20 أداة لعلوم البيانات ستغير اللعبة في عام 2024

هل أنت مستعد لاستكشاف مستقبل علم البيانات؟ في هذه المقالة، سوف نتعمق في عالم أدوات علم البيانات التي من المقرر أن تحدث ثورة في هذا المجال في عام 2024. مع التقدم التكنولوجي والطلب المتزايد على تحليلات البيانات، والنمذجة التنبؤية، والتعلم الآلي، والذكاء الاصطناعي، وتصور البيانات، والتنقيب عن البيانات، والتحليل الإحصائي، تستعد هذه الأدوات للارتقاء بعلم البيانات إلى آفاق جديدة. دعونا نتعمق ونكتشف الأدوات التي ستغير قواعد اللعبة والتي ستشكل مستقبل علم البيانات.
أدوات علم البيانات: تمكين المستقبل
تلعب أدوات علم البيانات دورًا محوريًا في تحويل البيانات الأولية إلى رؤى قيمة. ومع النمو السريع للبيانات، تبحث الشركات والمؤسسات عن أدوات مبتكرة يمكنها تحليل وتفسير هذا الكم الهائل من المعلومات بكفاءة. فيما يلي 20 أداة متطورة لعلوم البيانات ستغير قواعد اللعبة في عام 2024:
بايثون: باعتبارها واحدة من أكثر لغات البرمجة شيوعًا لعلوم البيانات، تقدم بايثون مجموعة واسعة من المكتبات وأطر العمل، مثل Pandas و NumPy، التي تبسط تحليل البيانات ومعالجتها.
R: R هي لغة برمجة قوية أخرى تُستخدم على نطاق واسع في الحوسبة والرسومات الإحصائية. وهي توفر حزمًا عديدة لتصور البيانات والنمذجة الإحصائية، مما يجعلها أداة مفضلة لعلماء البيانات.
Tableau: Tableau هي أداة رائدة لتصور البيانات تتيح للمستخدمين إنشاء لوحات معلومات تفاعلية وجذابة بصريًا. يتيح Tableau للشركات استكشاف بياناتها واكتساب رؤى قيمة دون عناء، وذلك بفضل واجهة السحب والإفلات البديهية التي يتميز بها.
TensorFlow: تم تطوير TensorFlow بواسطة Google، وهو عبارة عن مكتبة مفتوحة المصدر شائعة للتعلم الآلي. وهي تساعد علماء البيانات على بناء نماذج التعلم الآلي ونشرها، مما يسهل إنشاء تطبيقات متقدمة مدعومة بالذكاء الاصطناعي.
PyTorch: PyTorch هي مكتبة أخرى مفتوحة المصدر للتعلم الآلي تحظى باهتمام كبير في مجتمع علوم البيانات. تعمل PyTorch على تبسيط عملية بناء نماذج التعلم العميق وتدريبها من خلال رسمها البياني الديناميكي للحساب وواجهات برمجة التطبيقات سهلة الاستخدام.
Hadoop: Hadoop هو إطار عمل للمعالجة الموزعة يسمح لعلماء البيانات بتخزين ومعالجة مجموعات كبيرة من البيانات عبر مجموعات من أجهزة الكمبيوتر. يُعد Hadoop مثاليًا للتعامل مع تحليلات البيانات الضخمة بفضل قابليته للتوسع والتسامح مع الأخطاء.
سبارك: أباتشي سبارك هو نظام حوسبة عنقودية سريع وعام الأغراض يوفر واجهة لبرمجة مجموعات كاملة. وهو فعال للغاية لمعالجة مجموعات البيانات واسعة النطاق وأداء مهام التحليلات المعقدة.
KNIME: KNIME عبارة عن منصة مفتوحة المصدر لتحليل البيانات تتيح للمستخدمين إنشاء مهام سير عمل البيانات بشكل مرئي. تعمل KNIME على تبسيط عملية إعداد البيانات وتحليلها من خلال مجموعة واسعة من العقد، مما يمكّن علماء البيانات من أداء المهام المعقدة دون الحاجة إلى الترميز.
Jupyter Notebook: Jupyter Notebook هي أداة تفاعلية قائمة على الويب تُمكِّن المستخدمين من إنشاء ومشاركة المستندات التي تحتوي على كود مباشر ومعادلات وتصورات ونصوص سردية. وهي أداة متعددة الاستخدامات لاستكشاف البيانات ووضع النماذج الأولية ومشاركة الرؤى.
SAS: SAS هي مجموعة برمجيات قوية تقدم مجموعة واسعة من إمكانيات إدارة البيانات والتحليلات وذكاء الأعمال. وبفضل أدواتها القوية للتحليل الإحصائي، تساعد SAS المؤسسات على اتخاذ قرارات قائمة على البيانات.
Alteryx: Alteryx عبارة عن منصة تحليل بيانات ذاتية الخدمة توفر واجهة سحب وإفلات لإعداد البيانات ومزجها. وهي تمكّن علماء البيانات من تبسيط عملية إعداد البيانات وتقديم رؤى قابلة للتنفيذ بشكل أسرع.
Databricks: Databricks هي منصة تحليلات موحدة تجمع بين هندسة البيانات وعلوم البيانات وتحليلات الأعمال. وهي توفر مساحة عمل تعاونية وخط أنابيب مؤتمت للبيانات وقدرات تحليلية متقدمة، مما يسرّع من وقت الوصول إلى الرؤى.
IBM Watson Studio: IBM Watson Studio هو بيئة متكاملة تمكّن علماء البيانات من بناء نماذج الذكاء الاصطناعي بسهولة. يوفر أدوات لإعداد البيانات وبناء النماذج ونشرها، مما يجعله منصة شاملة لتطوير الذكاء الاصطناعي.
Microsoft Azure Machine Learning: Azure Machine Learning هي خدمة قائمة على السحابة تعمل على تبسيط تطوير نماذج التعلم الآلي ونشرها. وبفضل واجهتها سهلة الاستخدام وقابليتها للتوسع، فهي تُمكِّن علماء البيانات من الاستفادة من قوة السحابة في مشاريعهم.
Keras: Keras هو إطار عمل للتعلم العميق يوفر واجهة سهلة الاستخدام لبناء الشبكات العصبية. وهو يلخص تعقيدات الأطر الأساسية مثل TensorFlow و PyTorch، مما يجعل التعلم العميق في متناول علماء البيانات.
أباتشي فلينك: أباتشي فلينك هو إطار عمل قوي مفتوح المصدر لمعالجة البيانات الموزعة وعالية الأداء والمتحملة للأخطاء. وهو يتفوق في التعامل مع تحليلات البيانات في الوقت الحقيقي والتطبيقات المتقدمة التي تعتمد على الأحداث.
مايكروسوفت Power BI: Power BI هي خدمة تحليلات أعمال تقدم تصورات تفاعلية وقدرات ذكاء الأعمال. وبفضل واجهته سهلة الاستخدام وأدوات التحليلات القوية، فإنه يمكّن المستخدمين من استكشاف البيانات ومشاركة الرؤى دون عناء.
Google BigQuery: BigQuery عبارة عن مستودع بيانات مُدار بالكامل وبدون خادم يوفر تحليلات سريعة وقابلة للتطوير على مجموعات البيانات الكبيرة. وبفضل محرك الاستعلامات القوي والتكامل السلس مع خدمات Google Cloud الأخرى، فإنه يبسّط عملية تحليل البيانات.
DataRobot: DataRobot عبارة عن منصة مؤتمتة للتعلم الآلي تساعد علماء البيانات على بناء نماذج تنبؤية دقيقة. تعمل المنصة على أتمتة سير عمل التعلُّم الآلي بالكامل، بدءًا من المعالجة المسبقة للبيانات وحتى اختيار النموذج، مما يتيح للمؤسسات الاستفادة من الذكاء الاصطناعي دون الحاجة إلى خبرة واسعة.
D3.js: D3.js هي مكتبة JavaScript لإنشاء مستندات تعتمد على البيانات. وهي تمكّن علماء البيانات من إنشاء تصورات ديناميكية وتفاعلية للبيانات على الويب. وبفضل مجموعة واسعة من خيارات التصور الواسعة، تُمكِّن D3.js المستخدمين من نقل الرؤى المعقدة بفعالية.
كيف تحصل على شهادة علوم البيانات؟
نحن شركة تكنولوجيا تعليمية تقدم دورات تدريبية للحصول على الشهادات لتسريع المسيرة المهنية للمهنيين العاملين في جميع أنحاء العالم. نحن نقدم التدريب من خلال ورش عمل في الفصول الدراسية بقيادة مدرب، ودورات تدريبية افتراضية مباشرة بقيادة مدرب، ودورات التعلم الإلكتروني ذاتية التعلم.
لقد أجرينا بنجاح دورات تدريبية في 108 دول في جميع أنحاء العالم ومكّنا الآلاف من المهنيين العاملين من تعزيز نطاق حياتهم المهنية.
تتضمن محفظتنا التدريبية للمؤسسات دورات تدريبية معتمدة ومعترف بها عالمياً ومطلوبة في إدارة المشاريع، وإدارة الجودة، وتحليل الأعمال، وإدارة خدمات تكنولوجيا المعلومات، و”أجايل” و”سكروم”، والأمن السيبراني، وعلوم البيانات، والتقنيات الناشئة. قم بتنزيل كتالوج تدريب المؤسسات من https://cciedump.spoto.net/ar/
تشمل الدورات الشائعة ما يلي:
إدارة المشاريع: PMP وAPP وCAPM وPMI RMP
إدارة الجودة: الحزام الأسود لستة سيجما، الحزام الأخضر لستة سيجما، إدارة اللين، إدارة اللين، Minitab، CMMI
تحليل الأعمال: CBCAP، CCCBA، ECBA
التدريب الرشيق: PMI ACP، CMS، CSPO، CSPO
تدريب سكروم: CSM
ديف أوبس
إدارة البرامج: PgMP
تكنولوجيا الحوسبة السحابية: الحوسبة السحابية: Exin الحوسبة السحابية
إدارة عميل سيتريكس: إدارة عميل سيتريكس إدارة سحابة سيتريكس: إدارة السحابة
الخلاصة
بينما نتجه نحو المستقبل، سيستمر علم البيانات في تشكيل مختلف الصناعات، مما يدفع الابتكار والنمو. تمثل الأدوات المذكورة أعلاه أحدث تقنيات علم البيانات التي من المقرر أن تغير اللعبة في عام 2024. من استكشاف البيانات وتحليلها إلى التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي، توفر هذه الأدوات الأساس للشركات والمؤسسات لإطلاق الإمكانات الحقيقية لبياناتها. استفد من هذه الأدوات التي ستُغيّر قواعد اللعبة وابقَ في طليعة مجال علم البيانات سريع التطور.