Data Science

  في مجال البحث العلمي وعلوم البيانات، يُعتبر سحب العينات (Sampling) خطوة أساسية لاختيار جزء صغير من المجتمع المستهدف للدراسة بدلاً من دراسة المجتمع بأكمله، وذلك لتوفير الوقت والتكلفة. ويمكن تقسيم أساليب سحب العينات إلى نوعين رئيسيين: أساليب الاحتمالية (Probability Sampling)   التي تضمن تمثيلاً أكبر ودقة أعلى ،   و أساليب غير الاحتمالية (Non-Probability Sampling)  التي تكون أسهل وأسرع ولكنها أقل دقة. اختيار الأسلوب المناسب يعتمد على أهداف الدراسة والموارد المتاحة للشركة فيما يلي شرح لهذه الأساليب مع أمثلة : 1. أساليب الاحتمالية (Probability Sampling Methods) في هذا النوع من الأساليب، تكون لكل فرد في المجتمع فرصة معروفة وثابتة للاختيار في العينة، مما يعزز التمثيل العادل ويقلل من التحيز. أ. العينة العشوائية البسيطة (Simple Random Sample) يتم اختيار الأفراد بشكل عشوائي بحيث يكون لكل فرد في المجتمع نفس الفرصة للانضمام إلى العينة. مثال : إذا أرادت شركة تقنية قياس رضا موظفيها، يمكنها استخدام عينة عشوائية بسيطة عبر اختيار مجموعة من الموظفين بشكل عشوائي من مختلف الأقسام للح...

  لبدء مشروع علم البيانات بشكل فعال، هناك خطوات أساسية يجب اتباعها قبل البدء في المشروع لضمان تحقيق نتائج حقيقية وقابلة للتطبيق باقل مجهود  وبشكل منهجي ومدروس. سنقوم تاليا بشرح هذه الخطوات بالتفصيل: 1. تحديد الهدف التجاري Define Business Objective الخطوة الأولى هي فهم وتحديد الهدف التجاري من المشروع بوضوح. الهدف هو الذي يوجه جميع مراحل المشروع، ويجيب عن سؤال: "ما هي القيمة التجارية Business Value التي سيحققها المشروع للشركة؟"  على سبيل المثال، الهدف قد يكون تحسين تجربة العملاء Customer Experience أو زيادة المبيعات Sales Growth . 2. تعريف المشكلة Problem Definition بمجرد تحديد الهدف، يجب تعريف المشكلة بدقة. هذه الخطوة تتضمن صياغة المشكلة على هيئة سؤال قابل للبحث والتحليل Researchable and Analyzable Question . المشكلة يجب أن تكون محددة ومباشرة، بحيث يمكن لعلم البيانات أن يوفر حلولاً عملية لها. على سبيل المثال، المشكلة هنا قد تكون "كيف يمكن تحسين دقة تخصيص العروض الترويجية للعملاء باستخدام البيانات المتاحة، بحيث يتم توجيه العروض للعملاء الأكثر احتمالية للاستجابة؟" ...

  التعلم الآلي (Machine Learning): التعلم الآلي هو أحد فروع الذكاء الصناعي يهدف إلى تطوير خوارزميات تساعد الأنظمة على التعلم من البيانات وتحسين أدائها بمرور الوقت. يتم تقسيم التعلم الآلي إلى ثلاثة أنواع رئيسية بناءً على طبيعة البيانات وطريقة التعلم: التعلم الخاضع للإشراف (Supervised Learning) ، التعلم غير الخاضع للإشراف (Unsupervised Learning) ، و التعلم التعزيزي (Reinforcement Learning) . 1. التعلم الخاضع للإشراف (Supervised Learning): في هذا النوع، تكون البيانات مصنفة مسبقًا (Data with labels)، أي أن كل نقطة بيانات تكون مصحوبة بتسمية تُعرف بالمخرجات (Output). الهدف هو تدريب النموذج على هذه البيانات لتوقع المخرجات الصحيحة للبيانات الجديدة. A.   الانحدار (Regression):- الانحدار هو عملية التنبؤ بقيمة مستمرة بناءً على البيانات المدخلة. الانحدار الخطي (Linear Regression): يستخدم لإيجاد العلاقة بين متغير تابع ومتغير مستقل واحد أو أكثر. مثال:  توقع أسعار المنازل بناءً على معايير مثل الموقع والمساحة. الانحدار الجزئي (Ridge Regression): هو نوع من الانحدار الخطي ولكنه يضيف ع...

  علم البيانات (Data Science) هو مجال يتعامل مع جمع وتحليل وتفسير البيانات من أجل الحصول على رؤى واتخاذ قرارات مستنيرة. يشمل هذا المجال عدة مراحل ومهام، والتي سنتناولها بالتفصيل أدناه: 1. جمع البيانات (Data Collection): تشمل جمع البيانات من مصادر مختلفة (Databases, External APIs,  Surveys or Experiments ) جمع البيانات من قواعد البيانات الداخلية (Databases): مثل قواعد البيانات العلائقية (Relational Databases) أو مستودعات البيانات (Data Warehouses) التي تحتوي على معلومات اللازمة. جمع البيانات من APIs الخارجية (External APIs): مثل استخراج البيانات من مواقع  الويب واجهات برمجة التطبيقات (Web Scraping) التي توفر بيانات من خدمات خارجية، مثل بيانات الطقس أو الأخبار. جمع البيانات من الاستبيان او التجارب  (Surveys or Experiments): استخدام استبيانات (Surveys) لجمع آراء المشاركين أو إجراء تجارب (Experiments) لاختبار فرضيات تحت ظروف محددة وتسجيل النتائج. 2. تحضير وتنظيف البيانات (Data Preparation and Cleaning): تشمل  التعامل مع: (Data Mapping, Column ...

  فيما يلي تعريف مفصل لكل من الوظائف المتعلقة بالبيانات والتكنولوجيا، مرتبة من حيث الاعتماد المتسلسل على بعضها البعض. سيتم تناول شرح لكل وظيفة، وأهم الأدوات المستخدمة فيها، وما تستلمه من الموظف السابق، وما تقدمه للموظف التالي، مع نوع الملفات وأدوات التسليم. 1. محلل الأنظمة (System Analyst) الوصف الوظيفي: مسؤول عن تحليل وتقييم احتياجات العمل وتحديد المتطلبات اللازمة لتطوير الأنظمة البرمجية. يقوم بتحليل النظام الحالي واقتراح التحسينات أو التصميم الجديد. الأدوات المستخدمة: UML Diagrams، Microsoft Visio، JIRA، Confluence. المدخلات: احتياجات العمل ومتطلبات المستخدمين. المخرجات: وثائق المتطلبات الفنية (SRS - Software Requirements Specification) وتصميمات النظام (بصيغة PDF أو DOCX)، التي تُسلم لمصممي قواعد البيانات ومطوري البرمجيات. نوع الملفات وأدوات التسليم: ملفات PDF/DOCX، تسليم عبر أدوات إدارة المشاريع مثل JIRA. 2. مصمم قواعد البيانات (DB Designer) الوصف الوظيفي: مسؤول عن تصميم هيكل قاعدة البيانات بما يتناسب مع متطلبات النظام التي حددها محلل الأنظمة. يقوم بتحديد الجداول والعلاقات...

علم الذكاء الصناعي (AI) هو مجال واسع ومتعدد التخصصات يهدف إلى تطوير أنظمة قادرة على محاكاة القدرات الذهنية والوظائف الإدراكية للبشر، وتنفيذ المهام التي تتطلب عادةً الذكاء البشري. يتضمن هذا المجال العديد من الفروع التي تسهم في تحسين قدرة الآلة على التعلم، التحليل، والتفاعل بطرق متقدمة. فيما يلي نظرة شاملة على الفروع الرئيسية للذكاء الصناعي: التعلم الآلي (Machine Learning): يعد التعلم الآلي أحد الفروع الأكثر أهمية في الذكاء الصناعي، حيث يركز على تطوير الخوارزميات التي تسمح للأنظمة بتحسين أدائها استنادًا إلى البيانات والخبرات السابقة. ينقسم التعلم الآلي إلى عدة أنواع رئيسية: أ) التعلم تحت إشراف (Supervised Learning): يعتمد هذا النوع على بيانات مدخلات ومخرجات محددة مسبقًا، حيث يتعلم النموذج من البيانات للتنبؤ بالنتائج المستقبلية بناءً على أمثلة سابقة. ب) التعلم دون إشراف (Unsupervised Learning): يتعلم النموذج في هذا النوع من البيانات لاكتشاف الأنماط والعلاقات الكامنة دون وجود مخرجات محددة مسبقًا. ت) التعلم التعزيزي (Reinforcement Learning): يعتمد هذا النوع على مبدأ الثواب والعقاب، حيث ...