2. مواضيع مقترحة تاريخ وأهمية تحليل البيانات الضخمة إنّ مفهوم البيانات الضخمة وتحليلها موجودٌ منذ سنواتٍ عديدةٍ مضت، ففي خمسينيات القرن الماضي وقبل أن يكون مُصطلح البيانات الضخمة موجودًا أو معروفًا في العالم، كانت الشركات تستخدم التحليل البسيط من خلال أساسيات التحليل التي تعتمد على الأرقام وجداول بيانات التحليل بشكلٍ يدويٍّ، وغالبًا ما كانت تستهلك هذه العملية من التحليل الكثير من الوقت للقيام بها، كما أنها تكشف القليل من البيانات فقط وتعطي نتائجَ بسيطةً نوعًا ما.
اسأل نفسك عما تحتاج إلى معرفته لتحقيق هذا الهدف ، وحدد الأسئلة الرئيسية حول شركتك. اتبع هذه الخطوات لاستخدام تحليلات البيانات لتحسين مهاراتك في اتخاذ القرار في مكان العمل. حدد نوع تحليلات البيانات التي ستساعد في الإجابة على أسئلتك. تحديد التكلفة والجهد المبذول في إنتاج البيانات. اجمع البيانات. حلل البيانات. حدد نوع تحليلات البيانات التي ستجيب على أسئلتك ركز على تحديد نوع البيانات التي ستتناول أسئلتك. إذا كان كل ما تحتاجه هو نظرة عامة بسيطة ، فقد تحتاج فقط إلى تحليل وصفي. قد يكون لديك بالفعل حق الوصول إلى هذه البيانات من مشروع سابق. إذا كانت الأرقام الموجودة خلفها لا تزال حديثة وذات صلة ، فقد تحتاج إلى التفكير في استخدام هذه المعلومات. علم البيانات وتحليل البيانات. ما هو الفرق بينهما؟ - نمذجيات. تحديد التكلفة والجهد المبذول في إنتاج البيانات سيستهلك تحليل البيانات قدرًا متفاوتًا من الموارد اعتمادًا على نوع المعلومات التي تحاول جمعها. قبل الاستثمار في هذا النوع من المشاريع ، ضع في اعتبارك العوامل المساهمة مثل التكلفة النقدية والالتزام الزمني والنتائج طويلة الأجل لتحليل البيانات. اجمع البيانات يتطلب جمع البيانات إعداد العمليات والأشخاص الذين سيجمعون معلوماتك ويديرونها.
يمكنك معرفة المزيد عن العمل الحر ومجالاته بمتابعة سلسلة المقالات التالية والإبحار فيه ا من هنا. وصلنا إلى نهاية رحلتنا اليوم لكن مازال هناك الكثير فقط أعقلها وتوكل على الله وأبدأ رحلتك واستمتع. كتابة/ رنا مصطفى
طرح الأسئلة: هي عملية إجراء محاولة لطرح سؤال في مجال المشكلة. كيفية تحليل البيانات في البحث العلمي. جمع البيانات: يجب جمع البيانات ذات الصلة بالسؤال من المصادر المناسبة. معالجة البيانات: حيث أنه يتم جمع البيانات الخام في عدة أشكال مختلفة، ويجب تنظيف البيانات التي تم جمعها وتحويلها بصورة بحيث يمكن لأدوات تحليل البيانات من استيرادها واستعمالها. تحليل البيانات: تتيح لك عملية التحليل استكشاف البيانات، والعثور على أنماط فيها، وطرح أسئلة والإجابة عليها، وهذه هي العملية التي يتم بها استخدام المعطيات التي يتم جمعها في البحث عن طريق التطبيق الصحيح للأساليب الإحصائية. استخلاص النتائج ووضع التنبؤات: هي الخطوة التي يمكن من خلالها استخلاص النتائج من البيانات بعد التحليل الكافي لها، ويمكن بعدها صناعة قرار وتلخيص هذه الاستنتاجات والتنبؤات في تقرير يتم تسليمه إلى المستخدمين النهائيين.
غالباً ما يتضمن ذلك إدارة مصدر البيانات وهيكلتها وجودتها وتخزينها وإمكانية الوصول إليها بحيث يمكن الاستعلام عنها وتحليلها من قبل محللين آخرين. الوظائف ذات الصلة: مهندس بيانات، مطور قواعد بيانات، محلل بيانات. التنقيب في البيانات والتحليل الإحصائي – Data Mining and Statistical Analysis يشير التنقيب في البيانات إلى تطبيق الإحصائيات في شكل تحليل البيانات الاستكشافية والنماذج التنبؤية للكشف عن الأنماط والاتجاهات في البيانات من مصادر البيانات الحالية. سيتمكن الشخص في هذا المجال من النظر إلى مشكلة العمل وترجمتها إلى سؤال بيانات، وإنشاء نماذج تنبؤية للإجابة على السؤال وإخبار القصة عن النتائج. الوظائف ذات الصلة: عالم بيانات، محلل أعمال، إحصائي. الحوسبة والتوزيع السحابي – Cloud and Distributed Computing تشير Cloud and System Architecture إلى تصميم وتنفيذ البنية التحتية للمؤسسات والأنظمة الأساسية المطلوبة للحوسبة والتوزيع السحابي. يتم أيضاً تحليل متطلبات النظام وضمان أن الأنظمة سيتم دمجها بشكل آمن مع التطبيقات الحالية واستخدامات الأعمال. الوظائف ذات الصلة: مهندس تصميم سحابي، مهندس تنفيذ سحابي، مهندس منصة.