علم البيانات

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

إنّ (Python) و(R) هُما أكثر لغات البرمجة شيوعًا لعلوم البيانات وكلتا اللغتين مناسبتان تمامًا لأي مهام في علم البيانات قد تفكر فيها، وتُعتبر بايثون لغة جيدة للمبرمجين المبتدئين ولكن تعقيدات الوظائف المتقدمة تجعل تطوير الخبرة أكثر صعوبة.

تقدم (R in Data Science) العديد من حزم عمليات البيانات للمرافق للنماذج الإحصائية المعقدة، ويمكن لعلماء البيانات استخدام R في Data Science لإجراء تحليل البيانات بسرعة دون الحاجة إلى كتابة خوارزميات.

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).

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.

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

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.

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.

أصبح التحول الرقمي تقنية رائعة وبدأت العديد من الشركات رحلتها التحويلية من خلال تنفيذ التحول الرقمي من حيث نماذج الأعمال والعمليات والتقنيات الجديدة، كما يرتبط علم البيانات بالتحول الرقمي بشكل كبير.

معالجة البيانات هي جمع البيانات ومعالجتها في النموذج القابل للاستخدام والمطلوب، وقد يكون هناك احتمال حدوث أخطاء أثناء المعالجة لذلك تتم الآن معظم المعالجة تلقائيًا باستخدام أجهزة الكمبيوتر.

إنّ معالجة البيانات هي طريقة لتحويل البيانات الأولية إلى محتوى ذي مغزى وقابل للقراءة آليًا، حيث إنّها في الأساس عملية تحويل البيانات الأولية إلى معلومات مفيدة.

إنّ الطلب العالمي على معالجة البيانات يتصاعد بمعدل أسي، وذلك في نمو الإنترنت والذكاء الاصطناعي وغيرها من التطبيقات الثقيلة البيانات في جميع أنحاء العالم.

إنّ استكشاف البيانات هو عملية تكرارية للكشف عن الرؤى المخفية في البيانات، حيث تُستخدم التطبيقات البرمجية للمخططات والبرمجة وجداول البيانات بشكل شائع لاستكشاف البيانات.

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. 

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.

يمكن أن تواجه حلول عملية تنظيف البيانات العديد من المشكلات أثناء عملية تنقية البيانات وتحتاج إلى فهم المشاكل المختلفة ومعرفة كيفية معالجتها.

إنّ علم البيانات له حالات استخدام محدودة في العالم الحقيقي، ومع ذلك يتم إعادة تنظيم عملية صنع القرار حول البيانات وتنفيذ إستراتيجية بيانات متماسكة، وتكمن المشكلة الحقيقية في عدم القدرة على تحويل البيانات.

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.

نماذج الانحدار التلقائي (AR) هي مجموعة فرعية من نماذج السلاسل الزمنية والتي يمكن استخدامها للتنبؤ بالقيم المستقبلية بناءً على الملاحظات القديمة، وتعتمد نماذج (AR) تقنيات الانحدار وتعتمد على الارتباط التلقائي لعمل تنبؤات دقيقة.

تُستخدم نماذج جمع الغاوسي بشكل شائع في التعلم الآلي وتحليل البيانات؛ لأنّها مرنة ويمكنها التقاط أنماط معقدة في البيانات ومع ذلك يمكن أن تكون باهظة الثمن من الناحية الحسابية ويجب اختيار عدد مكونات الجمع بعناية.

يمكن تصميم خطوط أنابيب البيانات بعدة طرق مختلفة، وخط أنابيب البيانات هو طريقة يتم فيها استيعاب البيانات الأولية من أماكن بيانات متنوعة ثم نقلها إلى مخزن البيانات مثل مجموعات البيانات أو مستودع البيانات لتحليلها.

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.

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.

مع الكميات الهائلة من البيانات التي يتم إنتاجها اليوم أصبح علم البيانات جزءًا لا يتجزأ من الأعمال، وبدأت الشركات في استخدامه لتوسيع أعمالها وتعزيز رضا العملاء من خلال تطوير تطبيقات الأجهزة المحمولة.

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.

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.