أهم أدوات علم البيانات التي يجب أن يعرفها الجميع

علم البيانات هو مجال واسع ينطوي على مجموعة متنوعة من تقنيات معالجة البيانات. ولكي تنهي مهمتك بنجاح كعالم بيانات أو خبير في تكنولوجيا المعلومات، يجب أن تكون على دراية بأفضل أدوات علم البيانات المتاحة في السوق. هل تدرك أنه من المتوقع أن تتطور صناعة علوم البيانات في جميع أنحاء العالم بمعدل نمو سنوي مركب يبلغ 30% (معدل النمو السنوي المركب)؟
أفضل 30 أداة لعلوم البيانات
معرفة كيفية استخدام أدوات علوم البيانات التي يمكن أن تساعدك على إطلاق مسيرة مهنية ناجحة في مجال علوم البيانات.
تابع القراءة للتعرف على بعض أفضل أدوات علوم البيانات في السوق! ماتلاب – ماتلاب
ماتلاب هي أداة بارزة لعلوم البيانات تستخدمها الشركات والمؤسسات. وهي عبارة عن منصة برمجة لعلماء البيانات تتيح لهم الوصول إلى المعلومات من قواعد البيانات والملفات المسطحة والمنصات السحابية وغيرها من المصادر.
باستخدام MATLAB، يمكنك القيام بهندسة الميزات بسرعة على مجموعة بيانات. طُوِّرت أنواع البيانات في MATLAB خصيصًا لعلوم البيانات وتوفر قدرًا كبيرًا من الوقت المترتب على ذلك في المعالجة المسبقة للبيانات. جوليا –
يعتبر العديد من علماء البيانات أن جوليا هي خليفة بايثون. جوليا هي لغة برمجة مصممة خصيصًا لعلوم البيانات. يمكن أن تضاهي Julia سرعة لغات البرمجة الشائعة مثل C و C++C أثناء عمليات علم البيانات بفضل تجميعها في الوقت المناسب (JIT). تساعدك جوليا على إكمال الحسابات الإحصائية في علم البيانات في وقت أقل.
تمكّنك Julia من التحكم يدويًا في عملية تجميع المهملات وتلغي الحاجة إلى إدارة الذاكرة، وهي واحدة من أكثر لغات البرمجة شيوعًا لعلوم البيانات بسبب إدارتها المستقلة للذاكرة وصيغة تركيبها الرياضية السهلة الاستخدام. أباتشي كافكا –
أباتشي كافكا هو نظام مراسلة موزع يساعد على نقل كميات هائلة من البيانات من تطبيق إلى آخر. باستخدام Apache Kafka، يمكنك بناء خطوط أنابيب البيانات في وقت أقل. يُعرف كافكا بتحمّله للأخطاء وقابليته للتوسّع مما يضمن عدم فقدان أي بيانات أثناء نقل البيانات بين التطبيقات.
Apache Kafka هو نظام مراسلة للنشر والاشتراك يسمح للناشرين بإرسال الرسائل إلى المشتركين بناءً على المواضيع، ويسمح نظام مراسلة النشر والاشتراك للمشتركين باستهلاك جميع الرسائل في موضوع ما. مينيتاب – MinITAB
برنامج Minitab هو أداة برمجية مستخدمة على نطاق واسع لمعالجة البيانات وتحليلها. يمكن أن يساعدك برنامج Minitab في العثور على الاتجاهات والأنماط في مجموعة غير منظمة. يمكن استخدام برنامج Minitab المصغر لتسهيل فهم مجموعة البيانات التي سيتم استخدامها كمدخلات لتحليل البيانات. يمكن أن يساعد Minitab أيضًا علماء البيانات في بناء الرسوم البيانية وحسابات علم البيانات.
يُنشئ برنامج Minitab إحصائيات وصفية استنادًا إلى مجموعة البيانات المُدخَلة، مع تسليط الضوء على العديد من نقاط البيانات الرئيسية مثل المتوسط والوسيط والانحراف المعياري وما إلى ذلك. يتيح لك Minitab إنشاء عدد من الرسوم البيانية بالإضافة إلى إجراء تحليل الانحدار. ساب هانا – SAP HANA
Sap Hana هو نظام إدارة قواعد البيانات العلائقية لتخزين البيانات واسترجاعها وهو سهل الاستخدام. وهو أداة مفيدة في علم البيانات بسبب تقنية إدارة البيانات داخل الذاكرة وتقنية إدارة البيانات القائمة على الأعمدة. يمكن لـ Sap Hana العمل مع قواعد البيانات التي تخزن الأشياء في مساحة هندسية (البيانات المكانية).
البحث والتحليلات النصية، ومعالجة بيانات الرسم البياني، والتحليل التنبؤي، ومهام علوم البيانات الأخرى كلها ممكنة مع Sap Hana. يحتفظ تخزين البيانات داخل الذاكرة بالبيانات في الذاكرة الرئيسية بدلاً من تخزينها على قرص، مما يجعل البحث ومعالجة البيانات أكثر كفاءة. SAS – SAS
SAS (نظام التحليل الإحصائي) هو أداة لعلوم البيانات موجودة منذ فترة طويلة. يساعد SAS المستخدمين على إجراء تحليل نصي دقيق للبيانات وتوليد نتائج ذات مغزى. يفضل العديد من المتخصصين في علوم البيانات تقارير SAS لأنها أكثر جاذبية من الناحية الجمالية.
يُستخدم SAS أيضًا للوصول إلى البيانات أو استرجاعها من مصادر عديدة، بالإضافة إلى تحليل البيانات. ويُستخدم بشكل شائع في التنقيب عن البيانات، وتحليل السلاسل الزمنية، والاقتصاد القياسي، وذكاء الأعمال، من بين أنشطة علوم البيانات الأخرى. SAS هو برنامج لا يعتمد على النظام الأساسي ويمكن استخدامه أيضًا في الحوسبة عن بُعد، ولا يمكن المبالغة في أهمية SAS في تحسين الجودة وتطوير التطبيقات. إكسل – EXCEL
أحد أفضل الأدوات للمبتدئين في علم البيانات هو برنامج Excel، وهو جزء من مجموعة برامج مايكروسوفت أوفيس. كما أنه يساعد في دراسة أسس علم البيانات قبل الانتقال إلى التحليلات المتطورة. وهو أحد أكثر أدوات تصور البيانات استخدامًا بين علماء البيانات.
يعرض Excel البيانات بطريقة بسيطة، باستخدام الصفوف والأعمدة، بحيث يمكن حتى للمستخدمين غير التقنيين فهمها. يمكن إجراء عمليات التسلسل، وتحديد متوسط البيانات، والتجميع، وغيرها من عمليات علم البيانات باستخدام صيغ Excel. نظرًا لقدرته على معالجة مجموعات البيانات الكبيرة، فهو أحد أهم أدوات علم البيانات. تحليلات جوجل – تحليلات جوجل
يعمل علماء البيانات في مجموعة واسعة من الصناعات والمجالات، بما في ذلك التسويق الرقمي. وفي مجال التسويق الرقمي، يعد هذا البرنامج أحد أكثر أدوات علم البيانات استخدامًا. من أجل فهم أفضل لكيفية تفاعل المستهلكين مع موقع إلكتروني ما، يمكن لمسؤول الويب استخدام Google Analytics للوصول إلى البيانات وتصورها وتحليلها.
يمكن لبرنامج Google Analytics التعرّف على مسار البيانات التي يتركها زوّار الموقع الإلكتروني واستغلالها من أجل مساعدة المسوّقين في اتخاذ قرارات تسويقية أفضل. يمكن استخدامه أيضًا من قبل الأفراد غير التقنيين لإجراء تحليلات البيانات بسبب تحليلاته المتطورة وواجهته سهلة الاستخدام. SPSS – SPSS
كثيرًا ما يستخدم الباحثون برنامج SPSS (الحزمة الإحصائية للعلوم الاجتماعية) لتحليل البيانات الإحصائية. يمكن أيضًا استخدام SPSS لتسريع معالجة بيانات المسح وتحليلها
لتطوير نماذج تنبؤية، يمكنك استخدام أداة SPSS Modeler. في الاستطلاعات، توجد بيانات نصية، ويمكن لـ SPSS استخراج الرؤى منها. يمكنك أيضًا استخدام SPSS لإنشاء مخطط كثافة أو مخطط مربع شعاعي، من بين تصورات البيانات الأخرى. أباتشي هادوب –
أباتشي هادوب هو منصة مفتوحة المصدر لمعالجة البيانات المتوازية تُستخدم على نطاق واسع. يتم تقسيم أي ملف ضخم إلى أجزاء وتوزيعها على عقد متعددة.
ثم تستخدم Hadoop مجموعات العقد للمعالجة المتوازية. Hadoop هو نظام ملفات موزع يقوم بتجزئة البيانات وتوزيعها عبر العديد من العقد. بالإضافة إلى نظام توزيع ملفات Hadoop، تُستخدم مكونات Hadoop الأخرى مثل Hadoop YARN وHadoop MapReduce وHadoop Common لمعالجة البيانات بالتوازي. MONGODB –
MongoDB هي قاعدة بيانات عالية الأداء وواحدة من أكثر أدوات علم البيانات استخدامًا. تسمح لك ميزة التجميع (مستندات MongoDB) في MongoDB بتخزين كميات كبيرة من البيانات. وهي تتضمن جميع خصائص SQL، بالإضافة إلى القدرة على إجراء استعلامات ديناميكية.
MongoDB هي قاعدة بيانات تستخدم مستندات بنمط JSON لتخزين البيانات وتتيح إمكانية النسخ المتماثل للبيانات بشكل كبير. نظرًا لأنها توفر توافرًا عاليًا للبيانات، فإن MongoDB تجعل إدارة البيانات الضخمة أسهل بكثير. بالإضافة إلى استعلامات قاعدة البيانات البسيطة، يمكن لـ MongoDB إجراء تحليلات متقدمة. نظرًا لقابليتها للتوسع، تعد MongoDB واحدة من أكثر أدوات علوم البيانات استخدامًا. مايكروستراتيجي –
يستخدم MicroStrategy من قبل علماء البيانات المهتمين أيضًا بذكاء الأعمال. تقدم MicroStrategy مجموعة شاملة من أدوات تحليل البيانات، بالإضافة إلى تحسين تصور البيانات واكتشافها. تستطيع MicroStrategy الوصول إلى البيانات من مجموعة واسعة من مستودعات البيانات والأنظمة العلائقية، مما يحسن إمكانية الوصول إلى البيانات واكتشافها.
لتسهيل التحليل، تساعدك MicroStrategy على تقسيم البيانات غير المهيكلة والمعقدة إلى أجزاء أصغر. يتيح MicroStrategy إنشاء تقارير تحليل بيانات أكثر دقة ومراقبة البيانات في الوقت الفعلي. أباتشي سبارك –
عند إجراء مهام علوم البيانات، صُمم Apache Spark مع مراعاة زمن الاستجابة المنخفض. يمكن التعامل مع الاستعلامات التفاعلية ومعالجة التدفق بواسطة Apache Spark، الذي يعتمد على Hadoop MapReduce. وقد أصبحت واحدة من أقوى أدوات علوم البيانات في السوق بفضل معالجتها العنقودية داخل الذاكرة.
تعمل الحوسبة داخل الذاكرة على تسريع المعالجة بشكل كبير. يدعم Apache Spark استعلامات SQL، مما يسمح لك باستنتاج علاقات مختلفة من بياناتك. يتضمن Spark أيضًا واجهات برمجة تطبيقات جافا وسكالا وبايثون لبناء تطبيقات علوم البيانات. داتاروبوت – DATAROBOT
يعد DataRobot أداة أساسية لمهام علوم البيانات مثل التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي. يمكنك سحب وإسقاط مجموعات البيانات بسرعة على واجهة مستخدم DataRobot. تحليلات البيانات متاحة لكل من علماء البيانات المبتدئين والمحترفين بفضل تصميمه سهل الاستخدام.
يسمح لك DataRobot بتصميم ونشر أكثر من 100 نموذج من نماذج علوم البيانات في نفس الوقت، مما يمنحك ثروة من البيانات. تستخدمه الشركات لتوفير أتمتة متطورة لعملائها وعملائها. يمكن أن يساعدك تحليل DataRobot التنبؤي القوي على اتخاذ قرارات قائمة على البيانات بثقة. APACHE FLINK –
هي واحدة من أفضل أدوات علوم البيانات من مؤسسة أباتشي للبرمجيات لعام 2020/2021. Apache Flink قادرة على إجراء تحليل البيانات في الوقت الفعلي في وقت قصير. Apache Flink هي منصة موزعة مفتوحة المصدر قابلة للتطوير لحسابات علم البيانات. يوفر Flink خط أنابيب منخفض الكمون وتنفيذ مخطط تدفق البيانات المتوازي.
يمكن لـ Apache Flink أيضًا معالجة دفق بيانات غير محدود بدون نقاط بداية ونهاية محددة. تشتهر Apache بأدوات وأساليب علم البيانات، والتي يمكن أن تساعد في العملية التحليلية. Flink هي أداة تساعد علماء البيانات على تقليل التعقيد أثناء معالجة البيانات في الوقت الحقيقي. كنايم – KNIME –
كنايم هي أداة شائعة لإعداد تقارير البيانات والتنقيب عنها وتحليلها في علم البيانات. وهي واحدة من أهم الأدوات في علم البيانات بسبب قدرتها على استخراج البيانات وتحويلها. Knime هي منصة مفتوحة المصدر مجانية الاستخدام في مناطق مختلفة من العالم.
وهي تستخدم مفهوم “Lego of Analytics”، وهو مفهوم تجميع البيانات للجمع بين مختلف مكونات علم البيانات. وتتيح واجهة المستخدم الرسومية البديهية (واجهة المستخدم الرسومية) في Knime لعلماء البيانات تنفيذ المهام بخبرة برمجية قليلة أو بدون خبرة برمجية. تُستخدم خطوط أنابيب البيانات المرئية من Knime لإنشاء تمثيلات تفاعلية لمجموعات البيانات. RAPIDMINER –
نظرًا لقدرته على بناء بيئة ملائمة لإعداد البيانات، يعد RapidMiner أداة برمجية شائعة لعلوم البيانات. RapidMiner قادر على بناء أي نموذج لعلوم البيانات/التعلم الآلي من الأسفل إلى الأعلى. يمكّن RapidMiner علماء البيانات من مراقبة البيانات في الوقت الفعلي وإجراء تحليلات متقدمة.
يمكن لـ RapidMiner القيام بالتنقيب عن النصوص، والتحليل التنبؤي، والتحقق من صحة النموذج، وإعداد تقارير شاملة عن البيانات، وغيرها من مهام علوم البيانات. وتجدر الإشارة بشكل خاص إلى ميزات قابلية التوسع والأمان في RapidMiner. يمكن استخدام RapidMiner لبناء تطبيقات علوم بيانات تجارية كاملة. BIGML –
يُستخدم BigML لإنشاء مجموعات بيانات يمكن مشاركتها بسهولة مع الأنظمة الأخرى. تم تصميم BIGML في الأصل لتعلم الآلة (ML)، ولكنه يُستخدم الآن على نطاق واسع لتطوير منهجيات علوم البيانات العملية. يمكنك بسهولة تصنيف البيانات والعثور على الحالات الشاذة/المتطرفة في مجموعة البيانات باستخدام BigML.
يجعل منهج BigML التفاعلي لتصور البيانات التفاعلي من عملية اتخاذ القرار لدى علماء البيانات أمراً سهلاً ومباشراً. يمكن استخدام منصة BigML القابلة للتطوير في التنبؤ بالسلاسل الزمنية، ونمذجة المواضيع، واكتشاف الارتباطات، وغيرها من المهام. يمكنك استخدام BigML للعمل مع كميات كبيرة من البيانات. TENSORFLOW –
تستخدم التقنيات الحديثة مثل علوم البيانات، والتعلم الآلي، والذكاء الاصطناعي TensorFlow بانتظام. TensorFlow هي مكتبة Python لإنشاء نماذج علوم البيانات وتدريبها. يمكنك الارتقاء بتصور البيانات إلى المستوى التالي باستخدام TensorFlow.
نظرًا لأن TensorFlow مكتوب بلغة Python، فهو سهل الاستخدام وغالبًا ما يُستخدم للبرمجة التفاضلية. TensorFlow هي لغة برمجة يمكن استخدامها لنشر نماذج علوم البيانات عبر أجهزة متعددة. نوع بيانات TensorFlow عبارة عن مصفوفة ذات أبعاد N، وغالباً ما تُعرف باسم الموتر. TABLEAU –
Tableau هو برنامج لتصور البيانات يساعد في تحليل البيانات واتخاذ القرارات. يمكّنك Tableau من تصوير البيانات بصريًا في وقت أقل بحيث يمكن للجميع فهمها. يمكن أن يساعدك Tableau في حل مشكلات تحليل البيانات المعقدة في وقت أقل. ليس عليك أن تهتم بإعداد البيانات عند استخدام Tableau؛ وبدلاً من ذلك، يمكنك التركيز على الرؤى الغنية.
لقد غيّر Tableau، الذي تم إطلاقه في عام 2003، الطريقة التي يتعامل بها علماء البيانات مع التحديات بشكل كامل. يُمكِّن Tableau العملاء من تحقيق أقصى استفادة من بياناتهم وإنتاج رؤى ثاقبة. باوربي – POWERBI
يعد PowerBI أحد أهم أدوات علم البيانات وذكاء الأعمال الأساسية. يمكن استخدامه لتصور البيانات بالاقتران مع أدوات Microsoft Data Science الأخرى. يمكنك إنشاء تقارير غنية وذكية من أي مجموعة بيانات باستخدام PowerBI. يمكن للمستخدمين أيضًا إنشاء لوحات معلومات تحليلات البيانات الخاصة بهم باستخدام PowerBI.
يمكن تحويل مجموعات البيانات غير المترابطة إلى مجموعات بيانات متماسكة باستخدام PowerBI. يمكنك تطوير مجموعة بيانات متسقة منطقياً تنتج رؤى ثرية باستخدام PowerBI. يمكن استخدام PowerBI لإنشاء تقارير جميلة بصريًا يسهل فهمها أيضًا للأشخاص غير التقنيين. بايثون –
لا تقتصر أدوات وتقنيات علم البيانات على قواعد البيانات وأطر العمل. عندما يتعلق الأمر بعلم البيانات، فإن اختيار لغة البرمجة المناسبة أمر بالغ الأهمية. وغالبًا ما يستخدم علماء البيانات لغة بايثون في كشط المواقع. توفر بايثون مجموعة متنوعة من المكتبات المصممة خصيصًا لمشاريع علوم البيانات.
تمكّنك بايثون من إجراء مجموعة واسعة من الحسابات الرياضية والإحصائية والعلمية بكفاءة. بعض مكتبات Python الأكثر استخدامًا لعلوم البيانات هي NumPy و SciPy و Matplotlib و Pandas و Keras ومكتبات Python الإضافية. R –
R هي بيئة برمجية قابلة للتطوير للتحليل الإحصائي وهي واحدة من لغات البرمجة الشائعة العديدة المستخدمة في مجال علوم البيانات. يمكن إجراء تجميع البيانات وتصنيفها بشكل أسرع باستخدام R. يمكن لـ R إنشاء مجموعة واسعة من النماذج الإحصائية، بما في ذلك النماذج الخطية وغير الخطية.
R أداة ممتازة لتنقية البيانات وتصورها. يقدم R البيانات بتنسيق سهل الفهم بحيث يمكن لأي شخص فهمها. في R، يمكنك استخدام DBI، و RMySQL، و dplyr، و ggmap، و xtable، وغيرها من الوظائف الإضافية لعلوم البيانات. QLIKVIEW –
QlikView هي أداة ذكاء أعمال وواحدة من أكثر أدوات علم البيانات استخدامًا. يمكن استخدام QlikView من قبل علماء البيانات للعثور على الارتباطات بين البيانات غير المنظمة والقيام بتحليل البيانات. يمكن أيضًا استخدام QlikView لعرض علاقات البيانات بصريًا. باستخدام QlikView، يمكن تجميع البيانات وضغطها بسرعة أكبر.
لن تضطر إلى إضاعة الوقت في معرفة كيفية ارتباط كيانات البيانات لأن QlikView يعتني بكل شيء نيابةً عنك. توفر معالجة البيانات في الذاكرة نتائج أسرع من أدوات علوم البيانات الأخرى في السوق. تريفاكتا – Trifacta
Trifacta هي أداة لإعداد البيانات وتنظيفها تُستخدم على نطاق واسع في علم البيانات. يمكن لـ Trifacta تنظيف كل من البيانات المنظمة وغير المنظمة في بحيرة البيانات السحابية. تعمل Trifacta على تسريع عملية إعداد البيانات بشكل كبير عند مقارنتها بالمنصات المنافسة. من السهل اكتشاف الأخطاء والقيم المتطرفة وغيرها من الحالات الشاذة في مجموعة البيانات باستخدام Trifacta.
في بيئة متعددة السحابات، يمكن أن تساعدك Trifacta أيضًا في إعداد البيانات بسرعة أكبر. يمكن أتمتة تصور البيانات وإدارة خط أنابيب البيانات باستخدام Trifacta. سكيكت – تعلم –
Scikit-learn هي مجموعة أدوات بايثون التي تحتوي على مجموعة كبيرة ومتنوعة من خوارزميات التعلم الآلي، سواء غير الخاضعة للإشراف أو الخاضعة للإشراف. وقد تم دمج مكونات Pandas و SciPy و NumPy و Matplotlib لصنعها.
يدعم Scikit-learn مجموعة متنوعة من الوظائف لتنفيذ خوارزميات التعلم الآلي، بما في ذلك التصنيف، والانحدار، والتجميع، والمعالجة المسبقة للبيانات، واختيار النموذج، وتقليل الأبعاد. الهدف من Scikit-learn هو تسهيل تنفيذ خوارزميات التعلّم الآلي المعقدة. وهذا هو السبب في أنه مثالي للتطبيقات التي تحتاج إلى وضع نماذج أولية بسرعة. كوبول –
تلتزم Qubole بجعل الرؤى المستندة إلى البيانات في متناول عامة الناس. يتعامل عملاء Qubole مع ما يقرب من إكسابايت من البيانات كل شهر، مما يجعلنا المزود الرائد في مجال البيانات الضخمة كخدمة. وقد اختار العملاء شركة Qubole لأننا رواد أول منصة بيانات مستقلة في هذا المجال.
تعمل منصة البيانات المستندة إلى السحابة هذه على صيانة وتحسين وتعلم تحسين نفسها تلقائيًا، مما يؤدي إلى سرعة ومرونة لا مثيل لها وتكلفة إجمالية للملكية. يهتم عملاء Qubole ببياناتهم أكثر من اهتمامهم بمنصة البيانات الخاصة بهم. تشمل الجهات الداعمة لـ Qubole شركة CRV وLightspeed Venture Partners وNorwest Venture Partners وIVP. PAXATA –
Paxata هي الشركة الأولى التي تستخدم تطبيقًا ذكيًا ذاتي الخدمة لإعداد البيانات مبنيًا على منصة قابلة للتطوير على مستوى المؤسسات مدعومة بالتعلم الآلي لتمكين جميع مستهلكي الأعمال بذكاء من تحويل البيانات الخام إلى معلومات جاهزة، بشكل فوري وتلقائي. تقوم منصة المعلومات التكيفية لأي مؤسسة بنسج البيانات في نسيج معلوماتي من أي مصدر أو سحابة أو بيئة من أجل إنتاج معلومات جديرة بالثقة. مع Paxata، ينقر المستخدمون بدلاً من البرمجة لتحقيق الأهداف في دقائق بدلاً من شهور. فهي توفر لجميع عملاء الشركة فرصة التعرف على المواد بالسرعة التي تناسبهم. اجعل مؤسستك تعتمد على البيانات.
تعمل Paxata مع موفري حلول السحابة والبيانات الضخمة وذكاء الأعمال الرائدين في هذا المجال مثل Cloudera وAmazon، بالإضافة إلى أدوات ذكاء الأعمال مثل Salesforce Wave وTableau وQlik وMicrosoft Excel، لتقليل الوقت المستغرق بشكل كبير للحصول على رؤى قيمة للأعمال. ألتيريكس –
تقع شركة Alteryx في إيرفاين بولاية كاليفورنيا، وتوفر منصة تحليلات سهلة الاستخدام ومتكاملة تمكّن محللي الأعمال وعلماء البيانات من كسر صوامع البيانات وتقديم رؤى تغير قواعد اللعبة لحل مشاكل الأعمال المعقدة. منصة Alteryx هي منصة ذاتية الخدمة، تعمل بالنقر والسحب والإفلات لمئات الآلاف من الأفراد في المؤسسات الكبرى في جميع أنحاء العالم.
وقد استحوذت Alteryx على شركة Alteryx من أجل تعزيز قدرات المنصة، وهي شركة Feature Labs التي أسسها عالما البيانات في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا ماكس كانتر وكاليان فيراماتشانيني، في عام 2015. جوبيتر –
مشروع Jupyter هو عبارة عن منصة مفتوحة المصدر تعتمد على IPython وتساعد المطورين على إنشاء برامج مفتوحة المصدر وتجارب حوسبة تفاعلية. تدعم Jupyter عدداً من اللغات، بما في ذلك Julia و Python و R.
وهي أداة قائمة على الويب تتيح لك كتابة التعليمات البرمجية المباشرة وتصور البيانات وتقديم العروض التقديمية. Jupyter هي لغة برمجة مستخدمة على نطاق واسع تم إنشاؤها مع وضع علماء البيانات في الاعتبار. إنها بيئة سهلة الاستخدام حيث يمكن لعلماء البيانات القيام بجميع مسؤولياتهم. كما أنها توفر الكثير من ميزات العروض التقديمية، مما يجعلها أداة رائعة لسرد القصص. يمكن استخدام دفاتر Jupyter Notebooks لتنقية البيانات، والمعالجة الإحصائية، والتصور، ونماذج التعلم الآلي التنبؤية. ولأنها تعتمد على برمجيات مفتوحة المصدر، فهي مجانية تمامًا.
Collaboratory عبارة عن بيئة Jupyter قائمة على الويب تعمل في السحابة وتحتفظ بالبيانات في Google Drive.
الخاتمة
علم البيانات هو مجال معقد يستلزم مجموعة كبيرة من الأدوات لمعالجة البيانات وتحليلها وتنظيفها وتنظيمها، بالإضافة إلى معالجة البيانات ومعالجتها وتفسيرها. لم تنته المهمة بعد. بعد تقييم البيانات ومعالجتها، يجب على المتخصصين في علوم البيانات بناء تصورات جذابة وجذابة لفهم جميع أصحاب المصلحة في المشروع. علاوة على ذلك، يجب على علماء البيانات استخدام تقنيات التعلم الآلي لإنشاء نماذج تنبؤية فعالة. سيكون من المستحيل إتمام كل هذه المهام دون استخدام أدوات علم البيانات.
نصل إلى استنتاج مفاده أن علم البيانات يستلزم مجموعة متنوعة من الأدوات. تُستخدم أدوات علم البيانات لتحليل البيانات، وإنشاء تصورات تفاعلية وجمالية مبهجة وتفاعلية وبناء نماذج تنبؤية فعالة باستخدام تقنيات التعلم الآلي. تتيح لك غالبية حلول علم البيانات إجراء عمليات معقدة في علم البيانات في مكان واحد. وهذا يجعل من السهل على المستخدمين إنشاء وظائف علم البيانات دون الحاجة إلى البدء من الصفر. هناك أيضاً عدد من الأدوات الأخرى التي تلبي احتياجات مجالات تطبيقات علوم البيانات.
تُجري الشركة كلاً من ورش العمل التدريبية في الفصول الدراسية بقيادة مدرس وجلسات التدريب المباشر عبر الإنترنت بقيادة مدرس للمتعلمين من جميع أنحاء الولايات المتحدة وحول العالم.
كما نقدم أيضًا تدريب الشركات لتطوير القوى العاملة في المؤسسات.
التدريب على الشهادات المهنية:
التدريب على إدارة الجودة: الدورات التدريبية لشهادة الحزام الأصفر سداسية سيجما اللينة (LSSYB) دورات تدريبية لشهادة الحزام الأخضر سداسية سيجما اللينة (LSSGB) دورات تدريبية لشهادة الحزام الأسود سداسية سيجما اللينة (LSSBB)
تدريب سكرم: الدورات التدريبية لشهادة CSM (ScrumMaster المعتمد) دورات تدريبية لشهادة CSM (Scrum Master)
التدريب الرشيق: الدورات التدريبية لشهادة محترف معتمد من معهد إدارة المشاريع (PMI-ACP) دورات تدريبية لشهادة محترف معتمد من معهد إدارة المشاريع
تدريب DevOps: دورات تدريبية لشهادة DevOps: دورات تدريبية لشهادة DevOps
تدريب تحليل الأعمال من قبل SPOTO: الدورات التدريبية لشهادة ECBA (شهادة الدخول في تحليل الأعمال) الدورات التدريبية لشهادة ECBA (شهادة الكفاءة في تحليل الأعمال) الدورات التدريبية لشهادة CBAP (محترف معتمد في تحليل الأعمال) الدورات التدريبية لشهادة تحليل الأعمال المعتمدة
تواصل معنا اشترك في قناتنا على يوتيوب
تفضل بزيارتنا على https://cciedump.spoto.net/ar/
يُرجى الاتصال بنا للحصول على مزيد من المعلومات حول دوراتنا التدريبية للشهادات الاحترافية لتسريع حياتك المهنية. أخبرنا بأفكارك في قسم “التعليقات” أدناه.