المُقدّمة

مع نمو استخدام الإنترنت، تستفيد الشركات من البيانات من أجل الابتكار والميزة التنافسية. مع اتصال 66.2% من سكان العالم بالإنترنت اعتبارًا من يناير 2024، لا يمكن إنكار تأثير الاتصال الرقمي على الاتصالات.

ومع ذلك، مع تزايد الرقمنة، أنشأ المستخدمون حجمًا غير مسبوق من البيانات، مما دفع الشركات إلى التحول إلى علم البيانات. يجمع هذا المجال متعدد التخصصات بين التحليل الإحصائي والتعلم الآلي والخبرة في المجال لفهم المعلومات الرقمية الهائلة بكفاءة. تعمل هذه التقنيات على تعزيز تحليل البيانات، مما يسمح للعلماء باستخلاص رؤى قيمة.

إذا كنت مهتمًا باستكشاف مجال علم البيانات لمساعدة الشركات في اتخاذ القرارات السريعة، فأنت على الطريق الصحيح. فيما يلي التقنيات العشرين المستخدمة على نطاق واسع في علم البيانات وتطبيقاتها.

واصل القراءة!

فهم أهمية التقنيات في علوم البيانات

تلعب التقنيات دورًا محوريًا في علم البيانات من خلال توفير الأدوات والأطر اللازمة للتعامل مع مهام تحليل البيانات المعقدة. إنها تمكن علماء البيانات من معالجة مجموعات البيانات الكبيرة ومعالجتها وتحليلها بكفاءة. علاوة على ذلك، تسهل هذه التقنيات تنفيذ الخوارزميات والنماذج المختلفة، مما يسهل استخلاص رؤى مفيدة من البيانات.

فوائد استخدام التقنيات المتقدمة في علوم البيانات

ومن خلال الاستفادة من التقنيات المتقدمة، يمكن لعلماء البيانات الاستفادة من العديد من المزايا.

أولاً، توفر هذه التقنيات قدرات حسابية قوية، مما يسمح بتحليل البيانات بشكل أسرع وأكثر دقة.

ثانيًا، أنها توفر مجموعة واسعة من الأدوات والمكتبات التي تعمل على تبسيط تنفيذ الخوارزميات والنماذج المعقدة.

بالإضافة إلى ذلك، تتيح هذه التقنيات التكامل السلس مع الأنظمة والأنظمة الأساسية الأخرى، مما يعزز قابلية التوسع والمرونة في مشاريع علوم البيانات.

نظرة عامة على أفضل التقنيات في علوم البيانات

بايثون

مقدمة لبيثون

بايثون هي لغة برمجة سهلة الفهم والعمل عليها وتستخدم على نطاق واسع في علم البيانات. إن بساطته وسهولة قراءته تجعله خيارًا مثاليًا لمعالجة البيانات وتحليلها وتصورها. توفر Python مكتبات، مثل NumPy وPandas وMatplotlib، والتي توفر وظائف أساسية لمهام علوم البيانات.

تطبيقات بايثون في علوم البيانات

1. تحليل البيانات: تعمل مكتبات بايثون الواسعة، مثل Pandas وNumPy، على تسهيل معالجة البيانات وتحليلها بكفاءة، مما يجعلها لغة مفضلة لتحليل البيانات الاستكشافية.
2. التعلم الالي: بيثون مكتبة scikit-Learn و TensorFlow للتعلم العميق توفر أطرًا قوية لتنفيذ خوارزميات التعلم الآلي، بدءًا من الانحدار وحتى الشبكات العصبية المعقدة.
3. عرض مرئي للمعلومات: من خلال مكتبات مثل Matplotlib وSeaborn، تمكن Python من إنشاء مخططات ورسوم بيانية ومؤامرات جذابة بصريًا، مما يساعد في تفسير رؤى البيانات وتوصيلها.
4. تحليل احصائي: تدعم لغة Python النمذجة الإحصائية واختبار الفرضيات من خلال مكتبات مثل Statsmodels، مما يمكّن علماء البيانات من التحقق من صحة النتائج واتخاذ قرارات مستنيرة.
5. معالجة البيانات الضخمة: تتكامل Python بسلاسة مع أدوات مثل Apache Spark لمعالجة البيانات الضخمة القابلة للتطوير، مما يسمح لعلماء البيانات بالتعامل مع مجموعات البيانات الضخمة بكفاءة.
6. معالجة اللغة الطبيعية (NLP): بايثون NLTK و مكتبات سباسي تسهيل تحليل النصوص ومعالجتها، وتمكين التطبيقات في تحليل المشاعر، وترجمة اللغة، وتطوير برامج الدردشة الآلية.
7. تنظيف البيانات والمعالجة المسبقة: يعمل تعدد استخدامات Python على تبسيط مهام تنظيف البيانات، مما يضمن جودة البيانات وإعداد مجموعات البيانات للتحليل أو تطبيقات التعلم الآلي.
8. تجريف على شبكة الإنترنت: يتيح برنامجي BeautifulSoup وScrapy من Python إمكانية استخراج البيانات من الويب واستخراج البيانات القيمة من مواقع الويب، وهو أمر بالغ الأهمية لبناء مجموعات البيانات وإجراء أبحاث السوق.
9. تحليل السلاسل الزمنية: تدعم مكتبات بايثون مثل Statsmodels وPandas تحليل السلاسل الزمنية، مما يساعد في التنبؤ وتحديد الاتجاه في البيانات الزمنية.
10. التكامل مع منصات البيانات: تتكامل Python مع منصات البيانات المختلفة وقواعد البيانات والخدمات السحابية، مما يسهل التفاعلات السلسة بين سير عمل علوم البيانات وحلول التخزين.

أبحث عن مقدمة لدورة بايثون: تعلم بايثون لعلوم البيانات.

لغة R

مقدمة إلى لغة R

اللغة R هي لغة برمجة شائعة أخرى مصممة خصيصًا للتحليل الإحصائي وتصور البيانات. فهو يقدم مجموعة واسعة من الحزم والمكتبات التي تمكن علماء البيانات من إجراء النمذجة الإحصائية المتقدمة وتحليل البيانات الاستكشافية.

تطبيق لغة R في علوم البيانات

1. تحليل احصائي: يستخدم R على نطاق واسع للتحليل الإحصائي، وتوفير مجموعة واسعة من المكتبات والوظائف للإحصاءات الوصفية والاستنتاجية.
2. عرض مرئي للمعلومات: مع حزم مثل ggplot2، يتفوق R في إنشاء تصورات عالية الجودة، مما يساعد في استكشاف رؤى البيانات وإيصالها بشكل فعال.
3. التعلم الالي: يقدم R العديد من مكتبات التعلم الآلي مثل caret وrandomForest، مما يجعله خيارًا متعدد الاستخدامات لبناء نماذج تنبؤية وإجراء تحليلات متقدمة.
4. تنظيف البيانات وتحويلها: يوفر R أدوات قوية مثل com.dplyr و المد، وتسهيل عمليات معالجة البيانات وتنظيفها وتحويلها بكفاءة.
5. النمذجة الإحصائية: يدعم R نماذج إحصائية مختلفة، مما يمكّن علماء البيانات من إجراء اختبار الفرضيات، وتحليل الانحدار، وغيرها من التقنيات الإحصائية المتقدمة.
6. التكامل مع تقنيات البيانات الضخمة: واجهات R مع تقنيات البيانات الضخمة مثل Apache Spark، مما يسمح بالتكامل السلس لتحليل مجموعات البيانات الكبيرة.
7. دعم المجتمع: تستفيد R من مجتمع حيوي ونشط، حيث تقدم حزمًا وموارد ومنتديات متنوعة للتعاون وحل المشكلات في مشاريع علوم البيانات.

يمكنك أيضا قراءة: دليل شامل عن ggplot2 في R.

SQL

مقدمة ل SQL

لغة الاستعلام الهيكلية (SQL) هي لغة قياسية لإدارة ومعالجة قواعد البيانات العلائقية. غالبًا ما يستخدم علماء البيانات SQL لاستخراج البيانات المخزنة في قواعد البيانات وتحويلها وتحليلها، مما يجعلها تقنية أساسية في علم البيانات.

تطبيق SQL في علوم البيانات

1. استرجاع البيانات: تعتبر لغة SQL أساسية لاستخراج البيانات ذات الصلة من قواعد البيانات العلائقية، مما يسمح لعلماء البيانات بالحصول على مجموعات فرعية أو مجموعات محددة ضرورية للتحليل.
2. تنظيف البيانات وتحويلها: يتم استخدام لغة SQL لتنظيف البيانات ومعالجتها مسبقًا داخل قواعد البيانات، مما يسهل تحويل البيانات الأولية إلى تنسيق منظم وقابل للاستخدام للأغراض التحليلية.
3. تكامل البيانات: تدعم SQL تكامل مجموعات البيانات المتنوعة، مما يمكّن علماء البيانات من دمج المعلومات من مصادر متعددة لإجراء تحليل شامل.
4. استكشاف البيانات: باستخدام SQL، يمكن لعلماء البيانات استكشاف وفهم الأنماط والخصائص الأساسية للبيانات بكفاءة، باستخدام الاستعلامات لتحديد الاتجاهات أو الحالات الشاذة.
5. تجميع البيانات وتلخيصها: تعمل وظائف GROUP BY والوظائف التجميعية في SQL على تمكين تلخيص البيانات وإنشاء رؤى ذات معنى وملخصات إحصائية.
6. تصفية البيانات: تسمح جملة WHERE الخاصة بـ SQL لعلماء البيانات بتصفية مجموعات البيانات بناءً على شروط محددة، مما يسهل التحليل المركّز على مجموعات فرعية من البيانات.
7. إدارة قاعدة البيانات: تعد SQL أمرًا بالغ الأهمية لإدارة قواعد البيانات وصيانتها، وضمان تخزين البيانات واسترجاعها وتنظيمها بشكل فعال لسير عمل علوم البيانات المبسطة.

يمكنك أيضًا قراءة: SQL: دليل كامل من الأساسيات إلى المستوى المتقدم.

Hadoop

مقدمة إلى هادوب

Hadoop هو إطار حوسبة موزع يسمح بمعالجة مجموعات البيانات الكبيرة عبر مجموعات من أجهزة الكمبيوتر. فهو يوفر بيئة قابلة للتطوير ومتسامحة مع الأخطاء لتخزين وتحليل البيانات الضخمة، مما يجعلها تقنية حاسمة في علم البيانات.

تطبيقات Hadoop في علم البيانات

1. معالجة البيانات الضخمة: يعد Hadoop جزءًا لا يتجزأ من التعامل مع مجموعات البيانات واسعة النطاق، وتوفير إمكانات التخزين والمعالجة الموزعة، وتمكين الإدارة الفعالة لكميات هائلة من البيانات بطريقة قابلة للتطوير.
2. المعالجة المتوازية: يسهل نموذج MapReduce الخاص بـ Hadoop المعالجة المتوازية للبيانات، مما يعزز سرعة وكفاءة العمليات الحسابية عبر المجموعات الموزعة، وهو جانب حاسم من المهام كثيفة البيانات في علم البيانات.
3. تخزين فعال من حيث التكلفة: يتيح نظام الملفات الموزعة Hadoop (HDFS) تخزينًا فعالاً من حيث التكلفة لمجموعات البيانات الضخمة عن طريق توزيع البيانات ونسخها عبر العقد، مما يضمن التسامح مع الأخطاء والتوافر العالي.
4. التدرجية: تتيح بنية Hadoop سهولة التوسع عن طريق إضافة العقد إلى المجموعة، واستيعاب المتطلبات المتزايدة لتطبيقات علوم البيانات دون تغييرات كبيرة في البنية التحتية.
5. تنوع البيانات: يستوعب Hadoop أنواعًا مختلفة من البيانات، بما في ذلك البيانات المنظمة وغير المنظمة، مما يجعله متعدد الاستخدامات لمهام علوم البيانات التي تتضمن مصادر بيانات متنوعة.
6. استكشاف البيانات وتحليلها: Hadoop، إلى جانب أدوات مثل اباتشي خلية و اباتشي خنزير، يدعم استكشاف البيانات وتحليلاتها، مما يمكّن علماء البيانات من استخلاص رؤى قيمة من مجموعات البيانات الكبيرة والمعقدة.

يمكنك أيضا قراءة: مقدمة إلى نظام Hadoop البيئي للبيانات الضخمة.

أباتشي سبارك

مقدمة إلى Apache Spark

أباتشي سبارك هو نظام حوسبة موزع مفتوح المصدر يتمتع بقدرات معالجة بيانات عالية السرعة. فهو يوفر محرك تحليلات موحدًا لمعالجة البيانات الضخمة، والتعلم الآلي، ومعالجة الرسوم البيانية، مما يجعله تقنية قيمة في علم البيانات.

تطبيق Apache Spark في علم البيانات

1. معالجة البيانات على نطاق واسع: يتفوق Apache Spark في التعامل مع مجموعات البيانات الضخمة، مما يتيح المعالجة والتحليل الفعال، وهو جانب حاسم في تطبيقات علوم البيانات المختلفة.
2. السرعة والأداء: تعمل إمكانات المعالجة داخل الذاكرة الخاصة بـ Spark على تحسين السرعة بشكل كبير، متفوقة على أطر معالجة البيانات التقليدية. يعد هذا التسريع مفيدًا بشكل خاص للخوارزميات التكرارية الشائعة في التعلم الآلي.
3. التنوع في معالجة البيانات: يدعم Spark تنسيقات بيانات متنوعة، مما يجعله متعدد الاستخدامات لمهام علوم البيانات التي تتضمن بيانات منظمة أو شبه منظمة أو غير منظمة.
4. مكتبات التعلم الآلي: سبارك ملليب تقدم مجموعة شاملة من مكتبات التعلم الآلي، مما يسهل التكامل السلس لمعالجة البيانات وتطوير النماذج في منصة موحدة.
5. تدفق البيانات في الوقت الحقيقي: يتيح Spark Streaming معالجة البيانات في الوقت الفعلي، وهو أمر بالغ الأهمية لتطبيقات مثل اكتشاف الاحتيال وتحليل المشاعر وتحليلات إنترنت الأشياء في سير عمل علوم البيانات.
6. سهولة الاستخدام: توفر Spark واجهات برمجة التطبيقات في Java وScala وPython وR، مما يجعلها في متناول مجموعة واسعة من علماء البيانات ذوي تفضيلات البرمجة المختلفة.
7. دعم المجتمع: نظرًا لكونه إطارًا مفتوح المصدر، يستفيد Apache Spark من مجتمع نابض بالحياة، مما يضمن التحديثات والتحسينات المستمرة وثروة من المعرفة المشتركة لعلماء البيانات.

اقرأ أيضا: مقدمة إلى Apache Spark ومجموعات البيانات الخاصة به.

TensorFlow

مقدمة إلى TensorFlow

TensorFlow هي مكتبة شعبية مفتوحة المصدر للتعلم الآلي والتعلم العميق. فهو يوفر إطارًا مرنًا لبناء نماذج التعلم الآلي ونشرها، مما يجعلها تقنية مفضلة لعلماء البيانات الذين يعملون في مهام التحليلات التنبؤية المعقدة.

تطبيق TensorFlow في علوم البيانات

1. معالجة البيانات: يوفر TensorFlow إمكانات معالجة بيانات فعالة، مما يسمح بالتكامل السلس مع مجموعات البيانات الكبيرة. فهو يمكّن علماء البيانات من المعالجة المسبقة للبيانات ومعالجتها، وهي خطوة حاسمة في إعداد المعلومات للتدريب النموذجي.
2. نشر النموذج: يسهل TensorFlow نشر النماذج المدربة في بيئات الإنتاج، مما يضمن قابلية التوسع والكفاءة. يعد هذا أمرًا ضروريًا لتنفيذ حلول التعلم الآلي في تطبيقات العالم الحقيقي.
3. تصور الشبكة العصبية: توفر المكتبة أدوات لتصور وفهم بنية الشبكة العصبية وسلوكها. وهذا يساعد علماء البيانات في تحسين أداء النموذج وتفسير النتائج.
4. نقل التعلم: يدعم TensorFlow نقل التعلم، مما يتيح إعادة استخدام النماذج المدربة مسبقًا للمهام الجديدة. يؤدي ذلك إلى تسريع عملية تطوير النموذج وتحسين الأداء، خاصة في السيناريوهات ذات البيانات المصنفة المحدودة.
5. المجتمع والنظام البيئي: يتميز TensorFlow بمجتمع نابض بالحياة ونظام بيئي غني من النماذج المعدة مسبقًا، مما يسهل على علماء البيانات الاستفادة من الموارد الحالية والتعاون في حل المشكلات المعقدة في علم البيانات.

اقرأ أيضا: TensorFlow للمبتدئين مع أمثلة وتنفيذ بايثون.

التابلوه لوحة حية

مقدمة في التابلوه

التابلوه لوحة حية هي أداة قوية لتصور البيانات تمكن علماء البيانات من إنشاء لوحات معلومات وتقارير تفاعلية وجذابة بصريًا. إنه يبسط عملية استكشاف البيانات وإيصال الأفكار، مما يجعلها تقنية أساسية في علم البيانات.

تطبيق التابلوه في علم البيانات

1. عرض مرئي للمعلومات: يستخدم Tableau على نطاق واسع في علم البيانات لقوته عرض مرئي للمعلومات قدرات. فهو يحول البيانات الأولية إلى تصورات تفاعلية ومفهومة، مما يسهل التفسير والتحليل.
2. تحليل البيانات الاستكشافية (EDA): يساعد Tableau في EDA من خلال السماح لعلماء البيانات باستكشاف مجموعات البيانات بسرعة وتحديد الأنماط والاتجاهات والقيم المتطرفة من خلال التمثيلات المرئية الديناميكية.
3. إنشاء لوحة القيادة: يستخدم علماء البيانات Tableau لإنشاء لوحات معلومات تفاعلية، مما يوفر نظرة شاملة لمجموعات البيانات المعقدة. وهذا يعزز عمليات الاتصال وصنع القرار داخل المنظمة.
4. التكامل مع مصادر البيانات: يتكامل Tableau بسلاسة مع مصادر البيانات المختلفة، مما يمكّن علماء البيانات من ربط البيانات وتحليلها وتصورها من منصات وقواعد بيانات متنوعة.
5. التحليلات التنبؤية: يتكامل Tableau مع النماذج الإحصائية وخوارزميات التعلم الآلي، مما يسمح لعلماء البيانات بإجراء تحليلات تنبؤية وعرض النتائج بشكل مرئي.
6. تحليلات الوقت الحقيقي: من خلال اتصالات البيانات المباشرة، يدعم Tableau التحليلات في الوقت الفعلي، مما يمكّن علماء البيانات من اتخاذ قرارات مستنيرة بناءً على أحدث المعلومات.
7. التعاون وإعداد التقارير: يسهل Tableau التعاون من خلال السماح لعلماء البيانات بمشاركة الأفكار مع أعضاء الفريق من خلال التقارير التفاعلية، مما يعزز بيئة عمل تعتمد على البيانات وتعاونية أكثر.

اقرأ أيضا: دليل خطوة بخطوة لتصور البيانات باستخدام Tableau.

SAS

مقدمة إلى ساس

SAS عبارة عن مجموعة برامج شاملة تستخدم على نطاق واسع للتحليلات المتقدمة وذكاء الأعمال. فهو يقدم مجموعة واسعة من الأدوات والوظائف لمعالجة البيانات والتحليل الإحصائي والنمذجة التنبؤية، مما يجعلها تقنية قيمة في علم البيانات.

تطبيق SAS في علوم البيانات

1. إدارة البيانات: يتم استخدام SAS على نطاق واسع لإدارة البيانات ومعالجتها ومعالجتها بكفاءة، مما يوفر مجموعة شاملة من الأدوات لتنظيف البيانات وتحويلها وتكاملها.
2. تحليل احصائي: توفر SAS منصة قوية للتحليل الإحصائي، مما يمكّن علماء البيانات من إجراء نماذج إحصائية معقدة واختبار الفرضيات وتحليل الانحدار لاستخلاص رؤى ذات معنى.
3. التعلم الالي: تتضمن SAS خوارزميات التعلم الآلي المتقدمة، مما يسهل تطوير ونشر النماذج التنبؤية لمهام مثل التصنيف والتجميع والانحدار.
4. عرض مرئي للمعلومات: توفر SAS أدوات قوية لتصور البيانات لإنشاء رسوم بيانية ومخططات ولوحات معلومات مفيدة، مما يساعد في توصيل النتائج المعقدة إلى أصحاب المصلحة التقنيين وغير التقنيين.
5. تحليلات النص: تتيح SAS التنقيب عن النصوص ومعالجة اللغات الطبيعية، مما يسمح لعلماء البيانات باستخراج معلومات قيمة من البيانات النصية غير المنظمة، مثل مراجعات العملاء أو تعليقات الوسائط الاجتماعية.
6. تقنيات التحسين: تدعم SAS تقنيات التحسين لحل مشكلات الأعمال المعقدة، مما يساعد في عمليات صنع القرار وتخصيص الموارد.
7. تكامل البيانات الكبيرة: تتكامل SAS بسلاسة مع منصات البيانات الضخمة، مما يسمح لعلماء البيانات بتحليل مجموعات البيانات الضخمة واستخلاص الرؤى منها بكفاءة.

اقرأ أيضا: مسار التعلم وموارد SAS - محلل الأعمال في SAS.

MATLAB

مقدمة إلى MATLAB

MATLAB هي لغة برمجة وبيئة مصممة خصيصًا للحوسبة الرقمية وتحليل البيانات. فهو يوفر مجموعة كبيرة من الوظائف وصناديق الأدوات المضمنة لمختلف مهام علوم البيانات، مما يجعله خيارًا شائعًا بين علماء البيانات.

تطبيق MATLAB في علم البيانات

1. عرض مرئي للمعلومات: يتفوق MATLAB في إنشاء تمثيلات مقنعة بصريًا لمجموعات البيانات المعقدة، ومساعدة علماء البيانات في تفسير الأنماط والاتجاهات من خلال مخططات ورسوم بيانية قابلة للتخصيص.
2. تحليل احصائي: يوفر MATLAB بيئة قوية للنمذجة الإحصائية واختبار الفرضيات، مما يسهل الاستكشاف المتعمق لتوزيعات البيانات والعلاقات.
3. التعلم الالي: من خلال المكتبات وصناديق الأدوات المضمنة، يدعم MATLAB خوارزميات التعلم الآلي المختلفة للتصنيف والانحدار والتجميع وتبسيط تطوير النماذج وتقييمها.
4. معالجة الإشارات: تعد إمكانات معالجة الإشارات في MATLAB مفيدة لتحليل بيانات السلاسل الزمنية، وهو جانب حاسم في علم البيانات، مما يمكّن المتخصصين من استخلاص معلومات ذات معنى من الإشارات وبيانات الاستشعار.
5. معالجة الصورة: وهو يقدم مجموعة شاملة من الوظائف لتحليل الصور، مما يساعد في مهام مثل استخراج الميزات، والتجزئة، والتعرف على الكائنات ضمن رؤية الكمبيوتر.
6. تكامل البيانات الكبيرة: تعمل ميزات الحوسبة المتوازية في MATLAB على تسهيل معالجة مجموعات البيانات الكبيرة، مما يعزز قابلية التوسع والكفاءة في التعامل مع تحديات البيانات الضخمة.
7. التكامل سيمولينك: يتيح التكامل مع Simulink لعلماء البيانات دمج عمليات المحاكاة والتصميمات القائمة على النماذج بسلاسة في سير عمل علوم البيانات، مما يسمح لهم باتخاذ نهج شامل لحل المشكلات.

اقرأ أيضا: ما هو ماتلاب؟ العمل والوظائف والتطبيقات.

اباتشي كافكا

مقدمة لأباتشي كافكا

اباتشي كافكا عبارة عن منصة بث موزعة تتيح معالجة تدفقات البيانات في الوقت الفعلي. فهو يوفر إمكانات تدفق بيانات عالية الإنتاجية ومتسامحة مع الأخطاء وقابلة للتطوير، مما يجعلها تقنية أساسية لعلماء البيانات الذين يعملون مع تدفق البيانات.

تطبيق أباتشي كافكا في علم البيانات

1. تدفق البيانات في الوقت الحقيقي: يسهل Apache Kafka تدفق البيانات بشكل سلس وفي الوقت الفعلي، مما يجعله حلاً مثاليًا لتطبيقات علوم البيانات التي تتطلب تحديثات مستمرة وفورية للبيانات.
2. تكامل البيانات وتجميعها: يعد كافكا عمودًا فقريًا موثوقًا به لدمج وتجميع البيانات من مصادر مختلفة، مما يسمح لعلماء البيانات بالعمل مع مجموعات بيانات موحدة وشاملة.
3. قابلية التوسع والتسامح مع الخطأ: تضمن البنية الموزعة لـ Kafka قابلية التوسع والتسامح مع الأخطاء، مما يوفر منصة قوية للتعامل مع أعباء عمل علوم البيانات واسعة النطاق.
4. هندسة يحركها الحدث: يتوافق نموذج كافكا القائم على الأحداث بشكل جيد مع سير عمل علوم البيانات، مما يتيح الاستجابة للأحداث في الوقت المناسب والمحفزات الحاسمة لمعالجة البيانات الديناميكية.
5. الفصل بين المنتجين والمستهلكين: تسمح بنية كافكا المنفصلة بالاستقلال بين منتجي البيانات ومستهلكيها، مما يعزز المرونة والقدرة على التكيف في سير عمل علوم البيانات.
6. تحويل البيانات ومعالجتها: يدعم كافكا معالجة التدفق، مما يمكّن علماء البيانات من إجراء تحويلات وتحليلات في الوقت الفعلي على تدفق البيانات.
7. إدارة خطوط البيانات: يعمل كافكا على تبسيط إدارة خطوط البيانات المعقدة، مما يسهل الحركة الفعالة للبيانات بين المراحل المختلفة لسير عمل علم البيانات.

اقرأ أيضا: مقدمة إلى أباتشي كافكا: الأساسيات والعمل.

MongoDB

مقدمة إلى MongoDB

MongoDB هي قاعدة بيانات NoSQL شائعة توفر قابلية توسع ومرونة عالية لتخزين واسترجاع البيانات غير المنظمة. يتم استخدامها على نطاق واسع في علم البيانات للتعامل مع كميات كبيرة من أنواع البيانات المتنوعة، مما يجعلها تقنية قيمة في هذا المجال.

تطبيق MongoDB في علوم البيانات

1. نموذج بيانات مرن: مستند MongoDB الموجه نحو المستندات، قاعدة بيانات NoSQL يسمح الهيكل بالمرونة في التعامل مع أنواع البيانات المتنوعة. وهي مناسبة تمامًا لاستيعاب الطبيعة المتنوعة وغير المنظمة للبيانات في مشاريع علوم البيانات.
2. التدرجية: تتيح إمكانات التوسع الأفقي لـ MongoDB التوسع السلس في تخزين البيانات، مما يضمن التعامل الفعال مع مجموعات البيانات الكبيرة التي يتم مواجهتها بشكل شائع في تطبيقات علوم البيانات.
3. تحليلات في الوقت الحقيقي: بفضل قدرته على دعم معالجة البيانات في الوقت الفعلي، يعد MongoDB فعالاً في تسهيل التحليلات الفورية، وهو أمر بالغ الأهمية لمهام علوم البيانات الحساسة للوقت واتخاذ القرارات.
4. إطار التجميع: يعمل إطار التجميع القوي الخاص بـ MongoDB على تبسيط معالجة البيانات وتحويلها، مما يمكّن علماء البيانات من إجراء عمليات تحليلية معقدة مباشرة داخل قاعدة البيانات.
5. القدرات الجيومكانية: بالنسبة للمشاريع التي تتضمن تحليل البيانات المستندة إلى الموقع، توفر ميزات الفهرسة والاستعلام الجغرافية المكانية الأصلية في MongoDB أساسًا قويًا للتحليلات الجغرافية المكانية في تطبيقات علوم البيانات.
6. التكامل مع بايثون و R: يتكامل MongoDB بسلاسة مع لغات برمجة علوم البيانات الشائعة مثل Python وR، مما يبسط عملية تطوير ونشر تطبيقات علوم البيانات.
7. تنسيق جيسون/بيسون: يقوم MongoDB بتخزين البيانات في جسون/بيسون التنسيق، مما يسهل تبادل البيانات بسهولة والتكامل مع الأدوات الأخرى المستخدمة بشكل شائع في سير عمل علوم البيانات.

اقرأ أيضا: دليل كامل حول استخدام MongoDB

أمازون ويب سيرفيسز (أوس)

مقدمة عن AWS

أمازون ويب سيرفيسز (أوس) هي منصة للحوسبة السحابية توفر مجموعة واسعة من خدمات تخزين البيانات ومعالجتها وتحليلها. إنها تقدم حلولاً قابلة للتطوير وفعالة من حيث التكلفة لمشاريع علوم البيانات، مما يجعلها تقنية مفضلة بين علماء البيانات.

تطبيق AWS في علوم البيانات

1. التدرجية: توفر AWS بنية تحتية قابلة للتطوير، مما يسمح لعلماء البيانات بتوسيع الموارد الحسابية بسلاسة حسب الحاجة لمعالجة مجموعات البيانات الكبيرة وتشغيل الخوارزميات المعقدة.
2. حلول التخزين: بدافع الأمازون S3، توفر AWS تخزينًا متينًا وقابلاً للتوسع للكائنات، مما يتيح تخزينًا فعالاً وآمنًا لكميات هائلة من البيانات المنظمة وغير المنظمة ذات الأهمية لسير عمل علوم البيانات.
3. قواعد البيانات المدارة: توفر AWS خدمات قواعد البيانات المُدارة مثل Amazon RDS و الأمازون الأحمروتبسيط تخزين البيانات واسترجاعها وتسهيل التنظيم الفعال للبيانات المنظمة للتحليل.
4. خدمات التعلم الآلي: تقدم AWS مجموعة من خدمات التعلم الآلي، مثل Amazon SageMaker، مما يسمح لعلماء البيانات ببناء نماذج التعلم الآلي وتدريبها ونشرها على نطاق واسع دون الحاجة إلى إدارة بنية تحتية واسعة النطاق.
5. فعالية التكلفة: يسمح نموذج تسعير الدفع عند الاستخدام من AWS لعلماء البيانات بتحسين التكاليف من خلال الدفع فقط مقابل موارد الحوسبة والتخزين الخاصة بهم، مما يجعله حلاً فعالاً من حيث التكلفة لمشاريع علوم البيانات.
6. التكامل مع أدوات التحليلات: تتكامل AWS بسلاسة مع أدوات تحليلات وعلوم البيانات الشائعة، مما يوفر بيئة متماسكة لعلماء البيانات للعمل مع التطبيقات والأطر المفضلة لديهم.
7. الأمان والامتثال: تعطي AWS الأولوية لأمن البيانات، حيث توفر بنية تحتية قوية مع التشفير وضوابط الوصول وشهادات الامتثال، مما يضمن سرية وسلامة البيانات الحساسة في مشاريع علوم البيانات.

اقرأ أيضا: ما هي خدمات أمازون ويب (AWS)؟ لماذا يجب على كل متخصص في علوم البيانات أن يتعلم خدمات أمازون ويب؟.

مايكروسوفت أزور

مقدمة عن مايكروسوفت أزور

مايكروسوفت أزور هي منصة أخرى للحوسبة السحابية تقدم مجموعة شاملة من الخدمات لعلم البيانات. فهو يوفر أدوات وأطرًا لتخزين البيانات والتعلم الآلي والتحليلات، مما يجعله تقنية قيمة في هذا المجال.

تطبيق Microsoft Azure في علوم البيانات

1. تخزين البيانات وإدارتها: يوفر Microsoft Azure حلول تخزين سحابية آمنة وقابلة للتطوير، مما يسمح لعلماء البيانات بتخزين مجموعات البيانات الكبيرة وإدارتها بكفاءة.
2. معالجة البيانات وتحليلها: يوفر Azure إمكانات معالجة بيانات قوية مع خدمات مثل أزور داتابريكس و HD انسايت، وتسهيل تحليل البيانات واستكشافها بشكل سلس.
3. خدمات التعلم الآلي: يعمل Azure Machine Learning على تمكين علماء البيانات من إنشاء نماذج التعلم الآلي وتدريبها ونشرها على نطاق واسع، مما يؤدي إلى تبسيط دورة حياة التعلم الآلي الشاملة.
4. التكامل مع الأدوات مفتوحة المصدر: يدعم Azure أدوات وأطر علم البيانات الشائعة مفتوحة المصدر، مما يعزز المرونة وقابلية التشغيل البيني لعلماء البيانات المعتادين على أدوات مثل Python وR.
5. التعاون وأتمتة سير العمل: تعمل أجهزة الكمبيوتر المحمولة Azure وAzure Machine Learning Studio على تعزيز التعاون بين فرق علوم البيانات، بينما تقوم Azure Pipelines بأتمتة سير العمل لنشر النماذج ومراقبتها.
6. قابلية التوسع والأداء: من خلال الاستفادة من البنية التحتية السحابية لـ Azure، يمكن لعلماء البيانات توسيع نطاق حساباتهم أفقيًا وعموديًا، مما يضمن الأداء الأمثل للمهام كثيفة الاستخدام للموارد.
7. عرض مرئي للمعلومات: خدمات أزور مثل باور بي تمكين علماء البيانات من إنشاء تصورات تفاعلية ومفيدة، مما يساعد في توصيل النتائج بشكل فعال إلى أصحاب المصلحة.

استكشف أيضًا: دورة أساسيات مايكروسوفت أزور

غوغل كلاود بلاتفورم (غب)

مقدمة لبرنامج Google Cloud Platform

غوغل كلاود بلاتفورم (غب) عبارة عن مجموعة من خدمات الحوسبة السحابية التي تقدمها Google. فهو يقدم مجموعة واسعة من الأدوات والتقنيات لتخزين البيانات ومعالجتها وتحليلها، مما يجعلها خيارًا شائعًا بين علماء البيانات.

تطبيق GCP في علوم البيانات

1. BigQuery لتخزين البيانات: عروض Google Cloud Platform (GCP). الاستعلام الشامل، مستودع بيانات مُدار بالكامل وبدون خادم يسهل التحليل السريع والقابل للتطوير لمجموعات البيانات الكبيرة.
2. تخزين البيانات مع التخزين السحابي: يوفر Cloud Storage في GCP حلاً آمنًا وقابلاً للتطوير لتخزين كميات هائلة من البيانات، مما يضمن إمكانية الوصول والمتانة لتطبيقات علوم البيانات.
3. التعلم الآلي على منصة الذكاء الاصطناعي: تتيح منصة الذكاء الاصطناعي في Google Cloud Platform لعلماء البيانات إنشاء نماذج التعلم الآلي ونشرها وتوسيع نطاقها بكفاءة، مع ميزات مثل AutoML لتطوير النماذج بشكل مبسط.
4. تدفق البيانات لمعالجة الدفق والدفعات: يسمح GCP Dataflow لعلماء البيانات بمعالجة وتحليل كل من البيانات المتدفقة والبيانات المجمعة في الوقت الفعلي، مما يوفر المرونة في التعامل مع مصادر البيانات المتنوعة.
5. التكامل بين TensorFlow وColab: يدعم Google Cloud Platform TensorFlow، وهو إطار عمل شائع للتعلم الآلي مفتوح المصدر، ويتكامل بسلاسة مع Colab، وهو نظام أساسي تعاوني لمشاريع علوم البيانات.
6. Vertex AI للتعلم الآلي الشامل: يوفر Vertex AI من GCP نظامًا أساسيًا موحدًا لتطوير التعلم الآلي الشامل، بدءًا من إعداد البيانات وحتى نشر النماذج، مما يؤدي إلى تبسيط سير عمل علم البيانات.

اقرأ أيضًا: برنامج جي سي بي: مستقبل الحوسبة السحابية

أباتشي كاساندرا

مقدمة عن أباتشي كاساندرا

أباتشي كاساندرا هي قاعدة بيانات NoSQL قابلة للتطوير وموزعة بشكل كبير ومصممة للتعامل مع كميات كبيرة من البيانات عبر خوادم متعددة. فهي توفر درجة عالية من التوفر والتسامح مع الأخطاء، مما يجعلها تقنية قيمة لعلماء البيانات الذين يعملون مع البيانات الضخمة.

تطبيق أباتشي كاساندرا في علوم البيانات

1. التدرجية: يتفوق Apache Cassandra في التعامل مع كميات هائلة من البيانات عبر المجموعات الموزعة، مما يجعله مناسبًا لتطبيقات علوم البيانات التي تتطلب قابلية التوسع.
2. توافر عالية: وتضمن بنيتها اللامركزية توفرًا عاليًا وتحملًا للأخطاء، وهو أمر ضروري للحفاظ على الوصول المستمر إلى البيانات في سير عمل علوم البيانات.
3. نموذج البيانات المرنة: يسمح نموذج بيانات عائلة الأعمدة NoSQL من Cassandra بتصميم مخطط مرن، ويستوعب هياكل البيانات المتنوعة والمتطورة التي غالبًا ما يتم مواجهتها في مشاريع علوم البيانات.
4. تحليلات الوقت الحقيقي: إن قدرتها على التعامل مع عمليات القراءة والكتابة بسرعات عالية تجعل من Cassandra مناسبة تمامًا للتحليلات في الوقت الفعلي، مما يسهل اتخاذ القرار السريع في عمليات علم البيانات.
5. بيانات السلاسل الزمنية: تتمتع كاساندرا بمهارة في التعامل مع بيانات السلاسل الزمنية، مما يجعلها ذات قيمة لتطبيقات علم البيانات التي تتضمن التحليل الزمني والتنبؤ بالاتجاهات.
6. الحوسبة الموزعة: تتيح الطبيعة الموزعة لـ Cassandra المعالجة المتوازية، وهي ميزة مهمة للحسابات كثيفة البيانات في مهام علم البيانات واسعة النطاق.
7. دعم البيانات الجغرافية المكانية: يعد دعمها لأنواع البيانات الجغرافية المكانية مفيدًا للتحليلات المكانية، حيث يلبي تطبيقات علوم البيانات التي تتضمن رؤى تعتمد على الموقع.

اقرأ أيضا: أباتشي كاساندرا: قاعدة بيانات NO-SQL موزعة عالية الأداء

مكتبات بايثون (NumPy، Pandas، Matplotlib، وما إلى ذلك)

مقدمة إلى مكتبات بايثون

مكتبات Python مثل نمباي, البانداو ماتبلوتليب تقديم وظائف أساسية لمعالجة البيانات وتحليلها وتصورها. تعمل هذه المكتبات على تبسيط تنفيذ مهام علوم البيانات المعقدة، مما يجعلها تقنيات لا غنى عنها في هذا المجال.

تطبيق مكتبات بايثون في علم البيانات

1. نمباي: مكتبة أساسية للعمليات العددية، تمكن NumPy من التعامل بكفاءة مع المصفوفات والمصفوفات الكبيرة، مما يوفر وظائف أساسية للعمليات الرياضية والجبر الخطي في علم البيانات.
2. الباندا: يستخدم Pandas على نطاق واسع لمعالجة البيانات وتحليلها، ويقدم هياكل بيانات مثل DataFrames، مما يسمح بفهرسة مجموعات البيانات وتصفيتها وتنظيفها بسهولة. إنه يبسط المهام مثل تجميع البيانات ومعالجة القيم المفقودة.
3. ماتبلوتليب: يعد Matplotlib ضروريًا لتصور البيانات، فهو يسهل إنشاء مخططات ومخططات مختلفة، مما يساعد في استكشاف اتجاهات وأنماط البيانات والاتصال بها. إن تعدد استخداماته يجعله حجر الزاوية في إنشاء تصورات إعلامية.
4. سيبورن: تم تصميم Seaborn على أساس Matplotlib، وهو متخصص في تصور البيانات الإحصائية. إنه يبسط إنشاء تصورات معقدة، ويعزز الجاذبية الجمالية للقصص وقابلية تفسيرها.
5. Scikit تعلم: مكتبة قوية للتعلم الآلي، توفر Scikit-Learn أدوات لنمذجة البيانات وتصنيفها والانحدار والتجميع والمزيد. إن بساطته ووثائقه الشاملة تجعله موردًا لا يقدر بثمن في بناء النماذج التنبؤية.
6. ستاتسمودلز: ركز على النماذج الإحصائية، ومكملات Statsmodels Scikit تعلم من خلال تقديم أدوات لاختبار الفرضيات، وتحليل الانحدار، وتحليل السلاسل الزمنية، والمساهمة في اتباع نهج إحصائي شامل في علم البيانات.

اقرأ أيضا: أفضل 10 مكتبات بايثون يجب أن تعرفها!

خوارزميات التعلم الآلي

مقدمة لخوارزميات التعلم الآلي

خوارزميات التعلم الآلي تشكل العمود الفقري لعلم البيانات. إنها تمكن علماء البيانات من بناء نماذج تنبؤية واتخاذ قرارات تعتمد على البيانات. تُستخدم خوارزميات مختلفة، مثل الانحدار الخطي وأشجار القرار والشبكات العصبية، على نطاق واسع في علم البيانات.

تطبيق خوارزميات التعلم الآلي في علوم البيانات

1. التحليلات التنبؤية: يتم تطبيق خوارزميات التعلم الآلي لتحليل البيانات التاريخية وتحديد الأنماط والاتجاهات للتنبؤ بالنتائج المستقبلية بدقة.
2. التصنيف والتصنيف: تقوم خوارزميات تعلم الآلة بتصنيف البيانات إلى فئات أو مجموعات بناءً على الأنماط، مما يتيح التجزئة الفعالة لاتخاذ القرارات المستهدفة.
3. تحليل المجموعات: تساعد خوارزميات التعلم غير الخاضعة للرقابة في الكشف عن الأنماط المخفية داخل البيانات، مما يسهل تحديد التجمعات أو المجموعات الطبيعية.
4. أنظمة التوصية: يعمل التعلم الآلي على تشغيل محركات التوصية، وتقديم اقتراحات مخصصة من خلال تحليل تفضيلات المستخدم وسلوكه.
5. إكتشاف عيب خلقي: يحدد تعلم الآلة القيم المتطرفة أو الحالات الشاذة في مجموعات البيانات، مما يساعد في اكتشاف المخالفات أو المشكلات المحتملة.
6. التعرف على الصور والكلام: تتفوق خوارزميات تعلم الآلة في معالجة الصور والكلام، وتشغيل التطبيقات مثل التعرف على الوجه، واكتشاف الأشياء، وأنظمة الأوامر الصوتية.
7. خوارزميات التحسين: يساهم تعلم الآلة في تحسين العمليات والموارد وصنع القرار من خلال الخوارزميات التي تعمل بشكل متكرر على تحسين النتائج بناءً على التعليقات.
8. تحليل الانحدار: تتنبأ نماذج تعلم الآلة بالقيم العددية المستمرة، مما يوفر نظرة ثاقبة للعلاقات بين المتغيرات لاتخاذ قرارات مستنيرة.
9. اتخاذ القرار الآلي: تعمل خوارزميات ML على تبسيط عمليات اتخاذ القرار من خلال التعلم من البيانات وتعزيز الكفاءة وتقليل الحاجة إلى التدخل اليدوي في تطبيقات علوم البيانات المختلفة.

اقرأ أيضا: أفضل 25 مشروعًا للتعلم الآلي للمبتدئين في عام 2024

أدوات تصور البيانات

مقدمة لأدوات تصور البيانات

أدوات تصور البيانات مثل Tableau وPower BI و D3.js تمكين علماء البيانات من إنشاء تصورات جذابة وتفاعلية. تعمل هذه الأدوات على تسهيل توصيل الرؤى وتعزيز فهم البيانات المعقدة، مما يجعلها تقنيات حاسمة في علم البيانات.

تطبيق أدوات تصور البيانات في علم البيانات

1. الاتصال المحسن: تعمل أدوات تصور البيانات على تسهيل التواصل البصري والبديهي للنتائج المعقدة، مما يتيح فهمًا أوضح بين أصحاب المصلحة المتنوعين.
2. التعرف على الأنماط: تساعد هذه الأدوات علماء البيانات في تحديد الأنماط والاتجاهات والقيم المتطرفة داخل مجموعات البيانات، مما يعزز عملية اتخاذ القرار بشكل أسرع وأكثر كفاءة.
3. تحليل البيانات الاستكشافية (EDA): يساعد تصور البيانات في EDA من خلال توفير المخططات والرسوم البيانية التفاعلية، مما يسمح لعلماء البيانات باستكشاف وفهم بنية البيانات قبل التحليل المتعمق.
4. رواية القصص بالبيانات: أدوات التصور تمكين علماء البيانات من إنشاء روايات مقنعة من خلال تقديم المعلومات بتنسيق جذاب بصريًا، مما يعزز جانب سرد القصص في الرؤى المستندة إلى البيانات.
5. المراقبة في الوقت الحقيقي: تساعد لوحات المعلومات والمرئيات التفاعلية في مراقبة مؤشرات الأداء الرئيسية (KPIs)، مما يوفر رؤى في الوقت المناسب لاتخاذ إجراءات فورية.
6. دعم القرار: تقدم هذه الأدوات المعلومات بشكل مرئي، مما يساعد صناع القرار في استيعاب سيناريوهات البيانات المعقدة بسرعة وتسهيل اتخاذ القرارات المستنيرة والاستراتيجية.
7. التعاون وإعداد التقارير: تدعم أدوات التصور العمل التعاوني من خلال توفير منصة للفرق لتفسير نتائج البيانات ومناقشتها. كما أنها تعمل على تبسيط عملية إعداد التقارير، مما يجعلها أكثر كفاءة ويمكن الوصول إليها.
8. تقييم النموذج التنبؤي: تساعد المرئيات في تقييم أداء النماذج التنبؤية، مما يساعد علماء البيانات على تحديد مجالات التحسين وتحسين نماذجهم للحصول على دقة أكبر.

اقرأ أيضا: أهم 20 مثالاً لتصور البيانات

تعلم عميق

مقدمة في التعلم العميق

التعلم العميق هو مجموعة فرعية من التعلم الآلي الذي يركز على تدريب الشبكات العصبية الاصطناعية لأداء المهام المعقدة. لقد أحدثت ثورة في مجالات مثل رؤية الكمبيوتر ومعالجة اللغات الطبيعية، مما يجعلها تقنية أساسية في علم البيانات.

تطبيق التعلم العميق في علم البيانات

1. التعرف على الصور والكلام: يتفوق التعلم العميق في مهام التعرف على الصور والكلام، مما يتيح التحديد الدقيق وتصنيف الأنماط والميزات ضمن البيانات المرئية والسمعية.
2. معالجة اللغة الطبيعية (NLP): تعتبر نماذج التعلم العميق محورية في تطبيقات البرمجة اللغوية العصبية، مما يعزز فهم اللغة، وتحليل المشاعر، والترجمة الآلية، وبالتالي تحسين معالجة كميات هائلة من البيانات النصية.
3. التحليلات التنبؤية: تساهم خوارزميات التعلم العميق في النمذجة التنبؤية المتقدمة، مما يوفر تنبؤات أكثر دقة ودقة في مجالات مختلفة، مثل التمويل والرعاية الصحية والتسويق.
4. إكتشاف عيب خلقي: يكتشف التعلم العميق بشكل فعال الحالات الشاذة داخل مجموعات البيانات، مما يساعد في تحديد الأنماط غير المنتظمة أو القيم المتطرفة التي قد تشير إلى المشكلات أو الفرص المحتملة.
5. أنظمة التوصية: يعمل التعلم العميق على تشغيل محركات التوصية المتطورة، وتوفير اقتراحات مخصصة بناءً على سلوك المستخدم وتفضيلاته، وبالتالي تعزيز تجربة المستخدم في منصات مثل التجارة الإلكترونية وخدمات البث.
6. التعلم التلقائي للميزات: يعمل التعلم العميق على أتمتة استخراج الميزات ذات الصلة من البيانات، مما يلغي الحاجة إلى هندسة الميزات اليدوية وتمكين النماذج من تعلم التمثيلات الهرمية.
7. تحليل السلاسل الزمنية: تتفوق نماذج التعلم العميق في تحليل بيانات السلاسل الزمنية والتنبؤ بها، مما يوفر دقة محسنة في التنبؤ بالاتجاهات والأنماط بمرور الوقت.
8. إكتشاف عقار: يعمل التعلم العميق على تسريع عمليات اكتشاف الأدوية من خلال تحليل الهياكل الجزيئية والتنبؤ بالأدوية المحتملة، مما يقلل الوقت والموارد اللازمة للبحث والتطوير.

اقرأ أيضا: دليل التعلم العميق: من الأساسيات إلى المفاهيم المتقدمة

معالجة اللغات الطبيعية (NLP)

مقدمة في معالجة اللغة الطبيعية (NLP)

معالجة اللغات الطبيعية (NLP) هي فرع من الذكاء الاصطناعي يركز على التفاعل بين أجهزة الكمبيوتر واللغة البشرية. فهو يمكّن علماء البيانات من تحليل وفهم البيانات النصية، مما يجعلها تقنية قيمة في علم البيانات.

تطبيق البرمجة اللغوية العصبية في علم البيانات

1. تحليل النص: تتضمن البرمجة اللغوية العصبية في علم البيانات التنقيب عن النصوص وتحليلها، مما يسمح باستخلاص رؤى قيمة من البيانات النصية غير المنظمة.
2. تحليل المشاعر: يمكن لخوارزميات البرمجة اللغوية العصبية تحديد المشاعر المعبر عنها في النص، ومساعدة الشركات في قياس آراء العملاء وتعليقاتهم والمشاعر العامة تجاه المنتجات أو الخدمات.
3. استخراج المعلومات: تساعد البرمجة اللغوية العصبية (NLP) في تحديد واستخراج المعلومات الأساسية من مجموعات البيانات الكبيرة، وتبسيط عملية استخراج البيانات وجعلها أكثر كفاءة.
4. ترجمة اللغة: تعمل البرمجة اللغوية العصبية (NLP) على تسهيل ترجمة اللغة، وكسر الحواجز اللغوية وتمكين الشركات من تحليل البيانات من مصادر لغوية متنوعة.
5. روبوتات المحادثة والمساعدات الافتراضية: تعمل البرمجة اللغوية العصبية (NLP) على تشغيل روبوتات الدردشة والمساعدين الافتراضيين، مما يعزز تفاعلات المستخدم من خلال فهم استعلامات اللغة الطبيعية والرد عليها.
6. التعرف على الكيان المحدد (NER): خوارزميات البرمجة اللغوية العصبية تحديد وتصنيف الكيانات المسماة (على سبيل المثال، الأسماء والمواقع والمنظمات) في النص، مما يساعد في تصنيف المعلومات.
7. التعرف على الكلام: تتيح البرمجة اللغوية العصبية (NLP) تحويل اللغة المنطوقة إلى نص، مما يساهم في أنظمة التحكم الصوتي وخدمات النسخ.
8. نمذجة الموضوع: تساعد تقنيات البرمجة اللغوية العصبية في الكشف عن الموضوعات المخفية ضمن كميات كبيرة من النصوص، مما يسهل التحليل الموضوعي لتحسين عملية اتخاذ القرار.
9. تلخيص: يمكن لخوارزميات البرمجة اللغوية العصبية إنشاء ملخصات موجزة من النصوص الطويلة، مما يساعد في الفهم الأسرع واسترجاع المعلومات.
10. التخصيص: يتم استخدام البرمجة اللغوية العصبية (NLP) لتوصيات المحتوى الشخصي من خلال فهم تفضيلات المستخدم وسلوكه من خلال تحليل التفاعلات النصية.

اقرأ أيضا: دروس البرمجة اللغوية العصبية - الجزء الأول من الأساسيات إلى التقدم

وفي الختام

في الختام، يعتمد علم البيانات بشكل كبير على التقنيات المتقدمة للتعامل مع مهام تحليل البيانات المعقدة. أفضل 20+ تقنية تمت مناقشتها في هذه المقالة، بما في ذلك Python، R، SQL، Hadoop، Spark، TensorFlow، Tableau، SAS، MATLAB، Apache Kafka، MongoDB، AWS، Microsoft Azure، GCP، Apache Cassandra، Python Libraries، Machine Learning Algorithms تلعب أدوات التعلم العميق والبرمجة اللغوية العصبية وأدوات تصور البيانات دورًا حيويًا في تمكين علماء البيانات من استخلاص رؤى قيمة من البيانات. ومن خلال الاستفادة من هذه التقنيات، يمكن لعلماء البيانات تعزيز كفاءة مشاريع علوم البيانات الخاصة بهم ودقتها وقابلية التوسع، مما يؤدي في النهاية إلى دفع الابتكار وصنع القرار في مختلف الصناعات.

إذا كنت ترغب في تشكيل مستقبلك في علم البيانات، فاستكشف معتمد من الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي برنامج بلاك بيلت بلس. تم تصميم هذا البرنامج الشامل بدقة لتزويدك بالخبرة اللازمة للتنقل في العوالم المعقدة للذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي. سواء كنت محترفًا متمرسًا وتسعى إلى تعزيز مهاراتك أو مبتدئًا حريصًا على التعمق في عالم الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي المثير، فإن برنامجنا يلبي جميع مستويات الخبرة. انضم إلينا واحصل على شهادة الحزام الأسود، متقنًا أحدث التقنيات التي تشكل المستقبل. ارفع مستوى مسيرتك المهنية وكن في طليعة ثورة الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي - سجل الآن وافتح عالمًا من الإمكانيات!

مقالات ذات صلة

• محتوى مدعوم من تحسين محركات البحث وتوزيع العلاقات العامة. تضخيم اليوم.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. تمكين نفسك. الوصول هنا.
• أفلاطونايستريم. ذكاء Web3. تضخيم المعرفة. الوصول هنا.
• أفلاطون كربون، كلينتك ، الطاقة، بيئة، شمسي، إدارة المخلفات. الوصول هنا.
• أفلاطون هيلث. التكنولوجيا الحيوية وذكاء التجارب السريرية. الوصول هنا.
• المصدر https://www.analyticsvidhya.com/blog/2024/02/technologies-youll-use-in-data-science/