الهدف من علم البيانات هو اكتساب معرفة مفيدة من كميات هائلة من المعلومات غير المنظمة والمنظمة. ينصب التركيز الأساسي لهذا المجال على إيجاد تفسيرات للألغاز التي نجهلها حاليًا. يستخدم الخبراء في مجال علم البيانات مجموعة متنوعة من الأساليب ، مستمدين من مجالات متنوعة مثل علوم الكمبيوتر ، والتحليلات التنبؤية ، والإحصاءات ، والتعلم الآلي ، لتحليل مجموعات البيانات الكبيرة بحثًا عن الأنماط والرؤى غير المتوقعة سابقًا. اقرأ المزيد لمعرفة المزيد حول عملية علم البيانات وما هي درجة علم البيانات. استمتع بالرحلة!
ما هو علم البيانات؟
تعد الرياضيات والإحصاءات والتحليلات المتقدمة والذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم الآلي جزءًا من مجموعة أدوات علوم البيانات ، والتي تُستخدم جنبًا إلى جنب مع المعرفة الخاصة بالمجال لاستخراج بيانات المؤسسة للحصول على رؤى. يمكن أن تكون القرارات والخطط مستنيرة بشكل أفضل من خلال هذه النتائج.
نظرًا للعدد المتزايد من مصادر البيانات المتاحة ، فإن علم البيانات هو مجال سريع التوسع في كل قطاع. لقد أصبحت ذات أهمية متزايدة حيث تعتمد الشركات عليها لتحليل البيانات وتقديم توصيات ملموسة لتعزيز الأداء. يستطيع المحللون استنباط رؤى مفيدة بسبب الأدوار والأدوات والعمليات العديدة لدورة حياة علم البيانات.
مراحل مشروع علوم البيانات
فيما يلي مراحل مشروع علم البيانات:
# 1. استيعاب البيانات
تبدأ مرحلة جمع البيانات في دورة الحياة بجمع البيانات الأولية المنظمة وغير المهيكلة من جميع المصادر القابلة للتطبيق. يعد الإدخال اليدوي للبيانات ، وتجريف الويب ، وتدفق البيانات المستمر من الأنظمة والأجهزة أمثلة على هذه التقنيات. يمكن جمع البيانات المنظمة ، مثل معلومات العميل ، من مجموعة متنوعة من المصادر ، بينما يمكن أن تأتي البيانات غير المهيكلة من أمثال ملفات السجل وملفات الوسائط المتعددة والصور وإنترنت الأشياء (IoT) ووسائل التواصل الاجتماعي.
# 2. تخزين البيانات ومعالجتها
نظرًا لأن البيانات تأتي في مجموعة متنوعة من الأشكال والهياكل ، يجب على الشركات تقييم العديد من الخيارات لتخزينها. أصبحت مهام سير العمل للتحليلات والتعلم الآلي ونماذج التعلم العميق أسهل باستخدام المعايير التي وضعتها فرق إدارة البيانات. تُستخدم وظائف ETL (استخراج وتحويل وتحميل) أو تقنيات تكامل البيانات الأخرى لتنظيف البيانات وإلغاء تكرارها وتحويلها ودمجها في هذه الخطوة. قبل تحميلها في مستودع بيانات أو بحيرة بيانات أو مستودع آخر ، يعد إعداد البيانات هذا أمرًا بالغ الأهمية لتحسين جودة البيانات.
# 3. تحليل البيانات
للتحقيق في التحيزات والاتجاهات والنطاقات وتوزيعات القيم داخل البيانات ، يقوم علماء البيانات بإجراء تحليل استكشافي للبيانات. إن توليد الفرضيات لاختبار أ / ب مدفوع باستكشاف تحليلات البيانات هذا. كما يتيح للمحللين معرفة ما إذا كانت البيانات مفيدة أم لا في التحليلات التنبؤية أو التعلم الآلي أو جهود بناء نموذج التعلم العميق. يمكن للمؤسسات أن تنمو بشكل أكثر قابلية للتوسع إذا بدأت في الاعتماد على الأفكار التي توفرها النماذج ، والتي تعتمد على صحة النموذج.
# 4. يتواصل
ثم يتم استخدام التقارير وتصورات البيانات الأخرى لمساعدة محللي الأعمال وصناع القرار الآخرين على فهم النتائج وآثارها على الشركة. يمكن لعلماء البيانات أيضًا استخدام مكونات مدمجة في لغات البرمجة مثل R و Python ، أو قد يتحولون إلى أدوات تصور متخصصة.
أدوات علوم البيانات
أكثر لغات البرمجة شيوعًا هي تلك التي يستخدمها علماء البيانات لإجراء الانحدار الإحصائي وتحليل البيانات الاستكشافية. تحتوي هذه البرامج المجانية مفتوحة المصدر على ميزات مدمجة للتمثيل الرسومي والتعلم الآلي والتحليل الإحصائي. فيما يلي أمثلة على هذه اللغات:
استوديو R: لغة البرمجيات الحرة وبيئة التطوير للتحليل الإحصائي والتصور.
بايثون: إنها لغة كمبيوتر قابلة للتكيف وديناميكية للغاية. تأتي Python مع عدد كبير من وحدات تحليل البيانات بما في ذلك NumPy و Pandas و Matplotlib. قد يستخدم علماء البيانات خدمات مثل GitHub و Jupyter Notebooks للتعاون في المشاريع ومشاركة التعليمات البرمجية والبيانات.
من المحتمل أن بعض علماء البيانات يفضلون العمل بواجهة مستخدم رسومية ، وأداتان تجاريتان واسعتان للتحليل الإحصائي هما:
SAS: حزمة برامج الكل في واحد لتحليل البيانات وإعداد التقارير واستخراج البيانات والنمذجة التنبؤية ؛ يتميز بالتصورات ولوحات المعلومات التفاعلية.
SPSS لشركة IBM: تتضمن أدوات تحليل إحصائي متطورة ، وعدد كبير من خوارزميات التعلم الآلي ، وإمكانيات تحليل النص ، وقابلية التوسع مفتوحة المصدر ، وتكامل البيانات الضخمة ، وإطار عمل مباشر للنشر.
علماء البيانات وأدواتهم
يتعلم علماء البيانات أيضًا استخدام قواعد بيانات NoSQL ، وإطار العمل مفتوح المصدر Apache Spark ، ومنصة معالجة البيانات الشهيرة Apache Hadoop. كما أنهم على دراية جيدة بمجموعة متنوعة من أدوات تصور البيانات ، من أدوات الرسوم المدمجة الموجودة في عروض الأعمال وتطبيقات جداول البيانات (مثل Microsoft Excel) إلى برامج التصور التجارية المتخصصة (مثل Tableau و IBM Cognos) والمصدر المفتوح أدوات (مثل D3.js (مكتبة JavaScript لإنشاء تصورات بيانات تفاعلية) ورسوم بيانية RAW). تعد PyTorch و TensorFlow و MXNet و Spark MLib مجرد عدد قليل من الأطر الشائعة التي يستخدمها علماء البيانات عند تطوير نماذج التعلم الآلي.
على الرغم من الطلب المتزايد على علماء البيانات ، قد يكون من الصعب على الشركات العثور على المواهب التي يحتاجونها والاحتفاظ بها لزيادة عائد الاستثمار من مبادرات علوم البيانات الخاصة بهم. لملء هذا الفراغ ، تستخدم العديد من المؤسسات منصات DSML (علوم البيانات ، والتعلم الآلي) متعددة المستخدمين ، وبالتالي إنشاء منصب "عالم بيانات المواطن".
ما هي درجة علم البيانات
يتم تدريس العديد من المهارات القابلة للتحويل للطلاب في برامج درجة علوم البيانات. وتشمل تحليل البيانات وبرمجة الكمبيوتر والنمذجة التنبؤية والإحصاءات وحساب التفاضل والتكامل والاقتصاد. علاوة على ذلك ، يتعلم الطلاب الذين يدرسون علم البيانات في كثير من الأحيان كيفية نقل نتائجهم والاقتراحات المستندة إلى البيانات بطرق يسهل على أقرانهم فهمها. غالبًا ما يتم تضمين أساسيات الذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم الآلي والتعلم العميق في مناهج علوم البيانات.
يجب أن يعرف الطلاب الذين لديهم فضول بشأن نطاق الحصول على درجة علمية في علم البيانات أن حامليها يجدون عملاً في مجموعة واسعة من الصناعات. على سبيل المثال ، يتم وضع بعض الخريجين في تطوير حلول التنقيب عن البيانات ، بينما يعمل البعض الآخر على تطبيق التحليلات التنبؤية على الأعمال. علماء البيانات هم خبراء في التنبؤ بالمستقبل من خلال الجمع بين معرفتهم بالتعلم الآلي والإحصاءات والخوارزميات.
تحتوي التحليلات التنبؤية على العديد من التطبيقات الواقعية ، مثل التنبؤ بسلوك المستهلك واتجاهات الشراء ، وتحسين العمليات ، وزيادة الإيرادات ، واكتشاف الاحتيال ، وتقليل المخاطر. الخدمات المالية والتصنيع والرعاية الصحية وتكنولوجيا المعلومات وتجارة التجزئة والتعليم والحكومة والطاقة والتأمين ليست سوى بعض الصناعات التي تستخدم حاليًا التحليلات التنبؤية.
تعد البيانات الوصفية ، وهي المعرفة بالبيانات ، جزءًا مهمًا أيضًا من البيانات. من صنعها ومتى وأين ومن قام بها ، بالإضافة إلى مقدار البيانات الموجودة وأين يتم حفظها. تعد البيانات الوصفية ذات قيمة لأنها تمنح المستخدمين مزيدًا من المعلومات للعمل معها وتحافظ على دقة البيانات وتوضح المصطلحات. تشمل الواجبات المهمة في إدارة البيانات الوصفية بناء مستودعات آمنة ، وإصلاح البيانات الوصفية ، والتأكد من أن التكنولوجيا يمكنها الوصول إلى البيانات الوصفية عند الحاجة إليها ، وكل ذلك يتم تنفيذه بواسطة علماء البيانات وزملائهم.
ما هو علم البيانات مقابل التحليلات
يستخدم العديد من الأشخاص المصطلحات بالتبادل ، ومع ذلك ، فإن الاتساع هو الفرق الرئيسي بين علم البيانات وتحليلات البيانات الكبيرة. علم البيانات هو مصطلح شامل لمجموعة متنوعة من التخصصات المستخدمة لتحليل أحجام البيانات الضخمة. يعد برنامج تحليل البيانات شكلاً متخصصًا من أشكال ذلك ويمكن اعتباره جزءًا لا يتجزأ من العملية ككل. الهدف من التحليلات هو اكتساب رؤى يمكن استخدامها على الفور من خلال البناء على الأسئلة التي تم طرحها بالفعل.
يختلف النظامان أيضًا اختلافًا كبيرًا في مقدار المساحة المتاحة للاكتشاف. بدلاً من التركيز على تحسين الاستعلام ، يستكشف علماء البيانات مجموعات بيانات كبيرة وغير منظمة غالبًا بحثًا عن الأنماط. يؤدي تحليل البيانات المركّز ، مع وضع أسئلة محددة في الاعتبار يمكن الإجابة عليها بالبيانات المتاحة ، إلى نتائج متفوقة. بينما تركز تحليلات البيانات الضخمة على إيجاد إجابات للأسئلة ، فإن علم البيانات يولد رؤى أوسع تركز على الأسئلة التي يجب معالجتها.
علماء البيانات أقل اهتمامًا بتقديم إجابات محددة وأكثر اهتمامًا باستكشاف طرق جديدة للبحث. يتم تحديد الاتجاهات المحتملة بناءً على البيانات الموجودة ، ويتم تحقيق طرق التحليل والنمذجة المحسنة.
ومع ذلك ، فإن التخصصين متكاملان ؛ تتشابك واجباتهم بشكل معقد. يضع علم البيانات الأساس الحاسم ويحلل مجموعات البيانات الكبيرة لتوليد انطباعات أولية مفيدة ، والاتجاهات المستقبلية المحتملة ، والرؤى المحتملة. يمكن أن تساعد هذه البيانات بمفردها في تحسين تصنيف المعلومات وفهمها ، مما يجعلها مفيدة في مجالات مثل النمذجة ، وتعزيز التعلم الآلي ، وتعزيز أنظمة الذكاء الاصطناعي. ومع ذلك ، يثير علم البيانات مشاكل حيوية لم نفكر فيها من قبل مع تقديم بعض الحلول الملموسة. أيضًا ، يتيح لنا استخدام تحليلات البيانات تحويل الفجوات في معرفتنا إلى رؤى مفيدة.
عملية علم البيانات
يستخدم علماء البيانات إجراءً منهجيًا لتحليل وتصور ونمذجة مجموعات البيانات الضخمة ، وهذا ما يشير إليه مصطلح "علم البيانات". يمكنهم الاستفادة بشكل أفضل من الموارد المتاحة لهم وتقديم قيمة ذات مغزى للأعمال من خلال اتباع عملية علم البيانات. يساعد هذا المؤسسات على توفير المال عن طريق الاحتفاظ بالمزيد من عملائها الحاليين وجذب عملاء جدد. يمكن أن تستفيد البيانات الأولية غير المنظمة والمنظمة من طريقة علم البيانات ، والتي تساعد في الكشف عن الأنماط المخفية. يساعد الإجراء أيضًا في إيجاد علاج من خلال التعامل مع مشكلة العمل كمشروع. لذلك ، دعنا نكتشف بالضبط ما هي عملية علم البيانات وكيف تعمل من البداية إلى النهاية.
خطوات عملية علم البيانات
فيما يلي خطوات عملية علم البيانات:
# 1. تأطير المشكلة
من العملي تحديد طبيعة القضية المطروحة أولاً. يجب تحويل الأسئلة المتعلقة بالبيانات إلى أسئلة حول الشركة يمكن الإجابة عليها. في معظم الحالات ، قد تكون ردود الناس على الأسئلة المتعلقة بمشاكلهم غامضة. الخطوة الأولى هي تعلم كيفية أخذ هذه المدخلات وتقديم نتائج مفيدة.
# 2. جمع البيانات الأولية للمشكلة
جمع البيانات الضرورية هو الخطوة التالية بعد تحديد المشكلة أثناء محاولة إيجاد حل لمشكلة العمل. يجب اعتبار طرق جمع البيانات والحصول عليها كجزء من هذه العملية. يمكن فحص قواعد البيانات داخليًا أو شراؤها من موردي الجهات الخارجية.
# 3. معالجة البيانات لتحليلها
بمجرد الانتهاء من المرحلتين الأوليين وجمع كل البيانات الضرورية ، ستحتاج إلى معالجتها قبل الانتقال إلى مرحلة التحليل. إذا لم يتم حفظ البيانات بشكل صحيح ، فقد تصبح مختلطة وعرضة لعدم الدقة التي يمكن أن تؤدي إلى تحريف النتائج. من بين هذه المشاكل القيم المفقودة ، والقيم المكررة ، والقيم التي تم ضبطها على قيمة خالية عندما يجب أن تكون صفراً ، والعديد من المشكلات الأخرى. من أجل تحقيق نتائج أكثر موثوقية ، ستحتاج إلى فحص البيانات وإصلاح أي مشكلات تجدها.
# 4. استكشاف البيانات
هنا ، ستحتاج إلى التفكير في الحلول التي ستساعد في الكشف عن الروابط والأفكار الكامنة. ستحتاج إلى التعمق في الأرقام للكشف عن الرؤى ، بما في ذلك ما يدفع إلى زيادة أو انخفاض مبيعات المنتج. تحتاج إلى إيلاء اهتمام أوثق لهذا النوع من المعلومات. هذا جزء مهم للغاية من أي إجراء في علم البيانات.
# 5. إجراء تحليل متعمق
في هذا القسم ، ستطرح عليك أسئلة تتطلب فهمًا للحساب والإحصاء والتكنولوجيا. لتحليل البيانات بشكل فعال والعثور على جميع الأفكار التي تحتوي عليها ، يجب عليك استخدام جميع أدوات علم البيانات المتاحة لك. من الممكن أن تحتاج إلى تطوير نموذج تنبؤي يمكنه التفريق بين العملاء العاديين وذوي الأداء المنخفض. في بحثك ، قد تصادف معايير مختلفة ، مثل العمر أو نشاط وسائل التواصل الاجتماعي ، التي تلعب دورًا مهمًا في تحديد من سيشتري خدمة أو منتجًا معينًا.
# 6. إيصال نتائج هذا التحليل
بعد اتخاذ هذه الإجراءات ، يجب عليك توصيل نتائجك ورؤيتك بشكل فعال إلى مدير المبيعات المسؤول. سيساعد التواصل المناسب في إيجاد حل للمهمة المطروحة. يمكن أن ينتج العمل من الاتصال الفعال. من ناحية أخرى ، قد يؤدي الاتصال غير الفعال إلى التقاعس عن العمل.
أهمية عملية علم البيانات
فيما يلي أهمية عملية علم البيانات:
# 1. يعطي نتائج أفضل ويزيد من الإنتاجية
ليس هناك شك في وجود ميزة تنافسية لأي مؤسسة لديها بيانات أو الوصول إلى البيانات. يمكن للمنظمة الحصول على البيانات التي تحتاجها في مجموعة متنوعة من التنسيقات واستخدام تلك البيانات لاتخاذ قرارات مستنيرة. يتم التوصل إلى الاستنتاجات ويكتسب المسؤولون التنفيذيون في الشركة الثقة في تلك الاستنتاجات من خلال استخدام نهج علم البيانات المدعوم بالبيانات والإحصاءات. هذا يحسن المركز التنافسي للشركة والإنتاج.
# 2. يبسط إعداد التقارير
تُستخدم البيانات عادةً لجمع القيم ثم إنشاء تقارير بناءً على هذه الأرقام. بمجرد تنظيف البيانات وإدخالها في إطار العمل ، يمكن الوصول إليها بنقرة واحدة ، ولا يستغرق تجميع التقارير سوى بضع دقائق.
# 3. سريع ودقيق وأكثر موثوقية
من الضروري ضمان عملية سريعة وخالية من الأخطاء لجمع المعلومات والإحصاءات. عند تطبيق نهج علم البيانات على البيانات ، لا يترك أي مجال للخطأ تقريبًا. هذا يضمن درجة عالية من الدقة في الإجراء اللاحق. هذا الإجراء يؤدي أيضًا إلى نتائج متفوقة. غالبًا ما يشترك العديد من المنافسين في نفس المعلومات. ستخرج الشركة التي لديها أكثر المعلومات دقة وجدارة بالثقة منتصرة.
# 4. سهولة التخزين والتوزيع
كميات ضخمة من البيانات تتطلب مرافق تخزين ضخمة بنفس القدر. هذا يزيد من احتمال فقدان بعض المعلومات أو البيانات أو تفسيرها بشكل خاطئ. يمكن تصنيف الأوراق والملفات المعقدة وحفظها بشكل أكثر دقة بفضل استخدام عملية علم البيانات للبنية التحتية الرقمية. هذا يبسط عملية الحصول على المعلومات واستخدامها. فائدة أخرى لعلم البيانات هي أن البيانات يتم الاحتفاظ بها رقميًا.
#5. تقليل التكاليف
يؤدي استخدام عملية علم البيانات لجمع البيانات وتخزينها إلى التخلص من الحاجة إلى جمع وتحليل نفس البيانات بشكل متكرر. من السهل جدًا نسخ الملفات الرقمية لأغراض النسخ الاحتياطي. تم تبسيط نقل بيانات البحث وتخزينها. الشركة توفر المال نتيجة لذلك. كما أنه يعزز وفورات التكلفة عن طريق منع فقدان المعلومات التي يمكن تدوينها بخلاف ذلك. يساعد اعتماد إجراء علم البيانات أيضًا على التخفيف من الخسائر الناجمة عن عدم كفاية المعلومات. يمكن خفض التكاليف بشكل أكبر عند استخدام البيانات لاتخاذ قرارات مدروسة جيدًا وذاتية الثقة.
# 6. آمن ومضمون
يتم تحسين أمان البيانات كثيرًا عند تخزينها رقميًا عبر إجراء علم البيانات. أدى ارتفاع قيمة البيانات بمرور الوقت إلى زيادة وتيرة سرقة البيانات. بعد معالجة البيانات ، يتم تشفيرها وحمايتها من الوصول غير القانوني باستخدام مجموعة متنوعة من الأدوات.
وظائف لعلماء البيانات الرائعين
شركات مثل Apple و Amazon و Facebook و Google ليست الوحيدة التي تحتاج إلى علماء بيانات. علماء البيانات مطلوبون في العديد من القطاعات ، بما في ذلك صناعة السيارات والرعاية الصحية وقطاع الاتصالات وقطاع الطاقة. تشمل التخصصات الشائعة في مجال علم البيانات ما يلي:
# 1. مهندس برمجيات
مهندس التطبيقات هو محترف برمجيات يساعد في تخطيط وتطوير وتقييم أنظمة البرمجيات.
# 2. مطور ذكاء الأعمال
ينشئ مطورو ذكاء الأعمال موارد ذكاء الأعمال مثل التقارير والبرامج. كما أنهم ينشئون استراتيجيات لاستخراج البيانات.
# 3. مهندس بيانات
يقوم علماء البيانات بتقييم الكميات الهائلة من البيانات التي تم جمعها وإعدادها بواسطة مهندسي البيانات.
# 4. مصمم المؤسسة
أولئك الذين يعملون كمهندسين معماريين للمؤسسات مكلفون بضمان أن شركاتهم تستخدم أكثر الاستراتيجيات التكنولوجية فعالية.
# 5. مهندس تعلم الآلة
المهندسون المتخصصون في أنظمة برامج التعلم الآلي المستقلة التي تستخدم لتطوير نماذج التنبؤ. كلما طالت مدة استخدام البرنامج ، زادت دقة نماذجه التنبؤية.
متوسط الراتب لتخصص علوم البيانات
تشير تقارير PayScale إلى أن الدخل السنوي لعلماء البيانات في أدنى 10٪ من توزيع الرواتب يبلغ حوالي 66,000 دولار ، بمتوسط تعويض يبلغ حوالي 96,000 دولار. الرواتب السنوية لأعلى 10٪ من الموظفين تزيد عن 134,000 دولار.
يمكن أن يتراوح راتب الموظف في أي مكان من 30,000 ألف دولار إلى 60,000 ألف دولار أو أكثر ، اعتمادًا على درجة خبرتهم وتعليمهم وشهاداتهم ، بالإضافة إلى الصناعة التي يعملون فيها وموقع مناصبهم. تعد شهادة IBM Data Science Professional ، وعالم البيانات المعتمد من SAS ، و MCSE من Microsoft: إدارة البيانات والتحليلات مجرد أمثلة قليلة على الشهادات ذات الصلة.
ما هو علم البيانات والحوسبة السحابية؟
تسمح الحوسبة السحابية لعلوم البيانات بالتوسع من خلال إتاحة الوصول إلى المزيد من الموارد مثل قوة الحوسبة ومساحة التخزين والأدوات الأخرى. نظرًا لأن مجموعات البيانات الضخمة تُستخدم بشكل روتيني في علم البيانات ، فمن الأهمية بمكان أن يكون لديك أدوات يمكنها توسيع نطاق البيانات ، خاصةً للمشاريع الحساسة للوقت. توفر بحيرات البيانات وحلول التخزين الأخرى المستندة إلى السحابة أيضًا وصولاً سهلاً إلى البنية التحتية للتخزين المصممة للتعامل مع كميات هائلة من البيانات. يستفيد المستخدمون النهائيون من قابلية أنظمة التخزين هذه للتكيف حيث يمكنهم نشر مجموعات ضخمة بسرعة حسب الحاجة.
يمكنهم تقديم بعض التضحيات المؤقتة في مقابل الحصول على نتيجة طويلة الأجل أكبر عن طريق إضافة عقد حوسبة تكميلية لتسريع أنشطة معالجة البيانات. يمكن أن تختلف هياكل التسعير الخاصة بالمنصات السحابية من مستخدم إلى آخر ، ومن الشركات الكبرى إلى الشركات الناشئة ، وهي مصممة لتلبية الجميع فيما بينهما.
عادةً ما تستخدم مجموعات الأدوات الخاصة بعلوم البيانات استخدامًا مكثفًا لتقنيات مفتوحة المصدر. عند استضافة الموارد في السحابة ، لا داعي للقلق بشأن إعدادها أو تحديثها باستمرار على أجهزتها المحلية. أصبح الوصول إلى التطورات التكنولوجية ورؤى البيانات أكثر ديمقراطية من خلال حقيقة أن العديد من موفري الخدمات السحابية يقدمون مجموعات أدوات معدة مسبقًا تتيح لعلماء البيانات تطوير نماذج بدون تشفير.
ما مدى صعوبة علم البيانات؟
علم البيانات هو مجال دراسة صعب. ويرجع ذلك إلى عدد من العوامل ، أهمها اتساع الخبرة المطلوبة. علم البيانات مبني على أساس الرياضيات والإحصاء وبرمجة الكمبيوتر. على الجانب الرياضي ، لدينا الجبر الخطي ونظرية الاحتمالات والإحصاء.
هل يتطلب علم البيانات ترميزًا؟
نعم ، نظرًا لأن علماء البيانات يستخدمون لغات البرمجة مثل Python و R لبناء نماذج التعلم الآلي وإدارة مجموعات البيانات الضخمة.
ما المهارات التي يحتاجها علماء البيانات؟
فيما يلي المهارات التي يحتاجها عالم البيانات:
- برمجة.
- الإحصاء والاحتمالات.
- مشاحنات البيانات وإدارة قواعد البيانات.
- التعلم الآلي والتعلم العميق.
- عرض مرئي للمعلومات.
- الحوسبة السحابية
- مهارات التعامل
افكار اخيرة
يلعب علماء البيانات دورًا مهمًا في شركاتهم ، وهم يزدهرون عندما يتحدى عملهم عقليًا ويمنحهم فرصًا لتطبيق خبراتهم في حل المشكلات. بسبب النقص الحاد في علماء البيانات في جميع أنحاء البلاد ، فإن خبراتهم مطلوبة أيضًا بشكل كبير. قد يجد أولئك الذين يدرسون علم البيانات العديد من الاحتمالات المجزية بسبب ارتفاع الطلب على المجال والقدرة على التكيف مع مجموعات مهارات خريجيها.
مقالات ذات صلة
- مهندس بيانات: المهارة المطلوبة وراتب 2023
- خدمة تكنولوجيا المعلومات للأعمال: المعنى والخدمة والمحلل والراتب
- لماذا تصبح محلل أعمال؟
- أفضل 30 درجة يمكن الحصول عليها في عام 2023
- أعلى درجات الماجستير دفعًا: أفضل درجات الماجستير لعام 2023
- مهندس كمبيوتر: التعريف والراتب وماذا يفعلون والمتطلبات
مراجع حسابات
