حصلت الباحثة شيماء بهاء الدين نصر عبد الصادق معيدة بكلية الحاسبات والذكاء الاصطناعي جامعة مصر للعلوم والتكنولوجيا على درجة ماجستير هندسة البرمجيات بجدارة مع الإضافة العلمية من كلية الحاسبات والذكاء الاصطناعي جامعة حلوان في دراسة بعنوان «تاثير داتااوبس على التعلم الآلى فى الرعاية الصحية».
تشكلت لجنة المناقشة من ا.دعاطف ذكي غلوش أستاذ علوم الحاسب وعميد كلية الحاسبات والذكاء الاصطناعي جامعة حلوان الأسبق ورئيس اللجنة الدائمة لترقيات الأستاذة والأساتذة المساعدين السابق (مشرفا و مقرراً)، ا.د. هانى حرب عميد كلية الحاسبات جامعة مصر للعلوم والتكنولوجيا السابق وأستاذ هندسة البرمجيات - جامعة الأزهر(مشرفا)، وا.د/ ليلى محمد الفنجرى أستاذ نظم المعلومات كلية الحاسبات والذكاء الاصطناعي جامعة حلوان وعضو اللجنة الدائمة للترقيات (محكم داخلي).
هدفت الرسالة إلى تقديم نهج جديد، واضح، بسيط وشامل لدورة حياة عمليات البيانات داتااوبس (DataOps) في محاولة لحل المشكلات التي تواجه الصناعة المتعلقة بمشاريع التحليلات وعلوم البيانات مثل انتظار الأنظمة، انتظار الوصول إلى البيانات وضعف الجودة والتغلب عليها.
كما تم تطبيق النهج المقترح على دراسة حالة لمجال الرعاية الصحية خاصةً في مجال امراض القلب، حيث قام النموذج بتحديد واختيار الخصائص المهمة من كل الخصائص الموجودة في مجموعة البيانات التي تمت الدراسة عليها، ثم تم تطبيق عدد من خوارزميات التعلم الآلي على مجموعة البيانات لتحديد أهمية مرحلة تمثيل البيانات (Data Modeling) في دورة حياة DataOps.
استطاع البحث تقديم نموذج جديد واضح لدورة حياة DataOps، يتغلب على المشكلات المتعلقة بمشاريع التحليلات وعلوم البيانات في الصناعة، كما اختصر وحدد الخصائص المهمة إلى أربع خصائص من كل الخصائص الموجودة في مجموعة البيانات التي تمت الدراسة عليها وعددها ثلاث عشر خاصية.
وقد أعطت نتائج استخدام الخصائص المهمة 82.32% في النموذج المقترح، ومتوسط دقة 84.28% لاستخدام كل الخصائص الثلاث عشر مما يوضح ان الاختصار في الخصائص أوضح ان نتائج دورة حياة البيانات المقترحة DataOps دقتها 97.67% مع الاختصار في الوقت و المعالجة.
وأوضحت الدراسة أن نتائج مرحلة تمثيل البيانات (Data Modeling) في دورة حياة DataOps ليست ضرورية لكل مشاريع علوم البيانات والتحليلات مما يسهم في تقليل حجم البيانات وسرعة الوصول رؤى البيانات (Data Insights).
