هل سبق لك أن تساءلت عن أسئلة مثل هذه ، "ماذا يفعل عالم البيانات"؟ "هل علم البيانات شيء جديد"؟ "هل عالم البيانات ليس مجرد تصنيف جنسي للإحصائي"؟
مع هذا المقال ، آمل أن أوضح ببعض الأساطير وبعض الالتباس. ليس كل شيء بالأبيض والأسود هنا في عالم البيانات. لا تستخدم الشركات تعريفًا مشتركًا لما تتكون منه وظيفة معينة وما لا تتكون منه. حتى دورات الجامعات تشترك أحيانًا في نفس التصنيف ولكن لها محتويات مختلفة في هذا المجال.
ما هو علم البيانات عنه؟
علم البيانات هو مجموعة من الأنشطة في أكثر من مجال واحد. إذا كنت عالم بيانات ، فأنت تشارك في جمع البيانات (أو التنقيب في البيانات) ، وتحليل البيانات ونمذجةها ، بالإضافة إلى تحضير البيانات بطريقة ما. يتحول إلى معلومات التي يمكن استخدامها لاتخاذ القرارات. يُعرف الجزء الأخير أيضًا باسم "صنع القرار القائم على البيانات"في مجال ريادة الأعمال. في عصرنا ، يعتبر علم البيانات أيضًا جزءًا من علوم الكمبيوتر أو على الأقل يمكنك القول أنه في الوقت الحاضر يرتبط ارتباطًا وثيقًا بنفس الشيء.
باستخدام الأساليب العلمية لمعالجة البيانات باستخدام الخوارزميات والأنظمة الأخرى ، يعمل عالم البيانات على تحويل البيانات إلى معلومات وربما اكتساب المعرفة بشيء لم يكن واضحًا في السابق أو غير معروف تمامًا. للقيام بذلك ، يمكن لعالم البيانات الاستفادة من البيانات المنظمة وغير المنظمة. تعتمد المتطلبات الدقيقة بشكل كبير على المنهجية المستخدمة وهدف المهام.
تاريخ علم البيانات
يُزعم أن مصطلح علم البيانات على هذا النحو قد صاغه بيتر ناور ، رائد علوم الكمبيوتر الدنماركي ، في عام 1960. كما قدم لاحقًا مصطلح "داتالوجي" ، في عام 1974 ، والذي يمكن اعتباره مشاركة الأنشطة مع ما نعرفه عن علم البيانات اليوم ولكن ربما كانت الكلمة لا من المفترض أن تستمر. تم ذكر علم البيانات لأول مرة كجزء من عنوان المؤتمر ، في عام 1996 ، في كوبي ، اليابان ، عندما قدمها تشيكيو هاياشي خلال مناقشة مائدة مستديرة.
عندما كتب توماس إتش دافنبورت ودي جي باتيل المقال "عالم البيانات: أكثر الوظائف جاذبية في القرن الحادي والعشرين"لمجلة هارفارد بيزنس ريفيو ، في أكتوبر 2012 ، كانت تلك هي اللحظة التي بدأ فيها مصطلح علم البيانات وعالم البيانات يتحول إلى كلمة رنانة. منذ ذلك الحين ، بدأت هذه التسمية "الجديدة" تحل محل المناصب الوظيفية التي ربما كانت تسمى في السابق محلل أعمال وإحصائي وألقاب وظيفية أخرى مماثلة. اعتمادًا على المكان الذي تبحث فيه ، قد تجد أيضًا أحد كبار علماء البيانات أو حتى معالجات البيانات.
ماذا يفعل عالم البيانات؟
إذا كنت تبحث في التوصيفات الوظيفية للشركات التي تتطلع إلى توظيف علماء بيانات ، فقد تجد كل شيء ولا يوجد شيء محدد بشكل كافٍ. غالبًا ما يكون غامضًا وغير واضح لأن هذا النوع من أنشطة العمل ليس له روابط بقسم الموارد البشرية في المؤسسة. ومع ذلك ، إذا تم تعيينك كعالم بيانات ، فما الذي يتوقعون منك فعله على الأرجح؟
بشكل أساسي ، يجب أن يشير ناتج عملك إلى الفرص ، ويساعد على اتخاذ القرارات وزيادة ربحية الشركة بطريقة ما. من أجل تحقيق ذلك ، تحتاج إلى جمع البيانات وتنظيمها وتحليلها وتحديد أفضل طريقة ممكنة للمحاذاة في مجموعات ومتغيرات. إذا كنت تواجه مشكلات "البيانات الضخمة" ، فأنت بحاجة إلى ترتيب النتائج بطريقة ما ، بحيث تكون منطقية في الوقت الحالي وفي المستقبل.
من المحتمل أن تصادف قواعد بيانات مختلفة ستحتاج إليها للحصول على بيانات من "مصدر ذهبي" وإدارته من خلال ربط كل هذه المصادر التاريخية بنوع من البرامج الوسيطة. سيحتاج علماء البيانات أيضًا إلى إيجاد طرق لهيكلة البيانات غير المهيكلة وتقسيم البيانات المستمرة في وحدات بت بحيث يمكن استخدامها. التخلص من البيانات المهدرة والتأكد من الاستفادة من البيانات المفيدة بالطريقة المثلى.
بعد الانتهاء من ذلك ، سيقوم عالم البيانات بمعالجة البيانات ربما لتحديد الأنماط والاتجاهات. من خلال القيام بذلك ، سيكون قادرًا على "تحذير" العمل من المشكلات المتكررة أو الأحداث الأخرى التي قد تكون ضارة إذا تم تجاهلها أو التي من شأنها أن تسمح للشركة بتوليد المزيد من الإيرادات إذا علموا بالحدث مقدمًا ويمكنهم الاستعداد. سيقوم عالم البيانات أيضًا ببناء الحالات وشرح النتائج لأصحاب المصلحة والإدارة. يمكن أن يحدث هذا على سبيل المثال في شكل عرض تقديمي مرئي أو وسائل أخرى.
المهارات التي يمكن أن تساعدك في الحصول على وظيفة عالم بيانات
بادئ ذي بدء ، يساعدك كثيرًا إذا كنت مهتمًا بالعمل مع البيانات والأرقام والرسوم البيانية والصيغ وما شابه ذلك. قد لا تكون هذه هي الوظيفة المناسبة لك إذا لم تكن مرتاحًا حقًا لهذا النوع من الأشياء.
إذا كنت تفكر في أن تصبح عالم بيانات ، فيجب أن تفكر في زيادة معرفتك في مواضيع مثل الرياضيات وعلوم الكمبيوتر والبرمجة والإحصاءات والتعلم الآلي وهندسة البرمجيات وتصور البيانات لتوصيل نتائج عملك.
علم البيانات مقابل الإحصاء
لا أعتقد أن علم البيانات هو مجرد كلمة جديدة للإحصاء. أعتقد أن بعض الأنشطة قد تكون متشابهة ، لكنني أعتقد أن هناك بعض الاختلافات التي يجب تدوينها بين هذين الفرعين. إذا كنت تبحث عن الصناعات ، فسترى استخدامًا أكبر لعلوم البيانات في شركات التكنولوجيا والتمويل والتصنيع بينما تجد الإحصائيات غالبًا مكانًا في التجارة والتجارة والدراسات السكانية ودعم مجالات العلوم الأخرى.
مثال على خوارزمية تطورية تم إنشاؤها داخل Jupyter Notebook ، باستخدام Python و Matplotlib (بواسطة شاهين رستمي)
غالبًا ما تختلف ممارسات العالم الحقيقي لعالم البيانات والإحصائي. على سبيل المثال ، من المحتمل أن يحتاج عالم البيانات إلى إنشاء ورعاية مستودعات البيانات التي يمكن أن تكون حلولًا وسيطة. مما أعرفه ، نادرًا ما يحتاج الإحصائيون إلى التعامل مع مهام تكنولوجيا المعلومات الإدارية وهندسة البرمجيات. قد يستفيدون من نفس الشيء ولكن لا يقومون بإعداده أو صيانته
إذا كنت ترى ذلك بطريقة أخرى ، فأنا أحب أن أسمع أفكارك حول هذا الموضوع. تأكد من مشاركة ملاحظاتك أدناه في قسم التعليقات.
ملخص
قبل بضع سنوات ، شاركت مصطلحات مثل Business Intelligence (BI) أو Management Information (MI) الأنشطة مع التوصيفات الوظيفية الحالية لما يجب على عالم البيانات القيام به. يبدو أن هناك تأثيرًا للكلمات الطنانة وضجيجًا حول مصطلح علم البيانات ، خاصةً مع كل ما يتعلق بالذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم الآلي (ML) ، ولكن مع ذلك ، فإن عمل علماء البيانات مطلوب بشدة في الابتكار / الشركات التخريبية.
تتغير أسماء المصطلحات والوظائف بناءً على الاتجاهات ولكن ما يهم حقًا هو أنك تحتاج إلى التحقق من الأنشطة والمسؤوليات في أي توصيف وظيفي قد تجده. الأسماء هي مجرد أسماء ولكن إذا كانت الأنشطة تتطابق مع ما تجيده وما تريد القيام به. أذهب خلفها!
لمزيد من القراءة
- حول السبب والارتباط والسببية والأغبياء الأذكياء
- 3 نصائح لتحسين اتخاذ القرار الاستراتيجي الخاص بك
- مقاومة الهشاشة: عندما تستفيد الأنظمة من الفوضى والتقلب
- ما الفرق بين البيانات والمعلومات والمعرفة والحكمة؟
- ما هو الذكاء التعاوني؟
رصيد الصورة: الصور (1, 2, 3) تم كل شيء بواسطة سيباستيان تير بورغ. الرسوم المتحركة تم بواسطة شاهين رستمي.
المصدر توماس هـ. دافنبورت, دي جي باتيل (HBR) / ويكيبيديا البند في علم البيانات
