أساسيات علم البيانات يجب أن تعرفه
ما هي حقيقة علم البيانات؟
لقد أصبحت كلمة طنين بقدر ما يتعلق الأمر عالم تكنولوجيا المعلومات اليوم. يحدث هذا مع الكثير من التقنيات التي يبدأ الناس في الحديث عنها بلغة لا تفهم ما المقصود بالتكنولوجيا ، وما يدخل في نطاقه وما إلى ذلك. سنقوم بمثل هذه المناقشات بشيء من التفصيل. يبدأ الارتباك في اللحظة التي تتحدث فيها عن علم البيانات كجزء من السيناريو الفني الحالي. يأتي مع مكوناته المختلفة. عندما تتحدث عن مكونات علم البيانات ، فأنت تتحدث بشكل أساسي عن البيانات الضخمة. هذا عندما تتحدث أيضًا عن العديد من الوظائف التي تشكل جزءًا من علم البيانات – ما هو دور عالم البيانات ، وما هو دور مدير البيانات بالضبط ، وما هو دور مدير مكتبة البيانات وما إلى ذلك. في سيناريو اليوم عندما تتحدث عنه كحقل داخل نفسه ، فإنه يتعامل بشكل أساسي مع أجزاء كبيرة من البيانات.
دور Hadoop عندما يتعلق الأمر بعلوم البيانات
وهو يشير بشكل أساسي إلى البيانات الضخمة وكميات كبيرة من الأطر التي تستخدم للتعامل مع هذه البيانات الكبيرة. هناك عدد كبير من الأطر الموجودة ، ويحصلون على إيجابيات وسلبيات خاصة بهم. Hadoop هو الإطار الأكثر انتشارا وشعبية. عندما تتحدث عن علم البيانات ، فإنك تتحدث عن تحليلات مختلفة ، والتي قمت بتشغيلها على هذا الجزء الكبير من البيانات – فأنت لا تستطيع فعلًا الهروب من Hadoop. في كل مرة تقوم فيها بفحص إحصائي ، لا تحتاج إلى الاهتمام بـ Hadoop أو أي إطار من هذا القبيل للبيانات الكبيرة. ومع ذلك ، يحدث علم البيانات ليكون حيوانًا مختلفًا. أيضا ، تم تطوير Hadoop في جافا ، لذلك سوف يساعد حقا إذا كنت تفهم جافا كذلك.
ما في علوم البيانات هو R؟
R هو حقا لغة برمجة للإحصاءات. لا يمكنك فعلاً تجنب R لأنه عندما تتحدث عن خوارزميات مختلفة ، يجب أن تطبق على هذه الكمية الكبيرة من البيانات لكي تتمكن من الوصول إلى رؤى هذه البيانات أو في الواقع لتمكين خوارزميات معينة للتعلم الآلي فوقها ، تحتاج إلى توظيف خدمات ر.
ما هو أباتشي محوت؟
حدث Apache Mahout ليكون مكتبة تستخدم للتعلم الآلي. وقد تم تطويره من قبل أباتشي. الآن ، ما هي أسباب حصولها على هذا القدر من الشعبية؟ ما هي بالضبط الأسباب وراء ذلك؟ الصلصة الحقيقية هي أنه يدمج مباشرة في الرياضيات. الأمر لا يتعلق فقط بحجم البيانات الهائل. إنها حقًا تتعلق بالحصول على إحصاءات مفيدة من مجموعة معينة من البيانات. يحدث في ماهوت أن يكون له معادلة تكاملية مباشرة مع Hadoop تسمح له باستخدام قدرة المعالجة لدى Hadoop في تنفيذ الخوارزمية على كمية كبيرة من البيانات. إذا ألقيت نظرة على الشركات الكبيرة مثل Facebook و Linked in ، فستواجه عمليات تنفيذ في Mahout.
