التقنية

هل تخيلت يومًا أنك ستستيقظ على أخبار تفيد بأن التكنولوجيا تؤثر على صناعة الموضة، وستكون الأزياء القابلة للارتداء أو الملابس الذكية جزءًا من إنترنت الأشياء وستعطينا رؤى حول العناصر الحيوية ودرجة الحرارة

تبنى علم البيانات التعلم العميق إلى حد كبير وذلك بفضل البيانات الضخمة التي تتجاوز تقنيات تحليل البيانات التقليدية، كما يستدعي التحدي المتمثل في إدارة كميات كبيرة من البيانات خوارزميات التعلم العميق لفهمها.

هناك العديد من التنسيقات المختلفة للملفات الصوتية الرقمية، ولكل منها مزاياها وعيوبها، حيث كانت بعض التنسيقات موجودة منذ سنوات عديدة، في حين أن البعض الآخر جديد ومحسّن. 

عندما تكون المؤسسة صغيرة نسبيًا، ولا تتعامل إلا مع عدد صغير من المستندات أسبوعيًا، فقد لا تكون إدارة المستندات مشكلة، ومع ذلك، مع نمو المؤسسة واحتياجها إلى تخزين وإدارة المئات إن لم يكن الآلاف من المستندات شهريًا،

أصبحت التجارة الإلكترونية واحدة من أكبر الصناعات في العالم للعمل، أدى تطور التكنولوجيا والإنترنت إلى فتح طرق متعددة للتفاعل مع المستهلكين في جميع أنحاء العالم، لكن كلما زاد حجم العمل، زادت المخاطر.

يعد تحليل البيانات الطوبولوجية (TDA) مجالًا صاعدًا عند تقاطع الرياضيات والإحصاء والتعلم الآلي، أثبتت التقنيات في هذا المجال نجاحها في تحليل مجموعة متنوعة من المشكلات ومجموعات البيانات العلمية.

الجبر الخطي هو فرع من فروع الرياضيات مفيد للغاية في علم البيانات والتعلم الآلي، والجبر الخطي هو أهم مهارات الرياضيات في التعلم الآلي ويمكن التعبير عن معظم نماذج التعلم الآلي في شكل مصفوفة.

أدى التقدم التكنولوجي إلى تحسين الطريقة التي يتم بها جمع البيانات ولكن مع تراكم المعلومات يصبح تنظيمها ومعالجتها ونقلها معقدًا بشكل متزايد، وإنّ مفتاح إتقان علوم البيانات هو اكتساب مهارات متقدمة في الإحصاء التطبيقي.

تشهد بعض التقنيات للصناعة مثل: التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي نموًا هائلًا حيث أصبحت تطبيقاتها العملية مفهومة بشكل أفضل من قبل أولئك الذين سيستفيدون منها ومع توسع القدراتها اصبح لها تأثير أكبر على سلسة التوريد لإنترنت الإشياء.

على الرغم من انتشار التحول الرقمي على نطاق واسع ، لا تزال معظم الشركات تستخدم أنظمة قديمة لإدارة عمليات التسليم وتتبع الأصول، ويمثل تنفيذ الحلول القائمة على بنية إنترنت الأشياء في بيئة هي خليط من القديم والجديد تحديًا لمعظم المديرين.

اليوم، ترتبط إنترنت الأشياء وسلاسل التوريد ارتباطًا وثيقًا، في الواقع يعد تتبع الخدمات اللوجستية أحد أكثر المجالات انتشارًا  في إنترنت الأشياء، وتعتمد تقنيات سلسلة التوريد لإنترنت الأشياء على رؤية المواد والبضائع طوال عملية الإنتاج والتسليم.

تم تطوير العديد من الاستراتيجيات لتحديد وتعطيل ومنع هجمات القيادة والسيطرة، عادةً ما تعتمد على المراقبة والتحليل الآلي لبيانات الشبكة لاكتشاف علامات الاختراق والنشاط الضار والاتصال غير العادي.

بصفتك معلمًا، من المهم أن تظل على اتصال بالمهنيين الآخرين في هذا المجال، إحدى طرق القيام بذلك هي من خلال منصات التواصل الاجتماعي مثل Facebook،

Facebook Ads عبارة عن منصة إعلانية قوية يمكنها مساعدة الشركات من جميع الأحجام على الوصول إلى جمهورها المستهدف وتحقيق أهدافها التسويقية.

وضع العلامات هو ميزة على Facebook تتيح للمستخدمين إنشاء رابط بين منشوراتهم وحساب شخص آخر على Facebook، عند وضع علامة على شخص ما في منشور،

يعد فرز البيانات وترتيبها من المهام الحاسمة في تحليل البيانات التي تسمح للمحللين بتنظيم البيانات وعرضها بطريقة مفيدة، توفر (R) العديد من المكتبات والوظائف لفرز البيانات وترتيبها، مما يسهل استخراج الرؤى من مجموعات البيانات الكبيرة.

(R) هي لغة برمجة قوية تستخدم على نطاق واسع لتحليل البيانات والحوسبة الإحصائية، تتمثل إحدى نقاط القوة العديدة في (R) في قدرتها على استيراد البيانات بسهولة من مصادر مختلفة، بما في ذلك واجهات برمجة التطبيقات.

تُعد إطارات البيانات واحدة من أكثر هياكل البيانات شيوعًا في (R)، فهي تشبه المصفوفات، ولكنها تتمتع بوظائف إضافية تجعلها أكثر ملاءمة للتعامل مع بيانات العالم الحقيقي، إطار البيانات عبارة عن هيكل ثنائي الأبعاد يشبه الجدول

المتجهات (Vectors) هي واحدة من أبسط هياكل البيانات المفيدة في (R)، والمتجه هو ببساطة مجموعة من العناصر من نفس نوع البيانات، مثل: الأرقام أو الأحرف، في (R)، يمكن إنشاء المتجهات باستخدام وظيفة (() c).

المتغيرات والتخصيصات هي مفاهيم أساسية في البرمجة، و(R) ليست استثناء، في (R)، المتغير هو كائن مسمى يمكنه الاحتفاظ بقيمة أو بنية بيانات، من ناحية أخرى، تسمح لك التخصيصات بإعطاء قيمة لمتغير أو تعيين قيمة جديدة له.

(R) هي لغة برمجة شائعة للحوسبة الإحصائية وتحليل البيانات، و(RStudio) هي بيئة تطوير متكاملة (IDE) تسهل العمل مع (R)، في هذه المقالة، سنناقش كيفية تثبيت وإعداد كل من (R و RStudio) على حاسوبك.

يُعد فهم أهمية معالجة البيانات أمرًا بالغ الأهمية لجميع الشركات، ويمكن أن يساعد التعرف على معالجة البيانات وأنواع المعالجة المختلفة في جمع البيانات وتنسيقها وتحليلها للشركات. 

يُعد تحديد الأخطاء وتصحيحها أمرًا ضروريًا للعلم ممّا يؤدي إلى ظهور مبدأ مفاده أن العلم يصحح نفسه بنفسه، ومع تنامي كمية البيانات تزداد فرص حدوث أخطاء في نقل البيانات. 

أصبحت أجهزة التلفاز الذكية شائعة بشكل متزايد لأنها طريقة رائعة للاستمتاع ببرامجك وأفلامك المفضلة، لكن الكثير من الناس لا يدركون أنهم عرضة للهجمات الإلكترونية.

لا يعرض فيس بوك ريلز عبر المتصفح لذا استخدمه لتجنب رؤيتها، أو اضغط على علامة الحذف بجوارها في التطبييق واضغط على إخفاء لرؤيتها بمعدل أقل وقم بإيقاف التشغيل التلقائي لها.

هناك طرق متعددة لتجميع البيانات ولكن خوارزمية (K-Means) هي الخوارزمية الأكثر استخدامًا، والذي يحاول تحسين التشابه بين المجموعة مع إبقاء المجموعات بعيدة عن بعضها البعض قدر الإمكان.

من السهل تنفيذ خواررزمية (k-Means) وتحديد مجموعات غير معروفة من البيانات من مجموعات البيانات المعقدة ويتم عرض النتائج بطريقة سلسة ومناسبة.

نظرًا لبساطتها الجوهرية وشعبيتها في عمليات التعلم الآلي اكتسبت (K-mean) شعبية بين علماء البيانات. يتيح تطبيقه في عمليات استخراج البيانات لعلماء البيانات الاستفادة من الخوارزمية.

تنظيف البيانات هي عملية تغيير البيانات للتأكد من دقتها وصحتها ويتم فحص مجموعة البيانات يدويًا بهدف إزالة النسخ المكررة وإزالة أو تغيير التفاصيل غير الصحيحة وإزالة ملفات البيانات المتكررة.

يسمح برنامج إدخال البيانات باستبدال عمليات إدخال البيانات اليدوية والورقية باهظة الثمن وغير الفعالة بتطبيقات قوية يمكن استعمالها على أجهزة الكمبيوتر والهواتف الذكية والأجهزة اللوحية للمساعدة في التقاط البيانات والأتمتة.