تقنيات تحليل البيانات والتنقيب فيها
علم البيانات (Data Science) هو مجال متعدد التخصصات يجمع بين الإحصاء وعلوم الحاسوب والمعرفة المتخصصة لاستخراج المعرفة والرؤى من البيانات. مع الانفجار الهائل في حجم البيانات المنتجة يومياً، أصبحت تقنيات تحليل البيانات والتنقيب في البيانات (Data Mining) أدوات أساسية للمؤسسات في مختلف القطاعات.
مراحل عملية تحليل البيانات
تمر عملية تحليل البيانات بعدة مراحل: جمع البيانات (من قواعد البيانات، APIs، الاستبيانات، أو أجهزة الاستشعار), تنظيف البيانات (معالجة القيم المفقودة والمكررة والشاذة), استكشاف البيانات (تحليل إحصائي أولي ورسوم بيانية), النمذجة (تطبيق خوارزميات التعلم الآلي), التقييم (اختبار دقة النماذج), والنشر (دمج النموذج في نظام إنتاجي).
تقنيات التنقيب في البيانات
التصنيف: تصنيف البيانات إلى فئات محددة (مثل تصنيف البريد الإلكتروني إلى عادي أو مزعج). التجميع: تقسيم البيانات إلى مجموعات متجانسة دون معرفة مسبقة بالتسميات. تحليل الانحدار: التنبؤ بقيم رقمية مستقبلية (مثل توقع المبيعات). قواعد الارتباط: اكتشاف العلاقات بين المتغيرات (مثل “العملاء الذين يشترون حفاضات يشترون أيضاً مناديل مبللة”). كشف الشذوذ: تحديد النقاط البيانات غير الطبيعية التي قد تشير إلى احتيال أو خلل.
يمكنكم الاطلاع على درس الإعلام الآلي — قواعد البيانات ودرس تمثيل البيانات في الحاسوب.
مدونة التربية و التعليم في الجزائر – دروس، فروض، نتائج امتحانات مدونة التربية والتعليم في الجزائر | تحضير الدروس، فروض واختبارات، نتائج البكالوريا وBEM، مسابقات التوظيف، والتوجيه المدرسي للطلاب وأولياء الأمور.