المفاهيم الأساسية لعلوم البيانات: مفهوم تقني يجب أن يعرفه كل مبتدئ

علم البيانات هو المجال الذي يساعد في استخراج رؤى ذات مغزى من البيانات باستخدام مهارات البرمجة ومعرفة المجال والمعرفة الرياضية والإحصائية. يساعد على تحليل البيانات الأولية والعثور على الأنماط المخفية.

لذلك ، يجب أن يكون الشخص واضحًا في مفاهيم الإحصاء والتعلم الآلي ولغة برمجة مثل Python أو R ليكون ناجحًا في هذا المجال. في هذه المقالة ، سوف أشارك مفاهيم علوم البيانات الأساسية التي يجب أن يعرفها المرء قبل الانتقال إلى المجال.

سواء كنت مبتدئًا في هذا المجال أو ترغب في استكشاف المزيد عنه أو ترغب في الانتقال إلى هذا المجال متعدد الأوجه ، ستساعدك هذه المقالة على فهم علوم البيانات بشكل أكبر من خلال استكشاف المفاهيم الأساسية لعلوم البيانات .

قراءة: وظائف علوم البيانات الأعلى أجراً في الهند

مفاهيم الإحصاء اللازمة لعلوم البيانات

تشكل الإحصائيات جزءًا أساسيًا من علم البيانات. الإحصاء مجال واسع يقدم العديد من التطبيقات. يجب أن يعرف علماء البيانات الإحصائيات جيدًا. يمكن الاستدلال على ذلك من حقيقة أن الإحصائيات تساعد في تفسير البيانات وتنظيمها. الإحصاء الوصفي ومعرفة الاحتمالات هي مفاهيم علوم البيانات التي يجب معرفتها .

فيما يلي مفاهيم الإحصاء الأساسية التي يجب على عالم البيانات معرفتها:

1. الإحصاء الوصفي

تساعد الإحصائيات الوصفية في تحليل البيانات الأولية للعثور على الميزات الأساسية والضرورية منها. توفر الإحصائيات الوصفية طريقة لتصور البيانات لتقديمها بطريقة قابلة للقراءة وذات مغزى. وهي تختلف عن الإحصائيات الاستدلالية لأنها تساعد على تصور البيانات بطريقة ذات مغزى في شكل مخططات. من ناحية أخرى ، تساعد الإحصائيات الاستدلالية في العثور على رؤى من تحليل البيانات.

2. الاحتمال

الاحتمال هو الفرع الرياضي الذي يحدد احتمال حدوث أي حدث في تجربة عشوائية. على سبيل المثال ، تتنبأ رمية عملة معدنية باحتمال الحصول على كرة حمراء من كيس من الكرات الملونة. الاحتمال هو رقم تقع قيمته بين 0 و 1. وكلما زادت القيمة ، زاد احتمال حدوث الحدث.

هناك أنواع مختلفة من الاحتمالات ، حسب نوع الحدث. الأحداث المستقلة هي حدثان أو أكثر لحدث مستقل عن بعضهما البعض. الاحتمال الشرطي هو احتمال حدوث أي حدث له علاقة بأي حدث آخر.

3. تخفيض الأبعاد

يعني تقليل الأبعاد تقليل أبعاد مجموعة البيانات بحيث تحل العديد من المشكلات غير الموجودة في بيانات الأبعاد الأقل. هذا بسبب وجود العديد من العوامل في مجموعة البيانات عالية الأبعاد ويحتاج العلماء إلى إنشاء المزيد من العينات لكل مجموعة من الميزات.

هذا يزيد من تعقيد تحليل البيانات. لذلك ، فإن مفهوم تقليل الأبعاد يحل كل هذه المشاكل ويقدم العديد من الفوائد المحتملة مثل تقليل التكرار ، والحوسبة السريعة ، وبيانات أقل لتخزينها.

4. الاتجاه المركزي

الاتجاه المركزي لمجموعة البيانات هو قيمة واحدة تصف البيانات الكاملة من خلال تحديد قيمة مركزية. هناك طرق مختلفة لقياس الاتجاه المركزي:

• يعني: هو متوسط ​​قيمة عمود مجموعة البيانات.
• الوسيط: القيمة المركزية في مجموعة البيانات المرتبة.
• الوضع: القيمة الأكثر تكرارًا في عمود مجموعة البيانات.
• الانحراف: يقيس تناسق توزيع البيانات ويحدد ما إذا كان هناك ذيل طويل على أي من جانبي التوزيع الطبيعي أو كلاهما.
• التفرطح: يحدد ما إذا كانت البيانات لها توزيع طبيعي أو ذيول.

5. اختبار الفرضيات

اختبار الفرضيات هو اختبار نتيجة المسح. هناك نوعان من الفرضيات كجزء من اختبار الفرضية. الفرضية الفارغة والفرضية البديلة. الفرضية الصفرية هي البيان العام الذي لا علاقة له بالظاهرة التي تم مسحها. الفرضية البديلة هي البيان المتناقض لفرضية Null.

6. اختبارات الأهمية

اختبار الأهمية هو مجموعة من الاختبارات التي تساعد في اختبار صحة الفرضية المذكورة. فيما يلي بعض الاختبارات التي تساعد في قبول أو رفض فرضية Null.

• اختبار القيمة P: هو قيمة الاحتمال التي تساعد على إثبات صحة الفرضية الصفرية أم لا. إذا كانت قيمة p> a ، فإن فرضية Null تكون صحيحة. إذا كانت قيمة p <a ، فإن فرضية Null هي False ، ونحن نرفضها. هنا "أ" هي بعض القيم المهمة التي تساوي 0.5 تقريبًا.
• اختبار Z: اختبار Z هو طريقة أخرى لاختبار بيان فرضية Null. يتم استخدامه عندما يكون متوسط ​​مجموعتين من السكان مختلفًا ، وإما أن تكون الفروق معروفة ، أو أن حجم العينة كبير.
• اختبار T: اختبار t هو اختبار إحصائي يتم إجراؤه عندما يكون تباين المجتمع غير معروف أو عندما يكون حجم العينة صغيرًا.

7. نظرية أخذ العينات

أخذ العينات هو جزء من الإحصائيات التي تتضمن جمع البيانات وتحليلها وتفسير البيانات التي يتم جمعها من مجموعة عشوائية من السكان. يتم اتباع تقنيات نقص أخذ العينات والإفراط في أخذ العينات في حال وجدنا أن البيانات ليست جيدة بما يكفي للحصول على التفسيرات. يتضمن نقص أخذ العينات إزالة البيانات الزائدة عن الحاجة ، والاختزال الزائد هو تقنية لتقليد عينة البيانات الموجودة بشكل طبيعي.

8. إحصائيات بايزي

إنها الطريقة الإحصائية التي تعتمد على نظرية بايز. تحدد نظرية بايز احتمال حدوث حدث اعتمادًا على الشرط السابق المتعلق بالحدث. لذلك ، تحدد إحصائيات بايز الاحتمالية بناءً على النتائج السابقة. تحدد نظرية بايز أيضًا الاحتمال الشرطي ، وهو احتمال حدوث حدث مع الأخذ في الاعتبار أن شروطًا معينة صحيحة.

قراءة: راتب عالم البيانات في الهند

تعلم الآلة ونمذجة البيانات

التعلم الآلي هو تدريب الآلة بناءً على مجموعة بيانات محددة بمساعدة نموذج. ثم يقوم هذا النموذج المدرب بعمل تنبؤات مستقبلية. هناك نوعان من نماذج التعلم الآلي ، أي تحت الإشراف وغير خاضع للإشراف. يعمل التعلم الخاضع للإشراف على البيانات المنظمة حيث نتوقع المتغير المستهدف. يعمل التعلم الآلي غير الخاضع للإشراف على البيانات غير المنظمة التي ليس لها مجال هدف.

التعلم الآلي الخاضع للإشراف له تقنيتان: التصنيف والانحدار. يتم استخدام تقنية نمذجة التصنيف عندما نريد أن تتنبأ الآلة بالفئة ، بينما تحدد تقنية الانحدار الرقم. وكمثال على ذلك ، فإن التنبؤ بالبيع المستقبلي لسيارة ما هو أسلوب انحدار والتنبؤ بحدوث مرض السكري في عينة من السكان هو التصنيف.

فيما يلي بعض المصطلحات الأساسية المتعلقة بالتعلم الآلي والتي يجب أن يعرفها كل مهندس تعلم آلي وعالم بيانات:

1. التعلم الآلي: التعلم الآلي هو مجموعة فرعية من الذكاء الاصطناعي حيث تتعلم الآلة من التجربة السابقة وتستخدم ذلك لعمل تنبؤات للمستقبل.
2. نموذج التعلم الآلي: تم تصميم نموذج التعلم الآلي لتدريب الآلة باستخدام بعض التمثيل الرياضي الذي يقوم بعد ذلك بعمل تنبؤات.
3. الخوارزمية: الخوارزمية هي مجموعة القواعد التي يتم من خلالها إنشاء نموذج التعلم الآلي.
4. الانحدار: الانحدار هو الأسلوب المستخدم لتحديد العلاقة بين المتغيرات المستقلة والتابعة. هناك العديد من تقنيات الانحدار المستخدمة للنمذجة في التعلم الآلي بناءً على البيانات المتوفرة لدينا. الانحدار الخطي هو أسلوب الانحدار الأساسي.
5. الانحدار الخطي: هو أبسط تقنيات الانحدار المستخدمة في التعلم الآلي. ينطبق على البيانات حيث توجد علاقة خطية بين المتنبئ والمتغير المستهدف. وبالتالي ، فإننا نتوقع المتغير المستهدف Y بناءً على متغير الإدخال X ، وكلاهما مرتبطان خطيًا. تمثل المعادلة أدناه الانحدار الخطي:

Y = mX + c ، حيث m و c هما المعاملان.

هناك العديد من تقنيات الانحدار الأخرى ، مثل الانحدار اللوجستي ، وانحدار التلال ، وانحدار لاسو ، والانحدار متعدد الحدود ، وما إلى ذلك.

1. التصنيف: التصنيف هو نوع نمذجة التعلم الآلي التي تتنبأ بالإخراج في شكل فئة محددة مسبقًا. ما إذا كان المريض يعاني من أمراض القلب أم لا هو مثال على تقنية التصنيف.
2. مجموعة التدريب: مجموعة التدريب هي جزء من مجموعة البيانات ، والتي تُستخدم لتدريب نموذج التعلم الآلي.
3. مجموعة الاختبار: إنها جزء من مجموعة البيانات ولها نفس بنية مجموعة التدريب وتختبر أداء نموذج التعلم الآلي.
4. الميزة: هو متغير التوقع أو متغير مستقل في مجموعة البيانات.
5. الهدف: هو المتغير التابع في مجموعة البيانات التي يتوقع نموذج التعلم الآلي قيمتها.
6. Overfitting: Overfitting هو الشرط الذي يؤدي إلى الإفراط في التخصص في النموذج. يحدث في حالة مجموعة البيانات المعقدة.
7. التنظيم: هذه هي التقنية المستخدمة لتبسيط النموذج وهي علاج لفرط التجهيز.

المكتبات الأساسية المستخدمة في علوم البيانات

Python هي اللغة الأكثر استخدامًا في علم البيانات ، حيث إنها لغة البرمجة الأكثر تنوعًا وتوفر العديد من التطبيقات. R هي لغة أخرى يستخدمها علماء البيانات ، لكن بايثون تستخدم على نطاق واسع. يوجد في Python عدد كبير من المكتبات التي تجعل حياة عالم البيانات سهلة. لذلك ، يجب أن يعرف كل عالم بيانات هذه المكتبات.

فيما يلي أكثر المكتبات استخدامًا في علوم البيانات:

1. NumPy: هي المكتبة الأساسية المستخدمة في الحسابات العددية. يستخدم بشكل رئيسي لتحليل البيانات.
2. الباندا: هي المكتبة التي يجب معرفتها والتي تُستخدم لتنظيف البيانات وتخزين البيانات والسلاسل الزمنية.
3. SciPy: هي مكتبة أخرى للبايثون تستخدم لحل المعادلات التفاضلية والجبر الخطي.
4. Matplotlib: هي مكتبة تصور البيانات المستخدمة لتحليل الارتباط وتحديد القيم المتطرفة باستخدام مخطط التشتت وتصور توزيع البيانات.
5. TensorFlow: يتم استخدامه للحسابات عالية الأداء التي تقلل الخطأ بنسبة 50٪. يتم استخدامه في الكلام ، واكتشاف الصور ، والسلاسل الزمنية ، وكشف الفيديو.
6. Scikit-Learn: يتم استخدامه لتنفيذ نماذج التعلم الآلي الخاضعة للإشراف وغير الخاضعة للإشراف.
7. Keras: يعمل بسهولة على وحدة المعالجة المركزية ووحدة معالجة الرسومات ، ويدعم الشبكات العصبية.
8. Seaborn: هي مكتبة أخرى لتصور البيانات تُستخدم للشبكات متعددة القطع ، والرسوم البيانية ، ومخططات التشتت ، والمخططات الشريطية ، إلخ.

يجب أن تقرأ: مهنة في علوم البيانات

خاتمة

بشكل عام ، يعد علم البيانات مجالًا عبارة عن مزيج من الأساليب الإحصائية وتقنيات النمذجة ومعرفة البرمجة. من ناحية أخرى ، يتعين على عالم البيانات تحليل البيانات للحصول على الرؤى المخفية ثم تطبيق الخوارزميات المختلفة لإنشاء نموذج للتعلم الآلي. كل هذا يتم باستخدام لغة برمجة مثل Python أو R.

إذا كنت مهتمًا بالتعرف على علوم البيانات ، فراجع برنامج IIIT-B & upGrad التنفيذي PG في علوم البيانات الذي تم إنشاؤه للمهنيين العاملين ويقدم أكثر من 10 دراسات حالة ومشاريع ، وورش عمل عملية عملية ، وإرشاد مع خبراء الصناعة ، 1 - في 1 مع موجهين في الصناعة ، أكثر من 400 ساعة من التعلم والمساعدة في العمل مع الشركات الكبرى.