Language
Country/Area
No result found
من الإحصاء إلى علم البيانات: لماذا لا يمكنك تفويت هذه الثورة؟
في عالم اليوم الذي يعتمد على البيانات، يُظهر علم البيانات، باعتباره موضوعًا متعدد التخصصات، تدريجيًا أهميته التي لا يمكن الاستغناء عنها. ويستخدم الإحصائيات وعلوم الكمبيوتر والتقنيات ذات الصلة لاستخراج المعرفة والرؤى القيمة من البيانات التي قد تكون فوضوية. لقد فتح نمو هذه التكنولوجيا العديد من الفرص وأثار نقاشًا واسع النطاق حول الاتجاه المستقبلي لعلم البيانات.
علم البيانات هو مفهوم يوحد الإحصائيات وتحليل البيانات والأساليب ذات الصلة، بهدف فهم وتحليل الظواهر الفعلية.
يعتمد أساس علم البيانات على تخصصات متعددة، بما في ذلك الرياضيات والإحصاء وعلوم الكمبيوتر وعلوم المعلومات، مما يسمح لعلماء البيانات باستخلاص رؤى مهمة من البيانات المنظمة أو غير المنظمة. على الرغم من أن الكثير من الناس يعتقدون أن علم البيانات مجرد امتداد للإحصاءات، إلا أنه في الواقع يركز على المشكلات والتقنيات الفريدة للبيانات الرقمية.
لقد تغيرت طبيعة العلم بالكامل بسبب تأثير تكنولوجيا المعلومات.
المفاهيم الأساسية لعلم البيانات
لا يقتصر علم البيانات على تحليل البيانات فحسب، بل يشمل أيضًا كل شيء بدءًا من إعداد البيانات وحتى صياغة المشكلات وتحليل وتطوير الحلول المستندة إلى البيانات، وأخيرًا عرض النتائج للمساعدة في اتخاذ القرارات على مستوى عالٍ. في هذه العملية، يجب أن يتمتع علماء البيانات بمهارات في علوم الكمبيوتر، وتصور البيانات، وعلوم المعلومات والجوانب الأخرى.
العلاقة بين علم البيانات والإحصاء
في الأوساط الأكاديمية، لا تزال الحدود بين علم البيانات والإحصاء موضع نقاش. يعتقد العديد من الإحصائيين أن علم البيانات هو مجرد اسم آخر للإحصاءات، بينما يشير خبراء آخرون إلى أن التقنيات والأساليب التي يستخدمها علم البيانات في معالجة البيانات الضخمة تجعله مختلفًا بطبيعته.
لا يتعامل علم البيانات مع البيانات الكمية فحسب، بل يتعامل أيضًا مع البيانات النوعية المستخرجة من مصادر متعددة مثل النصوص والصور.
تاريخ تطور علم البيانات
ظهر مصطلح علم البيانات لأول مرة في عام 1962، عندما وصف الإحصائي جون توكي مجالًا يسمى "تحليل البيانات". لاحقًا، في محاضرة ألقاها عام 1985، استخدم سي إف جيف وو لأول مرة مصطلح "علم البيانات" كاسم بديل للإحصاءات، والذي أصبح شائعًا تدريجيًا في الأوساط الأكاديمية. مع تقدم التكنولوجيا، يستمر تعريف علم البيانات في التطور.
التطبيقات الحديثة لعلم البيانات
في عام 2012، اقترح الخبيران التقنيان توماس دافينبورت ودي جي باتيل أن "عالم البيانات هو الوظيفة الأكثر جاذبية في القرن الحادي والعشرين". وأصبح هذا البيان موضوعًا ساخنًا في وسائل الإعلام الكبرى. في الوقت الحاضر، يُنظر إلى علم البيانات عمومًا على أنه تخصص مستقل، وأصبحت تطبيقاته في العديد من المجالات أكثر اتساعًا.
يعكس نمو علم البيانات التوفر المتزايد للبيانات من مصادر مستقلة متعددة، مما يخلق حاجة متزايدة للخبرة.
الفرق بين علم البيانات وتحليل البيانات
على الرغم من أن علم البيانات وتحليل البيانات مرتبطان ارتباطًا وثيقًا، إلا أن الفرق بينهما لا يزال واضحًا للغاية. يركز علم البيانات بشكل أكبر على استخدام الأساليب الإحصائية والحسابية والتعلم الآلي لاستخلاص الأفكار والتنبؤات؛ ويعتبر تحليل البيانات عملاً أكثر تركيزًا، ويركز عادةً على مجموعات بيانات أصغر حجمًا ومنظمة، بهدف الإجابة على أسئلة محددة أو تحديد الاتجاهات.
تطور علم البيانات كتخصص أكاديمي
نظرًا لأن علم البيانات أصبح تخصصًا جديدًا مستقلاً عن الإحصاء، فقد بدأت العديد من المؤسسات الأكاديمية أيضًا في تقديم دورات احترافية في علم البيانات، مما يمثل النمو السريع لطلب السوق على مهارات علم البيانات. لم يعد بإمكان المهنيين ذوي الخلفيات الإحصائية فقط تلبية طلب السوق بشكل كامل لعلماء البيانات، الذين يجب عليهم إتقان المزيد من مهارات الحوسبة والبرمجة. بدأت العديد من الكليات، بما في ذلك جامعة ستانفورد وجامعة هارفارد وغيرها، في إعداد دورات احترافية لعلم البيانات.
تطبيقات الحوسبة السحابية في علم البيانات
مع ظهور عصر البيانات الضخمة، توفر الحوسبة السحابية لعلماء البيانات كمية كبيرة من موارد الحوسبة ومساحة التخزين، مما يجعلها أكثر كفاءة في التعامل مع مهام تحليل البيانات المعقدة. يمكن لأطر الحوسبة الموزعة التعامل مع كميات ضخمة من البيانات، الأمر الذي لا يؤدي إلى تسريع عملية معالجة البيانات فحسب، بل يجعل أيضًا إمكانيات علم البيانات أوسع.
الاعتبارات الأخلاقية في علم البيانات
ومع ذلك، يطرح علم البيانات أيضًا عددًا من التحديات الأخلاقية، بما في ذلك انتهاكات خصوصية البيانات الشخصية، واستمرار التحيز، وتأثيره السلبي المحتمل على المجتمع. قد تؤدي نماذج التعلم الآلي إلى تضخيم التحيزات الموجودة في بيانات التدريب، مما يؤدي إلى نتائج غير عادلة أو تمييزية.
بشكل عام، يعمل علم البيانات، باعتباره تقنية ناشئة، على تغيير الطريقة التي نحلل بها المعلومات ونفهمها باستمرار. ولكن كيف يمكننا تحقيق التوازن بين الابتكار والأخلاق في ثورة البيانات هذه؟
