علم البيانات مقابل تعلم الآلة: أيهما تختار؟

Attaf Chairul Apr 08, 2025 Apr 08, 2025 3 min read
data science vs machine learning
<h2>علم البيانات مقابل تعلم الآلة: أيهما تختار؟</h2>

<p>يا قارئ، هل تساءلت يومًا عن الفرق بين علم البيانات وتعلم الآلة؟  كلاهما مجالان مثيران في عالم التكنولوجيا، لكن أيهما يناسبك؟  <strong>علم البيانات وتعلم الآلة هما وجهان لعملة واحدة، لكن لكل منهما تركيزه الخاص.</strong> <strong>اختيار المسار المناسب يعتمد على أهدافك المهنية ومهاراتك.</strong>  بصفتي خبيرًا في هذا المجال، قمت بتحليل علم البيانات مقابل تعلم الآلة لمساعدتك في اتخاذ القرار الصحيح.</p>

<p>سأساعدك في فهم الفروقات الدقيقة بين هذين المجالين. سأقدم لك نظرة شاملة على علم البيانات مقابل تعلم الآلة، مع التركيز على الجوانب العملية لكل منهما.  ستتعرف على المهارات المطلوبة لكل مجال وفرص العمل المتاحة.</p>


<center><img src="https://tse1.mm.bing.net/th?q=علم+البيانات+مقابل+تعلم+الآلة" alt="علم البيانات مقابل تعلم الآلة"></center>

<h2>فهم علم البيانات</h2>

<p>علم البيانات هو مجال واسع يشمل جمع البيانات، وتحليلها، وتفسيرها.  يهدف إلى استخراج رؤى قيمة من البيانات الخام.  يستخدم علماء البيانات مجموعة متنوعة من الأدوات والتقنيات، بما في ذلك الإحصاء، والبرمجة، وتصور البيانات.</p>

<h3>جمع البيانات وتنظيفها</h3>
<p>تعتبر عملية جمع البيانات وتنظيفها من أهم مراحل علم البيانات.  يتضمن ذلك جمع البيانات من مصادر مختلفة، مثل قواعد البيانات، وملفات CSV، وواجهات برمجة التطبيقات.  ثم يتم تنظيف البيانات ومعالجتها لإزالة أي أخطاء أو قيم مفقودة.</p>
<p>جودة البيانات هي أساس أي تحليل ناجح.  لذلك، يجب على علماء البيانات إيلاء اهتمام خاص لهذه المرحلة.</p>
<p>بعد تنظيف البيانات ، يتم تحويلها إلى تنسيق مناسب للتحليل.</p>

<h3>تحليل البيانات واستخراج الرؤى</h3>
<p>بمجرد تنظيف البيانات، يمكن لعلماء البيانات البدء في تحليلها لاستخراج الرؤى.  يستخدمون مجموعة متنوعة من التقنيات الإحصائية والخوارزميات لتحليل البيانات.  الهدف هو اكتشاف الأنماط والاتجاهات والعلاقات المخفية في البيانات.</p>
<p>يتم تفسير النتائج وتقديمها بطريقة واضحة ومفهومة لغير المتخصصين.  تُستخدم هذه الرؤى لاتخاذ قرارات مستنيرة في مختلف المجالات.</p>
<p>تُستخدم أدوات التصور لإنشاء رسوم بيانية ومخططات توضح النتائج بشكل فعال.</p>

<h3>تطبيقات علم البيانات</h3>
<p>تطبيقات علم البيانات واسعة النطاق.  تستخدم في مجالات مثل التسويق، والمالية، والرعاية الصحية، وغيرها الكثير.  يمكن استخدام علم البيانات لتحسين تجربة العملاء، وتحديد الاحتيال، وتطوير منتجات جديدة.</p>
<p>في مجال التسويق، يمكن استخدام علم البيانات لفهم سلوك العملاء وتخصيص الحملات الإعلانية.  في مجال الرعاية الصحية، يمكن استخدامها لتحسين التشخيص والعلاج.</p>
<p>باختصار، علم البيانات مجال متعدد الاستخدامات وقادر على إحداث تأثير كبير في مختلف الصناعات.</p>


<center><img src="https://tse1.mm.bing.net/th?q=تعلم+الآلة" alt="تعلم الآلة"></center>

<h2>فهم تعلم الآلة</h2>

<p>تعلم الآلة هو فرع من فروع الذكاء الاصطناعي يركز على بناء أنظمة قادرة على التعلم من البيانات دون برمجة صريحة.  تستخدم خوارزميات تعلم الآلة لتدريب النماذج على البيانات ومن ثم استخدام هذه النماذج للتنبؤ بالبيانات الجديدة.</p>

<h3>أنواع تعلم الآلة</h3>
<p>هناك ثلاثة أنواع رئيسية من تعلم الآلة: التعلم الخاضع للإشراف، والتعلم غير الخاضع للإشراف، والتعلم المعزز.  في التعلم الخاضع للإشراف، يتم تدريب النماذج على بيانات مُعلمة، أي بيانات تحتوي على إجابات صحيحة.  أما في التعلم غير الخاضع للإشراف، يتم تدريب النماذج على بيانات غير مُعلمة.  في التعلم المعزز، يتعلم النظام من خلال التفاعل مع بيئة ما.</p>

<p>كل نوع من هذه الأنواع له نقاط قوته وضعفه ويستخدم في تطبيقات مختلفة.  اختيار النوع المناسب يعتمد على طبيعة البيانات والمشكلة التي نحاول حلها.</p>
<p>مثال على التعلم الخاضع للإشراف هو تصنيف الصور، بينما مثال على التعلم غير الخاضع للإشراف هو التجميع.</p>


<h3>خوارزميات تعلم الآلة</h3>
<p>هناك العديد من خوارزميات تعلم الآلة، مثل الانحدار الخطي، والانحدار اللوجستي، وآلات المتجهات الداعمة، والأشجار القرارية، والشبكات العصبية.  كل خوارزمية لها خصائصها الخاصة وتناسب أنواعًا معينة من البيانات والمشكلات.  يجب على مهندسي تعلم الآلة اختيار الخوارزمية المناسبة بناءً على طبيعة البيانات والمشكلة التي يحاولون حلها.</p>
<p>بعض الخوارزميات مناسبة للبيانات الخطية، بينما البعض الآخر مناسب للبيانات غير الخطية.  يجب فهم خصائص كل خوارزمية لاختيارها بشكل صحيح.</p>
<p>تعتبر الشبكات العصبية من أكثر خوارزميات تعلم الآلة شيوعًا في الوقت الحاضر، خاصة في مجال التعلم العميق.</p>


<h3>تطبيقات تعلم الآلة</h3>
<p>تطبيقات تعلم الآلة واسعة النطاق وتشمل مجالات مثل السيارات ذاتية القيادة، والترجمة الآلية، والتعرف على الكلام، وتحليل الصور.  يستخدم تعلم الآلة أيضًا في مجالات مثل الطب، والتمويل، والتجارة الإلكترونية.</p>

<p>في مجال الطب، يمكن استخدام تعلم الآلة لتحسين التشخيص وتطوير علاجات جديدة.  في مجال التمويل،  يمكن استخدامه للكشف عن الاحتيال وتقييم المخاطر.</p>

<p>تزداد تطبيقات تعلم الآلة باستمرار مع تطور التكنولوجيا وزيادة البيانات المتاحة.</p>


<center><img src="https://tse1.mm.bing.net/th?q=علم+البيانات+مقابل+تعلم+الآلة:+مقارنة+مفصلة" alt="علم البيانات مقابل تعلم الآلة: مقارنة مفصلة"></center>

<h2>علم البيانات مقابل تعلم الآلة: مقارنة مفصلة</h2>

<p>على الرغم من أن علم البيانات وتعلم الآلة مرتبطان ارتباطًا وثيقًا، إلا أنهما ليسا متطابقين.  علم البيانات هو مجال أوسع يشمل تعلم الآلة كأحد أدواته.  يركز علم البيانات على استخراج الرؤى من البيانات، بينما يركز تعلم الآلة على بناء أنظمة قادرة على التعلم من البيانات.</p>

<h3>الاختلافات الرئيسية</h3>
<p>يكمن الاختلاف الرئيسي بين علم البيانات وتعلم الآلة في نطاقهما.  علم البيانات أوسع نطاقًا ويشمل جمع البيانات، وتنظيفها، وتحليلها، وتصورها.  بينما يركز تعلم الآلة على بناء وتدريب نماذج للتنبؤ.</p>
<p>علم البيانات يهتم بالصورة الكبيرة، بينما تعلم الآلة يهتم بتفاصيل  الخوارزميات والنماذج.</p>
<p>باختصار، علم البيانات يستخدم تعلم الآلة كأداة، لكنه لا يقتصر عليه.</p>


<h3>نقاط التشابه</h3>
<p>على الرغم من اختلافاتهما، يشترك علم البيانات وتعلم الآلة في العديد من النقاط.  كلاهما يعتمد على البيانات، ويستخدمان تقنيات إحصائية، ويهدفان إلى استخراج معلومات قيمة من البيانات.</p>
<p>كلاهما مجالان متطوران باستمرار ويتطلبان مهارات قوية في البرمجة والرياضيات.</p>
<p>مع تطور التكنولوجيا، يزداد الترابط بين علم البيانات وتعلم الآلة.</p>


<h2>جدول مقارنة بين علم البيانات وتعلم الآلة</h2>

<table border="1">
  <tr>
    <th>الميزة</th>
    <th>علم البيانات</th>
    <th>تعلم الآلة</th>
  </tr>
  <tr>
    <td>الهدف</td>
    <td>استخراج رؤى قيمة من البيانات</td>
    <td>بناء أنظمة قادرة على التعلم من البيانات</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>النطاق</td>
    <td>واسع النطاق، يشمل جمع البيانات، وتنظيفها، وتحليلها، وتصورها</td>
    <td>محدود النطاق، يركز على بناء وتدريب نماذج للتنبؤ</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>المهارات المطلوبة</td>
   <td>البرمجة، الإحصاء،  تحليل البيانات، تصور البيانات،  اتصال البيانات</td>
    <td>البرمجة،  الخوارزميات، الرياضيات،  إحصاء</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>الأدوات</td>
    <td>Python, R, SQL, Tableau, Power BI</td>
    <td>Python, R, TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn</td>
  </tr>
</table>


<h2>أيهما تختار: علم البيانات أم تعلم الآلة؟</h2>

<p>يعتمد اختيار المسار المناسب بين علم البيانات وتعلم الآلة على اهتماماتك ومهاراتك.  إذا كنت مهتمًا بالصورة الكبيرة وحل المشكلات المعقدة باستخدام البيانات، فقد يكون علم البيانات هو الخيار المناسب لك.  إذا كنت مهتمًا ببناء وتدريب نماذج للتنبؤ، فقد يكون تعلم الآلة هو الخيار الأمثل.</p>

<h3>نصائح لاختيار المسار المناسب</h3>
<p>قبل اتخاذ القرار،  قم بتقييم مهاراتك واهتماماتك.  ابحث عن مشاريع عملية في كلا المجالين لتجربة  وتحديد ما يناسبك أكثر.</p>
<p>تحدث مع متخصصين في كلا المجالين لفهم متطلبات كل مسار بشكل أفضل.  استكشف  فرص العمل المتاحة في كل مجال.</p>
<p>اختر المسار الذي يتوافق مع شغفك وأهدافك المهنية طويلة المدى.  كلا  المجالين  يقدم  فرصًا  مهنية  واعدة.</p>



<h2>الخاتمة</h2>

<p>في الختام،  علم البيانات وتعلم الآلة هما مجالان متميزان ولكنهما مترابطان.  كلاهما يلعب دورًا حاسمًا في  عصر  البيانات  الضخمة.  اختيار المسار المناسب يعتمد على أهدافك  ومهاراتك.  أتمنى أن يكون هذا المقال قد قدم لك  فهمًا  أفضل   لعلم البيانات مقابل تعلم الآلة.</p>

<p>للمزيد من المعلومات حول الذكاء الاصطناعي وعلم  البيانات،  تفضل  بزيارة  مدونتنا   واطلع  على  مجموعة  متنوعة  من  المقالات  والدروس.  نحن  نسعى  دائمًا  لتقديم  محتوى  قيّم  ومفيد  لقرائنا.</p>
Video Artificial Intelligence (AI) vs Machine Learning vs Deep Learning vs Data Science
Source: CHANNET YOUTUBE codebasics