ما هي الـ Data Science ؟

ثريدات برمجية 209 ما هي الـ Data Science ؟

علم البيانات هو النظام المسؤول عن تحويل البيانات إلى معرفة مفيدة. يتقن علوم البيانات ويعمل على دورة حياة البيانات من البداية إلى النهاية. أي أنها لا تبقى فقط في جزء تخزين البيانات أو في عملية طلبها ، ولكنها تعمل في دورة حياة البيانات بطريقة كاملة لدرجة أن البيانات يتم استغلالها

لغرض معين. إنه تجميع البيانات وترتيبها من مصادر مختلفة بحيث يمكن تحريرها بطرق أكثر قابلية للفهم. هذا من أجل سرد "قصة بالبيانات بحيث يمكن فهمها من قبل الجميع والاستفادة منها لأهداف معينة

كيف يعمل علم البيانات

علم البيانات يعمل من البيانات الضخمة. أي على حجم كبير من البيانات. الهدف من وجود هذا الكم الهائل من البيانات هو أنك تريد استخدامه للإجابة على العديد من الأسئلة التي يمكن أن تساعد الأعمال. ومع ذلك ، لا يمكن استخراج هذه المعلومات القيمة إذا لم يكن من الممكن

فرز جميع فوضى البيانات الموجودة في قواعد البيانات مسبقًا. يتم فرز البيانات الضخمة من خلال علم البيانات. هذه إحدى مزايا علوم البيانات. للقيام بذلك ، يجب أن يكون علماء البيانات مسؤولين عن طرح "الأسئلة" الصحيحة لتلقي المعلومات المحددة التي يرغبون في الحصول عليها.

يتم تحديد هذه "الأسئلة" من الأدوات التي يستخدمها Data Science. الأدوات المستخدمة بواسطة Data Science

برمجة

لتطبيق Data Science في شركة ، من الضروري استخدام البرمجة لشرح لأجهزة الكمبيوتر ما هو مطلوب منها.

بهذه الطريقة ، من الممكن تقليل مهمة معقدة للغاية إلى سلسلة من الخطوات التي يمكن حلها باستخدام لغات التعليمات البرمجية التي يفسرها الكمبيوتر.

الإحصاء والرياضيات

المهارات التحليلية مطلوبة للتعامل مع حالات عدم اليقين ، والتي تكون موجودة باستمرار عند إجراء تحليل البيانات.

لذلك ، الإحصاء والرياضيات مهمان لاستخراج الرؤى من البيانات بشكل أكثر دقة وتعقيدًا.

معرفة المجال

تتكون أداة علوم البيانات هذه من الخبرة المتراكمة في قطاع أو مجال معين مثل الفيزياء والطب والأبوة والأمومة وما إلى ذلك. بهذه الطريقة

سيكون من الممكن معرفة الأسئلة التي يجب طرحها لتحقيق الإجابة المتوقعة. أهمية علم البيانات تكمن أهمية علم البيانات في أنه يسمح لنا بفهم ما يحدث ، ولماذا يحدث ، وما الذي سيحدث في المستقبل ، وكيف يمكننا تحقيق نتيجة في المستقبل.

لذلك ، فإن فائدة علم البيانات قوية ، حيث تساعد الشركات على ترتيب استراتيجيتها وتجبرها على اتخاذ قرارات بناءً على البيانات الموجودة. وبالتالي ، يتم تنفيذ الإجراءات التي يكون من خلالها تصور أفضل للنتيجة المتوقعة.

تحليل علوم البيانات

التحليل الوصفي

يسمح للشركات بتلخيص ما يحدث في الوقت الفعلي بشكل مفهوم ، فضلاً عن تسهيل تسليم التقارير حول الإجراءات التي تقوم بها الشركة. على سبيل المثال ، باستخدام Data Science في التسويق ،

يمكنك الإجابة عن أسئلة حول عدد الزوار الذي حصل عليه موقع الويب في الشهر الماضي أو عدد المبيعات التي تم إجراؤها هذا الأسبوع. حتى أن هناك إمكانية لمعرفة كيفية اختلاف أسعار الدولار في جميع أنحاء العالم في الوقت الفعلي.

تكمن قيمة علم البيانات في هذا التحليل في المقام الأول في إعلام وتوفير البيانات التي تشير إلى تنفيذ الاستراتيجيات والإجراءات بأمان أكبر.

التحليل التشخيصي

هنا تسعى Data Science إلى التحقيق في الأسباب الكامنة وراء الظاهرة. أنت لا تريد فقط معرفة المعلومات أو البيانات ، ولكنا

اسباب حدوث ذلك. فيما يلي مثال لعلوم البيانات في إطار هذا التحليل التشخيصي. تريد سلسلة قهوة الاستثمار في موقع جديد ، لذا فهي تخطط لاستخدام Data Science للتأكد من أن استثمارها هو الأفضل.

مع وضع هذا الهدف في الاعتبار ، ليس من الضروري فقط معرفة الأماكن الأكثر استخدامًا من قبل الجمهور والتي أريد بيعها ، ولكن أيضًا لمعرفة سبب امتلاء هذه الأماكن عادة. باستخدام Data Science ، سيكون من الممكن معرفة تلك المعلومات والتأكد من أن سبب وجود جمهور كبير هو أن أسعار المتاجر في

ذلك المكان منخغضة حقا. ستكون هذه المعلومات ذات قيمة إذا كانت المقاهي في هذه السلسلة تتميز بأسعار منخفضة. من ناحية أخرى ، إذا كانت إستراتيجية الأسعار مرتفعة ، فسيكون الاستثمار سيئًا.

التحليلات التنبؤية

يستخدم استخدام علم البيانات مع التحليلات التنبؤية للتنبؤ بنتائج محددة. على سبيل المثال ، معرفة ما سيفعله عملاؤك هذا الأسبوع أو المبيعات التي سيتم تحقيقها في أول أسبوعين. تكمن أهمية علم البيانات في هذا النوع من التحليل في أنه يقيم استراتيجيات مختلفة لتحقيق

اهداف محددة. أي أن نفس التقنية تقدم مسارات مختلفة يمكن للشركة أن تتخذها فيما يتعلق بالحاجة وتقدم لهم التنبؤ بالنتائج التي سيولدها كل مسار. تطبيق علوم البيانات في الشركات تطبيق علم البيانات متنوع. لا يغطي فقط قطاعًا أو مناطق معينة من منظمة

ولكن يمكن استخدامه للتسويق وعلم النفس والموارد البشرية والاقتصاد والعلوم الطبية الحيوية وغيرها الكثير. تتضمن بعض تطبيقات علوم البيانات في الشركات ما يلي:

أنظمة توصية المنتج

أنظمة توصية المنتج شائعة جدًا في التجارة الإلكترونية. يساعد في تشجيع المستخدمين على شراء منتجات متعددة. لذلك ، فهو يساعد كثيرًا في التحويل خلال دورة حياة العميل. لهذا الغرض ، يتم استخدام Data Science لاستخراج المعلومات من محركات البحث والشبكات الاجتماعية

هذا من أجل جمع البيانات حول محفوظات الاستعراض والمشتريات والأذواق والتفضيلات والمعلومات الاجتماعية الديموغرافية التي تهم الجمهور. تسمح كل هذه المعلومات بتدريب نماذج التعلم الآلي من أجل تقديم توصيات أكثر دقة بناءً على ملف تعريف المستخدمين المختلفين.

النشرة الجوية

هذا النوع من الحلول مفيد جدًا للزراعة ، حيث يمكنه التنبؤ بالطقس والكوارث الطبيعية بدقة كبيرة. لتحقيق هذا النجاح ، يتم جمع المعلومات من الأقمار الصناعية والرادارات والطائرات والسفن لبناء نماذج قادرة على التنبؤ بمعلومات الأرصاد الجوية باستخدام ما هو علم البيانات

هذه هي الطريقة التي يسمح بها تطبيق Data Science للناس باتخاذ التدابير المناسبة في الوقت المناسب ، والاستعداد لتغيرات الطقس وتجنب أكبر قدر ممكن من الضرر.

الكشف عن الورم وعلاجه

في مجال الطب ، يعد Data Science مفيدًا للغاية ، لأنه يوفر القدرة على تحديد الأمراض.

حتى أن هناك بحثًا يؤكد أن نظام التعرف هذا أفضل من المتخصصين البشريين أنفسهم. لأداء هذه المهمة، يلزم قدر كبير من المعلومات والبحث لتدريب الكمبيوتر إحصائيًا. بالإضافة إلى ذلك ، يجب أن يعمل علم البيانات والذكاء الاصطناعي جنبًا إلى جنب من أجل إنتاج نظام أكثر فاعلية للتعرف على الصور.

كتبه @AlydotDev