يمكن تصميم خطوط أنابيب البيانات بعدة طرق مختلفة، وخط أنابيب البيانات هو طريقة يتم فيها استيعاب البيانات الأولية من أماكن بيانات متنوعة ثم نقلها إلى مخزن البيانات مثل مجموعات البيانات أو مستودع البيانات لتحليلها.
تقليدياً تتطلب أدوار علم البيانات مهارات الترميز ولا يزال علماء البيانات الأكثر خبرة الذين يعملون اليوم يرمزون، ومع ذلك يستمر مشهد علم البيانات في التغيير.
هناك القليل جدًا من الاستخدام الواسع لـ (Haskell) كمنصة لعلوم البيانات حتى الآن لمعرفة أفضل طريقة لاستخدامها، وهاسكل هي لغة برمجة رائعة للعديد من المهام.
مع الكميات الهائلة من البيانات التي يتم إنتاجها اليوم أصبح علم البيانات جزءًا لا يتجزأ من الأعمال، وبدأت الشركات في استخدامه لتوسيع أعمالها وتعزيز رضا العملاء من خلال تطوير تطبيقات الأجهزة المحمولة.
يسمى الجزء من الرياضيات الذي يهتم بدراسة الشكل بالطوبولوجيا ويحاول تحليل البيانات الطوبولوجية تكييف طرق دراسة الشكل التي تم تطويرها في الرياضيات البحتة لدراسة شكل البيانات المحددة بشكل مناسب.
يعد تحليل البيانات الطوبولوجية (TDA) مجالًا صاعدًا عند تقاطع الرياضيات والإحصاء والتعلم الآلي، أثبتت التقنيات في هذا المجال نجاحها في تحليل مجموعة متنوعة من المشكلات ومجموعات البيانات العلمية.
الجبر الخطي هو فرع من فروع الرياضيات مفيد للغاية في علم البيانات والتعلم الآلي، والجبر الخطي هو أهم مهارات الرياضيات في التعلم الآلي ويمكن التعبير عن معظم نماذج التعلم الآلي في شكل مصفوفة.
يُعد تنظيف البيانات أهم خطوة في المعالجة المسبقة لأنه سيضمن أن تكون بياناتك جاهزة لتلبية احتياجاتك النهائية، وسيؤدي تنظيف البيانات إلى تصحيح جميع البيانات غير المتسقة التي اكتشفتها في تقييم جودة البيانات.
أدى التقدم التكنولوجي إلى تحسين الطريقة التي يتم بها جمع البيانات ولكن مع تراكم المعلومات يصبح تنظيمها ومعالجتها ونقلها معقدًا بشكل متزايد، وإنّ مفتاح إتقان علوم البيانات هو اكتساب مهارات متقدمة في الإحصاء التطبيقي.
يمكن أن تتدفق البيانات في اتجاهات مختلفة ذهابًا وإيابًا بين الأنظمة وقد يكون من الصعب معرفة كل بيانات الأماكن وأين تبقى وعلاوة على ذلك إذا كانت العملية تتضمن معلومات مهمة فستصبح الأمور أكثر تعقيدًا.
في هذا العالم المدفوع بالتكنولوجيا إنّ الطريقة الوحيدة لاستخراج رؤى حقيقية من هذه المدخلات الأولية هي من خلال التكامل والبيانات المتكاملة لها تأثير تسلسلي على جميع العمليات التجارية وذكاء الأعمال.
توفر لغة Java مجموعة جيدة من المكتبات المدمجة التي يمكن استخدامها لتحليلات البيانات وعلوم البيانات والتعلم الآلي و(Apache Spark) هو محرك تحليلات مفتوح المصدر يستخدمه علماء البيانات لمعالجة البيانات على نطاق واسع.
وفقًا لشعبية لغات البرمجة تُعد Python وJava من أكثر لغات البرمجة انتشاراً ويتم اعتماد Python بكثافة في الخلفية لمعالجة البيانات، وتستخدم Java أيضًا من قبل العديد من الشركات لمعالجة خوارزميات واجهة المستخدم الخلفية.
على عكس بعض اللغات الأخرى المستخدمة على نطاق واسع لعلوم البيانات فإنّ (Java) سريعة وتعد السرعة أمرًا بالغ الأهمية لإنشاء تطبيقات واسعة النطاق، كما أن Java مناسبة تمامًا لذلك.
تستخدم Java في كثير من الأحيان (JVM) على نطاق واسع للمشتقات والأطر التي تؤثر على الأنظمة الموزعة لتحليل بيانات التعلم الآلي في إعدادات المؤسسة.
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.
البيانات الاسمية هي البيانات التي يمكن تصنيفها إلى فئات متنافية داخل متغير، كما لا يمكن ترتيب هذه الفئات بطريقة هادفة وتوفر البيانات الاسمية تفاصيل صغيرة جدًا بينما تعطي الفاصل الزمني والنسبة أقصى قدر من التفاصيل.
تُعد (Java) لغة سريعة جدًا مقارنة بمنافسيها ممّا يساعد على إنشاء برامج أكثر قابلية للصيانة وقابلة للتطوير وكما أنّه سهل الحمل بسبب وظيفة الكتابة مرة واحدة والاستعمال في أي مكان.
إنّ دمج البيانات هو عملية دمج مجموعتين من البيانات متشابهتين أو أكثر في سجل واحد، ويتم الدمج لإضافة متغيرات إلى مجموعة البيانات أو إلحاق أو إضافة حالات أو ملاحظات إلى مجموعة البيانات أو إزالة التكرارات.
تأتي خطوط أنابيب البيانات بأشكال وأشكال مختلفة ولكن جميعها لها نفس الهدف وهو نقل البيانات من موقع ونقلها إلى موقع آخر، وخط أنابيب البيانات هو سلسلة من الإجراءات والعمليات المستخدمة لنقل البيانات الأولية من نقطة إلى أخرى.
تُعد لغة (C) مقبولة تمامًا لعلوم البيانات، وهذا لأنّ لغة منخفضة المستوى مثل عملية العلامات التجارية في (C) تنقل البيانات وتديرها لأنّ هذا هو الجزء الأكبر من لغة منخفضة المستوى.
إنّ (++C) هي اللغة الوحيدة التي يمكنها معالجة البيانات فوق غيغابايت في غضون ثانية، ونظرًا لأن عمليات علم البيانات طويلة بالفعل ونظرًا لأنها تتضمن الكثير من البيانات فإنّ القدرة على العمل بلغة أسرع قد تكون مهمة جدًا لحالة الاستخدام الخاصة.
الاتجاهات الناشئة في علم البيانات هي تحليلات البيانات والذكاء الاصطناعي والبيانات الضخمة وعلوم البيانات، بحيث ترغب الشركات في تبسيط عملياتها التجارية من خلال اعتماد نماذج تعتمد على البيانات.
في معظم الحالات يتم تحليل البيانات غير المهيكلة عن طريق التنقيب وتساعد التطورات الحديثة في الشبكات العصبية المتكررة والشبكات العصبية التلافيفية وغيرها من الأساليب أيضًا في تخصيص الأنماط في البيانات غير المهيكلة.
المعيار الأساسي للبيانات المهيكلة هو أنّ جميع السجلات لها نفس الأسلوب وتتكون من أرقام أو رموز وعادةً ما يتم حفظ البيانات المهيكلة في مجموعات البيانات تتكون من جداول.
ذكاء الأعمال وتحليلات البيانات هي الطرق الأساسية التي يمكن من خلالها استخدام البيانات، وعلى الرغم من أنّ كلاهما يعتمد على البيانات إلّا أنّهما ليسا متماثلين.
إنّ تحليلات البيانات وتصور البيانات هي مجالات مختلفة جدًا تتطلب مجموعات مهارات مميزة، وتتضمن تحليلات البيانات استخدام برامج محددة لجمع وتحليل مجموعات كبيرة من البيانات بهدف إيجاد الطرق واستخلاص الأفكار.
يحول تحليل البيانات وتفسيرها البيانات التي تم جمعها إلى نقاط قصة لتوجيه الرؤى، ولا تقتصر البيانات على تطبيقات الأعمال فقط وتمتلئ حياتنا اليومية بالبيانات وفي أي مخزون للاستثمار هو كل البيانات.
تحليل البيانات النوعية (QDA) هو عملية تنظيم وتحليل وتفسير البيانات النوعية أي المعلومات غير الرقمية والمفاهيمية وتعليقات المستخدمين لالتقاط الموضوعات والأنماط وتحديد الإجراءات التي يجب اتخاذها لتحسين البيانات.
ترسل المحطة الأساسية في قنوات (LTE) إشارتين فيزيائيتين أخريين ممّا يساعد الهاتف المحمول في الحصول على المحطة الأساسية بعد تشغيلها لأول مرة.
