Please reload

التدوينات الحديثة

مقدمة في علوم البيانات للمدراء

تحتوي هذه الخريطة الذهنية على مقدمة مكثفة لمفاهيم وتقنيات علوم البيانات الرئيسية التي أحدثت ثورة في مجال الأعمال وأصبحت ضرورية لاتخاذ قرارات مبنية على البيانات المفيدة.

 

لقد أصبح علم البيانات جزءًا لا يتجزأ من العديد من المشاريع الحديثة والأعمال التجارية بالأخص مع تزايد عدد القرارات التي تعتمد الآن على تحليل البيانات. إلا أن صناعة علوم البيانات تشهد وللأسف نقصًا حادًا في المواهب الغير مقصورة فقط على علماء البيانات ولكن على المدراء أيضًا القادرين على فهم التحليلات وعلوم البيانات. فبصفة الشخص مديرًا فهو سيتمكن في النهاية إذًا من أن يصبح خبير الشركة في استخدام البيانات وخلق فرص تطويرية للشركة. وسيكون له أيضًا معرفة بالبيانات وتفهم قدراتها التنظيمية سواءً كان عمله مع فريق من علماء البيانات، أو كان كجزء من أعمال تعتمد على البيانات، أو كان حتى مهتمًا بتنفيذ حلول لعلم البيانات.

 

ويعتبر علم البيانات نظامًا معقدًا بشكل لا يصدق، مقارنةً بعلوم الكمبيوتر والرياضيات والإحصاء ومجال المعرفة الذي يتطلب فهم مصدر البيانات: الطبية، والمالية، والويب، والمجالات الأخرى.

تحتوي خريطة العقل أدناه على مقدمة مكثفة لمفاهيم وتقنيات علوم البيانات الرئيسية التي أحدثت ثورة في مجال الأعمال وأصبحت ضرورية لاتخاذ قرارات مفيدة تعتمد على البيانات. ونحن على ثقة من أنه سيكون مفيدًا وغنيًا بالمعلومات لمديري علوم البيانات ولأولئك الذين يواجهون هذا الحقل سريع التطور سواءً كانوا عملاء أو مستخدمين.

 

 

 مصدر الصورة

 

والآن دعونا نلقي نظرة فاحصة على الخريطة. سترون أن فروع خريطتنا الذهنية قد تجمعت في طريقٍ معين. وفي المنتصف ستجدون أن هناك قسمان من المعرفة الأساسية التي يتم بناء أي من مشاريع علم البيانات عليها، ونعني بذلك الرياضيات والإحصاء ولغات البرمجة.

 

وبما أننا نتحدث عن العلم القائم على البيانات فمن الواضح أن أحد المعارف الأساسية هنا هي الرياضيات. حيث تعتمد كل خوارزمية في تعلم الآلة على أسس رياضية، لهذا من الضروري جدًا فهم أساسيات الجبر الخطي ونظرية الاحتمالات والإحصاءات الكلاسيكية.

 

لهذا بِدأً من الآن فصاعدًا سيتم تحقيق جميع الحسابات الضخمة وتنفيذ الخوارزميات وحلول مختلفة لمهام علوم البيانات باستخدام لغات برمجة مختلفة تمامًا. وبصفتك مديرًا فأنت لا تحتاج إلى معرفة كيفية صياغة الخوارزمية أو فهم جميع خصائص كل لغة، ولكن يجب أن تفهم ما هي اللغات التي يمكن أن تنفذ مهام محددة ومدى ملاءمتها وإيجابياتها وسلبياتها.

 

كذلك سترون أن الجانب الأيمن بأكمله من الخريطة الذهنية مرتبطًا مباشرة بمجال علوم البيانات. وهو مفهوم واسع يجمع بين ثلاثة مجالات كبيرة جداً: الروبوتية، تعلم الآلة، وتعلم التعزيز مع تفرّع إضافي لهذه المناطق. وتتمثل المهمة الرئيسية للمدير في هذه المرحلة في معرفة ما هي الخوارزميات العامة لتعلم الآلة، وفي الصناعات التي يمكن تطبيقها، وما هي الحالات التي يمكن استخدامها لحلها.

 

وأما الجانب الأيسر من الخريطة الذهنية فسترون أنه يغطي المجالات الداعمة لعلوم البيانات: تخزين البيانات، هندسة البيانات، البيانات الضخمة، تحليل البيانات، تصوير البيانات، ذكاء الاعمال. فهم يساعدون على تنظيف ومعالجة وتحويل وتمثيل البيانات وتحليلها من جوانب مختلفة، بطريقة تكمل مهام تعلم الآلة المختلفة.

 

فعلم البيانات يعتمد على إنشاء البيانات واستهلاكها والتي يجب أن تكون متوفرة متى وأين يتم احتياجها فيه. وهذا هو الغرض بالضبط من تخزين البيانات. فعملية تخزين البيانات ما هي إلا تقنية لأرشفة البيانات بشكلٍ مناسب ومريح. لذلك يجب أن تكون أنت المدير على دراية بالفرق الأساسي بين قاعدة بياناتي لغة الاستعلامات البنيوية ونظام قواعد البيانات غير علائقي، ولماذا ستحتاج إلى الخدمة السحابية؟ وما هي الخدمات التي توفر واجهة أكثر ملاءمة ومفهومة، وما الذي تحتاجه بالضبط لمهام معينة وتفاصيل أخرى.

 

لهذا يكمن الغرض الرئيسي من هندسة البيانات إلى تحويل البيانات لتنسيق سهل ومفيد للتحليل. حيث يتطلب أي معالجة للبيانات بعض المعالجة المسبقة للبيانات، حيث أن كثيراً ما يلعب التحويل النوعي ومعالجة البيانات دوراً أساسياً في نجاح المشروع. فالعمليات الرئيسية التي شكلت هندسة البيانات ما هي إلا استخلاص، واستيعاب، وتنظيف للبيانات.

 

وإذا كنت تعمل في مهمة تتعلق بعلم البيانات كذلك فغالبًا ما يتعين عليك التعامل مع مجموعات بيانات كبيرة هائلة لا تستطيع أدوات معالجة البيانات التقليدية والأجهزة التعامل معها. ومن هذا المكان ينطلق مفهوم حلول البيانات الضخمة. فبالإضافة إلى معالجة كميات كبيرة هائلة من البيانات، أصبح لهذه البيانات الكبيرة الهائلة بعض الخصائص المحددة الأخرى. بمعنى أنها ستكون قادرة على العمل مع البيانات سريعة الوصول وحجمها في ازدياد مستمر ولها القدرة على التعامل مع البيانات المنظمة والغير منظمة في جوانب مختلفة في نفس الوقت.

 

لهذا تحليلات البيانات تُعرف بعملية الحصول على معلومات حول مجموعات البيانات وإيجاد الرؤى الخاصة بها. حيث تهدف إلى البحث عن تبعيات مختلفة بين معلمات الإدخال. لذلك تعد تحليلات البيانات جزءًا لا يتجزأ من التسويق لشركتك والتمويل وإدارة الأعمال فيها وما إلى ذلك.

ونختم حديثنا بأن البيانات تتطلب فهمًا وتفسيرًا وشرحًا مفصلًا. حيث يُقر كل من يعمل مع البيانات بأهمية ذكاء الاعمال وأداة تصوير البيانات لإظهار ما هو مخفي في الشفرة وجعله مرئيًا. وهذا هو السبب في كونه جزءًا لا يتجزأ من كل تحليل ومشروع لعلوم البيانات. ومع جميع هذه الفوائد لكُلًا من العملاء والمطورين فيجب أن يكون كل هذا في زمام تحكم ترسانة مدير البيانات.

 

 

 

تصوير rawpixel على unsplash

 

الخاتمة

 

بالطبع يمكن توسيع كل فرع وتقسيمه، إلا أن هذه ليست الحقيقة المطلقة؛ بل ما هي إلّا محاولةٌ منا لإظهار رؤيتنا التي تعكس الحالة الراهنة لتطوير علم البيانات.

 

أيضًا لا توجد هناك أي طريقة لتسليط الضوء على الفرع الأكثر أهمية بالنسبة للمدير حيث أن علم البيانات يُعد مجالًا معقدًا وواسعًا. ولكن الآن من المؤمل أن يكون لديك فهم عام للمكونات الرئيسية في مجال علوم البيانات الحديثة وكيف أنها مترابطة، ومن الممكن أن تكون هذه بداية جيدة لتوسيع معرفتك في هذا المجال.

 

وإذا كان لديك بعض الأفكار والآراء الإضافية بخصوص هذا الموضوع فنتمنى منك مشاركتها في قسم التعليقات أدناه.


أيضًا إذا كانت هناك بعض المعلومات المحددة التي ترغب في الحصول على مزيد من التفاصيل حولها فلا تتردد بإخبارنا بذلك.

 

ActiveWizards هو فريق من علماء ومهندسي البيانات يركز بشكل حصري على مشاريع البيانات (البيانات الكبيرة، علم البيانات، تعلم الآلة، تصوير البيانات). وتشمل مجالات الخبرة الأساسية لعلم البيانات على (البحث، خوارزميات تعلم الآلة، التصورات والهندسة)، وتصورات البيانات على (d3.js، Tableau وغيرها)، وهندسة البيانات الضخمة على (Hadoop، Spark، Kafka، Cassandra، HBase، MongoDB وغيرها)، وتنمية تطبيقات الويب المكثفة للبيانات على (RESTful APIs, Flask, Django, Meteor).

المصدر

Share on Facebook
Share on Twitter
Please reload

تابعنا
ابحث بالتاق
Please reload

الارشيف
  • Black Instagram Icon
  • Black Twitter Icon

Riyadh, Saudi Arabia

  • Black Instagram Icon
  • Black Twitter Icon

الرياض، المملكة العربية السعودية