Posts

مراحل ومهام علم البيانات ( Data Science Stages and Tasks)

-
  علم البيانات (Data Science) هو مجال يتعامل مع جمع وتحليل وتفسير البيانات من أجل الحصول على رؤى واتخاذ قرارات مستنيرة. يشمل هذا المجال عدة مراحل ومهام، والتي سنتناولها بالتفصيل أدناه: 1. جمع البيانات (Data Collection) تشمل جمع البيانات من مصادر مختلفة (Company Databases, External APIs, Web Scraping) جمع البيانات من قواعد البيانات الداخلية (Company Databases): مثل قواعد البيانات العلائقية (Relational Databases) أو مستودعات البيانات (Data Warehouses) التي تحتوي على معلومات منظمة حول العمليات التجارية. جمع البيانات من APIs الخارجية (External APIs): مثل واجهات برمجة التطبيقات التي توفر بيانات من خدمات خارجية، مثل بيانات الطقس أو الأخبار. استخراج البيانات من الويب (Web Scraping): استخدام أدوات لجمع المعلومات من صفحات الويب المختلفة والتي قد لا تكون متاحة عبر APIs. 2. تنظيف البيانات (Data Cleaning) تشمل  التعامل مع (Names, Data Types, Duplicates, Illogical Values, Missing Values) أسماء الأعمدة (Column Names): تصحيح الأسماء لضمان وضوح وسهولة الوصول. أنواع البيانات (Data Types): التأكد م
Post a Comment
Read more

الوظائف المتعلقة بالبيانات

-
  فيما يلي تعريف مفصل لكل من الوظائف المتعلقة بالبيانات والتكنولوجيا، مرتبة من حيث الاعتماد المتسلسل على بعضها البعض. سيتم تناول شرح لكل وظيفة، وأهم الأدوات المستخدمة فيها، وما تستلمه من الموظف السابق، وما تقدمه للموظف التالي، مع نوع الملفات وأدوات التسليم. 1. محلل الأنظمة (System Analyst) الوصف الوظيفي: مسؤول عن تحليل وتقييم احتياجات العمل وتحديد المتطلبات اللازمة لتطوير الأنظمة البرمجية. يقوم بتحليل النظام الحالي واقتراح التحسينات أو التصميم الجديد. الأدوات المستخدمة: UML Diagrams، Microsoft Visio، JIRA، Confluence. المدخلات: احتياجات العمل ومتطلبات المستخدمين. المخرجات: وثائق المتطلبات الفنية (SRS - Software Requirements Specification) وتصميمات النظام (بصيغة PDF أو DOCX)، التي تُسلم لمصممي قواعد البيانات ومطوري البرمجيات. نوع الملفات وأدوات التسليم: ملفات PDF/DOCX، تسليم عبر أدوات إدارة المشاريع مثل JIRA. 2. مصمم قواعد البيانات (DB Designer) الوصف الوظيفي: مسؤول عن تصميم هيكل قاعدة البيانات بما يتناسب مع متطلبات النظام التي حددها محلل الأنظمة. يقوم بتحديد الجداول والعلاقات وال
Post a Comment
Read more

الفروع الرئيسية للذكاء الصناعي

-
علم الذكاء الصناعي (AI) هو مجال واسع ومتعدد التخصصات يهدف إلى تطوير أنظمة قادرة على محاكاة القدرات الذهنية والوظائف الإدراكية للبشر، وتنفيذ المهام التي تتطلب عادةً الذكاء البشري. يتضمن هذا المجال العديد من الفروع التي تسهم في تحسين قدرة الآلة على التعلم، التحليل، والتفاعل بطرق متقدمة. فيما يلي نظرة شاملة على الفروع الرئيسية للذكاء الصناعي: التعلم الآلي (Machine Learning): يعد التعلم الآلي أحد الفروع الأكثر أهمية في الذكاء الصناعي، حيث يركز على تطوير الخوارزميات التي تسمح للأنظمة بتحسين أدائها استنادًا إلى البيانات والخبرات السابقة. ينقسم التعلم الآلي إلى عدة أنواع رئيسية: أ) التعلم تحت إشراف (Supervised Learning): يعتمد هذا النوع على بيانات مدخلات ومخرجات محددة مسبقًا، حيث يتعلم النموذج من البيانات للتنبؤ بالنتائج المستقبلية بناءً على أمثلة سابقة. ب) التعلم دون إشراف (Unsupervised Learning): يتعلم النموذج في هذا النوع من البيانات لاكتشاف الأنماط والعلاقات الكامنة دون وجود مخرجات محددة مسبقًا. ت) التعلم التعزيزي (Reinforcement Learning): يعتمد هذا النوع على مبدأ الثواب والعقاب، حيث
Post a Comment
Read more

أهم العلوم المكونة لعلم البيانات

-
علوم البيانات (Data Science) هو مجال متعدد التخصصات يجمع بين مجموعة من العلوم والمعارف لتمكين تحليل البيانات واستخلاص المعرفة منها. يعتمد هذا المجال على تكامل مجموعة من العلوم التي تمتزج معًا لتحقيق الفعالية في استخراج وتحليل البيانات. فيما يلي عرض لأهم العلوم المكونة لعلم البيانات: الإحصاء (Statistics): الإحصاء هو العمود الفقري لعلوم البيانات، حيث يوفر الأدوات والنظريات اللازمة لجمع البيانات، تحليلها، وتفسير النتائج. من خلال الإحصاء، يمكن للباحثين تطبيق نماذج احتمالية للتنبؤ بالاتجاهات واختبار الفرضيات. علوم الحاسوب (Computer Science): يشمل هذا العلم البرمجة، تصميم الخوارزميات، وهياكل البيانات، وهو أساسي لتطوير الأدوات والبرامج المستخدمة في معالجة وتحليل البيانات. علوم الحاسوب تساعد أيضًا في إدارة البيانات الكبيرة، وتطوير البرمجيات التي تعالج البيانات بسرعة وكفاءة. الرياضيات (Mathematics): الرياضيات توفر الأسس النظرية للتعلم الآلي والخوارزميات التي تستخدم في تحليل البيانات جنبا الي جنب مع نظرية الاحصاء والاحتمالات. من بين الفروع الرياضية المهمة في علوم البيانات هي الجبر الخطي، التحل
Post a Comment
Read more

Translate