ما هو علم البيانات؟ دليل المبتدئين لعلوم البيانات

مع دخول العالم عصر البيانات الضخمة ، نمت أيضًا الحاجة إلى تخزينها. كان هذا هو التحدي والقلق الرئيسي للصناعات المؤسسية حتى عام 2010. وكان التركيز الرئيسي على بناء إطار عمل وحلول لتخزين البيانات. الآن عندما نجحت Hadoop وأطر العمل الأخرى في حل مشكلة التخزين ، تحول التركيز إلى معالجة هذه البيانات. علم البيانات هو الخلطة السرية هنا. كل الأفكار التي تراها في أفلام الخيال العلمي في هوليوود يمكن أن تتحول إلى حقيقة بواسطة Data Science. علم البيانات هو مستقبل الذكاء الاصطناعي. لذلك ، من المهم جدًا فهم ما هو علم البيانات وكيف يمكن أن يضيف قيمة إلى عملك.

في هذه المدونة ، سأغطي الموضوعات التالية.

• ما هو علم البيانات؟
• لماذا علم البيانات؟
• من هو عالم البيانات؟
  • ماذا يفعل عالم البيانات؟
• كيف تختلف عن ذكاء الأعمال (BI) وعلوم البيانات؟
• دورة حياة علوم البيانات بمساعدة حالة الاستخدام

بنهاية هذه المدونة ، ستكون قادرًا على فهم ما هو علم البيانات ودوره في استخراج رؤى ذات مغزى من مجموعات البيانات المعقدة والكبيرة في كل مكان حولنا.للحصول على معرفة متعمقة حول علوم البيانات ، يمكنك التسجيل في البث المباشر بواسطة Edureka مع دعم على مدار الساعة طوال أيام الأسبوع وإمكانية الوصول مدى الحياة.

ما هو علم البيانات؟

علم البيانات هو مزيج من مختلف الأدوات والخوارزميات ومبادئ التعلم الآلي بهدف اكتشاف الأنماط المخفية من البيانات الأولية. ولكن كيف يختلف هذا عما كان يفعله الإحصائيون لسنوات؟

الجواب يكمن في الاختلاف بين الشرح والتنبؤ.

كما ترى من الصورة أعلاه ، محلل بياناتعادةً ما يشرح ما يجري من خلال معالجة محفوظات البيانات. من ناحية أخرى ، لا يقوم عالم البيانات بالتحليل الاستكشافي لاكتشاف رؤى منه فحسب ، بل يستخدم أيضًا العديد من خوارزميات التعلم الآلي المتقدمة لتحديد حدوث حدث معين في المستقبل. سينظر عالم البيانات إلى البيانات من عدة زوايا ، وأحيانًا من زوايا غير معروفة سابقًا.

لذلك ، يتم استخدام علم البيانات في المقام الأول لاتخاذ القرارات والتنبؤات باستخدام التحليلات السببية التنبؤية والتحليلات الوصفية (التنبؤية بالإضافة إلى علم القرار) والتعلم الآلي.

• التحليلات السببية التنبؤية - إذا كنت تريد نموذجًا يمكنه التنبؤ بإمكانيات حدث معين في المستقبل ، فأنت بحاجة إلى تطبيق التحليلات السببية التنبؤية. لنفترض ، إذا كنت تقدم المال عن طريق الائتمان ، فإن احتمال قيام العملاء بدفعات ائتمانية مستقبلية في الوقت المحدد هو مصدر قلق بالنسبة لك. هنا ، يمكنك بناء نموذج يمكنه إجراء تحليلات تنبؤية على سجل الدفع للعميل للتنبؤ بما إذا كانت المدفوعات المستقبلية ستتم في الوقت المحدد أم لا.

• التحليلات الوصفية: إذا كنت تريد نموذجًا يتمتع بذكاء اتخاذ قراراته والقدرة على تعديله باستخدام معلمات ديناميكية ، فأنت بالتأكيد بحاجة إلى تحليلات وصفية له. هذا المجال الجديد نسبيًا يدور حول تقديم المشورة. بمعنى آخر ، لا يتنبأ فقط بل يقترح مجموعة من الإجراءات المحددة والنتائج المرتبطة بها.
  أفضل مثال على ذلك هو سيارة Google ذاتية القيادة التي ناقشتها سابقًا أيضًا. يمكن استخدام البيانات التي تجمعها المركبات لتدريب السيارات ذاتية القيادة. يمكنك تشغيل الخوارزميات على هذه البيانات لجلب الذكاء إليها. سيمكن هذا سيارتك من اتخاذ قرارات مثل وقت الانعطاف والمسار الذي يجب أن تسلكهومتى تبطئ أو تسرع.

• التعلم الآلي لعمل التوقعات - إذا كانت لديك بيانات معاملات لشركة مالية وتحتاج إلى بناء نموذج لتحديد الاتجاه المستقبلي ، فإن خوارزميات التعلم الآلي هي أفضل رهان. هذا يندرج تحت نموذج التعلم تحت الإشراف. يطلق عليه اسم خاضع للإشراف لأن لديك بالفعل البيانات التي يمكنك على أساسها تدريب أجهزتك. على سبيل المثال ، يمكن تدريب نموذج اكتشاف الاحتيال باستخدام سجل تاريخي لعمليات الشراء الاحتيالية.

• التعلم الآلي لاكتشاف الأنماط - إذا لم يكن لديك المعلمات التي يمكنك على أساسها عمل تنبؤات ، فأنت بحاجة إلى اكتشاف الأنماط المخفية داخل مجموعة البيانات لتتمكن من عمل تنبؤات ذات مغزى. هذا ليس سوى النموذج غير الخاضع للإشراف لأنه ليس لديك أي تسميات محددة مسبقًا للتجميع. الخوارزمية الأكثر شيوعًا المستخدمة لاكتشاف الأنماط هي Clustering.
  لنفترض أنك تعمل في شركة هاتف وتحتاج إلى إنشاء شبكة عن طريق وضع أبراج في منطقة ما. بعد ذلك ، يمكنك استخدام تقنية التجميع للعثور على مواقع الأبراج التي تضمن حصول جميع المستخدمين على قوة إشارة مثالية.

دعونا نرى كيف تختلف نسبة الأساليب الموصوفة أعلاه لتحليل البيانات وكذلك علوم البيانات. كما ترى في الصورة أدناه ، تحليل البياناتيتضمن التحليلات الوصفية والتنبؤ إلى حد معين. من ناحية أخرى ، يدور علم البيانات بشكل أكبر حول التحليلات السببية التنبؤية والتعلم الآلي.

الآن بعد أن عرفت ما هو علم البيانات بالضبط ، دعنا نكتشف الآن سبب الحاجة إليه في المقام الأول.

لماذا علم البيانات؟

• تقليديا ، كانت البيانات التي كانت لدينا منظمة في الغالب وصغيرة الحجم ، والتي يمكن تحليلها باستخدام أدوات ذكاء الأعمال البسيطة.على عكس البيانات الموجودة في ملفالأنظمة التقليدية التي تم تنظيمها في الغالب، اليوم معظم البيانات غير منظمة أو شبه منظمة. دعونا نلقي نظرة على اتجاهات البيانات في الصورة الموضحة أدناه والتي توضح أنه بحلول عام 2020 ، سيكون أكثر من 80٪ من البيانات غير منظمة.
  
  يتم إنشاء هذه البيانات من مصادر مختلفة مثل السجلات المالية والملفات النصية ونماذج الوسائط المتعددة وأجهزة الاستشعار والأدوات. أدوات ذكاء الأعمال البسيطة ليست قادرة على معالجة هذا الحجم الضخم والمتنوع من البيانات. هذا هو السبب في أننا بحاجة إلى أدوات وخوارزميات تحليلية أكثر تعقيدًا وتقدمًا للمعالجة والتحليل واستخلاص رؤى ذات مغزى منها.

ليس هذا هو السبب الوحيد الذي جعل علوم البيانات تحظى بشعبية كبيرة. دعونا نتعمق أكثر ونرى كيف يتم استخدام علوم البيانات في مختلف المجالات.

• ماذا لو كان بإمكانك فهم المتطلبات الدقيقة لعملائك من البيانات الحالية مثل سجل التصفح السابق للعميل وسجل الشراء والعمر والدخل. لا شك أنك حصلت على كل هذه البيانات في وقت سابق أيضًا ، ولكن الآن مع الكم الهائل من البيانات وتنوعها ، يمكنك تدريب النماذج بشكل أكثر فاعلية والتوصية بالمنتج لعملائك بمزيد من الدقة. ألن يكون الأمر رائعًا لأنه سيجلب المزيد من الأعمال لمؤسستك؟

• لنأخذ سيناريو مختلفًا لفهم دور علم البيانات في اتخاذ القرار.ماذا لو كانت سيارتك تتمتع بالذكاء لتوصيلك إلى المنزل؟ تجمع السيارات ذاتية القيادة البيانات الحية من أجهزة الاستشعار ، بما في ذلك الرادارات والكاميرات والليزر لإنشاء خريطة لمحيطها. بناءً على هذه البيانات ، فإنه يتخذ قرارات مثل متى يجب الإسراع ، ومتى يتم الإسراع ، ومتى يجب التجاوز ، وأين تأخذ دورًا - بالاستفادة من خوارزميات التعلم الآلي المتقدمة.
• دعونا نرى كيف يمكن استخدام علوم البيانات في التحليلات التنبؤية. لنأخذ التنبؤ بالطقس كمثال. يمكن جمع البيانات من السفن والطائرات والرادارات والأقمار الصناعية وتحليلها لبناء النماذج. لن تتنبأ هذه النماذج بالطقس فحسب ، بل ستساعد أيضًا في التنبؤ بحدوث أي كوارث طبيعية. سوف يساعدك على اتخاذ التدابير المناسبة مسبقًا وإنقاذ العديد من الأرواح الثمينة.

دعنا نلقي نظرة على مخطط المعلومات أدناه لمعرفة جميع المجالات التي تخلق فيها علوم البيانات انطباعها.

من هو عالم البيانات؟

هناك العديد من التعريفات المتاحة على علماء البيانات. بكلمات بسيطة ، عالم البيانات هو الشخص الذي يمارس فن علم البيانات.مصطلح 'عالم البيانات' كانتمت صياغته بعد التفكير في حقيقة أن عالم البيانات يستمد الكثير من المعلومات من المجالات والتطبيقات العلمية سواء كانت إحصائيات أو رياضيات.

ماذا يفعل عالم البيانات؟

علماء البيانات هم أولئك الذين يكسرون مشاكل البيانات المعقدة بخبرتهم القوية في بعض التخصصات العلمية. إنهم يعملون مع العديد من العناصر المتعلقة بالرياضيات والإحصاء وعلوم الكمبيوتر وما إلى ذلك (على الرغم من أنهم قد لا يكونون خبراء في جميع هذه المجالات).إنهم يستفيدون كثيرًا من أحدث التقنيات في إيجاد الحلول والتوصل إلى استنتاجات ضرورية لنمو المؤسسة وتطورها. يقدم علماء البيانات البيانات في شكل أكثر فائدة مقارنة بالبيانات الأولية المتاحة لهم من أشكال منظمة وغير منظمة.

لمعرفة المزيد عن عالم البيانات ، يمكنك الرجوع إلى هذه المقالة على

ننتقل إلى أبعد من ذلك ، لنناقش الآن BI أنا متأكد من أنك ربما سمعت عن ذكاء الأعمال (BI) أيضًا. غالبًا ما يتم الخلط بين علم البيانات و BI. سأذكر بعض الإيجاز والوضوحالتناقضات بين الاثنين مما سيساعدك في الحصول على فهم أفضل. لنلقي نظرة.

ذكاء الأعمال (BI) مقابل علوم البيانات

• تحلل ذكاء الأعمال (BI) بشكل أساسي البيانات السابقة للعثور على الإدراك المتأخر والبصيرة لوصف اتجاهات الأعمال. يتيح لك BI هنا أخذ البيانات من مصادر خارجية وداخلية ، وإعدادها ، وتشغيل الاستعلامات عليها وإنشاء لوحات معلومات للإجابة على أسئلة مثلتحليل الإيرادات الفصليةأو مشاكل العمل. يمكن للذكاء الاصطناعي تقييم تأثير أحداث معينة في المستقبل القريب.

• علم البيانات هو نهج أكثر تطلعيًا ، وطريقة استكشافية مع التركيز على تحليل البيانات السابقة أو الحالية والتنبؤ بالنتائج المستقبلية بهدف اتخاذ قرارات مستنيرة. يجيب على الأسئلة المفتوحة حول 'ماذا' و 'كيف' تحدث الأحداث.

دعونا نلقي نظرة على بعض الميزات المتناقضة.

كان هذا كل شيء حول ما هو علم البيانات ، دعونا الآن نفهم دورة حياة علوم البيانات.

خطأ شائع في مشاريع علوم البيانات هو الاندفاع إلى جمع البيانات وتحليلها ، دون فهم المتطلبات أو حتى تأطير مشكلة العمل بشكل صحيح. لذلك ، من المهم جدًا بالنسبة لك متابعة جميع المراحل طوال دورة حياة علوم البيانات لضمان حسن سير المشروع.

الفرق بين الأدوات والامتداد

دورة حياة علوم البيانات

فيما يلي نظرة عامة مختصرة على المراحل الرئيسية لدورة حياة علوم البيانات:

المرحلة 1 - الاكتشاف: قبل البدء في المشروع ، من المهم فهم المواصفات والمتطلبات والأولويات المختلفة والميزانية المطلوبة. يجب أن تمتلك القدرة على طرح الأسئلة الصحيحة.هنا ، تقوم بتقييم ما إذا كان لديك الموارد المطلوبة الموجودة من حيث الأشخاص والتكنولوجيا والوقت والبيانات لدعم المشروع.في هذه المرحلة ، تحتاج أيضًا إلى تأطير مشكلة العمل وصياغة الفرضيات الأولية (IH) لاختبارها.

المرحلة 2 - إعداد البيانات: في هذه المرحلة ، تحتاج إلى وضع حماية تحليلي يمكنك من خلاله إجراء تحليلات لكامل مدة المشروع. تحتاج إلى الاستكشاف والمعالجة المسبقة وبيانات الحالة قبل النمذجة. علاوة على ذلك ، ستقوم بإجراء ETLT (استخراج وتحويل وتحميل وتحويل) للحصول على البيانات في وضع الحماية. دعونا نلقي نظرة على تدفق التحليل الإحصائي أدناه.

يمكنك استخدام R لتنظيف البيانات وتحويلها وتصورها. سيساعدك هذا على تحديد القيم المتطرفة وإقامة علاقة بين المتغيرات.بمجرد تنظيف البيانات وإعدادها ، حان الوقت للقيام بالمهمة الاستكشافيةالتحليلاتعليه. دعونا نرى كيف يمكنك تحقيق ذلك.

المرحلة 3 - تخطيط النموذج: هنا ، ستحدد الأساليب والتقنيات لرسم العلاقات بين المتغيرات.ستحدد هذه العلاقات الأساس للخوارزميات التي ستنفذها في المرحلة التالية.ستقوم بتطبيق تحليلات البيانات الاستكشافية (EDA) باستخدام العديد من الصيغ الإحصائية وأدوات التصور.

دعونا نلقي نظرة على أدوات تخطيط النماذج المختلفة.

1. ر لديه مجموعة كاملة من قدرات النمذجة ويوفر بيئة جيدة لبناء نماذج تفسيرية.
2. خدمات تحليل SQL يمكن إجراء تحليلات في قاعدة البيانات باستخدام وظائف التنقيب عن البيانات الشائعة والنماذج التنبؤية الأساسية.
3. SAS / ACCESS يمكن استخدامها للوصول إلى البيانات من Hadoop وتستخدم لإنشاء مخططات تدفق نموذجية قابلة للتكرار وقابلة لإعادة الاستخدام.

على الرغم من وجود العديد من الأدوات في السوق ، إلا أن R هي الأداة الأكثر استخدامًا.

الآن بعد أن حصلت على نظرة ثاقبة لطبيعة بياناتك وقررت استخدام الخوارزميات. في المرحلة التالية ، ستفعلتطبيقالخوارزمية وبناء نموذج.

المرحلة 4 - بناء النموذج: في هذه المرحلة ، ستقوم بتطوير مجموعات البيانات لأغراض التدريب والاختبار. هنا ذتحتاج إلى التفكير فيما إذا كانت أدواتك الحالية كافية لتشغيل النماذج أم أنها ستحتاج إلى بيئة أكثر قوة (مثل المعالجة السريعة والمتوازية). سوف تقوم بتحليل تقنيات التعلم المختلفة مثل التصنيف والترابط والتكتل لبناء النموذج.

يمكنك تحقيق بناء النموذج من خلال الأدوات التالية.

المرحلة 5 - التفعيل: في هذه المرحلة ، تقوم بتسليم التقارير النهائية والإيجازات والرموز والمستندات الفنية.بالإضافة إلى ذلك ، في بعض الأحيان يتم تنفيذ مشروع تجريبي أيضًا في بيئة إنتاج في الوقت الفعلي. سيوفر لك هذا صورة واضحة للأداء والقيود الأخرى ذات الصلة على نطاق صغير قبل النشر الكامل.

المرحلة 6 - توصيل النتائج: من المهم الآن تقييم ما إذا كنت قد تمكنت من تحقيق هدفك الذي خططت له في المرحلة الأولى. لذلك ، في المرحلة الأخيرة ، تحدد جميع النتائج الرئيسية ، وتتواصل مع أصحاب المصلحة وتحدد ما إذا كانت النتائجنجاح أو فشل المشروع بناءً على المعايير التي تم تطويرها في المرحلة الأولى.

الآن ، سأقوم بدراسة حالة لأشرح لك مختلف المراحل المذكورة أعلاه.

دراسة حالة: الوقاية من مرض السكري

ماذا لو تمكنا من توقع حدوث مرض السكري واتخاذ الإجراءات المناسبة مسبقًا للوقاية منه؟
في حالة الاستخدام هذه ، سوف نتوقع حدوث مرض السكري مستفيدين من دورة الحياة الكاملة التي ناقشناها سابقًا. دعونا ننتقل من خلال الخطوات المختلفة.

الخطوة 1:

• أول،سنجمع البيانات بناءً على التاريخ الطبيللمريض كما تمت مناقشته في المرحلة 1. يمكنك الرجوع إلى بيانات العينة أدناه.

• كما ترون ، لدينا السمات المختلفة كما هو مذكور أدناه.

السمات:

1. npreg - عدد مرات الحمل
2. الجلوكوز - تركيز الجلوكوز في البلازما
3. BP - ضغط الدم
4. الجلد - سماكة الجلد ثلاثية الرؤوس
5. bmi - مؤشر كتلة الجسم
6. Ped - وظيفة نسب مرض السكري
7. العمر - العمر
8. الدخل - الدخل

الخطوة 2:

• الآن ، بمجرد حصولنا على البيانات ، نحتاج إلى تنظيف البيانات وإعدادها لتحليل البيانات.
• تحتوي هذه البيانات على الكثير من التناقضات مثل القيم المفقودة والأعمدة الفارغة والقيم المفاجئة وتنسيق البيانات غير الصحيح الذي يحتاج إلى التنظيف.
• هنا ، قمنا بتنظيم البيانات في جدول واحد تحت سمات مختلفة - مما يجعلها تبدو أكثر تنظيماً.
• دعونا نلقي نظرة على نموذج البيانات أدناه.

هذه البيانات بها الكثير من التناقضات.

1. في العمود npreg ، 'واحد' مكتوبكلمات،بينما يجب أن يكون في شكل رقمي مثل 1.
2. في العمود بي بي إحدى القيم هي 6600 وهو مستحيل (على الأقل بالنسبة للبشر) لأن BP لا يمكن أن ترتفع إلى هذه القيمة الضخمة.
3. كما ترون الإيرادات العمود فارغ وليس له أي معنى في التنبؤ بمرض السكري. لذلك ، من غير الضروري وجودها هنا ويجب إزالتها من الجدول.

• لذلك ، سنقوم بتنظيف هذه البيانات ومعالجتها مسبقًا عن طريق إزالة القيم المتطرفة وملء القيم الخالية وتطبيع نوع البيانات. إذا كنت تتذكر ، فهذه هي مرحلتنا الثانية وهي المعالجة المسبقة للبيانات.
• أخيرًا ، نحصل على البيانات النظيفة كما هو موضح أدناه والتي يمكن استخدامها للتحليل.

الخطوه 3:

فلنقم الآن ببعض التحليل كما تمت مناقشته سابقًا في المرحلة 3.

• أولاً ، سنقوم بتحميل البيانات في صندوق الحماية التحليلي ونطبق وظائف إحصائية مختلفة عليها. على سبيل المثال ، R لها وظائف مثل يصف والذي يعطينا عدد القيم المفقودة والقيم الفريدة. يمكننا أيضًا استخدام دالة التلخيص التي ستمنحنا معلومات إحصائية مثل القيم المتوسطة والوسيطة والنطاق والحد الأدنى والحد الأقصى.
• بعد ذلك ، نستخدم تقنيات التصور مثل الرسوم البيانية والرسوم البيانية الخطية والمخططات الصندوقية للحصول على فكرة عادلة عن توزيع البيانات.

الخطوة الرابعة:

الآن ، استنادًا إلى الأفكار المستمدة من الخطوة السابقة ، فإن أفضل ملاءمة لهذا النوع من المشاكل هي شجرة القرار. دعونا نرى كيف؟

• منذ ذلك الحين ، لدينا بالفعل السمات الرئيسية للتحليل مثل npreg ، bmi ، وما إلى ذلك ، لذلك سوف نستخدمأسلوب التعلم تحت الإشراف لبناء أالنموذج هنا.
• علاوة على ذلك ، استخدمنا شجرة القرار بشكل خاص لأنها تأخذ جميع السمات في الاعتبار دفعة واحدة ، مثل تلك التي تحتوي علىالعلاقة الخطية وكذلك تلك التي لها علاقة غير خطية. في حالتنا ، لدينا علاقة خطية بين npreg و عمر، بينما العلاقة غير الخطية بين npreg و بيد .
• تعد نماذج شجرة القرار أيضًا قوية للغاية حيث يمكننا استخدام مجموعة مختلفة من السمات لإنشاء أشجار مختلفة ثم تنفيذ النموذج بأقصى قدر من الكفاءة.

دعونا نلقي نظرة على شجرة قراراتنا.

هنا ، المعلمة الأكثر أهمية هي مستوى الجلوكوز ، لذلك فهي عقدة الجذر لدينا. الآن ، تحدد العقدة الحالية وقيمتها المعلمة المهمة التالية التي يجب اتخاذها. يستمر حتى نحصل على النتيجة من حيث نقاط البيع أو نيج . يعني Pos أن الميل للإصابة بمرض السكري هو أمر إيجابي والسلبي يعني أن الميل للإصابة بمرض السكري سلبي.

إذا كنت تريد معرفة المزيد حول تنفيذ شجرة القرار ، فارجع إلى هذه المدونة

الخطوة الخامسة:

في هذه المرحلة ، سندير مشروعًا تجريبيًا صغيرًا للتحقق مما إذا كانت نتائجنا مناسبة. سنبحث أيضًا عن قيود الأداء إن وجدت. إذا كانت النتائج غير دقيقة ، فنحن بحاجة إلى إعادة تصميم النموذج وإعادة بنائه.

الخطوة السادسة:

بمجرد أن ننفذ المشروع بنجاح ، سنقوم بمشاركة الإخراج للنشر الكامل.

كونك عالم بيانات أسهل قولًا من فعله. لذا ، دعونا نرى كل ما تحتاجه لتكون عالم بيانات.يتطلب عالم البيانات المهارات بشكل أساسيمن ثلاث مناطق رئيسية كما هو موضح أدناه.

كما ترى في الصورة أعلاه ، فأنت بحاجة إلى اكتساب العديد من المهارات الصعبة والمهارات الشخصية. يجب أن تكون جيدًا في الإحصاء و الرياضيات لتحليل وتصور البيانات. لا داعي لقوله، التعلم الالي يشكل قلب علم البيانات ويتطلب منك أن تكون جيدًا فيه. أيضًا ، يجب أن يكون لديك فهم قوي لـ نطاق أنت تعمل على فهم مشاكل العمل بوضوح. مهمتك لا تنتهي هنا. يجب أن تكون قادرًا على تنفيذ خوارزميات مختلفة تتطلب الخير الترميز مهارات. أخيرًا ، بمجرد اتخاذك لقرارات رئيسية معينة ، من المهم بالنسبة لك تسليمها إلى أصحاب المصلحة. جيد جدا الاتصالات ستضيف بالتأكيد نقاط كعكة إلى مهاراتك.

أحثك على مشاهدة هذا الفيديو التعليمي لعلوم البيانات الذي يشرح ما هو علم البيانات وكل ما ناقشناه في المدونة. انطلق واستمتع بالفيديو وأخبرني برأيك.

ما هو علم البيانات؟ دورة علوم البيانات - دروس علوم البيانات للمبتدئين | إدوريكا

سيأخذك مقطع فيديو دورة Edureka Data Science هذا إلى الحاجة إلى علم البيانات ، وما هو علم البيانات ، وحالات استخدام علوم البيانات للأعمال ، و BI vs Data Science ، وأدوات تحليل البيانات ، ودورة حياة علوم البيانات جنبًا إلى جنب مع العرض التوضيحي.

في النهاية ، لن يكون من الخطأ القول إن المستقبل ملك لعلماء البيانات. من المتوقع أنه بحلول نهاية عام 2018 ، ستكون هناك حاجة لحوالي مليون عالم بيانات. سيوفر المزيد والمزيد من البيانات فرصًا لدفع قرارات العمل الرئيسية. سيغير قريبًا الطريقة التي ننظر بها إلى العالم المليء بالبيانات من حولنا. لذلك ، يجب أن يكون عالم البيانات على درجة عالية من المهارة والتحفيز لحل المشكلات الأكثر تعقيدًا.

أتمنى أن تكون قد استمتعت بقراءة مدونتي وفهمت ما هو علم البيانات.تحقق من هنا ، يأتي ذلك مع تدريب مباشر بقيادة مدرب وتجربة مشروع واقعية.