itتخصصات دراسية

تخصص علم البيانات Data science وكيف تصبح عالم بيانات

بدأ تخصص علم البيانات في الانتشار في أواخر التسعينيات ، وهو مجال يجمع بين مجموعة من التخصصات المتعلقة بجمع البيانات وإدارتها وتحليلها.

بطريقة ما ، يمكننا التحدث عن نموذج جديد للتفكير في عالم المعلومات من وجهة نظر فنية ، بعد تحسين التقنيات وانتشار البيانات المتاحة.

على عكس ما قد يعتقده المرء ، فإن الأساليب المطبقة في علم البيانات ليست كلها جديدة ومبتكرة: فقد تم إنشاء بعضها قبل العقد الأول من القرن الحادي والعشرين ؛ ومع ذلك ، كان الحاجز الفني كبيرًا جدًا في ذلك الوقت بالنسبة لهذه الأساليب للكشف عن إمكاناتها الكاملة.

لذلك فإن تخصص علم البيانات يقع في تقاطع مجالات مختلفة ، بما في ذلك الرياضيات وعلوم الكمبيوتر والخبرة التجارية. في هذا المجال ، يأخذ هذا عدة أشكال سنقوم بتفصيلها بإيجاز هنا.

مواد تخصص علم البيانات في البكالوريوس

تطوير البرمجيات واختبارها:

  • الخوارزمية
  • تطبيق الهاتف المحمول
  • إنترنت الأشياء IOT
  • لغة الكائنات الشيئية
  • الرياضيات
  • Node.JS
  • البرمجة النصية Scripting
  • UML
  • مشروع مستعرض

البنية التحتية لنظم المعلومات:

  • الدليل النشط
  • CCNA 1
  • CCNA 2
  • لينكس
  • حماية وأم سيبراني
  • مشغل برامج وندوز
  • مشروع مستعرض

تقنيات وتكنولوجيا الويب :

  • بيئة العمل
  • إطار عمل PHP
  • HTML و CSS وجافا سكريبت
  • تكامل رسومات الويب
  • مكتبات الجافا سكريبت مثل Node.JS
  • PHP (.Net)
  • SEO و SEA
  • التسويق الشبكي
  • مشروع مستعرض

قاعدة البيانات:

  • إدارة قواعد البيانات DB
  • ميريس Merise
  • SQL
  • NoSQL
  • PostgreSQL
  • برمجة DB
  • مشروع مستعرض

إدارة نظم المعلومات:

  • إنجليزي
  • التواصل المهني
  • DevOps
  • ادارة مشروع
  • الأمن المعلوماتي

تخصص اختياري السنة الثالثة:

  • تطوير
  • شبكة الاتصال
  • الأمن السيبراني

مواد تخصص علم البيانات في الماجيستر

تطوير واختبار البرمجيات :

  • مستوى البيانات الضخمة
  • البلوك تشين blockchain
  • البيانات والافتراضية
  • علم البيانات
  • التعلم الالي
  • ذناء الأعمال

تكنولوجيات تصميم وتطوير الويب:

  • البيانات المفتوحة: الفاعلون والتقنيات
  • CNIL وقانون البيانات وحقوق النشر وحقوق الصور والملكية الفكرية.

إدارة نظم المعلومات:

  • التناوب
  • تدريب فردي
  • الشهادات المهنية

ما هي مهام عالم البيانات؟

عالم البيانات لديه العديد من المسؤوليات الرئيسية. قبل كل شيء ، وكما يوحي عنوانه ، فإن عالم البيانات هو عالم ، ومن المتوقع أن يضع علم البيانات الخاص به لصالح الشركة. يتمثل دوره في حل مشاكل شركته من خلال تحليل البيانات. يقوم بمعالجة البيانات وتحليلها ونماذجها ثم تفسير النتائج.

إنه مسؤول عن تحديد أفضل طريقة لتلبية احتياجات العمل والبيانات اللازمة لتنفيذها.

يحدد خوارزميات التحليل الأكثر صلة لتلبية الاحتياجات المختلفة وتطوير النماذج الوصفية والتنبؤية.

سيتعين عليه مراقبة نماذج تحليل البيانات ومعرفة كيفية مشاركة أفضل الممارسات مع بقية الفريق.

أخيرًا ، يمكن أن يكون مسؤولاً عن جمع كميات كبيرة من البيانات غير المهيكلة لتحويلها إلى تنسيق قابل للاستخدام. ومع ذلك ، غالبًا ما يتم دعمه من قبل مهندس البيانات في هذه المهمة.

ما هي استخدامات علم البيانات؟

التحليل الوصفي

يساعد في عرض نقاط البيانات بدقة للأنماط التي قد تظهر التي تلبي جميع متطلبات البيانات. بمعنى آخر ، يتضمن تنظيم البيانات وترتيبها ومعالجتها لإنتاج معلومات ثاقبة حول البيانات المقدمة. كما يتضمن أيضًا تحويل البيانات الأولية إلى نموذج يسهل فهمها وتفسيرها.

يطور التحليل الوصفي استخدام البيانات التنبؤية. فهو لا يتوقع فقط ما هو المرجح حدوثه ولكنه يقدم أيضًا أفضل مسار للعمل للتعامل مع هذه النتيجة. يمكنه تقييم التأثيرات المحتملة للقرارات المختلفة واقتراح المسار الأمثل للعمل. إنه يستخدم محركات توصية التعلم الآلي ، ومعالجة الأحداث المعقدة ، والشبكات العصبية ، والمحاكاة ، وتحليل الرسم البياني ، والمحاكاة.

التحليل التنبئي

إنها عملية استخدام البيانات التاريخية جنبًا إلى جنب مع تقنيات مختلفة مثل التنقيب عن البيانات والنمذجة الإحصائية والتعلم الآلي للتنبؤ بالنتائج المستقبلية. باستخدام الاتجاهات في هذه البيانات ، تستخدم الشركات التحليلات التنبؤية لاكتشاف المخاطر والفرص.

التحليل التشخيصي

إنه فحص متعمق لفهم سبب حدوث شيء ما. يتم استخدام تقنيات مثل التنقيب واكتشاف البيانات والتنقيب عن البيانات والارتباطات لوصفها. يمكن إجراء عمليات وتحويلات بيانات متعددة على مجموعة بيانات معينة لاكتشاف أنماط فريدة في كل من هذه التقنيات.

مكونات علم البيانات

يتكون علم البيانات من 3 أجزاء وهي:

التعلم الآلي

يتضمن التعلم الآلي خوارزميات ونماذج رياضية ، يتم توظيفها أساسًا لجعل الآلات تتعلم وتجهزها للتكيف مع التطورات اليومية. على سبيل المثال ، في هذه الأيام ، يتم استخدام التنبؤ بالسلاسل الزمنية إلى حد كبير في أنظمة التداول والأنظمة المالية. في هذا ، استنادًا إلى أنماط البيانات التاريخية ، يمكن للآلة التنبؤ بالنتائج للأشهر أو السنوات المقبلة. هذا هو أحد تطبيقات التعلم الآلي.

البيانات الضخمة

ينتج البشر كل يوم الكثير من البيانات في شكل نقرات أو طلبات أو مقاطع فيديو أو صور أو تعليقات أو مقالات أو موجز ويب لـ RSS وما إلى ذلك. هذه البيانات غير منظمة بشكل عام وغالبًا ما تسمى البيانات الضخمة. تساعد أدوات وتقنيات البيانات الضخمة بشكل أساسي في تحويل هذه البيانات غير المهيكلة إلى نموذج منظم.

على سبيل المثال ، افترض أن شخصًا ما يريد تتبع أسعار المنتجات المختلفة على مواقع التجارة الإلكترونية. يمكنه الوصول إلى بيانات نفس المنتجات من مواقع ويب مختلفة باستخدام واجهات برمجة تطبيقات الويب وموجز ويب لـ RSS. ثم قم بتحويلها إلى شكل منظم.

ذكاء الأعمال

كل عمل لديه وينتج الكثير من البيانات كل يوم. عند تحليل هذه البيانات بعناية ثم تقديمها في تقارير مرئية تتضمن رسومًا بيانية ، يمكن أن تجعل عملية اتخاذ القرار الجيد تنبض بالحياة. يمكن أن يساعد ذلك الإدارة في اتخاذ القرار الأفضل بعد الخوض في الأنماط والتفاصيل التي تبعثها التقارير في الحياة.

الأدوات التي يجب ان تتقنها عند دراسة تخصص علم البيانات

تُستخدم المعرفة المتعمقة في R: R لتحليل البيانات ، كلغة برمجة ، كبيئة للتحليل الإحصائي ، وتصور البيانات.

ترميز Python: تُفضل Python بشكل رئيسي لتنفيذ النماذج والمفاهيم الرياضية لأن Python لديها مكتبات / حزم غنية لبناء النماذج ونشرها.

MS Excel: يعتبر Microsoft Excel متطلبًا أساسيًا لجميع وظائف إدخال البيانات. إنها ذات فائدة كبيرة في تحليل البيانات ، وتطبيق الصيغ والمعادلات والمخططات من الكثير من البيانات الفوضوية.

منصة Hadoop: وهي عبارة عن إطار معالجة موزع مفتوح المصدر. يتم استخدامه لإدارة معالجة وتخزين تطبيقات البيانات الضخمة.

قاعدة بيانات / ترميز SQL: تُستخدم بشكل أساسي لإعداد مجموعات البيانات واستخراجها. يمكن استخدامه أيضًا لمشاكل مثل تحليل الرسم البياني والشبكة وسلوك البحث واكتشاف الاحتيال وما إلى ذلك.

التكنولوجيا: نظرًا لوجود الكثير من البيانات غير المهيكلة ، يجب على المرء أيضًا معرفة كيفية الوصول إلى تلك البيانات. يمكن القيام بذلك بعدة طرق ، عبر واجهات برمجة التطبيقات أو عبر خوادم الويب.

الخبرة الرياضية: يعمل علماء البيانات أيضًا على خوارزميات التعلم الآلي مثل الانحدار والتجميع والسلاسل الزمنية وما إلى ذلك والتي تتطلب قدرًا كبيرًا جدًا من المعرفة الرياضية لأنها تعتمد على خوارزميات رياضية.

العمل مع البيانات غير المنظمة: نظرًا لأن معظم البيانات التي يتم إنتاجها يوميًا ، في شكل صور وتعليقات وتغريدات وتاريخ البحث وما إلى ذلك ، غير منظمة ، فمن المفيد جدًا في سوق اليوم معرفة كيفية تحويل هذا غير المنظم إلى نموذج منظم ثم العمل معهم.

ما هي أدوار ومسؤوليات عالم البيانات؟

عالم البيانات لديه العديد من المسؤوليات الرئيسية. وهي مسؤولة عن جمع كميات كبيرة من البيانات غير المهيكلة ، ويجب بعد ذلك تحويلها إلى تنسيق قابل للاستخدام. ومع ذلك ، غالبًا ما يتم دعمه من قبل مهندس البيانات في هذه المهمة.

يتمثل دوره أيضًا في حل مشاكل شركته من خلال تحليل البيانات. يقوم بمعالجة البيانات وتحليلها ونماذجها ثم تفسير النتائج.

من خلال تحديد الاتجاهات والأنماط ، فهو قادر على اكتشاف نقاط القوة والضعف في المنظمة. يمكن للشركة بعد ذلك استخدام نتائج التحليلات لاتخاذ قرارات أفضل ، أو لإنشاء خدمات ومنتجات جديدة تلبي توقعات المستهلك.

خلاصة

تخصص علم البيانات هو تخصص ديناميكي للغاية ، يتغير باستمرار ويقع على مفترق طرق العديد من المجالات الأخرى ، لذلك ليس من السهل تحديد مكان بدء علم البيانات وتوقفه بوضوح.

كان الهدف من هذه المقالة هو منحك لمحة عامة عن تخصص علم البيانات وآفاقه وأهم الاستخدامات وتنوع المشاكل التي يمكن مواجهتها عند العمل بشكل مباشر أو غير مباشر في هذا المجال.

الأسئلة الشائعة

أين يستخدم علم البيانات ؟

يستخدم عالم البيانات كميات هائلة منه لإجراء التحليلات المقدمة في شكل توصيات استراتيجية للإدارة. تجد أعمال البيانات الضخمة هذه مكانها في العديد من المجالات: الرسوم المتحركة ثلاثية الأبعاد وألعاب الفيديو ، وتكنولوجيا المعلومات ، والأمن السيبراني ، والتسويق عبر الإنترنت ، وما إلى ذلك. إنها تحظى بشعبية خاصة لدى الشركات التي تعتمد بشكل كبير على استغلال البيانات.

ما هو تخصص علم البيانات؟

تخصص علم البيانات هو هو تخصص دراسي يهتم بدراسة البيانات وكيف يمكننا استخراج المعرفة منها. بناءً على تقنيات ونظريات من عدة تخصصات ومجالات خبرة ، فإنه يستخدم: الرياضيات وعلوم الكمبيوتر (استخدام أدوات R و Python) والعلوم الإحصائية والاحتمالات وهندسة البيانات والذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم الآلي والبرمجة.

لماذا عليك أن تدرس تخصص علم البيانات؟

مع كمية البيانات التي يتم إنشاؤها والتطور في مجال التحليلات ، أصبح علم البيانات ضرورة للشركات. لتحقيق أقصى استفادة من بياناتهم ، الشركات من جميع المجالات ، سواء كانت المالية أو التسويق أو التجزئة أو تكنولوجيا المعلومات أو البنوك.

الجميع يبحثون عن علماء البيانات. أدى ذلك إلى زيادة الطلب على علماء البيانات في جميع أنحاء العالم. مع نوع الراتب الذي يتعين على الشركة تقديمه ، وتعلن شركة IBM أنها وظيفة رائجة في القرن الحادي والعشرين ، فهي وظيفة مربحة للكثيرين. هذا المجال يمكن لأي شخص من أي خلفية أن يعمل كعالم بيانات.

أين يعمل عالم البيانات؟

يعمل عالم البيانات في الشركات التي تتعامل مع جميع أنواع البيانات. شركات التسويق أو الاتصالات أو الهندسة أو الخدمات أو المرافق.
الاحتمالات كبيرة وقد تختلف أماكن العمل ، حتى لو كانت المنهجية واحدة.
لاحظ أن علماء البيانات يمكنهم أيضًا العمل في الجامعات كأساتذة.

ما هي مهارات عالم البيانات؟

عالم البيانات عالم رياضيات وخبير في علوم الكمبيوتر. لتحليل البيانات ، تستخدم لغات برمجة مختلفة مثل Python و R.

عالم البيانات يتقن الإحصاء أيضًا. على عكس محلل البيانات ، فإنه يستفيد أيضًا من تقنيات الذكاء الاصطناعي لتحليل البيانات مثل التعلم الآلي والتعلم العميق وتحليلات النصوص.

يجب أن يعرف عالم البيانات أيضًا كيفية التفاعل مع قواعد البيانات وحلول تخزين المعلومات الأخرى مثل مستودعات البيانات أو بحيرات البيانات. في عصر السحابة ، يجب أن يعرف أيضًا الأنظمة الأساسية الرئيسية مثل AWS أو Microsoft Azure أو Google Cloud.
هذا المحترف قادر أيضًا على إنشاء برامج لأتمتة المهام الأكثر تكرارًا. وهو موهوب أيضًا بموهبة تحديد القضايا والاتجاهات.

من أجل مشاركة نتائج تحليلاته مع صانعي القرار وموظفي الشركة الآخرين ، يجب أن يتمتع أيضًا بمهارات اتصال وروح تعاونية. تسمح تقنيات “تصور البيانات” له بعرض النتائج التي توصل إليها بيانياً.

ضع في اعتبارك أن كل شركة ستخصص مهام مختلفة لعلماء البيانات لديها. في بعض الحالات ، سيتم دعم العالم من قبل المحللين والمهندسين. في حالات أخرى ، سيتعين عليه القيام بكل شيء بمفرده وإتقان التقنيات المتقدمة مثل التعلم الآلي.

زر الذهاب إلى الأعلى