أساسيات علم البيانات

التقنيةأساسيات علم البياناتعلم البيانات

ما هي أطر عمل علم البيانات باستخدام جافا

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. 

التقنيةأساسيات علم البياناتعلم البيانات

خوارزميات علوم البيانات Data Science Algorithms

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.

التقنيةأساسيات علم البياناتعلم البيانات

ما هي التحديات التي تواجه علوم البيانات

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.

التقنيةأساسيات علم البياناتعلم البيانات

استكشاف البيانات مقابل التحليلات التنبؤية

يكشف استكشاف البيانات عن العلاقات المعقدة والصعبة وغير المرئية في كثير من الأحيان بين المتغيرات القابلة للقياس، كما أنّه من ناحية أخرى يقدم التحليل التنبئي نتائج وإمكانيات في مستقبل المتغيرات من المتغيرات نفسها.

التقنيةأساسيات علم البياناتعلم البيانات

تطبيقات واستخدامات التحليلات التنبؤية

تقوم التحليلات التنبؤية تقنيات التحليلات المتقدمة وتكشف عن التداخلات في الوقت الفعلي للتنبؤ بالأحداث المستقبلية، وإنها أداة رئيسية لتغذية بيانات تحليلية للمنظمات، حيث تتوافق طرق التحليل الإحصائي الكلاسيكية مع التقنيات المتقدمة مثل التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي.

التقنيةأساسيات علم البياناتعلم البيانات

عملية التنقيب عن البيانات مقابل التعلم الآلي

لقد شاع في العالم الرقمي العديد من المصطلحات والعبارات الجديدة بحيث يسهل الشعور بالإرهاق أو فقدان المسار، حيث يُعد التنقيب عن البيانات والتعلم الآلي كلاهما من أساليب علوم الكمبيوتر لاكتشاف الأنماط في البيانات،

التقنيةأساسيات علم البياناتعلم البيانات

خوارزمية الارتباط في التنقيب عن البيانات

إنّ قواعد الارتباط في عملية التنقيب عن البيانات مطلوبة بشكل نموذجي لتلبية الحد الأدنى من الدعم المحدد من قبل المستخدم والحد الأدنى من الثقة الذي يحدده المستخدم في وقت ثابت، وهناك مجموعة كبيرة من الخوارزميات المخطط لها لإنشاء قواعد الارتباط.

التقنيةأساسيات علم البياناتعلم البيانات

خدمات عملية التنقيب عن البيانات

التنقيب في البيانات هو وظيفة أو تقدم مستمر للاكتشاف والتفسير، حيث إنّها عملية تُظهر أنماطًا جديدة وهادفة في البيانات المجمعة والأنماط التي يمكن استخدامها للتعامل مع أسئلة العمل المعقدة التي تحتاج إلى الاستدلال، وهي عملية تتطلب مجموعة متميزة من القدرات والأصول.

التقنيةأساسيات علم البياناتعلم البيانات

ما هي طرق عملية التنقيب عن البيانات المختلفة

هناك العديد من الطرق المستخدمة في التنقيب عن البيانات ولكن الخطوة الحاسمة هي اختيار النموذج المناسب منها وفقًا للعمل أو بيان المشكلة، بحيث تساعد هذه الأساليب في التنبؤ بالمستقبل ثم اتخاذ القرارات وفقًا لذلك وتساعد هذه أيضًا في تحليل مجالات السوق وزيادة إيرادات الشركة.

التقنيةأساسيات علم البياناتعلم البيانات

ما هي البيانات غير المهيكلة وأنواعها

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.

التقنيةأساسيات علم البياناتعلم البيانات

عيوب عملية التنقيب عن البيانات Data mining

البيانات قيمة بلا شك، ومع ذلك فإنّ تحليلها ليس بالأمر السهل ومع التوسع الأسي للبيانات يلزم وجود تقنية لاستخراج المعلومات ذات الصلة التي تؤدي إلى رؤى قابلة للاستخدام، وهذا هو المكان الذي يأتي فيه التنقيب عن البيانات.

التقنيةأساسيات علم البياناتعلم البيانات

فوائد عملية التنقيب عن البيانات Data mining

يُعد التنقيب عن البيانات عملية واسعة المجال ومتنوعة تتضمن العديد من المكونات المختلفة والتي يتم الخلط بينها وبين التنقيب عن البيانات نفسها، حيث تُعد الإحصائيات جزءًا من عملية التنقيب عن البيانات الكلية.

التقنيةأساسيات علم البياناتعلم البيانات

ما المقصود بالقيم العشوائية في علم البيانات

عندما يتم وصف القيم في نطاق قيم عشوائية من حيث إمكانية وقوعها فإنّه تُعد بشكل رئيسي تقسيم الإمكانيات للقيم العشوائية، ويمكن تعيين التوزيع الاحتمالي لمتغير عشوائي عن طريق حساب احتمال حدوث كل قيمة في نطاق المتغير العشوائي.

التقنيةأساسيات علم البياناتعلم البيانات

ما هي عملية التنقيب عن البيانات Data Mining

علم البيانات مهم لمستقبل جميع الصناعات، وسيستمر التنقيب عن البيانات في لعب دور حاسم في هذا المجال مع نموه، كما يمكن أن يقوم على تطوير المهارات من خلال التعليم المتقدم على اكتساب فهم متعمق لما هو استخراج البيانات.

التقنيةأساسيات علم البياناتعلم البيانات

النمذجة التنبؤية مقابل التحليلات التنبؤية

النمذجة التنبؤية هي مجموعة فرعية من التحليلات التنبؤية وتستخدم التحليلات التنبؤية نماذج تنبؤية لحل مشاكل العمل، كما يتم استخدامه عادةً في مجالات مثل التنبؤ بالمبيعات والتنبؤ بالطلب وإدارة المخزون.

التقنيةأساسيات علم البياناتعلم البيانات

التحليلات التنبؤية مقابل التحليلات الوصفية

نستخدم التحليلات التنبؤية والتعليمية في حياتنا اليومية، وهمّا أداتان استشرافيتان يستخدمهما قادة الأعمال ويتغلبون على هذه القيود، وتوفر حلول التحليلات طريقة ملائمة للاستفادة من بيانات الأعمال.

التقنيةأساسيات علم البياناتعلم البيانات

ما هي عملية تنقيب الأنماط المتسلسلة في علم البيانات

باستخدام التنقيب عن البيانات هناك العديد من المزايا التي تساعد على تحسين العملية المحددة وفي بعض الحالات ويؤدي ذلك إلى توفير التكاليف، ويستخدم التنقيب عن البيانات بشكل شائع للوصول إلى كمية كبيرة من البيانات عن الطرق والاتجاهات.

التقنيةأساسيات علم البياناتعلم البيانات

قابلية التوسع في خوارزميات عملية التنقيب عن البيانات

إنّ قابلية التوسع في تقنيات التنقيب عن البيانات مهمة جدًا نظرًا للنمو السريع في حجم قواعد البيانات، حيث أصبح استخدام مصنفات شجرة القرار نموذج تصنيف فعال، والهدف الرئيسي من هذا البحث هو دراسة مصنفات شجرة القرار (SDTC) الحالية وتحليلها للعثور على أفضل الخوارزمية.

التقنيةأساسيات علم البياناتعلم البيانات

تحديات عملية التنقيب في البيانات

في هذه الأيام يعمل التنقيب عن البيانات وكشف المعلومات على تطوير ابتكارات مهمة للباحثين والشركات في العديد من الأماكن، وكما أنّ تنقيب البيانات يتشكل في طريقة الإعداد ويؤمن السيطرة، حيث يجب معالجة تحديات التنقيب عن البيانات القادمة.

التقنيةأساسيات علم البياناتعلم البيانات

كيفية دمج عمليتي تصور البيانات والتنقيب عن البيانات

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.

التقنيةأساسيات علم البياناتعلم البيانات

الفرق بين ذكاء الأعمال وعملية التنقيب في البيانات

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.

التقنيةأساسيات علم البياناتعلم البيانات

ما المقصود بإمكانية التكيف في علم البيانات

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.

التقنيةأساسيات علم البياناتعلم البيانات

الفرق بين التنقيب عن البيانات الوصفي والتنبؤي

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.

التقنيةأساسيات علم البياناتعلم البيانات

ما هي البيانات الضوضائية خلال عملية التنقيب

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.

التقنيةأساسيات علم البياناتعلم البيانات

خوارزمية الاختزال التكراري BIRCH في 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.

التقنيةأساسيات علم البياناتعلم البيانات

ما هو نموذج خليط غاوسي GMM

تُستخدم نماذج جمع الغاوسي بشكل شائع في التعلم الآلي وتحليل البيانات؛ لأنّها مرنة ويمكنها التقاط أنماط معقدة في البيانات ومع ذلك يمكن أن تكون باهظة الثمن من الناحية الحسابية ويجب اختيار عدد مكونات الجمع بعناية.