تتزايد شعبية علم البيانات في عالمنا اليوم كواحد من أكثر المجالات حيوية وتناغماً مع التكنولوجيا الحديثة ومتطلباتها. وكلّما ازدادت التكنولوجيا تقدماً، ازدادت الحاجة لخبراء مختصين في علم البيانات؛ يمكنهم العمل في شتى القطاعات، وخدمة الشركات والمؤسسات باستخدام أدوات علم البيانات المختلفة.

من خلال هذا الدليل، ستحظى بمعرفة متعمقة في هذا المجال المهم، والتقنيات والأدوات المستخدمة فيه، مع بعض النصائح التي ستساعدك في تطبيق مفاهيمه بسهولة.

ما هو علم البيانات؟

يُعرَف علم البيانات بأنه مجموعة من التقنيات والأدوات القادرة على استخراج الأفكار والمعلومات من البيانات. ويشمل مجموعة واسعة من المجالات الفرعية كالذكاء الاصطناعي، وتعلُّم الآلة، والإحصاء وتصور البيانات، والتحليلات. ويمنحنا إمكانات لا حدود لها لحل المشكلات في العالم الحقيقي، واتخاذ القرارات بناءً على وقائع وأرقام صحيحة.

كيف يعمل علم البيانات؟

يقوم علم البيانات بمعالجتها وطرح الحلول على النحو الآتي:

1. فهم الأعمال

تحديد المشكلة وفهم سياق العمل.

2. فهم البيانات

جمع البيانات واستكشافها لفهم خصائصها.

3. إعداد البيانات

تنظيف البيانات وإعدادها للتحليل.

4. تحليل البيانات الاستكشافي (EDA)

تحليل البيانات لتحديد الأنماط والتوجهات والعلاقات.

5. نمذجة البيانات

بناء نماذج للتنبؤ بالنتائج أو تصنيفها.

6. تقييم النموذج

تقييم أداء النموذج لضمان الدقة.

7. نشر النموذج

تنفيذ النموذج في بيئة العالم الحقيقي.

أهمية علم البيانات

لعلم البيانات مكانته الخاصة في عالم الأعمال الحديث، تعززها الحاجة إلى تحليل كميات هائلة من البيانات وطرح حلول قابلة للتنفيذ. وفيما يلي أربعة أسباب رئيسية تجعل علم البيانات حاجة ملحة في عصرنا الحالي:

1. تعزيز كفاءة الخدمات

يمكّن علم البيانات الشركات من استخراج وتحليل بيانات العملاء، مما يساعدها على فهم تفضيلات المستخدمين وتحسين خدماتهم بناءً على ذلك.

2. تحسين عملية إدارة البيانات

يسمح علم البيانات للمؤسسات بمعالجة البيانات غير المنظمة بسرعة وبدقة عاليتين.

3. زيادة دقة التحليل التنبؤي

من خلال تحليل البيانات التاريخية، يساعد علم البيانات الشركات على التنبؤ بالتوجهات والسلوكيات المستقبلية، مساعداً بذلك في اتخاذ قرارات استراتيجية.

4. اختيار أفضل القوى العاملة

يساعد علم البيانات في عملية اختيار الموظفين الأكِفَّاء من خلال استخدامه في تصفية المرشحين، وتقليل الوقت اللازم للاختيار من بينهم.

تطبيقات علم البيانات

يتم تطبيق علم البيانات في العديد من المجالات لحل المشكلات المعقدة، منها:

  • محركات البحث

تحسين نتائج البحث بناءً على استفسارات المستخدمين.

  • التمويل

التنبؤ بتوجهات السوق وإدارة المخاطر.

  • التجارة الإلكترونية

التوصية بالمنتجات بناءً على سلوك المستخدم.

  • الرعاية الصحية

تشخيص الأمراض وتخصيص خطط العلاج.

  • التعرف على الصور

تحديد الكائنات في الصور أو مقاطع الفيديو.

كيف أبدأ في مجال علم البيانات؟

سنعطيك أهم الخطوات التي عليك القيام بها لتدخل مجال علم البيانات من أوسع أبوابه، سواء كنت مبتدئاً أو كانت لديك معرفة مسبقة في هذا المجال، وهي كالآتي:

1. تعلم البرمجة

البرمجة هي أساس علم البيانات، وبايثون هي اللغة الأكثر استخدامًا في هذا المجال؛ وذلك لبساطتها والمجموعة الواسعة من مكتباتها المتاحة، مثل NumPy وPandas وScikit-learn، والتي تعد ضرورية لمعالجة البيانات وتحليلها.

لذا ننصحك بأن تبدأ بتعلم أساسيات برمجة بايثون، وركز على فهم كيفية العمل مع هياكل البيانات والدوال. ثم استكشف مكتبات مثل Pandas لمعالجة البيانات وMatplotlib أو Seaborn للتصور البياني.

2. احترف الإحصاء

تعد معرفة المفاهيم الإحصائية، مثل: المتوسط ​​والوسيط والتباين والانحراف المعياري من الضروريات في تحليل البيانات وبناء القرارات. لذا، ابدأ بدراسة أساسيات الإحصاء الوصفي والاستدلالي، ويمكن أن تساعدك أدوات مثل مكتبة SciPy الخاصة ببايثون في تطبيق هذه المفاهيم عمليًا.

3. تعلم التصور البياني

يعد تصور البيانات (Data Visualization) مهارة بالغة الأهمية تساعد في فهم أنماط وتوجهات البيانات، كما يتيح لك التصور الفعال طرح الأفكار بوضوح وفعالية.

ابدأ بتعلم كيفية إنشاء تصورات باستخدام مكتبات مثل Matplotlib وSeaborn. وتدرب من خلال تصور البيانات، واستكشاف كيف يمكن لأنواع مختلفة من الرسوم البيانية الكشف عن مؤشرات مختلفة.

4. ادخل عالم تعلم الآلة

يتضمن تعلم الآلة بناء نماذج يمكنها التعلم من البيانات للتنبؤ أو اتخاذ القرارات. ومن الجدير بالذكر أنك سوف تتطرق لكل من أنواع تعلم الآلة التالية:

– التعلم الآلي تحت الإشراف

– التعلم الآلي بدون إشراف

– التعلم تحت الإشراف الجزئي

– التعلم الآلي المعزز

ابدأ بأساسيات خوارزميات التعلم الآلي، مثل الانحدار الخطي وشجرة القرار. واستخدم مكتبة Scikit-learn لتنفيذ هذه النماذج والتجربة باستخدام بيانات من العالم الحقيقي.

5. تنفيذ مشاريع حقيقية

المعرفة النظرية مهمة، ولكن التطبيق العملي هو جوهر التعلُّم الحقيقي؛ حيث يتيح لك الانخراط في المشاريع تطبيق مهاراتك وحل مشكلات حقيقية وبناء خبرة استثنائية. ننصحك بتجربة مشاريع بسيطة أولاً، مثل: تنظيف البيانات أو تحليل البيانات الاستكشافي.

6. انخرط في مجتمع علوم البيانات

يمكن أن يمنحك التواصل مع الآخرين ضمن مجتمع علوم البيانات أفكاراً جديدة ودعمًا وفرصًا للتعلم؛ لذا ننصحك بالانضمام إلى تلك المجتمعات عبر الإنترنت على منصات مثل Reddit أو LinkedIn أو Twitter. كما يمكنك أن تحضر اجتماعات وندوات عبر الإنترنت للتواصل مع خبراء البيانات الآخرين والبقاء على اطلاع دائم على آخر أخبار قطاع علم البيانات.

7. لا تتوقف عن التعلّم

يعد علم البيانات مجالًا سريع التطور؛ ذو أدوات وتقنيات وتحديثات جديدة تظهر باستمرار، لذا فإن التعلم المستمر أمر بالغ الأهمية لمواكبة التطورات، والوصول إلى فرص أكبر. وننصحك بقراءة المدونات وحضور المؤتمرات والمشاركة في ورش العمل والدورات لتحقيق ذلك.

الأسئلة الأكثر شيوعاً عن علم البيانات

  • ما لغات البرمجة التي يجب أن أتعلمها لاحتراف علم البيانات؟

Python وR وSQL هي اللغات الأساسية، وسيكون من المفيد معرفة أساسيات Java وC++.

  • كم من الوقت يستغرق تعلم علم البيانات؟

يمكن أن تستغرق عملية التعلم عدة أشهر إلى عدة سنوات، اعتمادًا على خلفيتك العلمية وخبراتك.

  • ما نوع الوظائف التي يمكنني الحصول عليها بعد دراسة علم البيانات؟

يوفر علم البيانات مجموعة واسعة من فرص العمل ضمن عدة مسميات وظيفية، منها:

– عالم بيانات

يركز على تحليل البيانات لاستخراج الأفكار وبناء نماذج تنبؤية.

– مهندس بيانات

يقوم مهندس البيانات بتصميمها ويدير بنيتها الأساسية في المؤسسة.

– مسؤول بيانات

يضمن مسؤول البيانات توفر البيانات وسلامتها وأمانها.

– محلل بيانات

يفسر البيانات لمساعدة الشركات على اتخاذ قرارات مدروسة.

– محلل أعمال

يستخدم محلل الأعمال البيانات لتحديد احتياجات العمل وتقديم حلول مقترحة.

هل أنت مستعد لدخول عالم البيانات؟

علم البيانات هو مجال ديناميكي وسريع النمو، ذو إمكانيات لا حصر لها. ومهما كان دافعك من تعلم هذا المجال الرائع، فقد أصبحت الآن على معرفة بجميع أساسياته، وما تحتاج إليه لبدء رحلة تعلمه، وبناء مستقبل واعد في أكثر المجالات طلباً في عالمنا اليوم. نتمنى لك رحلة تعلّم موفقة وممتعة!