ما هو مستقبل علم البيانات؟
علم البيانات هو علم حديث نسبياً، وينمو بوتيرة متسارعة، يعمل على استخراج البيانات وجمعها وتحليلها لتستفيد الشركات منها في تطوير أعمالها. يستخدم علماء البيانات التعلم الآلي والخوارزميات لمساعدتهم على التنبؤ بالأحداث المستقبلية المحتملة. يعتقد البعض أن التطور التقني سيلغي وظيفة عالم البيانات، بينما يرى آخرون أن لعلم البيانات مستقبلاً مشرقاً، لكن في الحقيقة سيجمع مستقبل علم البيانات بين وجهتي النظر هاتين.
ما هو علم البيانات؟
علم البيانات هو عملية استخراج البيانات الأولية وغير المهيكلة، ومن ثم الجمع بين الإحصاء الرياضي وعلوم الحاسوب الحديثة كالتعلم الآلي والبرمجة لتحليل هذه البيانات لمساعدة الشركات في اتخاذ قرارات أفضل للعمل من خلال استخدام خوارزميات معقدة تساعد في الحصول على تنبؤات باستخدام مجموعة من الإحصائيات فقط.
وبشكل مماثل للأعمال، يساعد علم البيانات في الطب والرعاية الصحية والتنبؤ بالطقس واكتشاف الاحتيال، وما إلى ذلك.
ما هو مستقبل علم البيانات؟
يحلل الإنسان البيانات المتاحة بين يديه ليكوّن فكرة عن الخطوة المقبلة التي سيقوم بها. على سبيل المثال، عندما يريد بائع بقالة طلب المواد لمتجره يحلل البيانات التي لديه من المواد التي تم بيعها والمواد التي لا تُباع لديه. على نحو مماثل وأوسع تحلل الشركات البيانات لديها، ومع تطور علوم الحاسوب والإنترنت أصبح هذا التحليل معقداً، خاصةً مع وجود الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، إذ أصبحت الشركات الآن تحلل سلوك المستهلكين لزيادة بيع منتجاتها.
وبذلك أصبح من الضروري الآن وجود عالم بيانات في كل شركة، وستزداد الحاجة إلى علماء البيانات المؤهلين في المستقبل، إذ سيجدون فرصهم في مجالات مختلفة من الأعمال المصرفية والتمويل والتأمين والترفيه والاتصالات السلكية واللاسلكية والسيارات وغيرها. وذلك لأن المستقبل يبدو كمكان تتحكم فيه البيانات بكل قرار نتخذه على مستوى الأفراد، كما سيكون لعالم البيانات دور في تنمية الشركات من خلال مساعدتها في اتخاذ قرارات أفضل.
علم البيانات وارتباطه الوثيق بالذكاء الاصطناعي
على الرغم من أن الكثيرين يرون صورة للمستقبل المشرق لعلم البيانات، فإن البعض يعتقد أنه بوجود الذكاء الاصطناعي يمكن تحليل البيانات بكفاءة بصورة آلية، خاصة وأن الذكاء الاصطناعي يحل محل البشر في العديد من الوظائف، لكن هل ستكون هذه إحداها؟
في الحقيقة يستفيد عالم البيانات من هذه التقنيات المتطورة، ويبدو أنه مستقبلاً سيكون عالِم البيانات كالوسيط الذي يمكنه التواصل مع أجهزة الحاسوب والبشر، وسيكون الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي مجرد أدوات يستخدمها للتعامل مع البيانات الضخمة، أي أن علم البيانات سيتحسن بوجود الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، وهذه بعض الأمثلة على ذلك:
- يستخدم مليارات المستخدمين حول العالم الهواتف الذكية والساعات بالإضافة إلى الأجهزة الإلكترونية الأخرى. ينتج عن ذلك كم هائل من البيانات، يساعد تحليلها الشركات على فهم مستخدميها بدقة، لكن لا يمكن تحليلها دون مساعدة التعلم الآلي.
- تساعد خوارزميات التعلم الآلي من جوجل مثلاً على جعل نتائج البحث أكثر جاذبية للمستخدم، وتعرض له محتوى جديداً بناءً على سجل البحث السابق، أي البيانات المجموعة والتي تم تحليلها سابقاً.
- الحوسبة الكمية ستمنح علم البيانات إمكانات هائلة في المستقبل، إذ يمكن للتعلم الآلي معالجة المعلومات بشكل أسرع من خلال المعالجة السريعة والقدرات المتقدمة للحوسبة الكمومية، وبالتالي تقليل الوقت اللازم لحل المشكلات المعقدة بشكل كبير.
المجالات الأكثر أهمية في علم البيانات
ستستفيد بعض المجالات مستقبلاً من علم البيانات أكثر من غيرها، ومن أبرزها:
- التعرف على الصور: تظهر أهمية هذا المجال في السيارات ذاتية القيادة، فهي تتعرف على الطريق أكثر وأكثر عندما تمر مراراً منه، فتصبح صورته أكثر دقة، ما يجعل القيادة أكثر راحة وأماناً.
- الرعاية الصحية: في الرعاية الصحية تُجمع البيانات حول المرضى باستمرار، ومنها يمكن التعرف على أي زيادة تحصل في أعدادهم، والطلب الزائد على احتياجاتهم ومتطلبات العناية بهم، ما يساعد المعنيين على تأمينها، ويحذر الحكومات من أي أزمة صحية قادمة.
- التنبؤ بالطقس: يعد التنبؤ بالطقس أحد أكثر مجالات علم البيانات وضوحاً، إذ تُجمع الكثير من البيانات الخاصة بالطقس من الأقمار الصناعية، وتحليل هذه البيانات بوجود أدوات قوية يساعد على التنبؤ بحالة الطقس بدقة، حتى التنبؤ بالعواصف المفاجئة عادة سيكون ممكناً بوجود علم البيانات، وسينقذ آلاف الأرواح.
- كشف الاحتيال: بوجود الخوارزميات والذكاء الاصطناعي يمكن كشف المعاملات الاحتيالية وإيقافها وتصحيحها على الفور.
- ألعاب الفيديو: يحب الكثيرون ألعاب الفيديو، وجمع البيانات عن هؤلاء وعمّا يعجبهم بالألعاب وما لا يعجبهم فيها ما يساعد على تطوير اللعبة ليستمر الهواة بلعبها.
- الخدمات اللوجستية: أبرز مثال عنها هو خرائط جوجل التي تجمع البيانات عن الطرق وتساعد السائق على تحديد أقصر الطرق وأقلها ازدحاماً للوصول إلى وجهته المطلوبة.
- توصيات المشاهدة: في صناعة الترفيه، تجمع مواقع الويب مثل نيتفليكس وأمازون بيانات من سجل المشاهدة الخاص بك، لتعرض اقتراحات تناسبك بناءً عليها.
كيف تصبح عالِم بيانات؟
بما أن علم البيانات مجال حديث النشأة، ومن الواضح أن له مستقبلاً مشرقاً، بالتأكيد سيزداد الطلب على عالِم البيانات، لذلك ستكون هذه المهنة اختياراً موفقاً لك، لكن كيف ستصبح عالم بيانات؟
بدايةً يجب أن تمتلك عدة مهارات، وأن تكون على دراية بالحوسبة الكمومية، وأهم ما يجب أن تعرفه هو لغات البرمجة مثل جافا وبايثون وغيرها، وستساعدك معرفتك بالذكاء الاصطناعي على تطوير نفسك.
بالنسبة للمؤهلات العلمية، من المهم جداً أن تكون حاصلاً على إجازة في علم البيانات بالإضافة إلى الرياضيات أو الإحصاء وعلوم الحاسوب. من المفيد لك أيضاً أن تبني خبرة ومعرفة في برامج التحليلات الإحصائية مثل SAS. وبرامج تحليل البيانات المعقدة، ولغات البرمجة مثل SQL المستخدمة لإدارة البيانات.
يُطلب أيضاً من عالِم البيانات أن يكون قادراً على فهم مجال الأعمال ليتمكن من إحداث نقلة داخل الشركة، ويتمتع بمهارات التواصل الفعّال ليتمكن من توصيل نتائج البيانات بشكلٍ مناسب لاتخاذ قرارات عمل أفضل. ومن الضروري أيضاً أن يتمتع بتفكير تحليلي، أي أنه قادر على المشكلات.
وظائف علم البيانات
هناك ثلاثة أنواع من الوظائف في علم البيانات:
- محلل البيانات الذي يجمع البيانات من قاعدة البيانات.
- عالم البيانات الذي يدير البيانات ويفلترها، ويبني نماذج لتفسير البيانات الضخمة وتحليل النتائج.
- مهندس البيانات وهو مَن يستخرج البيانات للحصول على رؤى منها، وهو مسؤول عن الحفاظ على تصميم البيانات وهندستها.
يمكن أن يساعد استخدام علم البيانات والذكاء الاصطناعي في الشركات على تحقيق ما لا يمكن تصوره، ويمكن أن يؤدي تبني الأتمتة والكفاءة إلى تسهيل العمليات التي تتطلب المزيد من القوى العاملة وساعات العمل، لذلك تسعى الشركات في شتى المجالات إلى دمج علم البيانات والذكاء الاصطناعي لتجنى فوائده التي لا تحصى.
