شرح علم البيانات Data Science بالتفصيل عام 2024

هل تبحث عن علم البيانات ؟ في عالم اليوم، حيث تُنتج أكثر من 2.5 كوادريليون بايت في كل يوم أصبح علم البيانات من أهم المجالات العلمية لأنه يسمح لنا بفهم العالم من حولنا بطريقة لم تكن ممكنة من قبل. 

كما يُعرَّف أنه مجال يجمع بين علوم الحاسوب و الرياضيات والإحصاء (Statistics) و العلوم الاجتماعية.

إضافة إلى أنه المفتاح الرئيسي لتحقيق تقدم كبير في تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي، كما يوفر علم البيانات مجموعة متنوعة من الأدوات والتقنيات التي يمكنك استخدامها لجمع البيانات وتحليلها (Analytics). 

إذا كنت مهتما بعلم البيانات (Data Science) وتريد أن تتعرف على مزيد من المعلومات حول هذا الموضوع، سنتعرف ﻓﻲ مقال اليوم كل ما تحتاجه من الصفر إلى الاحتراف.


ما هو علم البيانات ؟


علم البيانات أو Data Science هو مصطلح يطلق عليه بـ " نفط القرن الواحد والعشرين" نظراً لأهميته في العصر الحالي، فهو من بين العلوم الحديثة الذي ازداد تطوراً في الآونة الأخيرة فأصبح موردًا أساسيًا للشركات والحكومات في جميع أنحاء العالم.

يُعرف أيضاً بأنه عبارة عن مجال متعدد التخصصات أو هو العلم المسؤول عن استخراج الرؤى والمعلومات مفيدة من كمية كبيرة من البيانات المعقدة لاتخاذ قرارات جيدة و لحل المشاكل واكتشاف الأنماط، كما يهدف إلى تطوير الأعمال والمساعدة في إدارة الأزمات

علم Data Science يجمع بين التقنيات والأساليب المختلفة من الإحصاء (Statistics) وعلوم الحاسوب وتعلم الآلة من أجل تحليل (Analysis) البيانات وتفسيرها.

إضافة إلى دراسة عميقة للبيانات لاستخراج رؤى من البيانات المنظمة وغير المهيكلة والتي تتم معالجتها باستخدام الأنظمة العلمية والتقنيات المختلفة والخوارزميات والنظم والمعالجات.

كما يحتوي علم البيانات على المفاهيم المتقدمة على سبيل المثال لا الحصر انترنت الأشياء والذكاء الاصطناعي والتعلم العميق (Deep Learning) والمزيد.

ويُستخدم علوم البيانات في العديد من الصناعات مثل: التمويل والتسويق.

من خلال استخدام Data Science تكون الشركة قادرة على القيام بمجموعة من الأشياء منها:

1. اتخاذ قرارات أفضل.

2. التحليلات التنبؤية (Predictive Analytics).

3. اكتشاف الأنماط.


أهمية علم البيانات


يُعتبر علم البيانات مهم للغاية لأنه يقوم بجمع بين التقنيات والأدوات والتكنولوجيا لاكتساب رؤى ذات مغزى من خلال بيانات بهدف استخدامها لـ صناعة القرار .

ومن بين الأسباب التي تجعل Data Science مهماً للغاية:

1. علم Data Science يمكن استخدامه في تحسين خدمة العملاء وتجاربهم مثل: تخصيص التوصيات أو تقديم الدعم لهم في الوقت المناسب.

2. تحليل البيانات أيضاً يُمكَّن الشركات تطوير منتجات وخدمات جديدة تلبي احتياجات عملائها.

3. يساعد علم Data Science في الكشف عن الاحتيال والهجمات الإلكترونية لاتخاذ خطوات لمنعها من خلال اكتشاف الأنماط.

4. يساهم Data Science في فهم سلوك العملاء، والتنبؤ باتجاهات السوق، والعمليات التجارية، وإدارة المخاطر مما يؤدي إلى استراتيجيات ونتائج أفضل.

5. يمكن لعلم Data Science توفير التكاليف وزيادة الإنتاجية عبر أتمتة المهام وتحسين تخصيص الموارد.

مجالات علم البيانات


لقد أصبحت تقنية علم Data ضرورية من خلال الجمع بين عدة المجالات منها الأساليب العلمية وتحليل (Analysis) بيانات بغرض استخراج القيمة منها.

ومن بين مجالات في علم بيانات (Data Science) الأكثر انتشارا:

1. التعلم الآلي (Machine Learning)


يعد تعلم الآلة (Machine Learning) نوع من الذكاء االصطناعي بحيث تستخدم خوارزميات من أجل تعلم الأنماط وتحليل البيانات لإجراء التنبؤات أو باتخاذ القرارات بناءً عليها.

2. معالجة اللغة الطبيعية


تركز على تمكين أجهزة الحاسب لفهم اللغة البشرية وتفسيرها وتوليدها، وتستخدم خوارزميات البرمجة اللغوية العصبية في عملية تحليلات (Analytics) النصوص واستخراج المعنى.

3. استخراج البيانات


هي عملية استخراج المعرفة من كميات هائلة من بيانات و يستخدم في العثور على الأنماط والاتجاهات.

4. البيانات الضخمة


لا يمكن تحليل (Analyzing) بيانات ضخمة من خلال أدوات معالجة البيانات التقليدية بل تستخدم تقنيات مثل: Hadoop و Spark لتخزين ومعالجة وتحليل Data من أجل استخراج رؤى قيمة.

5. تمثيل البيانات (Data Visualization)


يتم تمثيل بيانات بطريقة رسومية أو إنشاء تمثيلات مرئية تجعل من السهل فهمها ولتوصيل الرؤى من البيانات إلى الآخرين.

6. أخلاقيات علم البيانات


اخلاقيات علم البيانات هو مجال (Field) دراسي يشمل الالتزامات و المبادئ والآثار الأخلاقية المتمثلة في جمع معلومات شخصية وحمايتها واستخدامها وكيفية تأثيرها على الأفراد.

حيث يجب أن يكون العلماء (Scientists) على دراية بالقضايا الأخلاقية التي ينطوي عليها استعمال علم البيانات والتأكد من أنهم يستخدمون Data بطريقة مسؤولة.


تطبيقات علوم البيانات 


إليك أهم تطبيقات العلوم Data التي تستخدمها شركات اليوم في قطاعاتها لإنشاء منتجات جديدة والتي لها دور كبيراً في حياتنا:

1. الرعاية الصحية (Healthcare).

2. الخدمات البنكية (Banking).

3. القطاعات المالية (Financial sectors).

4. التمويل (Finance).

5. التسويق (Marketing).

6. السيارات ذاتية القيادة (Self-driving cars).

7. البيع بالتجزئة (Retail).

8. الأمن السيبراني (Cybersecurity).

ما هو مستقبل مجال علم البيانات ؟


يحمل مستقبل علوم Data Science فرصا مثيرة للابتكار والنمو والتعاون وتطبيق الحلول القائمة على Data لمواجهة التحديات المعقدة في مختلف القطاعات.

سيكون البقاء على اطلاع دائم بالتقنيات الناشئة والاعتبارات الأخلاقية أمرا ضروريا لـ علماء Data للازدهار في هذا المجال (Field).

بالرغم أنه من المستحيل التنبؤ بالضبط بما يخبئه المستقبل، إلا أنه من الواضح أن علم البيانات له مستقبل مشرق.

وظائف علم البيانات


في عشرين سنة الماضية أدركت الشركات بقيمة تحليل Data مما أدى إلى ظهور مهن جديدة جعلت أخصائي علم Data يشغل عدة مناصب ويمكن تحديدها في خمس مجموعات الأساسية من الوظائف:

1. عالم البيانات


يعتبر عالم Data Science محترف في مساعدة أي شركة أو مؤسسة في جمع وتحليل Data وتفسيرها لاتخاذ قرارات أفضل كما تتطلب هذه المهنة خبرة قوية في النماذج الرياضية (الانحدار الخطي واللوجستي، أشجار القرار) والإحصاء و علوم الحاسب.

كما تحتاج أيضا إلى مهارات (Skills) التفكير النقدي وحل مشكلات، إضافة إلى ذلك يستخدمون مجموعة واسعة من الأدوات والتقنيات.

2. مهندس علم بيانات


يتميز مهندس علم (Science) بيانات بكونه محترف في بناء وصيانة الأنظمة التي تقوم بجمع البيانات وإعدادها للتحليل (Analytics) أو للاستخدامات التشغيلية وبناء ونشر خطوط أنابيب البيانات.

سيتوجب على الأشخاص المختصين في هذه المهنة إدارة كميات ضخمة من Data من خلال استعمال الحوسبة المتوازية مثل: Spark.

3. مهندس علم البيانات الضخمة


في هذه الوظيفة يساعد شركات في مشاريع البيانات الكبيرة من خلال إنشاء وتخزين البيانات ومعالجتها واستعادتها، كما يساهم في حل مشكلات بيانات محددة.

4. محلل البيانات


يلعب هذا محلل دور مهم في مساعدة المؤسسات عبر جمع ومعالجة وتحليل Data لاستخراج رؤى ذات مغزى.

إذا أردت أن تعمل في علم Data سوف تقع عليك بعض المسؤوليات الأساسية من بينها:

  • جمع Data من مختلف المصادر مثل: وسائل التواصل الاجتماعي وأجهزة الاستشعار.

  • تنظيف Data لإزالة الأخطاء.

  • تحليل للبيانات لتحديد الأنماط والاتجاهات.

  • تطوير نماذج للتنبؤ بالنتائج المستقبلية.

  • نشر النماذج في الإنتاج بحيث يمكن استخدامها لاتخاذ قرارات.

  • استكشاف المشكلات وإصلاحها.


كم راتب عالم البيانات في السعودية ؟


يمكن أن يختلف راتب عالم Data في دولة سعودية بحسب الخبرة و المهارات والشركة التي يعمل بها.

وفقا لـ Glassdoor فإن متوسط راتب عالم بيانات يبلغ 96.790 ريال سعودي سنويا. كما يمكت يمكن أن تتراوح الرواتب من 67.000 ريال سعودي إلى 150.000 ريال سعودي سنويا.

كليات دراسة علم البيانات


فيما يلي أفضل الجامعات لدراسة علم (Science) أو تحليل بيانات:

  • جامعة كارنيغي ميلون (Carnegie Mellon University).

  • جامعة تيكساس.

  • جامعة فلوريدا.

  • جامعة تامبا التي تجمع برامج علم وتحليل بيانات.

خاتمة

في ختام هذا المقال، يمكن القول أن مجال علم البيانات يمثل مجالًا حيويًا في العصر الرقمي اليوم من خلال تحليلها (Analytics) بشكل ذكي.

كما أنه يتمتع بإمكانيات هائلة لتحسين حياتنا في مختلف الصناعات لذلك، فإن تعلم (Learn) أساسيات علم (Science) بيانات أمر مهم للأفراد الذين يرغبون في البقاء على اطلاع على أحدث التطورات في هذا المجال.
 
أتمنى أن تستفيد من هذا الموضوع وأراك في قادم المقالات.