كيف تصبح خبير في علم البيانات؟ 8 خطوات هامة تحتاج لمعرفتها

كيف تصبح خبير في علم البيانات؟ في هذا المقال، سنستعرض 8 خطوات هامة تمهد الطريق نحو اكتساب المهارات الضرورية وتحقيق النجاح في هذا المجال المثير. إن الالتزام بتلك الخطوات ليس فقط يتيح للفرد فهم عميق للمفاهيم الأساسية والأدوات اللازمة، بل يمنحه القدرة على تحليل البيانات بفعالية وابتكار حلاً للتحديات الحديثة.

ستكشف مع هذا المقال عن أسرار النجاح في عالم البيانات وتمكين الأفراد من تحقيق أهدافهم المهنية والابتكار في مجالات متنوعة. إذا كنتم جاهزين للمغامرة، فلنبدأ رحلتنا نحو الاحتراف في علم البيانات.

من هو خبير علم البيانات؟

خبير علم البيانات (Data science expert) هو الفرد الذي يتمتع بمعرفة عميقة وخبرة واسعة في مجال تحليل البيانات واستخدام التقنيات والأدوات المتقدمة لاستخراج القيمة من البيانات. يتميز بفهم شامل للتحليل الإحصائي، وتقنيات التعلم الآلي، وعلم البيانات الكبيرة (Big Data)، وغيرها من المفاهيم المرتبطة بمجاله.

يقوم خبير علم البيانات بقيادة عمليات جمع البيانات وتجهيزها وتنظيفها، ثم يقوم بتطبيق النماذج الإحصائية والتقنيات المختلفة لتحليل البيانات واستخراج المعلومات القيمة والتوصيات. يمكنه أيضًا تصميم وتنفيذ تجارب واختبارات لفحص فرضيات معينة واستخدام النتائج لاتخاذ قرارات استراتيجية.

غالبًا ما يكون الخبراء في هذا المجال على دراية بالعديد من لغات البرمجة وأدوات تحليل البيانات مثل Python وR وتقنيات معالجة البيانات الضخمة مثل Hadoop وSpark. يمكنهم العمل في مختلف الصناعات والقطاعات، مثل التجارة الإلكترونية والطبية والتسويق وغيرها، لتحسين الأداء واتخاذ قرارات أكثر ذكاءً بناءً على البيانات.

كيف أصبح خبير في علم البيانات؟

لنفترض أن شركة مثل أمازون (أو أمثلة أخرى)، وهي في الواقع شركة بيع بالتجزئة عبر الإنترنت ووسيط مبيعات، تستخدم بياناتها للتنبؤ بالمنتجات التي سيتم بيعها وكم سيبيع كل منها في الأشهر الثلاثة المقبلة. وبطبيعة الحال، يمكن أن يؤدي هذا التوقع بشكل كبير إلى نمو هذه الأعمال وزيادة أرباحها.

نفس التنبؤ البسيط كما هو مذكور أعلاه يمكن أن يساعد في ضبط مستودعات المبيعات في مناطق مختلفة وتقليل تكاليف التخزين والخدمات اللوجستية بشكل كبير. على سبيل المثال، تتوقع أمازون أنه مع بداية موسم الصيف، في منطقة الشرق الأوسط، ستزداد مبيعات نوع من أجهزة الكمبيوتر المحمول.

ويمكن لهذه الشركة نقل هذا النوع من أجهزة الكمبيوتر المحمول إلى مستودعاتها في الشرق الأوسط عن طريق السفن التجارية المختلفة قبل ذروة الطلب وتسليم المنتج بسرعة إلى العميل عند تقديم الطلب. سيؤدي ذلك إلى زيادة سرعة التسليم ورضا العملاء، وكذلك تقليل تكاليف النقل.

في المثال الموضح، الأشخاص الذين ينتجون هذا النظام التنبؤي هم خبراء أو علماء البيانات. يمكن لهؤلاء الأشخاص، المعروفين أيضًا باسم خبراء التعلم الآلي أو خبراء استخراج البيانات، بناء أنظمة تنبؤية وتعليمية ومساعدة أجزاء مختلفة من الأعمال. لاحظ أنه يمكن استخدام المصطلحين “استخراج البيانات” و”التعلم الآلي” بالتبادل.

المتطلبات التي يحتاجها كل خبير في علم البيانات

الخبراء في مجال علم البيانات بحاجة إلى مجموعة متنوعة من المهارات والمعرفة لتنفيذ مهامهم بنجاح. فيما يلي بعض المتطلبات التي يحتاجها كل خبير في علم البيانات:

• مفاهيم علم البيانات: يجب أن يكون لدى الخبير فهمًا عميقًا لأساسيات علم البيانات بما في ذلك تقنيات التحليل الإحصائي، وتعلم الآلة، وعمليات تنظيف وتجهيز البيانات.

• برمجة: معظم أعمال علم البيانات تتطلب استخدام لغات البرمجة مثل Python أو R. الخبير يجب أن يكون لديه مهارات قوية في البرمجة لكتابة الشيفرة وتنفيذ التحليلات.

• تحليل البيانات والإحصاء: يجب أن يكون لدى الخبير فهم عميق للمفاهيم الإحصائية وقواعد تحليل البيانات. هذا يساعده في تفسير النتائج بشكل صحيح واتخاذ القرارات المستندة إلى البيانات.

• تقنيات تعلم الآلة والذكاء الاصطناعي: يجب أن يكون الخبير على دراية بمختلف تقنيات تعلم الآلة والذكاء الاصطناعي وقدرته على تطبيقها لحل مشكلات معقدة.

• قواعد البيانات: يحتاج الخبير إلى فهم قواعد قواعد البيانات ومعرفة كيفية استخراج وتخزين البيانات بشكل فعال.

• تصور بياناتي: القدرة على تصور وتفسير البيانات باستخدام أدوات تصور بياناتية مثل الرسوم البيانية والمخططات.

• مهارات التواصل: الخبير يحتاج إلى مهارات تواصل قوية لشرح نتائج تحليل البيانات وتوصياته بطريقة فهمية لغير المتخصصين.

• القدرة على حل المشكلات: علم البيانات ينطوي على مواجهة تحديات تحليلية معقدة. يجب على الخبير أن يكون مبدعًا في ابتكار حلول لهذه المشكلات.

• المعرفة الميدانية: في بعض الأحيان، يحتاج الخبير إلى فهم المجال الذي يتعامل معه البيانات، مثل الطب، أو الاقتصاد، أو التسويق. هذا يساعده على توجيه التحليلات نحو الأهداف الصحيحة.

بشكل عام، خبير في علم البيانات يجب أن يكون متعلم باستمرار لمتابعة التطورات في هذا المجال السريع التغير.

8 خطوات تؤهلك لتكون خبير في علم البيانات

إليك 8 خطوات يمكن أن تساعدك في أن تصبح خبير في علم البيانات:

1. تعلم أساسيات الإحصاء والاحتمالات

الإحصاء والاحتمالات هما من العلوم الأساسية المطلوبة في العديد من أنشطة العلوم الهندسية. علم البيانات ليس استثناءً من ذلك، وفي الواقع، فإن علم البيانات مدين للإحصاءات والاحتمالات والعلماء في هذا المجال.

العديد من الخوارزميات المقدمة في مجال التنقيب عن البيانات والتعلم الآلي تعتمد على الإحصاء والاحتمالات، وهذا في حد ذاته يمكن أن يكون سببا للقول بأن علم الإحصاء والاحتمالات هو أم العلوم المتعلقة بالبيانات.

بالطبع، السؤال الذي يثيره من يريد أن يكون خبير في علم البيانات هو ما مقدار الإحصائيات والاحتمالات التي يجب تعلمها في مجال علم البيانات. تعتمد الإجابة على هذا السؤال على اهتمام الطلاب بالحقل الفرعي الذي يحتاجونه. يهتم بعض الطلاب أكثر بتحليل البيانات.

وبطبيعة الحال، يحتاج هؤلاء الطلاب إلى المزيد للتعرف على الموضوعات الإحصائية والتحليل الإحصائي. ولكن إذا اتجه الطالب أكثر نحو تنفيذ وسلوك هندسة البيانات، فإن الحاجة إلى الموضوعات الإحصائية ستكون أقل. ومع ذلك، من المتوقع أن يكون كل خبير في علم البيانات، بغض النظر عن مجال العمل، على دراية بالموضوعات الأساسية للإحصاء والاحتمالات ونظرياتهم الأساسية في مجال البيانات.

هناك العديد من الموارد لتعلم الإحصاء والاحتمالات. فمثلا جلبت لك أفضل 15 كتابًا لتعلم الاحتمالات والإحصاء الهنسدية، هي من الكتب الأكاديمية الجيدة في هذا المجال.

بالطبع، هذه الكتب في معظمها أكاديمية، ولكن نظرًا لمحتواها الجيد جدًا، يمكن أن تكون مفيدة في تعلم الإحصاء والاحتمالات التطبيقية. هناك أيضًا العديد من الدورات التدريبية المجانية عبر الإنترنت التي يمكنك استخدامها لتعلم الإحصائيات والاحتمالات.

2. تعلم لغات برمجة

لقد قيل الكثير عن فوائد تعلم لغة البرمجة. وغني عن القول أنه في الوقت الحاضر، في العديد من المجالات الهندسية، يعد تعلم لغة البرمجة أمرًا ضروريًا للتطوير المهني في هذا المجال.

• مقال ذات صله: لغات البرمجة: أهم 10 لغات برمجة واستخداماتها في دليل مبسط

علم البيانات ليس منفصلاً عن هذه المجالات. ويجب أن يكون أي خبير في علم البيانات على دراية بلغات البرمجة مثل Python أو R أو Java، والتي يمكنها تنفيذ خوارزميات وعمليات التعلم الآلي على منصة التنفيذ. كما توجد مكتبات جاهزة بهذه اللغات البرمجية تزيد من سرعة تنفيذ عمليات التنقيب عن البيانات.

3. تعلم أساسيات المصفوفات والجبر الخطي

تعتمد العديد من خوارزميات استخراج البيانات على الجبر الخطي (Linear Algebra). يستخدمون المصفوفات وعملياتها كثيرًا في عملهم. ومن هذا المنطلق فإن تعلم المواضيع الأساسية للمصفوفات والجبر الخطي يساعد على فهم وظيفة الخوارزميات العلمية.

في بعض كتب التدريب على استخراج البيانات والتعلم الآلي، عادة ما يتم تخصيص فصل لهذا الموضوع. أو أثناء التدريب، يناقشون المصفوفات والجبر الخطي. لكن إذا أردنا أن نقدم كتابا في هذا المجال كأرشاد لكل خبير في علم البيانات، فيمكننا الرجوع إلى كتاب السيد أفار نيرينج عن الجبر الخطي.

4. تعلم أساسيات استخراج البيانات والتعلم الآلي

يمكن أن تكون الخوارزميات الأساسية في استخراج البيانات والتعلم الآلي حلاً للمشاكل الأساسية والكلاسيكية في هذا المجال. تتمتع هذه الخوارزميات بالقدرة على تعليم الطلاب في هذا المجال الرؤية الصحيحة للمشكلات وطرق حلها. يمكن للخوارزميات وتنوعها أن يساعد من يريد أن يكون خبير في علم البيانات على توسيع معرفته وتعلم أساسيات هذه الخوارزميات.

في عملية تعلم استخراج البيانات، يجب أن يكون الطالب على دراية بطرق التصنيف (Classification) والتجميع والخوارزميات المختلفة وأن يكون قادرًا على حل المشكلات المختلفة في هذا المجال بمساعدتها. ويجب أن يكون أيضًا قادرًا على إعداد البيانات الخاصة بهذه الخوارزميات وتنظيفها وفقًا لاحتياجاته.

في هذا الجزء يجب أن يكون الطالب أيضًا قادرًا على تقييم نماذجه ومقارنة النماذج والخوارزميات المختلفة للعثور على أفضل خوارزمية ونموذج لمشكلته.

5. التعرف على أمثلة متنوعة وعملية في مجال التنقيب عن البيانات

فالتعلم لا يبقى في العقل إلا بالممارسة والتكرار. إذا كنت تريد أن تصبح خبير في علم البيانات، فيجب عليك اختبار خوارزميات مختلفة على مجموعات بيانات مختلفة ورؤية النتائج. إن ملاحظة الأمثلة المختلفة وطرق حلها يمكن أن تعمق ذهن الطالب أكثر فأكثر حول نموذج حل المشكلات في استخراج البيانات.

لكي تصبح خبير في علم البيانات، هناك العديد من الشركات والمؤسسات حيث يمكنك إجراء تدريب داخلي أو حل مشكلاتهم. على سبيل المثال، يمكننا أن نذكر موقع Kaggle، الذي استطاع، من خلال عقد العديد من المسابقات، أن يكون مرجعًا جيدًا لأمثلة واقعية في مجال التنقيب عن البيانات.

من خلال الإشارة إلى البيانات المتاحة في العالم الحقيقي على هذا الموقع وقراءتها، يمكن لعقل الطالب التفكير بسرعة بطريقة موجهة نحو البيانات وحل المشكلة وفقًا للبنية الحالية.

6. الشبكات العصبية والتعلم العميق

أدت الشبكات العصبية (Neural Networks) والشبكات العصبية العميقة، أو التعلم العميق (Deep Learning)، إلى زيادة جودة مخرجات التنقيب عن البيانات وجذبت انتباه الكثير من الأشخاص وكل خبير في علم البيانات.

في استخراج البيانات، يمكن للطلاب حل مشكلات أكثر تعقيدًا وتحسين جودة المشكلات المختلفة باستخدام الشبكات العصبية العميقة وطرق التعلم العميق المختلفة.

تتمتع هذه الخوارزميات بالقدرة على تعلم أنماط أكثر تعقيدًا في البيانات وأصبحت تدريجيًا إحدى القواعد الرئيسية لحل مشكلات استخراج البيانات.

7. تعلم المجالات الفرعية المتخصصة لعلم البيانات

تعد القطاعات المختلفة، مثل استخراج النصوص (Text Mining)، واستخراج الصور (Image Mining)، واستخراج الفيديو (Video Mining)، واستخراج الصوت (Voice Mining)، والعمل على البيانات الاقتصادية، وما إلى ذلك، مجالات فرعية بارزة في استخراج البيانات.

بعد تعلم الخوارزميات، يمكن للطلاب اختيار حقل فرعي واحد أو أكثر كحقول فرعية متخصصة والتركيز على القضايا المتعلقة بهذا الحقل الفرعي. أيضًا، عادة ما يجد خبير في علم البيانات الخبرة اللازمة في أحد هذه الحقول الفرعية ويحدد ويحل المشكلات الأكثر تعقيدًا في كل حقل فرعي.

8. تعلم الخوارزميات والأساليب المتقدمة مثل التعلم المعزز وطرق التحسين التطبيقية

يمكن أن يؤدي التعلم المعزز (Reinforcement Learning) ودمجه مع أساليب التعلم العميق، إلى حل المشكلات الأكثر تقدمًا. يتيح تعلم هذه الأساليب لطلاب علم البيانات حل المشكلات الأكثر تقدمًا في بيئة ديناميكية.

لكي تكون خبير في علم البيانات عليك تعلم تحليل النصوص

لتعزيز التعلم وخلق رؤية لمستقبل التوظيف في هذا المجال، سنناقش أحد المجالات الفرعية لاستخراج البيانات، وهو استخراج النصوص. يعد تعدين النصوص، أو معالجة اللغات الطبيعية (NLP)، أحد المجالات الفرعية لعلم البيانات والتعدين.

ركزت العديد من الشركات النشطة في مجال التنقيب عن البيانات على التنقيب عن النص واستخراج الأنماط من النص. في التنقيب عن النص، يتم التركيز على البيانات النصية، أي الكتابات اليومية التي تتكون من كلمات مختلفة (مثل الكلمات باللغة العربية أو الإنجليزية).

لقد تم جمع كمية كبيرة من البيانات التي ينتجها الإنسان اليوم على شكل نص، مما أدى إلى إنشاء محتوى قيم وغني، ونتيجة لذلك، ظهرت أنماط معقدة بين البيانات النصية. ولكن كيف يمكن استخلاص هذه الأنماط القيمة من البيانات باستخدام أدوات جديدة، مثل أجهزة الكمبيوتر وأجهزة الكمبيوتر العملاقة؟ الإجابة على هذا السؤال خلقت مجال التنقيب عن النص، وبدأ العديد من العلماء العمل على البيانات النصية.

وفي مجال النص تم عرض أساليب مختلفة يستخدم كل منها لواحدة أو أكثر من المسائل في هذا المجال. عادةً ما يتم تنفيذ هذه الخوارزميات بواسطة لغات برمجة معروفة مثل Python أو Java، ويستخدم بعضها أيضًا في الشركات الكبيرة.

تحليل معنويات المستخدم عن طريق التنقيب في النص

على سبيل المثال، لنفترض أن شركة مثل Google Play (أو ما يعادلها داخليًا) يمكنها استخدام خوارزميات التنقيب عن النصوص لتقييم التعليقات التي ينشرها المستخدمون في كل تطبيق وتحديد جودة أو نقص جودة كل برنامج (وفقًا لتحليل المشاعر الخاص بـ كل تعليق).

يمكن أن يكون تحليل المشاعر هذا أكثر دقة أو تقدمًا. لنفترض أن كل نص يحتوي على تعليقات حول جزء من البرنامج. على سبيل المثال، قال أحدهم أن “هذا التطبيق يبدو جيدًا، لكن سرعته بطيئة”. يمكن للخوارزميات المتقدمة والأساليب الهجينة لتحليل المشاعر تحقيق هذا الفصل في برنامج معين. في الواقع، تتمتع خوارزميات وأساليب التنقيب عن النصوص بالقدرة على تحليل النصوص مثل البشر.

البحث بين كتلة من النصوص عن طريق التنقيب عن النص

هناك مشكلة أخرى يسعى التنقيب عن النص إلى حلها وهي البحث بين عدد كبير من النصوص. يعد إنشاء محركات البحث مثل Google أو Yandex من بين هذه المشكلات. يمكن أن يساعد تجميع النصوص والصفحات المختلفة واسترجاع المحتوى المناسب من عدد كبير من النصوص في إجراء بحث سريع جدًا لعدد كبير من المحتويات وزيادة جودة البحث.

تتمتع هذه الخوارزميات بالقدرة على تحليل وفهم النص الموجود على الصفحة. على سبيل المثال، إذا كانت هناك صفحة حول “لعبة جوال”، فإن محركات البحث هذه تعرف أن محتوى مثل “لعبة”، و”جوال”، و”برامج”، و”تكنولوجيا المعلومات”، الخ… يمكن العثور عليه في هذه الصفحة، لذا لكونك خبير في علم البيانات، ابحث كيف تقوم المحركات بترتيب الصفحة المجاورة لها، حيث تقوم بوضع الصفحات النشطة في نفس الحقول وعرض هذه الصفحات للمستخدم أثناء البحث.

إعداد نظام الرد التلقائي على تذاكر الدعم عن طريق التنقيب عن النصوص

أو، على سبيل المثال، لنفترض أن لديك نظامًا حيث يقوم أشخاص مختلفون، باستخدام نظام الدعم، بإرسال تذاكر وطلبات مختلفة إلى وحدات مختلفة في الشركة. ويجب إرسال هذه التذاكر إلى الوحدة المختصة.

يمكن للنظام الذكي الذي يستخدم خوارزميات استخراج النصوص إرسال تذكرة دعم تلقائيًا إلى الوحدة ذات الصلة. وأيضًا، في الوضع الأكثر تقدمًا، قم بإنشاء استجابة تلقائية وإرسالها إلى المستخدم.

حصلت العديد من الشركات على بيانات قيمة في قسم الأسئلة والأجوبة الخاص بها نظرًا للعلاقات التي أقامتها مع عملائها على مر السنين.

على سبيل المثال، يقوم العديد من العملاء بالدردشة مع المشغلين عبر الرسائل النصية كل يوم. يمكن أن تكون هذه الدردشات عبارة عن بيانات قيمة تعلمتها الخوارزمية من هذه الأسئلة والأجوبة، ومن الآن فصاعدًا، يمكن للخوارزمية نفسها تقديم إجابات مفيدة ومفيدة تلقائيًا لأسئلة المستخدمين.

إدارة مخاطر الاستثمار عن طريق استخراج النص

يمكن اعتبار تطبيق آخر لاستخراج النصوص إدارة مخاطر الاستثمار. يمكن للشركات الاستثمارية الكبرى العثور على نقاط مهمة وقيمة للاستثمار من خلال تحليل الأخبار والمقالات في صحفها الرسمية. على سبيل المثال، من الممكن، بحسب الأخبار التي علمتها في الماضي من نصوص الأخبار، أنه كلما رأت خبراً عن استيراد منتج معين، بعد أسبوع، سيزداد مخزون شركة معينة.

وفقًا للأنماط والاتجاهات التي تتعرف عليها، تتمتع الخوارزمية بالقدرة على اقتراح الاستثمار في شركة معينة بحيث تحقق هذه الشركة المحددة أرباحًا كبيرة لأصحاب رأس المال.

الكشف عن جرائم الإنترنت عن طريق التنقيب عن النصوص

يمكن أن يلعب التنقيب عن النصوص أيضًا دورًا فعالًا في الكشف عن الجرائم عبر الإنترنت. على سبيل المثال، يمكن للصوص الذين يصطادون فرائسهم عبر الفضاء الإلكتروني العثور على أنماط محددة بين الدردشات أو التعليقات على شبكات التواصل الاجتماعي.

ويمكن لشرطة أمن الفضاء الإلكتروني في كل دولة التعرف على هذه الأنماط والتعامل معها بشكل قانوني من خلال مراقبة الشبكات الافتراضية بذكاء.

الإعلان الذكي عبر الإنترنت من خلال التنقيب عن النص

المجال الآخر الذي يمكن أن يلعب فيه التنقيب عن النص دورًا فعالًا هو الإعلان الذكي عبر الإنترنت. ومن خلال تحليل الصفحات التي يتم وضع إعلاناتها فيها، تستطيع شركات الإعلان فهم محتوى صفحة الويب وعرض إعلان على تلك الصفحة مرتبط بالموضوع الموجود في تلك الصفحة.

على سبيل المثال، في إحدى الصفحات قد يكون هناك مقال حول “المجموعة الإلكترونية”. تحاول محركات الإعلانات الذكية، التي يضعها مسؤول الموقع ولها حق الوصول إلى تلك الصفحة، عرض الإعلان الأكثر صلة بالمستخدم.

هل من الصعب أن أكون خبير في علم البيانات؟

لاحظ أن تصبح خبير في علم البيانات يتطلب جهدًا ووقتًا كبيرين، ولكنه ليس مستحيلًا. على الرغم من أنه يمكن أن يكون تحديًا، إلا أنه يمكن تحقيقه بالالتزام والتفاني. يتطلب الأمر دراسة مستمرة، وتطبيق عملي، ومواجهة التحديات بإصرار. إذا كنت مستعدًا للاستثمار في تطوير مهاراتك وتعلم أحدث التقنيات، يمكنك تحقيق التميز في مجال علم البيانات.

خاتمة

هناك خطوات مطلوبة لتصبح خبير في علم البيانات وفي مجال التنقيب عن البيانات. لقد شرحنا في هذه المقالة الخطوات الثمانية لتصبح خبير في علم البيانات، لكن المسار المذكور أعلاه ليس هو المسار الوحيد المتاح، ويمكن لكل طالب اتباع مسارات مختلفة وفقًا لاهتماماته وقدراته.

ما سبق هو أحد الطرق التي يبدو أنها محل اهتمام الكثير من العلماء في مجال علم البيانات. وفي بقية المقال، قدمنا أحد المجالات الفرعية للتنقيب عن البيانات، أي التنقيب عن النص، وشرحنا بعض تطبيقات التنقيب عن النص، على الرغم من أن التنقيب عن النص ومعالجة اللغة الطبيعية لا يقتصران على الحالات المذكورة.

إنشاء النصوص وتصحيحها، وإنشاء النصوص التحليلية، وإنشاء العناوين الفرعية، ودمج النصوص لإنشاء نصوص جديدة، وتصنيف المستندات تلقائيًا، واكتشاف العلاقات المخفية بين المقالات، وإنشاء روبوتات المحادثة (chatbots)، والعديد من الحالات الأخرى يمكن أن تكون استخدامات أخرى للتنقيب عن النص.