علم البيانات
علم البيانات
يتم إنشاء كميات متزايدة يوميًا من البيانات، والتي تصبح أكبر وأكثر عدم إدارة. تساعد في فهم العملاء والأسواق والمنتجات بشكل أفضل وتصميمها بشكل فردي. باستخدام أساليب العلوم البيانية الحديثة / البيانات الضخمة، نجعل من الممكن الاستفادة من إمكانيات بياناتك. دائمًا في التركيز: قيمتك المضافة.
- استكشاف البيانات و التحضير المسبق:
- تحليل البيانات التفسيري (EDA): تحليل وتلخيص الخصائص الرئيسية لمجموعة بيانات.
- تنظيف البيانات: تحديد ومعالجة القيم المفقودة والقيم الشاذة وعدم الاتساق.
- نمذجة البيانات:
- نمذجة التعلم الآلي (ML): بناء نماذج توقعية باستخدام خوارزميات للتصنيف، التحويل، التجميع، وغيرها.1
- التعلم العميق: تنفيذ نماذج الشبكات العصبية للمهام المعقدة مثل التعرف على الصور ومعالجة اللغة الطبيعية.
- هندسية الميزات:
- إنشاء ميزات جديدة من البيانات الحالية لتعزيز أداء النموذج.
- تحليل النصوص ومعالجة اللغة الطبيعية:
- استخراج الرؤى من البيانات النصية غير المهيكلة، تحليل المشاعر، وفهم اللغة.
- تحليل السلاسل الزمنية:
- تحليل الأنماط الزمنية والاتجاهات في البيانات التسلسلية، وغالبًا ما يستخدم للتنبؤ.
- التحليل الحصائي:
- تطبيق الأساليب الإحصائية لتحليل توزيعات البيانات، والعلاقات، واستخلاص الاستنتاجات.
- حوكمة البيانات و حمايتها:
- ضمان جودة البيانات، وسلامتها، وأمانها طوال دورة حياتها.
- الامتثال لتنظيمات حماية البيانات.
- A/B Testing:
- تصميم وتحليل التجارب لمقارنة أداء الإصدارات المختلفة لمنتج أو خدمة.
- النشر و التكامل:
- دمج النماذج في أنظمة الإنتاج للاستخدام العملي في العالم الحقيقي.