دورة حياة علوم البيانات

إن موضوع البحث المزدهر المسمى علم البيانات له جوانب عديدة ، بما في ذلك دراسة وتحليل كميات هائلة من البيانات ، بالإضافة إلى حقيقة أن فروعها تدخل عمليا في كل مجال من مجالات الدراسة. تريد خبرة في مجال علوم البيانات؟ التسجيل في دورة شهادة علوم البيانات لدينا.

الوظيفة ذات الصلة: علوم البيانات - ديناميات مهارات علوم البيانات

نحن نعمل مع بيانات مفصلة منظمة في عدة مستويات وليست بيانات مبسطة. الإحصاء والحساب ولغات الكمبيوتر هي اللبنات الأساسية الثلاثة التي يُبنى عليها علم البيانات.

البيانات مطلوبة لكل عنصر من عناصر الأخوة - الأعمال التجارية ، والقطاع الصحي ، والعلوم ، والحياة اليومية ، والتسويق ، والبحث - لتعزيز الحركة. لقد استحوذت تكنولوجيا المعلومات وعلوم الكمبيوتر على حياتنا تمامًا والتي تتطور بوتيرة سريعة وفي العديد من الاتجاهات المختلفة بحيث لم تعد أساليب أساليب التشغيل المطبقة منذ بضع سنوات فقط ذات صلة.

نفس الشيء يحمل صعوبات وقضايا دقيقة. نظرًا لتعقيدها المتزايد ، قد لا تنطبق المشكلات والمخاوف من الماضي بشأن موضوع أو مرض أو عيب معين الآن.

لذلك ، لمواكبة صعوبات اليوم والمستقبل وكذلك للعثور على إجابات للقضايا التي لم يتم حلها ، فإن أي مجال من مجالات العلوم أو الدراسة أو المنظمة يتطلب أحدث مجموعة من التقنيات والأنظمة التشغيلية.

اقرأ أيضًا: كيفية الحصول على ذهب IRA المسموح به وأين تشتريه

ماذا تقصد بعلم البيانات؟

من أجل مواجهة القضايا الصعبة من الناحية التحليلية ، يتضمن علم البيانات دمج التكنولوجيا وتطوير الخوارزمية واستدلال البيانات.

البيانات هي الأساس. هناك كميات هائلة من البيانات غير المعالجة الواردة وتحتفظ بها في مستودعات بيانات الشركة. يمكننا تكوين قدرات متقدمة باستخدامه. يدور علم البيانات بشكل أساسي حول إيجاد طرق مبتكرة لاستخدام هذه البيانات لتحقيق فائدة اقتصادية.

للحصول على شرح مرئي ، ألق نظرة على فيديو دورة علوم البيانات.

من هو عالم البيانات؟ وماذا يفعل؟

قد تحصل على 20 إجابة مختلفة لهذا السؤال إذا استفسرت عن 20 عالم بيانات مختلفًا. ذلك لأن وظائف وواجبات عالم البيانات قد تختلف على نطاق واسع ، بناءً على مجموعة من العناصر مثل الصناعة والخبرة وهيكل المنظمة التي يعملون بها.

جميع وظائف علم البيانات لها بعض الخصائص. بالإضافة إلى ذلك ، يجب أن تكون على دراية بالسمات التي يشاركها جميع علماء البيانات إذا كنت تستعد لمقابلة عمل كعالم بيانات.

اقرأ أيضًا: كيفية تناول اللحوم بشكل أكثر استدامة

دورة حياة علوم البيانات

منذ أن تم استخدام العبارة لأول مرة في التسعينيات ، تقدم علم البيانات بشكل ملحوظ. يتبع الخبراء بنية محددة مسبقًا أثناء معالجة موضوع علم البيانات. أصبح تنفيذ المشروع في علم البيانات خوارزمية تقريبًا.

يعد إغراء التخلي عن النهج والبدء في حل المشكلات أمرًا شائعًا للغاية. ومع ذلك ، من خلال إهمال توفير أساس قوي للجهد بأكمله ، فإن القيام بذلك يبطل نوايانا العظيمة. على النقيض من ذلك ، وفقًا للتعليمات عادةً ما يجعلنا أقرب إلى المشكلة التي نسعى إلى معالجتها.

دعنا نصل إلى نقاط دورة الحياة.

1. المعرفة التجارية

محور الدورة الكاملة هو هدف الشركة. ما الذي يمكنك إصلاحه عندما يتم حل المشكلة المعينة؟ من الضروري فهم هدف الشركة لأنه سيحدد الهدف النهائي للتحقيق. لا يمكننا اختيار هدف معين للتقييم يتماشى مع هدف الشركة حتى يكون لدينا رأي إيجابي عنه. يجب أن تفهم ما إذا كان العميل يرغب في التنبؤ بأسعار السلع ، وخفض خسائر المدخرات ، وما إلى ذلك.

2. خبرة البيانات

هذه قائمة بكل جزء من البيانات التي يمكن الوصول إليها. نظرًا لأنهم على دراية بالمعلومات التي يمكن الوصول إليها الآن ، والحقائق التي يجب تنفيذها على مسألة الإدارة هذه ، وغيرها من المعلومات ذات الصلة ، يجب عليك العمل عن كثب مع مجموعة المنظمة في هذه الحالة. يتم وصف البيانات ، جنبًا إلى جنب مع هيكلها وأهميتها ونوع السجل في هذه المرحلة. يجب استخدام الرسوم البيانية لفحص البيانات. إنه ينطوي ببساطة على البحث في البيانات والحصول على أي معرفة يمكنك الحصول عليها عن المعلومات.

3. تجهيز البيانات

المرحلة التالية هي إعداد البيانات. يتضمن ذلك اختيار المعلومات المناسبة ، ودمجها عن طريق دمج مجموعات البيانات الكبيرة ، وتنظيفها ، والتعامل مع بيانات السمات إما عن طريق فصلها أو إسنادها ، والتعامل مع البيانات غير الدقيقة عن طريق تشويشها ، والبحث عن الحالات الشاذة مع مخطط التشتت والتعامل معها ، وعمل معلومات جديدة عن طريق اشتقاقها. وحدات فردية من القديم. أنشئ الهيكل المناسب للبيانات وأزل أي أعمدة وميزات إضافية. أهم مرحلة في دورة الوجود هي إعداد البيانات ، والتي تتم في الليلة السابقة للنوم. نموذجك دقيق بنفس القدر مثل بياناتك.

اقرأ أيضًا: قائمة أنواع العملات المشفرة التي يجب أن تعرفها

4. تحليل البيانات الاستكشافية

تتطلب هذه المرحلة فهم الإجابة والمتغيرات التي تؤثر عليها قبل إنشاء النموذج الحقيقي. يتم تحليل توزيع البيانات بين مختلف المعايير المتعلقة بالشخصيات بيانياً باستخدام الرسوم البيانية الشريطية. يتم تصور الارتباطات بين العوامل المختلفة باستخدام توزيعات التردد وخرائط الاحترار. إن تحديد كل ميزة بمفردها وبالاقتران مع عوامل أخرى يجعل الاستخدام المكثف لمجموعة متنوعة من أساليب تصور البيانات.

5. تحليل البيانات

نمذجة البيانات هي المركز النابض لتحليل البيانات. يتم إدخال البيانات التي تم فرزها في نموذج ينتج عنه النتيجة المرجوة. اعتمادًا على ما إذا كانت المشكلة تتعلق بالتصنيف أو الانحدار أو التجميع ، تستلزم هذه المرحلة اختيار نوع النموذج الصحيح. من بين التقنيات الخوارزمية المختلفة التي تشكل الأسرة النموذجية التي اخترناها ، يجب أن نختار بعناية الطرق لفرضها وتنفيذها. يجب علينا تعديل أوزان وتحيزات كل نموذج لتحقيق الأداء المطلوب. علاوة على ذلك ، نحن بحاجة للتأكد من أن الأداء والتعميم متطابقان بشكل صحيح. يجب ألا يقوم النموذج بعد الآن بتقييم البيانات وأداء ضعيف على البيانات الحديثة.

6. تقييم النموذج

يحدد هذا التحليل ما إذا كان النموذج جاهزًا للنشر. يتم تقييم النموذج باستخدام مجموعة من مقاييس التقييم المختارة بعناية واختبارها باستخدام بيانات وهمية. يجب علينا أيضًا التأكد من أن النموذج يصور الواقع بدقة. من أجل الحصول على المستوى الضروري من المقاييس ، يجب علينا إعادة إجراء النمذجة إذا لم ينتج عن التقييم نتيجة عالية الجودة. مثل أي شخص ، يجب أن يتطور كل نهج أو خوارزمية لعلوم البيانات للتعلم الآلي ، ويتحسن بمعلومات جديدة ، ويتكيف مع معيار تقييم جديد. يمكننا تطوير عدة نماذج لحدث معين ، لكن العديد منها يمكن أن يكون خاطئًا.

7. نشر الإصدار

بعد تحليل شامل ، يتم تنفيذ النموذج الأولي بالكامل في الهيكل والقناة المختارين. من المهم التفكير بجدية في كل خطوة من شروط خدمة علوم البيانات المذكورة. سيتم تبديد الخطة بأكملها إذا تم تنفيذ إحدى المراحل بشكل غير صحيح لأنها ستؤثر على المرحلة التالية. على سبيل المثال ، سيؤدي إنشاء البيانات غير الصحيحة إلى فقدان المعلومات وعدم القدرة على بناء نموذج مثالي. إذا لم يتم تنظيف البيانات بشكل صحيح ، فسيتوقف المصنف عن العمل. لن يعمل النموذج في العالم الفعلي إذا لم يتم تقييمه بدقة.