مع "Datalogy") موجود لأكثر من ثلاثين عاما، وكان يستعمل في البداية كبديل عن علوم الكمبيوتر من قبل بيتر ناور في سنة 1960. حيث في سنة 1974، نشر بيتر ناور مسح موجز لأساليب الكمبيوتر، والذي استعمل مصطلح «علم البيانات» بحرية في دراسته لطرق معالجة البيانات المعاصرة التي تستعمل في مجموعة واسعة من التطبيقات.

ادوات مرئية

من جانب آخر، Qlik تنتج برامج مثل QlikView و Qlik Sense المستعملة لتصور البيانات وذكاء الأعمال..

وفي هذا السياق، Google Charts هي خدمة ويب تستند إلى JavaScript تم إنشاؤها ودعمها بواسطة Google لإنشاء مخططات رسومية. charts.

كذلك، Webix هي مجموعة أدوات لواجهة المستعمل تتضمن أدوات مخصصة لتصور المعلومات..

• Plotly يوفر مجموعة غنية من مكتبات الرسوم البيانية العلمية التفاعلية..
• تابلو سوفتوير يصنع مجموعة متنوعة من البرامج المستعملة لتصور البيانات.
• باور بي آي iهي خدمة تحليلات أعمال مقدمة من مايكروسوفت..

كذلك، Sisense يوفر واجهة أمامية لإنشاء تصورات البيانات بما في ذلك لوحات المعلومات والتقارير..

ومن ناحية أخرى، AnyChart يوفر مكتبات JavaScript وأدوات أخرى لتصور البيانات في المخططات ولوحات المعلومات..

4- الكشف عن الأنماط – Pattern Detection

5-التحليل الاستكشافي للبيانات – Exploratory Data Analysis

6-قياس جودة أداء الخوارزميات وتحسين نتائجها.

في هذا الإطار، •اكتشاف العلاقات بين البيانات الموجودة التي لا يمكن الكشف عنها بالطرق التقليدية.

ومن ناحية أخرى، •إجراء بعض العمليات على البيانات لفهم طبيعتها والحصول على فكرة أولية عما تحتويه من معلومات.

3-بناء أنظمة التوصية – Recommendation Systems

• أنظمة التوصية في مواقع مشاهدة الأفلام.

كذلك، • عندما تقوم بعملية شراء لمنتج ما، سوف تلاحظ وجود قائمة تخبرك بمنتجات شبيه بالمنتج الذي اخترته.

أمثلة

ومن جهة أخرى، Spell Checking حيث يقوم غوغل بمراقبة الكلمات التي يقوم المستعمل بالضغط عليها حتى يقوم بتحسين الخوارزمية الخاصة بتصحيح الأخطاء الإملائية.

من جهة ثانية، Gmail يقوم باستخدام خوارزمية معينة بتصنيف رسائل البريد الإلكتروني بين رسائل مهمة أو رسائل مزعجة.

ومن جهة أخرى، Netflix يعد استخدام نظم التوصية Recommendation systems من أحد أهم الأمور الموجودة في هذا المجال، حيث تقوم بالاعتماد على اهتمامات المستعمل ونمط الأفلام التي يشاهدها، والأفلام الأخيرة التي شاهدها وجنسه وعمره، والتقييمات التي وضعها على الأفلام بتوصية أفلام جديدة من الممكن أن تعجب المستعمل.

من جهة ثانية، Google Search عندما تقوم بالبحث عن شيء معين، فإن محرك البحث غوغل لا يقوم بعرض النتائج المتعلقة بهذه الكلمة فقط، بل يستعمل جميع البيانات التي يمكن الحصول عليها من المستعمل لعرض أفضل نتيجة ممكنة. النتائج سوف تتعلق بالأمور التي قمت بالبحث عنها سابقاً، بمكانك الجغرافي (في أي بلد أنت)، بتحليل الأمور التي تحبها. عمرك وجنسك، والكثير من الأمور الأخرى.

مراحل عملية علم البيانات

علاوةً على ذلك، 1-الحصول على البيانات المتعلقة بالموضوع الذي تريد أن تكتشفه أو المشكلة المراد حلها.

وفي هذا السياق، 4-بناء، تطوير، وتطبيق الخوارزميات والنماذج اللازمة لحل المشكلة والحصول على النتائج.

ومن جهة أخرى، 3-القيام بالتحليل الاستكشافي للبيانات للحصول على نظرة شاملة عن البيانات المتعامل معها.

ومن ناحية أخرى، 2-معالجة البيانات والتأكد من صحتها وخلوها من الأخطاء التي من الممكن أن تؤثر على النتائج.

أقسام علم البيانات

5-عرض النتائج النهائية على أصحاب القرار.

المهام الأساسية لعالم البيانات

• هذه قائمة قصيرة بأهم المهام والأهداف التي يعمل عليها
• 1-التنبؤ بقيم معينة بناءً على بيانات قديمة.
• • التنبؤ بإجمالي الربح الذي سوف تحصل عليه الشركة خلال الشهر القادم.
• • التنبؤ بعدد المستعملين الجدد للتطبيق في شهر معين.

من جانب آخر، على الرغم من أن كل من محللي وعلماء البيانات يتشاركون الكثير من الأهداف والمهام إلا أنه هناك بعض الاختلافات.