مراحل ومهام علم البيانات ( Data Science Stages and Tasks)

 

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 (Company Databases, External APIs, Web Scraping)

• جمع البيانات من قواعد البيانات الداخلية (Company Databases): مثل قواعد البيانات العلائقية (Relational Databases) أو مستودعات البيانات (Data Warehouses) التي تحتوي على معلومات منظمة حول العمليات التجارية.
• جمع البيانات من APIs الخارجية (External APIs): مثل واجهات برمجة التطبيقات التي توفر بيانات من خدمات خارجية، مثل بيانات الطقس أو الأخبار.
• استخراج البيانات من الويب (Web Scraping): استخدام أدوات لجمع المعلومات من صفحات الويب المختلفة والتي قد لا تكون متاحة عبر APIs.

---

2. تنظيف البيانات (Data Cleaning)

تشمل التعامل مع (Names, Data Types, Duplicates, Illogical Values, Missing Values)

• أسماء الأعمدة (Column Names): تصحيح الأسماء لضمان وضوح وسهولة الوصول.
• أنواع البيانات (Data Types): التأكد من توافق أنواع البيانات مع القيم المخزنة.
• التكرارات (Duplicates): إزالة السجلات المكررة للحفاظ على جودة البيانات.
• القيم غير المنطقية (Illogical Values): تصحيح القيم التي لا تتماشى مع السياق (مثل القيم السالبة في الحقول التي يجب أن تحتوي على قيم موجبة).
• القيم المفقودة (Missing Values): التعامل مع القيم المفقودة عن طريق استبدالها أو حذف السجلات المتأثرة.

---

3. تحليل البيانات (Data Analysis)

تشمل استكشاف البيانات وفهم جوانبها المختلفة وللعثور على (Patterns, Correlations, Insights)

• أنماط البيانات (Patterns): اكتشاف الأنماط المتكررة في البيانات.
• العلاقات (Correlations): تحليل العلاقات بين المتغيرات المختلفة.
• الرؤى (Insights): استخراج المعلومات المفيدة التي يمكن استخدامها في اتخاذ القرارات.

---

4. تصور البيانات (Data Visualization)

تشمل  تصور البيانات بناءً على نوع البيانات والغرض منها (Bar Charts, Histograms, Pie Charts, Scatter Plots, Heatmaps)

• الرسوم البيانية الشريطية (Bar Charts): لمقارنة القيم عبر فئات مختلفة.
• الهستوجرامات (Histograms): لعرض توزيع القيم.
• المخططات الدائرية (Pie Charts): لتوضيح النسب المئوية للأجزاء المختلفة.
• المخططات المتناثرة (Scatter Plots): لعرض العلاقة بين متغيرين.
• خرائط الحرارة (Heatmaps): لعرض البيانات متعددة الأبعاد بطريقة مرئية.

---

5. التحليل الإحصائي (Statistical Analysis)

تشمل:

• التحليل الإحصائي الوصفي (Descriptive Statistics): يشمل:

  • مقاييس النزعة المركزية (Measures of Central Tendency): مثل المتوسط (Mean)، الوسيط (Median)، والوضع (Mode).
  • مقاييس التباين (Measures of Dispersion): مثل التباين (Variance)، الانحراف المعياري (Standard Deviation)، النطاق (Range)، والمدى الربعي (Interquartile Range).
  • مقاييس الشكل (Measures of Shape): مثل التواء (Skewness) ودرجة التفرطح (Kurtosis).

• التحليل الإحصائي الاستدلالي (Inferential Statistics): يشمل:

  • الاختبارات الإحصائية (Statistical Tests): مثل اختبار (t-tests)، تحليل التباين (ANOVA)، وتحليل الانحدار (Regression Analysis).
  • سلاسل الزمن (Time Series): تحليل البيانات عبر الزمن.
  • معاملات الارتباط (Correlation Coefficients): لقياس قوة العلاقة بين المتغيرات.

---

6. معالجة البيانات (Data Preprocessing)

تشمل:

• الهندسة المميزة (Feature Engineering):

  • استخراج الميزات (Feature Extraction): استخراج معلومات جديدة من البيانات الأصلية.
  • اختيار الميزات (Feature Selection): اختيار الميزات الأكثر أهمية للتحليل.
  • ترميز المتغيرات الفئوية (Encoding Categorical Variables): تحويل المتغيرات الفئوية إلى شكل يمكن استخدامه في النماذج.
  • تحجيم الميزات (Feature Scaling): توحيد نطاق القيم للميزات.

• تحويل الميزات (Feature Transformation):

  • التعامل مع البيانات المفقودة (Handling Missing Data): تقنيات للتعامل مع القيم المفقودة.
  • اكتشاف القيم الشاذة والتعامل معها (Outlier Detection and Handling): تحديد القيم الشاذة والتعامل معها.
  • تطبيع البيانات (Normalization): تحويل البيانات لتكون ضمن نطاق معين.
  • التوحيد (Standardization): تحويل البيانات لتتبع توزيعًا طبيعيًا.
  • تقليل الأبعاد (Dimensionality Reduction): تقليل عدد الميزات مع الحفاظ على المعلومات الأساسية.
  • تقسيم البيانات (Splitting Data): تقسيم البيانات إلى مجموعات التدريب والاختبار والتحقق.
  • زيادة البيانات (Data Augmentation): توليد بيانات إضافية لتحسين أداء النموذج او لحل مشكلة اختلال التوازن في الفئات (class imbalance) من خلال التضخيم الزائد (Oversampling) أو التضخيم الناقص (Undersampling) في بيانات التدريب.

---

7. التعلم الآلي (Machine Learning)

تشمل:

• لتعلم الخاضع للإشراف (Supervised Learning):

  الانحدار (Regression):

  • الانحدار الخطي (Linear Regression): تقدير العلاقة بين المتغيرات.
  • الانحدار المائل (Ridge Regression): تحسين الانحدار الخطي عن طريق إضافة عقوبة للمعاملات.
  • الانحدار باللاسو (Lasso Regression): تحسين الانحدار الخطي عن طريق تقليص بعض المعاملات إلى الصفر.

  التصنيف (Classification):

  • الانحدار اللوجستي (Logistic Regression): تصنيف البيانات إلى فئات.
  • أشجار القرار (Decision Trees): اتخاذ قرارات بناءً على ميزات متعددة.
  • الغابات العشوائية (Random Forest): تحسين دقة التنبؤات باستخدام مجموعة من أشجار القرار.
  • دعم الآلات الناقلة (SVM): فصل البيانات عبر خط فاصل.

  التعلم غير الخاضع للإشراف (Unsupervised Learning):

  التجميع (Clustering):

  • K-Means: تقسيم البيانات إلى مجموعات.
  • التجميع الهرمي (Hierarchical Clustering): تنظيم البيانات في هيكل هرمي.
  • DBSCAN: تجميع البيانات بناءً على كثافة النقاط.

  التعلم العميق (Deep Learning):

  الانحدار (Regression):

  • شبكات (RNN): معالجة التسلسلات الزمنية وتوقع البيانات المتسلسلة.

  التصنيف (Classification):

  • شبكات (CNN): تحليل البيانات ذات الهيكل الشبكي، مثل الصور والفيديوهات.

•