علوم البيانات – الجوهر والتأثير
أحد المفاهيم الخاطئة الشائعة بين الناس حول علم البيانات هو أنه يدور حول نظام واحد. لكن الحقيقة الفعلية هي أنه مزيج من التمييزات المختلفة المترابطة. هنا ، هو متعدد التخصصات.
إنه علم استخدام تقنيات علمية مختلفة لاستخراج البيانات المفيدة بأشكال مختلفة من مجموعة كبيرة من المعلومات. بالحديث عن أشكال البيانات ، قد تكون البيانات منظمة أو غير منظمة. تسمى هذه العملية استخراج البيانات.
هل يستحق علم البيانات الدعاية؟
لما لا؟ ووفقًا لتقرير هارفارد بيزنس ريفيو لعام 2012 ، فقد أطلق على "داتا ساينس" أكثر الوظائف إثارة في القرن الواحد والعشرين. وقد تطورت كثيرا في السنوات الأخيرة ، وكانت هناك زيادة كبيرة في عدد الوظائف والشواغر في مختلف الشركات المحلية والأسر متعددة الجنسيات بسبب الطلب المتزايد الحالي في علوم البيانات في قطاع تكنولوجيا المعلومات.
كيف هو علم البيانات المتعلقة بالإحصاءات؟
إنها لم تجلب نعمة فقط في قطاع تكنولوجيا المعلومات ، ولكنها أثرت أيضا على قطاع الأعمال إلى حد كبير. كان هناك ارتفاع ملحوظ في فرص العمل في قطاع الأعمال أيضا. وهو مرتبط ارتباطًا وثيقًا بالإحصاءات. في الواقع ، أكد بعض علماء البيانات أنه لا يوجد فرق بينها وبين إحصاءات الأعمال. وفقا لهم ، هم نفس الشيء. ولكن ، وبصرف النظر عن ذلك ، هناك بعض النقاد الذين حاولوا تصديق التأكيد المذكور أعلاه بالقول أن علم البيانات هو مجرد مصطلح زائد عن الحاجة كان قد نشأ عن تحليلات الأعمال نفسها. ولكن ، خلاصة القول ، هو أن كلا من تحليلات البيانات والعلوم التجارية توظف مختلف التقنيات العلمية وغير العلمية. يتضمن كلا الأمرين استخدام طرق علمية وغير علمية مختلفة لاستخراج وتحليل البيانات واستخدامها في سياقات مختلفة. هنا ، يمكن الاستنتاج بأمان أنهم مرتبطين ببعضهم البعض.
تعلم الآلة
التعلم الآلي هو جانب مهم للغاية. إن تعلم الآلة هو شيء يأتي من تغذية الآلة بالبيانات فقط. هنا ، هناك جوانب مختلفة ، لكن عالم البيانات هو الذي عليه أن يقرر أين تكمن اهتماماته وأين ينبغي له أن يتخصص. يعد التعلم الآلي موضوعًا شاسعًا للغاية ، إلا أنه مجرد جزء بسيط من علم البيانات. هذا يمكن أن يعطي فكرة واضحة عن مدى واسع وواسع مجال علم البيانات. أيضا ، يتم تقسيم التعلم الآلي أيضا إلى أجزاء مختلفة مثل الذكاء الاصطناعي ، كما يختصر AI. فهو يمنح الكمبيوتر القدرة على التواصل مع المستخدم ومن ثم القيام بالمهمة الضرورية. يحتاج المرء أن يكون جيدا في البرمجة ليكون عالما بيانات جيدة. للتعلم الآلي ، يفضل البرمجة في بيثون بشكل رئيسي. ولكن الأمر متروك تمامًا للمستخدم فيما يتعلق بلغة البرمجة التي يرغب في ترميزها.
