الفرق بين علوم البيانات وتحليل البيانات وتعلم الآلة
الفرق بين علوم البيانات وتحليل البيانات وتعلم الآلة
علم البيانات ، التعلم الآلي ، وتحليلات البيانات هي ثلاثة مجالات رئيسية اكتسبت شعبية كبيرة في السنوات الأخيرة. هناك طلب هائل على الأشخاص المهرة في هذه التخصصات. ومن المتوقع أنه في عام 2020 ، سيكون هناك المزيد من فرص العمل في هذه المجالات المهنية.
إذن ماذا تعني؟ ما الفرق بينهم؟ للإجابة على هذه الأسئلة والعديد من الأسئلة الأخرى اتركك مع هذه التدوينة .
1. علوم البيانات Data Science
ما هو علم البيانات؟
على الرغم من وجود العديد من التعريفات لهذا الموضوع ، إلا أننا سنستخدم أكثر التعريفات الشائعة التي يمكن لأي شخص فهمها. علم البيانات هو مفهوم يستخدم للتعامل مع البيانات الكبيرة. يغطي هذا المفهوم جوانب إعداد البيانات وتنظيف البيانات وتحليلها.
في الظروف العادية ، يجمع عالم البيانات البيانات من مصادر متنوعة وينشر تقنيات مختلفة لاستخلاص معلومات ذات مغزى من مجموعات هذه البيانات .
ينظر علماء البيانات إلى هذه البيانات من منظور الأعمال. لهذا السبب ، تأكد من أن التنبؤات التي يقدمونها من البيانات التي تم جمعها دقيقة كما يمكن استخدامها في صنع قرارات.
المهارات المهمة التي تحتاج إلى تعلمها تشمل:
خبرة عملية في برمجة بايثون
كن جيدًا في برمجة قواعد بيانات SQL
كن قادراً على العمل على البيانات غير المهيكلة من مصادر متنوعة مثل منصة التواصل الاجتماعي.
معرفة حول التعلم الآلي
فهم مناسب لمختلف الوظائف التحليلية
2. تعلم الآلة Machine Learning
أول شيء أولاً: ما هو التعلم الآلي ؟
يمكن وصف التعلم الآلي بأنه عملية استخدام الخوارزميات لفحص البيانات واستخلاص المعلومات المفيدة منها. ويمكنه أيضًا استخدام البيانات المعينة للتنبؤ بالاتجاهات المستقبلية. ولسنوات عديدة ، كانت برامج التعلم الآلي تستخدم تحليلات إحصائية وتنبؤية لتحديد نمط معين .
أحد الأمثلة المثالية للتطبيق الفعلي للتعلم الآلي هو خوارزمية Facebook. تم تصميم هذه الخوارزمية لتعلم سلوكك على موقع الوسائط الاجتماعية هذا. سيستخدم بعد ذلك هذه المعرفة للتوصية البوستات ذات صلة التي يجب أن تظهر لك اثناء تصفحك للموقع. ستدرس أمازون سلوكك في التصفح وتوصي بالمنتجات المحتملة التي من المحتمل أن تشتريها. الأمر نفسه ينطبق على Netflix.
ما الذي يتطلبه الأمر لتصبح خبيراً في التعلم الآلي؟
من وجهة نظر نقدية ، يمكن اعتبار التعلم الآلي فرعًا لكل من الكمبيوتر والإحصاء. إذا كنت تخطط لتصبح واحد من الموظفين في هذا المجال، فكر في تحسين مهاراتك في المجالات التالية:
خبرة في عمل نظام الكمبيوتر
مهارات برمجة عملية
كن جيدًا في الاحتمالات والإحصاءات والرياضيات بصفة عامة
نمذجة البيانات
ما هو الفرق بين علم البيانات وتعلم الآلة؟
علم البيانات هو مجال واسع يشمل مجالات متعددة. يبدو أن التعلم الآلي مناسب تمامًا لعلم البيانات. هذا لأنه يستخدم العديد من التقنيات التي تستخدم عادة في علم البيانات.
من ناحية أخرى ، قد تكون أو لا تستمد علم البيانات من التعلم الآلي. وهو حقل متعدد التخصصات ، على عكس التعلم الآلي الذي يركز على موضوع واحد.
3. تحليلات البيانات Data Analytics
يستلزم تحليل البيانات الخروج بإحصائيات وصفية وتصور للبيانات للوصول إلى نتيجة. فهي تنطوي على الكثير من الإحصاءات. يحتاج محلل البيانات لمعرفة كيفية العمل مع الأرقام. في معظم الحالات ، يُنظر إلى تحليلات البيانات على أنها الإصدار الأساسي لعلوم البيانات.
بصفتك محللاً للبيانات ، يجب أن تكون في وضع جيد لشرح الأسباب المختلفة لظهور البيانات كما هي. يجب أن تمثل البيانات بطريقة يمكن للجميع فهمها ، بما في ذلك غير الخبراء.
ما المهارات التي أحتاجها لأصبح محلل بيانات؟
يجب أن تكون جيدًا في:
الرياضيات والإحصاء
قراءة البيانات وفهمها
كما ترون ، ترتبط هذه الحقول الثلاثة ارتباطًا وثيقًا. ومع ذلك ، هناك بعض الاختلافات بينهما التي نجحنا في الإشارة إليها. نأمل أن تساعدك هذه المقالة في تمييز الفرق بين هذه المصطلحات..
رد مع اقتباس
