ظهر تخصص علوم البيانات مع ظهور الإنترنت وزيادة حجم البيانات الرقمية المتاحة في مجالات متنوعة للغاية. في حين أن تخزين هذه البيانات والحفاظ عليها كانا القضيتين الرئيسيتين في البداية ، يبدو أن قضايا استغلالها وتحليلها هي الآن قضايا أساسية.
تتطلب الوظائف التي تم إنشاؤها من خلال تطوير علوم البيانات الجديدة هذه مهارات تقنية واستراتيجية متعددة التخصصات. يمكن لطلاب علوم البيانات الوصول إلى مجموعة متنوعة من الوظائف ، سواء في مجال البحث أو في القطاعين العام والخاص.
ما هو تخصص علوم البيانات ؟
تخصص علوم البيانات هو علم متخصص يستخدم الأساليب العلمية والخوارزميات والعمليات والأنظمة الأخرى لاستغلال مجموعات كبيرة من البيانات. وبالتالي ، يجمع علماء البيانات بين العديد من المهارات ، لا سيما المعرفة بتكنولوجيا المعلومات والإحصاءات والتجارة لتحليل البيانات التي تم جمعها من العملاء أو مصادر أخرى باستخدام أجهزة الاستشعار وهواتفهم الذكية وعادات تصفح الإنترنت وما إلى ذلك.
مواد تخصص علوم البيانات في البكالوريوس
تطوير البرمجيات واختبارها:
- الخوارزميات وإهداها
- تطبيقات الهاتف المحمول
- إنترنت الأشياء IOT
- لغة الكائنات الشيئية OOP
- الرياضيات
- مكتبة Node.JS
- البرمجة النصية Scripting
- لغة الترميز الموحدة UML
- مشروع عام
البنية التحتية لنظم المعلومات:
- الدليل النشط
- CCNA 1
- CCNA 2
- لينكس
- حماية وأم سيبراني
- مشغل برامج وندوز
- مشروع عام
تقنيات وتكنولوجيا الويب :
- بيئة العمل
- لغة برمجة الويب من جهة الخادم PHP
- HTML و CSS وجافا سكريبت
- تكامل رسومات الويب
- مكتبات لغة الجافا سكريبت مثل Node.JS وغيرهاً
- إطار PHP (.Net)
- تحسين محركات البثSEO و SEA
- التسويق الإلكتروني
- مشروع عام
قاعدة البيانات:
- إدارة قواعد البيانات
- Merise
- SQL
- NoSQL
- PostgreSQL
- برمجة DB
- مشروع عام
إدارة نظم المعلومات:
- طورس لغة إنجليزية
- التواصل المهني الفعال
- التطوير والعمليات DevOps
- ادارة مشروع
- أمن الشبكات
تخصص اختياري في السنة الثالثة:
- تطوير
- الشبكات والاتصال
- الأمن السيبراني
مواد تخصص علوم 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
الأدوار المحتلة لعالم البيانات
محترف تحليلات الأعمال
يمتلك متخصص تحليلات الأعمال المهارات اللازمة للاستفادة من المعلومات من البيانات لتكوين رؤى حول الأعمال التجارية. لكي تكون متخصصًا في تحليل الأعمال يركز على البيانات ، يجب أن تعرف المكونات الفنية المتعلقة بإدارة البيانات ومعالجتها.
يمكن أن تجد عمل في شركات مثل : Walmart ، Conduent ، Genpact إلخ.
محترف ذكاء الأعمال
يقوم متخصص ذكاء الأعمال بتحليل الاتجاهات السابقة باستخدام أدوات تصور البيانات مثل Tableau و Power BI وغيرها لتطوير وتنفيذ استراتيجيات الأعمال. كما أنهم يراقبون جميع مقاييس أداء الشركة ويقدمون نظرة ثاقبة للإدارة المعنية.
يمكن أن تجد عمل في شركات مثل : Accenture ، ZS Associates ، Sun Pharma إلخ.
عالم البيانات
يساعد علماء البيانات في بناء نماذج ومحاكاة بيانات معقدة في بيئة البيانات الضخمة. مع التركيز بشكل أكبر على الرياضيات والإحصاءات ، فإن علماء البيانات هؤلاء لديهم اهتمام خاص بقراءة الإحصائيات وبناء ونشر نماذج التعلم الآلي.
مكن أن تجد عمل في شركات مثل : بنك و Amdocs و Oyo وما إلى ذلك.
محللو البيانات الضخمة
تشمل المسؤوليات الوظيفية لمحلل البيانات الضخمة التعاون مع علماء البيانات ومهندسي البيانات لضمان التنفيذ المبسط للخدمات وتنفيذ عمليات البيانات الضخمة.
مكن أن تجد عمل في شركات مثل : Novartis و Allerin Tech و Amazon AWS إلخ.
متخصصو تحليلات الموارد البشرية
تحليلات الموارد البشرية هي الاتجاه الأكثر سخونة في الصناعة. يعمل متخصصو تحليلات الموارد البشرية على كيفية تقليل معدل تناقص الموظفين ، واكتشاف أفضل قنوات التوظيف وحل المشكلات المروعة المتعلقة بوظيفة الموارد البشرية.
مكن أن تجد عمل في شركات مثل : لينسكارت ، ميرسك ، إريكسون إلخ.
متخصصو تحليلات التسويق
نظرًا لوفرة البيانات في جميع الحملات التسويقية ، فإن التحليلات تمكن المتخصصين في التسويق من تقييم نجاح مبادراتهم التسويقية. يتم تحقيق ذلك عن طريق قياس الأداء.
مكن أن تجد عمل في شركات مثل : Microsoft و Deloitte و Reliance إلخ.
مهام متخصص علم البيانات
استخراج البيانات وهيكلة:
- استخراج البيانات اللازمة للتحليل (كشط الويب ، API ، إلخ).
- تحديد قواعد إدارة تنظيف قاعدة البيانات (التنسيق وحذف التكرارات وما إلى ذلك).
- تحديد قواعد الإدارة لهيكلة قواعد البيانات المختلفة فيما بينها.
- كتابة وصياغة المواصفات لأتمتة قواعد الإدارة لقسم تكنولوجيا المعلومات أو السلطة المتعاقدة.
- التحكم في جودة البيانات خلال معالجتها.
- تحديد أو بناء المتغيرات الهامة لإدخالها في النماذج الإحصائية.
تطوير خوارزميات الذكاء الاصطناعي:
- تحليل البيانات باستخدام الأساليب الإحصائية القياسية.
- إنشاء واختبار خوارزميات التعلم التلقائي (التعلم الآلي ، التعلم العميق ، إلخ).
- بناء بيانات تدريب نموذجية.
- تحقيق التحسين المستمر للنماذج.
تصنيع نماذج التعلم الآلي والنماذج الإحصائية:
- المشاركة في الشيكات أثناء إطلاق الإنتاج (القبول).
- تحديد قواعد إدارة صيانة النموذج (المراقبة).
- تصنيع نماذج الذكاء الاصطناعي في التطبيقات
المشاركة الفعالة في المشاريع:
- المشاركة في ورش عمل التعبير عن الاحتياجات الداخلية.
- فهم دقيق لقضايا العمل وترجمتها تحليليًا.
- توصيل النتائج والحلول مع فرق العمل.
مراقبة التكنولوجيا على أدوات علوم البيانات:
- مراقبة تقنيات علوم البيانات والحلول البرمجية الجديدة.
- البحث والتجريب باستخدام أساليب النمذجة وعلوم البيانات الجديدة.
التعلم الآلي ، التعلم العميق: ما هي الاختلافات في علم البيانات؟
يشير مصطلح "الذكاء الاصطناعي" بشكل أساسي إلى مفهوم ، دون مزيد من التفاصيل الفنية حول كيفية تحقيقه. علاوة على ذلك ، بعض تقنيات التحسين ، على سبيل المثال ، كانت تعتبر ذكاءً اصطناعيًا منذ 30 أو 40 عامًا ، لكنها لم تعد كذلك اليوم.
إذا نظرنا إلى التقنيات المستخدمة اليوم في الذكاء الاصطناعي ، فغالبًا ما نجد التعلم الآلي و / أو التعلم العميق.
ما هو التعلم العميق وكيف يعمل؟
التعلم العميق هو فئة من خوارزميات التعلم الآلي المستوحاة من الدماغ (ولهذا يطلق عليها أيضًا "الشبكات العصبية") والتي أظهرت نتائج مذهلة في المهام المعقدة مثل تحليل الصور أو البرمجة اللغوية العصبية المذكورة أعلاه.
بتعبير أدق ، يشير المصطلح العميق إلى حقيقة أن الشبكة العصبية تتكون من عدة طبقات متصلة في سلسلة ، ومن هنا جاءت فكرة العمق.
يعتمد التعلم الآلي على الخوارزميات العامة ، والتي يجب تعديل خصوصيتها وفقًا لحالة التطبيق. بطريقة ما ، يشبه إعطاء جهاز كمبيوتر ورقة فارغة من البيانات وبعض البيانات لتدوين الملاحظات حول الارتباطات التي يلاحظها داخل تلك البيانات (دون تدخل بشري).
لذلك في الواقع ، يمثل التعلم العميق فئة فرعية من خوارزميات التعلم الآلي.
MLOps ، التعلم الآلي في الإنتاج
علم البيانات هو بالتأكيد مجال موجه نحو الأعمال التجارية. ومع ذلك ، فإن دمج كل هذه التقنيات الجديدة ، كل هذا التعقيد داخل الشركة يمثل تحديًا حقيقيًا.
لذلك ، هناك جانب إضافي لعلم البيانات وهو مجموعة أساليب وممارسات تكنولوجيا المعلومات التي تم تطويرها بهدف دمج مشاريع البيانات في الشركات.
MLOps ، وكذلك DataOps ، هي مناهج دقيقة (تجمع بين الأساليب والعمليات والأدوات وتنظيم الفريق) تهدف إلى تسهيل كل مرحلة من مراحل مشروع البيانات.
استخدامات علوم البيانات
يساعدنا علم البيانات في تحقيق بعض الأهداف الرئيسية التي لم تكن ممكنة أو تتطلب قدرًا كبيرًا من الوقت والطاقة قبل بضع سنوات فقط ، مثل:
أمثلة على علم البيانات والتطبيقات:
- كشف الشذوذ (الاحتيال والمرض والجريمة)
- التصنيف (فحوصات الخلفية ؛ خادم بريد إلكتروني يصنف رسائل البريد الإلكتروني على أنها "مهمة")
- التنبؤ (المبيعات والإيرادات والاحتفاظ بالعملاء)
- اكتشاف الأنماط (أنماط الطقس وأنماط السوق المالية)
- التعرف (الوجه والصوت والنص)
- التوصية (بناءً على التفضيلات المكتسبة ، يمكن لمحركات التوصية إحالتك إلى الأفلام والمطاعم والكتب)
- الانحدار (التنبؤ بأوقات توصيل الطعام ، والتنبؤ بأسعار المنازل بناءً على وسائل الراحة)
- التحسين (جدولة رحلات النقل المشتركة وتسليم الطرود)
فيما يلي بعض الأمثلة المتعمقة حول كيفية استخدام الشركات لعلوم البيانات لابتكار وتعطيل قطاعاتها ، وإنشاء منتجات جديدة ، وجعل العالم من حولهم أكثر كفاءة:
علم البيانات في الرعاية الصحية
أدى علم البيانات إلى عدد من الإنجازات في صناعة الرعاية الصحية. مع وجود شبكة واسعة من البيانات المتاحة الآن عبر كل شيء بدءًا من سجلات السجلات الطبية الإلكترونية وحتى قواعد البيانات السريرية ووصولاً إلى أجهزة تتبع اللياقة البدنية الشخصية ، يجد المهنيون الطبيون طرقًا جديدة لفهم المرض وممارسة الطب الوقائي وتشخيص الأمراض بشكل أسرع واستكشاف خيارات العلاج الجديدة. تجعل حساسية بيانات المريض أمن البيانات نقطة تركيز أكبر في مجال الرعاية الصحية.
علم البيانات في السيارات ذاتية القيادة
علم البيانات يظهر على الطريق أيضًا. نفذت تسلا وفورد وفولكس فاجن تحليلات تنبؤية في سياراتهم المستقلة. تستخدم هذه السيارات الآلاف من الكاميرات وأجهزة الاستشعار الصغيرة لنقل المعلومات في الوقت الفعلي. باستخدام التعلم الآلي والتحليلات التنبؤية وعلوم البيانات ، يمكن للسيارات ذاتية القيادة التكيف مع حدود السرعة وتجنب التغييرات الخطيرة في الممرات وحتى نقل الركاب على أسرع طريق.
علوم البيانات واللوجستيات
تستعمل UPS علم البيانات لزيادة الكفاءة إلى أقصى حد ، داخليًا وعلى طول طرق التسليم الخاصة بها. تستخدم أداة التحسين والملاحة المتكاملة على الطريق (ORION) التابعة للشركة نماذج وخوارزميات إحصائية مدعومة بعلوم البيانات تنشئ طرقًا مثالية لسائقي التوصيل استنادًا إلى الطقس وحركة المرور والبناء. تشير التقديرات إلى أن علم البيانات يوفر لشركة الخدمات اللوجستية ملايين الجالونات من الوقود وأميال التسليم كل عام.
علوم البيانات في الترفيه
هل تساءلت يومًا كيف يبدو أن Spotify يوصي بهذه الأغنية المثالية التي تناسبك؟ أو كيف تعرف Netflix فقط ما العروض التي ستحبها؟ باستخدام علم البيانات ، يتعلم عمالقة بث الوسائط هذه تفضيلاتك لتنظيم المحتوى بعناية من مكتباتهم الشاسعة التي يعتقدون أنها ستجذب اهتماماتك بدقة.
علم البيانات في المنتج والمبيعات والتسويق
تعتمد العديد من الشركات على علماء البيانات لبناء نماذج التنبؤ بالسلاسل الزمنية التي تساعد في إدارة المخزون وتحسين سلسلة التوريد. يُكلف علماء البيانات أحيانًا بتقديم توصيات استباقية بناءً على توقعات الميزانية التي يتم إجراؤها من خلال النماذج المالية. حتى أن البعض يستخدم التنقيب عن البيانات لتقسيم العملاء حسب السلوك ، وتصميم الرسائل التسويقية المستقبلية لجذب مجموعات معينة بناءً على تفاعلات العلامة التجارية السابقة.
علوم البيانات في المالية
لقد وفر التعلم الآلي وعلم البيانات على الصناعة المالية ملايين الدولارات ، ومقدار غير قابل للقياس من الوقت. على سبيل المثال ، تستخدم منصة معلومات العقود الخاصة بشركة JP Morgan معالجة اللغة الطبيعية لمعالجة واستخراج البيانات الحيوية من آلاف اتفاقيات الائتمان التجاري سنويًا.
بفضل علم البيانات ، فإن ما قد يستغرق حوالي مئات الآلاف من ساعات العمل اليدوي لإكماله قد انتهى الآن في غضون ساعات قليلة. بالإضافة إلى ذلك ، تستثمر شركات التكنولوجيا المالية مثل Stripe و Paypal في علم البيانات لإنشاء أدوات التعلم الآلي التي تكشف بسرعة الأنشطة الاحتيالية وتمنعها.
علوم البيانات في الأمن السيبراني
علم البيانات مفيد في كل صناعة ، لكنه قد يكون الأكثر أهمية في الأمن السيبراني. على سبيل المثال ، تستخدم شركة الأمن السيبراني الدولية Kaspersky العلم والتعلم الآلي لاكتشاف مئات الآلاف من العينات الجديدة من البرامج الضارة يوميًا. تعد القدرة على اكتشاف وتعلم طرق جديدة للجرائم الإلكترونية على الفور من خلال علم البيانات أمرًا ضروريًا لسلامتنا وأمننا في المستقبل.
الأسئلة الشائعة
ماذا يفعل متخصص البيانات الضخمة؟
لقد كتبت للتو في محرك البحث الخاص بك " تخصص علوم البيانات " : سيتم تخزين هذه المعلومات وجمعها باستخدام خوارزميات قوية صممها متخصص في البيانات. بعد ذلك ، اعتمادًا على الاحتياجات المحددة ، سيتم تقاطعها مع مؤشرات أخرى (يُطرح السؤال من أي منطقة ، مع أي نوع من الأجهزة) ، ثم يتم ملاحظتها كل أسبوع / شهر / سنة ، لإجراء دراسات ، ووضع سيناريوهات سلوك أو تحديد فرص السوق.
أين يعمل عالم البيانات؟
سيختلف نشاطه وفقًا لسياق التمرين: تطوير خوارزميات تنبؤية ومنع المخاطر في التمويل أو التأمين ، والاستعلام عن قواعد البيانات وإعداد التقارير لقسم التسويق في الشركة ، أو بالأحرى المنهجية والإحصاءات كمستشار.
ماذا يفعل عالم البيانات ؟
يتعامل عالم البيانات مع تحليل وتفسير البيانات المتعلقة بصناعة أو عمل. يتولى المهام التالية:
يطور برنامج علم البيانات لاستغلال البيانات وتقديم الحلول الصحيحة
التوصية بمشاريع استغلال البيانات الجديدة وإيجاد الحلول إذا لزم الأمر
الاحتفاظ بوثائق حول ممارسات ومعايير علوم البيانات
تواصل مع باقي أعضاء فريقك لتوصيل النتائج بوضوح
ما هي معالجة اللغة الطبيعية (NLP)؟
مجال شائع جدًا في الذكاء الاصطناعي هو البرمجة اللغوية العصبية (NLP) لمعالجة اللغة الطبيعية أو تحليل اللغة.
هناك الكثير من التطبيقات مثل الترجمة الآلية وتصنيف النص والتعرف على الصوت … هذا هو أساس المساعدين الصوتيين / الافتراضيين مثل Siri أو Alexa أو حتى الروبوتات الآلية.