المُقدّمة

لا يمر يوم واحد دون أن نسمع كلمة "بيانات". يكاد يكون الأمر كما لو أن حياتنا تدور حوله. أليس كذلك؟ مع وجود شيء عميق جدًا في الحياة اليومية ، يجب أن يكون هناك مجال كامل للتعامل معه والاستفادة منه. هذا هو بالضبط ما يحدث في تحليلات البيانات. الأشخاص المجهزون بالمعرفة الفنية يقضون ساعات طويلة في التشوش قواعد البيانات. ولكن كيف نصل إلى هناك؟ قد تبدو منطقة مخيفة ، لكنها مثيرة للاهتمام إلى حد ما. كل ما تحتاجه هو فهم أساسي لعمل تقنيات البيانات ، وخبرة في العمل على مشاريع تحليل البيانات ، وعينًا على التفاصيل.

بغض النظر عن مكانك في رحلة البيانات ، تضيف مشاريع تحليلات البيانات قيمة كبيرة إلى خبرتك وسيرتك الذاتية والعالم الحقيقي. تسرد هذه المقالة وتناقش أفضل 10 مشاريع لتحليل البيانات.

لنبدأ ببعض المفاهيم الأساسية أولاً.

أنواع مشاريع تحليلات البيانات

هناك أربعة أنواع أساسية من مشاريع تحليل البيانات: الوصفية والتشخيصية والتنبؤية والتعليمية. كل نوع له أهدافه وغاياته. تابع القراءة لمعرفة المزيد حول كل منها بشكل صريح.

مشاريع التحليلات الوصفية

تعد التحليلات الوصفية أحد أكثر أنواع التحليلات استخدامًا ، ويرجع ذلك أساسًا إلى أنها تنقل "ما هو موجود وما حدث". وبالتالي ، تركز المشاريع الوصفية على استخدام البيانات التاريخية وفهم الاتجاهات / الأنماط للاستخدام المستقبلي. الهدف الرئيسي هو اكتساب رؤى حول الاتجاهات والأنماط للمساعدة في اتخاذ القرارات المستقبلية.

قد تشمل مشاريع التحليلات الوصفية ما يلي.

• تحليلات الوسائط الاجتماعية لمنصات مثل Instagram.
• تحليل أداء الحملات التسويقية لدراسة أنماط المبيعات.
• تحليل سوق الأسهم.

مشاريع التحليلات التشخيصية

كما يوحي الاسم ، تشير التحليلات التشخيصية إلى تحديد مشكلة ثم البحث عن أسبابها الجذرية. نتيجة لذلك ، تتضمن المشاريع تحليل البيانات لفهم سبب حدوث شيء ما والعوامل التي ساهمت فيه.

أحد أكثر التطبيقات القياسية للتحليلات التشخيصية هو مجال الأمن السيبراني. يستخدم أخصائيو الأمن السيبراني نفس الشيء لدراسة انتهاكات البيانات وإيجاد صلة بينها وبين التصنيفات الأمنية.

أمثلة:

• فحص الطلب في السوق
• تحسين ثقافة الشركة
• تحديد قضايا التكنولوجيا

مشاريع التحليلات التنبؤية

تتضمن الخطوة التالية لأي مهمة تحليلات وصفية تحليلات تنبؤية. يتعلق الأخير باستخدام الأساليب الإحصائية ونماذج التعلم الآلي للتنبؤ بالحالات المستقبلية. وبالتالي ، تهدف مشاريع التحليلات التنبؤية إلى استخدام هذه التنبؤات لاتخاذ قرارات أكثر استنارة وتحسين عمليات الأعمال.

غالبًا ما تتضمن مثل هذه المشاريع:

• تحليل السبب الجذري: التفكير في "لماذا؟" (مما يعني أن المشاريع التنبؤية تتضمن أيضًا تحليلات تشخيصية).
• التنقيب عن البيانات: للعثور على أي ارتباطات محتملة بين البيانات من مصادر مختلفة.
• تحليل المشاعر: لتحديد المشاعر المرتبطة بالنص.

مشاريع التحليلات الوصفية

تجمع التحليلات الوصفية بين التحليلات التنبؤية والعديد من تقنيات التحسين للتوصية أو "وصف" مهام أو علاجات محددة. تهدف هذه المشاريع إلى تحسين وتحسين العمليات التجارية ، وتخصيص الموارد ، واتخاذ القرارات الاستراتيجية.

تم تصميم هذه المهام لتحقيق النتيجة المرجوة. تُستخدم التحليلات الوصفية على نطاق واسع لتخصيص الموارد وتصميم حملات تسويقية مخصصة وإدارة شبكة الطاقة وغير ذلك الكثير.

خطوات المشاركة في مشاريع تحليلات البيانات

عرف المشكل

تتمثل الخطوة الأولى في أي مشروع لتحليل البيانات في تأطير بيان مشكلة أو سؤال مفهوم. يجب أن يجيب هذا السؤال على ما يلي - ما هو القصد من تنفيذ هذا المشروع ، وما الذي يتوقعه أصحاب المصلحة؟

جمع البيانات وإعدادها

بمجرد معرفة المشكلة ، فإن الخطوة التالية هي جمع البيانات ذات الصلة التي سيتم استخدامها للتحليل. يمكنك استخدام أي مجموعة بيانات متاحة للجمهور تنتمي إلى المجال. تتضمن هذه المرحلة أيضًا العمل مع العديد من تقنيات تنقية البيانات والجدال لتحويلها إلى تنسيق قابل للاستخدام.

تحليل البيانات استكشافية

تتمثل الخطوة التالية في استكشاف البيانات بصريًا. في هذه المرحلة ، غالبًا ما يعمل المحللون مع مكتبات Python مثل Pandas و Sklearn و matplotlib للحصول على رؤى مختلفة في مجموعة البيانات. يمكنهم الحصول على ملخصات إحصائية وتمثيلات مرئية مثل المخططات المبعثرة والمخططات الشريطية وما إلى ذلك لفهم البيانات وتفسيرها.

بناء النموذج والاختبار

بمجرد استكشاف البيانات ، يمكن للمحللين بناء نماذج إحصائية وخوارزميات ML لتحليل البيانات واستخدام النتائج في اتخاذ القرار. يجب اختبار هذه النماذج والتحقق من صحتها لضمان الدقة والموثوقية.

نشر النموذج والمراقبة

هذه هي المرحلة الأخيرة من مشروع تحليل البيانات. هنا ، يضع المحللون نماذج التعلم الآلي في سير العمل الفعلي ويجعلون النتائج متاحة للمستخدمين أو المطورين. بمجرد نشر النموذج ، يلاحظون أدائه للتغييرات ، مثل انحراف البيانات ، وتدهور النموذج ، وما إلى ذلك. إذا بدا كل شيء جاهزًا للعمل ، فيمكن اعتبار المشروع ناجحًا.

10 أمثلة على مشاريع تحليلات البيانات

1. تحليل تجزئة العملاء

تخيل عرض المنتجات المتميزة على عميل يتسوّق اقتصاديًا أو يعرض منتجات مجمعة لشخص يفضل منتجًا واحدًا بسعره. هل سيتحول هذا؟

على الاغلب لا. لا تتحقق أي من السياسات من معيار مقاس واحد يناسب الجميع ، حيث أن العملاء لديهم احتياجات وتوقعات فريدة. هذا هو المكان الذي يمكن فيه لتحليل تجزئة العملاء توفير الكثير من الوقت وضمان أقصى قدر من النتائج.

يهدف مشروع تجزئة العملاء إلى قيام محللي البيانات بتحديد مجموعات مختلفة من العملاء لديهم احتياجات وسلوكيات متشابهة حتى تتمكن الشركات من تصميم استراتيجيات التسويق وتطوير المنتجات وخدمة العملاء لتلبية احتياجاتهم بشكل أفضل. يمكن القيام بذلك عن طريق جمعهم بالهراوات حسب: الحالة الاجتماعية ، والعملاء الجدد ، والعملاء المتكررين ، وما إلى ذلك.

اليوم ، تميل أكثر من 60٪ من الشركات نحو اختيارات العملاء ، مما يجعلها مدافعة عن تقسيم العملاء والأنظمة الأساسية (أو الأدوات) مثل Google Analytics و Customer.io وما إلى ذلك.

غالبًا ما يستخدم مصنعو السيارات الفاخرة مثل Rolls Royce تحليل التجزئة المرتكز على نمط الحياة لتقسيم كبار عملائهم. من الواضح أن محلل البيانات على دراية بتجزئة العملاء سيكون رصيدًا كبيرًا لمثل هذه الشركات.

2. تحليل التنبؤ بالمبيعات

يعد تقدير المبيعات أو الإيرادات المستقبلية لهذه المسألة ممارسة تجارية واضحة وأساسية. حسب بحث Hubspot، تستخدم أكثر من 85 ٪ من شركات B2B تحليلات البيانات هذه ، مما يجعل مشاريع التنبؤ بالمبيعات أفكارًا جيدة للمحللين.

تقدر هذه المشاريع الإيرادات التي تتوقع الشركة تحقيقها خلال فترة محددة مسبقًا ، عادةً ما تكون عام واحد. يتم حساب هذا المبلغ باستخدام عدة عوامل ، بما في ذلك بيانات المبيعات السابقة ، وأسعار السوق ، والطلب ، وما إلى ذلك. نظرًا لأن التنبؤ بالمبيعات عملية مستمرة ، فإن العمل يتضمن تحديثات ثابتة وإصلاحات للأخطاء. سيكون العمل كمحلل بيانات التنبؤ بالمبيعات خيارًا رائعًا إذا كنت بارعًا وسريعًا في تشغيل خطوط أنابيب البيانات باستمرار.

شركات مثل بيج مارتتعتمد Amazon و Flipkart بشكل كبير على المبيعات والتنبؤ بالإيرادات لإدارة المخزون وتخطيط استراتيجيات الإنتاج والتسعير. يتم ذلك بشكل أساسي خلال مواسم ذروة التسوق مثل الجمعة السوداء أو يوم الإثنين الإلكتروني.

3. تحليل التنبؤ المضطرب

لا يزال سلوك العملاء لغزا للجميع. في كثير من الأحيان ، تحتاج الأنشطة التجارية إلى توقع ما إذا كان من المحتمل أن يلغي العملاء اشتراكهم أو يتخلون عن خدمة ، تُعرف أيضًا باسم "churn". يهدف تحليل التنبؤ المتضخم إلى تحديد العملاء المعرضين لخطر الاضطراب حتى تتمكن الشركات من الاحتفاظ بهم بشكل استباقي.

يجب أن يكون مشروع تحليل البيانات القائم على التنبؤ بتضخم العملاء دقيقًا للغاية ، حيث يعتمد العديد من الأشخاص ، بما في ذلك خبراء نجاح العملاء والمسوقين ، على نتائج المشروع. هذا هو السبب في أن محللي البيانات يعملون مع مكتبات Python عالية الأداء مثل PyPark's MLIB وبعض المنصات والأدوات مثل Churnly.

4. تحليل كشف الاحتيال

يتناول التالي في قائمتنا لمشاريع التحليلات الكشف عن الاحتيال. يهدف تحليل كشف الاحتيال إلى منع الخسائر المالية وحماية الشركات والعملاء من الاحتيال. يتم ذلك باستخدام العديد من مؤشرات الأداء الرئيسية (مؤشرات الأداء الرئيسية) المذكورة أدناه.

• معدل الاحتيال.
• الضغط الوارد (النسبة المئوية للشروع في المعاملات الاحتيالية).
• معدل الموافقة النهائية.
• معدل موافقة المستخدم الجيد.

من المتوقع أن يقوم محللو البيانات بحساب هذه المقاييس باستخدام بيانات العملاء والبيانات المالية التاريخية ومساعدة الشركات على اكتشاف الاحتيال. يعد PayPal أحد الأمثلة على توظيف شركة لمحللي البيانات للكشف عن الاحتيال. يستخدم PayPal عمليات المراجعة اليدوية للتحقيق في المعاملات المشبوهة والتحقق من هويات المستخدمين.

5. تحليل ميول وسائل التواصل الاجتماعي

محض ، نظرًا للعدد الهائل من الأشخاص الذين يستخدمون وسائل التواصل الاجتماعي للتعبير عن آرائهم ومخاوفهم ، فقد أصبح من الضروري بشكل متزايد تحليل المشاعر الكامنة وراءها. تجري العديد من الشركات تحليلًا للمشاعر للتأكد من أن هذه المنصات آمنة وسليمة للمجتمع.

إن العمل في مشاريع البيانات الضخمة الواقعية كمحلل بيانات التعلم يعطي فكرة عن كيفية ارتباط المعرفة بالعالم الحقيقي وقابليتها للتطبيق. علاوة على ذلك ، تتحول وسائل التواصل الاجتماعي إلى مجال عمل مرغوب فيه للغاية حيث يقوم عمالقة وسائل التواصل الاجتماعي مثل Facebook و Instagram وما إلى ذلك بتعيين محترفين بسرعة لتحليل المشاعر.

6. تحليل سلوك مستخدم موقع الويب

يعد تحليل كيفية تصرف المستخدمين وتفاعلهم مع منتج / خدمة على موقع الويب الخاص بك أمرًا حيويًا لنجاحه. بمجرد أن تفهم سلوكهم بشكل أعمق ، يمكنك اكتشاف المزيد من نقاط الألم وتصميم تجربة عملاء أفضل أداءً. في الواقع ، 56٪ من العملاء يعودون فقط إذا كانت لديهم خبرة جيدة.

لضمان أن كل شيء يبحر بسلاسة على موقع ويب ، تتضمن مشاريع تحليلات البيانات تصورات (باستخدام خرائط الحرارة والرسوم البيانية وما إلى ذلك) والتحليل الإحصائي لبيانات مسح المستخدم. ستستخدم مكتبات Python مثل مكتبات matplotlib و seaborn و NumPy و R مثل ggplot2 و dplyr وما إلى ذلك ، لتعيين سلوك المستخدم الصحيح.

تقوم شركات التكنولوجيا مثل Google و Microsoft وشركات الأبحاث الطبية مثل Mayo Clinic بتعيين محللي البيانات للعمل ، لا سيما على تحليل سلوك المستخدم.

7. تحليل تحسين المخزون

يمكن أن يكون تحسين المخزون مثالاً على مشروع تحليل البيانات للطلاب ذوي المستوى المتقدم من الخبرة. نظرًا لأن المخزونات ضخمة ، يصبح تحليل المخزون منتشرًا ، خاصة في أسواق التجزئة. يتضمن تحليل تحسين المخزون جمع وتحليل البيانات المتعلقة بمستويات المخزون واتجاهات المبيعات والمهل الزمنية والعوامل الأخرى ذات الصلة. ببساطة ، الهدف هو ضمان وجود المنتجات المناسبة في المخزون عند الحاجة.

يمكن أن تتضمن العملية أيضًا التنبؤ بالطلب لكل منتج ، وتحليل معدلات دوران المخزون ، وتحديد المنتجات البطيئة الحركة أو القديمة. ستكون:

• البحث عن الشخصيات المستهدفة ،
• دراسة أنماط الشراء (أو البيع) ،
• تحديد المواقع الرئيسية والاتجاهات الموسمية ،
• وتحسين حجم المخزون.

من خلال الخبرة في تحليل المخزون ، يمكنك البحث عن فرص مهنية في شركات التجارة الإلكترونية مثل Amazon و Myntra و Nykaa ، إلخ.

8. تحليل أداء الموظف

كما يوحي الاسم ، فإن تحليل أداء الموظف هو عملية تحليل بيانات الموظف لتحديد الأنماط والاتجاهات التي يمكن أن تساعد في تحسين إنتاجية الموظف والمشاركة والاحتفاظ به. يمكن أن يكون مجال ممارسة ممتازًا حيث ستتعامل مع البيانات التي تحتوي على أنواع مختلفة من البيانات ، مثل العدد (الحضور ، ومعدلات الدوران ، وما إلى ذلك) والفئوية (الرضا الوظيفي ، وردود الفعل ، وما إلى ذلك).

في مثل هذا المشروع ، سوف تحتاج إلى:

• حدد الأهداف وقرر مقاييس الأداء ،
• جمع بيانات الملاحظات ،
• استخدم هذه البيانات للمعالجة المسبقة والتحليل ،
• استنتج من هو الأفضل.

يمكنك أيضًا العمل باستخدام أدوات التصور مثل بوويربي وإنشاء لوحات تحكم لكل قسم. أو يمكنك اتباع سير عمل تحليلات البيانات المناسبة وإجراء تحليل استكشافي باستخدام Python البانداو NumPy و matplotlib و Seaborn. إن إتقان هذا التحليل سيفتح الأبواب لمهنة واعدة في أي مجال تقريبًا.

9. تحليل توصية المنتج

يعد هذا أحد أكثر مشاريع تحليل البيانات شيوعًا. يتضمن جمع وتحليل البيانات المتعلقة بسلوك العميل ، مثل سجل الشراء وسجل التصفح وتقييمات المنتج والمراجعات. هذه الممارسة شائعة جدًا لدرجة أن سوق محركات التوصية لا بد أن تصل إلى أكثر من 15,13 مليار دولار بحلول عام 2026!

يتم استخدامه على نطاق واسع من قبل مواقع التجارة الإلكترونية التي تعتقد أن عرض المنتج يؤثر على سلوك المتسوقين. لقد تم البحث عن أن أكثر من 71٪ من مواقع التجارة الإلكترونية تقدم الآن توصيات بعد مراجعة شاملة لبيانات مواقع الويب التاريخية. يقضي المحللون أيامًا وأسابيع في تصور المبيعات والمشتريات وتصفح التواريخ باستخدام مكتبات Python مثل Seaborn و matplotlib وما إلى ذلك.

يمكن أن تساعدك الكفاءة في قطاع تحليلات البيانات هذا في بناء مهنة واعدة في شركات مثل YouTube و Netflix و Amazon.

10. تحليل إدارة سلسلة التوريد

تتضمن إدارة سلسلة التوريد تخطيط وتنفيذ ومراقبة حركة السلع والخدمات من الموردين إلى العملاء. باتباع نفس الشيء ، يتطلب منك مشروع تحليلات البيانات في إدارة سلسلة التوريد العمل على ما يلي:

• توقعات الطلب،
• ادارة المخزون،
• تحليل أداء الموردين ،
• تحسين الخدمات اللوجستية ، إلخ.

الفكرة الرئيسية هي دراسة جميع العوامل ومعرفة كيفية تأثير كل منها على السلسلة. تنغمس العديد من الشركات في تحليل سلسلة التوريد. على سبيل المثال ، تستخدم شركة PepsiCo التحليلات التنبؤية لإدارة سلاسل التوريد الخاصة بها. نتيجة لذلك ، توظف الشركة بنشاط محللي بيانات متمرسين على دراية بإدارة سلسلة التوريد. الفكرة الرئيسية هي دراسة جميع العوامل ومعرفة كيفية تأثير كل منها على السلسلة.

أفضل الممارسات لمشاريع تحليل البيانات الناجحة

1. جودة البيانات وسلامتها

يعمل خبير تحليلات البيانات مع كميات هائلة من البيانات خلال العملية الكاملة لجمع البيانات ومعالجتها ، وأخيراً استخدامها للتحليل والتفسير. هذا يجعل من الضروري بالنسبة لهم تحديد أولويات بعض الخطوات التي تضمن تنظيف البيانات ومعالجتها بشكل أخلاقي. في حين أنهم أحرار في مناقشة البيانات بأي شكل يطلبه المشروع ، يجب عليهم الاحتفاظ بجميع المعلومات ، مع الحفاظ على الجودة والاكتمال كما هي لأنه يؤثر بشكل مباشر على دقة النتائج.

2. التعاون بين الفرق

إن تعزيز بيئة التعاون والمواءمة بين أعضاء الفريق والفرق المختلفة يضع المشروع على مسار ناجح. وذلك لأن الفرق والأفراد المختلفين يجلبون مهارات ووجهات نظر مختلفة إلى الطاولة ، مما يؤدي إلى تحليل أكثر تنوعًا واكتمالًا.

3. توصيل النتائج بشكل فعال

التواصل هو المفتاح. إنه ليس مجرد تعويذة للنجاح ولكنه شيء يبقي الجميع على نفس الصفحة. يضمن التواصل الجيد أن يعرف كل عضو في الفريق أهداف المشروع وتوقعاته ويمكنه نقل نتائج المشروع إلى جميع أصحاب المصلحة التقنيين وغير التقنيين.

4. التعلم والتحسين المستمر

تحليلات البيانات هي عملية تكرارية ، وهناك دائمًا مجال للتحسين. يضمن التعلم والتحسين المستمر أن تكون نتائج مشروع تحليل البيانات ذات مصداقية وأن جميع التغييرات اللازمة لتحسين دقة وملاءمة الرؤى تؤخذ في الاعتبار.

لغات البرمجة (Python، R)

بايثون و R هما أكثر لغات البرمجة شيوعًا في مشاريع تحليل البيانات. تقدم كلتا اللغتين مجموعة واسعة من الأدوات والتقنيات لنفسها.

Python هي لغة برمجة للأغراض العامة. يأتي مع مجموعة من المكتبات والأطر مثل matplotlib و scikit-Learn و TensorFlow و pandas و numpy و statsmodel وغيرها الكثير. تستخدم هذه المكونات على نطاق واسع في البرمجة الاستكشافية والحساب العددي والتصور.

البرمجة R هي لغة مصممة خصيصًا لتحليل البيانات والحوسبة الإحصائية. يوفر العديد من الأدوات والتقنيات مثل dplyr و ggplot2 و esquisse و BioConductor و shiny و lubridate وغيرها الكثير.

أدوات تصور البيانات (Tableau ، Power BI)

إذا كنت لا ترغب في تجنب اتساخ يديك أثناء عملية تحليل البيانات ، يمكنك العمل باستخدام بعض أدوات التخيل. نظرًا لأنك ربما تعمل من خلال مجال البيانات ، يجب أن تكون على دراية التابلوه لوحة حية و Power BI.

Tableau عبارة عن نظام أساسي لتصور البيانات يسمح للمستخدمين بالاتصال بمصادر البيانات المختلفة ، بما في ذلك جداول البيانات وقواعد البيانات والخدمات السحابية. تُحدث المنصة ثورة في طريقة عمل المحللين مع البيانات من خلال تقديم ميزات مثل

• مزج البيانات ،
• لوحات القيادة التفاعلية ،
• واجهات السحب والإفلات ،
• مخطط البيانات ، إلخ.

من ناحية أخرى ، Power BI هي خدمة تحليلات أعمال مقدمة من Microsoft تعمل بشكل مشابه وتساعد في تصور البيانات. ومع ذلك ، فهو أكثر تعقيدًا قليلاً من Tableau وبالتالي ، لديه منحنى تعليمي أكثر حدة. تقدم Power BI:

• الاستعلام عن اللغة الطبيعية ،
• لوحات القيادة التفاعلية ،
• نمذجة البيانات ، إلخ.

تقنيات البيانات الضخمة (Hadoop ، Spark)

تُستخدم تقنيات البيانات الضخمة مثل Hadoop و Spark على نطاق واسع لمشاريع تحليل البيانات ، خاصةً عندما تحتاج المؤسسات إلى معالجة البيانات الضخمة وتحليلها.

Hadoop هو إطار عمل برمجي مفتوح المصدر يتيح المعالجة الموزعة لمجموعات البيانات الكبيرة عبر مجموعات من أجهزة الكمبيوتر. عروض Hadoop:

• نظام الملفات الموزعة Hadoop (HDFS) ،
• YARN (لإدارة الموارد) ،
• MapReduce ، إلخ.

Spark ، من ناحية أخرى ، هو نظام حوسبة موزع مفتوح المصدر مصمم لمعالجة مجموعات البيانات واسعة النطاق. والمثير للدهشة أن Spark مبنية على قمة Hadoop. أدوات وتقنيات تحليل البيانات التي تقدمها Sparks:

• Spark SQL (لاستعلامات SQL لمعالجة البيانات) ،
• MLlib ،
• شرارة الجري ، إلخ.

أهمية SQL في مشاريع علوم البيانات

إذا لم تكن على دراية بكيفية تخزين البيانات المنظمة وإدارة الوصول إليها واستردادها عند الحاجة ، فستجد صعوبة في العمل كمحلل بيانات أو عالم. SQL هي أشهر لغات البرمجة لتخزين البيانات المهيكلة في قواعد البيانات العلائقية (التي تحتوي على بيانات بتنسيق جدولي). نظرًا لأن علم البيانات هو مجال مليء بأطنان من البيانات ، فإن SQL مفيدة في مناورة البيانات وتخزين العمليات.

في الواقع ، تتطلب العديد من المناصب الوظيفية أن يكون المحللون بارعين في استعلام SQL والتلاعب. علاوة على ذلك ، تقدم العديد من أدوات البيانات الضخمة مثل Hadoop و Spark امتدادات مصممة بشكل صريح لاستعلام SQL فقط بسبب مدى انتشار استخدامها.

وفي الختام

يجب أن تعرف الآن حيوية مشاريع تحليل البيانات. على الرغم من أهميتها الحيوية ، إلا أن قيادة مشروع بأكمله إلى النجاح قد يكون أمرًا صعبًا. إذا كنت بحاجة إلى إرشادات الخبراء لحل مشاريع علوم البيانات / التحليلات ، فقد وصلت إلى الوجهة الصحيحة. Analytics Vidhya (AV) عبارة عن نظام أساسي يركز على الوظائف والتكنولوجيا يؤهلك لمستقبل واعد في علوم البيانات والتحليلات مع دمج تقنيات العصر الحديث مثل التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي. في AV ، ندرك أهمية مواكبة أحدث التقنيات ، وبالتالي ، نقدم دورات شاملة. لدعم حياتك المهنية في المجال ، نقدم أ برنامج Blackbelt في AI و ML، مع إرشاد واحد لواحد. سجل وشاهد أفضل تجربة تعليمية وإرشادات للمقابلة.

الأسئلة المتكررة

مقالات ذات صلة

• محتوى مدعوم من تحسين محركات البحث وتوزيع العلاقات العامة. تضخيم اليوم.
• أفلاطونايستريم. ذكاء بيانات Web3. تضخيم المعرفة. الوصول هنا.
• سك المستقبل مع أدرين أشلي. الوصول هنا.
• شراء وبيع الأسهم في شركات ما قبل الاكتتاب مع PREIPO®. الوصول هنا.
• المصدر https://www.analyticsvidhya.com/blog/2023/05/10-best-data-analytics-projects/