مثال - كتاب علم البيانات - الصف 11 - الفصل 1 - المملكة العربية السعودية

📚 علم البيانات والذكاء الاصطناعي

المفاهيم الأساسية

الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence): مجال يتعامل مع كم كبير من البيانات، ويستخدم تقنيات متنوعة لمحاكاة طريقة تفكير البشر في اتخاذ القرارات وتحليلها، مع التركيز على عناصر المعرفة والذكاء.

علم البيانات: يختص بمعالجة البيانات التاريخية باستخدام أدوات حسابية (إحصائية وإدارية) للقيام بثلاثة أنواع من التحليل:

* التحليل الوصفي (Descriptive Analysis): يقدم وصفاً للمواقف المحددة.

* التحليل التنبؤي (Predictive Analysis): للتنبؤ بالنتائج.

* التحليل التوجيهي (Prescriptive Analysis): لتقديم الحلول والتوصيات للمشكلات.

خريطة المفاهيم

```markmap

مقدمة في علم البيانات

المفاهيم الأساسية

البيانات والمعلومات والمعرفة

#### البيانات (Data)

• تمثيل الحقائق أو الأفكار بشكل مناسب للمعالجة
• مثال: بيانات طالب غير منظمة (شكل 1.1)

#### البيانات الأولية (Raw Data)

• بيانات مجمعة حديثًا دون معالجة
• مثال: الرقم "8122001" (قيمة بدون سياق)

#### المعلومات (Information)

• بيانات معالجة ومنظمة في سياق مفيد
• تمكن صنع القرار
• مثال: معلومات منظمة عن طالب (شكل 1.2)
• مثال: الرقم "8/12/2001" كتاريخ ميلاد

#### المعرفة (Knowledge)

• معلومات مطبقة لتحقيق غرض
• نتيجة التفكير النقدي والتقييم
• مثال: معرفة أن نكهة الشوكولاتة هي الأكثر مبيعًا لاتخاذ قرار شراء

#### هرم البيانات - المعلومات - المعرفة

• هرمي: البيانات (الأساس) ← المعلومات (الوسط) ← المعرفة (القمة)
• يوضح التحول من البيانات الأولية إلى المعرفة القابلة للتنفيذ

#### أوجه الاختلاف بين المعلومات والمعرفة

##### المعلومات

• بيانات تمت معالجتها لتصبح ذات سياق مفهوم.
• لا تكفي وحدها للتوصل إلى استنتاجات أو قرارات.
• يمكن إيصالها بسهولة من خلال الطرائق الشفوية أو الإلكترونية.
• ينتج عنها الفهم.
• تُجيب عن أسئلة مثل: من، ومتى، وماذا، وأين.

##### المعرفة

• استنتاجات مستقلة من المعلومات تساعد في اتخاذ القرارات.
• تساهم في القدرة على التنبؤ واتخاذ القرارات.
• تتطلب اطلاعًا بالموضوع المحدد.
• ينتج عنها الإدراك.
• تُجيب عن أسئلة مثل: كيف، ولماذا.

#### دمج البيانات (Data Blending)

• دمج بيانات من مصادر مختلفة
• لإنشاء مجموعات بيانات ذات أثر أكبر
• مثال: دمج بيانات التسويق والمبيعات لتقييم الحملات

علم البيانات (Data Science)

• تحليل كميات كبيرة من البيانات
• استخراج رؤى وتوصيات قيمة
• دعم اتخاذ القرارات في الأعمال

علم البيانات مقابل ذكاء الأعمال

#### ذكاء الأعمال (BI)

• عملية قائمة على التقنية لتحليل البيانات وتوفير معلومات مهمة.
• يساعد المديرين وصناع القرار على اتخاذ قرارات دقيقة.
• يقتصر نطاقه على مجال الأعمال.
• يحلل البيانات السابقة لفهم الاتجاهات الحالية.
• أدواته: تحليل المعلومات الإدارية والإشراف على استراتيجيات الأعمال.
• يتعامل مع البيانات المنظمة المخزنة في مستودعات البيانات.
• أقل تعقيدًا وأقل مرونة.

#### علم البيانات

• أكثر تعقيدًا مقارنة بذكاء الأعمال.
• يعتمد على استخدام البيانات المتوفرة للقيام بتنبؤات مستقبلية.
• يوظف نماذج تنبؤية وخوارزميات إحصائية معقدة.
• أدواته: معالجة البيانات، أدوات البيانات الضخمة، نماذج خوارزمية معقدة.
• يتعامل مع البيانات غير المنظمة وشبه المنظمة، ويمكنه التعامل مع المنظمة.
• أكثر مرونة حيث يمكن إضافة مصادر البيانات حسب الحاجة.

التقارب مع الذكاء الاصطناعي

#### العلاقة بين المجالين

• يمكن استخدام كل منهما بشكل منفصل لحل تحديات مختلفة.
• يمكن أن يكمل كل منهما الآخر ويتقارب معه.

#### الفروقات الرئيسية

##### علم البيانات

• يركز على معالجة البيانات التاريخية.
• يستخدم أدوات حسابية وإحصائية.
• ينتج تحليلاً وصفيًا وتنبؤيًا وتوجيهيًا.

##### الذكاء الاصطناعي

• يركز على محاكاة التفكير البشري واتخاذ القرار.
• يستخدم تقنيات متنوعة للحوسبة المعرفية (Cognitive Computing).

#### التقاطع العملي

• مشروعات علم البيانات المعقدة غالبًا ما تتضمن استخدام تعلم الآلة (أحد فروع الذكاء الاصطناعي).
• يساهم تعلم الآلة في تسهيل تحليل البيانات والتنبؤ بها.
• الجيل القادم من أدوات علم البيانات ومنصات ذكاء الأعمال يستخدم تعلم الآلة للتعرف على الأنماط وتقديم رؤى لاتخاذ القرارات.

العمليات

دورة حياة علم البيانات

التعامل مع البيانات الضخمة

الحوكمة والسياسات

إدارة البيانات

مبادئ حوكمة البيانات

المخرجات

المهارات والأدوات المطلوبة

المهن والفرص الوظيفية

أهمية المجتمعات الرقمية

مجالات التطبيق

• التطبيقات التجارية والصناعية
• الرعاية الصحية والمعلوماتية الحيوية
• الاقتصاد الرقمي وتحليل وسائل التواصل
• المنازل والمدن والمواصلات الذكية
• التعليم الإلكتروني والترفيه
• الطاقة والاستدامة والمناخ

مثال تطبيقي

• منصة استشراف (مركز المعلومات الوطني)
• تطبق تقنيات علم البيانات المتقدمة
• تقدم رؤى وتنبؤات مستقبلية بأكثر من 50 سيناريو
• لدعم صناع القرار في المملكة

مثال: أرامكو السعودية

• أنشأت قسم "المصنع الرقمي للشركات" يعمل به علماء بيانات وخبراء تعلم آلة.
• هدفه: البحث عن التحديات التشغيلية وتطوير حلول ذكية لتحسين أداء الأعمال.
• تطبيقات الذكاء الاصطناعي:

- تحسين خطط تطوير حقول النفط البحرية وخفض التكاليف.

- مساعدة الجيولوجيين في دراسة البيانات والبيئة بشكل أسرع وأكثر كفاءة.

- تحسين فهم الخصائص البتروفيزيائية وتعزيز عملية اتخاذ القرار.

```

نقاط مهمة

* يركز الذكاء الاصطناعي على الحوسبة المعرفية ومحاكاة الذكاء البشري، بينما يركز علم البيانات على التحليل الإحصائي والحسابي للبيانات.

* في التطبيقات العملية، يصبح الفرق بين المجالين أقل وضوحًا بسبب تداخل تقنيات تعلم الآلة.

* يساهم الجمع بين علم البيانات والتعلم الآلي في توفير نتائج أفضل وأسرع، خاصة مع توفر مجموعات البيانات الضخمة والمعالجة السحابية منخفضة التكلفة.

الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)

علم البيانات والذكاء الاصطناعي

Data Science and Artificial Intelligence

كما تعرفت سابقاً على مفهوم علم البيانات، فإن مجال الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence) يمد مجالاً آخر يتعامل مع كم كبير من البيانات.

يمكن استخدام كل تقنية من التقنيات بصورة منفصلة عن الأخرى للوصول لحلول لتحديات مختلفة، كذلك يمكن لكل منهما إكمال بعضهما وتقاربه معاً.

يختص علم البيانات بمعالجة البيانات التاريخية باستخدام أدوات حسابية للقيام بما يسمى بالتحليل الوصفي (Descriptive Analysis) والذي يقدم وصفاً للمواقف المحددة، وكذلك للتنبؤ بالنتائج من خلال التحليل التنبؤي (Predictive Analysis)، وتقديم الحلول والتوصيات للمشكلات من خلال التحليل التوجيهي (Prescriptive Analysis). ومن أكثر الأدوات استخداماً هي الأدوات الإحصائية والإدارية التي يمكن بواسطتها تحليل البيانات الموزعة.

ومن ناحية أخرى يستخدم الذكاء الاصطناعي مجموعة متنوعة من التقنيات لمحاكاة الطريقة التي يفكر بها البشر والتي يقومون ببناء عليها باتخاذ القرارات وتحليلها. فبدلاً من التركيز على إجراء الحسابات الرياضية، يتم التركيز عند استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي على عناصر المعرفة والدكاء كعناصر حاسمة لحل المشكلات، ويهتم الذكاء الاصطناعي كذلك بالحوسبة المعرفية (Cognitive Computing) ومن أهم الإشارات إلى أن الفروقات التي ذكرت سابقاً بين علم البيانات والذكاء الاصطناعي تبدو أقل وضوحاً في الاستخدامات العملية لهما؛ لأن مشروعات علم البيانات المعقدة غالباً ما تتضمن استخدام تقنيات تعلم الآلة - أحد فروع الذكاء الاصطناعي - لتسهيل تحليل البيانات والتنبؤ بها.

يقدم علم البيانات والتعلم الآلي مساهمات كبيرة للعديد من المؤسسات عند استخدامها. فهناك تقنيات تعلم الآلة التي تتطلب قدراً كبيراً من البيانات، وفي حال كانت سياقات التجارة أو العلمية تتقدم بسرعة كبيرة، مما يجعل البيانات تتطلب قدراً كبيراً من البيانات نسبياً.

يستخدم الجيل القادم من أدوات علم البيانات ومنصات ذكاء الأعمال التعلم الآلة للقيام ببعض الإجراءات مثل التعرف على الأنماط المختلفة، وتقديم التصورات والرؤى المهمة لاتخاذ القرارات، ويزود تعلم الآلة مجموعات البيانات الضخمة وانخفاض تكاليفها معالجتها تكلفة معالجتها سحابياً يمكن تعلم الآلة من توفير البيانات والذكاء الاصطناعي، يمكن الحصول على طريقة فعالة جداً في الحصول على نتائج أفضل وأسرع.

أنشأت أرامكو السعودية قسماً جديداً يسمى قسم المصنع الرقمي للشركات (Corporate Digital Factory Department)، وتم تدعيم هذا القسم بعلماء البيانات وخبراء تقنية التعلم الآلة للبحث عن التحديات التشغيلية وتطوير حلول ذكية للمساعدة في تحسين أداء الأعمال. تعمل الشركة بجد للترويج للحلول الملائمة من الذكاء الاصطناعي وذلك باستخدام المبادرات من نقاط البيع بالبترول على مدى عدة عقود.

ونظراً لأن أرامكو كانت على الدوام من رواد استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي، تقوم الشركة بعمليات استخراج البترول من المخزون الموجود تحت سطح البحر أيضاً، وتعمل تقنيات الذكاء الاصطناعي على تحسين خطط تطوير الحقول والمسارات الأبار؛ مما يؤدي إلى خفض التكلفة والحفاظ على البيئة. يستخدم علماء الجيولوجيا بالشركة أدوات الذكاء الاصطناعي في دراسة البيانات والبيئة بشكل أسرع وأكثر كفاءة من أي وقت مضى. تعمل هذه العملية على تحسين فهم الخصائص البتروفيزيائية للتضاريس المراد استكشافها وحفرها، وبالتالي تعزيز عملية اتخاذ القرارات.

وزارة التعليم Ministry of Education 2025 - 1447

الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence) علم البيانات والذكاء الاصطناعي Data Science and Artificial Intelligence كما تعرفت سابقاً على مفهوم علم البيانات، فإن مجال الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence) يمد مجالاً آخر يتعامل مع كم كبير من البيانات. يمكن استخدام كل تقنية من التقنيات بصورة منفصلة عن الأخرى للوصول لحلول لتحديات مختلفة، كذلك يمكن لكل منهما إكمال بعضهما وتقاربه معاً. يختص علم البيانات بمعالجة البيانات التاريخية باستخدام أدوات حسابية للقيام بما يسمى بالتحليل الوصفي (Descriptive Analysis) والذي يقدم وصفاً للمواقف المحددة، وكذلك للتنبؤ بالنتائج من خلال التحليل التنبؤي (Predictive Analysis)، وتقديم الحلول والتوصيات للمشكلات من خلال التحليل التوجيهي (Prescriptive Analysis). ومن أكثر الأدوات استخداماً هي الأدوات الإحصائية والإدارية التي يمكن بواسطتها تحليل البيانات الموزعة. ومن ناحية أخرى يستخدم الذكاء الاصطناعي مجموعة متنوعة من التقنيات لمحاكاة الطريقة التي يفكر بها البشر والتي يقومون ببناء عليها باتخاذ القرارات وتحليلها. فبدلاً من التركيز على إجراء الحسابات الرياضية، يتم التركيز عند استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي على عناصر المعرفة والدكاء كعناصر حاسمة لحل المشكلات، ويهتم الذكاء الاصطناعي كذلك بالحوسبة المعرفية (Cognitive Computing) ومن أهم الإشارات إلى أن الفروقات التي ذكرت سابقاً بين علم البيانات والذكاء الاصطناعي تبدو أقل وضوحاً في الاستخدامات العملية لهما؛ لأن مشروعات علم البيانات المعقدة غالباً ما تتضمن استخدام تقنيات تعلم الآلة - أحد فروع الذكاء الاصطناعي - لتسهيل تحليل البيانات والتنبؤ بها. يقدم علم البيانات والتعلم الآلي مساهمات كبيرة للعديد من المؤسسات عند استخدامها. فهناك تقنيات تعلم الآلة التي تتطلب قدراً كبيراً من البيانات، وفي حال كانت سياقات التجارة أو العلمية تتقدم بسرعة كبيرة، مما يجعل البيانات تتطلب قدراً كبيراً من البيانات نسبياً. يستخدم الجيل القادم من أدوات علم البيانات ومنصات ذكاء الأعمال التعلم الآلة للقيام ببعض الإجراءات مثل التعرف على الأنماط المختلفة، وتقديم التصورات والرؤى المهمة لاتخاذ القرارات، ويزود تعلم الآلة مجموعات البيانات الضخمة وانخفاض تكاليفها معالجتها تكلفة معالجتها سحابياً يمكن تعلم الآلة من توفير البيانات والذكاء الاصطناعي، يمكن الحصول على طريقة فعالة جداً في الحصول على نتائج أفضل وأسرع. --- SECTION: مثال --- أنشأت أرامكو السعودية قسماً جديداً يسمى قسم المصنع الرقمي للشركات (Corporate Digital Factory Department)، وتم تدعيم هذا القسم بعلماء البيانات وخبراء تقنية التعلم الآلة للبحث عن التحديات التشغيلية وتطوير حلول ذكية للمساعدة في تحسين أداء الأعمال. تعمل الشركة بجد للترويج للحلول الملائمة من الذكاء الاصطناعي وذلك باستخدام المبادرات من نقاط البيع بالبترول على مدى عدة عقود. ونظراً لأن أرامكو كانت على الدوام من رواد استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي، تقوم الشركة بعمليات استخراج البترول من المخزون الموجود تحت سطح البحر أيضاً، وتعمل تقنيات الذكاء الاصطناعي على تحسين خطط تطوير الحقول والمسارات الأبار؛ مما يؤدي إلى خفض التكلفة والحفاظ على البيئة. يستخدم علماء الجيولوجيا بالشركة أدوات الذكاء الاصطناعي في دراسة البيانات والبيئة بشكل أسرع وأكثر كفاءة من أي وقت مضى. تعمل هذه العملية على تحسين فهم الخصائص البتروفيزيائية للتضاريس المراد استكشافها وحفرها، وبالتالي تعزيز عملية اتخاذ القرارات. وزارة التعليم Ministry of Education 2025 - 1447