ما هو تخصص علم البيانات؟

علم البيانات يقوم على استخراج المعلومات القيّمة باستخدام تقنيات التحليل والإحصاء والخوارزميات، ويتم التعامل هنا مع كميات ضخمة من البيانات لمساعدة الشركات والمنظمات على اتخاذ القرارات ووضع الاستراتيجيات وفقاً لهذه الإحصائيات.

ويجمع علم البيانات بين تقنيات الإحصاء والبرمجة والتعلم الآلي والذكاء الاصطناعي وتحليل البيانات بهدف فهم وتحليل البيانات للوصول إلى المعرفة والمعلومات، ويدخل هذا المجال في العديد من القطاعات كالصحة والتجارة والمالية.

تاريخ علم البيانات ومراحل تطوره

مر علم البيانات بعدة مراحل منذ القدم لعبت خلالها العديد من العوامل دوراً في تطوره مثل أدوات البرمجة والذكاء الاصطناعي والحوسبة السحابية، ويمكن تلخيص هذه المراحل كما يلي:

• المرحلة الأولى: التعامل هنا مع بيانات صغيرة نسبياً وذلك باستخدام الأدوات الحسابية مثل الآلات الحاسبة
• المرحلة الثانية: بدأ في هذه المرحلة استخدام الآلات الحاسوبية لتخزين وتحليل البيانات حيث ظهرت قواعد البيانات التي ساهمت بتخزين البيانات بشكل منظم
• المرحلة الثالثة: مع ظهور الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي بدأ استخدام تقنيات جديدة في معالجة البيانات مثل الخوارزميات والنماذج الرياضية
• المرحلة الرابعة: الإنترنت وازدياد استخدام الأجهزة الذكية حيث بدأت الشركات والمنظمات بالتعامل مع حجم كبير من البيانات وتم استخدام تقنيات مثل Hadoop, MapReduce))
• المرحلة الخامسة: خلال هذه الفترة تم استخدام تقنيات أكثر تطوراً وتعقيداً خاصةً مع تطور الحوسبة السحابية وزيادة قدرة المعالجات، إذ أصبح بالإمكان التعرف على الصوت والصور، وأصبح التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي جزءاً أساسياً من تحليل البيانات في أغلب الصناعات والقطاعات مثل الرعاية الصحية وصناعة السيارات ذاتية القيادة
• المرحلة السادسة: أصبح علم البيانات اليوم عاملاً أساسياً في اتخاذ القرارات ووضع الاستراتيجيات، حيث يتم استخدامه في العديد من المجالات كالأمن السيبراني والتسويق والاقتصاد.

مقارنة علم البيانات مع بقية المجالات المتعلقة بالبيانات

الفرق بين علم البيانات وهندسة البيانات

• علم البيانات يركز على استخراج المعلومات باستخدام تقنيات التحليل والإحصاء والتعلم الآلي بهدف اتخاذ القرارات ووضع الخطط المستقبلية، في حين تركز هندسة البيانات على تصميم وبناء الأنظمة التي تجمع وتخزن البيانات أي أنها تقوم بإنشاء البنية التحتية اللازمة لتدفق البيانات بشكل آمن وفعال
• تتجلى المهام الأساسية لعلم البيانات في تحليل البيانات ومعالجتها وبناء نماذج التنبؤ، بينما تتلخص مهام هندسة البيانات في تصميم وتطوير البنية التحتية بما في ذلك قواعد البيانات والأنظمة اللازمة لجمع البيانات
• يُستخدم في علم البيانات مهارات التحليل والإحصاء وأدوات مثل (Python, R, SQL)، ويُستخدم في هندسة البيانات أدوات البرمجة مثل (Python, Java, SQL) وأدوات أخرى مثل Hadoop, Spark, SQL, ETL
• الهدف في علم البيانات هو استخراج المعلومات لمساعدة الشركات والمؤسسات على اتخاذ القرارات وتحسين العمليات، لكن يمكن القول بأن الهدف في هندسة البيانات هو ضمان تدفق البيانات بشكل آمن وفعال لدعم العمل في مجال علم البيانات

مقارنة بين علم البيانات والإحصاء

• الإحصاء يركز على تحليل البيانات وفقاً لأسس علمية بهدف إجراء استنتاجات دقيقة من البيانات المتوفرة، في الوقت الذي يركز فيه علم البيانات على استخراج المعلومات القيّمة وذلك باستخدام تقنيات متعددة مثل الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي بهدف بناء نماذج تساعد على التنبؤ بالاتجاهات المستقبلية ووضع الاستراتيجيات المناسبة
• الإحصاء يتعامل مع التحليل الوصفي والاستدلالي ويعتمد على النماذج الإحصائية والاختبارات، بينما يتم استخدام تقنيات متعددة مثل التعلم العميق والتعلم الآلي بالإضافة إلى الإحصاء
• البرامج والأدوات المستخدمة في الإحصاء مثل (SAS, SPSS, Excel)، أما بالنسبة للأدوات المستخدمة في علم البيانات أكثر تنوعاً وتشمل أدوات تحليل البيانات الضخمة مثل (SPARK) وأدوات أخرى كـ (Python, R, TensorFlow)
• يُستخدم الإحصاء في مجالات مثل الأبحاث العلمية والعلوم الاجتماعية إذ يتم تحليل البيانات لفئات محددة وإجراء التجارب للوصول إلى النتائج، أما علم البيانات فيُستخدم في قطاعات متنوعة مثل الصحة والصناعات والتجارة حيث يتم تحليل كميات هائلة من البيانات لتقديم الحلول وأفضل النتائج

الفرق بين علم البيانات وتحليلات البيانات

علم البيانات مجال يقوم على تحليل البيانات باستخدام تقنيات وأدوات متنوعة بهدف تقديم رؤى تشكل أساساً للاستراتيجيات والاتجاهات المستقبلية، ويتم التعامل مع كميات ضخمة ومعقدة عبر عدة مراحل جمع البيانات وتحليلها واستخدام الخوارزميات. في حين يعتبر مجال تحليلات البيانات جزءاً فرعياً من علم البيانات ويقوم على تحويل البيانات الخام إلى معلومات ذات قيمة بالاعتماد بشكل أساسي على التحليل الإحصائي والرياضيات والإحصاء. وتجدر الإشارة إلى تداخل عمل كلا المجالين رغم وجود بعض الاختلافات في المهام ففي الوقت الذي يركز فيه علم البيانات على بناء النماذج وتقديم المعلومات، يركز مجال تحليلات البيانات على فهم البيانات والمساعدة في تقديم الرؤى.

مقارنة بين علم البيانات والتعلم الآلي

يُعنى مجال علم البيانات بجمع وتحليل البيانات وصولاً إلى مرحلة تقديم المعلومات التي تشكل الأساس للاستراتيجيات والخطط وذلك باستخدام تقنيات متنوعة مثل الإحصاء والتعلم الآلي، بينما يعتمد التعلم الآلي على تطوير الخوارزميات والنماذج التي تساعد على تحسين أداء الأنظمة بما يساعد على التنبؤ بالاتجاهات واتخاذ القرارات. باختصار يمكن القول بأن علم البيانات يشمل أدوات وتقنيات أوسع في تحليل وجمع البيانات في حين أن التعلم الآلي هو جزء أساسي من علم البيانات ويركز على تمكين وتطوير الأنظمة من التنبؤ وذلك استناداً إلى البيانات المتوفرة.

مقارنة بين علم البيانات والذكاء الاصطناعي

الذكاء الاصطناعي هو مجال يتعامل مع تصميم الأنظمة والبرمجيات التي يمكنها محاكاة الذكاء البشري، ويشمل مجالات مثل التعلم الآلي وذلك بهدف تطوير أنظمة قادرة على التفكير والتعلم بطريقة مشابهة للبشر، أما علم البيانات فهو مجال يركز على جمع البيانات وتحليلها واستخراج المعلومات منها باستخدام تقنيات متنوعة كالإحصاء والتعلم الآلي بهدف مساعدة الشركات والمؤسسات على تحسين العمليات وإعداد الاستراتيجيات. العلاقة بينهما تتجلى في اعتماد علم البيانات على تقنيات الذكاء الاصطناعي في تحليل البيانات، بينما يعتمد الذكاء الاصطناعي على علم البيانات في تطوير أنظمة تحاكي قدرة الإنسان على اتخاذ القرارات والتعلم.

مقارنة بين علم البيانات وتحليلات الأعمال

علم البيانات يهدف إلى تحليل البيانات وتقديم الرؤى عبر تقنيات متقدمة مختلفة مثل الخوارزميات والتعلم الآلي ويتم التعامل في هذا المجال مع كميات كبيرة ومتنوعة من البيانات. بينما يكون التركيز في مجال تحليلات الأعمال على تحليل الأداء واتخاذ القرارات في إطار العمل وذلك باستخدام تقنيات التحليل الإحصائي والتصور البياني، وغالباً ما يتم التعامل مع البيانات المتعلقة بالأداء العام للشركة.