آيه الحصان

أصبحت لغة البرمجة R أداة البرمجة التحليلية المفضلة لعلماء البيانات في كل صناعة، وفي حالة وجود تقنية إحصائية فمن المحتمل أن يكون لدى R حزمة تنفذها. 

إنّ لغة (R) هي واحدة من أحدث الأدوات المتطورة، واليوم يستخدمها الملايين من المحللين والباحثين والعلامات التجارية ولا تقتصر تطبيقات (R) على قطاع واحد فقط.

إنّ (Python) و(R) هُما أكثر لغات البرمجة شيوعًا لعلوم البيانات وكلتا اللغتين مناسبتان تمامًا لأي مهام في علم البيانات قد تفكر فيها، وتُعتبر بايثون لغة جيدة للمبرمجين المبتدئين ولكن تعقيدات الوظائف المتقدمة تجعل تطوير الخبرة أكثر صعوبة.

تقدم (R in Data Science) العديد من حزم عمليات البيانات للمرافق للنماذج الإحصائية المعقدة، ويمكن لعلماء البيانات استخدام R في Data Science لإجراء تحليل البيانات بسرعة دون الحاجة إلى كتابة خوارزميات.

يمكن تطبيق نظام التصور المستند إلى تحليل البيانات الاستكشافية للبيانات الضخمة على الأتمتة الذكية وتحليل البيانات الضخمة من نوع إدارة البيانات.

تم اكتشاف تحليل البيانات الاستكشافية (EDA) في السبعينيات، وبالاقتران مع إمكانات التعرف على الأنماط الطبيعية التي يتم امتلكها في تحليل البيانات الاستكشافية (EDA)، توفر الرسومات قوة لا مثيل لها لتنفيذ ذلك.

أشكال تحسين عملية تحليل البيانات الاستكشافية 1- تنظيم مجموعة البيانات 2- اختيار النموذج الصحيح 3- البحث عن أنماط في مجموعة بيانات

تُعد برمجة (R) هي من اللغات الأعلى استعمالاً لتحليل البيانات بواسطة علماء البيانات، حيث لها مزاياها وعيوبها لتنفيذ عمليات التحليل المختلفة، لذلك يقوم علماء البيانات بالتبديل بين لغات البرمجة لإجراء استكشاف البيانات.

يتم تطبيق تحليل البيانات الاستكشافية للتأكد من البيانات وتقليل الأفكار الرئيسية، ويمنح الفهم الأساسي للبيانات وكيفية توزيعها ويمكن إمّا استكشاف البيانات باعتماد الرسوم البيانية أو من خلال بعض وظائف البايثون.

يمكن أن تتضمن عملية تحليل البيانات الاستكشافية (EDA) تنفيذ مهام محددة لتفسير نتائج هذه المهام وهو المكان الذي تكمن فيه المهارة الحقيقية، حيث يتم اعتماد مهارات أساسية لإجراء تحليل البيانات الاستكشافية.

تعد معالجة البيانات المهيكلة أبسط مقارنة بالبيانات غير المهيكلة لأنّها تتكون من تنسيق واحد محدد فقط، ومع ذلك نظرًا للتقدم التكنولوجي يمكن للعديد من أدوات التنقيب عن البيانات معالجة البيانات غير المهيكلة بسلاسة، مثل (Talkwalker Analytics) و(Orange) و(RapidMiner).

يمكن أن تكون مهمة التنقيب عن البيانات تنبؤية ووصفية وإلزامية، حيث أنّ التنقيب الوصفي ينطوي على إيجاد أنماط أو ارتباطات مثيرة للاهتمام تتعلق بالبيانات، وفي المقابل ينطوي التنقيب التنبئي على التنبؤ وتصنيف البيانات التي تم جمعها في الماضي.

تزيد البيانات الضوضائية دون داع من مقدار مساحة التخزين المطلوبة ويمكن أن تؤثر سلبًا على أي نتائج لتحليل التنقيب عن البيانات، ويمكن للتحليل الإحصائي استخدام المعلومات من البيانات التاريخية للتخلص من البيانات الصاخبة وتسهيل التنقيب عن البيانات.

تقدم (BIRCH) مفهومين ميزة التجميع وشجرة ميزات التجميع (شجرة CF) والتي يتم استخدامها لتلخيص وصف المجموعة، كما تسهل هذه الهياكل طريقة التجميع لتحقيق أفضل سرعة وقابلية للتوسع في قواعد البيانات الضخمة، وكما أنّها تجعلها فعالة في التجميع المتزايد والديناميكي للكائنات الواردة.

يحتل التنقيب عن البيانات الصوتي والمرئي مكانًا رئيسيًا في التطبيقات المختلفة عبر الأمان والمراقبة واكتشاف الطب والتعليم والترفيه والرياضة، والهدف الرئيسي من استخراج بيانات الفيديو هو استخراج البيانات من مصادر الفيديو واكتشاف وتحديد الأنماط والديناميكيات.

في حين أنّ تعريفات ذكاء الأعمال وعملية التنقيب عن البيانات مختلفة فإنّ العمليتين تعملان بشكل أفضل عند استخدامهما جنبًا إلى جنب، ويمكن اعتبار التنقيب في البيانات بمثابة مقدمة لذكاء الأعمال وعند الجمع غالبًا ما تكون البيانات أولية وغير منظمة ممّا يجعل من الصعب استخلاص النتائج.

يتم إنشاء مستودع البيانات لدعم وظائف الإدارة بينما يتم اعتماد التنقيب عن البيانات لاستخراج المعلومات والأنماط المفيدة من البيانات وتخزين البيانات هو عملية تجميع المعلومات في مستودع بيانات.

إنّ التصنيف والتنبؤ هُما طريقتان رئيسيتان تستخدمان لعملية التنقيب عن البيانات، حيث يم استخدام هاتين الطريقتين لتحليل البيانات ولاستكشاف المزيد حول البيانات غير المعروفة، والتصنيف والتنبؤ هما شكلان من أشكال التنقيب في البيانات

علم البيانات وهندسة البيانات هما تخصصان مختلفان تمامًا، حيث يعالج كل من علوم البيانات وهندسة البيانات مجالات مشكلة متميزة ويتطلب مجموعات مهارات وأساليب متخصصة للتعامل مع المشكلات اليومية.

تعتمد بيئة الأعمال الرقمية اليوم بشكل كبير على البيانات لتوجيه القرارات وتحديد اتجاه الأعمال، حيث بدأت المنظمات في تنفيذ تكيف البيانات ولا سيما استجابة للمتطلبات التنظيمية، لكنّ الشركات الناجحة تدرك الحاجة إلى التحكم بالبيانات التكيفية.

تحتوي البيانات غير المهيكلة على بنية داخلية ولكنّها لا تحتوي على نموذج أو مخطط بيانات محدد مسبقًا، حيث يمكن أن تكون نصية أو غير نصية ويمكن أن يكون من صنع الإنسان أو من صنع الآلة، وتُعد بيانات الجهاز فئة أخرى من البيانات غير المهيكلة.

تُستخدم Java في عدد من العمليات المتضمنة في علم البيانات مثل تحليل البيانات بما في ذلك استيراد البيانات وتنظيف البيانات، حيث تستغرق (Java) وقتًا أقل لتنفيذ كود المصدر بينما (Python) تنفيذ الكود سطرًا بسطر. 

هناك العديد من أدوات علوم البيانات التي تساعد علماء البيانات على التعامل مع كميات كبيرة من البيانات وتحليلها، وتساعدهم أدوات وخوارزميات علوم البيانات هذه في حل مشاكل علوم البيانات المختلفة لصنع استراتيجيات أفضل.

تتأثر إنتاجية علماء البيانات وكما تتأثر إنتاجية فريق البيانات بشكل عام بشكل كبير بالعوامل التي يمكن تجنبها بسهولة، كجمع البيانات ذات الصلة ومركزية أصول البيانات وتوثيق الجداول وتحديد شروط العمل ومؤشرات الأداء الرئيسية بوضوح.

تم إنشاء حزمة علم البيانات بهدف رئيسي وهو تعليم المستخدمين كيفية العمل مع الجداول والتصورات في إعداد علم البيانات التمهيدي، ولقد تم أخذها من تقنيات في إطارات بيانات (SQL) و(pandas) و(R).

توفر حل الشبكة ذاتية التنظيم (SON) عرضًا عالميًا وموحدًا لتكوين الشبكة والوصول في الوقت الفعلي إلى البيانات الكاملة والدقيقة، ووظائف التدخل عن بُعد والاستخدام الآلي للأدوات المتاحة.

يساعد تحليل السلاسل الزمنية على التنبؤ بأداء الشبكة في فترات زمنية مختلفة، وأثبت تحليل الأداء أنّ التحليل التنبئي وتشخيصات الشبكة يحسن أداء الشبكة من خلال الإصلاح الذاتي في شبكات (5G).

تتوفر طريقة لمعالجة فشل الارتباط الراديوي ونظام الاتصالات الخلوية والمتنقلة والغرض منه هو حل طريقة معالجة فشل الارتباط اللاسلكي التي يوفرها ليكون غير مناسب.

تُعد نمذجة القنوات لأنظمة (MIMO) واسعة النطاق ذات أهمية كبيرة لتصميم أنظمة (MIMO) واسعة النطاق، حيث في الوقت نفسه يتم تحسين توافق نموذج القناة لأنظمة (MIMO) واسعة النطاق.

قد ترسل نقطة الوصول اللاسلكية إعلانًا يشير إلى توفر المصادقة مع الخدمة عبر الإنترنت، وقد يتضمن نقطة الوصول اللاسلكية، وبدلاً من ذلك يمكن إرسال استجابة لتلقي طلب معلومات من جهاز العميل اللاسلكي.