تخصص علم البيانات والذكاء الاصطناعي – تخصص مثير وواعد

ينمو مجال علم البيانات والذكاء الاصطناعي بسرعة ويحدث ثورة في العديد من الصناعات. لها فوائد لا حصر لها في الأعمال والبحث وحياتنا اليومية. طريقك إلى العمل ، وأحدث استعلام في محرك البحث لأقرب مقهى ، ومشاركتك على أنستقرام حول ما أكلته ، وحتى البيانات الصحية من متتبع اللياقة البدنية ، كلها عوامل مهمة لعلماء البيانات المختلفين بطرق مختلفة.

من خلال غربلة بحيرات البيانات الضخمة ، والبحث عن اتصالات وأنماط ، يكون علم البيانات مسؤولاً عن تقديم منتجات جديدة لنا ، وتقديم رؤى متطورة وجعل حياتنا أكثر ملاءمة.

يتضمن علم البيانات عدة تخصصات لإنتاج نظرة شاملة وشاملة ودقيقة على البيانات الأولية. في حين أن بعض علماء البيانات متخصصون في مجالات ضيقة من المجال ، فإن البعض الآخر متخصصون ولديهم مهارات تشمل كل شيء من هندسة البيانات والرياضيات والإحصاءات والحوسبة المتقدمة والتصورات ، وهم قادرون على غربلة الكتل المشوشة من المعلومات بشكل فعال ونقل المعلومات الأكثر أهمية فقط أجزاء من شأنها أن تساعد في دفع الابتكار والكفاءة.

ما هو علم البيانات والذكاء الاصطناعي ؟

علم البيانات هو مزيج تأديبي بين استدلال البيانات وتطوير الخوارزمية والتكنولوجيا ، والتي تهدف إلى حل المشكلات التحليلية المعقدة. في قلب هذا المزيج الرائع تكمن البيانات ، والكميات الهائلة من المعلومات الخام المخزنة في مستودعات بيانات الشركات. بشكل ملموس ، يجعل علم البيانات من الممكن استخدام البيانات بشكل خلاق لتوليد قيمة للشركات.

الذكاء الاصطناعي (AI) هو محاكاة عمليات الذكاء البشري بواسطة الآلات. وبشكل أكثر تحديدًا ، أنظمة الكمبيوتر.

تشمل هذه العمليات ثلاث مراحل:

• بادئ ذي بدء ، التعلم ، أي الحصول على المعلومات وقواعد استخدامها.
• ثم الاستدلال أو استخدام القواعد لاستخلاص استنتاجات تقريبية أو نهائية.
• أخيرًا ، التصحيح الذاتي. تشمل التطبيقات الخاصة للذكاء الاصطناعي الذكاء الاصطناعي الضيق والتعرف على الوجه ورؤية الكمبيوتر.

يمكن تصنيف الذكاء الاصطناعي على أنه ضعيف أو قوي. الذكاء الاصطناعي الضعيف ، أو الذكاء الاصطناعي الضيق ، هو نظام ذكاء اصطناعي تم تصميمه وتدريبه على مهمة معينة. وبالتالي ، فإن المساعدين الشخصيين الافتراضيين مثل Siri من Apple هم شكل ضعيف من الذكاء الاصطناعي. أما بالنسبة للذكاء الاصطناعي القوي ، أو الذكاء العام الاصطناعي ، فيتمتع بقدرات معرفية بشرية. عند تقديم مهمة غير معروفة ، يكون نظام الذكاء الاصطناعي الجيد قادرًا على إيجاد حل دون تدخل بشري.

يمكن أن تكون تكاليف الأجهزة والبرامج والموظفين للذكاء الاصطناعي مرتفعة. يقوم العديد من البائعين بتضمين مكونات الذكاء الاصطناعي في عروضهم القياسية بالإضافة إلى الوصول إلى منصات AIaaS (الذكاء الاصطناعي كخدمة).

يسمح AIaaS للأفراد والشركات بتجربة الذكاء الاصطناعي واختبار منصات متعددة قبل الالتزام. تشمل عروض الحوسبة السحابية للذكاء الاصطناعي الأكثر شيوعًا خدمات Amazon AI و IBM Watson Assistant و Microsoft Cognitive Services و Google AI services.

ما هي عملية علم البيانات؟

الحصول على البيانات

تتمثل الخطوة الأولى في تحديد نوع البيانات التي يجب تحليلها ، ويجب تصدير هذه البيانات إلى ملف Excel أو ملف CSV.

تنقية البيانات

إنه ضروري لأنه قبل أن تتمكن من قراءة البيانات ، يجب عليك التأكد من أنها في حالة قابلة للقراءة تمامًا ، دون أي أخطاء ، وبدون قيم مفقودة أو خاطئة.

تحليل استكشافي

يتم تحليل البيانات من خلال تصور البيانات بطرق مختلفة وتحديد الأنماط لاكتشاف أي شيء خارج عن المألوف. لتحليل البيانات ، يجب أن تحظى باهتمام ممتاز بالتفاصيل لتحديد ما إذا كان أي شيء في غير محله.

النمذجة أو تعلم الآلة

يكتب مهندس البيانات أو العالم تعليمات لخوارزمية التعلم الآلي لاتباعها بناءً على البيانات التي يجب تحليلها. تستخدم الخوارزمية بشكل متكرر هذه التعليمات للتوصل إلى الإخراج الصحيح.

تفسير البيانات

في هذه الخطوة ، تكشف عن نتائجك وتقدمها إلى المنظمة. إن المهارة الأكثر أهمية في هذا هي قدرتك على شرح نتائجك.

دورة حياة علوم البيانات

غالبًا ما يعتمد علماء البيانات بشكل كبير على الذكاء الاصطناعي ، خاصةً الحقول الفرعية للتعلم الآلي والتعلم العميق ، لإنشاء نماذج وعمل تنبؤات باستخدام الخوارزميات والتقنيات الأخرى.

يمكن اعتبار علم البيانات على أنه يحتوي على دورة حياة من خمس مراحل:

• الالتقاط – هذه المرحلة عندما يقوم علماء البيانات بجمع بيانات أولية وغير منظمة. تتضمن مرحلة الالتقاط عادةً الحصول على البيانات وإدخالها واستقبال الإشارة واستخراج البيانات.
• صيانة – هذه المرحلة هي عندما يتم وضع البيانات في نموذج يمكن استخدامه. تشمل مرحلة الصيانة تخزين البيانات وتنقية البيانات وتدريج البيانات ومعالجة البيانات وهندسة البيانات.
• العملية – هذه المرحلة عندما يتم فحص البيانات بحثًا عن الأنماط والتحيزات لمعرفة كيف ستعمل كأداة تحليل تنبؤية. تتضمن مرحلة العملية التنقيب عن البيانات والتجميع والتصنيف ونمذجة البيانات وتلخيص البيانات.
• التحليل – تحدث هذه المرحلة عند إجراء أنواع متعددة من التحليلات على البيانات. تتضمن مرحلة التحليل تقارير البيانات وتصور البيانات وذكاء الأعمال واتخاذ القرار.
• التواصل – هذه المرحلة عندما يعرض علماء البيانات والمحللون البيانات من خلال التقارير والمخططات والرسوم البيانية. تتضمن مرحلة الاتصال عادةً التحليل الاستكشافي والتأكيدي والتحليل التنبئي والانحدار والتنقيب عن النص والتحليل النوعي.

أنظر أيضاً:

• ما هي القيمة السوقية
• أنواع المخاطر المالية
• أنواع التخطيط الإداري

ما هي طبيعة عمل عالم البيانات؟

شخص متخصص في عملية جمع البيانات وتنظيمها وتحليلها بحيث يمكن نقل المعلومات الواردة فيها كقصة واضحة مع وجبات جاهزة للتنفيذ. كقاعدة عامة ، يتمتع علماء البيانات بالمهارة في اكتشاف الأنماط المخبأة داخل كميات كبيرة من البيانات ، وغالبًا ما يستخدمون خوارزميات متقدمة وتنفيذ نماذج التعلم الآلي لمساعدة الشركات والمؤسسات على إجراء تقييمات وتوقعات دقيقة. يتمتع عالم البيانات النموذجي بمعرفة عميقة بالرياضيات والإحصاءات ، بالإضافة إلى خبرة في استخدام لغات البرمجة مثل R و Python و SQL.

وظائف عالم البيانات

يمكن أن تأتي وظائف علوم البيانات بأشكال مختلفة. خلال بداية مهنة في علم البيانات ، قد يحمل الشخص لقب عالم البيانات والتقدم إلى محلل ومهندس ومهندس معماري وما إلى ذلك. يستخدم كل دور في علم البيانات كلاً من المهارات التقنية واللينة التي يجب تطويرها طوال حياة الشخص المهنية.

أدوار علم البيانات :

• يتعامل عالم البيانات مع جمع البيانات وتحليلها وتصورها ؛ يبني أحيانًا نماذج التعلم الآلي.
• محلل البيانات مسؤول عن جمع البيانات وتنظيفها وتحليلها والإبلاغ عنها ؛ في بعض الأحيان يتتبع تحليلات الويب.
• يستخدم Business Analyst البيانات لعمل رؤى عمل قابلة للتنفيذ لبقية المؤسسة.
• مهندس البيانات يصمم ويبني ويحافظ على خطوط أنابيب البيانات ؛ اختبار النظم البيئية لعلماء البيانات لتشغيل الخوارزميات.
• يصمم مهندس التعلم الآلي ويبني أنظمة التعلم الآلي.

مهارات علوم البيانات

لا توجد إجابة واحدة تناسب الجميع على السؤال ماذا يفعل عالم البيانات؟ لذا فإن المهارات الدقيقة وصناديق الأدوات التي يحتاجها المتخصصون في علم البيانات تختلف من دور إلى آخر.

ومع ذلك ، هناك بعض الكفاءات العامة التي يجب اكتسابها والتي من شأنها إعداد محترفي علوم البيانات الطموحين والمبتدئين لتحقيق النجاح. وتشمل تلك المهارات في:

• البرمجة – باستخدام لغات مثل Python و R.
• إدارة قواعد البيانات – تعلم وتطبيق لغة SQL للتواصل مع قواعد البيانات.
• الإحصائيات – التعامل مع كيفية تحليل البيانات لحل المشكلات.

بالإضافة إلى ذلك ، غالبًا ما يمتلك علماء البيانات الناجحون بعض المهارات الأساسية الأساسية مثل:

• الفضول – يركز على اكتشاف المشكلات وتعلم أشياء جديدة دائمًا.
• سرد القصص – القدرة على سرد القصص بالبيانات وترحيل الرؤى.
• التواصل – مريح في التعاون مع الآخرين وتوصيل المشكلات والحلول بوضوح.

بالطبع ، هناك مهارات وتقنيات أخرى سيحتاج علماء البيانات إلى تعلمها إذا كانوا يرغبون في الدخول في مجالات أكثر تخصصًا في علم البيانات ، مثل التعلم العميق والشبكات العصبية ومعالجة اللغة الطبيعية.

تطبيقات علوم البيانات

توصية المنتج

يمكن أن تؤثر تقنية توصية المنتج على العملاء لشراء منتجات مماثلة. على سبيل المثال ، يحاول مندوب مبيعات في Big Bazaar زيادة مبيعات المتجر من خلال تجميع المنتجات معًا وتقديم خصومات. لذا قام بتجميع الشامبو والبلسم معًا ومنحهم خصمًا. علاوة على ذلك ، سيشتريها العملاء معًا بسعر مخفض.

التنبؤ في المستقبل

إنها إحدى التقنيات المطبقة على نطاق واسع في علوم البيانات. على أساس أنواع مختلفة من البيانات التي يتم جمعها من مصادر مختلفة ، يتم إجراء التنبؤ بالطقس والتنبؤ المستقبلي.

كشف الاحتيال والمخاطر

إنه أحد أكثر التطبيقات المنطقية لعلوم البيانات. نظرًا لأن المعاملات عبر الإنترنت مزدهرة ، فمن الممكن أن تفقد بياناتك. على سبيل المثال ، يعتمد اكتشاف الاحتيال في بطاقة الائتمان على المبلغ والتاجر والموقع والوقت والمتغيرات الأخرى. إذا بدا أي منها غير طبيعي ، فسيتم إلغاء المعاملة تلقائيًا ، وسيتم حظر بطاقتك لمدة 24 ساعة أو أكثر.

سيارة ذاتية القيادة

تعتبر السيارة ذاتية القيادة واحدة من أكثر الاختراعات نجاحًا في عالم اليوم. نقوم بتدريب سيارتنا على اتخاذ القرارات بشكل مستقل بناءً على البيانات السابقة. في هذه العملية ، يمكننا معاقبة نموذجنا إذا لم يعمل بشكل جيد. تصبح السيارة أكثر ذكاءً بمرور الوقت عندما تبدأ في التعلم من خلال جميع تجارب الوقت الفعلي.

التعرف على الصور

عندما تريد التعرف على بعض الصور ، يمكن لعلم البيانات اكتشاف الكائن وتصنيفه. أشهر مثال على التعرف على الصور هو التعرف على الوجوه – إذا طلبت من هاتفك الذكي إلغاء حظره ، فسوف يقوم بمسح وجهك ضوئيًا. اولا يقوم النظام باكتشاف الوجه ثم يصنف وجهك كوجه بشري وبعد ذلك سيقرر ما اذا كان الهاتف يخص المالك الفعلي ام لا.

تحويل الكلام إلى نص

التعرف على الكلام هو عملية فهم اللغة الطبيعية بواسطة الكمبيوتر. نحن على دراية بالمساعدين الافتراضيين مثل Siri و Alexa و Google Assistant.

الرعاية الصحية

يساعد علم البيانات والذكاء الاصطناعي في مختلف فروع الرعاية الصحية مثل تحليل الصور الطبية ، وتطوير عقاقير جديدة ، وعلم الوراثة وعلم الجينوم ، وتقديم المساعدة الافتراضية للمرضى.

محركات البحث

توفر لنا Google و Yahoo و Bing و Ask وما إلى ذلك الكثير من النتائج في غضون جزء من الثانية. أصبح ممكنا باستخدام خوارزميات علوم البيانات المختلفة.

أمثلة على تقنية الذكاء الاصطناعي

تم دمج الذكاء الاصطناعي في أنواع مختلفة من التقنيات ، منها ستة أمثلة.

الأتمتة

إنه ما يجعل النظام أو العملية تعمل تلقائيًا. على سبيل المثال ، يمكن برمجة RPA (أتمتة العمليات الروبوتية) لأداء مهام متكررة أسرع من البشر.

التعلم الآلي

التعلم الآلي هو علم جعل الكمبيوتر يقوم بأشياء بدون برمجته. التعلم العميق هو مجموعة فرعية من هذا ، والتي يمكن اعتبارها أتمتة التحليلات التنبؤية. هناك ثلاثة أنواع مختلفة. أولاً ، التعلم الخاضع للإشراف ، حيث يتم تصنيف مجموعات البيانات بحيث يتم اكتشاف الأنماط ثم إعادة استخدامها.

بعد ذلك ، التعلم غير الخاضع للإشراف ، حيث لا يتم تصنيف مجموعات البيانات ، ولكن يتم فرزها بناءً على أوجه التشابه أو الاختلافات. وأخيرًا ، التعلم المعزز ، حيث لا يتم تسمية مجموعات البيانات ، لكن الذكاء الاصطناعي يتلقى التعليقات بعد اتخاذ الإجراء.

الرؤية الحاسوبية

إنها تقنية تلتقط وتحلل المعلومات المرئية باستخدام الكاميرا. يتم استخدامه في تحديد التوقيع أو تحليل الصور الطبية.

NLP (معالجة اللغة الطبيعية)

معالجة اللغة الطبيعية هي معالجة لغة الإنسان بواسطة برنامج. يعد اكتشاف البريد العشوائي مثالًا قديمًا. ومع ذلك ، تستند الأساليب الحالية على التعلم الآلي. ولذلك فهي تشمل ترجمة النص وتحليل المشاعر والتعرف على الصوت.

الروبوتات

يتعلق الأمر بتصميم وتصنيع الروبوتات. ثم يتم استخدامها في خطوط التجميع لإنتاج السيارات ، أو بواسطة وكالة ناسا لنقل الأجسام الكبيرة في الفضاء. يحاول الباحثون الآن دمج التعلم الآلي لبناء روبوتات يمكنها التفاعل في السياقات الاجتماعية.

السيارات ذاتية القيادة

تجمع هذه المركبات بين رؤية الكمبيوتر والتعرف على الصور والتعلم العميق. وبالتالي ، يطور الذكاء الاصطناعي قدرة آلية على قيادة السيارة. وهذا ، أثناء البقاء في حارة معينة وتجنب العوائق غير المتوقعة ، مثل المشاة.

تطبيقات الذكاء الاصطناعي

لقد شق الذكاء الاصطناعي طريقه إلى عدد من المجالات. يمكننا أن نذكر على وجه الخصوص الصحة. وبالتالي ، يتم استخدام التعلم الآلي لتحقيق تشخيصات أفضل وأسرع. واحدة من أشهر التقنيات هي IBM Watson. يفهم اللغة الطبيعية ويستطيع الإجابة على الأسئلة المطروحة عليه. يستفيد من بيانات المريض ومصادر البيانات الأخرى المتاحة لتشكيل فرضية ، والتي تقدم بعد ذلك مع مخطط تسجيل الثقة.

في مجال الأعمال التجارية ، يدمج التعلم الآلي الأنظمة الأساسية للتحليلات وإدارة علاقات العملاء (CRM) لخدمة العملاء بشكل أفضل. تدمج Chatbots مواقع الويب للإجابة على الأسئلة ومساعدة العملاء. في التعليم ، يمكن للذكاء الاصطناعي أتمتة عملية الدرجات لتوفير الوقت للمعلمين. هنا ، يمكن للذكاء الاصطناعي أن يغير الطريقة التي يتعلم بها الطلاب ، أو حتى يحل محل بعض المعلمين.

في مجال التمويل ، يجمع الذكاء الاصطناعي البيانات الشخصية ويقدم المشورة المالية. تم تطبيق بعض البرامج ، مثل IBM Watson ، على عملية شراء المنزل. أخيرًا ، تعد الصناعة التحويلية مجالًا كان في طليعة دمج الروبوتات في سير العمل.

خلاصة

تساهم أدوات وتقنيات علم البيانات والذكاء الاصطناعي كثيرًا في نمو الأعمال التجارية. تمر كل شركة بتحول رقمي ، وهناك طلب متزايد على المرشحين ذوي المهارات ذات الصلة وشركات المعرفة التي تقدم رواتب تنافسية للموهبة المناسبة. إذا كنت مهتمًا بمهنة في علم البيانات أو تحول حياتك المهنية إلى أدوار مثل محللي الأعمال ومحللي البيانات ومهندسي البيانات ومهندسي التحليلات وما إلى ذلك.

أنظر أيضاً:

• محاسبة المخزون السلعي
• أنواع المخاطر المالية
• مجالات التخطيط المالي
• تخصص ذكاء الأعمال

الأسئلة الشائعة