علم البيانات

يجب أن يتعلم علماء البيانات Java) لأنّها توفر مجموعة من وظائف علوم البيانات مثل تحليل البيانات ومعالجة البيانات والتحليل الإحصائي وتصور البيانات ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP)، و(Java) هي لغة موجهة للكائنات ومتعددة الاستخدامات وفريدة من نوعها توفر الكثير من الوظائف.

طريقة الوصول التسلسلي المفهرس هي تقنية لتكوين ملفات بيانات الكمبيوتر وحفظها وتعديلها بحيث يمكن الوصول إلى الإدخالات بشكل تسلسلي أو عشوائي باستخدام مفتاح واحد أو أكثر.

إنّ منهجية علم البيانات تشير إلى الروتين لإيجاد حلول لمشكلة معينة وهذه عملية دورية تخضع لسلوك نقدي يوجه محللي الأعمال وعلماء البيانات للتصرف وفقًا لذلك.

أدى تطور علم البيانات إلى ظهور مجموعة واسعة من التطبيقات وتمنح ممارسات علوم البيانات والمنهجيات والأدوات والتقنيات القدرات التي تحتاجها؛ للحصول على معلومات قيمة من كميات متزايدة باستمرار من البيانات شديدة التغير.

إنّ جميع أنواع البيانات المختلفة لها مكانة حاسمة في الإحصاء والبحث وعلوم البيانات، حيث تعمل أنواع البيانات بشكل مناسب معًا على بناء عملية صنع القرار الناجحة القائمة على البيانات.

مع تحول المؤسسات الراسخة لتركيزها إلى التحول الرقمي يمكن أن يكون هناك استخدام متزايد لتطبيقات علوم البيانات عبر مختلف الصناعات؛ ولدعم الهدف الرئيسي المتمثل في تحفيز الأتمتة والابتكار في الهيكل التشغيلي للشركات.

يتميز علم البيانات بدور حيوي في فهم البيانات واستخدامها بشكل فعّال، حيث تعتبر الأدوات الكمية محورًا أساسيًا لتحليل البيانات واستنتاج الأنماط واتخاذ القرارات الاستراتيجية.

في عالم اليوم المعتمد على البيانات، تجمع الشركات والمؤسسات كميات هائلة من البيانات، غالبًا ما يتم تخزين هذه البيانات في قواعد البيانات، ويعد استخراج الأفكار منها أمرًا بالغ الأهمية، توفر (R)، وهي لغة برمجة إحصائية شائعة، العديد من الأدوات لاستيراد البيانات من قواعد البيانات إلى (R).

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.

من الضروري أن يكون هناك فهم أعمق لأي شيء واسع، وستساعد الخصائص في فك تشفير البيانات الضخمة ويمكن التحكم فيها في فترة زمنية مناسبة ممّا يسمح باستخراج القيمة منها وإجراء تحليل في الوقت الفعلي.

في علم التحليلات والبيانات (عندما نقوم بذلك بشكل جيد) نميل إلى استخدام الكثير من النظرية، وفي التدريب الإحصائي التقليدي تصبح أشياء مثل نظرية الحد المركزي وقانون الأعداد الكبيرة (وتنوعاتها العديدة) متأصلة بعمق في تفكيرنا.

تحتاج البيانات المهيكلة إلى نموذج بيانات ومستودع بيانات والذي يكون عادةً كميات بيانات، وينظم نموذج البيانات عناصر البيانات ويحدد كيفية ارتباطها ببعضها البعض.

تعمل أدوات تحويل البيانات والتصور على تحويل البيانات الأولية التي تم جمعها أثناء تنفيذ البرنامج لإنتاج البيانات والصور التي يسهل فهمها للمبرمج. 

إنّ علم البيانات واستخراج البيانات من مجموعة البيانات وهو استمرار للتنقيب عن البيانات الميدانية والتحليلات التنبؤية، بحيث يعتمد تقنيات ونظريات مستمدة من العديد من المجالات ضمن مجالات واسعة.

إنّ (++C) هي اللغة الوحيدة التي يمكنها معالجة البيانات فوق غيغابايت في غضون ثانية، ونظرًا لأن عمليات علم البيانات طويلة بالفعل ونظرًا لأنها تتضمن الكثير من البيانات فإنّ القدرة على العمل بلغة أسرع قد تكون مهمة جدًا لحالة الاستخدام الخاصة. 

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.

التحليلات التشخيصية هي شكل من أشكال التحليلات المتقدمة التي تفحص البيانات أو المحتوى للإجابة على السؤال "لماذا حدث ذلك؟" ,يتميز بتقنيات مثل التنقيب واكتشاف البيانات واستخراج البيانات والارتباطات.

إنّ برامج عملية تنظيف البيانات تقوم بإلغاء البيانات المكررة وإزالتها تلقائيًا والتحقق من صحة العنوان ومعلومات البريد الإلكتروني والتعامل مع تحويل البيانات وتوفير خوارزميات مطابقة وما إلى ذلك.

يوجد الآن العديد من أدوات وبرامج معالجة البيانات ولكن معظمها إمّا لا يعمل أو يكمل المهملات فقط، ويتم تنفيذ الإجراءات الأولية لجمع البيانات أو استخراج البيانات متبوعة بمعالجة البيانات بواسطة طرق معالجة البيانات المطلوبة.

تُعد معالجة البيانات وتحويلها من الأنشطة التي يتم القيام بها لاستخراج البيانات من أنظمة مختلفة ودمجها وتنظيفها واستخدامها في تحليلات البيانات اللاحقة ليتم بعد ذلك عملية نقلها.

تحليل البيانات هو عملية البحث عن أنماط في البيانات التي تم الحصول عليها من خلال الاستفسار ومعرفة ما قد تعنيه الأنماط، وتفسير البيانات هو عملية محاولة شرح الأنماط التي تم اكتشافها.

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.

يتم توفير نهج منظم قائم على الأعمال لقياس جودة البيانات وتقييمها باستخدام أبعاد جودة البيانات لضمان الملاءمة للغرض وتحديد أهداف وعتبات الجودة.

ينقل خط أنابيب البيانات البيانات بين الأنظمة، حيث تتضمن خطوط أنابيب البيانات سلسلة من خطوات معالجة البيانات لنقل البيانات، وقد تتضمن هذه الخطوات نسخ البيانات وتوحيدها وضمها مع مصادر البيانات.

إنّ الهدف من طرق التنبؤ التقليدية هو وصفي بطبيعته إلى حد كبير ويهدف إلى تحليل مجموعة بيانات أحادية المتغير أو مجموعة بيانات متعددة المتغيرات باستخدام تنبؤات محدودة وقابلة للعد وقابلة للتفسير.

يعتمد علماء البيانات على عدد من الأدوات والبرامج المتخصصة التي تم تطويرها خصيصًا لتنظيف البيانات وتحليلها ونمذجتها واعتمادًا على الأهداف قد يختار علماء البيانات من بين مجموعة واسعة من الأدوات.

مع التطوير المستمر للتقنيات الجديدة مثل الحوسبة السحابية والبيانات الضخمة ينتج كميات كبيرة من البيانات والتي تظهر تدريجيًا نموًا أسيًا، والبيانات متعددة الأبعاد هي نوع بيانات نموذجي في مجال تحليل ذكاء الأعمال اليوم.

الانحدار اللوجستي هو نظام الحلول الحسابي للتعلم الآلي التي تستخدم لمشاكل التصنيف وهي عبارة عن خوارزمية تحليل تنبؤي وتعتمد على مفهوم الاحتمال.