علم البيانات Data Science – التطبيقات ومجالات العمل وأفضل المصادر لدراستهاأصبح علم البيانات تقنية ثورية يبدو أن الجميع يتحدثون عنها. يُعتبر علم البيانات بمثابة أكثر الوظائف جاذبية في القرن الحادي والعشرين، وهي كلمة طنانة لا يعرفها سوى عدد قليل جداً من الأشخاص في مجال التكنولوجيا بمعناها الحقيقي. بينما يرغب العديد من الأشخاص في أن يصبحوا علماء بيانات، فمن الضروري تقييم إيجابيات وسلبيات علم البيانات وتقديم صورة حقيقية. في هذا المقال، سنناقش هذه النقاط بالتفصيل ونزودكم بالمعلومات اللازمة حول علم البيانات.

ماهو علم البيانات

علم البيانات هو دراسة البيانات، يتعلق الأمر باستخراج البيانات وتحليلها وتصورها وإدارتها وتخزينها لإنشاء رؤى، تساعد هذه الرؤى الشركات على اتخاذ قرارات قوية تعتمد على البيانات. يتطلب علم البيانات استخدام كل من البيانات غير المهيكلة والمنظمة. إنه مجال متعدد التخصصات له جذوره في الإحصاء والرياضيات وعلوم الكمبيوتر، وهي واحدة من أكثر الوظائف المرغوبة للغاية نظراً لوفرة مواقع علم البيانات ونسب الأجور المربحة. 

أهم تطبيقات علم البيانات

فيما يلي بعض الأمثلة على كيفية استخدام الشركات لعلوم البيانات للابتكار في قطاعاتها وإنشاء منتجات جديدة وجعل العالم من حولهم أكثر كفاءة:

الرعاية الصحية – Healthcare

مع وجود شبكة واسعة من البيانات المتاحة الآن بدءاً من السجلات الطبية الإلكترونية وحتى قواعد البيانات السريرية ووصولاً إلى أجهزة تتبع اللياقة البدنية الشخصية، يجد المهنيون الطبيون طرقاً جديدة لفهم المرض وممارسة الطب الوقائي وتشخيص الأمراض بشكل أسرع واستكشاف خيارات العلاج الجديدة.

سيارات ذاتية القيادة – Self-Driving Cars

تقوم كل من تسلا وفورد وفولكس فاغن بتنفيذ التحليلات التنبؤية في الموجة الجديدة من المركبات ذاتية القيادة. تستخدم هذه السيارات الآلاف من الكاميرات وأجهزة الاستشعار الصغيرة لنقل المعلومات في الوقت الفعلي. باستخدام التعلم الآلي والتحليلات التنبؤية وعلوم البيانات، يمكن للسيارات ذاتية القيادة التكيف مع حدود السرعة وتجنب التغييرات الخطيرة في الممرات وحتى نقل الركاب على أسرع طريق.

الخدمات اللوجستية – Logistics

مثلاً، تستخدم أداة التحسين والملاحة المتكاملة على الطريق (ORION) نماذج وخوارزميات إحصائية مدعومة بعلوم البيانات تنشئ طرقاً مثالية لسائقي التوصيل استناداً إلى الطقس وحركة المرور والبناء وما إلى ذلك.

وسائل الترفيه – Entertainment

هل تساءلتم يوماً كيف يبدو أن Spotify يوصي بهذه الأغنية المثالية التي تناسبكم؟ أو كيف تعرف Netflix فقط ما العروض التي ستحبونها؟ باستخدام علم البيانات، يمكن لعملاق بث الموسيقى تنظيم قوائم الأغاني بعناية بناءً على نوع الموسيقى أو الفرقة الموسيقية التي تحبونها حالياً. هل ترغبون حقاً في الطهي؟ سيتعرف مجمع البيانات في Netflix على حاجتكم إلى إلهام الطهي ويوصي بالعروض ذات الصلة من مجموعته الواسعة.

الموارد المالية – Finance

لقد وفر التعلم الآلي وعلم البيانات على الصناعة المالية ملايين الدولارات، ومقدار غير قابل للقياس من الوقت. على سبيل المثال، تستخدم منصة JP Morgan’s Contract Intelligence (COiN) معالجة اللغة الطبيعية (NLP) لمعالجة واستخراج البيانات الحيوية من حوالي 12,000 اتفاقية ائتمان تجاري سنوياً. بفضل علم البيانات، انتهى الآن ما سيستغرق إكماله حوالي 360 ألف ساعة عمل يدوياً في غضون ساعات قليلة. بالإضافة إلى ذلك، تستثمر شركات التكنولوجيا المالية مثل Stripe و Paypal بشكل كبير في علوم البيانات لإنشاء أدوات التعلم الآلي التي تكشف بسرعة الأنشطة الاحتيالية وتمنعها.

الأمن الإلكتروني – Cybersecurity

علم البيانات مفيد في كل صناعة، لكنه قد يكون الأهم في الأمن السيبراني. تستخدم شركة الأمن السيبراني الدولية Kaspersky علم البيانات والتعلم الآلي لاكتشاف أكثر من 360 ألف عينة جديدة من البرامج الضارة يومياً. تعد القدرة على اكتشاف وتعلم طرق جديدة للجرائم الإلكترونية على الفور، من خلال علم البيانات، أمراً ضرورياً لسلامتنا وأمننا في المستقبل.

أهم مجالات العمل في علم البيانات

غالباً ما يتم استخدام مجموعة متنوعة من المصطلحات المتعلقة بالتحليل وتفسير البيانات بالتبادل وغيرها، ولكنها يمكن أن تتضمن في الواقع مجموعات مهارات مختلفة وتعقيد البيانات. أهم المجالات التي تستخدم علم البيانات والمصطلحات السابقة:

عالِم البيانات – Data Scientist

يقوم علماء البيانات بفحص الأسئلة التي تحتاج إلى إجابة ومكان العثور على البيانات ذات الصلة. لديهم فطنة تجارية ومهارات تحليلية بالإضافة إلى القدرة على استخراج البيانات وتنظيفها وتقديمها. تستخدم الشركات علماء البيانات لإصدر كميات كبيرة من البيانات غير المهيكلة وإدارتها وتحليلها. ثم يتم تجميع النتائج وإبلاغها لأصحاب المصلحة الرئيسيين لدفع عملية صنع القرار الاستراتيجي في المنظمة.

محلل بيانات – Data Analyst

يقوم محللو البيانات بسد الفجوة بين علماء البيانات ومحللي الأعمال. يتم تزويدهم بالأسئلة التي تحتاج إلى إجابة من منظمة ثم تنظيم البيانات وتحليلها للعثور على النتائج التي تتوافق مع استراتيجية العمل عالية المستوى. محللو البيانات مسؤولون عن ترجمة التحليل الفني إلى عناصر عمل نوعية وإيصال نتائجهم بشكل فعال إلى مختلف أصحاب المصلحة.

مهندس بيانات – Data Engineer

يدير مهندسو البيانات كميات هائلة من البيانات المتغيرة بسرعة. يركزون على تطوير وتوزيع وإدارة وتحسين خطوط البيانات والبنية التحتية لتحويل البيانات ونقلها إلى علماء البيانات للاستعلام عنها.

أهم إيجابيات علم البيانات

الميزات المختلفة لعلوم البيانات هي كما يلي:

زيادة الطلب

علم البيانات مطلوب بشكل كبير. إنها الوظيفة الأسرع نمواً على Linkedin ومن المتوقع أن تخلق 11.5 مليون وظيفة بحلول عام 2026، وهذا يجعل Data Science قطاعاً وظيفياً عالي التوظيف.

كثرة المناصب

هناك عدد قليل جداً من الأشخاص الذين لديهم مجموعة المهارات المطلوبة ليصبحوا علماء بيانات. هذا يجعل علم البيانات أقل تشبعاً مقارنة بقطاعات تكنولوجيا المعلومات الأخرى. لذلك، يعد علم البيانات مجالاً وفيراً للغاية ولديه الكثير من الفرص.

مهنة مدفوعة الأجر

علم البيانات هي واحدة من الوظائف ذات الأجور المرتفعة، أي أنها خياراً مهنياً مربحاً للغاية.

علم البيانات متعدد الاستخدامات

هناك العديد من تطبيقات علوم البيانات. يستخدم على نطاق واسع في مجالات الرعاية الصحية والبنوك والخدمات الاستشارية والتجارة الإلكترونية. ستتاح لكم الفرصة للعمل في مختلف المجالات.

علم البيانات يجعل البيانات أفضل

تتطلب الشركات علماء بيانات مهرة لمعالجة بياناتهم وتحليلها. إنهم لا يقومون فقط بتحليل البيانات ولكن أيضاً تحسين جودتها.

علماء البيانات مرموقون للغاية

يسمح علماء البيانات للشركات باتخاذ قرارات أعمال أكثر ذكاءً. تعتمد الشركات على علماء البيانات وتستخدم خبراتهم لتقديم نتائج أفضل لعملائها، وهذا يمنح علماء البيانات موقعاً مهماً في الشركة.

لا مزيد من المهام المملة

ساعد علم البيانات الصناعات المختلفة على أتمتة المهام الزائدة عن الحاجة. تستخدم الشركات البيانات السابقة لتدريب الآلات من أجل أداء المهام المتكررة. وقد أدى هذا إلى تبسيط الأعمال الشاقة التي كان يقوم بها البشر من قبل.

علم البيانات يجعل المنتجات أكثر ذكاءً

يتضمن علم البيانات استخدام التعلم الآلي الذي مكّن الصناعات من إنشاء منتجات أفضل مصممة خصيصاً لتجارب العملاء. على سبيل المثال، توفر أنظمة التوصيات التي تستخدمها مواقع التجارة الإلكترونية رؤى شخصية للمستخدمين استناداً إلى مشترياتهم السابقة. وقد مكن هذا أجهزة الكمبيوتر من فهم السلوك البشري واتخاذ قرارات تعتمد على البيانات.

علم البيانات يمكن أن ينقذ الأرواح

تم تحسين قطاع الرعاية الصحية بشكل كبير بسبب علم البيانات. مع ظهور التعلم الآلي، أصبح من السهل اكتشاف الأورام في مراحله المبكرة. أيضاً، تستخدم العديد من صناعات الرعاية الصحية الأخرى علوم البيانات لمساعدة عملائها.

يمكن لعلم البيانات أن يجعلكم أشخاصاً أفضل

سيساعدكم علم البيانات في النمو الشخصي، ستكونون قادرين على اتخاذ موقف لحل المشكلات. نظراً لأن العديد من أدوار علوم البيانات تربط بين تكنولوجيا المعلومات والإدارة.

أهم سلبيات علم البيانات

في حين أن علم البيانات يعد خياراً مهنياً مربحاً للغاية، إلا أن هناك عيوباً مختلفة لهذا المجال، منها:

علم البيانات مصطلح ضبابي

علم البيانات مصطلح عام جداً وليس له تعريف محدد. على الرغم من أنها أصبحت كلمة طنانة، إلا أنه من الصعب جداً تدوين المعنى الدقيق لعالِم البيانات. يعتمد الدور المحدد لعالِم البيانات على المجال الذي تتخصص فيه الشركة. في حين وصف بعض الأشخاص علم البيانات بأنه النموذج الرابع للعلوم، وصفه القليل من النقاد بأنه مجرد إعادة تسمية للعلامة التجارية للإحصاءات.

إتقان علوم البيانات شبه مستحيل

كونه مزيجاً من العديد من المجالات، فإن علم البيانات ينبع من الإحصاء وعلوم الكمبيوتر والرياضيات. ليس من الممكن إتقان كل مجال وأن تكونوا خبراء بالمساواة في كل منها. بينما تحاول العديد من الدورات التدريبية عبر الإنترنت سد فجوة المهارات التي تواجهها صناعة علوم البيانات، لا يزال من غير الممكن أن تكونوا بارعين فيها نظراً لضخامة المجال. قد لا يتمكن أي شخص لديه خلفية في الإحصاء من إتقان علوم الكمبيوتر في غضون مهلة قصيرة من أجل أن يصبح عالم بيانات ماهراً. لذلك، فهو مجال ديناميكي دائم التغير يتطلب من الشخص الاستمرار في تعلم السبل المختلفة لعلوم البيانات.

مطلوب قدر كبير من المعرفة المجال

عيب آخر لعلم البيانات هو اعتماده على مجال المعرفة. سيجد أي شخص لديه خلفية كبيرة في الإحصاء وعلوم الكمبيوتر صعوبة في حل مشكلة علوم البيانات دون معرفة الخلفية. على سبيل المثال، ستتطلب صناعة الرعاية الصحية التي تعمل على تحليل التسلسل الجيني موظفاً مناسباً لديه بعض المعرفة في علم الوراثة والبيولوجيا الجزيئية.

قد تؤدي البيانات التعسفية إلى نتائج غير متوقعة

يقوم عالِم البيانات بتحليل البيانات وإجراء تنبؤات دقيقة من أجل تسهيل عملية صنع القرار. في كثير من الأحيان، تكون البيانات المقدمة عشوائية ولا تسفر عن النتائج المتوقعة. يمكن أن يفشل هذا أيضاً بسبب الإدارة الضعيفة وسوء استخدام الموارد.

مشكلة خصوصية البيانات

النسبة للعديد من الصناعات، تعتبر البيانات وقودها. يساعد علماء البيانات الشركات على اتخاذ قرارات تعتمد على البيانات، ومع ذلك، فإن البيانات المستخدمة في العملية قد تنتهك خصوصية العملاء. تكون البيانات الشخصية للعملاء مرئية للشركة الأم وقد تتسبب في بعض الأحيان في تسرب البيانات بسبب ثغرة أمنية.

أهم الجامعات التي تدرس علم البيانات

أهم الكورسات في علم البيانات

أهم المواقع في علم البيانات

بعض الكتب الهامة

Head First Statistics: A Brain-Friendly Guide
Practical Statistics for Data Scientists
Introduction to Machine Learning with Python: A Guide for Data Scientists
Data Science and big data analytics