في عالم يتصارع فيه كل شيء ، ليس من المستغرب أن نخلط أحيانًا بين مصطلحات تقنية معينة مثل علم البيانات وتحليل البيانات ، خاصة عندما تتطور بسرعة فائقة ويبدو أن مجالات علمية جديدة تظهر بين عشية وضحاها. هذا هو السبب في عالم البيانات الضخمة ، الذي يتضمن العمل بكميات ضخمة ومعقدة من المعلومات ، لا يزال بعض الناس يخلطون بين مفاهيم ومهام وأدوار معينة موجودة في هذا النظام الناشئ والمتنامي. فما هو الفرق بين علم البيانات وتحليل البيانات ؟
تتمثل إحدى نقاط الالتباس الرئيسية في هذا المجال في الاختلاف بينعلم البيانات وتحليل البيانات ، وهما مجالان مترابطان للغاية ، لكنهما مختلفان بشكل واضح.
على الرغم من أن كليهما يقع في منتصف الطريق بين الرياضيات والإحصاء والتنمية ، إلا أن الأهداف التي تخدمها لها مظاهر متباينة بوضوح ، مما يعني أن ملفات تعريف المهنيين العاملين في المجالين مختلفة تمامًا أيضًا.
من الضروري أن يعرف أي شخص يرغب في التخصص في البيانات الضخمة نوع المعرفة والمهارات التي سيحتاجها لاكتسابها إذا قرر التركيز على تحليل البيانات أو علم البيانات. لذلك إذا كنت تدرس معنا حاليًا أو تفكر في الانضمام إلى معسكر تدريب تحليل البيانات الخاص بـ Ironhack ، فاحرص على الانتباه.
فهرس
الفرق بين علم البيانات وتحليل البيانات
على مدى عقود ، حاول الخبراء حصر مجال نشاط هذا أو ذاك الانضباط ، لكنهم ما زالوا لم ينجحوا. ومع ذلك ، منذ عام 1996 ، عندما ظهر مصطلح “علم البيانات” بفضل مقال كتبه غريغوري بياتسكي شابيرو ، تطورت التعريفات كثيرًا ويبدو أنه يمكننا الآن توضيح نطاق المجالين.
ما هو علم البيانات؟
يعتبر علم البيانات حاليًا فرعًا من البيانات الضخمة ويهدف إلى استخراج وتفسير المعلومات المستمدة من الكم الهائل من البيانات التي تجمعها شركة معينة ، سواء لاستخدامها الخاص أو للعمليات التي يمكن أن تنفذها مع أطراف ثالثة. لتحقيق هذا الهدف ، يكون علماء البيانات مسؤولين عن تصميم وتنفيذ الخوارزميات الرياضية بناءً على الإحصائيات والتعلم الآلي والمنهجيات الأخرى التي تمكن الشركات من استخدام الأدوات التي توفر لهم أسس البيانات.
تصرف بطريقة أو بأخرى حسب الظروف واللحظة. ولا يتعلق الأمر فقط بالحصول على المعلومات من البيانات التي تم جمعها والقدرة على استخدامها. علماء البيانات لديهم أيضًا مهمة التأكد من أن الأنماط المكتشفة يتم تصورها بشكل صحيح بحيث تكون واضحة ويمكن قراءتها من قبل أولئك الذين يتخذون القرارات بناءً على البيانات المذكورة.
إذن ماذا عن تحليل البيانات؟
في المقابل ، عندما نتحدث عن تحليلات البيانات ، فإننا نتحدث عادةً عن تطبيق أكثر تحديدًا ودقة لعلوم البيانات. لهذا السبب في الصناعات التي دمجت تحليلات البيانات ، كان دور المحللين هو البحث عن مصادر المعلومات غير المعالجة لمحاولة إيجاد الاتجاهات والإجراءات التي يمكن أن تساعد الشركات على اتخاذ قرارات أكثر دقة وتحقيق نتائج أفضل.
في هذه الحالة ، يجب أن نكون حريصين على عدم الخلط بين عملهم وعمل شخص ما في ذكاء الأعمال ، والذي يتعامل مع كمية أقل بكثير من البيانات ، مما يعني أن قدرته على التحليل والتنبؤ محدودة للغاية.
على هذا النحو ، فإن الفرق بين علم البيانات وتحليل البيانات هو أي فرع من البيانات الضخمة يركز عليه كل مجال: في حين أن الأول على طريق الاكتشاف مع وجهات نظر واسعة ، فإن الثاني يركز بشكل أكبر على عمليات الشركات المختلفة التي تطبق و البحث عن حلول للمشاكل القائمة.
لذلك ، في حين أن علماء البيانات بارعون في التنبؤ بالمستقبل ، وبناء توقعاتهم على أنماط الماضي المكتشفة في البيانات ، يستخرج محللو البيانات الرؤى الأكثر صلة من نفس مجموعات البيانات. يمكنك أن تقول ذلك ، بينما يطرح الأول أسئلة لمحاولة تحديد ما سيحدث في السنوات القليلة المقبلة ، فإن الثاني مسؤول عن الإجابة على الأسئلة المطروحة بالفعل.
ما هي تطبيقات كل من علم البيانات وتحليل البيانات؟
بناءً على ذلك ، هناك اختلاف رئيسي آخر بين التخصصين وهو كيفية تطبيقهما في الصناعات المختلفة. في الواقع ، كان لعلوم البيانات تأثير كبير على محركات البحث ، التي تستخدم الخوارزميات لتقديم إجابات أفضل على استفسارات المستخدم في أقصر وقت ممكن. وبالمثل ، كان لعلماء البيانات تأثير كبير على تطوير أنظمة التوصية.
بالنسبة للمحتوى المرئي بشكل أساسي ، مثل Netflix ، أو مواقع التسوق مثل Amazon ، توفر هذه الأنظمة للعملاء توصيات أكثر دقة بكثير ، مما يثري تجربة التسوق بشكل كبير.
في حالة تحليلات البيانات ، يتم استخدامها بشكل متكرر في قطاعات مثل الرعاية الصحية ، مما يسمح لمراكز الرعاية الصحية برعاية مرضاهم بشكل أكثر فعالية. يستخدم هذا النظام أيضًا بشكل متكرر في قطاعات أخرى مثل إدارة الطاقة ، لأنه من خلال تحليل البيانات ، يمكنهم تحسين استخدام الموارد وحتى اختيار أتمتة خدمات معينة ، وبالتالي تجنب التكاليف غير الضرورية. يبحث قطاع الضيافة أيضًا عن المحللين بشكل كبير ، حيث يمكنهم مساعدة الفنادق في الكشف عن تفضيلات المسافرين وتقديم البدائل التي تناسب أذواقهم واحتياجاتهم بشكل أفضل.
ما هو الفرق بين الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي ؟
تتداخل التعريفات عبر الإنترنت للذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي إلى حد كبير لدرجة أنه من الطبيعي التفكير فيهما على أنهما نفس الشيء. ولكن هذا ليس هو الحال. اقرأ هذه التعريفات وشاهد مدى اختلاف الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي:
تعريف الذكاء الإصطناعي :
الذكاء الاصطناعي هو فرع من فروع الحوسبة يهدف إلى بناء الآلات التي “تفكر” في الأساس بنفسها ، على سبيل المثال ، من خلال القدرة على حل المشكلات وتحسين قدراتها على حل المشكلات بمرور الوقت – ومن هنا جاءت كلمة “الذكاء”. تُعرف أنظمة الذكاء الاصطناعي التي تركز على مهام محددة (مثل فهم اللغة أو التعرف على الصور) باسم “الذكاء الاصطناعي الضعيف”. تُعرف الأنظمة التي تُظهر نفس السلوك الماهر والمرن مثل البشر باسم “الذكاء الاصطناعي القوي” – لكنها لا تزال افتراضية … في الوقت الحالي.
تعريف التعلم الالي:
يتعلق تعلم الآلة بإعطاء الأنظمة القدرة على التعلم تلقائيًا من مجموعات البيانات دون الحاجة إلى برمجة إضافية – يمكنك التفكير في الأمر على أنه تطبيق أساليب حسابية تدعم الذكاء الاصطناعي. كلما زادت جودة البيانات التي تمررها إلى أنظمة التعلم الالي، زادت دقة مخرجاتها. يتم تحقيق جميع التقنيات المتقدمة مثل السيارات ذاتية القيادة ، والتعرف على الصوت المريح ، والبحث الفعال على الويب ، والفهم الأعمق للجينوم البشري من خلال التعلم الآلي.
خيارات وظائف تكنولوجيا المعلومات
عند الانتهاء من الحصول على درجة علمية في علوم الكمبيوتر ، ترد أدناه بعض الوظائف الأكثر شيوعًا التي قد يجدها المرء:
1.مطور برامج التطبيق / النظام
مطورو البرمجيات هم أشخاص مبدعون مسؤولون عن تصميم أنظمة البرامج وتطويرها وتثبيتها. لديهم مهارات في تطوير البرمجيات ، وصيانة الإصدار ، ويجب أن يكون لديهم عين لاكتشاف الأخطاء الصغيرة في قاعدة بيانات كبيرة. تحظى جودة استكشاف الأخطاء وإصلاحها وإصلاحها في التعليمات البرمجية المعطلة بتقدير كبير في مهنة المطورين.
إلى جانب المهارات التقنية المطلوبة لتطوير البرمجيات ، يجب على الشخص أيضًا توصيل نتائجهم إلى الإدارة والتعاون مع المطورين والمختبرين الآخرين.
2. مهندس أجهزة الكمبيوتر
يتكون نظام الكمبيوتر من عنصرين رئيسيين ، وهما البرمجيات والأجهزة.
يتعامل مهندسو أجهزة الكمبيوتر مع عمليات التصميم والاختبار والإنتاج لأجهزة الكمبيوتر ومكوناتها المتعلقة بالعديد من الأنظمة الفرعية والأجهزة الإلكترونية مثل الشاشات ولوحات المفاتيح واللوحات الأم والفأرة وأجهزة USB والبرامج الثابتة لنظام التشغيل (BIOS) والمكونات الأخرى مثل المشغلات.
3. مطور الويب
يمتلك مطور الويب نفس مهارات مطور البرامج. ومع ذلك ، فهم يرمزون للتطبيقات التي تعمل في المتصفح. هذا يعني أن مطور الويب يجب أن يعرف HTML و CSS و JavaScript لتطوير الأجزاء الأمامية من تطبيق الويب.
بالإضافة إلى ذلك ، لتطوير أجزاء من الواجهة الخلفية تدعم التفاعل مع قواعد البيانات ومنطق العمل الخاص بالتطبيق ، يجب أن يعرف المرء لغات البرمجة مثل Perl و Python و PHP و Ruby و Java وما إلى ذلك. ومع ذلك ، في الآونة الأخيرة مع ظهور مجموعات متجانسة جديدة مثل NodeJS ، أصبح من الممكن كتابة وظائف الواجهة الخلفية في JavaScript.
4. مسؤول قاعدة البيانات
مسؤول قاعدة البيانات مسؤول عن تشغيل وصيانة نظام واحد أو أكثر من أنظمة قواعد البيانات. يتخصص المسؤولون عادةً في تخزين البيانات ومعالجتها في قواعد البيانات باستخدام الاستعلامات والمشغلات والإجراءات المخزنة والحزم. يجب أن تضمن أمان البيانات وتوفرها للمستخدمين وأصحاب المصلحة الآخرين.
بعد تكنولوجيا المعلومات ، هناك خيارات وظيفية قياسية أخرى هي محلل أنظمة الكمبيوتر ، ومحلل الطب الشرعي بالكمبيوتر ، ومحلل أمن المعلومات ، وما إلى ذلك.
الاختلافات الرئيسية بين علوم الكمبيوتر وعلوم البيانات
تتعلق بعض الاختلافات الجوهرية بين علوم الكمبيوتر وعلوم البيانات بنطاقها وأدوارها الوظيفية المتعلقة بهذه المجالات.
هذه مذكورة أدناه:
الحوسبة هي أكثر عن البرامج والآلات والأجهزة ، ومع ذلك ، يستخدم علم البيانات هذه الجوانب لتحقيق نتائج من خلال معالجة البيانات باستخدام برامج وأجهزة الكمبيوتر.
علوم الكمبيوتر لديها أنشطة تتعلق بتطوير وإنشاء الحوسبة والتخزين والشبكات بينما علم البيانات له أنشطة تتعلق بفهم سلوك المستخدمين والمؤسسات.
في علوم الكمبيوتر ، يجب على المرء دراسة هندسة الكمبيوتر وخوارزميات البرامج وتصميم وتنفيذ الأجهزة والبرامج. ومع ذلك ، في علم البيانات ، يحتاج المرء إلى استكشاف أنواع البيانات مثل خوارزميات التعلم الآلي المهيكلة وغير المهيكلة للتنبؤ بالنتائج المستقبلية ومحاكاتها.
أسئلة وأجوبة حول علم البيانات وتحليل البيانات
ما معنى البيانات الضخمة ؟
يشير مصطلح البيانات الضخمة إلى حجم كبير من البيانات المخصصة للاستخدام في الأعمال التجارية. وبالتالي فإن البيانات الضخمة هي فكرة تحدد هذه البيانات الضخمة فقط. يمكن أن تكون هذه البيانات ذات طبيعة مختلفة ويمكن أن تأتي من أي مكان: الرسائل ومقاطع الفيديو وسجلات المعاملات وما إلى ذلك.
لذلك لا تشير البيانات الضخمة إلى أدوات أو تقنيات لاستغلال البيانات ، فهي نظام قياس يجعل من الممكن تعيين حجم هائل من البيانات.
الاختلافات بين البيانات الضخمة وعلوم البيانات ؟
يعد الخلط بين هذين المفهومين شائعًا لأن أدوات البيانات الضخمة وعلوم البيانات تساعد الشركات على اتخاذ القرارات. لكن لديهم العديد من الاختلافات ، سواء على مستوى الأدوات أو العملية أو على مستوى أهدافهم النهائية. بالإضافة إلى ذلك ، تختلف مجالات تطبيق علوم البيانات والبيانات الضخمة حسب القطاع ووفقًا لاحتياجات الشركة.
فيما يلي الاختلافات الرئيسية عندما يتعلق الأمر بالبيانات الضخمة وعلوم البيانات:
+ غالبًا ما تكون البيانات التي تجمعها الشركات هائلة. وهذا ما يسمى البيانات الضخمة. ولكن عندما نتحدث عن الاستفادة منها لدفع قرارات العمل واستخراج رؤى قيمة ، فإن علم البيانات هو الذي يلعب دوره.
+ يتم استغلال البيانات الضخمة من قبل الكيانات بجميع أنواعها لتجميع كل المعلومات التي تهدف إلى تحسين كفاءة قراراتهم. من ناحية أخرى ، سيركز علم البيانات أكثر على توفير الأدوات وطرق النمذجة لاستغلال البيانات الضخمة.
+ يستخدم علم البيانات مناهج نظرية بالإضافة إلى أدوات محددة لاستخراج وتعزيز المعلومات من البيانات الضخمة. وبالتالي يمكننا القول أنه لا يمكن تقييم إمكانات البيانات الضخمة إلا من خلال تحليل يعتمد على الاستدلال الاستنباطي والاستقرائي ، الذي يتم تنفيذه في إطار عمل علم البيانات.
+ يركز علم البيانات على الأعمال والتسويق بينما ترتبط البيانات الضخمة بأدوات تكنولوجيا المعلومات. تتعلق البيانات الضخمة بالسرعة والتنوع وحجم المعلومات. من ناحية أخرى ، سيوفر علم البيانات التقنيات لاستغلال هذه البيانات.
+كما أنها تختلف في الأدوات المستخدمة. يشير تحليل البيانات الضخمة إلى تخزين كمية كبيرة من البيانات. في المقابل ، يستخدم علم البيانات خوارزميات التعلم لتوليد المعرفة من البيانات الضخمة.
ما أوجه التشابه بين البيانات الضخمة وعلوم البيانات؟
تشترك البيانات الضخمة وعلوم البيانات في المشاركة في معالجة البيانات من أجل توجيه القرارات داخل الشركة. لذلك يرتبط ارتباطهم بالبيانات: سيقوم علم البيانات بتحليل والتنبؤ بالظواهر المستقبلية من البيانات (البيانات الضخمة). هذان مفهومان متكاملان ، أحدهما لا يمكن أن يذهب دون الآخر.
لكن التشابه بينهما ينتهي عند هذا الحد. في الواقع ، يتكون علم البيانات من بناء قرارات تجارية مبتكرة من البيانات. أما بالنسبة للبيانات الضخمة ، فهي ببساطة قياس حجم البيانات وليست طريقة تحليل مثل علم البيانات.
ما هي البيانات الوصفية في مستودع البيانات ؟
الجواب قد تكون علوم الكمبيوتر ضرورية لعلوم البيانات. لكي تكون عالم بيانات ، قد تضطر إلى تعلم علوم الكمبيوتر. ومع ذلك ، هذا أكثر من سؤال شخصي. وفقًا للبروفيسور حيدر ، يمكن لأي شخص يمكنه التعبير عن قصة باستخدام أدوات تصور مناسبة من خلال استخلاص رؤى من بيانات منظمة أو غير منظمة أن يصبح عالم بيانات.