ما هو علم البيانات؟

علم البيانات هو فرع من فروع الحوسبة والإحصاء وعلوم الرياضيات الذي يتعامل مع تحليل وفهم واستخراج الفوائد من مجموعات كبيرة من البيانات. يتضمن علم البيانات استخدام تقنيات وأدوات مثل التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي والإحصاء والتحليل الرياضي وقواعد البيانات لتحليل وتفسير البيانات الضخمة.

يتم استخدام علم البيانات في العديد من المجالات مثل التسويق والرعاية الصحية والتعليم والتأمين والخدمات المالية والعديد من المجالات الأخرى. فعلى سبيل المثال، يمكن استخدام علم البيانات لتحليل سجلات المرضى والتنبؤ بالأمراض وتطوير العلاجات الفعالة، ويمكن استخدامه في التسويق لفهم تفضيلات العملاء وتحديد استراتيجيات التسويق الفعالة

ويمكن أيضًا استخدام علم البيانات في تحليل الأعمال لفهم أداء الشركات وتحديد الاتجاهات الصناعية وتحسين الإنتاجية والكفاءة. كما يمكن استخدام علم البيانات في تحليل البيانات الاجتماعية والسلوكية لفهم الاتجاهات الاجتماعية والسلوكية وتحسين السياسات العامة.

يشمل علم البيانات أيضًا مجالات فرعية مثل تحليل البيانات الكبيرة (Big Data) وتحليل البيانات الجغرافية وتحليل النصوص وتحليل الصوت والصورة والتنبؤ الإحصائي والتصور البياني وغيرها الكثير.

يتطلب علم البيانات مهارات تحليلية وإحصائية وتقنية قوية، وكذلك القدرة على التواصل والعمل ضمن فريق وتفسير البيانات بطريقة سهلة وفعالة للجمهور غير الخبراء في المجال.

كيفية عمل خوارزميات علم البيانات:

هناك عدة خطوات يتم اتباعها لتصميم وتطوير خوارزميات علم البيانات. وفيما يلي نظرة عامة على هذه الخطوات:

1. تحديد المشكلة: يتم تحديد المشكلة التي يتعين حلها باستخدام علم البيانات. يتم ذلك من خلال تحليل المتطلبات وفهم الأهداف التي يجب تحقيقها من خلال تحليل البيانات.
2. جمع البيانات: يتم جمع البيانات اللازمة لحل المشكلة، سواء كانت هذه البيانات متاحة مسبقاً أو يتم جمعها حديثاً.
3. تنظيف البيانات: يتم تنظيف البيانات وإزالة القيم المفقودة والتكرارية والمتناقضة وغير الصحيحة.
4. تحليل البيانات: يتم استخدام أدوات علم البيانات مثل التصنيف والتحليل الإحصائي والتعلم الآلي لتحليل البيانات واستخلاص المعلومات المفيدة منها.
5. تدريب النموذج: يتم تدريب النموذج باستخدام البيانات المعالجة وتطبيق خوارزمية تعلم الآلة عليها لتطوير نموذج قادر على التنبؤ وحل المشكلة المحددة.
6. التحقق والتقييم: يتم التحقق من صحة النتائج وتقييم أداء النموذج المطور باستخدام بيانات اختبار مستقلة.
7. تطبيق النموذج: يتم تطبيق النموذج المطور على البيانات الجديدة للحصول على نتائج مفيدة لحل المشكلة المحددة.

تختلف الخطوات المحددة قليلاً باختلاف الحالات والمشكلات المطروحة، وقد يتم إجراء بعض التعديلات على هذه الخطوات بناءً على طبيعة المشكلة المحددة.

ما هي أفض الأدوات لبناء نماذج علم البيانات؟

هناك العديد من الأدوات المستخدمة في علم البيانات لبناء نماذج وتحليل البيانات. وفيما يلي بعض الأدوات الشائعة المستخدمة في علم البيانات:

1. Python: هي لغة برمجة قوية وشائعة الاستخدام في علم البيانات. تتضمن Python مجموعة من المكتبات الشائعة في علم البيانات مثل Pandas وNumPy وSciPy وScikit-learn وغيرها. ويفضل استخدام جوبيتر نوتبوك لتجربة الخوارزميات أثناء اعداد النماذج (Jupyter notebook)
2. R: هي لغة برمجة وبرنامج إحصائي شائع الاستخدام في علم البيانات. تتضمن R مجموعة كبيرة من المكتبات المفيدة في علم البيانات مثل ggplot2 وdplyr وtidyr وغيرها.
3. Tableau: هو برنامج لإنشاء تحليلات بيانية ورسومات بيانية بطريقة بديهية وسهلة الاستخدام.
4. Excel: يعد برنامج Excel من أشهر الأدوات المستخدمة في علم البيانات لأنه يتيح إمكانية العمل على البيانات بشكل سريع وبسيط.
5. TensorFlow: هو إطار عمل مفتوح المصدر لتعلم الآلة والذكاء الاصطناعي، ويتضمن أدوات لبناء نماذج تعلم الآلة بسهولة وسرعة.
6. PyTorch: هو إطار عمل مفتوح المصدر لتعلم الآلة والذكاء الاصطناعي، ويتضمن أدوات لبناء نماذج تعلم الآلة بسهولة وسرعة.

هذه الأدوات هي فقط بعض الأمثلة الشائعة في علم البيانات، وتختلف الأدوات المستخدمة باختلاف الحالات والمشكلات المطروحة والأهداف المحددة.

أهم نماذج علم البيانات:

يوجد العديد من نماذج علم البيانات والتي تختلف باختلاف الأهداف والمشكلات التي يتم معالجتها. وفيما يلي بعض النماذج الشائعة في علم البيانات:

1. تحليل البيانات الإحصائي (Statistical Analysis): وهو استخدام الأساليب الإحصائية لتحليل البيانات واستنتاج النتائج. ويتم ذلك عادة باستخدام أدوات مثل الاختبارات الإحصائية وتحليل التباين والتحليل العاملي.
2. تعلم الآلة (Machine Learning): وهو استخدام الخوارزميات الرياضية لتحليل البيانات واستخراج النماذج الإحصائية منها. وتتضمن هذه النماذج الشبكات العصبية (Neural Networks) والخوارزميات الجينية (Genetic Algorithms) وغيرها.
3. التعلم العميق (Deep Learning): وهو نوع من تعلم الآلة يستخدم الشبكات العصبية العميقة (Deep Neural Networks) ويتم استخدامه في تحليل الصور والصوت والنصوص.
4. تحليل البيانات الكبيرة (Big Data Analytics): وهو استخدام التقنيات والأدوات المناسبة لتحليل واستخلاص المعلومات من مجموعات بيانات كبيرة جدًا.
5. تعلم الإنسان الآلي (Human-in-the-Loop Machine Learning): وهو نوع من تعلم الآلة يجمع بين التحليل الإحصائي والتعلم الآلي ويستخدم لتحسين النتائج الناتجة عن النماذج الإحصائية وتعزيز دقتها باستخدام مدخلات وإشراف من الإنسان.

هذه بعض النماذج الشائعة في علم البيانات، وتعتمد النموذج المستخدم على الغرض من تحليل البيانات والمشكلة المطروحة

المراجع

• “Data Science for Business: What You Need to Know about Data Mining and Data-Analytic Thinking” by Foster Provost and Tom Fawcett.
• “Python for Data Analysis: Data Wrangling with Pandas, NumPy, and IPython” by Wes McKinney.
• “Data Mining: Concepts and Techniques” by Jiawei Han, Micheline Kamber, and Jian Pei.
• “The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction” by Trevor Hastie, Robert Tibshirani, and Jerome Friedman.
• “Applied Predictive Modeling” by Max Kuhn and Kjell Johnson.
• “Data Science from Scratch: First Principles with Python” by Joel Grus.
• “Introduction to Data Science: A Python Approach to Concepts, Techniques, and Applications” by Laura Igual and Santi Seguí.