إنّ تقنية تجميع البيانات (Binning) يُطلق عليها أيضًا التميية وهي تقنية لتقليل العلاقة الأساسية للبيانات المستمرة والمنفصلة ويجمع Binning القيم المرتبطة معًا في صناديق لتقليل عدد القيم المميزة، ويمكن لـ (Binning) تطوير قيمة النموذج من خلال تحسين العلاقة بين السمات.
يمكن قياس البيانات الكمية والتعبير عنها باستخدام الأرقام والمعادلات الرياضية، مما يسهل إجراء التحليلات الإحصائية الدقيقة وتحديد الاتجاهات والارتباطات
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.
البيانات المستمرة هي البيانات التي يمكن قياسها على مقياس لانهائي ويمكن أن تأخذ أي قيمة بين رقمين مهما كانت صغيرة ويمكن أن يكون المقياس تقريبًا أي قيمة على المقياس.
يبحث علماء البيانات وقادة الأعمال في جميع أنحاء العالم عن طرق جديدة لفهم لغات برمجة الكمبيوتر، ويمكن العثور على العديد من حزم R والمكتبات لأداء مهام مختلفة في (Data Science).
للنظر في استخدام برمجة R لعلوم البيانات ينصب التركيز على القدرات الإحصائية والرسومية للغة R ولدراسة R لعلوم البيانات يتعين على المرء أن يتعلم كيفية تنفيذ الدراسات الإحصائية وإنشاء تصورات البيانات.
الانحدار الخطي هو طريقة تعلم تقارن متغيرات الإدخال والنواتج بناءً على البيانات المسمى، حيث يتم استخدامه لإيجاد العلاقة بين المتغيرين والتنبؤ بالنتائج المستقبلية بناءً على العلاقات السابقة.
أشكال استخدام عملية تحليل البيانات الاستكشافية: 1- الرعاية الصحية 2- التجزئة 3- الرياضات الاحترافية 4- التاريخ 5- التسويق 6- التدقيق 7- الجغرافيا
ما هي مزايا تحليل البيانات الاستكشافية: 1. اكتساب رؤى حول الاتجاهات والأنماط الأساسية 2. تحسين فهم المتغيرات 3. معالجة بيانات أفضل لتوفير الوقت 4. اتخاذ قرارات تستند إلى البيانات
تأتي البيانات في مجموعة متنوعة من الأشكال والأحجام، حيث تستخدم توزيعات البيانات لدراسة وفهم البيانات والعديد من النماذج مبنية حول افتراضات أنّ البيانات تتبع توزيعًا معينًا وعادةً ما تفترض النماذج الخطية دائمًا التوزيع الطبيعي للبيانات.
تم إعداد التصنيف لتحليل البيانات التي تم جمعها بينما يتم استخدام الجدولة لتقديم البيانات التي تم جمعها، ويتمثل الاختلاف الرئيسي بين التصنيف والجدولة في كيفية استخدامهم للبيانات.
إنّ خطة تحليل البيانات هي خارطة طريق لكيفية تنظيم وتحليل بيانات الاستطلاع وينبغي أن تساعد على تحقيق ثلاثة أهداف تتعلق بالهدف الذي حددته قبل بدء الاستطلاع.
تضمن القابلية الحاسوبية أن تكون نتائج البيانات قابلة للتتبع بالنسبة لمنصة الحوسبة والموارد المتاحة بما في ذلك مساحة التخزين ووقت وحدة المعالجة المركزية أو وحدة معالجة الرسومات والذاكرة وعرض النطاق الترددي للاتصال.
يمكن لخط أنابيب قوي لعلوم البيانات من البداية إلى النهاية أن يقوم بتزويد البيانات وجمعها وإدارتها وتحليلها ونمذجتها وتحويلها بشكل فعال لاكتشاف الفرص وتقديم عمليات أعمال موفرة للتكلفة.
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.
نظرًا لأن المؤسسات تقوم بإنشاء وجمع بيانات أكثر من أي وقت مضى من مصادر بيانات مختلفة فإن الحاجة إلى تجميع جميع البيانات في مكان واحد لاستخراج القيمة تتزايد وهذا هو المكان الذي يكون فيه برنامج تكامل البيانات مفيدًا.
تستخرج أدوات تحويل البيانات البيانات من مصادر وتنسيقات مختلفة وتعالج تلك البيانات وتنقحها لتحميلها في مستودعات البيانات أو غيرها من الأدوات في مكدس تكنولوجيا البيانات.
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.
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.
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 طريقة الوصول إلى التخزين الظاهري (VSAM) هي طريقة وصول لنظام تشغيل حاسب مركز ويتم توسيعه باستخدام طريقة وصول إلى ملف (IBM) سابقة، وباستخدام (VSAM) يمكن للمؤسسة تنظيم السجلات في ملف بالتسلسل المادي أو التسلسل المنطقي باستخدام مفتاح رقم معرف الموظف.
هناك العديد من الأسباب لأرشفة البيانات وذلك للاحتفاظ بالبيانات التاريخية أو لمجرد النسخ الاحتياطي للموارد، والأرشفة تحفظ البيانات على المدى الطويل بحيث يمكن استرجاعها عند الضرورة، وأرشيف البيانات هو مكان لتخزين البيانات المهمة ولكن لا يلزم الوصول إليها أو تعديلها بشكل متكرر
يوجد مجالان مختلفان لعلوم الكمبيوتر مقابل علم البيانات ولكنهما يندرجان تحت نفس المظلة عند حثهما على التقدم بطلب لاستخدام التقنيات، وتعطي علوم الكمبيوتر وجهة لاستعمال التقنيات في حساب البيانات بينما يتيح (Data Science) العمل على البيانات الحالية لجعلها متاحة لأغراض مفيدة.
إنّ أدوات تصور البيانات التي تتضمن دعم تدفق البيانات وتكامل الذكاء الاصطناعي والتضمين والتعاون والاستكشاف التفاعلي وقدرات الخدمة التلقائية لتمثيل البيانات تسهل كيفية جمع وتحليل البيانات والحصول على النتائج.
علم البيانات هو مجال جديد نسبيًا يتطور باستمرار، ومع جمع المزيد من البيانات تزداد الحاجة إلى الأشخاص الذين يمكنهم تحليلها وفهمها، ويبدو مستقبل علم البيانات واعدًا للغاية ويستمر في النمو من حيث الشعبية والأهمية.
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.
البيانات الوصفية هي "معلومات حول البيانات"، وبرينستون يوفر الحصول على أداة برمجية شاملة ستمكّن مسؤولي البيانات من تنظيم البيانات في مجموعات البيانات الخاصة بهم وإتاحتها.
يُعد تنظيف البيانات عملية أساسية في علم البيانات لأنّه يساعد على تحقيق جودة البيانات ونقائها، وبما أنّ المؤسسات أصبحت مدفوعة بشكل كبير بالبيانات فإنّ الوصول إلى المعلومات الدقيقة وبيانات الجودة أمر أساسي في عملية صنع القرار.
الرياضيات هي حجر الأساس لأي تخصص علمي معاصر، وتمتلك جميع تقنيات علوم البيانات الحديثة تقريبًا بما في ذلك التعلم الآلي أساسًا رياضيًا عميقًا.
اجتذبت حسابات الكم والمعلومات الكمومية اهتمامًا كبيرًا على حدود متعددة من المجالات العلمية ويضم علم البيانات بين الأساليب الإحصائية والخوارزميات الحسابية ومعلومات علوم المجال لاستخراج المعرفة والرؤى من البيانات الضخمة.
