علم البيانات
يهدف علم البيانات (DS) إلى استخراج المعلومات والرؤى والمعرفة القيمة من البيانات واسعة النطاق. إنه نهج متعدد التخصصات يجمع بين المبادئ والممارسات من مجالات مثل الرياضيات والإحصاء والذكاء الاصطناعي وهندسة الكمبيوتر لتحليل كميات كبيرة من البيانات. يمكن أن تساعد هذه التحليلات علماء البيانات في طرح أسئلة والإجابة عليها مثل: ماذا حدث، ولماذا حدث، وماذا سيحدث، وما الذي يمكن القيام به نتيجة لذلك.
تاريخ علم البيانات
رغم أن مصطلح علم البيانات ليس جديدًا، إلا أن معناه ودلالاته تغيرت بمرور الوقت. ظهر المصطلح لأول مرة في ستينيات القرن العشرين كاسم بديل للإحصاءات. ولم يكن الأمر كذلك إلا في أواخر تسعينيات القرن العشرين عندما قام خبراء علوم الكمبيوتر بصياغة المصطلح رسميًا والاعتراف به كمجال مستقل يتضمن ثلاثة جوانب: تصميم البيانات، وجمع البيانات، وتحليل البيانات. لقد مر عقد آخر من الزمن قبل أن يتم استخدام مصطلح علم البيانات خارج الأوساط الأكاديمية.
مستقبل علم البيانات
إن الابتكارات في مجال الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي تجعل معالجة البيانات أسرع وأكثر كفاءة. أدى الطلب الصناعي إلى ظهور نظام بيئي من الدورات والدرجات والوظائف في مجال علوم البيانات. يمثل علم البيانات اتجاهاً من المتوقع أن يستمر في النمو بقوة خلال العقود القليلة القادمة بسبب الطلب على المهارات والخبرات الوظيفية المتعددة. في حين أن العديد من أجزاء علم البيانات تقع خارج نطاق الحوسبة عالية الأداء، فإن العديد من الأجزاء الأخرى تعتمد على قوة الحوسبة الهائلة للحوسبة عالية الأداء لإنجاز مجموعة متنوعة من مهام تحليل البيانات المختلفة. يمكن أن يكون هذا إما MPI أو موازيًا للغاية، اعتمادًا على حجم العمل في علم البيانات الذي يتم فحصه.