الفرق بين علم البيانات وتحليل البيانات وتعلم اﻵلة

الفرق بين علم البيانات وتحليل البيانات وتعلم الآلة

 

أولاً وقبل أي شئ., سبب كتابة هذه المقالة هو أننى وجدت عمليات بحث كثيرة بخصوص هذا المجال فأردتُ أن أًوضَّح ما هي وجهة نظري بخصوص هذا الموضوع.
من ضمن عمليات البحث:-

عمليات البحث ذات الصلة

Data Science بالعربي

Data Science ماهو

Data science PDF

Icon data science

أهمية علم البيانات

كورس داتا ساينس

علم البيانات PDF

Data scientist

كتاب علم البيانات pdf

وظائف علم البيانات

علم البيانات PDF

علم البيانات والذكاء الاصطناعي

دورة علم البيانات

مستقبل علم البيانات

الفرق بين علم البيانات وتحليل البيانات

دبلوم علم البيانات

 

علم البيانات مقارنةً بالتعلُّم الآلي

علم البيانات هو مجال واسع يشمل مجالات متعددة. يبدو أن التعلم الآلي مناسب تمامًا لعلم البيانات. هذا لأنه يستخدم العديد من التقنيات التي تستخدم عادة في علم البيانات.

من ناحية أخرى ، قد تكون أو لا تستمد علم البيانات من التعلم الآلي. وهو حقل متعدد التخصصات ، على عكس التعلم الآلي الذي يركز على موضوع واحد.

يعد علم البيانات في جوهره مجالًا للدراسة يهدف إلى استخدام نهج علمي لاستخراج المعنى والرؤى من البيانات. يصف الدكتور توماس ميللر من جامعة نورث وسترن علم البيانات بأنه "مزيج من تكنولوجيا المعلومات والنمذجة وإدارة الأعمال". لقد أقرت الجامعات بأهمية مجال علم البيانات وأنشأت برامج الدراسات العليا في علوم البيانات عبر الإنترنت.

من ناحية أخرى ، يشير التعلم الآلي إلى مجموعة من التقنيات التي يستخدمها علماء البيانات والتي تسمح لأجهزة الكمبيوتر بالتعلم من البيانات. تنتج هذه التقنيات نتائج تؤدي أداءً جيدًا بدون برمجة قواعد صريحة.

علم البيانات والتعلم الآلي كلاهما كلمات رنانة شائعة جدًا اليوم. غالبًا ما يتم طرح هذين المصطلحين معًا ولكن لا ينبغي الخلط بينهما كمرادفات. على الرغم من أن علم البيانات يتضمن التعلم الآلي ، إلا أنه مجال واسع به العديد من الأدوات المختلفة.

> عملية علم البيانات

أدى انتشار الهواتف الذكية ورقمنة أجزاء كثيرة من الحياة اليومية إلى إنتاج كميات هائلة من البيانات. في الوقت نفسه ، أدى استمرار قانون مور ، الفكرة القائلة بأن الحوسبة ستزيد بشكل كبير في القوة وتنخفض التكلفة النسبية بمرور الوقت ، إلى إتاحة قوة الحوسبة الرخيصة على نطاق واسع. علم البيانات موجود كحلقة وصل بين هذين الابتكارين. من خلال الجمع بين هذه المكونات ، يمكن لعلماء البيانات استنباط المزيد من الأفكار من البيانات أكثر من أي وقت مضى.

تتطلب ممارسة علم البيانات مزيجًا فريدًا من المهارات والخبرة. عالم البيانات الماهر يجيد لغات البرمجة مثل R و Python ، ولديه معرفة بالطرق الإحصائية ، وفهم لهندسة قواعد البيانات والخبرة لتطبيق هذه المهارات على مشاكل العالم الحقيقي. قد يعتمد الماجستير في علم البيانات على المعرفة الموجودة للتأكد من أنك أفضل استعدادًا لمهنة طويلة في هذا المجال المتنامي باستمرار.
حدود علم البيانات

على الرغم من أنه قد يبدو واضحًا ، إلا أن علم البيانات يعتمد على البيانات. كان النمو الهائل لعلوم البيانات مدفوعًا بتوافر مجموعات بيانات ضخمة وقوة حوسبة رخيصة. فقط مع هذه الموارد المذهلة يكون علم البيانات فعالاً. يمكن أن تضيع مجموعات البيانات الصغيرة والبيانات الفوضوية والبيانات غير الصحيحة الكثير من الوقت ، مما يؤدي إلى إنشاء نماذج تنتج نتائج لا معنى لها أو مضللة. إذا لم تلتقط البيانات السبب الفعلي للتباين ، فسيفشل علم البيانات.
وظائف في علوم البيانات

علم البيانات مطلوب أينما توجد بيانات ضخمة. مع بدء المزيد والمزيد من الصناعات في جمع البيانات حول العملاء والمنتجات ، ستستمر الحاجة إلى علماء البيانات في النمو. للبدء في الطريق نحو مهنة في علم البيانات ، ضع في اعتبارك هذه المهارات للحصول على وظيفة في علم البيانات.

تعرف على المزيد حول كيف تصبح عالم بيانات.

ما هو التعلم الآلي؟

 

علم البيانات ، التعلم الآلي ، وتحليلات البيانات هي ثلاثة مجالات رئيسية اكتسبت شعبية كبيرة في السنوات الأخيرة. هناك طلب هائل على الأشخاص المهرة في هذه التخصصات. ومن المتوقع أنه في عام 2020 ، سيكون هناك المزيد من فرص العمل في هذه المجالات المهنية.

إذن ماذا تعني؟ ما الفرق بينهم؟ للإجابة على هذه الأسئلة والعديد من الأسئلة الأخرى اتركك مع هذه التدوينة .

يمكن وصف التعلم الآلي بأنه عملية استخدام الخوارزميات لفحص البيانات واستخلاص المعلومات المفيدة منها. ويمكنه أيضًا استخدام البيانات المعينة للتنبؤ بالاتجاهات المستقبلية. ولسنوات عديدة ، كانت برامج التعلم الآلي تستخدم تحليلات إحصائية وتنبؤية لتحديد نمط معين .

أحد الأمثلة المثالية للتطبيق الفعلي للتعلم الآلي هو خوارزمية Facebook. تم تصميم هذه الخوارزمية لتعلم سلوكك على موقع الوسائط الاجتماعية هذا. سيستخدم بعد ذلك هذه المعرفة للتوصية البوستات ذات صلة التي يجب أن تظهر لك اثناء تصفحك للموقع. ستدرس أمازون سلوكك في التصفح وتوصي بالمنتجات المحتملة التي من المحتمل أن تشتريها. الأمر نفسه ينطبق على Netflix.

ما الذي يتطلبه الأمر لتصبح خبيراً في التعلم الآلي؟

من وجهة نظر نقدية ، يمكن اعتبار التعلم الآلي فرعًا لكل من الكمبيوتر والإحصاء. إذا كنت تخطط لتصبح واحد من الموظفين في هذا المجال، فكر في تحسين مهاراتك في المجالات التالية:

خبرة في عمل نظام الكمبيوتر

مهارات برمجة عملية

كن جيدًا في الاحتمالات والإحصاءات والرياضيات بصفة عامة

نمذجة البيانات

1. علوم البيانات Data Science

ما هو علم البيانات؟

على الرغم من وجود العديد من التعريفات لهذا الموضوع ، إلا أننا سنستخدم أكثر التعريفات الشائعة التي يمكن لأي شخص فهمها. علم البيانات هو مفهوم يستخدم للتعامل مع البيانات الكبيرة. يغطي هذا المفهوم جوانب إعداد البيانات وتنظيف البيانات وتحليلها.

في الظروف العادية ، يجمع عالم البيانات البيانات من مصادر متنوعة وينشر تقنيات مختلفة لاستخلاص معلومات ذات مغزى من مجموعات هذه البيانات .

ينظر علماء البيانات إلى هذه البيانات من منظور الأعمال. لهذا السبب ، تأكد من أن التنبؤات التي يقدمونها من البيانات التي تم جمعها دقيقة كما يمكن استخدامها في صنع قرارات.

المهارات المهمة التي تحتاج إلى تعلمها تشمل:

خبرة عملية في برمجة بايثون

كن جيدًا في برمجة قواعد بيانات SQL

كن قادراً على العمل على البيانات غير المهيكلة من مصادر متنوعة مثل منصة التواصل الاجتماعي.

معرفة حول التعلم الآلي

فهم مناسب لمختلف الوظائف التحليلية

 

3. تحليلات البيانات Data Analytics

يستلزم تحليل البيانات الخروج بإحصائيات وصفية وتصور للبيانات للوصول إلى نتيجة. فهي تنطوي على الكثير من الإحصاءات. يحتاج محلل البيانات لمعرفة كيفية العمل مع الأرقام. في معظم الحالات ، يُنظر إلى تحليلات البيانات على أنها الإصدار الأساسي لعلوم البيانات.

بصفتك محللاً للبيانات ، يجب أن تكون في وضع جيد لشرح الأسباب المختلفة لظهور البيانات كما هي. يجب أن تمثل البيانات بطريقة يمكن للجميع فهمها ، بما في ذلك غير الخبراء.

ما المهارات التي أحتاجها لأصبح محلل بيانات؟

يجب أن تكون جيدًا في:

الرياضيات والإحصاء

قراءة البيانات وفهمها

كما ترون ، ترتبط هذه الحقول الثلاثة ارتباطًا وثيقًا. ومع ذلك ، هناك بعض الاختلافات بينهما التي نجحنا في الإشارة إليها.

 

 

عالم البيانات مقارنةً بمهندس التعلم الآلي

هل فكرت يومًا في أن نمو التعلم الآلي وعلوم البيانات هو السبب وراء أفضل سمات الوظائف وأكثرها شيوعًا التي تُمنح لهذه المجالات؟ من المهم أن نفهم أنه مع نمو مجالات التكنولوجيا والبيانات ، قد تكون الوظائف جيدة جدًا. غالبًا ما تتقاطع وظائف التكنولوجيا ، ولكن من المهم التمييز بين مهندس التعلم الآلي وعالم البيانات. فيما يلي قائمة بالمهارات الشائعة لعلماء البيانات ومهندسي التعلم الآلي:

المهارات اللازمة لعلماء البيانات

    إحصائيات
    التنقيب عن البيانات وتنظيفها
    عرض مرئي للمعلومات
    تقنيات إدارة البيانات غير المهيكلة
    لغات البرمجة مثل R و Python
    فهم قواعد بيانات SQL
    استخدم أدوات البيانات الضخمة مثل Hadoop و Hive و Pig

المهارات اللازمة لمهندسي التعلم الآلي

    أساسيات علوم الكمبيوتر
    النمذجة الإحصائية
    تقييم البيانات والنمذجة
    فهم وتطبيق الخوارزميات
    معالجة اللغة الطبيعية
    تصميم معمارية البيانات
    تقنيات تمثيل النص

علم البيانات هو مجال واسع ومتعدد التخصصات يسخر الكميات الواسعة من البيانات وقوة المعالجة المتاحة لاكتساب الأفكار. يعد التعلم الآلي من أكثر التقنيات إثارة في علم البيانات الحديث. يتيح التعلم الآلي لأجهزة الكمبيوتر التعلم بشكل مستقل من ثروة البيانات المتوفرة.

تطبيقات هذه التقنيات واسعة ، لكنها ليست غير محدودة. على الرغم من أن علم البيانات قوي ، إلا أنه لا يعمل إلا إذا كان لديك موظفون ذوو مهارات عالية وبيانات عالية الجودة. للمشاركة في علم البيانات ، ألق نظرة على بعض برامج الماجستير في علوم البيانات.

 

 

 

وإلى هنا قد انتهينا من كتابة مقالة اليوم , أتمنى أنها قد نالت إعجابكم جميعاً , وشكراً