البيانات الضخمة: كيف تصبح خبيرًا في هذا المجال المتنامي!

البيانات الضخمة مهمة جدًا في عصرنا. حجم البيانات يزداد بسرعة كبيرة. تحليل البيانات يساعد في استخراج المعلومات القيمة من هذه البيانات.

يستخدم التقنيات مثل التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي. هذا يسمح لنا بالتنبؤ بالاتجاهات المستقبلية. ويحسن من العمليات التجارية وتحقيق فوائد اقتصادية واجتماعية.

أهم النقاط الرئيسية:

• البيانات الضخمة هي أساس التحول الرقمي والتكنولوجي في العصر الحديث.
• تحليل البيانات الضخمة يمكّن من اتخاذ قرارات مستنيرة وتحسين الأداء التنظيمي.
• التقنيات المتقدمة مثل التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي تساعد في التنبؤ بالاتجاهات المستقبلية.
• الاستفادة من البيانات الضخمة تحقق فوائد اقتصادية واجتماعية كبيرة.
• تطوير المهارات في مجال تحليل البيانات الضخمة يُعد مفتاح النجاح في عصرنا الحالي.

ما هي البيانات الضخمة؟

البيانات الضخمة هي كميات كبيرة من البيانات غير المنظمة. يتم إنشاؤها بفضل التقنيات الرقمية الحديثة. تأتي من مصادر مثل المستندات الرقمية والبيانات الاجتماعية والمستشعرات الصناعية.

تشمل البيانات الهيكلية وغير الهيكلية التي تساعد في تحسين القرارات وتطوير المنتجات. هذه البيانات مهمة جدًا في تطوير الخدمات.

تتميز البيانات الضخمة بخصائص مثل الحجم الكبير والتنوع. عملية التعامل معها تتضمن جمع وتحليل البيانات. تستخدم تقنيات مثل التحليل الإحصائي والتعلم الآلي في هذه العملية.

البيانات الضخمة تقدم ثروة معلوماتية كبيرة. يمكن استخدامها لاتخاذ قرارات مستنيرة وتحسين الأداء في مجالات مثل الأعمال التجارية والرعاية الصحية.

الإحصاءات تبرز أهمية البيانات الضخمة في المجالات المختلفة. من الحكومة إلى الشركات الكبرى، هناك حاجة إلى التعامل الفعال مع هذه البيانات.

لماذا تعتبر البيانات الضخمة مهمة؟

البيانات الضخمة أصبحت مهمة جدًا في كثير من الصناعات. توفر رؤى عميقة وفرصًا للنجاح. الشركات تستخدمها لاتخاذ قرارات مستنيرة وتحسين الأداء.

اتخاذ القرارات المُستنيرة

البيانات الضخمة توفر معلومات دقيقة عن السوق والعملاء. هذا يساعد المؤسسات على اتخاذ قرارات مبنية على الحقائق. هذه القرارات تكون أكثر موثوقية وفعالية.

تحسين الأداء

تحليل البيانات الضخمة يفهم الأنماط والاتجاهات المخفية. هذا يساعد على تحسين الأداء التشغيلي وزيادة الكفاءة. يمكن ذلك في مجالات مثل سلسلة التوريد والتسويق.

التنبؤ بالمستقبل

البيانات الضخمة تمكن المؤسسات من التنبؤ بالاتجاهات المستقبلية. هذه القدرة تساعد في التخطيط الاستراتيجي. تساعد أيضًا على الاستعداد للتغييرات المتوقعة.

بشكل عام، تعد البيانات الضخمة أداة قوية للمؤسسات. تساعد في تحقيق النجاح والتميز في بيئة الأعمال المتغيرة.

الأدوات والتقنيات المستخدمة في تحليل البيانات الضخمة

في عالم البيانات الضخمة، هناك أدوات وتقنيات متقدمة تساعد المحللين على تحليل المعلومات بكفاءة. هذه الأدوات تشمل:

الأدوات البرمجية

• Excel: أداة جدولية شعبية لتنظيم وتحليل البيانات الهيكلية
• R: بيئة برمجية وإحصائية قوية لتطوير أنظمة تحليل البيانات متخصصة
• Python: لغة برمجة موجهة للأهداف مع مكتبات متقدمة مثل Pandas وNumPy وScikit-learn لتحليل البيانات

التحليل الإحصائي

الأساليب الإحصائية المتقدمة تساعد في فهم الأنماط والعلاقات في البيانات الضخمة. هذا يساعد في اتخاذ قرارات مستنيرة وتحسين الأداء.

التعلم الآلي

الخوارزميات التعلمية تستخرج المعرفة وتتنبأ بالاتجاهات المستقبلية من خلال نماذج تتعلم وتحسن نتائجها تلقائيًا.

الذكاء الاصطناعي

نظم الذكاء الاصطناعي لفهم الأنماط الكامنة في البيانات الضخمة وتشكيل رؤى ذات قيمة. هذه الرؤى تساعد في اتخاذ القرارات المستنيرة.

“البيانات الضخمة هي المحفز الرئيسي للتحول الرقمي في جميع القطاعات، حيث تساعد على اتخاذ قرارات أكثر دقة وفعالية.”

بفضل التقنيات المتقدمة، أصبح تحليل البيانات الضخمة أكثر كفاءة وفعالية من أي وقت مضى. هذا يسمح للمؤسسات بالاستفادة الكاملة من هذه الموارد لتعزيز عملياتها وتحسين نتائجها.

تطبيقات البيانات الضخمة

تعتبر البيانات الضخمة مهمة جدًا في مجالات متعددة. تستخدم تقنياتها لتحليل وتفسير البيانات الكبيرة والمعقدة. يتم جمعها من مصادر مثل الشبكات الاجتماعية والمواقع الإلكترونية والأجهزة الذكية.

يمكن للذكاء الاصطناعي استخدام البيانات الضخمة للكشف عن الحالات الشاذة. كما يساعد في تحديد احتمالية النتائج المستقبلية. يتعرف أيضًا على الأنماط.

الأعمال التجارية

في مجال الأعمال التجارية، تستخدم البيانات الضخمة لتحليل سلوك العملاء. تساعد في تحسين العمليات وزيادة المبيعات. كما تساعد في اكتشاف الأنماط وتحسين الاتصال بالعملاء.

تتحسن أيضًا الأداء العملياتي وتحليل الأداء المالي. تساعد في تطوير التنبؤات المستقبلية.

الطب والرعاية الصحية

في مجال الطب والرعاية الصحية، تستخدم البيانات الضخمة لتحليل بيانات المرضى. تساعد في تحسين التشخيص وتطوير العلاجات. يساهم في اكتشاف الأنماط وتحسين الأداء.

يساعد في التنبؤات المستقبلية أيضًا.

العلوم

في مجال العلوم، تستخدم البيانات الضخمة لتحليل البيانات التجريبية. تساعد في الوصول إلى اكتشافات جديدة. تساهم في تطوير الذكاء الاصطناعي من خلال التعرف على الأنماط.

الحكومات

في مجال الحكومات، تستخدم البيانات الضخمة لتحليل البيانات السكانية. تساعد في تحسين الخدمات العامة. تساهم في اتخاذ قرارات سياسية أفضل.

يساعد في تحسين الكفاءة التشغيلية للحكومات. يساعد في تحسين التوقعات واتخاذ قرارات دقيقة.

بشكل عام، تقنيات البيانات الضخمة لها تطبيقات واسعة في المجالات المختلفة. تجعلها أداة قوية في يد المؤسسات والباحثين. تساعد في تحقيق نتائج أفضل وتحسين القرارات.

المفاهيم الأساسية في تحليل البيانات

قبل البدء في تحليل البيانات الضخمة، من المهم معرفة الأساسيات. هذه الأساسيات ضرورية لتحليل البيانات بشكل فعال.

جمع البيانات

الخطوة الأولى هي جمع البيانات من مصادر مختلفة. قد تكون البيانات مهيكلة أو غير مهيكلة، مثل النصوص والصور والفيديوهات. جمع البيانات يتطلب جهدًا وتخطيطًا لضمان بيانات ذات جودة عالية.

تنظيف البيانات

بعد جمع البيانات، تأتي خطوة تنظيف البيانات. هذه الخطوة مهمة لضمان دقة التحليل. تشمل تنظيف البيانات التعامل مع القيم المفقودة وإزالة البيانات الخاطئة.

تحليل البيانات

الخطوة الأخيرة هي تحليل البيانات. باستخدام أدوات تقنية، يمكن للمحللين استكشاف البيانات واكتشاف الاتجاهات. هذا يساعد في اتخاذ قرارات مستنيرة.

“البيانات الضخمة هي القوة الدافعة وراء الابتكارات. فهم المفاهيم الأساسية لتحليل البيانات ضروري لاستفاد من هذا الموارد.”

تحليل البيانات باستخدام Excel

برنامج Excel هو أداة مهمة في تحليل البيانات. يتيح للمستخدمين تحليل البيانات بسهولة، من البسيط إلى المتقدم. هذا يجعل من Excel أداة مفيدة لكل من المبتدئين والخبراء.

باستخدام تحليل البيانات باستخدام Excel، يمكن للمستخدمين استغلال ميزات كثيرة. على سبيل المثال، توفر وظيفة “استعلامات اللغة الطبيعية” في Microsoft 365 إمكانية إجراء استعلامات بلغة طبيعية بسهولة.

كما يمكن لـأساسيات Excel في تحليل البيانات استخدام معادلات مثل DATE وDATEVALUE لتحليل تواريخ. وظيفة الغالبية تساعد في اكتشاف الحالات التي تستند فيها غالبية القيمة الإجمالية إلى عامل واحد.

تحليل البيانات في Excel يقدم ملخصات واتجاهات وأنماط مرئية عالية المستوى. يعمل بشكل جيد مع البيانات المجدولة النظيفة كجدول Excel. لكن، لا يدعم تحليل البيانات في وضع التوافق (ملفات .xls) ولا يدعم تحليل مجموعات البيانات التي تزيد عن 1.5 مليون خلية.

لتحقيق أفضل النتائج، من المهم تحديد المجالات والحقول المهمة. هذا يساعد في تقديم اقتراحات أكثر استهدافاً. تحليل البيانات في Excel يستند إلى تدريج، حيث تبحث الخدمة عن مجموعة محددة من رؤية الفئات لتقديم التوصيات المناسبة.

في النهاية، Excel هو أداة قوية لتحليل البيانات. يمكن للمبتدئين والمتقدمين استغلالها لتحسين قراراتهم وزيادة الفعالية في مجالات متعددة.

تحليل البيانات باستخدام Python

Python هي لغة برمجة قوية تستخدم في تحليل البيانات بكثرة. توفر مكتبات مثل Pandas و NumPy و Matplotlib و Scikit-learn، مما يجعلها مثالية للمحترفين. هذه المكتبات تساعد في التعامل مع البيانات بكفاءة.

تحليل البيانات بPython يسهل على المحللين بسبب سهولة الاستخدام. يمكنهم التعامل مع البيانات المنظمة وغير المنظمة. كما يمكنهم إنشاء تقارير وتصورات بصرية.

أصبحت Python من اللغات الشائعة في تحليل البيانات والعلوم البيانات.

تحليل البيانات بPython يبدأ بالاستكشاف، ثم تنظيف البيانات، ثم النمذجة. المكتبات المختلفة تساعد المحللين في هذه المراحل بكفاءة.

بشكل عام، Python أداة قوية لتحليل البيانات بفضل مكتباتها. يمكن لمختلف المجالات الاستفادة من قوتها في تحليل البيانات.

تحليل البيانات باستخدام R

R هي لغة برمجة قوية ومشهورة في التحليل الإحصائي وتصور البيانات. هي أداة مخصصة للجوانب الإحصائية والتحليلية. لذا، تعد خياراً ممتازاً للباحثين والمحللين في هذا المجال.

من أبرز مزايا استخدام R في تحليل البيانات:

• القدرة على إجراء تحليلات إحصائية شاملة وتطوير نماذج متقدمة.
• إمكانية تصور البيانات بشكل واضح من خلال الرسوم البيانية والتنسيقات المختلفة.
• توفر مجموعة واسعة من الحزم والمكتبات المتخصصة في مختلف مجالات تحليل البيانات.
• سرعة وكفاءة التنفيذ مع إمكانية التكيف والتخصيص بحسب احتياجات المستخدم.
• دعم لغة البرمجة الحديثة والواجهات البرمجية التطبيقية (APIs) المتطورة.

في النهاية، يُعتبر R أداة فعالة وقوية. تساعد المحللين والباحثين على تحليلات معقدة وإنشاء تقارير مُتطورة. هذا يساعد في تحسين اتخاذ القرارات وتنبؤ المستقبل.

على سبيل المثال، تحليلك لبيانات البكتيريا من تربة الحفر يتيح لك معرفة جودة البترول الخام وكمية المخزون في ذلك الحقل. كما أن تحليلك للمعلومات الطبية لملايين المرضى يتيح لك التنبؤ بخطورة المرض ووضع المريض تحت الملاحظة بناءً على بياناته. وبالمثل، تحليلك لبيانات الأسواق المالية يتيح لك التنبؤ بسعر أسهم الشركات في الأسواق ومتى يحدث الانهيار المالي في المستقبل.

“إن التحليل الفعال للبيانات باستخدام R يُمكّن المحللين والباحثين من اتخاذ قرارات مستنيرة وتحقيق نتائج دقيقة وموثوقة.”

البرمجة في تحليل البيانات

البرمجة مهمة جدًا في تحليل البيانات. تعلم لغة مثل Python أو R مفيد للغاية. ابدأ بتعلم الأساسيات مثل المتغيرات، الحلقات، الشروط، الدوال، وهياكل البيانات.

إتقان البرمجة أساسي لمحلل البيانات. يساعد في استغلال البيانات الضخمة بفعالية. يسمح بتحليل البيانات بكفاءة.

على محللي البيانات تطوير مهارات إحصائية، تعلم آلي، تنظيف بيانات. هذه المهارات تساعد في استخراج رؤى من البيانات الضخمة.

1. تعلم أساسيات البرمجة في لغة مثل Python أو R
2. اكتساب مهارات في الإحصاء والتعلم الآلي
3. تطوير مهارات في تنظيف وإعداد البيانات
4. تعرف على أحدث الأدوات والتقنيات المستخدمة في تحليل البيانات
5. ابحث عن فرص للتطبيق العملي وبناء محفظة أعمال

البرمجة مهمة في تحليل البيانات الضخمة. تعلم المهارات البرمجية يساعد محللي البيانات على استخراج رؤى قيمة وتحسين القرارات.

“تعلم البرمجة خطوة أساسية لتصبح محللاً ناجحًا للبيانات في عصر البيانات الضخمة.”

الإحصاء في تحليل البيانات

في عصر البيانات الضخمة، يُعتبر علم الإحصاء أداة أساسية. يساعد في تحليل البيانات وإدارتها بطريقة فعالة. يستخدم في مجالات مثل الأعمال والحكومة والطب والهندسة.

يساعد في اتخاذ قرارات دقيقة وتحسين الأداء. هذا يحدث من خلال بيانات موثوقة.

المفاهيم الأساسية

للفهم الإحصاء، من المهم معرفة المفاهيم الأساسية مثل المتوسط والوسيط. كما يجب معرفة التباين والانحراف المعياري.

هذه المقاييس تساعد في وصف البيانات وفهم خصائصها.

الاختبارات الإحصائية

اختبارات مثل T-test و ANOVA والارتباط مهمة جداً في تحليل البيانات. تساعد في تحديد الفروق بين المجموعات.

كما تساعد في فحص العلاقات بين المتغيرات.

التحليل الوصفي والاستنتاجي

التحليل الإحصائي يصف البيانات بدقة ويستنتج النتائج منها. يساعد في فهم الظواهر والاتجاهات بشكل موضوعي.

يحسن اتخاذ القرارات المستندة إلى البيانات.

شركات مثل أمازون ونتفليكس تستخدم البيانات الضخمة والإحصاء بكفاءة. هذه الشركات توضح أهمية الإحصاء في تحليل البيانات. تساعد في تحسين الأداء في مجالات متعددة.

التطبيق العملي في تحليل البيانات

لا شيء يُقدم أفضل من التطبيق العملي للتعلم في تحليل البيانات. يمكنك البدء بالبحث عن مصادر بيانات مفتوحة على الإنترنت. هذه المصادر توفر بيانات متنوعة لممارسة تحليلها.

مثال على مصادر بيانات مفتوحة هو Kaggle و UCI Machine Learning Repository. هذه المصادر توفر فرصة لاكتساب خبرة عملية في تحليل البيانات.

البدء بالتعامل مع بيانات حقيقية يُطور مهاراتك في إعداد البيانات. كما يساعدك في اختيار الأدوات المناسبة وتفسير النتائج بطريقة فعالة.

ArcGIS GeoAnalytics Server هو مثال على تطبيقات تحليل البيانات الضخمة. يمكنه معالجة وتحليل بيانات كبيرة ضمن بيئة ArcGIS Enterprise. يستخدم في مجالات مثل تحليل الجريمة وإدارة النقل.

هناك أدوات أخرى مثل Zoho Analytics و Atlas.ti. هذه الأدوات تقدم تحليلات ضخمة ومتقدمة. تشمل مميزاتها التحليل البصري وإعداد التقارير في الوقت الحقيقي.

عند اختيار أداة تحليل بيانات ضخمة، تأكد من النظر في التكلفة والجودة. أيضاً، تأكد من توافقها مع بنية تحتيةك. هذا يساعدك في الاختيار الأمثل لمشروعك.

في النهاية، التطبيق العملي هو أفضل طريقة لإتقان تحليل البيانات. استخدام مصادر بيانات مفتوحة يُطور مهاراتك. هذا يساعدك في تحسين قدراتك على تحليل البيانات.

التعلم والموارد في تحليل البيانات

عند البدء في استكشاف مجال تحليل البيانات، يمكن العثور على العديد من الموارد المفيدة. هذه الموارد تساعدك على التعلم والنمو. سواء كنت تسعى لتطوير مهاراتك الأساسية أو البحث عن تخصصات متقدمة، هناك خيارات كثيرة لك.

الدورات عبر الإنترنت

منصات مثل Coursera، Udemy، وedX تقدم دورات في تحليل البيانات. هذه الدورات تغطي من الأساسيات إلى المفاهيم المتقدمة. يمكنك التعلم في وقتك المخصص وبأسعار معقولة.

الكتب المفيدة

• Python for Data Analysis بقلم Wes McKinney
• R for Data Science بقلم Hadley Wickham وGarrett Grolemund

هذه الكتب مفيدة لمن يريد تعلم لغات البرمجة مثل Python وR. تقدم شرحًا تفصيليًا للمفاهيم الأساسية.

بغض النظر عن مستواك الحالي، هناك دائمًا فرصة للتعلم والتطوير في تحليل البيانات. يمكنك البحث عن دورات عبر الإنترنت أو كتب توجيهية. هذه الموارد ستساعدك على بناء مهاراتك وتعزيز خبرتك في هذا المجال الهام.

الانضمام إلى مجتمعات تحليل البيانات

في عصر البيانات الضخمة، الانضمام إلى مجتمعات تحليل البيانات أصبح مهمًا لكل من المبتدئين والخبراء. هذه المجتمعات توفر فرصًا للتفاعل مع المحترفين واستفادة من خبراتهم.

منتدى Reddit يضم مجموعات مثل r/datascience و r/learnpython. هنا يمكنك طرح أسئلتك واستلهام أفكار من المحترفين. منصة Kaggle تقدم منافسات في تحليل البيانات، حيث يتفاعل المشاركون ويتبادلون الخبرات.

الحضور في المؤتمرات والندوات يُعد طريقًا آخر للانخراط في مجتمع تحليل البيانات. هنا يمكنك التواصل مع الخبراء واستفادة من أحدث الاتجاهات.

الانضمام إلى مجتمعات تحليل البيانات يساعد في تطوير مهاراتك وتوسيع آفاقك. سيساهم ذلك في تعزيز وضعك كخبير في تحليل البيانات.

“الشبكات والمجتمعات هي الأساس الذي يمكننا من خلاله المضي قدمًا في مجال تحليل البيانات.”

أهمية الانضمام إلى مجتمعات تحليل البيانات:

• طرح الأسئلة والحصول على إجابات من المحترفين
• تبادل الأفكار والخبرات مع أقران مهتمين بنفس المجال
• الاطلاع على أحدث الاتجاهات والتقنيات في تحليل البيانات
• المشاركة في المناقشات والفعاليات المتخصصة
• تطوير المهارات والخبرة من خلال التفاعل والتعلم
• زيادة الشبكات والعلاقات المهنية في مجال تحليل البيانات

الانضمام إلى مجتمعات تحليل البيانات يوفر الدعم والتوجيه اللازمين لتحسين مهاراتك. استغل هذه الفرصة لتصبح خبيرًا في تحليل البيانات!

مدى صعوبة مجال تحليل البيانات الضخمة

مجال تحليل البيانات الضخمة يجمع بين المهارات التقنية والتحليلية. يعتمد على الخلفية الفردية ومدى الاستعداد للتعلم. إذا كان لديك خبرة في الرياضيات، الإحصاء، وعلوم الحاسوب، فستجد تحليل البيانات أسهل.

لكن، حتى للمبتدئين، هناك تحديات مثل تعلم الأدوات والتقنيات. فهم المفاهيم الأساسية للإحصاء والتحليل الكمي قد يكون صعبًا. لكن، بالتعلم المستمر والممارسة، يمكن للجميع أن يصبح خبراء.

مدى صعوبة تحليل البيانات الضخمة يعتمد على العوامل الفردية والتحديات. بالتصميم والجهد، يمكن لأي شخص أن يصبح خبيرًا في هذا المجال.

روابط المصادر

• Bootcamp Data Scientist / ML Engineer – https://www.datarockstars.ai/ar/formations/bootcamps/data-scientist-ml-engineer/
• رسالة المؤسسة التعليمية نقطة إنطلاق أنظمة إدارة الجودة فيها – https://zujournal.zu.edu.jo/images/stories/vol_23_no_3_2023/9a.pdf
• تدريب عملي علم الجينوم الدقيق للرئة والبيانات الضخمة – https://www.techtitute.com/ae/medicine/internship-program/internship-program-precision-pneumology-genomics-big-data-medicine
• بيانات ضخمة – https://ar.wikipedia.org/wiki/بيانات_ضخمة
• البيانات الضخمة ومجالات تطبيقها – https://www.awforum.org/index.php/ar/مقالات-وبحوث-2018/item/190-البيانات-الضخمة-ومجالات-تطبيقها
• ما هي البيانات الضخمة Big Data وما أهميتها؟ – https://repoteq.com/blogs/Details/22
• استخدام البيانات الضخمة واهميتها للأعمال – https://alokabconsulting.com/ar/insights/dd141ec7-8cfd-41b2-a6f3-125e7f8055e9
• البيانات الضخمة (Big Data) – مدونة ماجد – https://majed.blog/ar/البيانات-الضخمة/
• الدليل الكامل لهندسة البيانات الضخمة: الأدوات والتقنيات | AppMaster – https://appmaster.io/ar/blog/dwt-wtqnyt-hnds-lbynt-ldkhm
• ما هي البيانات الضخمة ولماذا هي مهمة؟ – https://www.qalamcode.com/big-data/
• البيانات الضخمة: كيفية جمع وتحليل مجموعات البيانات الكبيرة والمعقدة – FasterCapital – https://fastercapital.com/arabpreneur/البيانات-الضخمة–كيفية-جمع-وتحليل-مجموعات-البيانات-الكبيرة-والمعقدة.html
• تطبيقات البيانات الضخمة في الذكاء الاصطناعي – مدونة ماجد – https://majed.blog/ar/تطبيقات-البيانات-الضخمة-في-الذكاء-الا/
• ما هي البيانات الكبيرة؟ – https://www.oracle.com/qa-ar/big-data/what-is-big-data/
• أفضل 5 ممارسات لتكامل البيانات الضخمة | Astera – https://www.astera.com/ar/knowledge-center/big-data-integration/
• الفرق بين علم البيانات والبيانات الضخمة – https://www.careerera.com/ar/blog/difference-between-data-science-and-big-data
• ما هي البيانات الكبيرة؟ – https://www.oracle.com/sa-ar/big-data/what-is-big-data/
• ما المقصود بعِلم البيانات؟ – شرح “عِلم البيانات” – AWS – https://aws.amazon.com/ar/what-is/data-science/
• تحليل البيانات في Excel – دعم Microsoft – https://support.microsoft.com/ar-sa/office/تحليل-البيانات-في-excel-3223aab8-f543-4fda-85ed-76bb0295ffc4
• دورة تحليل البيانات الضخمه باستخدام الاكسيل – منصة معارف – https://www.m3aarf.com/certificate/6566/دورة-تدريبية-لتعلم-تحليل-البيانات-الضخمه-باستخدام-الاكسيل-video
• تحليل البيانات باستخدام Excel Microsoft – https://professionalpathtrainingcenter.zamn.app/courses/2074
• بايثون-28: تحليل البيانات بلغة بايثون المشروع الاول-1 – https://mustafasadiq0.wordpress.com/2018/04/20/بايثون-28-تحليل-البيانات-بلغة-بايثون-ال/
• إجراء تحليل بيانات ضخمة باستخدام ArcGIS GeoAnalytics Server—ArcGIS GeoAnalytics Server – https://enterprise.arcgis.com/ar/geoanalytics/10.9/perform-analysis/perform-big-data-analysis.htm
• تحليل البيانات باستخدام لغة R – https://www.rwaq.org/courses/data-analysis-with-r
• PowerPoint Presentation – https://www.unescwa.org/sites/default/files/event/materials/Day 2_Item 1_Big data analytics Predictive analytics.pdf
• تحليل البيانات بأستخدام ادوات الاحصي – دليل شامل – http://osloop.io/تحليل-البيانات/
• ما المقصود بتحليلات البيانات؟ – شرح “تحليلات البيانات” – AWS – https://aws.amazon.com/ar/what-is/data-analytics/
• تعرف على الفرق بين علم البيانات وتحليل البيانات والبيانات الضخمة – https://studyfans.com/blogs/the-difference-between-data-science-data-analysis-and-big-data
• أهم 7 لغات تحليل البيانات والأكثر النتشارا – https://puretk.com/blog/لغات-تحليل-البيانات/
• علم الإحصاء وأهميته في تحليل البيانات ودعم القرارات – https://blog.ajsrp.com/علم-الإحصاء-وأهميته-في-تحليل-البيانات/
• 5 طرق التحليل الإحصائي للبحث والتحليل | QuestionPro – https://www.questionpro.com/blog/ar/5-طرق-التحليل-الإحصائي-للبحث-والتحليل/
• تحليل البيانات الضخمة Big Data Analytics | بحث شامل – https://studyshoot.com/techs/تحليل-البيانات-الضخمة/
• إجراء تحليل بيانات ضخمة باستخدام ArcGIS GeoAnalytics Server—ArcGIS GeoAnalytics Server – https://enterprise.arcgis.com/ar/geoanalytics/11.2/perform-analysis/perform-big-data-analysis.htm
• 13 أداة وبرامج لتحليل البيانات الضخمة (تحديث 2024) – https://www.guru99.com/ar/big-data-analytics-tools.html
• 8 Ways Big Data Is Benefitting Today’s HR | G-P – https://www.globalization-partners.com/ar/blog/8-ways-big-data-is-benefitting-todays-hr/
• ما هي البيانات الكبيرة؟ – https://www.oracle.com/ae-ar/big-data/what-is-big-data/
• ما هو تحليل البيانات في الرعاية الصحية؟ التعريف والأهمية والأمثلة والفوائد وتحليلات البيانات الضخمة – https://ideascale.com/ar/المدونة/ما-هي-تحليلات-البيانات-في-الرعاية-الصح/
• تحليل البيانات – كل ما تريد معرفته عن المجال – https://quizus.net/تحليل-البيانات-كل-ما-تريد-معرفته-عن-ال/
• دليلك-الشامل-لتعلم-تحليل-البيانات – https://nouvil.net/دليلك-الشامل-لتعلم-تحليل-البيانات/
• مركز المستقبل – البيانات الضخمة .. القوة المستقبلية للدول والمجتمعات – https://futureuae.com/ar-AE/Mainpage/Item/9408
• البيانات الضخمة.. القوة المستقبلية للدول والمجتمعات – قضايا تكنولوجية – https://www.shorouknews.com/mobile/columns/view.aspx?cdate=03072024&id=94f145df-348f-4057-bacf-cdc3c8ee6a63