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).
توفر بيئة علوم البيانات الكثير من الوقت وتمكن علماء البيانات من تطوير عملهم، حيث تساعد بيئة علوم البيانات على توفير الخدمات والأدوات للاستعلام عن البيانات ومعالجة البيانات.
من المعروف أنّ إحدى المهام الرئيسية المخصصة عادة لعلماء البيانات هي "التنبؤ" بالمستقبل، وفي الوقت نفسه لا يمكن التنبؤ بمستقبل علماء البيانات كمهنة اليوم بأي حال من الأحوال.
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.
إنّ التداخل بين تكامل البيانات وتكامل التطبيقات في مبادرات التحول الرقمي هو أنّهما يشتملان على تكامل تقنيات وأنظمة مختلفة لدعم العمليات والخدمات الرقمية المتطورة.
تكامل البيانات هو عملية هندسة البيانات لدمج البيانات من مصادر مختلفة في عرض واحد موحد للبيانات، وتبدأ العملية باستيعاب البيانات من أنظمة المصدر المختلفة.
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.
إنّ تكامل البيانات الضخمة هو ممارسة استخدام الأشخاص والعمليات والموردين والتقنيات بشكل تعاوني؛ لاسترداد البيانات من مصادر متباينة والتوفيق بينها والاستفادة منها بشكل أفضل لدعم القرار.
بشكل دوري يجب تقييم عمليات تنظيف البيانات الخاصة وتعديلها حسب الضرورة، وعلى الرغم من أنّ كل مجموعة بيانات فريدة من نوعها إلا أنّه لا يزال من المهم تطوير عملية موحدة إلى حد ما إدارة البيانات لاستخدامها كنقطة بداية.
تكامل البيانات هو عملية دمج البيانات من مصادر مختلفة في عرض واحد موحد ويبدأ الدمج بعملية الحذف ويتضمن خطوات مثل التنظيف ورسم خرائط (ETL) والتحول.
ظهرت حلول موحدة مثل (Informatica's PowerCenter) للمساعدة في توحيد عمليات تكامل البيانات (DI) وتحقيق الكفاءة التي تشتد الحاجة إليها للنظام البيئي الرقمي.
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.
تتضمن التحليلات السحابية نشر الحوسبة السحابية القابلة للتطوير باستخدام برنامج تحليلي قوي لتحديد الأنماط في البيانات واستخراج رؤى جديدة، حيث تعتمد المزيد والمزيد من الشركات على تحليل البيانات.
البيانات المهيكلة هي البيانات التي تتوافق مع نموذج البيانات ولها هيكل معين جيدًا وتتبع ترتيبًا ثابتًا ويمكن الانتقال إليها بسهولة واستعمالها من قبل شخص أو برنامج كمبيوتر.
يمكن تطبيق نظام التصور المستند إلى تحليل البيانات الاستكشافية للبيانات الضخمة على الأتمتة الذكية وتحليل البيانات الضخمة من نوع إدارة البيانات.
يُعد تصور البيانات مكونًا مهمًا في تحليل البيانات الاستكشافية (EDA) لأنّه يسمح لمحلل البيانات "بإلقاء نظرة على" بياناتهم والتعرف على المتغيرات والعلاقات بينهم.
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.
تم اكتشاف تحليل البيانات الاستكشافية (EDA) في السبعينيات، وبالاقتران مع إمكانات التعرف على الأنماط الطبيعية التي يتم امتلكها في تحليل البيانات الاستكشافية (EDA)، توفر الرسومات قوة لا مثيل لها لتنفيذ ذلك.
أشكال تحسين عملية تحليل البيانات الاستكشافية 1- تنظيم مجموعة البيانات 2- اختيار النموذج الصحيح 3- البحث عن أنماط في مجموعة بيانات
يُعد كل من (Python) و(R) مناسبين لـ (EDA)، لكنّ (Python) له ميزة على السابق نظرًا لسهولة استخدامه وقابليته للقراءة ونظرًا لأنّ (EDA) يتم إجراؤه في الغالب مع التصور ويركز جزء منه على الإحصائيات
تُعد برمجة (R) هي من اللغات الأعلى استعمالاً لتحليل البيانات بواسطة علماء البيانات، حيث لها مزاياها وعيوبها لتنفيذ عمليات التحليل المختلفة، لذلك يقوم علماء البيانات بالتبديل بين لغات البرمجة لإجراء استكشاف البيانات.
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
يمكن تحليل الانحدار عادةً من مقارنة تأثيرات أنواع مختلفة من متغيرات السمات المقاسة على مقاييس متعددة مثل التنبؤ بأسعار الأراضي بناءً على المنطقة، والمساحة الإجمالية والمناطق المحيطة وتساعد هذه النتائج على إزالة الميزة غير المجدية وتقييم أفضل الميزات لحساب النماذج الفعالة.
نمذجة البيانات هي طريقة لتصور نظام تخزين البيانات، حبث يتم تمثيل النظام من خلال رسم تخطيطي يحاول شرح البيانات المراد تخزينها والعلاقات بين أنواع البيانات المختلفة والتنسيقات والسمات التي تجعل النظام يعمل.
يتضمن جمع البيانات الأولية جمع المعلومات قبل استشارة الموارد الثانوية أو الثالثة، ويمكن جمع هذا النوع من البيانات من خلال مجموعة متنوعة من الأساليب مثل المقابلات والاستطلاعات.
يُعد إعداد البيانات الذي يُطلق عليه أحيانًا "المعالجة السابقة" عملية تنظيف ودمج البيانات الخام قبل اعتمادها لتحليل الأعمال وكما أنّ الإعداد الدقيق للبيانات هو عنصر أساسي لتحليل البيانات الناجح.
قد تبدو المؤسسات منظمة للغاية، ومن ناحية أخرى عبارة عن مجموعة من البيانات التي تم جمعها من البيانات والملفات والعديد من المصادر الأخرى، ويمكن استخدام هذه البيانات لتحسين العمل ويمكن تحقيق ذلك من خلال دمج البيانات.
يتم توفير نهج منظم قائم على الأعمال لقياس جودة البيانات وتقييمها باستخدام أبعاد جودة البيانات لضمان الملاءمة للغرض وتحديد أهداف وعتبات الجودة.
