ما هو علم البيانات ؟ تخصص علوم البيانات والذكاء الاصطناعي

كيف يقوم الفيس بوك تلقائيًا بوضع علامات على وجوه الأفراد ، والتنبؤ بتأخير الرحلة ، وكيف يوصيك موقع ويب مثل Netflix بمقاطع الفيديو ، وكيف تحدد البنوك العملاء الذين من المرجح أن يكونوا أكثر ولاءً ، وأيهم من المرجح أن يغادروا لمنافس؟ هنا يأتي دور علم البيانات والذكاء الإصطناعي.

في هذه الصفحة ، يمكنك استكشاف ما هو علم البيانات ، ومهارات المكونات المطلوبة ، وعملية بناء النموذج ، والخيارات المهنية ، والاتجاهات الحديثة ، وكيفية تعلم علوم البيانات؟

ما هو علم البيانات؟

يمكن تفسير علم البيانات على أنه العملية الكاملة لجمع الرؤى القابلة للتنفيذ من البيانات الأولية التي تتضمن مفاهيم مختلفة تشمل التحليل الإحصائي ، وتحليل البيانات ، وخوارزميات التعلم الآلي ، ونمذجة البيانات ، والمعالجة المسبقة للبيانات ، وما إلى ذلك.

لوضعها في مصطلحات لايمان – دعونا ننظر في مثال. دراسة حالة تحولت أيضًا إلى فيلم روائي طويل في هوليوود “Moneyball”.

في الفيلم ، أظهروا كيف ذهب فريق مستضعف للتنافس على أعلى مستوى في بطولة البيسبول من خلال تحليل نقاط البيانات الإحصائية لكل لاعب وتحديد أدائه للفوز باللعبة. يمكن أن تتماشى مع كيفية عمل علم البيانات في الواقع.

مثال آخر هو ، كيف تجمع محركات البحث بيانات المستخدم ، وبناءً على اختياراتهم (نقاط البيانات) ، يتم تقديم توصيات لهم. تستخدم المؤسسات محركات التوصية التي يتم إجراؤها باستخدام خوارزميات التعلم الآلي المختلفة على مواقع الويب المتدفقة للتنبؤ بالتوصيات التي ستخدم بشكل أفضل لسجل المستخدم.

الكل في الكل ، علم البيانات هو مجال الدراسة حيث تتم معالجة البيانات من خلال مفاهيم إحصائية ورياضية متقدمة باستخدام تقنيات التعلم الآلي لجمع رؤى قابلة للتنفيذ لتلبية بيانات المشكلة أو مشاكل العمل.

• كيف يعمل علم البيانات؟

يمكن شرح عمل علم البيانات على النحو التالي:

• يتم جمع البيانات الأولية من مصادر مختلفة تشرح مشكلة العمل.
• باستخدام مختلف أساليب التحليل الإحصائي والتعلم الآلي ، يتم إجراء نمذجة البيانات للحصول على الحلول المثلى التي تشرح مشكلة العمل على أفضل وجه.
• رؤى قابلة للتنفيذ من شأنها أن تكون بمثابة حل لمشاكل العمل التي يتم جمعها من خلال علم البيانات.

دعنا نفهم هذا بمثال ، لنفترض أن هناك منظمة تعمل على اكتشاف العملاء المحتملين لفريق المبيعات.

يمكنهم اتباع النهج التالي للحصول على الحل الأمثل باستخدام Data Science:

• اجمع البيانات السابقة عن المبيعات التي تم إغلاقها.
• استخدم التحليل الإحصائي لمعرفة الأنماط التي اتبعها العملاء المتوقعون الذين تم إغلاقهم.
• استخدم التعلم الآلي للحصول على رؤى قابلة للتنفيذ لاكتشاف العملاء المحتملين.
• استخدم البيانات الجديدة حول المبيعات التي تؤدي إلى فصل العملاء المتوقعين المحتملين الذين من المرجح أن يتم إغلاقهم.

الآن وقد ناقشنا علم البيانات وكيف يعمل ، دعنا نناقش تاريخ علم البيانات ، وكيف تطور إلى مجال ناشئ للسنوات القادمة.

دورة حياة علوم البيانات

تتكون دورة حياة علم البيانات مما يلي:

1.صياغة مشكلة العمل

ستبدأ أي مشكلة في علم البيانات رحلتها من صياغة مشكلة العمل. تشرح مشكلة العمل المشكلات التي يمكن إصلاحها من خلال الرؤى التي تم جمعها من حل فعال لعلوم البيانات. مثال بسيط على مشكلة العمل هو – لديك بيانات مبيعات العام الماضي لمتجر بيع بالتجزئة.

باستخدام مناهج التعلم الآلي ، يجب عليك التنبؤ أو التنبؤ بالمبيعات للأشهر الثلاثة القادمة والتي ستساعد المتجر على إنشاء مخزون من شأنه أن يساعد في تقليل إهدار المنتجات التي لها مدة صلاحية أقل من المنتجات الأخرى.

2.استخراج البيانات وتحويلها وتحميلها

تتمثل الخطوة التالية في دورة حياة علم البيانات في إنشاء مسار بيانات حيث يتم استخراج البيانات ذات الصلة من المصدر وتحويلها إلى تنسيق يمكن قراءته آليًا ، وفي النهاية يتم تحميل البيانات في البرنامج أو خط أنابيب التعلم الآلي لبدء الأمور.

بالنسبة للمثال أعلاه – للتنبؤ بالمبيعات ، سنحتاج إلى بيانات من المتجر ستكون مفيدة في صياغة نموذج تعلم آلي فعال. مع وضع ذلك في الاعتبار ، سننشئ نقاط بيانات منفصلة قد تؤثر أو لا تؤثر على مبيعات هذا المتجر المحدد.

3.معالجة البيانات

الخطوة الثالثة هي مكان حدوث السحر. باستخدام التحليل الإحصائي ، وتحليل البيانات الاستكشافية ، ومناقشة البيانات والتلاعب بها ، سننشئ بيانات ذات مغزى. تتم المعالجة المسبقة لتقييم نقاط البيانات المختلفة وصياغة الفرضيات التي تشرح العلاقة بين الميزات المختلفة في البيانات بشكل أفضل.

على سبيل المثال – ستتطلب مشكلة مبيعات المتجر أن تكون البيانات بتنسيق سلسلة زمنية لتتمكن من التنبؤ بالمبيعات. سيختبر اختبار الفرضية ثبات السلسلة وستظهر الحسابات الإضافية اتجاهات مختلفة وموسمية وأنماط علاقة أخرى في البيانات.

4.نمذجة البيانات

تتضمن هذه الخطوة مفاهيم التعلم الآلي المتقدمة التي سيتم استخدامها لاختيار الميزات ، وتحويل الميزات ، وتوحيد البيانات ، وتطبيع البيانات ، وما إلى ذلك. سيساعدك اختيار أفضل الخوارزميات بناءً على الأدلة من الخطوات المذكورة أعلاه في إنشاء نموذج من شأنه أن ينشئ بكفاءة التوقعات للأشهر المذكورة في المثال أعلاه.

على سبيل المثال – يمكننا استخدام نهج توقع السلاسل الزمنية لمشكلة العمل حيث يمكن أن يكون وجود بيانات عالية الأبعاد هو الحال. سنستخدم تقنيات مختلفة لتقليل الأبعاد ، وننشئ نموذجًا للتنبؤ باستخدام نموذج AR أو MA أو ARIMA ونتوقع المبيعات للربع التالي.

5.جمع رؤى قابلة للتنفيذ

تتمثل الخطوة الأخيرة من دورة حياة علم البيانات في جمع الأفكار من بيان المشكلة المذكور. نقوم بإنشاء استنتاجات ونتائج من العملية برمتها والتي من شأنها أن تشرح مشكلة العمل بشكل أفضل.

على سبيل المثال – من نموذج السلاسل الزمنية أعلاه ، سوف نحصل على المبيعات الشهرية أو الأسبوعية للأشهر الثلاثة القادمة. ستساعد هذه الأفكار بدورها المهنيين على وضع خطة إستراتيجية للتغلب على المشكلة المطروحة.

6.حلول لمشكلة العمل

إن حلول مشكلة العمل ليست سوى رؤى قابلة للتنفيذ من شأنها أن تحل المشكلة باستخدام المعلومات القائمة على الأدلة.

على سبيل المثال – ستوفر توقعاتنا من نموذج السلاسل الزمنية تقديرًا فعالاً لمبيعات المتجر في الأشهر الثلاثة القادمة. باستخدام هذه الأفكار ، يمكن للمخزن تخطيط مخزونه لتقليل إهدار البضائع القابلة للتلف.

المتطلبات الأساسية لعلوم البيانات

هناك العديد من المتطلبات الأساسية التي يجب الوفاء بها من أجل دفع حلول علوم البيانات بكفاءة في المؤسسة. بعض المتطلبات الأساسية هي كما يلي:

معرفة البرمجة : بالنسبة للتحليل والحسابات الإحصائية المطلوبة لعمليات علوم البيانات ، من الضروري أن يكون المحترفون على دراية بلغات البرمجة مثل Python أو برمجة R. يساعدك دعم المكتبة ومعرفة البرمجة النصية في إنشاء نماذج التعلم الآلي من البداية بسهولة. Scikit-Learn و Tensorflow و pandas و matplotlib و seaborn و scipy و numpy وما إلى ذلك ، هي بعض مكتبات برمجة python المضمنة التي يمكن استخدامها لعلوم البيانات باستخدام Python.

الإحصاء والاحتمالية والجبر الخطي: إن معرفة الإحصاء الوصفي والإحصاء الاستدلالي أمر لا بد منه إذا كنت تريد حقًا ممارسة مهنة في علم البيانات. بمساعدة التحليل الإحصائي ، يمكنك إنشاء استنتاجات مختلفة وفهم البيانات الموجودة في متناول اليد. أحد الأمثلة على ذلك هو كيف ناقشنا إجراء اختبار الفرضية لاختبار ما إذا كانت السلسلة الزمنية ثابتة أم لا. تلعب الاحتمالية والجبر الخطي أيضًا دورًا مهمًا في تشكيل فهم خوارزميات التعلم الآلي المعقدة. إذا كنت معتادًا على هذه المفاهيم ، فسيكون من السهل عليك فهم الأداء الداخلي لمختلف خوارزميات التعلم الآلي.

أدوات SQL و Excel والتصور: يمكن أن توفر أدوات التصور مثل PowerBI و Tableau وما إلى ذلك واجهة تفاعلية رائعة لتمثيل نقاط البيانات المختلفة ، والتي يمكن أن تساعد في إجراء التحليل الأولي أو مجرد فهم البيانات. من ناحية أخرى ، يمكن أن يساعدك SQL و Excel في فهم تمثيل البيانات في تنسيق جدولي أو إطارات البيانات التي تساعد في معالجة البيانات ، والجدل ، وما إلى ذلك.

البيانات الضخمة والسحابة: نموذج التعلم الآلي الذي تم نشره على نطاق واسع هو المكان الذي تظهر فيه السحابة في الصورة ، لتتمكن من تضخيم التعلم والنتائج لأي مشكلة عمل نستخدمها التعلم الآلي على السحابة. وتوفر البيانات الضخمة منظوراً أفضل حول كيفية التعامل مع البيانات الكبيرة والمعقدة لمشاكل الأعمال الخارجية ولإنشاء خطوط بيانات من أجل التطوير المستمر والتدريب على نماذج التعلم الآلي المختلفة على نطاق واسع.
لاكتساب معرفة متعمقة بالبيانات الضخمة ، سجّل في تدريب البيانات الضخمة هذا وقم بتعزيز حياتك المهنية.

ما هي طبيعة عمل عالم البيانات؟

علماء البيانات هم متخصصون في تكنولوجيا المعلومات يتمثل دورهم الرئيسي في أي مؤسسة في إجراء مشاحنات البيانات على حجم كبير من البيانات – المنظمة وغير المنظمة – بعد جمعها وتحليلها. يحتاج علماء البيانات إلى هذه البيانات الضخمة لأسباب متعددة بما في ذلك فرضيات البناء ، وتحليل أنماط السوق والعملاء ، وعمل الاستدلالات.

أدوار ومسؤوليات عالم البيانات

يمكن أن يختلف دور ومسؤوليات عالم البيانات من منظمة إلى أخرى ، بناءً على ذلك ، يمكننا فصلهم بالطريقة التالية.

سيشمل دور عالم البيانات في أي منظمة ما يلي:

• استخراج البيانات وتحميلها وتحويلها
• تحليل البيانات استكشافية
• معالجة البيانات
• تحليل احصائي
• التصور
• نمذجة البيانات
• جمع رؤى قابلة للتنفيذ

تُستخدم هذه البيانات المعدلة أيضًا للتنبؤ بالنتائج التي يمكن أن تساعد المؤسسات على التوصل إلى خطط فعالة تحتاج إلى تنفيذها من أجل نمو المؤسسات.

على الرغم من أنه في بعض المؤسسات ، سيتم تقسيم بعض المسؤوليات بين مهندسي البيانات ومحللي البيانات الذين سوف يتجادلون في البيانات ويحولون الميزات من أجل توفيرها لمهندسي التعلم الآلي لأداء تقنيات النمذجة المختلفة للحصول على الحلول.

وأخيرًا ، سيعمل عالم البيانات على فهم الاستنتاجات للحصول على حلول لمشاكل العمل. ولكن ، في بعض المؤسسات ، قد يضطر عالم البيانات إلى تغطية كل هذه الجوانب من أجل تقديم حلول لمشاكل العمل.

أمثلة من العالم الحقيقي

تمكن فريق من الإحصائيين وعلماء البيانات من التنبؤ إلى حد ما بالموجات المختلفة ونتائجها في العالم باستخدام البيانات من الأحداث الكارثية السابقة من نفس النطاق عندما واجه العالم COVID-19 لأول مرة. مع توفر المزيد من البيانات ، تمكنوا من التنبؤ بالنتائج بمزيد من الدقة وكانوا يتوقعون تفشي COVID-19 على أساس يومي بكفاءة ودقة أكبر.

تأخذ محركات التوصية لمواقع البث المختلفة في الاعتبار البيانات التاريخية للمستخدمين الذين لديهم ميزات مختلفة. بناءً على نقاط البيانات هذه ، أنشأ علماء البيانات محركات توصية باستخدام خوارزميات التعلم الآلي التي يمكن أن تقدم للمستخدمين توصيات من المرجح أن يشاهدوها بناءً على اختياراتهم السابقة.

السيارات ذاتية القيادة وكيف استخدمت فرق من أمثال تسلا تقنية رؤية الكمبيوتر بطريقة للتنقل عبر حركة المرور مع مراعاة المشاة والمركبات الأخرى.

على غرار إنشاء حلول عالمية المستوى لمشاكل الأعمال التي قد تبدو مستحيلة في البداية ، فإن المسؤوليات الأخرى التي يتولى عالم البيانات الاهتمام بها هي كما يلي:

• مهارات القيادة لإدارة الفرق والحفاظ على تشغيل عملية علوم البيانات بالكامل بكفاءة لأي مشكلة تجارية معينة.
• مهارات إدارة المشاريع لتخطيط المشاريع الكاملة من البداية إلى النهاية مع مناهج حل المشكلات المحسّنة.
• إدارة أصحاب المصلحة لتكون قادرة على نقل المتطلبات إلى الفرق المعنية وتكون على نفس الصفحة أثناء تقديم الحلول لأصحاب المصلحة المعنيين.

نظرًا لأننا ناقشنا الأدوار والمسؤوليات المختلفة لعالم البيانات ، فلنناقش أيضًا لماذا أن تصبح عالم بيانات هو خارطة طريق جيدة لحياتك المهنية.

لماذا علم البيانات؟

حاليًا ، عبر الصناعات ، هناك حاجة كبيرة لعلماء البيانات المهرة والمعتمدين. هم من بين المهنيين ذوي الأجور الأعلى في صناعة تكنولوجيا المعلومات. وفقًا لـ Glassdoor ، فإن عالم البيانات هو أفضل وظيفة في أمريكا بمتوسط ​​راتب سنوي يبلغ 110،000 دولار. يقوم عدد قليل فقط من الأشخاص بمعالجة المهارات لاشتقاق رؤى قيمة من البيانات الأولية.

في السنوات الأخيرة ، كان هناك نمو هائل في مجال إنترنت الأشياء (IoT) ، مما أدى إلى توليد 90 بالمائة من البيانات التي يتم إنشاؤها اليوم. كل يوم ، يتم إنشاء 2.5 كوينتيليون بايت من البيانات ، ويتم تسريعها مع نمو إنترنت الأشياء.

تأتي هذه البيانات من جميع المصادر الممكنة مثل:

• أجهزة الاستشعار المستخدمة في مراكز التسوق لجمع معلومات المتسوقين
• المشاركات على منصات التواصل الاجتماعي
• الصور الرقمية ومقاطع الفيديو الملتقطة على الهواتف
• معاملات الشراء التي تتم من خلال التجارة الإلكترونية
• تُعرف هذه البيانات باسم البيانات الضخمة.

المنظمات والشركات مغمورة بكميات هائلة من البيانات. وبالتالي ، من المهم جدًا معرفة ما يجب فعله بهذه البيانات وكيفية الاستفادة منها.

علم البيانات إنه يجمع الكثير من المهارات مثل الإحصاء والرياضيات ومعرفة مجال الأعمال ، ويساعد المؤسسات على إيجاد طرق من أجل:

• خفض التكاليف
• ادخل إلى أسواق جديدة
• الاستفادة من الخصائص الديمغرافية المختلفة
• قياس فعالية الحملات التسويقية
• إطلاق منتجات أو خدمات جديدة
• والقائمة لا تنتهي!

لذلك ، بغض النظر عن قطاع الصناعة ، من المرجح أن يلعب علم البيانات دورًا رئيسيًا في نجاح مؤسستك.

تعد شركة جوجل أكبر شركة تقوم بعمليات توظيف لعلماء البيانات المدربين. نظرًا لأن جوجل تعتمد في الغالب على علوم البيانات والذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي هذه الأيام ، فهي تقدم واحدة من أفضل حزم الرواتب لموظفي علوم البيانات لديها.

أهمية علم البيانات

تعد البيانات من الأصول القيمة لمختلف الصناعات للمساعدة في اتخاذ قرارات دقيقة وسليمة فيما يتعلق بالأعمال. يمتلك علم البيانات القدرة على تحويل البيانات الأولية إلى رؤى ذات مغزى.

يتمتع عالم البيانات الخبير بالقدرة على استخراج معلومات ذات مغزى من أي بيانات متاحة لهم. إنهم يقودون المنظمات في الاتجاه الصحيح من خلال القرارات والاقتراحات السليمة المستندة إلى البيانات.

تطبيقات علوم البيانات

فيما يلي بعض تطبيقات علم البيانات:

كشف الاحتيال والمخاطر: على مر السنين ، تعلمت المؤسسات المالية تحليل احتمالات المخاطر وحالات التخلف عن السداد من خلال تحديد سمات العملاء والنفقات السابقة والمتغيرات الأخرى المتاحة من خلال البيانات.

الرعاية الصحية: علم البيانات يجعل من الممكن إدارة وتحليل مجموعات البيانات المتنوعة الكبيرة جدًا في أنظمة الرعاية الصحية ، وتطوير الأدوية ، وتحليل الصور الطبية ، والمزيد. تم استخدام مناهج علوم البيانات عام 2020 في لمكافحة جائحة COVID-19. ساعد علماء البيانات في تتبع جهات الاتصال الرقمية ، والتشخيص ، وتقييم المخاطر ، وتخصيص الموارد ، وتقدير المعلمات الوبائية ، وتطوير الأدوية ، وتحليلات الوسائط الاجتماعية ، إلخ.

البحث على الإنترنت: تستخدم جميع محركات البحث ، بما في ذلك جوجل ، خوارزميات علوم البيانات لتقديم أفضل نتيجة للاستعلامات التي تم البحث عنها في غضون ثوانٍ.

الإعلانات المستهدفة: تتمتع الإعلانات الرقمية بمعدل اتصال أعلى (CTR) من الإعلانات التقليدية لأن الإعلان المستهدف يعتمد على السلوك السابق للمستخدم بمساعدة خوارزميات علوم البيانات.

أنظمة التوصيات: استفاد عمالقة الإنترنت وكذلك الشركات الأخرى بشدة من محركات التوصية للترويج لمنتجاتهم بناءً على نتائج البحث السابقة للمستخدمين واهتماماتهم.

التعرف المتقدم على الصور أو الكلام أو الأحرف: تعد خوارزميات التعرف على الوجه على Facebook ومنتجات التعرف على الكلام ، مثل Siri و Cortana و Alexa وما إلى ذلك ، و Google Lens كلها أمثلة مثالية لتطبيقات علوم البيانات في الصور والكلام والتعرف على الأحرف.

الألعاب: اليوم ، تستخدم الألعاب خوارزميات التعلم الآلي لتحسين أو ترقية نفسها مع انتقال اللاعبين إلى مستويات أعلى. أثناء اللعب المتحرك ، يكون الخصم (الكمبيوتر) قادرًا على تحليل حركات اللاعب السابقة وبالتالي تشكيل لعبته. كل هذا ممكن بسبب علم البيانات.

الواقع المعزز (AR): يعد الواقع المعزز بمستقبل مثير من خلال علوم البيانات. تحتوي سماعة الرأس VR ، على سبيل المثال ، على خوارزميات وبيانات ومعرفة بالحوسبة لتقديم أفضل تجربة مشاهدة.

حالات استخدام علم البيانات

دعونا نلقي نظرة على بعض حالات استخدام علوم البيانات.

• أمازون: تستخدم أمازون نظام توصية مخصصًا لتحسين رضا العملاء. هذا يعتمد بشكل كبير على التحليلات التنبؤية. تحلل أمازون سجل شراء المستخدم للتوصية بمزيد من المنتجات.
• Spotify: يستخدم Spotify Data Science لتقديم توصيات موسيقية مخصصة للمستخدمين. في عام 2013 ، قدمت Spotify تنبؤات حول الفائزين بجائزة Grammy من خلال تحليل الموسيقى التي يستمع إليها المستخدمون. من أصل 6 تنبؤات ، 4 تحققت.
• أوبر: تستخدم أوبر البيانات الضخمة لاكتساب رؤى أفضل وتقديم خدمة أفضل للمستخدمين. بفضل قاعدة البيانات الضخمة الخاصة به من برامج التشغيل ، يمكنه أن يقترح على المستخدمين الأنسب. تفرض أوبر رسومًا على العملاء بناءً على الوقت المستغرق للوصول إلى الوجهة. هذا التوقع ساعدته خوارزميات مختلفة.

مقارنة بين علوم البيانات وذكاء الأعمال

يوضح الجدول التالي الاختلافات الرئيسية بين ذكاء الأعمال وعلوم البيانات:

العوامل	ذكاء الأعمال	علم البيانات
المفهوم	إنها مجموعة من العمليات والأدوات والتقنيات التي تساعد الأعمال في تحليل البيانات.	يتكون من نماذج رياضية وإحصائية تُستخدم لمعالجة البيانات واكتشاف الأنماط المخفية والتنبؤ بالإجراءات المستقبلية بناءً على تلك الأنماط.
البيانات	يتعامل بشكل أساسي مع البيانات المنظمة.	يقبل كلا من البيانات المهيكلة وغير المهيكلة.
المرونة	يجب التخطيط لمصادر البيانات قبل التصور.	يمكن إضافة مصادر البيانات في أي وقت بناءً على المتطلبات.
المقاربة	لديها مناهج إحصائية ومرئية لتحليل البيانات.	يمكن استخدام تحليل الرسم البياني ، ومعالجة اللغات الطبيعية ، والتعلم الآلي ، والشبكات العصبية ، وطرق أخرى لمعالجة البيانات.
الخبرة	إنه مصمم لمستخدمي الأعمال لتصور معلومات الأعمال الأولية دون أي معرفة فنية.	يتطلب معرفة جيدة بتحليل البيانات والبرمجة.
التعقيد	بالنسبة لمستخدم واحد ، مقارنة بعلوم البيانات ، فإن ذكاء الأعمال أبسط بكثير في استخدام وتصور البيانات.	يعتبر علم البيانات أكثر تعقيدًا عند مقارنته بذكاء الأعمال.
الأجوات	تتضمن أدوات ذكاء الأعمال MS Excel و Power BI و SAS BI و MicroStrategy و IBM Cognos والإنتاجية والمزيد.	بعض أدوات علوم البيانات الأكثر شيوعًا هي Python و Hadoop و Spark و R و TensorFlow و BigML و MATLAB و Excel والمزيد.

كيف يستخدم كبار اللاعبين في الصناعة علوم البيانات؟

في هذا القسم من الناقشة، سنلقي نظرة على كيفية استخدام كبار اللاعبين في الصناعة ، مثل Google و Amazon و Visa لعلوم البيانات. تحتاج مؤسسات تكنولوجيا المعلومات إلى معالجة بيئات البيانات المعقدة والمتوسعة لديها من أجل تحديد مصادر القيمة الجديدة ، واستغلال الفرص ، وتنمو أو تحسين نفسها بكفاءة.

هنا ، العامل الحاسم للمؤسسة هو القيمة التي يستخلصونها من مستودع البيانات الخاص بهم باستخدام التحليلات ومدى جودة تقديمها. بعض أكبر الشركات التي توظف علماء بيانات برواتب تنافسية مدرجة أدناه:

• جوجل: تعد جوجل إلى حد بعيد أكبر شركة تقوم بحملة توظيف لعلماء البيانات المدربين. نظرًا لأن جوجل مدفوعة في الغالب بعلوم البيانات والذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي ، فهي تقدم واحدة من أفضل حزم الرواتب لموظفيها.
• أمازون: أمازون هي شركة عالمية للتجارة الإلكترونية والحوسبة السحابية تقوم بتوظيف علماء البيانات على نطاق واسع. تحتاج أمازون إلى علماء البيانات لاكتشاف عقلية العملاء وتعزيز النطاق الجغرافي لكل من التجارة الإلكترونية والمجالات السحابية ، من بين أهداف أخرى مدفوعة بالأعمال.
• Visa : بوابة مالية عبر الإنترنت لمعظم الشركات ، تقوم Visa بمعاملات بقيمة الملايين في يوم واحد. ونتيجة لذلك ، فإن الحاجة كبيرة لعلماء البيانات في Visa لتحقيق المزيد من الإيرادات ، والتحقق من المعاملات الاحتيالية ، وتخصيص المنتجات والخدمات وفقًا لمتطلبات العملاء ، وما إلى ذلك.

الرواتب والوظائف المتاحة في دول مختلفة

تتوسع علوم البيانات بمعدل مذهل ، مما يؤدي إلى زيادة الطلب على علماء البيانات المهرة في جميع أنحاء العالم. وفقًا لـ PayScale ، يبلغ متوسط ​​الراتب السنوي لعالم البيانات الماهر 97616 دولارًا أمريكيًا. ومع ذلك ، قد يختلف الراتب المعروض بناءً على الموقع والخبرة.

فيما يلي خمسة بلدان لديها أكبر عدد من الفرص لعلماء البيانات:

• الولايات المتحدة : الولايات المتحدة لديها أعلى طلب على علماء البيانات المهرة. في الولايات المتحدة ، أنفقت الشركات أكثر من مليار دولار للحصول على علماء بيانات من دول مختلفة. متوسط ​​الراتب السنوي لعالم بيانات مبتدئ في الولايات المتحدة هو 85000 دولار أمريكي ؛ يمكن أن يصل الراتب إلى 136000 دولار أمريكي سنويًا. بناءً على خبرتك وخبرتك في هذا المجال.
• ألمانيا: يمكن لعلماء البيانات في ألمانيا كسب حوالي 5960 يورو شهريًا. يتراوح راتب عالم البيانات في ألمانيا بين 2740 يورو شهريًا و 9470 يورو شهريًا. تقدم ألمانيا حزم الرواتب الأكثر ربحًا لدور عالم البيانات.
• المملكة المتحدة: على غرار أوروبا والولايات المتحدة ، تقوم العديد من الصناعات في المملكة المتحدة الآن بتعيين مهنيين ماهرين لإدارة كميات كبيرة من البيانات وصيانتها وتحليلها. يمكن لعالم البيانات في المملكة المتحدة أن يكسب ما يصل إلى 50000 جنيه إسترليني سنويًا.
• الصين: تخطط الصين لقيادة العالم في مجال الذكاء الاصطناعي بحلول عام 2030 من خلال الاستثمار في صناعات تكنولوجيا المعلومات وجعل السياسات الحكومية أكثر استيعابًا. يمكن لعالم البيانات ذي الخبرة في الصين أن يكسب ما يصل إلى 350،000 سنويًا.
• الهند: تمتلك الهند الصناعات الأسرع نموًا في العديد من القطاعات مثل الرعاية الصحية والدفاع والخدمات اللوجستية والذكاء الاصطناعي. على غرار بقية العالم ، تواجه الهند أيضًا تحديات حادة في العثور على علماء بيانات مهرة. لذلك ، إذا كانت لديك المهارات والخبرة المناسبة كعالم بيانات ، فيمكنك كسب ما يصل إلى 1000000 روبل روسي سنويًا.

تاريخ علم البيانات

لقد تطور علم البيانات على مر السنين ولم يبدأ كما نعرف علم البيانات اليوم. دعنا نلقي نظرة على الجدول الزمني لفهم كيفية تطور علم البيانات على مر السنين.

• 1962 – التأسيس:

مستقبل تحليل البيانات – في عام 1962 ، كتب جون دبليو توكي “مستقبل تحليل البيانات” حيث ذكر أولاً أهمية تحليل البيانات فيما يتعلق بالعلوم بدلاً من الرياضيات.

• 1974

مسح موجز لأساليب الكمبيوتر – في عام 1974 ، نشر بيتر ناور “مسحًا موجزًا ​​لأساليب الكمبيوتر الذي يستعرض الأساليب المعاصرة لمعالجة البيانات في التطبيقات المختلفة.

• 1974 – 1980

الرابطة الدولية للحوسبة الإحصائية – في عام 1997 ، تم تشكيل اللجنة التي يتمثل هدفها الوحيد في ربط المنهجية الإحصائية التقليدية بتقنية الكمبيوتر الحديثة لاستخراج المعلومات والمعرفة المفيدة من البيانات.

• 1980-1990

اكتشاف المعرفة في قواعد البيانات – في عام 1989 ، ترأس Gregory Piatetsky-Shapiro “اكتشاف المعرفة في قواعد البيانات” الذي أصبح فيما بعد المؤتمر السنوي لاكتشاف المعرفة واستخراج البيانات.

• 1990-2000

تسويق قواعد البيانات – في عام 1994 ، نشرت بيزنس ويك قصة غلاف تشرح كيف تستخدم المؤسسات الكبيرة بيانات العملاء للتنبؤ باحتمالية شراء العميل لمنتج معين أم لا. يشبه إلى حد ما كيفية عمل الإعلانات المستهدفة في العصر الحديث لحملات وسائل التواصل الاجتماعي.

الاتحاد الدولي لجمعية التصنيف – لأول مرة في عام 1996 ، تم استخدام مصطلح “علم البيانات” في مؤتمر عقد في اليابان.

• 2000-2010

علم البيانات – خطة عمل لتوسيع المجالات التقنية في مجال الإحصاء – في عام 2001 ، نشر William S Cleveland خطة العمل التي ركزت بشكل رئيسي على المجالات الرئيسية للعمل الفني في مجال الإحصاء وصياغة مصطلح Data Science.

النمذجة الإحصائية – الثقافتان – في عام 2001 ، كتب ليو بريمان “هناك ثقافتان في استخدام النمذجة الإحصائية للوصول إلى استنتاجات من البيانات. يفترض المرء أن البيانات يتم إنشاؤها بواسطة نموذج بيانات عشوائي معين. الآخر يستخدم النماذج الحسابية ويعامل آلية البيانات على أنها غير معروفة “.

مجلة Data Science Journal – أبريل 2002 شهد إطلاق مجلة ركزت على إدارة البيانات وقواعد البيانات في العلوم والتكنولوجيا.

• 2010 إلى الوقت الحاضر

البيانات في كل مكان – في فبراير 2010 ، كتب كينيث كوكير تقريرًا خاصًا لمجلة الإيكونوميست قال إن محترفًا جديدًا قد وصل – عالم بيانات. الذي يجمع بين مهارات مبرمج البرامج والإحصائي وراوي القصص / الفنان لاستخراج شذرات الذهب المخبأة تحت جبال البيانات.

ما هو علم البيانات؟ – في يونيو 2010 ، وصف مايك لوكيديس علم البيانات بأنه يجمع بين ريادة الأعمال والصبر ، والاستعداد لبناء منتجات البيانات بشكل تدريجي ، والقدرة على الاستكشاف ، والقدرة على تكرار الحل.

خلاصة

اليوم ، إذا كانت أي مؤسسة مدفوعة رقميًا تفتقر إلى البيانات حتى لفترة قصيرة ، فإن المنظمة تفقد قدرتها التنافسية. يساعد علماء البيانات المؤسسات على فهم أعمالها وعملائها وأسواقها.

الأسئلة الشائعة