⚠️عشرة مفاهيم خاطئة حول #علم_البيانات :
سأتحدث تحت هذه التغريدة حول ١٠ مفاهيم خاطئة يقع في الكثير سواء من يعمل أو يتعلم #علم_البيانات.
#DataScientist #DataScience
سأتحدث تحت هذه التغريدة حول ١٠ مفاهيم خاطئة يقع في الكثير سواء من يعمل أو يتعلم #علم_البيانات.
#DataScientist #DataScience
?عالم البيانات يجب أن يحمل شهادات تخصصية عاليه في علم البيانات. يجب تفصيل الأنوار هنا؛ فهناك أدوار تطبيقية و أدوار بحثية، فالعاملين في الشركات والمؤسسات بإختلاف احجامها يتطلب المام بالجانب التطبيقي لعلم البيانات و تشمل المام بالأدوات و التقنيات و الطرق الممكنة لبناء نماذج مناسبة
أما البحثية منها فهي بالتأكيد تتطلب وجود درجات تخصصية عاليه في المجال فالهدف منها تقديم حلول ابتكارية و ابداعية لحل مشاكل قائمة و غير قادرة التقنيات الحالية على حلها، و بطبيعة الأمر يتطلب تحقيق ذلك توفر معامل بحثية متطورة و فرق عمل بحثية.
? - علم البيانات قائم على التنبؤات فقط. الكثير يحصر علم البيانات ببناء نماذج تنبئية فقط، كالتنبؤ بحجم المبيعات في المستقبل. لكن الحقيقة أن هناك مفاتيح أوسع لعلم البيانات كبناء نماذج وصفية على سبيل المثال، فالبيانات قادرة على تقديم علاقات وصفية تستخدم في تحليل البيانات لاحقا.
?علم البيانات يتطلب أدوات متطورة.
في الحقيقة من الجيد وجود أدوات فعالة و فائقة الأداء لضمان جودة المخرجات،لكن يمكن استخدام أدوات بسيطة و بواجهات سهلة مثل Excel و الوصول لنتائج جيدة و مرضية
اذا العملية تتطلب مهارة و ابداع في التعامل مع البيانات وليس تعمق و تشتت في استخدام الأدوات
في الحقيقة من الجيد وجود أدوات فعالة و فائقة الأداء لضمان جودة المخرجات،لكن يمكن استخدام أدوات بسيطة و بواجهات سهلة مثل Excel و الوصول لنتائج جيدة و مرضية
اذا العملية تتطلب مهارة و ابداع في التعامل مع البيانات وليس تعمق و تشتت في استخدام الأدوات
?عالم البيانات=محلل البيانات=مهندس البيانات
الخلط بينهت كالذي يخلط الحابل بالنابل!
لكن عالم البيانات يجب أن يلم بـ ٢ على الأقل من مجالات (الإحصاء، البرمجة، تعلم الآله)، دوره يتمحور حول تطوير مخرجات و أدوات تساعد متخذي القرار في تحسين جودة القرارات.
الرسم يوضح خلفية كلا منها،
الخلط بينهت كالذي يخلط الحابل بالنابل!
لكن عالم البيانات يجب أن يلم بـ ٢ على الأقل من مجالات (الإحصاء، البرمجة، تعلم الآله)، دوره يتمحور حول تطوير مخرجات و أدوات تساعد متخذي القرار في تحسين جودة القرارات.
الرسم يوضح خلفية كلا منها،
?الهوس بوظيفة عالم البيانات.
في الآونة الاخير نجد اهتمام عالي بعلم البيانات و المجالات المرتبطة به و يعزى ذلك بوفرة البيانات في الوقت الحالي و جودة النتائج التي تحسن من جودة المخرجات.
في الآونة الاخير نجد اهتمام عالي بعلم البيانات و المجالات المرتبطة به و يعزى ذلك بوفرة البيانات في الوقت الحالي و جودة النتائج التي تحسن من جودة المخرجات.
لكن لانغفل عن كون علم البيانات كأي علم ظهر في فترة من الفترات و تلاشى ذلك الاهتمام بظهور علوم جديدة طورت بطريقة أو أخرى جودة حياه الناس. لذلك يجب أن يكون الانسان ذكيا بما يكفي ليواكب التطورات التي تحصل في مجاله و المجالات القريبة منه.
?تحليل البيانات هي آخر خطوة.
يقع كثير من التنفيذين في هذا الخطأ بتجاهل دور علماء البيانات في سير العمل لأي منتج أو خدمة، يتمحور دور علماء البيانات بتواجدهم في كل مرحله بإعطاء تحليلات و نتائج قد تحسن من جودة المنتج و القرار النهائي.
يقع كثير من التنفيذين في هذا الخطأ بتجاهل دور علماء البيانات في سير العمل لأي منتج أو خدمة، يتمحور دور علماء البيانات بتواجدهم في كل مرحله بإعطاء تحليلات و نتائج قد تحسن من جودة المنتج و القرار النهائي.
?عالم البيانات غير ملم بمجال التطبيق أو بيئة العمل
كثير من أرباب العمل لايستفيد من فريق البيانات لديه بحجة أن هؤلاء غير ملمين بمجال العمل
الحقيقة ليس ضروريا إلمامهم بمجال العمل لكن البيانات ستقوم بهذه المهمة بعد تحليلها و ظهور النتائج سيتفاجئ أصحاب القرار بماتحويه من حقائق مهمة
كثير من أرباب العمل لايستفيد من فريق البيانات لديه بحجة أن هؤلاء غير ملمين بمجال العمل
الحقيقة ليس ضروريا إلمامهم بمجال العمل لكن البيانات ستقوم بهذه المهمة بعد تحليلها و ظهور النتائج سيتفاجئ أصحاب القرار بماتحويه من حقائق مهمة
? زيادة حجم البيانات تعطي نتائج أكثر دقة.
هنا تكمن مهاره عالم البيانات في فهم البيانات و ماذا يحتاج و كيف يستفيد منها، فتقنيات feature engineering تفيد كثيرا في هذه المرحله و كذلك مرحله تنظيف البيانات باستبعاد غير المناسب منها.
هنا تكمن مهاره عالم البيانات في فهم البيانات و ماذا يحتاج و كيف يستفيد منها، فتقنيات feature engineering تفيد كثيرا في هذه المرحله و كذلك مرحله تنظيف البيانات باستبعاد غير المناسب منها.
?البيانات ذات قيمة عاليه فقط للمؤسسات الكبيرة
الشركات الصغيرة و المتوسطة عادة تمتلك بيانات عن الخدمات التي تقدمها و عن عملائها
تستطيع من خلال البيانات تحسين جودة المخرجات للسنوات القادمة كأحد الخطط الاستراتيجية لها و يتم عادة بتحقيق اربعة محاور:
volume
velocity
variety
veracity
الشركات الصغيرة و المتوسطة عادة تمتلك بيانات عن الخدمات التي تقدمها و عن عملائها
تستطيع من خلال البيانات تحسين جودة المخرجات للسنوات القادمة كأحد الخطط الاستراتيجية لها و يتم عادة بتحقيق اربعة محاور:
volume
velocity
variety
veracity
?علم البيانات مهنة الرجال!
صحيح ان نسبه الرجال أعلى في هذا المجال لكن في الوقت الراهن بدأت المرأة بالدخول في مجالات علوم الحاسب كما ظهرت مؤسسات و هيئات تدعم تمكين المرأة في مجالات الحاسب و الهندسة
@WiDS_Conference @ArabWIC #arabwic
betterbuys.com
صحيح ان نسبه الرجال أعلى في هذا المجال لكن في الوقت الراهن بدأت المرأة بالدخول في مجالات علوم الحاسب كما ظهرت مؤسسات و هيئات تدعم تمكين المرأة في مجالات الحاسب و الهندسة
@WiDS_Conference @ArabWIC #arabwic
betterbuys.com
Loading suggestions...