تخصص علم البيانات: تعريفه وأهميته لمستقبلك الوظيفي

 

في عالمنا المتسارع والمتغير باستمرار، أصبحت البيانات أحد أعظم الأصول التي يمكن أن تمتلكها أي منظمة أو مؤسسة وحتى الفرد. كيف لا؛ وهي التي ستتحول من أرقام مجردة  إلى نتائج ورؤى قابلة للتنفيذ!! كيف ذلك؟!! هذا ما ستتعرف إليه في تخصص علم البيانات.

حيث نقدم لك في مقالنا اليوم تعريف علم البيانات، المراحل التي تمر بها البيانات، وأهمية تعلمها. فإن كنت ترغب في الانضمام إلينا في رحلتنا الاستكشافية إلى علم البيانات. تابع معنا السطور التالية.!!

ما هو علم البيانات Data Science ؟!

 هو المجال الذي يجمع بين الرياضيات، و الإحصاء، والبرمجة، لتحليل وفهم البيانات بطرق تساعد في اتخاذ قرارات استراتيجية مؤثرة. فهو يعد مثل الجسر الذي يربط بين الأرقام المجردة والقرارات العملية. 

إن البيانات بحدّ ذاتها  حقائق خام غير منظّمة وغير مُفسّرة موجودة بكميات هائلة، ولكن إذا ما تمّ جمعها وتصنيفها وتحليلها، يصبح بإمكانك  استخلاص استنتاجات و رؤىً قيّمة تمكنك من الإجابة على مجموعة أسئلة تخص عملك أو دراستك، مثل: “ماذا حدث؟”، ” لماذا حدث؟” و ” ما الذي يُمكن عمله مع النتائج؟!”. لتتحول البيانات إلى أداة قوية تؤثر إيجاباً على قرارات الأفراد والشركات والعالم، وأحد أهم الركائز الأساسية للابتكار والتطوير في العصر الرقمي.

دورة حياة علم البيانات Data Science Lifecycle

إن المعرفة التي تجدها أمامك ما هي إلا مجموعة مراحل معقدة تمر بها البيانات. ومع ذلك فإن تبسيط هذه المراحل إلى مفاهيم أبسط يمنحك فهمًا جيدًا لكيفية ارتباطها وتشكيلها في أنماط قابلة للتطبيق.

حيث تُقسم رحلة علم البيانات إلى خمس مراحل أساسية:

 

 

1- طرح الأسئلة الصحيحة

يعدّ طرح السؤال الصحيح حجر الأساس في علم البيانات للوصول إلى نتائج مفيدة حقًّا، فبدلًا من طرح سؤال عام مثل: ” كيف نحسّن رضا العملاء؟” ما رأيك بتغيير السؤال  ليصبح : ” ما هي العوامل التي تؤثر على تقييمات عملائنا بعد الشّراء؟”. أليس ذلك أفضل للحصول على بيانات أكثر دقّة؟!!

2- جمع البيانات

بعد تحديد الأسئلة تبدأ مرحلة جمع البيانات من مصادر متنوعة، سواءً كانت مصادر داخلية كبيانات العملاء وسجلّات المبيعات، أو خارجية مثل معلومات السوق والمنافسين وبيانات من مواقع التواصل الاجتماعي وما إلى ذلك.

3- تنقيح وترتيب البيانات

إن البيانات المجمّعة لا تكون مثالية بشكلها الأولي، لذا يجري تنظيفها لتصحيح الأخطاء وإزالة الداتا غير الدقيقة أو المكررة بهدف ضمان جودة البيانات قبل الانتقال إلى مرحلة التحليل.

4- تحليل البيانات 

في هذه المرحلة تُستخدم تقنيات علم البيانات المتنوعة، بدءًا بالتحليل الاستكشافي، ثمّ التحليل الوصفي، بعدها التحليل التشخيصي، ثمّ التحليل التنبؤي، وصولًا إلى التحليل التوجيهي.

في هذا الجدول نستعرض لك المفهوم لكلّ منهم 

نوع التحليل	الوصف
التحليل الاستكشافي Exploratory Analysis	يعطيك رؤية جيدة لمجموعات البيانات قبل البدء بالتحليل.
التحليل الوصفي Descriptive Analysis	وهو ما يمنحك إجابة على سؤال ” ماذا حدث؟!” بالإضافة إلى تحديد ما هو الجيد وما الذي يحتاج إلى تحسين.
التحليل التشخيصي Diagnostic analysis	وهو يجيب على سؤال ” لماذا حدث؟ ” كما ويستكشف العلاقة بين المتغيرات المختلفة.
التحليل التنبؤي Predictive analysis	والذي يهدف للإجابة على استفسار ” هل سيتكرر ما حدث في المستقبل؟!”
التحليل التوجيهي Prescriptive analysis	يعطي تصوّر عن ” ماذا يمكن فعله مع النتائج؟!”، وهو ما يحدد أفضل توجّه ممكن استنادًا إلى التحليلات والنتائج.

5- عرض النتائج 

حيث يعدّ عرض النتائج  بطريقةٍ بصريةٍ سهلة الفهم أمراً بالغ الأهمية، مع شرحٍ لمعنى التحليلات والرّؤى الناتجة وكيفية تطبيقها.

الأهمية الحيوية لِعلم البيانات

ليس بغريبٍ اليوم تشبيه البيانات الكبيرة بنفط العالم الذي يغذّي مختلف مجالات الحياة ويسهم في تحسين جودتها.

فمثلما يعدّ النفط مورداً أساسيّاً لتشغيل الآلات و وسائل النقل؛  تعدّ البيانات الضخمة وقوداً لا غنى عنه لتحريك عجلة التقدم في القطاعات المختلفة.

لذا دعنا نُلقي نظرة واسعة بعض الشيء على أهمية علم البيانات في السطور التالية.

 

 

تحسين صنع القرار في المجالات الحرجة

 لاشك أن تحليل البيانات وتجميعها وتكوين رؤية واضحة تؤدي إلى قرارات صحيحة تساعد في تحقيق الأهداف.

ففي قطاع الصحة على سبيل المثال،  ومن خلال تحليل كميات هائلة من بيانات المرضى يتمكّن مقدّموا الرعاية الصحية من:

• فهم أسباب المرض وتحديد أفضل مسار للعلاج عن طريق تحليل البيانات الوراثية والتاريخ الطبي للمريض.
• تطوير خطط علاجية مخصصة لكل مريض  مما يحسن من فعالية العلاج والتقليل من آثاره الجانبية.
• التنبؤ بالمخاطر التي قد يتعرض لها المرضى  كخطر الإصابة بمرض معين أو إعادة دخول المستشفى، مما يساهم في اتخاذ إجراءات وقائية مبكّرة.

 زيادة الكفاءة 

 ينعكس تحليل البيانات واتخاذ القرارات الصحيحة إيجاباً على الكفاءة. ونذكر على سبيل المثال، مجال سلاسل التوريد، حيث يساعد علم البيانات على زيادة كفاءتها بأشكال عديدة أبرزها:

• التنبؤ بالطلب على المنتجات بدقة مما يساعد على تحسين التخطيط للإنتاج والتخزين.
• إدارة المخزون لتحديد المستويات المثالية ومنع أيّ نقص أو فائض في المنتجات.
• تحليل بيانات المعدّات لتوقّع الأعطال قبل حدوثها، و بالتالي تجنّب التوقفات غير المتوقعة وزيادة كفاءة الإنتاج.

 إدارة المخاطر بشكل أفضل

ولعل من أهم الأمثلة عليها هو إدارة مخاطر الإئتمان؛  كونه الركيزة الأساسية لأي مؤسسة مالية، وتلعب تحليلات البيانات دورًا محوريًّا في هذا المجال، حيث تقدّم رؤىً ثاقبة حول الجدارة الائتمانية للمقترضين، كما وتسهم في كشف الاحتيال من خلال رصد الأنماط المشبوهة لمقترضيها، مما يتيح اتخاذ إجراءات وقائية لحماية المؤسسة المالية وضمان ازدهارها على المدى الطويل.

تحسين تجربة العملاء

والذي يعد صمام الأمان لجميع المجالات.  ففي مجال البيع بالتجزئة يتمّ تحليل بيانات العملاء لتحديد تفضيلاتهم وتقديم توصيات مخصصة، و بالتالي إكسابهم تجربة تسوق أفضل.

كما يستخدم علم البيانات في الخدمات المصرفية لمعرفة احتياجات العملاء المالية، وتقديم منتجات وخدمات تلبي تطلعاتهم، والمساعدة  على التخلص من مشاكله المالية.

مستقبل علم البيانات: ماذا يخبّئ لنا الغدّ؟

في عالم أصبح بأكمله رقميٌاً، يفتح تخصص علم البيانات آفاقاً لا حصر لها، ولا عجب في أن تمّ وصفه بـ ” الوظيفة الأكثر جاذبية في القرن الحادي والعشرين ” من قِبل Harvard business review .

حيث يعدّ عالِم البيانات وسيبقى عنصراً أساسيّاً في أي شركة تكنولوجية، لكونه يشكّل جسراً متيناً ما بين البيانات والرؤى، فمع استمرار نمو البيانات الضخمة بشكل يومي وتطوّر تقنيات الذكاء الاصطناعي والتعلّم الآلي، يزداد الطلب على علماء البيانات بشكل أكبر، وهو مؤشر جيّد سينعكس على تطور الشركات وقدرتها على تطوير استراتيجيات فعّالة والحفاظ على قدرتها التنافسية، بالتالي أداء أقوى يسهم في توجيه نوعية حياة الأفراد باتجاه الأفضل.

 

و في ختام مقالنا، لا بدّ من التأكيد على أنه ومع ازدياد كمية البيانات في العالم، ستزداد أهمية علم البيانات بشكل أكبر، ليُصبح أداة أساسية للفرد أو أي منظمة تسعى إلى فهم العالم من حولها واتخاذ قرارات أفضل، و الاستفادة من أساليبه في حياتنا اليومية وليس فقط على الصعيد العملي والمؤسساتي

الأسئلة الشائعة حول تخصص علم البيانات

ما هو عمل علم البيانات؟

يُوظف علماء البيانات Data Scientists مهاراتهم لفهم البيانات وتحليلها وتفسيرها، وتطوير نماذج تنبؤية، وتقديم توصيات تُساعد الشركات على اتخاذ قرارات أفضل وتحسين عملياتها وتحقيق أهدافها.

ما هي المهارات المطلوبة لكي تصبح عالم البيانات؟

للعمل في تخصص علم البيانات، ستحتاج إلى مهارات أساسية في الرياضيات والإحصاء وعلوم الكمبيوتر، بالإضافة إلى مهارات برمجة قوية، مثل لغات Python و R. كما تتطلب بعض الوظائف معرفة متخصصة في مجالات معينة، مثل التمويل أو الرعاية الصحية.

ما هي وظيفة الشخص الذي درس علم بيانات؟

يعمل خرّيجو علم البيانات في مجالات مختلفة، إليك أبرزها:

• عالم بيانات:  يجمع البيانات وتحليلها وتفسيرها لبناء نماذج تنبؤية وتقديم توصيات تُفيد الأعمال.
• محلل بيانات: يركز على تحليل البيانات واستخراج المعلومات منها باستخدام تقنيات الإحصاء وبرمجة البيانات.
• مهندس تعلم آلي: يُطور نماذج تعلم آلي ذكية تُستخدم في مجالات مختلفة مثل التنبؤ بالمبيعات واكتشاف الاحتيال.
• أخصائي تحليل صور: يُحلل الصور والبيانات المرئية باستخدام تقنيات معالجة الصور وتعلم الآلة.

 

 

Data science

م. عمرو دروبي

شارك المعلومات: