علم البيانات

يشير تحليل البيانات المكانية إلى مجموعة من التقنيات المصممة لإيجاد النمط واكتشاف الحالات الشاذة أو اختبار الفرضيات والنظريات بناءً على البيانات المكانية.

تُستخدم برامج استخراج البيانات لاسترداد البيانات المهيكلة والضعيفة التنظيم وغير المهيكلة من مجموعة متنوعة من المصادر للتخزين أو المزيد من تحويل البيانات.

على أساس يومي تُخزن المؤسسات كمية هائلة من البيانات على السحابة والتي قد تكون منظمة أو لا تكون منظمة للاستخدام في المستقبل، ويُعد تحليل مثل هذه البيانات للتخزين الاقتصادي مهمة كبيرة دائمًا.

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.

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.

تصفية البيانات هي عملية اختيار جزء أصغر من مجموعة البيانات الخاصة واستعمال تلك المجموعة الفرعية للعرض أو التحليل والتصفية بشكل عام مؤقتة ويتم الاحتفاظ بمجموعة البيانات الكاملة ولكن يتم استخدام جزء منها فقط للحساب.

يتميز علم البيانات بدور حيوي في فهم البيانات واستخدامها بشكل فعّال، حيث تعتبر الأدوات الكمية محورًا أساسيًا لتحليل البيانات واستنتاج الأنماط واتخاذ القرارات الاستراتيجية.

أتمتة البيانات هي عملية اعتماد برنامج لجمع البيانات وتنظيفها وتخزينها بطريقة منظمة، كما إنّها واحدة من أهم جوانب البيانات الضخمة لأنها تتيح للمؤسسات استخدام بياناتها بكفاءة أكبر.

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.

مع اعتماد معظم الصناعات على البيانات وخاصة المجالات كثيفة البيانات تصبح إدارتها خالية من الأخطاء أمرًا مهمًا، وبالتالي يصبح تنظيف مهمًا في تحرير أو إزالة البيانات وذلك بأدوات تنظيف البيانات.

قد يقضي محلل البيانات المزيد من الوقت في التحليل الروتيني وتقديم التقارير بانتظام، وقد يقوم عالم البيانات بتصميم طريقة تخزين البيانات ومعالجتها وتحليلها.

غالبًا ما يرتبط علم البيانات والتعلم الآلي بالرياضيات والإحصاءات والخوارزميات والجدل في البيانات، وعلى الرغم من أنّ هذه المهارات أساسية لنجاح تطبيق التعلم الآلي إلّا أنّ هناك وظيفة واحدة تكتسب أهمية وهي (DevOps).

من الضروري أن يكون هناك فهم أعمق لأي شيء واسع، وستساعد الخصائص في فك تشفير البيانات الضخمة ويمكن التحكم فيها في فترة زمنية مناسبة ممّا يسمح باستخراج القيمة منها وإجراء تحليل في الوقت الفعلي.

في علم التحليلات والبيانات (عندما نقوم بذلك بشكل جيد) نميل إلى استخدام الكثير من النظرية، وفي التدريب الإحصائي التقليدي تصبح أشياء مثل نظرية الحد المركزي وقانون الأعداد الكبيرة (وتنوعاتها العديدة) متأصلة بعمق في تفكيرنا.

تحتاج البيانات المهيكلة إلى نموذج بيانات ومستودع بيانات والذي يكون عادةً كميات بيانات، وينظم نموذج البيانات عناصر البيانات ويحدد كيفية ارتباطها ببعضها البعض.

تعمل أدوات تحويل البيانات والتصور على تحويل البيانات الأولية التي تم جمعها أثناء تنفيذ البرنامج لإنتاج البيانات والصور التي يسهل فهمها للمبرمج. 

إنّ علم البيانات واستخراج البيانات من مجموعة البيانات وهو استمرار للتنقيب عن البيانات الميدانية والتحليلات التنبؤية، بحيث يعتمد تقنيات ونظريات مستمدة من العديد من المجالات ضمن مجالات واسعة.

التحليلات التشخيصية هي شكل من أشكال التحليلات المتقدمة التي تفحص البيانات أو المحتوى للإجابة على السؤال "لماذا حدث ذلك؟" ,يتميز بتقنيات مثل التنقيب واكتشاف البيانات واستخراج البيانات والارتباطات.

إنّ برامج عملية تنظيف البيانات تقوم بإلغاء البيانات المكررة وإزالتها تلقائيًا والتحقق من صحة العنوان ومعلومات البريد الإلكتروني والتعامل مع تحويل البيانات وتوفير خوارزميات مطابقة وما إلى ذلك.

يوجد الآن العديد من أدوات وبرامج معالجة البيانات ولكن معظمها إمّا لا يعمل أو يكمل المهملات فقط، ويتم تنفيذ الإجراءات الأولية لجمع البيانات أو استخراج البيانات متبوعة بمعالجة البيانات بواسطة طرق معالجة البيانات المطلوبة.

تُعد معالجة البيانات وتحويلها من الأنشطة التي يتم القيام بها لاستخراج البيانات من أنظمة مختلفة ودمجها وتنظيفها واستخدامها في تحليلات البيانات اللاحقة ليتم بعد ذلك عملية نقلها.

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. 

إنّ (#C) هي لغة أكثر حداثة تم تطويرها بواسطة (Microsoft) في عام 2001م وإنّها لغة مفتوحة المصدر وموجهة للكائنات وتتفوق في سياقات مختلفة بما في ذلك علم البيانات وتطبيقات الهاتف المحمول وبرامج المؤسسات.

يشير تخزين البيانات إلى الوسائط الضوئية أو الميكانيكية التي تسجل المعلومات الرقمية وتحافظ عليها للعمليات الجارية أو المستقبلية، ويعد تخزين البيانات مكونًا مهمًا لكل عمل.

R هي في الواقع بيئة برمجة ولغة مصممة خصيصًا للتطبيقات الرسومية والحسابات الإحصائية، ولغة R مفيدة جدًا في مجال علوم البيانات، وله أهمية كبيرة.

عند تحليل البيانات يُعتمد لعلوم البيانات اعتماد لغة البرمجة R وذلك لأنّ R ينشئ رسومًا بيانية خالية من الأخطاء وجاهز لنشر المرئيات ولذلك يتم استخدام R على نطاق واسع في علم البيانات وتحليل البيانات.

لدى R مجموعة متنوعة من التطبيقات في علوم البيانات، وعند التفكير في R في علوم البيانات يتم استخدامه على نطاق واسع في العديد من القطاعات لتحسين فعالية الخدمات والعمليات بالتعاون مع علماء البيانات ومحللي البيانات (R).

ما هي ميزات لغة البرمجة R في علم البيانات 1. المصدر المفتوح 2. رسومات قوية 3. تستخدم على نطاق واسع 4. يقوم بعمليات حسابية إحصائية معقدة 5. التوافق

يُعد تصور البيانات مكونًا مهمًا في تحليل البيانات الاستكشافية (EDA) لأنّه يسمح لمحلل البيانات "بإلقاء نظرة على" بياناتهم والتعرف على المتغيرات والعلاقات بينهم.

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.