استكشاف عالم علوم البيانات

يمكن أن يكون علم البيانات موضوعًا شاسعًا ولا يمكن أن يغطيه أحد في رحلة واحدة. ولكن بعد ذلك ، دعنا نحاول فهمها بطريقة بسيطة جدًا وسهلة.

كل ركن من أركان عالم اليوم يفيض بالبيانات في شكلها الخام. عند التسوق أو إجراء اختبار طبي أو مشاهدة فيلم أو عرض أو استخدام الإنترنت أو إجراء اختبار. كل شيء يولد الأحمال وكميات من البيانات. لكن لماذا هذه البيانات مهمة جدا؟

العلم هو عندما يحاول المرء أن يفهم أي شيء باستخدام الأدوات العلمية. والبيانات هي مجموعة من المتغيرات النوعية والكمية المتعلقة بأي موضوع. إذاً ، بإجمالي هاتين التعريفتين يمكن للمرء أن يقول ذلك ؛ علم البيانات هو مجال يتم فيه استخدام البيانات كمادة خام ثم يتم معالجتها باستخدام الأدوات العلمية لاستخراج النتيجة النهائية. هذه النتيجة النهائية تساعد في زيادة القيمة التجارية ورضا العملاء.

يقف اليوم من العلم DATA

ترى منتجاتها كل يوم في حياتك اليومية. المنتجات التي هي نتيجة لتمشيط كميات هائلة من البيانات غير المهيكلة واستخدامها لإيجاد حلول للمشكلات التجارية والعملاء ذات الصلة. البعض منهم:

الإعلانات الرقمية: في الوقت نفسه ، يمكن أن يرى شخصان مختلفان إعلانات مختلفة على شاشات الكمبيوتر. السبب هو علم البيانات ، والذي يتعرف على تفضيلاته ويعرض الإعلانات ذات الصلة به.
التعرف على الصور والصوت: ما إذا كان خيار وضع العلامات التلقائي في Facebook أو Alexa أو Siri إلخ. يعترف بصوتك ويفعل ما طلبته منهم بالضبط ، فهذا هو علم البيانات أيضًا.
أنظمة المقترض: عندما تذهب للتسوق عبر موقع إلكتروني على الإنترنت أو تبحث عن عرض في أي تطبيق ترفيهي ، تحصل على اقتراحات. يتم إنشاء هذه الاقتراحات باستخدام علم البيانات من خلال تتبع تلك الأنشطة الماضية والمحبوبات.
كشف الاحتيال: تستخدمه العديد من المؤسسات المالية لتعرف موقف العملاء المالي والائتماني ، لتعرف في الوقت المناسب ما إذا كانت ستقرضهم أم لا. هذا يقلل من مخاطر الائتمان والقروض المعدومة.
محركات البحث: تتعامل محركات البحث هذه مع كمية هائلة من البيانات ، ويمكن أن يكون البحث عن الشيء الذي طلبته في ثانية مستحيلاً إذا كانت الخوارزميات فقط غير موجودة للمساعدة في هذه المهمة الضخمة.

أنشطة تعنى بتمثيل بيانات العلوم

إنه موضوع كبير ، ويتكون من عدة مراحل وخطوات مختلفة قبل أن يصل المرء إلى النتيجة النهائية. هم انهم:

الحصول على البيانات من مصادر متعددة.
تخزين البيانات بشكل قاطع
تنظيف البيانات لعدم تناسق.
استكشاف البيانات والعثور على الاتجاهات والأنماط فيها.
التعلم الآلي هو نمذجة الأنماط الموجودة في الخوارزميات.
ثم في النهاية تفسير الخوارزميات وإيصالها.

الأدوات المستخدمة في علم البيانات:

هناك العديد من التقنيات المستخدمة ، ويجب تعلم جميع هذه التقنيات من قبل طالب علم البيانات.

SQL أو NoSQL لإدارة قواعد البيانات
Hadoop و Apache Flink و Spark للتخزين.
Python، R، SAS، Hadoop، Flink، and Spark for data wrangling، scripting and processing.
مكتبات Python ، مكتبات R ، إحصائيات ، تصميم تجريبي لاستكشاف البيانات والبحث عنها للعثور على المراجع اللازمة.
التعلم الآلي ، حساب التفاضل والتكامل متعدد المتغيرات ، الجبر الخطي لنمذجة البيانات.
مهارات الاتصال والعرض جنبا إلى جنب مع الفطنة التجارية لجعل الاستنتاجات مفيدة في اتخاذ القرارات الاستراتيجية.