Usage of lectures and assignments depends on your sort of enrollment. If you take a course in audit method, you can see most course resources at no cost.
مهارات العمل: سيحتاج متخصصو البيانات الضخمة إلى فهم أهداف العمل الموضوعة ، بالإضافة إلى العمليات الأساسية التي تدفع نمو الأعمال وأرباحها.
التحليل الإعلاني والاستهداف: يتطلب استخدام البيانات الضخمة في التسويق والإعلان احترام القوانين المتعلقة بالتسويق الرقمي وحماية الخصوصية، وتجنب الاستخدام غير الأخلاقي للبيانات في استهداف الأفراد بطرق غير مرغوب فيها.
يمكن أن تمتد مجموعة متنوعة من البيانات لمساعدة المؤسسات على فهم ملفات تعريف العملاء وشخصياتهم. على سبيل المثال ، قد تجد الشركة أنه من المفيد معرفة ليس فقط عدد الأشخاص الذين يفتحون رسالتهم الإخبارية ، ولكن أيضًا لماذا قاموا بفتحها وتمييز خصائص الجمهور.
تشير التوجهات الحالية إلى أن معالجة البيانات الكبيرة ستستمر في التطور والتطور. من المتوقع أن تظهر تقنيات جديدة لتحليل البيانات الكبيرة، مثل استخدام الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة في عملية تحليل البيانات واستخلاص المعلومات.
ومع تزايد استخدام التكنولوجيا وتبنيها في مختلف المجالات، تزداد كمية البيانات المُنتجة والمُتدفقة بشكل مستمر.
علوم الكمبيوتر: تعد أجهزة الكمبيوتر العمود الفقري لكل استراتيجية بيانات. سيكون للمبرمجين حاجة مستمرة لابتكار خوارزميات لمعالجة البيانات وتحويلها إلى رؤى.
الفرق بين البيانات المهيكلة وشبه المهيكلة وغير المنظمة
تخزين ومعالجة البيانات الضخمة تُواجه العديد من التحديات التقنية والمنظمية. ومن بين هذه التحديات:
تطبيقات البيانات الكبيرة تلعب دورًا حاسمًا في مجموعة متنوعة من المجالات في العالم الحقيقي. تساهم البيانات الضخمة هذه التطبيقات في تحسين الأداء واتخاذ القرارات الذكية، وتوفير الوقت والتكلفة، وتحسين تجربة المستخدم، وزيادة الإنتاجية والربحية.
تركز المنظمات على جمع البيانات وتحليل معلومات العملاء وكذلك تفسير البيانات الضخمة.
من أمثلة استخدامات التحليل الإحصائي في البيانات الكبيرة، يمكننا ذكر تحليل الانحدار لتحديد العلاقة بين متغيرين، وتحليل التصنيف لتصنيف البيانات في فئات مختلفة، وتحليل التجمع لتجميع العناصر المتشابهة معًا، وتحليل التوقعات والتنبؤ باستخدام نماذج إحصائية.
وهذا يتطلب استخدام تقنيات متقدمة لمعالجة وتحليل هذا النوع المتنوع من البيانات.
الشفافية: يجب أن تكون الشركات والمؤسسات شفافة في جمع البيانات الضخمة واستخدامها. يجب على الأفراد أن يكونوا على دراية بأنواع البيانات التي تجمع وكيفية استخدامها ومشاركتها.