خرق الأساطير المتعلقة بعلوم البيانات

خرق الأساطير المتعلقة بعلوم البيانات

 دعونا معًا نحطم بعض المفاهيم الخاطئة الشائعة حول علم البيانات ونتحقق من الأساطير المتعلقة بعلوم

 البيانات. إنه مزيج من التكنولوجيا والرياضيات التي تؤثر على كل جانب من جوانب  حياتنا. 

يشعر الناس أن التحولات في علم البيانات معقدة ، وسيتعين عليك دراسة الرياضيات أو الإحصاء أو

 البرمجة. لكن هذه ليست هي القضية. يجب على المرء أن يحقق ذلك ، ولكن يجب عليك أيضًا محاربة

 الأساطير حول علم البيانات التي تسمعها من الآخرين ورسم مسارك من خلالها!

 

"علم البيانات هو مجال دراسة يتعامل مع كميات كبيرة من البيانات ويستخدم أدوات وإجراءات متطورة

 للكشف عن الأنماط المخفية ، وإنشاء بيانات مفيدة ، واتخاذ قرارات العمل."

قبل أن توظف الشركات علماء البيانات ، سوف تتحقق بالفعل مما إذا كان الشخص واضحًا بشأن الأساسيات

 أم لا. ساعد هذا المجال العديد من المؤسسات في معالجة الحجم الهائل من البيانات. يتم أيضًا تداول العديد

 من أفكار وتصورات علم البيانات بشعبية ، وبعضها ليس واقعيًا. ومن ثم ، دعونا معًا نكشف عن بعض

 المفاهيم الخاطئة الشائعة حول علم البيانات.

علم البيانات هو مجال العبقرية

إن عدم الفهم يولد مثل هذه الأساطير. حقيقة علم البيانات هي أن المرء يحتاج إلى فهم الإحصائيات

 والاحتمالات لأن معظم تقنيات النمذجة التنبؤية تستند إلى هذه المفاهيم. ومع ذلك ، لن تضطر أبدًا إلى

 استخدام الأساليب الإحصائية لحساب نتائج المعادلات المعقدة كعالم بيانات. المطلب هنا هو أكثر من الفطرة

 السليمة والتطبيقات المنطقية. هذا يوضح أن علم البيانات هو مجال العباقرة فقط. 

سيحل الذكاء الاصطناعي محل علم البيانات 

نظرًا لأنها صناعة متطورة ، نتوقع أن نرى جميع العمليات اليدوية تصبح مؤتمتة بمرور الوقت. يتم تطوير

 خوارزميات متقدمة بشكل متزايد لتفادي الحاجة إلى عالم البيانات. هذا ، ومع ذلك ، من غير المرجح أن يحدث.

 ستكون هناك حاجة لاتخاذ قرار قوي وفهم المجال والعمل الجاد حتى مع الخوارزميات الأكثر تقدمًا.

أداة التعلم تجعل عالم البيانات كاملًا

تتوفر SAS و Apache Spark و BigML والعديد من الأدوات ولغات البرمجة لنمذجة وتنظيم البيانات الشاملة

. الأسطورة المتعلقة بالأدوات هي أن إتقان أداة واحدة يمكن أن يجعلك عالم بيانات خبير. في الواقع ، هذا

 ليس هو الحال. يتطلب علم البيانات إتقان مجموعة متنوعة من الأدوات ولغات الكمبيوتر. علم البيانات ليس

 كل شيء عن البرمجة. إنه مجرد جزء واحد من صورة أكبر. في الواقع ، يحتاج المرء إلى اكتساب المعرفة بجميع

 أنواع الأدوات المعنية.

علم البيانات يبني فقط النماذج التنبؤية

نظرًا لأن الضجيج الذي يتم إنشاؤه حول مجال علم البيانات ، فإن لدى كل شخص الكثير من التوقعات حوله. إن

 معرفة ما يطلبه عميلك أمر جيد ، لكن هل يمكن توقع ذلك في جميع الحالات؟ في الواقع ، هناك طبقات

 متعددة في مشروع علم البيانات. يستغرق إنشاء النموذج مراحل مختلفة ، وهناك دورة حياة تتضمن أبحاث

 السوق. يوجد تحليل مصطلح سلة السوق وهو عبارة عن مزيج من خوارزميات التجميع وقواعد الارتباط.

علم البيانات يتعامل فقط مع البيانات المجمعة

حتى الشركات الصغيرة تفكر في توظيف علماء بيانات بمجرد وصولهم إلى نقاط قوة العملاء الكبيرة. بنفس

 الطريقة ، سيعتقد حتى عالم البيانات أنه يمكنهم العمل مع الشركات التي تتعامل مع كميات هائلة من

 البيانات. ومع ذلك ، يمكن أن تكون البيانات المجمعة هدفك النهائي ، ولكنها ليست ضرورية. 

وفي الختام

ساعد علم البيانات الشركات بطرق مختلفة. من خلال عدم الثقة في الأساطير ، يحتاج المرء إلى أن يكون أكثر

 وضوحًا بشأن الأساسيات. أتمنى من خلال هذه المعلومات أن نكون قادرين على توضيح بعض الخرافات

 حول  علم البيانات. الطلب على علماء البيانات مرتفع بالفعل ، ويحتاج الطامحون إلى اتخاذ الخطوة المهنية

 الصحيحة من خلال تزويد أنفسهم بالمهارات والخبرات المطلوبة.

شاهد أيضا من ايقونة جوجل 👇👇 : طريقة تقليل استهلاك الإنترنت في مكالمات واتس آب على أيفون