آيه الحصان

تتألف أنظمة الاتصالات من معدات اتصال مختلفة متصلة ببعضها البعض عن طريق الوسائط، وعلى سبيل المثال الأسلاك النحاسية والكابلات المحورية والألياف الضوئية.

يعتمد تنفيذ أنظمة التماسك البصري “giga-Baud” في الوقت الحقيقي لتنسيق تعديل المستوى الأعلى لحامل واحد مثل تعديل سعة “64 تربيعاً” أي “QAM” بشكل كبير على تتبع الطور، ولمعالجة الإشارات الرقمية دون اتصال بالإنترنت يتم إجراء استرداد الطور الموجه بالقرار بمعدل رمز مع أفضل أداء وأقل جهد حسابي مقارنة بالخوارزميات الأخرى الأكثر شهرة.   أساسيات حساسية […]

يُعرّف التنقيب عن البيانات بأنّه عملية تصفية البيانات وفرزها وتصنيفها من مجموعات بيانات أكبر للبحثث عن أساسيات وعلاقات دقيقة ممّا يساعد المؤسسات على تحديد وحل مشاكل الأعمال المعقدة من خلال تحليل البيانات.

أدى ظهور أجهزة الكمبيوتر الحديثة وتطبيق تقنيات التنقيب عن البيانات إلى أن الشركات يمكنها أخيرًا تحليل كميات هائلة من البيانات واستخراج رؤى قيمة غير بديهية، والتنبؤ بنتائج الأعمال المحتملة وتخفيف المخاطر والاستفادة من الفرص التي تم تحديدها حديثًا.

للوهلة الأولى، قد يبدو الذكاء الاصطناعي (AI) والتحليلات التنبؤية متشابهين، حيث تقدم كلتا الاستراتيجيتين التحليليتين رؤى تسويقية مفيدة لكن مدى قدراتهما يختلف اختلافًا كبيرًا، ولكن هناك اختلافات رئيسية بين الذكاء الاصطناعي والتحليلات التنبؤية من حيث كيفية ارتباطها وسبب أهميتها.

من الصعب تتبع البيانات الخام أو فهمها، ولهذا السبب يجب معالجتها بشكل مسبق قبل استرداد أي معلومات منها، ويُعد تحويل البيانات تقنية أساسية للمعالجة المسبقة للبيانات يجب إجراؤها على البيانات قبل استخراج البيانات لتوفير أنماط يسهل فهمها.

أثناء التنقيب في البيانات ستجد أنّ الاتصال بين متغير الفئة ومجموعة السمات غير محدد، وهذا يعني أنّه لا يمكن افتراض تسمية الفصل لسجل الاختبار بيقين مطلق حتى لو كانت مجموعة السمات هي نفسها أمثلة التدريب

من خلال طرق التجميع المختلفة لعملية التنقيب عن البيانات يمكن تجميع البيانات في مجموعات، وهذه المهمة ضرورية لفهم العلاقة بين مجموعات البيانات الخاصة، ومع ذلك فإنّ طرق الرسم البياني العنقودي في عملية التنقيب في البيانات لها عيوبها المختلفة.

إنّ السعة هي "حد السرعة" النهائي لنقل المعلومات عبر أي قناة اتصال وأمّا الكمون هو التأخير الزمني بين بدء الحدث وتصوره، وفي الشبكات والاتصالات هو الوقت بين المرسل الذي يتسبب في حدوث تغيير في النظام واستقباله.

مع التطوير المستمر لتطبيقات الشبكة في الشبكة المتجانسة لاتصالات مشاركة البيانات يتم  حل الترابط بين شبكات الكمبيوتر غير المتجانسة، وحركة مرور الشبكة في الوقت الحقيقي.

قد يتضمن نظام (DSM) على شبكة اتصال واحدة أو أكثر مثل الشبكة الأساسية والإنترنت ويمكن تحديد قناة بديلة واحدة أو أكثر لمتابعة المجموعة النشطة المرتبطة بعميل (DSM).

يتم استخدام أنظمة الاتصالات متعددة المدخلات والمخرجات (MIMO) اهتمامًا كبيرًا بسبب تحسينات السعة والأداء دون زيادة عرض النطاق الترددي المطلوب أو قدرة الإرسال.

يتم تطوير أساليب جمع البيانات النوعية من المفيد حسب النوعين الأساسيين من البيانات النوعية: الاسمية والترتيبية، وفي الإحصاء يتم تصنيف هذه الأنواع من البيانات على أنها فئوية بطبيعتها مّما يعني أنّها تفتقر إلى القيم الرقمية مثل بيانات الفاصل الزمني والنسبة.

لبدء استخدام Data Science يمكن اتباع بعض الخطوات الأساسية لتعلم علوم البيانات وهي تعزز مفاهيمك الرياضية والإحصائية، وتعلم لغة البرمجة Python أو R وSQL واستخدام أدوات علوم البيانات المختلفة.

يمكّن علم البيانات معالجة كميات كبيرة من البيانات الضخمة المنظمة وغير المهيكلة لاكتشاف الأنماط، ويمكن أن تأتي البيانات المعتمدة في التحليل من العديد من المصادر المتنوعة ويتم تقديمها في أنماط مختلفة.

إنّ الشبكات ذاتية التنظيم فعالة بشكل كبير مع وجود بعض القيود الموجودة في بنيات (SON) المختلفة، وكذلك في الشبكات الخلوية وشبكات (Wi-Fi) التقليدية.

اليوم هناك مجموعة متنوعة من نماذج البيانات التنبؤية التي تم تطويرها لتلبية متطلبات وتطبيقات محددة، حيث يكون لكل النماذج الرئيسية التي يتم استخدامها رؤى مفيدة، ويمكن أن يساعد تحليل البيانات التنبؤية في تحديد الاتجاهات والأنماط التي ستسمح بتحسين أداء العمل.

تركز التحليلات التنبؤية على تحديد الأنماط التي من المرجح أن تظهر مرة أخرى وتسمح للشركات بوضع قرارات أكثر أهمية وقائمة على البيانات حول نشر مواردها، لذلك فإنّ التحليلات التنبؤية لها تطبيقات واسعة النطاق وتعتمد على العديد من الأدوات.

تستخدم التحليلات التنبؤية مجموعة متنوعة من التقنيات الإحصائية بالإضافة إلى التنقيب عن البيانات ونمذجة البيانات والتعلم الآلي والذكاء الاصطناعي لعمل تنبؤات حول المسقبل بناءً على أنماط البيانات الحالية والتاريخية.

يعني (5G) أنّه جيل من التكنولوجيا اللاسلكية، حيث في حين أن معظم الأجيال قد تم تعريفها تقنيًا من خلال سرعات نقل البيانات الخاصة بها، فقد تم تعيين كل منها  بانقطاع طرق الترميز.

يتم توفير هيكل هوائي متعدد الأوضاع لإرسال واستقبال الإشارات الكهرومغناطيسية في جهاز اتصال، حيث يشتمل هيكل الهوائي على عدد كبير من منافذ الهوائي للاقتران بالدائرة.

يرجع حدوث تعدد مسارات الإرسال إلى المسار الإضافي الذي تنتقل إليه الإشارات متعددة المسارات وبسبب أنه أثناء انعكاس أو تشتت هذه الإشارة يحدث تغير مفاجئ في الطور في الموجة.

مع زيادة متطلبات النطاق الترددي على الشبكة يُعد دفق الفيديو تطبيقًا واحدًا مكثفًا للنطاق الترددي فيمكن توفير سرعات إنتاجية عالية للحفاظ على الأداء وموثوقية الشبكة عند مستوى عالٍ.

غالبًا ما تُستخدم الشبكات العصبونية للتنقيب عن البيانات بشكل فعال وتحويل البيانات الخام إلى معلومات قابلة للتطبيق، حيث إنّهم يبحثون عن أنماط في مجموعات كبيرة من البيانات،

منذ إنشاء عملية تقييم الأنماط في التنقيب عن البيانات يتم إجراء قدر كبير من الأبحاث في مجال التنقيب عن الأنماط التي تستهدف أنواعًا مختلفة من الأنماط بالإضافة إلى المشكلات والتحديات التي تمت مواجهتها أثناء استخراجها

ما هي أنواع مصادر البيانات في عملية التنقيب عن البيانات 1- الملفات المسطحة Flat Files 2- قواعد البيانات المترابطة 3- مستودع البيانات 4- قواعد بيانات المعاملات 5- قواعد بيانات الوسائط المتعددة 6- قاعدة البيانات المكانية 7- قواعد بيانات السلاسل الزمنية 8- شبكة الويب العالمية WWW 9- البيانات الناتجة من أدوات عملية التنقيب عن البيانات

إنّ تصور البيانات في علم البيانات هي طريقة أكثر سهولة في الاستخدام لفهم البيانات وأيضًا إظهار الاتجاهات والأنماط في البيانات لأشخاص آخرين، ويمنح تصور البيانات فكرة واضحة عمّا تعنيه المعلومات من خلال إعطائها سياق مرئي من خلال الخرائط أو الرسوم البيانية.

علم البيانات عبارة عن مزيج من الأدوات والخوارزميات ومبادئ التعلم الآلي المختلفة بهدف اكتشاف الأنماط المخفية من البيانات الأولية، وعادةً ما يشرح محلل البيانات ما يجري من خلال معالجة محفوظات البيانات.

تُعتبر النماذج البسيطة التي تستخدم مدخلات بيانات أقل مكانًا جيدًا للبدء، ويتم استعمال مصادر البيانات الخارجية الأخرى لإضافة قيمة توضيحية ولمزيد من الموضوعية والتحليل القوي، كما يتم زيادة القدرة التنبؤية للنموذج من خلال تضمين المتغيرات التي من المتوقع أن تؤثر على النتائج.

في مخطط فين لدرو كونواي إنّ البيانات هي الجزء الأساسي في علم البيانات، والبيانات هي سلعة يتم تداولها الكترونيا والقدرة على إدارة الملفات النصية في سطر الأوامر وتعلم العمليات الموجهة والتفكير حسابيًا، وهي مهارات القرصنة التي تؤدي إلى اختراق ناجح لقرصنة البيانات.