
_START_ARTICLE_
علم البيانات
_START_SECTION_
التاريخ
_START_PARAGRAPH_
مصطلح "علم البيانات" (الذي استخدم في الأصل بالتبادل مع "Datalogy") موجود لأكثر من ثلاثين عاما، وكان يستخدم في البداية كبديل عن علوم الكمبيوتر من قبل بيتر ناور في عام 1960. حيث في عام 1974، نشر بيتر ناور مسح موجزة لأساليب الكمبيوتر، والتي استخدم مصطلح "علم البيانات" بحرية في دراسته لطرق معالجة البيانات المعاصرة التي تستخدم في مجموعة واسعة من التطبيقات.
_START_SECTION_
المهام الأساسية لعالم البيانات
_START_PARAGRAPH_
على الرغم من أن كل من محللي وعلماء البيانات يتشاركون العديد من الأهداف والمهام إلا أنه هناك بعض الاختلافات._NEWLINE_هذه قائمة قصيرة بأهم المهام والأهداف التي يعمل عليها_NEWLINE_1-التنبؤ بقيم معينة بناءً على بيانات قديمة._NEWLINE_• التنبؤ بإجمالي الربح الذي سوف تحصل عليه الشركة خلال الشهر القادم._NEWLINE_• التنبؤ بعدد المستخدمين الجدد للتطبيق في شهر معين._NEWLINE_2-عمليات التصنيف | Classification_NEWLINE_• تصنيف البريد الالكتروني بأنه غير هام أو هام._NEWLINE_3-بناء أنظمة التوصية | Recommendation Systems_NEWLINE_• عندما تقوم بعملية شراء لمنتج ما، سوف تلاحظ وجود قائمة تخبرك بمنتجات شبيه بالمنتج الذي اخترته._NEWLINE_• أنظمة التوصية في مواقع مشاهدة الأفلام._NEWLINE_4- الكشف عن الأنماط | Pattern Detection_NEWLINE_•اكتشاف العلاقات بين البيانات الموجودة التي لا يمكن الكشف عنها بالطرق التقليدية._NEWLINE_5-التحليل الاستكشافي للبيانات | Exploratory Data Analysis_NEWLINE_•إجراء بعض العمليات على البيانات لفهم طبيعتها والحصول على فكرة أولية عما تحتويه من معلومات._NEWLINE_6-قياس جودة أداء الخوارزميات وتحسين نتائجها.
_START_SECTION_
مراحل عملية علم البيانات
_START_PARAGRAPH_
1-الحصول على البيانات المتعلقة بالموضوع الذي تريد أن تكتشفه أو المشكلة المراد حلها._NEWLINE_2-معالجة البيانات والتأكد من صحتها وخلوها من الأخطاء التي من الممكن أن تؤثر على النتائج._NEWLINE_3-القيام بالتحليل الاستكشافي للبيانات للحصول على نظرة شاملة عن البيانات المتعامل معها._NEWLINE_4-بناء،تطوير، وتطبيق الخوازميات والنماذج اللازمة لحل المشكلة والحصول على النتائج._NEWLINE_5-عرض النتائج النهائية على أصحاب القرار.
_START_SECTION_
اكتشاف وفهم البيانات
_START_PARAGRAPH_
يهتم هذا القسم في اكتشاف المعرفة داخل البيانات. لتمكين الأعمال من اتخاذ قرارات تحقق لهم فائدة أكبر_NEWLINE_حيث يعتمد بشكل كبير على علم الاحصاء (تحليل البيانات الكمي والنوعي)._NEWLINE_على سبيل المثال تطبيق موبايل لبيع الملابس يعمل على أجهزة الأيفون والاندرويد._NEWLINE_البيانات (Data): أطهرت البيانات أنه خلال الشهر الماضي تم استخدام التطبيق من قبل 5000 مستخدم._NEWLINE_التحليلات(Analytics): يمكن استخدام التحليلات لإيجاد عدد المستخدمين الذين استعملوا التطبيق من خلال الايفون._NEWLINE_فهم التحليلات(Insights): من الممكن اكتشاف أن مستخدمي الايفون هم أقل احتمالاً للشراء عبر التطبيق بنسبة 40%._NEWLINE_الخطوة التالية تتمثل بمعرفة السبب وراء انخفاض نسبة التعاملات باستخدام اجهزة الايفون مقارنة بباقي الأجهزة._NEWLINE_هل يمكن أن يتعلق هذا الأمر بصعوبة وتعقيد واجهة استخدام التطبيق في الايفون؟_NEWLINE_فإذا كان الأمر صحيحاً، فإن جعل واجهة الاستخدام بسيطة أكثر، سوف يرفع من احتمال عملية شراء المنتجات عبر المستخدمين الذين يملكون أيفون.
_START_SECTION_
تطوير منتجات مرتبطة بالبيانات
_START_PARAGRAPH_
يستخدم هذا القسم البيانات الموجودة لدى الشركة، كمدخلات إلى الخوارزميات والنماذج التي يقوم ببنائها “عالم البيانات”. يعتمد هذا القسم بشكل كبير على معرفة الشخص بعلم الحاسوب و خوارزميات تعلم الآلة والذكاء الصنعي.