شعبية Python وR سواء بين علماء البيانات أو في مجتمع علوم البيانات عالية جدًا، ولكن هناك بعض المواقف التي يُفضل فيها Java على Python وهناك بعض المواقف التي يكون من المفيد فيها معرفة Java وكذلك في علم البيانات.
علم البيانات هو تخصص مثير يسمح لك بتحويل البيانات الأولية إلى فهم وبصيرة ومعرفة، والهدف من "R for Data Science" هو المساعدة على تعلم أهم الأدوات في (R) والتي ستسمح لك بالقيام بعلوم البيانات.
يتضمن تحليل البيانات الاستكشافية (EDA) استخدام الرسومات والتصورات لاستكشاف فئات بيانات وتحليلها، حيث أنّ الهدف هو الاستكشاف والتأكد والتعلم بدلاً من تأكيد الفرضيات الإحصائية.
العلاقة بين تحليل البيانات وتحليل البيانات الاستكشافية: 1. التحقق من البيانات المفقودة والأخطاء الأخرى. 2. اكتساب أقصى قدر من التبصر في مجموعة البيانات وهيكلها الأساسي. 3. اكتشاف نموذجًا شحيحًا وهو نموذج يشرح البيانات بأقل عدد من متغيرات التوقع. 4. التحقق من الافتراضات المرتبطة بأي نموذج مناسب أو اختبار فرضية. 5. العمل على إنشاء قائمة بالقيم المتطرفة أو غيرها من الحالات الشاذة. 6. البحث عن تقديرات المعلمات وفترات الثقة المرتبطة بها أو هوامش الخطأ. 7. تحديد المتغيرات الأكثر تأثيراً.
تُعد تحليلات البيانات اليوم أكثر تعقيدًا مما كانت عليه في الستينيات وهناك خوارزميات يمكنها أتمتة العديد من المهام، ولقد ثبت مرارًا وتكرارًا أنّ (EDA) الفعالة توفر رؤى لا تقدر بثمن لا تستطيع الخوارزمية القيام بها.
تشير التحليلات التنبؤية إلى اعتماد كل من البيانات الجديدة والتاريخية والخوارزميات الإحصائية، أمّا عملية التنقيب عن البيانات تشير إلى تقنيات التعلم الآلي للتنبؤ بالنشاط والأنماط والاتجاهات المستقبلية.
مع مرور السنين تستمر الشركات التي تعتمد على البيانات في إثبات أنّ العملاء في الوقت الحالي يفضلون تجربة مصممة خصيصًا على متابعة خط أنابيب المبيعات المعمم، وظهر عدد كبير من تقنيات وأساليب وأدوات تقسيم بيانات العملاء على مر السنين لجعل الشركات أكثر مهارة في التعامل مع بيانات الشرائح.
مع التطورات في تنقيب البيانات دخل مفهوم توزيع البيانات (DDM) حيز التنفيذ، حيث ينطوي التنقيب عن البيانات الموزعة على استخراج مجموعات البيانات بغض النظر عن مواقعها المادية، ويتمثل دورها الرئيسي في استخراج المعلومات من قواعد البيانات غير المتجانسة الموزعة واستخدامها في صنع القرار.
في الواقع تستعد تطبيقات التنقيب عن البيانات لتصبح المستهلك المسيطر للحوسبة الفائقة في المستقبل القريب، حيث هناك ضرورة لتطوير خوارزميات متوازية فعالة لتقنيات استخراج البيانات المختلفة، ومع ذلك فإنّ تصميم مثل هذه الخوارزميات يمثل تحديًا.
يبدو (OLAP) وعملية التنقيب عن البيانات متشابهين نظرًا لأنهما يعملان على البيانات لاكتساب المعرفة ولكن الاختلاف الرئيسي هو كيفية عملهما على البيانات، حيث توفر أدوات (OLAP) تحليل بيانات متنوع الأبعاد وملخصًا للبيانات.
يشير التنقيب عن البيانات إلى عملية استخراج المعلومات والأساليب والاتجاهات المفيدة من كميات البيانات الضخمة، بينما يشير التنقيب على الويب إلى عملية استخراج المعلومات من مستندات الويب والخدمات والارتباطات التشعبية وسجلات الخادم.
في معظم الحالات يمكن أن يكون تنظيف البيانات في عملية التنقيب عن البيانات عملية شاقة وتتطلب عادةً موارد تكنولوجيا المعلومات للمساعدة في الخطوة الأولى لتقييم البيانات؛ لأنّ تنظيف البيانات قبل استخراج البيانات يستغرق وقتًا طويلاً
كل من تحليل البيانات وممارسات التنقيب عن البيانات موجودة بالفعل في كل مكان وهي ضرورية في غالبية الشركات، حيث يتم استخدامها من قبل صناع القرار في مجال الأعمال، وفي حين أن استخدام تحليل البيانات والتنقيب عن البيانات
التنقيب في البيانات هو المفهوم الذي يتخذ تدابير للتنقيب في البيانات وتحليل العلاقة ونمط التغييرات في البيانات وبالتالي يتم استخدامه أيضًا من قبل المؤسسات للتنبؤ بخوارزميات زيادة الأعمال أو انخفاضها،
يساعد تحويل البيانات في تنظيم البيانات وجعلها ذات مغزى ممّا يحسن الجودة الشاملة للبيانات، ويوفر هذا التوافق بين الأنظمة دعمًا قيمًا لوظائف مثل التحليلات والتعلم الآلي، ونظرًا للكم الكبير من البيانات التي يتم إنشاؤها من التطبيقات الجديدة
إنّ (GSP) هي واحدة من الخوارزمية الأولى لاكتشاف الأنماط المتسلسلة في قواعد بيانات التسلسل، حيث يستخدم نهجًا يشبه (Apriori) لاكتشاف الأنماط المتسلسلة، ومدخلات نظام (GSP) عبارة عن قاعدة بيانات تسلسلية و(min_sup).
يُعد التنقيب عن النص أحد أهم الطرق لتحليل ومعالجة البيانات غير المهيكلة والتي تشكل ما يقرب من (80%) من بيانات العالم وتقوم غالبية المؤسسات والمؤسسات بجمع وتخزين كميات هائلة من البيانات في مستودعات البيانات،
ما هي مهام عملية التنقيب عن البيانات 1- توصيف البيانات 2- تمييز البيانات 3- تحليل الارتباط 4- التصنيف 5- التنبؤ 6- التجميع 7- التحليل الخارجى 8- تحليل التطور
مع استخدام خوارزميات عملية التنقيب عن البيانات بشكل بارز يساعد البعض الآخر في استخراج البيانات والتعلم، حيث إنّه يدمج تقنيات مختلفة بما في ذلك التعلم الآلي والإحصاءات، والتعرف على الأنماط والذكاء الاصطناعي وأنظمة قواعد البيانات.
إنّ الجدولة هي طريقة لعرض البيانات الرقمية في الصفوف والأعمدة بطريقة منطقية ومنهجية للمساعدة في المقارنة والتحليل الإحصائي، بحيث يسمح بإجراء مقارنة أسهل من خلال تقريب البيانات ذات الصلة من بعضها البعض ويساعد في التحليل الإحصائي والتفسير.
إنّ الطلب على الأتمتة ينبع من حقيقة أنّ إطلاق حل للذكاء الاصطناعي يتطلب موارد كثيرة ويتطلب استثمارًا كبيرًا للوقت والخبرة التي غالبًا ما تكون باهظة بالنسبة للمؤسسات الصغيرة.
يمكن أن تكون التحليلات التنبؤية أداة قوية لتخطيط التسويق والتكتيكات الأخرى في عملك، ومن خلال تحليل النتائج السابقة تفتح تقنية التحليلات التنبؤية الناشئة إمكانيات جديدة للتنبؤ بالأحداث المستقبلية.
تهدف التحليلات التنبؤية إلى إجراء تنبؤات حول النتائج المستقبلية بناءً على البيانات التاريخية باستخدام التقنيات التحليلية الحديثة مثل التعلم الآلي، وبمساعدة أدوات ونماذج التحليلات التنبؤية يمكن للمؤسسات استخدام البيانات المتوفرة والقديمة للتنبؤ بالأهداف.
يستخدم المحللون والمستخدمون التجاريون وعلماء البيانات والمطورون جميعًا برامج التحليلات التنبؤية لفهم العملاء والمنتجات والشركاء بشكل أفضل ولتحديد المخاطر والفرص المحتملة للشركة، حيث تقوم أهدافها على تسهيل عملية تحليل البيانات التنبؤية.
قد تستخدم عملية التنقيب عن البيانات التنبؤية أدوات قائمة على الخوارزمية لتصفح قاعدة بيانات العملاء للنظر في المعاملات السابقة من أجل دعم النظريات المتعلقة بأحجام المعاملات المستقبلية المحتملة.
مع استمرار تزايد الطلب على البيانات الضخمة من المهم للمهنيين خاصة أولئك الذين ليس لديهم فهم لعلوم البيانات أو تحليل الأعمال أن يتعلموا أساسيات تكنولوجيا التحليلات التنبؤية وكيف تعمل.
تم تصميم نماذج التحليلات التنبؤية لتقييم البيانات التاريخية واكتشاف الأنماط ومراقبة الاتجاهات واستخدام تلك المعلومات للتنبؤ بالاتجاهات المستقبلية، بحيث تتضمن نماذج التحليلات التنبؤية الشائعة التصنيف والتجميع ونماذج السلاسل الزمنية.
تحظى Python بشعبية كبيرة في عالم البرمجة بحيث يمكنها التعامل مع مجموعة ضخمة من المهام واللغة صديقة للغاية للمبتدئين، ويتم استخدام الكلمات الإنجليزية في بناء جملة كود (Python) ممّا يعني أنّه يمكن لأي شخص فهمها والبدء.
في عملية تحليل البيانات الضخمة يُعد "جمع البيانات" الخطوة الأولى قبل البدء في تحليل الأنماط أو المعلومات المفيدة في البيانات، حيث يجب جمع البيانات المراد تحليلها من مصادر صحيحة مختلفة.
يسمح إصدار التعليمات البرمجية والبيانات للمطورين بالعمل على التعليمات البرمجية والبيانات دون التأثير على كود الإنتاج والبيانات ودون التأثير على أنشطة التطوير للمطورين الآخرينن، والكود والبيانات التي يعمل عليها المطور مرتبطة بمهمة.
