كيف تصبح عالم بيانات Data Scientist؟ 15 خطوة هامة لتكون عالم البيانات المحترف

عالم البيانات هو الخبير الذي يجمع بين البرمجة، الإحصاء، وتحليل البيانات لتحويل كميات هائلة من البيانات إلى رؤى قيمة تدعم اتخاذ القرارات. في عصر البيانات الضخمة، أصبحت هذه المهارات ضرورية لفهم الأنماط والاتجاهات التي قد تكون خفية للعين المجردة. عالم بيانات لا يقتصر دوره على تحليل الأرقام فحسب، بل يتعداه إلى التنبؤ بالمستقبل، تحسين الأداء، ودعم الابتكار في مختلف القطاعات.

في هذا المقال، سنتناول أهمية كيف تصبح عالم بيانات، وما الذي يجعله عنصرًا حيويًا في مختلف القطاعات. سنستعرض كيف يجمع هذا التخصص بين مهارات البرمجة، الرياضيات، والقدرة التحليلية لتحويل البيانات إلى معرفة عملية تساعد على تحسين الأداء واتخاذ القرارات الاستراتيجية. تابع القراءة لتكتشف كيف يمكن لهذا التخصص أن يكون مفتاح النجاح في عالم يتسم بالتغير السريع والاعتماد المتزايد على التكنولوجيا.

من هو عالم البيانات؟

عالم البيانات أو Data Scientist هو محترف يمتلك مجموعة من المهارات الفنية والقدرات التحليلية والخبرة في المجال لاستخراج الأفكار والمعرفة من البيانات. لديهم فهم عميق للإحصاء والرياضيات وعلوم الكمبيوتر، إلى جانب مهارات قوية في حل المشكلات.

يتقن علماء البيانات لغات البرمجة مثل Python أو R، بالإضافة إلى أدوات معالجة البيانات وتصورها مثل SQL وPandas وTableau. لديهم خبرة في التحليل الإحصائي وخوارزميات التعلم الآلي وتقنيات نمذجة البيانات. يمتلك عالم البيانات أيضًا القدرة على تنظيف البيانات ومعالجتها مسبقًا، وإجراء تحليل استكشافي للبيانات، وتطوير نماذج تنبؤية وتعليمية.

بصرف النظر عن المهارات الفنية، فإن علماء البيانات هم من المتواصلين الفعالين الذين يمكنهم ترجمة نتائج البيانات المعقدة إلى رؤى ذات مغزى لأصحاب المصلحة. إنهم يعملون بشكل وثيق مع الفرق وخبراء المجال لتحديد مصادر البيانات ذات الصلة، وصياغة مشاكل الأعمال، وتقديم حلول تعتمد على البيانات.

يعمل الـ Data Scientist عبر تطبيقات مختلفة، بما في ذلك التمويل والرعاية الصحية والتجارة الإلكترونية والتسويق والتكنولوجيا. يلعبون دورًا حاسمًا في استخلاص رؤى قيمة من مجموعات البيانات الكبيرة، وتطوير النماذج التنبؤية، وتحسين العمليات، واتخاذ قرارات مستنيرة بناءً على البيانات.

ما هو دور عالم البيانات؟

يقوم عالم البيانات بتنظيم وتحليل كميات كبيرة من البيانات باستخدام أدوات تم إنشاؤها خصيصًا لهذا الغرض. إحدى المهام الأكثر أهمية التي يجب أن يقوم بها علماء البيانات هي القدرة على توصيل نتائج تحليل البيانات بطريقة يمكن لمن هم خارج مجال تكنولوجيا المعلومات فهمها.

يتم تحديد نهج عالم البيانات في تحليل البيانات الضخمة من خلال احتياجات وأهداف الشركة التي يعمل بها.

على سبيل المثال، قبل البدء في تحليل البيانات المنظمة وغير المنظمة، يجب على عالم البيانات ترتيب اجتماع مع قادة الأعمال ومديري الأقسام لتحديد الأهداف التي يريدون تحقيقها من تحليل هذه البيانات الضخمة. وهذا يعني أنه يجب أن يكون هناك سؤال أو هدف قبل بدء عملية استخراج هذه البيانات من أجل الوصول إلى الحل.

يجب أن يتمتع علماء البيانات أيضًا بخبرة تجارية كافية، سواء كانت تجارية أو إدارية، من أجل ترجمة أهداف المنظمة أو الأقسام إلى أهداف تعتمد على البيانات مثل محركات التنبؤ وتحليل اكتشاف الأنماط وخوارزميات التحسين وما إلى ذلك.

يحدد علماء البيانات الأسئلة التي يجب على الفريق طرحها وكيفية الإجابة عليها باستخدام البيانات. غالبًا ما يطبقون علم البيانات لإنشاء نماذج تنبؤية لنظرية التنبؤ.

قد يقوم عالم البيانات بالأشياء التالية يوميًا:

• العثور على الأنماط والاتجاهات في مجموعات البيانات لاكتشاف الأفكار
• إنشاء خوارزميات ونماذج بيانات للتنبؤ بالنتائج
• استخدام تقنيات التعلم الآلي لتحسين جودة البيانات أو المنتجات المقدمة
• توصيل التوصيات إلى الفرق الأخرى وكبار الموظفين
• استخدام أدوات البيانات، مثل Python أو R أو SAS أو SQL في تحليل البيانات
• وظيفة أخرى يتم ذكرها عادةً بجوار عالم البيانات هي محلل البيانات. السؤال هنا هو ما هو الفرق بين الاثنين؟ فيما يلي، سنجيب بإيجاز على هذا السؤال.

ما الفرق بين محلل البيانات وعالم البيانات؟

قد تبدو وظيفة محللي البيانات وعلماء البيانات متشابهة، وللتعرف على إجابة سؤال من هو عالم البيانات، قد يكون تحليل التمييز بين هاتين المهنتين مفيدًا. نظرًا لأن كليهما يحدد الاتجاهات أو الأنماط في البيانات لمساعدة الشركات على اتخاذ قرارات أفضل بشأن الأنشطة المختلفة، فإن علماء البيانات غالبًا ما يكون لديهم مسؤوليات أكبر ويُنظر إليهم على أنهم متفوقون على محللي البيانات.

غالبًا ما يُطلب من علماء البيانات تطوير أسئلتهم المتعلقة بالبيانات، في حين قد يعمل محللو البيانات في فرق لتحقيق أهداف محددة مسبقًا. قد يقضي عالم البيانات أيضًا وقتًا أطول في إنشاء النماذج أو تطبيق التعلم الآلي أو الاستفادة من البرمجة المتقدمة لتحديد موقع البيانات وتحليلها.

يبدأ العديد من علماء البيانات حياتهم المهنية كمحللي بيانات أو إحصائيين، ويتقدمون إلى علماء البيانات مع اكتساب الخبرة.

مثال على عمل عالم البيانات

لنفترض أن شركة مثل أمازون (أو أمثلة أخرى)، وهي شركة بيع بالتجزئة عبر الإنترنت ووسيط مبيعات، تستخدم بياناتها للتنبؤ بالمنتجات التي ستُباع وكم سيبيع كل منها في الأشهر الثلاثة المقبلة. بطبيعة الحال، يمكن أن يؤدي هذا التوقع بشكل كبير إلى نمو هذا العمل وزيادة أرباحه.

يمكن أن يساعد نفس التوقع البسيط المذكور أعلاه في تعديل مستودعات المبيعات في مناطق مختلفة وتقليل تكاليف التخزين والخدمات اللوجستية بشكل كبير. على سبيل المثال، تتوقع أمازون أنه مع بداية موسم الصيف، في الشرق الأوسط، ستزداد مبيعات نوع من أجهزة الكمبيوتر المحمولة.

يمكن لهذه الشركة نقل هذا النوع من أجهزة الكمبيوتر المحمولة إلى مستودعاتها في الشرق الأوسط بواسطة سفن تجارية مختلفة قبل ذروة الطلب وتسليم المنتج بسرعة إلى العميل عند تقديم الطلب. سيؤدي هذا إلى زيادة سرعة التسليم ورضا العملاء، فضلاً عن تقليل تكاليف النقل.

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

متطلبات عالم البيانات

تمتلك كل شركة مجموعة ضخمة من البيانات التي تحتاج إلى تحليلها بواسطة علماء البيانات. فيما يلي أبرز النماذج الشائعة للبيانات الضخمة في الشركات، إلى جانب أنواع التحليل التي يُتوقع أن يقوم بها علماء البيانات:

الأعمال التجارية: تلعب البيانات دورًا استراتيجيًا حيويًا في تطوير أعمال الشركات اليوم، حيث تحتاج الشركات إلى علماء البيانات لتحليل بياناتها واستخلاص معلومات مفيدة ومفهومة تُساعد في تحسين الأداء. أمثلة على ذلك تشمل تحليل الكفاءة التشغيلية، إدارة المخزون وتقليل أخطاء الإنتاج، وقياس ولاء العملاء وتطوير استراتيجيات لتحسينه.

التجارة الإلكترونية: مع النمو المستمر في الطلب على التسوق عبر الإنترنت، تُعتبر المواقع الإلكترونية مصدرًا غنيًا بالبيانات الضخمة. علماء البيانات يساهمون في تحسين جودة الخدمة المقدمة للعملاء، تحليل الاتجاهات الشرائية، وتطوير المنتجات والخدمات بناءً على البيانات.

التمويل: في القطاع المالي، تُعد البيانات المتعلقة بالحسابات والمعاملات المالية أساسية. دور علماء البيانات يشمل تعزيز الأمن وكشف عمليات الاحتيال، وتحليل المعاملات لتحسين الكفاءة واتخاذ قرارات مالية مستنيرة.

الحكومة: تساعد البيانات الضخمة الحكومات على تحسين اتخاذ القرارات، تعزيز تواصلها مع المواطنين، ومراقبة مستوى رضا العامة عن الخدمات المقدمة.

العلوم: مع التطورات التكنولوجية، أصبح جمع وتحليل البيانات في المجال العلمي أكثر كفاءة. علماء البيانات يدعمون هذا المجال من خلال تحسين أساليب تحليل نتائج التجارب واكتشاف الأنماط العلمية المعقدة.

الشبكات الاجتماعية: تُسهم بيانات الشبكات الاجتماعية في تحسين استهداف الإعلانات، رفع مستوى رضا العملاء، وتطوير الميزات والخدمات بناءً على الاتجاهات التي تكشفها البيانات الصادرة عن المستخدمين.

الرعاية الصحية: تُعد السجلات الطبية الإلكترونية محور البيانات في الرعاية الصحية. يسهم علماء البيانات في تحسين الخدمات الصحية من خلال تحليل البيانات لاكتشاف الاتجاهات والمشكلات غير الملاحظة وتعزيز أمان هذه البيانات.

الاتصالات: تجمع الأجهزة الإلكترونية كميات هائلة من البيانات التي تحتاج إلى تخزين وإدارة وتحليل. دور علماء البيانات في هذا المجال يتمثل في اكتشاف الأخطاء وإصلاحها، تحسين المنتجات والخدمات، وتعزيز رضا العملاء من خلال توفير الميزات المطلوبة.

خريطة الطريق لتصبح عالم بيانات

الخطوة الأولى في تعلم علم البيانات هي اتخاذ القرار! بعد تقييم مقدار الوقت المطلوب لإتقان هذا الموضوع، بالإضافة إلى طول فترة الدراسة، وفرص العمل، والدخل، يجب اتخاذ قرار. لذلك، يتم تشجيع المهتمين بتعدين البيانات على دراسة الموضوع أولاً بعمق، ومعرفة المزيد عن استخداماته، وقضاء بعض الوقت في مؤسسات علم البيانات مثل المؤسسات غير الحكومية لعلماء البيانات وعمال التعدين.

قد يساعد إجراء محادثات متخصصة مع المتخصصين في هذا الموضوع أيضًا علماء البيانات على تطوير منظور أفضل لبيئة عملهم. باتباع هذه المراحل، يمكن للشخص تحديد ما إذا كان سيذهب في الرحلة الطويلة والمتعرجة لتعلم علم البيانات والتحول إلى عالم بيانات أم لا! ومع ذلك، إذا اتخذ الشخص خيارًا بالفعل، فمن المستحسن أن يقرأ بقية المقال.

كما ذكرنا سابقًا، يتطلب العمل في مجال علم البيانات المعرفة في مجموعة متنوعة من المجالات. فيما يلي الخطوات اللازمة لمعرفة ما يشكل عالم بيانات.

15 خطوة تؤهلك لتكون عالم البيانات المحترف

إليك 15 خطوة يمكن أن تساعدك في أن تصبح عالم بيانات:

1. اكتشف ما إذا كان علم البيانات مناسبًا لك

أولاً، يوصى بشدة بمعرفة مكان عمل علماء البيانات وما يستلزمه يوم العمل النموذجي. بالإضافة إلى ذلك، يعد جمع البيانات وتقييمها أمرًا ضروريًا لتحديد ما إذا كان علم البيانات هو المسار الصحيح لك. قراءة بعض المقالات حول ما يفعله عالم البيانات هي نقطة بداية رائعة.

قد يبدو أن محلل البيانات يحتاج إلى إتقان الرياضيات المعقدة أو البرمجة، ولكن قد يكون كافيًا أيضًا إجراء فحص أساسي وبديهي للبيانات الموجودة واستخلاص استنتاج.

توظف العديد من الصناعات المختلفة علماء البيانات. إذا كنت تفتقر إلى الدافع، فاختر مهنة تهمك، مثل الطب أو ألعاب القوى أو سوق الأوراق المالية. استكشف التطبيقات المحتملة لعلم البيانات في مجال اهتمامك. حاول قراءة بعض المقالات وفحص المعلومات التي تقدمها. سيساعدك هذا في تحديد ما إذا كان مناسبًا لك ويعطيك فكرة عما فعله علماء البيانات.

• مقالة ذات صلة: ما هو علم البيانات Data Science؟ معرفة البوابة نحو مستقبل التحليل الذكي

2. الأساسيات

الخطوة الثانية في بدء التحضير هي إتقان أساسيات العديد من المجالات. تعد أفكار المصفوفات والعمليات، بالإضافة إلى أساسيات الجبر الخطي والجبر العلائقي، من بين الأشياء الأولى التي يجب عليك دراستها. تتطلب هذه المرحلة أيضًا الخبرة في وظائف التجزئة والأشجار الثنائية ونظرية CAP.

من الضروري تعلم بعض مواضيع نظرية التعقيد الحسابي مثل تعقيد المكان والزمان ((O(n)) أثناء تعلم أساسيات هذا المجال، لأنه من ناحية، يتم استخدام العديد من الخوارزميات والطرق الحسابية في تعدين البيانات، ومن ناحية أخرى، تشارك أيضًا مشاكل البيانات الضخمة والبيانات عالية الأبعاد، لذلك سنناقش التعقيد الحسابي من أجل حل مشكلة تعدين البيانات.

يعد فهم “البيانات الجدولية” شرطًا أساسيًا ضروريًا للتعامل مع مجموعات البيانات والقضايا المتعلقة بقواعد البيانات. لكي تصبح عالم بيانات، يجب أن تتعلم هياكل البيانات وسلاسل البيانات، وهندسة قاعدة البيانات (Shard) ومفاهيم قاعدة البيانات مثل أنواع الانضمام (بما في ذلك Cross وOuter وInner وTheta)، والمعالجة التحليلية عبر الإنترنت (OLAP)، ونماذج البيانات متعددة الأبعاد، وتعدين البيانات وتعيينها وتحميلها (ETL)، وإعداد التقارير، ومفاهيم ذكاء الأعمال، وXML وJSON، ومفاهيم قاعدة بيانات NoSQL.

يجب التأكيد على أنه ليست هناك حاجة للتعمق في كل هذه الأشياء في هذه المرحلة؛ وبدلاً من ذلك، فإن اكتساب وعي عام بالمفاهيم الحالية وتعلم أساسيات العناصر المذكورة أعلاه سيكون كافياً.

3. تعلم الإحصاء والاحتمال والجبر الخطي

الإحصاء والاحتمال والجبر الخطي هي بعض المجالات ذات التطبيقات الرئيسية في علم البيانات. يتشابك استخدام المبادئ الإحصائية مع مناقشة تحليل البيانات واستخراج البيانات إلى الحد الذي يجعل بعض الإحصائيين التقليديين يعتبرون علم البيانات نسخة حديثة من الإحصاء، إن لم يكن نظيره، الذي تبنى اسمًا جديدًا.

ونتيجة لذلك، يجب على أي شخص مهتم بفهم العلم أن يقضي قدرًا كبيرًا من الوقت في هذا المسعى. تناقش الأقسام التالية الموضوعات الرئيسية للإحصاء والاحتمال والجبر الخطي التي يجب فهمها في علم البيانات.

المبادئ الإحصائية الأساسية التي يجب أن يفهمها عالم البيانات هي السكان والعينة الإحصائية وأنواع الوفرة (الوفرة المطلقة والنسبية والتراكمية) وكيفية اختيار مجموعة البيانات والعينة. يجب على عالم البيانات أيضًا فهم موضوعات الإحصاء الوصفي الإضافية مثل تحليل البيانات الاستكشافي (EDA) والرباعيات والنسب المئوية والقيم المتطرفة ونظرية الاحتمالات ونظرية بايز والمتغيرات العشوائية.

من الضروري أيضًا أن تكون على دراية بمختلف وظائف توزيع البيانات، مثل دالة التوزيع التراكمي (CDF)، بالإضافة إلى توزيعات الاحتمالات المستمرة مثل التوزيع الطبيعي، وتوزيع بواسون، وتوزيع غاوسي. كما تعد الانحراف، وتحليل التباين، ودالة كثافة الاحتمال، ونظرية الحد المركزي، وتقنية مونت كارلو من الموضوعات الإحصائية الأخرى ذات التطبيقات المهمة في علم البيانات.

يعد تقييم النتائج خطوة بالغة الأهمية في عملية تحليل البيانات واستخراجها. لتحقيق ذلك، يجب أن تتعلم اختبارات الفرضيات الإحصائية مثل اختبار مربع كاي لبيرسون واختبار القيمة الاحتمالية. التقدير، وفترة الثقة، وتقدير أقصى احتمال، وتقدير الكثافة، ومفهوم الانحدار، ونهج المربعات الصغرى، والمسافة الإقليدية كلها مواضيع يجب تغطيتها في هذه المرحلة.

تجدر الإشارة إلى أن معايير المركزية (مثل الوسيط والمتوسط ​​والمنوال)، ومعايير التشتت (مثل التباين والانحراف المعياري والتغاير)، والتوقع الرياضي، والارتباط، والتبعية (معامل ارتباط بيرسون) من أبسط المفاهيم الإحصائية وأكثرها جوهرية المستخدمة في العلوم. يتم استخدام البيانات واستخراج البيانات. من الضروري أيضًا دراسة مفاهيم الجبر الخطي مثل المصفوفات وعملياتها والمتجهات ومساحات المتجهات (المساحات الخطية) والتحويلات الخطية.

دورات التدريب بالفيديو لإتقان أساسيات الإحصاء والاحتمالات والجبر الخطي

لإتقان أساسيات الإحصاء والاحتمالات والجبر الخطي المطلوبة في علم البيانات، استخدم دورات التدريب بالفيديو المدرجة أدناه:

1. دورة أساسيات الإحصاء
   هذه الدورة تغطي المفاهيم الأساسية للإحصاء، بما في ذلك التوزيعات الاحتمالية، مقاييس النزعة المركزية، والتباين.
   رابط الدورة
2. دورة مبادئ الاحتمالات
   في هذه الدورة، ستتعلم أساسيات الاحتمالات وكيفية تطبيقها في سياقات مختلفة، مما يساعدك على تحليل البيانات بشكل أكثر دقة.
   رابط الدورة
3. دورة الجبر الخطي
   تغطي هذه الدورة المفاهيم الأساسية للجبر الخطي، بما في ذلك المصفوفات، المتجهات، والعمليات الحسابية التي تُستخدم بشكل واسع في تحليل البيانات.
   رابط الدورة

يمكنك استخدام هذه الموارد لتعزيز مهاراتك وبناء أساس قوي في علم البيانات.

4. معرفة لغات البرمجة إحدى الخطوات الهامة لمهنة عالم البيانات

للإجابة على مشكلات تعدين البيانات وتنفيذها، يجب عليك أولاً تعلم لغة حسابية مثل R ثم لغة برمجة مثل Python. لدراسة R، يجب عليك إتقان بيئة التطوير المتكاملة R Studio، وإجراء تثبيت R، وقواعد بناء هذه اللغة وبنيتها، بما في ذلك التعبيرات والمتغيرات والمتجهات والمصفوفات والمصفوفات والعوامل والقوائم وإطارات البيانات وكيفية قراءة بيانات CSV وData Raw التي تعالج إطارات البيانات والوظائف وتحليل العوامل وتثبيت الحزم واستخدامها.

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

يحتوي القسم التالي على كورسات مقترحة لتعلم لغة البرمجة R وبرنامج RStudio (بالإضافة إلى تفسيرات للعديد من الموضوعات الإحصائية المستخدمة في تحليل البيانات).

• دورة تعلم لغة R للمبتدئين
• تغطي هذه الدورة أساسيات لغة R، من تثبيت البرنامج إلى كتابة الأكواد البسيطة، مما يشكل نقطة انطلاق مثالية للمبتدئين.
• رابط الدورة

• دورة متقدمة في RStudio
• تركز هذه الدورة على استخدام RStudio كأداة تطوير متكاملة، مع شرح كيفية تنظيم المشاريع، تحليل البيانات، وتصوير النتائج.
• رابط الدورة

• دورة الإحصاء التطبيقي باستخدام R
• تقدم هذه الدورة تفسيرات للعديد من المفاهيم الإحصائية مثل الانحدار الخطي، الاختبارات الإحصائية، وتحليل البيانات المتقدمة باستخدام لغة R.
• رابط الدورة

لإتقان لغة برمجة Python، يجب عليك أيضًا فهم قواعدها وبنيتها. بالإضافة إلى ذلك، يجب أن يكون عالم البيانات على دراية بالمكتبات المتطورة Scikit-learn وTensorFlow وNumPy وSciPy وmatplotlib ومجموعة أدوات معالجة اللغة الطبيعية Python.

فيما يلي بعض مقاطع الفيديو الإرشادية لتعلم برمجة Python:

• بناء التطبيقات باستخدام Python
• مقدمة إلى Python للمبتدئين
• برمجة الكائنات في Python
• معالجة البيانات باستخدام Python

5. التعلم الآلي

إن دمج التعلم الآلي في عملك كعالم بيانات يعني التحسين المستمر لجودة البيانات التي تجمعها. يعد والآلي جزءًا مهمًا من عمل علماء البيانات، ويجب عليك كشخص يرغب في العمل في هذا المجال أن تكون على دراية بتقنياته؛ لذلك يمكن لدورة التعلم الآلي أن تعرّفك بأساسياتها.

بالإضافة إلى ذلك، ستساعدك دورة التعلم الآلي على فهم كيفية بناء النماذج التنبؤية وتحليل البيانات بطرق أكثر ذكاءً وفعالية. من خلال هذه الدورة، ستتعلم كيفية استخدام خوارزميات التعلم الآلي لتحديد الأنماط، توقع النتائج، وتحسين أداء النماذج بمرور الوقت. علاوة على ذلك، ستكتسب مهارات في استخدام أدوات مثل TensorFlow وScikit-learn، والتي تعد أساسية في هذا المجال.

إن تعلم التعلم الآلي ليس فقط عن فهم النظريات، بل يتطلب أيضًا تطبيق عملي. لذا، ينصح بالعمل على مشاريع واقعية لاختبار مهاراتك وتطبيق المفاهيم التي تعلمتها. بهذه الطريقة، ستصبح أكثر كفاءة في استخدام التعلم الآلي لتحليل البيانات، اتخاذ قرارات مستنيرة، وتقديم رؤى قيمة تعتمد على البيانات.

• مقالة ذات صلة: التعلم الآلي: فهم أساسيات Machine Learning وتطبيقاته المتقدمة

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

التعلم لا يبقى في العقل إلا بالممارسة والتكرار. إذا كنت تريد أن تصبح خبير في علم البيانات، فيجب عليك اختبار خوارزميات متعددة 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 عالم بيانات، 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.

7. التنقيب في البيانات

التنقيب في البيانات (بالإنجليزية: data mining)‏ هو عملية مكونة من سبع خطوات تشمل تنظيف البيانات، تكامل البيانات، اختيار البيانات (تقليل الأبعاد)، خريطة البيانات، تنقيب البيانات، التقييم، وعرض المعرفة. كل خطوة من هذه الخطوات تتطلب تعلم مواضيع محددة. بالإضافة إلى ذلك، قبل بدء عملية التنقيب الرئيسية، يجب على الفرد اكتساب معرفة بالمجال (أي المعرفة المرتبطة بالمجال الذي يهدف لحل مشكلته باستخدام تنقيب البيانات).

يُعتبر النقاش حول البيانات قضية محورية في عملية تنقيب البيانات، ويتم طرحه حتى قبل بدء العملية الفعلية، وذلك خلال مرحلة تصميم المشكلة. لذلك، يجب على عالم البيانات أن يكون ملمًا بمصادر البيانات، كيفية الحصول عليها وتحميلها، تحديد كمية البيانات المطلوبة لحل المشكلة، بالإضافة إلى أساليب أخذ العينات (بما في ذلك العينات الطبقية)، ومعرفة أنواع تنسيقات البيانات، واستكشاف البيانات وطرق تكاملها.

فيما يتعلق بتنظيف البيانات، يجب أن يكون عالم البيانات قادرًا على إدارة القيم المفقودة، تقليل وإزالة الضوضاء، واكتشاف وتصحيح الأخطاء باستخدام أساليب تنظيف البيانات. يُعد تعلم خوارزميات تقليل الأبعاد (مثل استخراج أو اختيار الميزات) مثل تحليل المكونات الرئيسية (PCA) أحد المواضيع الأساسية التي يجب إتقانها ليصبح عالم بيانات ومستكشف بيانات مؤهلًا.

كما يجب الإلمام بطرق خريطة البيانات التي تشمل أنواع التوحيد، الخوارزميات الخاصة بتنقيب البيانات (من الأبسط مثل خوارزمية One R إلى الأنواع الأخرى مثل آلة الدعم المتجهية)، وطرق التقييم مثل مصفوفة الارتباك.

8. 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 عالم بيانات.

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.

تعتمد الشبكات العصبية العميقة على طبقات متعددة من الوحدات العصبية (Neurons) التي تتيح لها التعرف على الأنماط الدقيقة والعلاقات المعقدة داخل البيانات. من خلال التعلم العميق، يمكن معالجة مشكلات مثل تصنيف الصور، التعرف على الصوت، الترجمة الآلية، وتحليل النصوص بطريقة أكثر فعالية ودقة.

بالإضافة إلى ذلك، يساعد التعلم العميق في تحسين أداء النماذج التنبؤية من خلال تقنيات مثل التعلم بالتحكم (Supervised Learning) والتعلم غير المُشرف (Unsupervised Learning)، مما يتيح لعالم البيانات تطبيق هذه التقنيات على مجموعة واسعة من المجالات مثل الطب، التجارة، السيارات ذاتية القيادة، وغيرها.

لذلك، يعد فهم الشبكات العصبية والتعلم العميق أمرًا حيويًا لأي شخص يطمح إلى التفوق في تخصص عالم البيانات وتحليلها.

• مقالة ذات صلة: ما هو التعلم العميق (Deep Learning) وما هي استخداماته؟

9. التصور البياني

التصور البياني للبيانات هو خطوة مهمة في عملية تنقيب البيانات (Data Mining) وعلم البيانات. لهذا السبب، يجب أن يكون عالم البيانات على دراية بأنواع الرسوم البيانية واستخداماتها المختلفة.

في إطار تنفيذ هذه الرسوم البيانية، يتعين على المتخصصين في علم البيانات أن يكونوا على دراية بأساليب استكشاف البيانات (Data exploration) باستخدام لغة البرمجة R، والتي تشمل الرسوم البيانية مثل الهيستوغرام (Histogram)، الرسم البياني الصندوقي (Box plot)، وغيرها من الرسوم البيانية.

كما يجب أن يكون لديهم القدرة على تنفيذ التصور البياني أحادي المتغير (One-variable Visualization) مثل الهيستوغرام والرسم البياني الدائري (Pie chart)، والتصور البياني ثنائي المتغير (Two-variable Visualization) مثل الرسم البياني التبعثر (Scatter plot) والرسم البياني الخطي (Line plot)، وكذلك التصور البياني متعدد المتغيرات (Multivariate Visualization).

من الأدوات التي يجب على علماء البيانات التعرف عليها، حزمة ggplot2 في لغة R، بالإضافة إلى الرسوم البيانية المكانية (Spatial Data) والرسم البياني الزمني (Timeline plot). كما ينبغي لهم أن يكونوا على دراية بـ مكتبة D3.js (مكتبة JavaScript لإنشاء رسوم بيانية تفاعلية وديناميكية في المتصفحات)، وكذلك بأساليب التصور البياني للمعلومات (Information Visualization) وبرامج مثل Tableau التي تُستخدم لإنشاء الرسوم البيانية وتحليل البيانات.

يجب أن يعرف عالم البيانات الأدوات والتقنيات الأنسب لتصور البيانات في سياق كل مشكلة واحتياجات المستفيدين، بحيث يتمكن من تقديم المعرفة بشكل فعال باستخدام الأدوات الأنسب.

10. الأدوات جزء مهم من خارطة عالم البيانات

تتوفر تقنيات مختلفة للتنقيب في البيانات تعمل على تبسيط وتسريع الإجراءات المتضمنة في هذه العملية. وتشمل هذه الأدوات برامج مثل Weka وIBM SPSS Modeler وRapid Miner. وفي هذه المرحلة، قد تتساءل لماذا يجب عليك تعلم هذه المهارات إذا كنت تعرف بالفعل كيفية البرمجة.

الإجابة هي نعم؛ ففي حين لا يوجد التزام بالقيام بذلك، فإن استخدام هذه الأدوات قد يزيد أحيانًا من وتيرة العملية، وتمكّن بعض البرامج تعدين البيانات بميزات معينة تجعلها أبسط كثيرًا. على سبيل المثال، توفر أدوات Google Refine وOpenRefine العديد من خيارات إعداد البيانات (التنظيف والتكامل والتعيين). توضح الأفلام التالية تعدين البيانات باستخدام أدوات متخصصة في هذا المجال.

11. دراسة أنظمة قواعد البيانات

يمكن استخدام التعدين في البيانات في مجموعة متنوعة من أنواع البيانات، بما في ذلك البيانات المنظمة (قواعد البيانات)، والبيانات غير المنظمة (النص)، والبيانات المعاملاتية، وأنواع البيانات المتقدمة مثل الرسوم البيانية. ونتيجة لذلك، يجب أن يكون عمال التعدين في البيانات على دراية بقواعد بيانات NoSQL وSQL.

فيما يلي بعض دروس الفيديو لدراسة قاعدة البيانات:

• مقدمة إلى قواعد البيانات
  رابط الفيديو
• أساسيات SQL
  رابط الفيديو
• تصميم قواعد البيانات باستخدام ERD
  رابط الفيديو
• تعلم MySQL للمبتدئين
  رابط الفيديو
• إدارة قواعد البيانات باستخدام PostgreSQL
  رابط الفيديو
• استعلامات SQL المتقدمة
  رابط الفيديو
• التعامل مع قواعد البيانات باستخدام Python
  رابط الفيديو
• تحسين أداء قواعد البيانات
  رابط الفيديو
• نظم إدارة قواعد البيانات (DBMS)
  رابط الفيديو
• أفضل الممارسات في تصميم قواعد البيانات
  رابط الفيديو

12. التنقيب عن بيانات الويب

اليوم، تُستخدم البيانات عبر الإنترنت بشكل شائع لإجراء العديد من الدراسات. تشمل بعض أمثلة استكشاف بيانات الويب استطلاعات الرأي وتحليل الشبكات الاجتماعية. ونتيجة لذلك، تعد الخبرة في تقنيات تعدين بيانات الويب أمرًا بالغ الأهمية لعالم البيانات. ومن بين هذه الأدوات Scrapy وApache Nutch وJSoup.

13. أساسيات ومفاهيم البيانات الضخمة وطرق التعامل معها

اليوم، تتسم غالبية صعوبات تحليل البيانات التي يواجهها علماء البيانات ومنقبو البيانات بخصائص مشكلات البيانات الضخمة. ونظرًا لأن الأكاديميين يتعاملون حاليًا مع عدد كبير من مخاوف البيانات الضخمة مع تطور الويب والشبكات الاجتماعية، فيجب أن يكون عالم البيانات على دراية بمبادئ هذا التخصص، بالإضافة إلى بعض أدواته.

يجب أن يكون عالم البيانات على دراية بنموذج برمجة Map Reduce ومكونات Hadoop ونظام الملفات الموزعة Hadoop (HDFS) وتثبيت Hadoop واستخدامه وإطار عمل Apache Storm وApache Cassandra (نظام إدارة قاعدة بيانات NoSQL موزع مجاني) ونظام إدارة قاعدة بيانات Neo4j وقاعدة بيانات MongoDB الموجهة للوثائق مفتوحة المصدر.

14. العمل مع البيانات غير المنظمة (النص)

يتطلب العمل مع البيانات غير المنظمة مثل النص الإلمام بموضوعات محددة مثل معالجة اللغة الطبيعية. لذلك، من المتوقع أن يكون منقب البيانات على دراية بتحليل النص ومصفوفة تعبيرات النص والتكرار ووزن الكلمات وقواعد الارتباط.

15. تعلم المجالات الفرعية المتخصصة لعلم البيانات

تُعدّ القطاعات المختلفة، مثل استخراج النصوص (Text Mining)، واستخراج الصور (Image Mining)، واستخراج الفيديو (Video Mining)، واستخراج الصوت (Voice Mining)، وتحليل البيانات الاقتصادية، وغيرها، من المجالات الفرعية البارزة في علم البيانات.

بعد اكتساب المعرفة بالخوارزميات، يمكن للدارسين اختيار مجال فرعي واحد أو أكثر للتخصص فيه والتركيز على القضايا المرتبطة به. بالإضافة إلى ذلك، غالبًا ما يكتسب عالم البيانات الخبرة اللازمة في أحد هذه المجالات الفرعية، مما يمكنه من تحديد المشكلات الأكثر تعقيدًا في كل مجال وحلها بكفاءة.

مسئوليات عالم البيانات

المهمة الأساسية لعالم البيانات هي فحص البيانات. ومع ذلك، يجب استيفاء العديد من الشروط قبل أن يبدأ تحليل البيانات، مثل جمع البيانات وتنقيتها وإعدادها، يليها التحليل وفقًا لمعايير المنظمة.

يدرس علماء البيانات البيانات الضخمة، والتي تأتي من مجموعة متنوعة من المصادر. وكما ذكرنا سابقًا، هناك فئتان من البيانات الضخمة: البيانات المنظمة وغير المنظمة.

يتم التعامل مع البيانات المنظمة بناءً على التصنيف، مما يسهل على الكمبيوتر فرزها وقراءتها وترتيبها تلقائيًا. يتم جمع هذه المعلومات من خلال الخدمات والسلع والأجهزة الإلكترونية، ولكن نادرًا ما يتم جمعها عن طريق إدخال البيانات، أو من قبل المستخدم. على سبيل المثال، إحصائيات حركة المرور على موقع الويب، أو أرقام المبيعات، أو الحسابات المصرفية، أو إحداثيات نظام تحديد المواقع العالمي (GPS) التي تم جمعها باستخدام هاتفك الذكي.

البيانات غير المنظمة، وهي البيانات التي يدخلها المستخدم، هي واحدة من أسرع أنواع البيانات نموًا في مجال البيانات الضخمة. تشمل الأمثلة مراجعات المستهلكين والرسائل ومقاطع الفيديو ومنشورات وسائل التواصل الاجتماعي. عادةً ما يكون من الصعب فرز وتصنيف هذه البيانات لأنها معقدة وتتطلب إنفاقًا كبيرًا للتعامل معها. في هذه الحالة، تعتمد الشركات عادةً على الكلمات الرئيسية لفهم البيانات غير المنظمة واستخراج البيانات المفيدة باستخدام عبارات قابلة للبحث.

عادةً ما تقوم الشركات بتوظيف علماء البيانات للتعامل مع البيانات غير المنظمة، في حين يتولى موظفو تكنولوجيا المعلومات مسؤولية تخزين البيانات المنظمة والحفاظ عليها. ومع ذلك، في الممارسة العملية، يعمل علماء البيانات مع كمية كبيرة من البيانات المنظمة. ومع ذلك، فإن الغرض الأساسي لمنظمات علوم البيانات هو التعامل مباشرة مع البيانات غير المنظمة للاستفادة منها وتحقيق أهدافها المقصودة.

ما هي طرق التعليم والتدريب لعلماء البيانات؟

هناك عدة طرق لتصبح عالم بيانات، ولكن المسار الأكثر تقليدية هو الحصول على درجة البكالوريوس. وفقًا لإحصائيات BLS، فإن معظم علماء البيانات لديهم درجة الماجستير أو أكثر. ومع ذلك، هذا ليس هو الحال بالنسبة للجميع، وهناك طرق مختلفة لتعلم علوم البيانات. قبل التسجيل في برنامج التعليم العالي، يجب عليك تحديد أهم المواهب والأدوات والبرامج للقطاع الذي تخطط للعمل فيه.

يتضمن علم البيانات بعض مهارات مجال الأعمال، وبالتالي تختلف الوظيفة حسب القطاع، وإذا كنت تعمل في مجال تكنولوجي عالي، فقد تحتاج إلى تدريب إضافي. على سبيل المثال، يتطلب العمل في الرعاية الصحية أو الحكومة أو البحث مجموعة مهارات مختلفة عن العمل في التسويق أو الأعمال أو التعليم.

يمكن أن تساعدك ورش العمل عبر الإنترنت والمعسكرات التدريبية ودورات التطوير المهني في بناء مجموعات مهارات محددة لتتناسب مع متطلبات الصناعة. بالنسبة للأفراد الذين يسعون إلى الالتحاق بكلية الدراسات العليا، هناك مجموعة متنوعة من برامج الماجستير عالية الجودة في علوم البيانات، مثل:

• ماجستير العلوم في الإحصاء: علوم البيانات في جامعة ستانفورد
• ماجستير المعلومات وعلوم البيانات: كلية بيركلي للمعلومات
• ماجستير علوم البيانات الحاسوبية: جامعة كارنيجي ميلون
• ماجستير العلوم في علوم البيانات: كلية جون أ. بولسون للهندسة والعلوم التطبيقية بجامعة هارفارد
• ماجستير العلوم في علوم البيانات: جامعة واشنطن
• ماجستير العلوم في علوم البيانات: كلية ويتنج للهندسة بجامعة جون هوبكنز
• ماجستير العلوم في التحليلات: كلية جراهام بجامعة شيكاغو
• ماجستير علوم البيانات وتحليل البيانات: جامعة الملك عبد الله للعلوم والتقنية (KAUST) – السعودية
• ماجستير علوم البيانات: جامعة الإمارات العربية المتحدة – الإمارات
• ماجستير علوم البيانات: الجامعة الأمريكية في الكويت – الكويت
• ماجستير علوم البيانات: الجامعة الأمريكية بالقاهرة – مصر
• ماجستير علوم البيانات: جامعة قطر – قطر
• ماجستير علوم البيانات: جامعة بغداد – العراق

هذه الجامعات تقدم برامج متنوعة في مجال علوم البيانات، مما يتيح للطلاب من المنطقة العربية الفرصة للحصول على تعليم متميز في هذا المجال المزدهر.

ما هي شهادات علوم البيانات؟

بالإضافة إلى المعسكرات التدريبية ودورات التطوير المهني، هناك العديد من الشهادات ذات الصلة بتحليل البيانات وعلوم البيانات والتي قد تساعدك على تحسين سيرتك الذاتية وتعويضك. بعض الشهادات الرائدة هي:

• شهادة محلل البيانات المعتمد (CAP)
• شهادة محترف علوم البيانات من مايكروسوفت (Microsoft Certified: Data Scientist Associate)
• شهادة علوم البيانات من جوجل (Google Data Analytics Certificate)
• شهادة محترف علوم البيانات من IBM (IBM Data Science Professional Certificate)
• شهادة علوم البيانات من جامعة هارفارد (Harvard Data Science Certificate)
• شهادة محترف التعلم الآلي من AWS (AWS Certified Machine Learning – Specialty)
• شهادة محترف علوم البيانات من SAS (SAS Certified Data Scientist)
• شهادة علوم البيانات من كورسيرا (Coursera Data Science Specialization)
• شهادة علوم البيانات من إيديكس (edX Data Science MicroMasters Program)
• شهادة محترف تحليلات البيانات من Tableau (Tableau Data Analyst Certification)

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

رحلة التحول إلى عالم بيانات محترف تتطلب التفاني، الصبر، والالتزام بتطوير مهارات متعددة في مجالات متنوعة. من خلال اتباع الخطوات الخمس عشرة المذكورة، يمكنك بناء أساس قوي في علم البيانات، بداية من الفهم الأساسي للإحصاء والبرمجة، وصولًا إلى التعمق في تقنيات التعلم الآلي والشبكات العصبية والتعامل مع البيانات الضخمة وغير المنظمة.

تذكر أن التعلم المستمر ومواكبة التطورات التكنولوجية هي مفتاح النجاح في هذا المجال الديناميكي. انطلق بثقة في رحلتك لتصبح عالم بيانات محترف، حيث أن المستقبل مليء بالفرص لأولئك الذين يمتلكون المهارات والمعرفة في هذا التخصص الحيوي.