ما هو علم البيانات؟ دليلك لفهم المجال ومراحل عمله وأهم استخداماته

علم البيانات: ما هو وكيف يعمل وما أهم مهاراته واستخداماته؟

أصبحت البيانات جزءًا أساسيًا من عمل الشركات والمؤسسات، فهي تُنتج من عمليات الشراء، والمواقع الإلكترونية، والتطبيقات، وقواعد البيانات وغيرها من المصادر. لكن وجود كمية كبيرة من البيانات لا يعني بالضرورة القدرة على الاستفادة منها؛ فالمشكلة الحقيقية تكمن في فهم هذه البيانات واكتشاف الأنماط الموجودة بداخلها وتحويلها إلى معلومات يمكن الاستفادة منها.

وهنا يأتي دور علم البيانات (Data Science)، وهو مجال يجمع بين الرياضيات والإحصاء والبرمجة وتحليل البيانات والذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي بهدف استخراج معلومات مفيدة من البيانات ودعم عملية اتخاذ القرار. �

IBM

ما هو علم البيانات؟

يمكن تعريف علم البيانات بأنه مجموعة من الأساليب والأدوات التي تساعد على جمع البيانات وتجهيزها وتحليلها واستخراج معلومات مفيدة منها.

ولا يقتصر علم البيانات على جداول الأرقام فقط، فقد يتعامل المتخصص مع أنواع مختلفة من البيانات، سواء كانت منظمة داخل قواعد البيانات أو غير منظمة مثل النصوص والصور وغيرها.

وتكمن أهمية المجال في الانتقال من مجرد امتلاك البيانات إلى فهم ما تعنيه هذه البيانات، ثم استخدامها للإجابة عن أسئلة محددة أو اكتشاف أنماط يمكن أن تساعد المؤسسة في التخطيط واتخاذ القرارات. �

IBM +1

كيف تتم عملية علم البيانات؟

لا تتم مشاريع علم البيانات عادةً من خلال خطوة واحدة، بل تمر بمجموعة من المراحل التي قد تتكرر أكثر من مرة أثناء المشروع.

1. تحديد المشكلة

تبدأ العملية بتحديد السؤال أو المشكلة التي تريد المؤسسة الوصول إلى حل لها. فقبل تحليل البيانات، يجب معرفة الهدف من التحليل والنتيجة المطلوبة.

2. جمع البيانات

بعد تحديد المشكلة، يتم البحث عن البيانات المناسبة وجمعها من المصادر المتاحة، مثل قواعد البيانات أو الأنظمة والتطبيقات المختلفة.

3. تنظيف البيانات

البيانات الخام قد تحتوي على أخطاء أو قيم مكررة أو معلومات ناقصة. لذلك تحتاج إلى التنظيف والتجهيز قبل استخدامها في التحليل.

وتعتبر هذه الخطوة مهمة لأن البيانات غير المنظمة أو غير الدقيقة قد تؤثر في النتائج التي يتم الوصول إليها.

4. استكشاف البيانات وتحليلها

بعد تجهيز البيانات، يبدأ المتخصص في فحصها للبحث عن الأنماط والعلاقات والقيم غير المعتادة.

وقد يساعد التحليل الاستكشافي في تكوين فرضيات جديدة وفهم طبيعة البيانات قبل الانتقال إلى النمذجة. �

IBM

5. بناء النماذج

في بعض المشاريع يمكن استخدام الأساليب الإحصائية والتعلم الآلي لبناء نماذج تساعد في التنبؤ أو التصنيف أو اكتشاف الأنماط.

وهنا يظهر الفرق بين مجرد تحليل البيانات وبين بعض تطبيقات علم البيانات التي تستخدم النماذج للتعامل مع مشكلات أكثر تعقيدًا. �

IBM

6. عرض النتائج

لا يكفي أن يصل المتخصص إلى نتيجة صحيحة، بل يجب أن يستطيع شرحها بطريقة مفهومة.

لذلك تستخدم الرسوم البيانية ولوحات المعلومات ووسائل تصور البيانات لتقديم النتائج إلى أصحاب القرار بصورة واضحة. �

IBM

ما أهم مهارات عالم البيانات؟

يحتاج عالم البيانات إلى مجموعة متنوعة من المهارات، لأن عمله يجمع بين الجانب التقني وفهم المشكلة التي يحاول حلها.

ومن المهارات المهمة:

فهم أساسيات الإحصاء والرياضيات.

البرمجة باستخدام لغات مثل Python أو R.

التعامل مع قواعد البيانات وSQL.

تنظيف البيانات وتجهيزها.

تحليل البيانات واكتشاف الأنماط.

فهم أساسيات التعلم الآلي.

إنشاء الرسوم البيانية والتصورات.

القدرة على تفسير النتائج وشرحها لغير المتخصصين.

وتوضح IBM أن عمل عالم البيانات قد يشمل التعامل مع قواعد البيانات وSQL، وتحليل البيانات، والنمذجة، والتعلم الآلي، بالإضافة إلى كتابة البرامج والخوارزميات التي تساعد على معالجة البيانات. �

IBM

ما أشهر أدوات علم البيانات؟

توجد أدوات كثيرة يمكن استخدامها في مشاريع علم البيانات، ويختلف اختيار الأداة حسب طبيعة المشروع.

تعد Python من اللغات المستخدمة على نطاق واسع في هذا المجال، وتوجد لها مكتبات متخصصة في التعامل مع البيانات مثل:

NumPy للعمليات الحسابية والمصفوفات.

Pandas لمعالجة البيانات وتحليلها.

Matplotlib لإنشاء الرسوم البيانية.

كما يمكن استخدام Jupyter Notebook لتنظيم الأكواد والنتائج والتصورات في بيئة واحدة، بينما يساعد GitHub في مشاركة الأكواد وإدارة المشاريع البرمجية. �

IBM +1

وتوجد أيضًا أدوات وتقنيات أخرى للمشاريع المتقدمة، مثل Apache Spark وبعض أطر التعلم الآلي، ويعتمد اختيارها على حجم البيانات ومتطلبات المشروع. �

IBM

ما الفرق بين علم البيانات وتحليل البيانات؟

هناك تشابه بين المجالين، ولذلك قد يحدث خلط بين مصطلحي علم البيانات وتحليل البيانات.

تحليل البيانات يركز على فحص مجموعات البيانات واستخراج معلومات تساعد في الإجابة عن أسئلة محددة وفهم ما يحدث داخل البيانات.

أما علم البيانات فهو مجال أوسع، ويمكن أن يشمل جمع البيانات وإدارتها وتحليلها وبناء النماذج واستخدام تقنيات التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي في بعض المشاريع. �

IBM

لذلك يمكن اعتبار تحليل البيانات جزءًا مهمًا من منظومة علم البيانات، مع وجود اختلاف في طبيعة المهام والمسؤوليات حسب الوظيفة والمشروع.

أين يستخدم علم البيانات؟

يمكن استخدام علم البيانات في قطاعات مختلفة، لأن العديد من المؤسسات تعتمد على البيانات لفهم عملياتها وعملائها.

ومن أمثلة الاستخدامات التي تذكرها IBM:

تحليل سلوك العملاء.

تحسين العمليات داخل المؤسسات.

تخصيص التجارب والعروض للعملاء.

تحليل المخاطر في القطاع المالي.

تطبيقات مرتبطة بالسيارات والأنظمة الذكية.

استخدام النماذج التنبؤية لدعم القرارات. �

IBM

على سبيل المثال، يمكن لشركة تجارة إلكترونية تحليل بيانات عمليات الشراء السابقة لاكتشاف المنتجات التي يهتم بها العملاء، ثم استخدام هذه المعلومات في تحسين تجربة المستخدم.

هل يحتاج المبتدئ إلى تعلم كل شيء مرة واحدة؟

ليس من الضروري أن يبدأ الشخص بدراسة جميع أدوات وتقنيات علم البيانات في الوقت نفسه.

يمكن بناء الأساس تدريجيًا من خلال تعلم مبادئ تحليل البيانات، ثم التعامل مع قواعد البيانات وSQL، وبعد ذلك الانتقال إلى Python والإحصاء والتصور البياني، ثم دراسة التعلم الآلي عندما تصبح الأساسيات أكثر وضوحًا.

الأهم هو الجمع بين التعلم النظري والتطبيق العملي على مجموعات بيانات حقيقية، لأن التعامل مع البيانات لا يعتمد فقط على معرفة أسماء الأدوات، بل على معرفة متى وكيف تستخدم كل أداة.

الخلاصة

علم البيانات هو مجال متعدد التخصصات يهدف إلى استخراج معلومات مفيدة من البيانات باستخدام مجموعة من الأساليب التي تشمل الإحصاء والبرمجة وتحليل البيانات والتعلم الآلي والذكاء الاصطناعي.

وتبدأ مشاريع علم البيانات عادةً بفهم المشكلة وجمع البيانات وتجهيزها، ثم تحليلها وبناء النماذج عند الحاجة، وأخيرًا عرض النتائج بطريقة تساعد على فهمها واستخدامها.

ومع تنوع مصادر البيانات واختلاف احتياجات المؤسسات، أصبح فهم طرق التعامل مع البيانات وتحليلها مهارة مهمة في العديد من المجالات التقنية والتجارية.

المصادر

IBM — What is Data Science? �

IBM

IBM — Data Science vs. Data Analytics. �

IBM

IBM — What Data Scientists Do. �

IBM

IBM — Python vs. R: What's the Difference? �