إليك الدليل الشامل لفهم و تعلم "علم البيانات" من الصفر وحتى الإحتراف
ما هو علم البيانات - علم البيانات - الدليل الشامل 2024
ما المقصود بعلم البيانات؟
علم البيانات هو مجال متعدد التخصصات يستخدم أساليب علمية وإحصائية وخوارزميات وأنظمة لاستخراج المعرفة والرؤى من البيانات المهيكلة وغير المهيكلة. يجمع هذا المجال بين عناصر الإحصاء، علوم الحاسوب، المعرفة المتخصصة، وتحليل البيانات لحل المشاكل المعقدة واتخاذ قرارات تعتمد على البيانات.
علم البيانات (Data Science) هو مجال تكنولوجي متعدد التخصصات يركز على استخدام البيانات لاستخراج المعرفة و الرؤى التي تساعد في إتخاذ القرارات وذلك من خلال تحليل البيانات و تمثيلها تمثيلا إحصائيا لاستشكاف الأنماط في البيانات. يجمع علم البيانات بين الإحصاء وعلوم الكمبيوتر والرياضيات والمعرفة المجالية (Domain Knowledge) لفهم البيانات واستخدامها بفعالية. يتضمن علم البيانات مجموعة من العمليات والأدوات التي تسمح بجمع البيانات وتنظيفها وتحليلها وتطبيق نماذج وأساليب مختلفة لاستخراج أنماط وتوجيهات مفيدة.
كمجال اختصاص، يُعد علم البيانات علمًا جديدًا. فقد نشأ من مجالات التحليل الإحصائي والتنقيب عن البيانات. مجلة علوم البيانات ظهرت لأول مرة في عام 2002، ونشرها المجلس الدولي للعلوم: لجنة بيانات العلوم والتكنولوجيا. بحلول عام 2008، ظهر مصطلح علماء البيانات، وبدأ هذا المجال في الانطلاق. كان هناك نقص في علماء البيانات منذ ذلك الحين، حتى مع قيام المزيد والمزيد من الكليات والجامعات في البدء بتقديم شهادات علمية لعلم البيانات.
يمكن أن تشمل واجبات عالم البيانات تطوير إستراتيجيات لتحليل البيانات، وإعداد البيانات للتحليل والاستكشاف وتحليل الصور وتصور البيانات، وإنشاء نماذج مع البيانات باستخدام لغات برمجة، مثل Python وR، ونشر النماذج في التطبيقات.
لا يمكن لعالم البيانات أن يعمل منفردًا. وفي الواقع، علوم البيانات الأكثر فعالية هي التي تتم في الفرق. بالإضافة إلى عالم البيانات، قد تضم هذه الفرق محلل أعمال يُحدد المشكلة، ومهندس بيانات يقوم بإعداد البيانات وكيفية الوصول إليها، ومهندس تقنية معلومات يشرف على العمليات والبنية التحتية الأساسية، ومطور تطبيقات ينشر النماذج أو مخرجات التحليل في التطبيقات والمنتجات.
مهام علم البيانات:
جمع البيانات: جمع مصادر متنوعة للبيانات، مثل البيانات الهيكلية وغير الهيكلية، من مصادر مختلفة.
تنظيف البيانات: تطهير وتنظيف البيانات من الأخطاء والقيم المفقودة والتكرارات.
تحليل البيانات: استخدام أدوات وتقنيات تحليل البيانات لفهم البيانات واستخراج الأنماط والتوجيهات.
بناء نماذج تنبؤية: تطوير نماذج تنبؤية باستخدام البيانات للتنبؤ بالأحداث المستقبلية أو اتخاذ القرارات.
تصوير و تمثيل البيانات إحصائيا: تمثيل البيانات بصورة بصرية مفهومة مثل الرسوم البيانية والرسوم البيانية.
تطبيق البيانات: استخدام الاستنتاجات والمعرفة المستمدة من تحليل البيانات في اتخاذ القرارات الإستراتيجية وتحسين الأداء.
علم البيانات له تطبيقات واستخدامات واسعة في مجموعة متنوعة من المجالات بما في ذلك العلوم، والأعمال التجارية، والطب، والتسويق، والتمويل، والتصنيع، والتعليم، والعديد من المجالات الأخرى حيث تكون البيانات ذات أهمية كبيرة في اتخاذ القرارات وتحقيق التحسين.
أدوات علم البيانات
القسم الأول: الأدوات التطويرية أو بيئات التطوير Executive environment
تعتمد الأدوات التطويرية والبيئات التنفيذية في مجال علم البيانات والذكاء الاصطناعي على توفير بنية قوية لتطوير وتنفيذ الأكواد بشكل فعال. تشمل الأدوات التطويرية على العديد من تلك الأدوات
مثل Jupyter Notebooks، والتي تتيح للمطورين كتابة وتنفيذ الأكواد و الأوامر البرمجية بشكل تفاعلي، مما يسهل فحص النتائج وفهم تأثير التغييرات. بالإضافة إلى ذلك، يتم استخدام أدوات مثل PyCharm وVSCode لتطوير برامج أكثر تعقيدا.
فيما يخص البيئات التنفيذية، تعتمد على لغة البرمجة المستخدمة. Python هي لغة شائعة في هذا السياق، وتستخدم بيئات تشغيل
مثل Anaconda وVirtualenv لإدارة البيئات وتكوين التبعيات. بالإضافة إلى ذلك، يُفضل استخدام مكتبات مثل TensorFlow وPyTorch لبناء نماذج الذكاء
الاصطناعي، حيث تقدم هذه المكتبات أدوات قوية لتدريب النماذج واختبارها. تلخيصًا، يعتمد النجاح في علم البيانات والذكاء الاصطناعي على اختيار الأدوات والبيئات المناسبة لتلبية احتياجات المشروع وتسهيل عملية التطوير والتنفيذ.
القسم الثاني : أدوات إدارة أصول البيانات Code Assets Management
أدوات إدارة أصول البيانات تلعب دورًا حيويًا في تنظيم وإدارة البيانات بشكل فعال، وتسهم في تحقيق أمان وفعالية أكبر في عمليات التحليل والاستفادة من البيانات. من
بين هذه الأدوات، يتميز Apache Atlas، وKylo، وIBM Watson بميزات فريدة تلبي احتياجات تنظيم البيانات.
أولاً، Apache Atlas هو مشروع مفتوح المصدر يقدم خدمات إدارة البيانات وتتبع الأصول. يتيح Apache Atlas وصف وتصنيف البيانات بشكل موحد، ويساعد في فهم
العلاقات بين الكيانات في النظام.
ثانيًا، Kylo هو إطار عمل لإدارة وتحميل البيانات، يركز على تبسيط عمليات تحميل البيانات وتحويلها. يتيح Kylo للمستخدمين غير التقنيين إعداد تحميل البيانات ومعالجتها
بطريقة سهلة ورؤية شاملة لعمليات التحميل.
أخيرًا، IBM Watson يقدم مجموعة شاملة من أدوات إدارة البيانات والتحليل. يعتمد على الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة لتقديم خدمات تحليل البيانات وتحليل النصوص
بشكل فعال، مما يمكن المستخدمين من استخدام بياناتهم بشكل أكثر ذكاء وفعالية.
باختصار، تلعب أدوات إدارة أصول البيانات دورًا حاسمًا في تحسين إدارة وتحليل البيانات، وكل من Apache Atlas، Kylo، وIBM Watson تقدم حلاً فعّالًا يتناسب مع احتياجات
مختلفة لتنظيم البيانات واستخدامها بشكل متقدم.
القسم الثالث : أدوات إدارة و تخزين البيانات - قواعد البيانات المختلفة- Database Management
في علم البيانات والذكاء الاصطناعي، تكمن أهمية كبيرة في فهم وإدارة البيانات بشكل فعّال، وتخزينها بطريقة تسهم في تسريع عمليات التحليل والتعلم الآلي. يشكل
مجال إدارة وتخزين البيانات جزءًا حيويًا من هذا العلم، وتوجد العديد من الأدوات وقواعد البيانات المختلفة التي تلبي احتياجات مشاريع متنوعة.
تتيح قواعد البيانات العلاقية مثل MySQL وPostgreSQL تخزين البيانات بطريقة منظمة وبنية جداولية، مما يسهل عمليات الاستعلام والتحليل. من ناحية أخرى، قواعد
البيانات NoSQL مثل MongoDB تتيح التعامل مع بيانات غير هيكلية، مثل الوثائق والبيانات الرسومية.
أدوات إدارة البيانات مثل Apache Hadoop وSpark تتيح تخزين ومعالجة كميات هائلة من البيانات بشكل توزيعي. هذه الأدوات تعزز فعالية الاستخدام من خلال توزيع
العمليات وتسريع تحليل البيانات الكبيرة.
فيما يتعلق بتخزين البيانات في السحابة، تقدم خدمات مثل Amazon S3 وGoogle Cloud Storage حلاً لتخزين البيانات بشكل موثوق وفعال في بيئة سحابية.
يتطلب علم البيانات والذكاء الاصطناعي أيضًا معالجة بيانات الوسائط المتعددة، وفي هذا السياق، تبرز قواعد البيانات الجرافية مثل Neo4j التي تتيح تخزين واستعلام
البيانات بناءً على علاقاتها.
باختصار، تقوم أدوات إدارة وتخزين البيانات بدور حاسم في علم البيانات والذكاء الاصطناعي، حيث توفر حلولًا متنوعة لتلبية احتياجات تخزين واسترجاع البيانات بشكل فعّال
ومتقدم.
القسم الرابع : أدوات إدارة أصول الأكواد أو إدارة الأصول الكودية المتعلقة بالأكواد البرمجية و الأوامر البرمجية- Code Assets Management
إدارة الأصول البرمجية (Code Asset Management) تعد جزءًا أساسيًا في مجال علم البيانات والذكاء الاصطناعي، حيث يتعامل المحترفون في هذا المجال مع كميات
ضخمة من الشيفرة والنماذج. تهدف إدارة الأصول البرمجية إلى تحسين فعالية التطوير والتحليل وضمان توثيق واستدامة الشيفرة والنماذج.
تعتبر وسائل إدارة الأصول مثل Git وGitHub أمثلة بارزة. توفر Git أنظمة تحكم في الإصدار تسمح بتتبع التغييرات في الشيفرة والتحكم فيها. يمكن للفرق التعاون والعمل
على الشيفرة بشكل فعال باستخدام هذه الأدوات، مما يحسن من سير العمل ويضمن توثيق التغييرات.
في علم البيانات، يُستخدم Apache Atlas كأداة لإدارة الأصول. يسمح Apache Atlas بتوصيف وتصنيف البيانات والنماذج، ويرتبط بوثائق وتفاصيل هامة تعزز فهم البيانات
وتاريخ التحولات.
علاوة على ذلك، يُعتبر MLflow من أمثلة إدارة الأصول في مجال الذكاء الاصطناعي. يُستخدم MLflow لتسجيل وتتبع النماذج والمتغيرات المستخدمة في التدريب، مما
يمكن من إعادة إنتاج التجارب ومشاركتها بسهولة بين أعضاء الفريق.
باختصار، إدارة الأصول البرمجية تلعب دورًا حيويًا في علم البيانات والذكاء الاصطناعي، وأمثلتها تشمل أدوات التحكم في الإصدار مثل Git وGitHub، بالإضافة إلى Apache
Atlas وMLflow التي توفر حلاً متخصصًا لإدارة الأصول في سياق البيانات والذكاء الاصطناعي.
القسم الخامس تحويل و تكامل البيانات- Data Integration and transformation
تحول ودمج البيانات (Data Transformation and Integration) هما جزء أساسي من علم البيانات، ويهدفان إلى تحسين جودة البيانات وجعلها جاهزة للتحليل. يشمل التحول
تغيير هيكل البيانات أو تنسيقها، في حين يتعلق الدمج بجمع البيانات من مصادر متعددة لتكوين مجموعة واحدة ومتكاملة. إليك توضيحًا أكثر حول هاتين العمليتين:
التحول (Data Transformation):
1. تنسيق البيانات (Data Formatting):
- تحويل البيانات إلى تنسيق قياسي لتسهيل المقارنة والتحليل.
- مثال: تحويل التواريخ من تنسيقات مختلفة إلى تنسيق موحد.
2. تصفية البيانات (Data Filtering):
- استبعاد البيانات غير الضرورية أو ذات القيم المفقودة.
- مثال: حذف السجلات التي تحتوي على قيم مفقودة بنسبة كبيرة.
3. تحويل الأعمدة (Column Transformation):
- تحويل القيم في عمود معين باستخدام وظائف رياضية أو تطبيق تحويلات مختلفة.
- مثال: حساب نسبة النجاح باستناد إلى عمودي النجاح والفشل.
4. تجميع البيانات (Data Aggregation):
- دمج البيانات بحسب معيار محدد، مثل التجميع الزمني أو الجغرافي.
- مثال: حساب متوسط الإيرادات الشهرية.
الدمج (Data Integration):
1. دمج مصادر متعددة (Source Integration):
- جمع البيانات من مصادر متعددة مثل قواعد البيانات وملفات الإكسل.
- مثال: دمج بيانات المبيعات من نظام إدارة العلاقات مع العملاء (CRM) والنظام المحاسبي.
2. توحيد البيانات (Data Unification):
- جعل البيانات متجانسة بحيث تتوافق في هيكلها وتنسيقها.
- مثال: توحيد تصنيفات المنتجات لتكون متسقة عبر المصادر.
3. التعامل مع التضاريس البيانية (Handling Data Discrepancies):
- التعامل مع اختلافات هياكل البيانات والمفاهيم بين المصادر.
- مثال: توحيد مفهوم العميل عبر مصادر متعددة.
4. تكامل البيانات بشكل زمني (Temporal Integration):
- دمج البيانات التي تتغير مع مرور الوقت، مثل البيانات الزمنية.
- مثال: دمج بيانات المبيعات بشكل يومي مع بيانات الإعلانات.
أدوات تحول ودمج البيانات:
1. Apache NiFi:
- تستخدم لتحويل ونقل البيانات بين مصادر مختلفة.
2. Talend:
- أداة مفتوحة المصدر توفر واجهة رسومية لدمج البيانات.
3. Microsoft Power Query:
- مدمجة مع Excel و Power BI لتحويل ودمج البيانات.
4. Pentaho Data Integration:
- أداة مفتوحة المصدر لتكامل وتحويل البيانات.
5. Informatica PowerCenter:
- تستخدم على نطاق واسع في تحويل ودمج البيانات في الشركات.
تحول ودمج البيانات يسهمان في تحقيق استخدام فعّال للبيانات، ويضمنان توفير بيانات موحدة ومتكاملة لدعم عمليات اتخاذ القرارات وتحليل البيانات بكفاءة.
القسم السادس تصوير و تمثيل البياناتata Visualization D
تمثيل وتصوير البيانات (Data Visualization) هو جانب مهم في علم البيانات، حيث يهدف إلى تحويل البيانات إلى صور رسومية سهلة الفهم والتفسير. يعزز تصوير البيانات
فهم الأنماط والاتجاهات ويسهم في اتخاذ قرارات أفضل. إليك نظرة عن كثب على هذا الجانب وأدوات تمثيل البيانات:
أهمية تمثيل وتصوير البيانات:
1. توضيح الأنماط والاتجاهات:
- يساعد في توضيح الأنماط الموجودة في البيانات.
- يكشف عن الاتجاهات والتغيرات على مرور الوقت.
2. تبسيط الفهم:
- يجعل البيانات أكثر سهولة ووضوحًا للفهم.
- يسهم في نقل المعلومات بشكل فعّال.
3. اتخاذ القرارات السريعة:
- يسهم في اتخاذ القرارات السريعة بناءً على التحليل السريع للرسوم البيانية.
4. التواصل الفعّال:
- يسهم في التواصل الفعّال للنتائج مع الفرق والأطراف المعنية.
5. الكشف عن القصص البيانية:
- يساعد في اكتشاف وسرد القصص البيانية التي قد لا تكون واضحة في الأرقام.
أنواع تمثيل وتصوير البيانات:
1. الرسوم البيانية (Charts):
- شملت في هذه الفئة: الخطوط، الأعمدة، الدوائر، الحبل الحيوي، وغيرها.
- تستخدم لتمثيل البيانات الكمية والتفاعل مع الأنماط والاتجاهات.
2. الخرائط (Maps):
- يعرض البيانات على خريطة جغرافية لتحليل الأنماط الجغرافية.
3. المخططات الحية (Dashboards):
- يجمع بين مجموعة من الرسوم البيانية والمعلومات في واجهة واحدة لرؤية شاملة.
4. المخطط الشبكي (Network Plot):
- يستخدم لتصوير العلاقات بين العناصر في شكل شبكي.
5. الرسوم البيانية الحركية (Animated Charts):
- تمثيل حركي للبيانات يوضح التغيرات على مرور الوقت.
أدوات تمثيل وتصوير البيانات:
1. Tableau:
- يوفر واجهة سهلة الاستخدام وميزات قوية لتصوير البيانات.
2. Power BI:
- منتج Microsoft لتحليل وتصوير البيانات بشكل متقدم.
3. Matplotlib وSeaborn (Python Libraries):
- مكتبتان قويتان في Python لإنشاء الرسوم البيانية وتمثيل البيانات.
4. D3.js:
- مكتبة JavaScript لإنشاء رسوم بيانية تفاعلية على الويب.
5. Google Data Studio:
- أداة مجانية من Google لإنشاء التقارير والرسوم البيانية.
6. Plotly:
- مكتبة Python لإنشاء رسوم بيانية تفاعلية وجميلة.
تتيح أدوات تمثيل وتصوير البيانات للمحللين واتخاذي القرار إظهار البيانات بشكل بصري وفعّال، مما يسهم في فهم الأنماط واتخاذ القرارات الأكثر ذكاءً.ومتكاملة لدعم
عمليات اتخاذ القرارات وتحليل البيانات بكفاءة.
القسم السابع بناء النماذج الذكية Artificial Model building
بناء نماذج الذكاء الاصطناعي يشمل عدة خطوات ومراحل، ويتضمن استخدام مجموعة متنوعة من الأدوات التي تدعم عمليات تحليل البيانات وتدريب النماذج. فيما يلي
شرح لبناء نماذج الذكاء الاصطناعي والأدوات المستخدمة:
1. فهم المشكلة وتحديد الهدف:
- تحديد المشكلة أو الفرضية التي تحتاج إلى حلا.
- تحديد الهدف النهائي للنموذج الذكاء الاصطناعي.
2. جمع البيانات:
- تحديد مصادر البيانات المتاحة.
- جمع وتنظيف البيانات للتأكد من جودتها وصحتها.
3. التحليل الاستكشافي للبيانات:
- استخدام أدوات مثل pandas و matplotlib في Python لفهم توزيعات البيانات والعلاقات بينها.
4. تقسيم البيانات:
- تقسيم البيانات إلى مجموعة تدريب ومجموعة اختبار لقياس أداء النموذج.
5. اختيار نموذج الذكاء الاصطناعي:
- تحديد النموذج الذي يناسب نوع المشكلة؛ مثل الشبكات العصبية الاصطناعية للتعلم العميق أو الطرق التقليدية مثل الدعم الفعّال.
6. تدريب النموذج:
- استخدام بيانات التدريب لتدريب النموذج.
- ضبط معلمات النموذج لتحسين أدائه.
7. تقييم النموذج:
- استخدام بيانات الاختبار لقياس أداء النموذج.
- استخدام مقاييس مثل الدقة والاستدعاء والتحليل الاستكشافي لتقييم الأداء.
8. ضبط النموذج:
- إجراء تعديلات على النموذج لتحسين أدائه.
9. نشر النموذج:
- تحويل النموذج إلى تطبيق أو خدمة يمكن استخدامها في بيئة الإنتاج.
أدوات بناء نماذج الذكاء الاصطناعي:
1. لغات البرمجة:
- Python: لغة برمجة شائعة في علم البيانات والذكاء الاصطناعي.
- R: مستخدمة أيضًا لتحليل البيانات الإحصائي وبناء النماذج.
2. مكتبات وأطر عمل:
- TensorFlow و PyTorch: لبناء وتدريب الشبكات العصبية الاصطناعية.
- Scikit-learn: لتنفيذ الخوارزميات التقليدية لتعلم الآلة.
3. أدوات تحليل البيانات:
- Pandas و NumPy: لتحليل وتنظيم البيانات.
- Matplotlib و Seaborn: لرسم الرسوم البيانية والتصور.
4. بيئات تطوير متكاملة:
- Jupyter Notebooks: لتحليل البيانات بطريقة تفاعلية وتوثيق العمل.
5. أدوات نشر النماذج:
- Flask و Django: لتطوير ونشر النماذج كخدمات ويب.
- TensorFlow Serving و FastAPI: لنشر النماذج بشكل فعّال.
تأكد من أنك تحتفظ بتوازن جيد بين الاستخدام الفعّال للأدوات والفهم العميق لعمليات بناء النموذج وتقييمه. هذا يساعد في تحقيق نتائج أفضل وفهم أعمق لتطبيقات
الذكاء الاصطناعي.
القسم الثامن تطبيق و استخدام النماذج الذكية
مرحلة نشر النماذج (Model Deployment) هي إحدى المراحل الرئيسية في عملية تطوير النماذج الذكية (Machine Learning Models). تشير هذه المرحلة إلى نقل النموذج
الذي تم بناؤه وتدريبه إلى بيئة حية حقيقية حيث يمكن استخدامه لاتخاذ القرارات أو التفاعل مع البيانات الحية. يعتبر نجاح مرحلة نشر النموذج مؤشرًا هامًا لفعالية النظام
الذكي بأكمله.
أهمية مرحلة Model Deployment:
1. تحقيق القيمة العملية:
- يسمح نشر النموذج بتحويل الفوائد النظرية لتحليل البيانات إلى قيمة عملية فعلية. يمكن استخدام النموذج المتنبئ لاتخاذ قرارات فورية أو تحسين العمليات.
2. تحسين الكفاءة:
- يتيح نشر النموذج تحسين كفاءة العمليات بشكل عام، حيث يمكن للنموذج العمل باستمرار على البيانات الحية والتكامل مع النظام الأساسي.
3. التكامل مع تطبيقات الأعمال:
- يمكن تضمين النموذج في تطبيقات الأعمال المختلفة، مثل تطبيقات الويب أو تطبيقات الجوّال، لتوفير تجربة مستخدم محسنة.
4. تحسين استجابة النظام:
- يتيح نشر النموذج استخدام تنبؤات النموذج بشكل فعّال وسريع، مما يسهم في تحسين استجابة النظام للتغييرات والمتغيرات في البيانات.
أدوات مساعدة في نشر النماذج باستخدام SPSS و IBM Watson Machine Learning:
1- IBM Watson Machine Learning
- تقدم IBM Watson Machine Learning بيئة سحابية (Cloud-based) لنشر وإدارة النماذج. يمكنك تحميل النموذج المدرب من SPSS ونشره باستخدام خدمات IBM
Watson Machine Learning على سحابة IBM.
- IBM SPSS Modeler يوفر واجهة سهلة الاستخدام لبناء وتدريب النماذج. يمكنك استخدام SPSS Model Deployment لنشر النموذج وتكامله بسهولة مع بيئة الإنتاج.
3. PMML (Predictive Model Markup Language):
- يمكن استخدام PMML كوسيط لنقل النموذج من SPSS Modeler إلى IBM Watson Machine Learning. PMML هو تنسيق مفتوح المصدر يستخدم لتبادل النماذج بين
مختلف أدوات التحليل الإحصائي والتعلم الآلي.
4. RESTful APIs:
- يمكن أيضًا استخدام واجهات برمجة التطبيقات (APIs) لنشر النموذج والتفاعل معه بشكل برمجي.
5. Monitoring and Logging Tools:
- استخدم أدوات رصد وتسجيل الأحداث لمتابعة أداء النموذج في الإنتاج وضمان استمراريته.
نشر النموذج هو خطوة حيوية في عملية تطوير النماذج، حيث يسهم في تحويل الإنجازات البحثية إلى قيمة عملية ويسهم في تحسين القرارات والعمليات في مختلف
المجالات.
أهمية علم البيانات شاهد الفيديو من مدرسة الأعمال في لندن
