الشركات تدرك أهمية علم البيانات، الذكاء الاصطناعى، والتعلم الآلي، بغض النظر عن الصناعة أو الحجم، فإن المؤسسات التي ترغب في الحفاظ على قدرتها التنافسية في عصر البيانات الضخمة تحتاج إلى تطوير قدرات علم البيانات وتنفيذها بكفاءة، إليك تعريف علم البيانات
تعريف علم البيانات
علم البيانات عبارة عن مزيج متعدد التخصصات لاستدلال البيانات وتطوير الخوارزمية والتكنولوجيا من أجل حل المشكلات المعقدة تحليليًا.
وتعد البيانات مجموعة من المعلومات الأولية وتدفقها وتخزينها في مستودعات بيانات المؤسسة.
المهارات المطلوبة في علم البيانات
علم البيانات مزيج من المهارات في ثلاثة مجالات رئيسية:
خبرة الرياضيات
في صميم رؤية بيانات التعدين وبناء المنتج فأن البيانات هي القدرة على عرض البيانات من خلال عدسة كمية.
وهناك مواد وأبعاد وعلاقات في البيانات يمكن التعبير عنها رياضيا.
والعثور على حلول باستخدام البيانات يصبح دعابة من الاستدلال والتقنية الكمية.
تتضمن حلول العديد من مشكلات العمل وبناء نماذج تحليلية تستند إلى الرياضيات الصعبة، حيث تكون القدرة على فهم الآليات الأساسية لتلك النماذج هي مفتاح النجاح في بنائها.
هناك اعتقاد خاطئ هو أن علم البيانات كل شيء عن الإحصاءات، على الرغم من أهمية الإحصاءات، فإنها ليست النوع الوحيد من الرياضيات المستخدمة.
وهناك نوعان من فروع الإحصاءات – إحصاءات الكلاسيكية وإحصاءات النظرية الافتراضية.
عندما يشير معظم الناس إلى الإحصائيات، فإنهم يشيرون عمومًا إلى الإحصائيات الكلاسيكية، ولكن معرفة كلا النوعين مفيدة.
تعتمد العديد من التقنيات الاستدلالية وخوارزميات التعلم الآلي على معرفة الجبر الخطي .
على سبيل المثال، هناك طريقة شائعة لاكتشاف الخصائص المخفية في مجموعة بيانات وهي SVD، التي ترتكز على الرياضيات المصفوفة ولها علاقة أقل بكثير مع احصائيات الكلاسيكية.
التكنولوجيا والقرصنة
نشير هنا إلى معنى الثقافة الفرعية للمبرمج التكنولوجي المتمثلة في القرصنة – أي الإبداع والإبداع في استخدام المهارات الفنية لبناء الأشياء وإيجاد حلول ذكية للمشاكل.
لماذا تعد قدرة القرصنة مهمة، وذلك لأن علماء البيانات يستخدمون التكنولوجيا من أجل تغيير مجموعات البيانات الضخمة والعمل مع خوارزميات معقدة، ويتطلب ذلك أدوات أكثر تطوراً من Excel.
يحتاج علماء البيانات إلى أن يكونوا قادرين على ترميز الحلول السريعة للنموذج الأولي، وكذلك التكامل مع أنظمة البيانات المعقدة.
وتتضمن اللغات الأساسية المرتبطة بعلوم البيانات SQL وPython وR وSAS وأيضا توجد Java وScala وJulia وغيرها، لكنها ليست مجرد معرفة أساسيات اللغة.
يكون المتسلل نينجا تقني قادر على التنقل بطريقة إبداعية من خلال التحديات التقنية من أجل جعل أكوادهم تعمل.
على هذا النحو، يعتبر متسلل علوم البيانات مفكرًا حسابيًا قويًا، ولديه القدرة على حل المشكلات الفوضوية وإعادة تركيبها بطرق قابلة للحل.
هذا أمر بالغ الأهمية لأن علماء البيانات يعملون في إطار الكثير من التعقيد الخوارزمي.
إنهم بحاجة إلى فهم عقلي قوي للبيانات عالية الأبعاد وتدفقات التحكم في البيانات الصعبة، وأيضا وضوح تام حول كيفية تجميع جميع القطع لتشكيل حل متماسك.
فطنة تجارية قوية
من المهم بالنسبة لعالم البيانات أن يكون مستشارًا للأعمال التكتيكية.
من خلال العمل عن كثب مع البيانات، يمكن لعلماء البيانات أن يتعلموا من البيانات طرق لا يمكن لأي شخص آخر القيام بها.
وهذا يخلق مسؤولية ترجمة الملاحظات إلى المعرفة المشتركة، والمساهمة في استراتيجية حول كيفية حل المشاكل التجارية الأساسية.
هذا يعني أن الكفاءة الأساسية لعلم البيانات تستخدم البيانات لإخبارك قصة بشكل مقنع وتقديم سرد متماسك للمشكلة والحل، وذلك باستخدام رؤى البيانات كركائز داعمة، التي تؤدي إلى التوجيه.
وجود هذه الفطنة في العمل لا يقل أهمية عن الفطنة للتكنولوجيا والخوارزميات، حيث يجب أن يكون هناك توافق واضح بين مشاريع علوم البيانات وأهداف العمل.
