ماهي الرياضيات المستخدمة في مجال تحليل البيانات

أولاً تحليل البيانات هو عملية جمع وتحليل وتفسير البيانات بهدف اتخاذ قرارات مستنيرة، ويستخدم محللو البيانات مجموعة متنوعة من الأدوات والتقنيات، بما في ذلك الرياضيات، لتحليل البيانات.

وإليك بعض من أهم المفاهيم الرياضية المستخدمة في تحليل البيانات:

الجبر الخطي

 فرع من الرياضيات يتعامل مع الأنظمة الخطية من المعادلات والكميات المصفوية، ويستخدم في تحليل البيانات لتمثيل البيانات وحل المشكلات.

الإحصاء

 فرع من الرياضيات يتعامل مع جمع وتحليل البيانات وتفسيرها، ويستخدم الإحصاء في تحليل البيانات لتحديد الأنماط في البيانات واتخاذ قرارات مستنيرة.

الاحتمالات

 فرع من الرياضيات يتعامل مع دراسة الأحداث العشوائية واحتمال حدوثها، ويعتمد عليه في تحليل البيانات لتقييم دقة التنبؤات واتخاذ قرارات مستنيرة.

التعلم الآلي

فرع من الذكاء الاصطناعي يتعامل مع تطوير خوارزميات يمكنها تعلم من البيانات دون الحاجة إلى أن يتم برمجة بشكل صريح، وأيضًا يستخدم في تحليل البيانات لإنشاء نماذج يمكن استخدامها لتنبؤ النتائج المستقبلية.

بشكل عام يتم استعمال الاحتمالات و الإحصاء و الجبر الخطي، و لكن كبداية أنصحك بدراسة أساسيات الاحتمالات و الإحصاء فقط و لاحقاً يمكنك التعمق حسب الحاجة.

من أجل الاحتمالات يجب أن تكون على إطلاع بالمتغيرات العشوائية و توابع الاحتمال المتقطعة و المستمرة، بالإضافة إلى التوزعات الاحتمالية الشهيرة مثل التوزع الغوصي Gaussian و الأسي و بيرنولي و غيره الكثير.

في حال كانت لغتك الإنكليزية جيدة أنصحك بالإطلاع على كورس MIT الخاص بالاحتمالات، يمكنك إيجاده على يوتيوب.

من أجل الإحصاء عليك التعرف على الطرق الإحصائية لتقييم دقة إحصائية معينة مثلاً أو كيفية استعمال تقنيات إحصائية للحصول على معلومات معينة مفيدة من البيانات التي قد تكون كبيرة كفاية لتجعل الإطلاع عليها كلها مستحيل، لذلك نلجأ لهذه التقنيات.

قد ترغب أيضاً باستعمال الذكاء الصنعي و لكنه غير مستعمل بكثرة حالياً في هذا المجال، و لكن بلا شك سيصبح هو الرائد في هذا المجال كما في كافة المجالات.

هناك عدة فروع وأدوات تستخدم في مجال تحليل البيانات، ومن أهمها:

1. الإحصاء: يستخدم التحليل الإحصائي لاستنتاج الخصائص والمعلومات من مجموعة من البيانات. يشمل ذلك تطبيق الاختبارات الإحصائية، التوزيعات الاحتمالية، التكامل الإحصائي، والاستدلال الإحصائي.
2. الجبر الخطي: يستخدم في تحليل النماذج الرياضية وتطبيقات تحليل البيانات المختلفة، مثل تقنيات الانحدار وتحليل الانتشار.
3. الهندسة الرياضية: تستخدم في عمليات التصوير والتنقيب عن البيانات وتحديد البنى والأنماط الهندسية.
4. الاحتمالات: يستخدم لتحديد الاحتمالات والتوقعات في الظواهر المرتبطة بالبيانات، وهو أساسي في تحليل البيانات الاحصائي.
5. التحليل العددي: يستخدم في تنفيذ حسابات رياضية معقدة وحل المعادلات التفاضلية وغيرها من المشكلات الرياضية.
6. الهندسة المثلى (الأمثل): تستخدم في إيجاد القيم الأمثل للمتغيرات في بيئة البيانات المختلفة.
7. تحليل البيانات الكبيرة (Big Data Analysis): يتطلب استخدام أدوات رياضية متطورة للتعامل مع حجم البيانات الكبيرة وتحليلها بكفاءة.

هذه فقط نظرة عامة على الرياضيات المستخدمة في مجال تحليل البيانات. يجب أن تكون على دراية بالعديد من الأساليب والتقنيات الرياضية لفهم البيانات واستخلاص المعلومات المفيدة منها.