التقنية

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.

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.

التتبع والمراقبة هما العناصر الأساسية لنشر إنترنت الأشياء في إدارة سلسلة التوريد، حيث تسمح هذه التقنية لعمال المستودعات بمراقبة حركة البضائع والمخزون.

هناك العديد من الطرق لتجنب أخطاء رقمنة المستندات، حيث يجب استخدامها للتخلص من الأخطاء وتقليل الإصابة بها، وذلك لتحسن كفاءة وجودة رقمنة الملفات.

يتم استعمال نظام إدارة المستندات في بيئة الويندوز لعمليات صيانة (أو إدارة) المستندات، حيث إنه نوع من التطبيقات التي تدير مستندات المعلومات في نظام الحاسوب.

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.

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. 

هناك العديد من خصائص إدارة الملفات في نظام التشغيل ولكل منها مهامها ووظائفها واهميتها، حيث تقوم كل منها بأعمال مخصصه لكل خاصية.

علم البيانات هو تخصص مثير يسمح لك بتحويل البيانات الأولية إلى فهم وبصيرة ومعرفة، والهدف من "R for Data Science" هو المساعدة على تعلم أهم الأدوات في (R) والتي ستسمح لك بالقيام بعلوم البيانات.

إن احد أسباب التحول إلى الإدارة الإلكترونية للملفات أنه لا أحد يحب التعامل مع الأعمال الورقية، وهذا صحيح بشكل خاص عندما يتم البدء بنشاط تجاري وهناك الكثير والكثير من الأشياء التي يمكن القيام بها.

اليوم، تقدمت الذكاء الاصطناعي التكنولوجيا إلى درجة أن شركات التكنولوجيا الكبرى مثل (Google) و(Microsoft) وغيرها من العلامات التجارية المبتكرة الرائدة تقوم بتطوير وإصدار منتجات مبنية حول هذه التكنولوجيا.

يتضمن تحليل البيانات الاستكشافية (EDA) استخدام الرسومات والتصورات لاستكشاف فئات بيانات وتحليلها، حيث أنّ الهدف هو الاستكشاف والتأكد والتعلم بدلاً من تأكيد الفرضيات الإحصائية.

العلاقة بين تحليل البيانات وتحليل البيانات الاستكشافية: 1. التحقق من البيانات المفقودة والأخطاء الأخرى. 2. اكتساب أقصى قدر من التبصر في مجموعة البيانات وهيكلها الأساسي. 3. اكتشاف نموذجًا شحيحًا وهو نموذج يشرح البيانات بأقل عدد من متغيرات التوقع. 4. التحقق من الافتراضات المرتبطة بأي نموذج مناسب أو اختبار فرضية. 5. العمل على إنشاء قائمة بالقيم المتطرفة أو غيرها من الحالات الشاذة. 6. البحث عن تقديرات المعلمات وفترات الثقة المرتبطة بها أو هوامش الخطأ. 7. تحديد المتغيرات الأكثر تأثيراً.

تعتبر (SASE) من الخدمات القائمة على السحابة، لذلك فإنها تمكّن المؤسسات من تتبع كل تطبيق وكل مستخدم وكل تهديد محتمل ومتوقع قبل حدوثه.

تعد (SASE)، التي حددتها (Gartner) في عام 2019، نموذجًا لبنية أمان المؤسسات للشبكات المصممة لاستيعاب متطلبات الوصول السريع إلى التطبيقات للقوى العاملة الحالية.

تُعد تحليلات البيانات اليوم أكثر تعقيدًا مما كانت عليه في الستينيات وهناك خوارزميات يمكنها أتمتة العديد من المهام، ولقد ثبت مرارًا وتكرارًا أنّ (EDA) الفعالة توفر رؤى لا تقدر بثمن لا تستطيع الخوارزمية القيام بها.

تشمل القطاعات التي تستفيد من حلول إنترنت الأشياء الصناعية أكثر من غيرها في الوقت الحالي التصنيع والرعاية الصحية وإنتاج الطاقة والطاقة والخدمات اللوجستية والنقل والنفط والغاز والزراعة، على مدى السنوات القليلة القادمة، من المتوقع أن يظهر قطاع التصنيع باعتباره القطاع المنتشر.

اليوم، تم تثبيت (JavaScript) وتمكينه افتراضيًا في جميع متصفحات الإنترنت، حيث يتم تحسين العديد من ميزات موقع الويب أو جعلها ممكنة بواسطة برامج (JavaScript) التي يتم تشغيلها في متصفحك

تشير التحليلات التنبؤية إلى اعتماد كل من البيانات الجديدة والتاريخية والخوارزميات الإحصائية، أمّا عملية التنقيب عن البيانات تشير إلى تقنيات التعلم الآلي للتنبؤ بالنشاط والأنماط والاتجاهات المستقبلية. 

مع مرور السنين تستمر الشركات التي تعتمد على البيانات في إثبات أنّ العملاء في الوقت الحالي يفضلون تجربة مصممة خصيصًا على متابعة خط أنابيب المبيعات المعمم، وظهر عدد كبير من تقنيات وأساليب وأدوات تقسيم بيانات العملاء على مر السنين لجعل الشركات أكثر مهارة في التعامل مع بيانات الشرائح.

شهد الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي (ML) بعض التطورات الهامة، بينما يبحث الخبراء عن طرق لجعل الآلات أسرع وأكثر ذكاءً من أي وقت مضى باستخدام الذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم الآلي (ML)،

يتيح لك المنزل الذكي التحكم في الأجهزة والأنظمة المختلفة في منزلك وأتمتتها، مثل: الإضاءة ودرجة الحرارة والأمان وغيرها، وباستخدام الهاتف الذكي أو الجهاز اللوحي، يمكن أن يجعل منزلك أكثر ملاءمة وكفاءة في استخدام الطاقة وأكثر أمنًا،

مع التطورات في تنقيب البيانات دخل مفهوم توزيع البيانات (DDM) حيز التنفيذ، حيث ينطوي التنقيب عن البيانات الموزعة على استخراج مجموعات البيانات بغض النظر عن مواقعها المادية، ويتمثل دورها الرئيسي في استخراج المعلومات من قواعد البيانات غير المتجانسة الموزعة واستخدامها في صنع القرار.

في الواقع تستعد تطبيقات التنقيب عن البيانات لتصبح المستهلك المسيطر للحوسبة الفائقة في المستقبل القريب، حيث هناك ضرورة لتطوير خوارزميات متوازية فعالة لتقنيات استخراج البيانات المختلفة، ومع ذلك فإنّ تصميم مثل هذه الخوارزميات يمثل تحديًا.

يتطلب إنشاء منزل ذكي "دماغًا" لتركيز جميع العمليات داخل منزلك، يعرف هذا "الدماغ" للمنزل الذكي باسم "محور المنزل الذكي"، فهو لا يعالج المعلومات مركزيًا داخل منزلك فحسب، بل يسمح أيضًا باتصال العديد من الأجهزة المنزلية الذكية

جدار حماية (PIX) هو جدار حماية (IP) شائع يتضمن جهاز ترجمة عنوان الشبكة، يعمل بنفس الطريقة التي يعمل بها جدار الحماية العادي عن طريق منع الهجمات على النظام من المتسللين والفيروسات والديدان.

المحور هو المكان الذي تلتقي فيه جميع أجهزتك، فهو يتحدث إلى جميع الأجهزة الذكية المتوافقة ويتيح لك التحكم فيها بسهولة من أحد التطبيقات، وعند اختيار لوحة وصل، يستطيع بعض الأشخاص التحكم الصوتي في جميع الأشياء

غيرت التطبيقات الذكية التي تعمل بنظام الذكاء الاصطناعي وإنترنت الأشياء مثل الأتمتة الشخصية والتنبؤية تجربة المستخدم والقيمة المضافة للمنازل الذكية من خلال جعل الحياة أكثر أمان وراحة، وأصبح الذكاء الاصطناعي وإنترنت الأشياء عاملين رئيسيين في نمو الأجهزة المنزلية الذكية والأتمتة.

يبدو (OLAP) وعملية التنقيب عن البيانات متشابهين نظرًا لأنهما يعملان على البيانات لاكتساب المعرفة ولكن الاختلاف الرئيسي هو كيفية عملهما على البيانات، حيث توفر أدوات (OLAP) تحليل بيانات متنوع الأبعاد وملخصًا للبيانات.

استمر عدد تطبيقات الويب ومواقع الويب التي تعتمد على جافا سكريبت أو مبنية عليها في الزيادة بوتيرة هائلة، حيث أن  (JavaScript) نفسها هي اللغة الأكثر شيوعًا المستخدمة في تطوير البرامج.