أساسيات علم البيانات

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.

يمكن قياس البيانات الكمية والتعبير عنها باستخدام الأرقام والمعادلات الرياضية، مما يسهل إجراء التحليلات الإحصائية الدقيقة وتحديد الاتجاهات والارتباطات