علم البيانات ومجالاتها

علم البيانات، يهدف علم البيانات إلى استخراج الأنماط والمعاني من البيانات الضخمة. سواء كانت هذه البيانات متعلقة بسلوك المستخدمين على الإنترنت، أو بالعمليات الصناعية. أو حتى بالمعلومات الطبية، يتطلب هذا التحليل المتقدم الاعتماد على تقنيات الذكاء الاصطناعي. وتعلم الآلة، والإحصاء. لضمان فهم دقيق واستنتاجات ذكية.

علم البيانات

يجمع علم البيانات بين مجالات متعددة، منها الأمور الإحصائية والأساليب العلمية والذكاء الاصطناعي وتحليل البيانات. يطلق مصطلح “علماء البيانات” على الأفراد المتخصصين في هذا المجال، حيث يتمتعون بمهارات تحليل البيانات المجمعة من مصادر متنوعة مثل الويب. والهواتف الذكية، والعملاء. وأجهزة الاستشعار، بهدف استخلاص أفكار قابلة للتطبيق. يشمل علم البيانات إعداد البيانات للتحليل، ويتضمن ذلك التنقية والتجميع والمعالجة للبيانات. بهدف إجراء تحليل بيانات متقدم، بعد هذه الخطوات. يستطيع علماء تحليل البيانات مراجعة النتائج للكشف عن الأنماط وتقديم تصور كامل لمشاريعهم، يهدف علم البيانات إلى فهم أسباب المشكلة ومعرفة متطلبات نجاح العمل. مستفيدين من تحليل البيانات وتعلم خوارزميات الآلة لحل هذه المشكلة، وبالتالي، يتيح لهم الحصول على تصور للنتائج وتقديم المقترحات والأفكار.

اقرأ أيضًا: بحث عن الطاقة الحرارية وطريقة نقلها 

مجالات علم البيانات 

يمكن استخدام علم البيانات في العديد من المجالات لاستخراج رؤى قيمة واتخاذ قرارات مستنيرة.

• التحليلات التنبؤية

   يستخدم علماء البيانات هذا النموذج لفهم توقعات المشاريع، حيث يقدم النموذج التنبؤي نتائج الإجراءات المقررة بأدوات قابلة للقياس. يعتبر التحليل التنبؤي نموذجا فعالا للشركات التي تسعى لفهم تأثير الإجراءات الجديدة.

• التحليل الوصفي

   يساعد هذا النوع من التحليل الشركات في تحديد أهدافها من خلال فهم الإجراءات المتوقع نجاحها.

• التعلم الآلي لإعداد التقارير التنبؤية

   يستخدم علماء البيانات خوارزميات التعلم الآلي لدراسة بيانات المعاملات لإنشاء توقعات يمكن قياسها.

• التعلم الآلي لاكتشاف الأنماط

   يعد اكتشاف الأنماط أمرًا حيويا للشركات لتحديد العوامل ذات الصلة بتقارير البيانات المتنوعة، ويتم ذلك من خلال التعلم الآلي. حيث يتم التعلم بدون إشراف ودون وجود مؤثرات محددة مسبقاً.

• تحليل الشبكات الاجتماعية

   يستخدم علم البيانات في فحص وتحليل البيانات المستمدة من وسائل التواصل الاجتماعي لفهم سلوك المستخدمين، وتحديد اتجاهات السوق. وتوجيه الحملات التسويقية.

• التعلم الآلي في مجال الرعاية الصحية

   يستخدم علم البيانات لتحليل السجلات الطبية والبيانات الصحية لتحسين تشخيص الأمراض، وتوفير توجيه دقيق للعلاج. وتوقع الانتشار الوبائي.

• تحليل الصور والفيديو

   يتيح علم البيانات تطبيق تقنيات التعلم الآلي لتحليل الصور والفيديو، مما يساعد في التعرف على الكائنات والأنماط وتحليل المحتوى بشكل فعال.

• تحليل النصوص ومعالجة اللغة الطبيعية

   يستخدم علم البيانات لفهم وتحليل اللغة البشرية، مما يسهم في تطوير تطبيقات مثل محركات البحث الذكية. وأنظمة التحليل اللغوي.

• التحليل البيئي والحفاظ على الموارد:

   يستخدم علم البيانات لفحص الأنماط البيئية وتوجيه جهود الحفاظ على الطبيعة واستدامة الموارد الطبيعية.

• تحليل الأمان السيبراني:

    يلعب علم البيانات دورا حيويا في اكتشاف وتحليل التهديدات السيبرانية وتعزيز الأمان الرقمي.

• تحليل البيانات الكبيرة:

    يتناول هذا المجال التحليل واستخدام البيانات الكبيرة التي تتجاوز قدرة الأساليب التقليدية على معالجتها.

• تعلم الاله:

    يركز على تطوير نماذج الذكاء الاصطناعي التي تستند إلى تعلم الآلة لتحليل البيانات واتخاذ القرارات.

• علم البيانات الحيوي :

                يتعامل مع تحليل البيانات الجينية والبيولوجية لفهم العمليات الحيوية.

• استخراج المعرفة:

               يركز على استخدام البيانات لاكتشاف الأنماط والمعلومات الجديدة.

• تحليل الشبكات الاجتماعية:

               يستكشف هذا المجال العلاقات والأنماط في شبكات التواصل الاجتماعي.

الفارق بين علم البيانات والذكاء الاصطناعي

يظهر في تعريف كل منهما والتركيز الأساسي لكل مجال:

• علم البيانات:

– التعريف: علم البيانات هو فرع من فروع الذكاء الاصطناعي يركز على استخدام البيانات لاستخلاص المعرفة واتخاذ القرارات.

– التركيز: يركز على تحليل البيانات وتنقيتها وتحويلها إلى معلومات قيمة باستخدام أساليب إحصائية وتقنيات التعلم الآلي.

• الذكاء الاصطناعي:

  – التعريف: يعني جعل الأنظمة الحاسوبية قادرة على محاكاة وتنفيذ السلوك الذي يظهره الذكاء البشري.

– التركيز: يهتم بتطوير برامج وأنظمة قادرة على فهم البيئة، واتخاذ القرارات. وتنفيذ المهام بشكل ذكي دون تدخل بشري.

• علم البيانات يعتبر جزءا من مجال الذكاء الاصطناعي ويركز بشكل أساسي على تحليل واستخدام البيانات، في حين يمتد مفهوم الذكاء الاصطناعي ليشمل تطوير أنظمة قادرة على التفكير والتعلم بشكل مستقل.

اقرأ أيضًا: إذاعة مدرسية عن الشهداء بالفقرات كاملة!

في ختام رحلتنا في علم البيانات، ندرك أهمية هذا الميدان الدينامي والمتطور. إن علم البيانات ليس مجرد مجال دراسي، بل هو رافد حيوي يغوص في أعماق البيانات ليستخرج منها الحكمة والتحليلات القيمة. يجمع بين الإحصاءات والذكاء الاصطناعي وتحليل البيانات، مما يمنحنا نافذة فريدة لفهم العالم من حولنا.