How to Turn ChatGPT into a Money-Making Machine

Advertisements

With the advent of advanced AI models like ChatGPT, opportunities to create revenue streams through AI-driven solutions have expanded significantly. This guide provides detailed strategies and 20 practical examples of how you can leverage ChatGPT to generate income.

Example: Blog Writing Service

  • Description: Use ChatGPT to generate high-quality blog posts for clients. Topics can range from technology and finance to lifestyle and travel.
  • Implementation: Market your services on platforms like Upwork or Fiverr. Offer custom content creation based on client specifications.

Example: E-book Writing

  • Description: Create e-books on popular topics by using ChatGPT to generate content.
  • Implementation: Write comprehensive guides or stories, format them professionally, and sell on Amazon Kindle Direct Publishing.

Example: Automated Customer Support for E-commerce

  • Description: Implement ChatGPT to handle customer inquiries, complaints, and FAQs.
  • Implementation: Integrate ChatGPT with an e-commerce platform to provide 24/7 customer support, reducing the need for a large support team.

Example: Online Tutoring

  • Description: Offer tutoring services in various subjects, with ChatGPT providing explanations and answering student questions.
  • Implementation: Use platforms like Teachable or Udemy to create courses supplemented by ChatGPT-powered Q&A sessions.

Example: Language Learning

  • Description: Develop a language learning app where ChatGPT acts as a conversation partner to help users practice new languages.
  • Implementation: Create an interactive app and charge a subscription fee for premium features.

Example: Personal Assistant Services

  • Description: Provide virtual personal assistant services to busy professionals, using ChatGPT to manage schedules, emails, and reminders.
  • Implementation: Market the service to small business owners and executives who need help with day-to-day tasks.

Example: Social Media Content Creation

  • Description: Use ChatGPT to create engaging social media posts for businesses and influencers.
  • Implementation: Offer packages for different types of content (e.g., daily posts, weekly blogs) and manage accounts for clients.

Example: Competitive Analysis Reports

  • Description: Generate detailed competitive analysis reports using ChatGPT to gather and summarize market data.
  • Implementation: Sell these reports to businesses looking to gain an edge over their competitors.

Example: Script Writing for YouTube Creators

  • Description: Write scripts for YouTube videos on various topics.
  • Implementation: Partner with YouTube creators to provide them with engaging scripts and help them grow their channels.

Example: Ghostwriting

  • Description: Offer ghostwriting services for books, articles, or speeches.
  • Implementation: Market yourself to authors, executives, and public figures who need high-quality written material.

Example: Business Strategy Consulting

  • Description: Use ChatGPT to provide insights and strategic advice for businesses.
  • Implementation: Offer consulting services in areas like marketing, operations, and growth strategies.

Example: Interactive Storytelling

  • Description: Create interactive stories or games where users can choose their adventure paths.
  • Implementation: Develop a web or mobile app and charge for premium content or in-game purchases.

Example: Symptom Checker

  • Description: Develop a chatbot that helps users understand potential health issues based on their symptoms.
  • Implementation: Partner with healthcare providers to offer this as a service on their websites.
Advertisements

Example: Personal Finance Management

  • Description: Create a chatbot that provides personalized financial advice and budgeting tips.
  • Implementation: Offer this as a subscription-based service to individuals seeking to improve their financial health.

Example: Property Recommendations

  • Description: Develop a chatbot that helps users find real estate properties based on their preferences.
  • Implementation: Partner with real estate agencies to integrate this tool into their websites.

Example: Travel Itinerary Planning

  • Description: Offer personalized travel itineraries and recommendations.
  • Implementation: Create a subscription-based app or service for frequent travelers.

Example: Event Coordination

  • Description: Use ChatGPT to assist in planning and coordinating events, from weddings to corporate functions.
  • Implementation: Market your services to event planners and companies.

Example: Legal Document Drafting

  • Description: Provide services for drafting legal documents, such as contracts and wills.
  • Implementation: Offer a subscription service or charge per document.

Example: IT Support Chatbot

  • Description: Develop a chatbot that provides technical support for software and hardware issues.
  • Implementation: Partner with IT service companies to offer this as a value-added service.

Example: Game Development Assistance

  • Description: Use ChatGPT to generate game dialogues, storylines, and character backgrounds.
  • Implementation: Partner with game developers to streamline the creative process.

Example: Fundraising Campaigns

  • Description: Use ChatGPT to create compelling fundraising content and manage donor communications.
  • Implementation: Offer your services to nonprofits to help them increase their fundraising efforts.

Example: Academic Research Support

  • Description: Assist researchers by summarizing articles, generating hypotheses, and organizing references.
  • Implementation: Market your services to academic institutions and independent researchers.

Example: Life Coaching

  • Description: Provide life coaching sessions with ChatGPT offering advice and motivational content.
  • Implementation: Create a subscription-based service or offer one-on-one sessions.

By leveraging the capabilities of ChatGPT, you can tap into a wide range of industries and create multiple revenue streams. The key is to identify areas where ChatGPT can add value and then market your services effectively.

Advertisements

إلى آلة لكسب المال ChatGPT كيف تحول

Advertisements

ChatGPT مع ظهور نماذج الذكاء الاصطناعي المتقدمة مثل

توسعت فرص إنشاء تدفقات الإيرادات من خلال الحلول المعتمدة على الذكاء الاصطناعي بشكل كبير يقدم هذا الدليل إستراتيجيات مفصلة وعشرون مثالاً عملياً لكيفية الاستفادة من هذه المنصة لتوليد الدخل

1. إنشاء المحتوى

مثال: خدمة كتابة المدونات

ChatGPT الوصف: استخدم

لإنشاء منشورات مدونة عالية الجودة للعملاء يمكن أن تتراوح المواضيع من التكنولوجيا والتمويل إلى نمط الحياة والسفر

Fiverr أو Upwork التنفيذ: قم بتسويق خدماتك على منصات مثل

تقديم إنشاء محتوى مخصص بناءً على مواصفات العميل

مثال: كتابة الكتب الإلكترونية الوصف: قم بإنشاء كتب إلكترونية حول موضوعات شائعة باستخدام هذه المنصة لإنشاء المحتوى

التنفيذ: كتابة أدلة أو قصص شاملة، وتنسيقها بشكل احترافي

Amazon Kindle Direct Publishing وبيعها على

2. دعم العملاء

مثال: دعم العملاء الآلي للتجارة الإلكترونية

للتعامل مع استفسارات العملاء والشكاوى والأسئلة الشائعة ChatGPT الوصف: تنفيذ

ChatGPT التنفيذ: دمج

مع منصة التجارة الإلكترونية لتوفير دعم العملاء على مدار الساعة طوال أيام الأسبوع، مما يقلل الحاجة إلى فريق دعم كبير

3. الخدمات التعليمية

مثال: التدريس عبر الإنترنت

الوصف: تقديم خدمات التدريس في مواضيع مختلفة

التوضيحات والإجابة على أسئلة الطلاب ChatGPT مع توفير

Udemy أو Teachable التنفيذ: استخدم منصات مثل

ChatGPT لإنشاء دورات مكملة بجلسات أسئلة وأجوبة مدعومة بـ

مثال: تعلم اللغة

ChatGPT الوصف: تطوير تطبيق لتعلم اللغة حيث يعمل

كشريك محادثة لمساعدة المستخدمين على ممارسة لغات جديدة

التنفيذ: إنشاء تطبيق تفاعلي وتحصيل رسوم اشتراك مقابل الميزات المتميزة

4. المساعدة الافتراضية

مثال: خدمات المساعد الشخصي

الوصف: توفير خدمات المساعد الشخصي الافتراضي للمحترفين المشغولين، باستخدام هذه المنصة لإدارة الجداول الزمنية ورسائل البريد الإلكتروني والتذكيرات

التنفيذ: تسويق الخدمة لأصحاب الأعمال الصغيرة والمديرين التنفيذيين الذين يحتاجون إلى المساعدة في المهام اليومية

5. إدارة وسائل التواصل الاجتماعي

مثال: إنشاء محتوى الوسائط الاجتماعية

الوصف: استخدم هذه المنصة لإنشاء منشورات جذابة على وسائل التواصل الاجتماعي للشركات والمؤثرين

التنفيذ: تقديم حزم لأنواع مختلفة من المحتوى (مثل المنشورات اليومية والمدونات الأسبوعية) وإدارة الحسابات للعملاء

6. أبحاث السوق

مثال: تقارير التحليل التنافسي

الوصف: إنشاء تقارير تحليلية تنافسية مفصلة باستخدام هذه المنصة لجمع بيانات السوق وتلخيصها

التنفيذ: بيع هذه التقارير للشركات التي تتطلع إلى التفوق على منافسيها

7. الكتابة الإبداعية

مثال: كتابة السيناريو لمنشئي المحتوى على يوتيوب

الوصف: كتابة نصوص برمجية لمقاطع فيديو يوتيوب حول مواضيع مختلفة

التنفيذ: الشراكة مع منشئي المحتوى على يوتيوب لتزويدهم بنصوص جذابة ومساعدتهم على تنمية قنواتهم

على سبيل المثال: كتابة خفية

الوصف: تقديم خدمات الكتابة الخفية للكتب أو المقالات أو الخطب

التنفيذ: قم بتسويق نفسك للمؤلفين والمديرين التنفيذيين والشخصيات العامة الذين يحتاجون إلى مواد مكتوبة عالية الجودة

8. الخدمات الاستشارية

مثال: استشارات استراتيجية الأعمال

الوصف: استخدم هذه المنصة لتقديم رؤى ونصائح استراتيجية للشركات

التنفيذ: تقديم خدمات استشارية في مجالات مثل التسويق والعمليات واستراتيجيات النمو

9. الترفيه

مثال: رواية القصص التفاعلية

الوصف: قم بإنشاء قصص أو ألعاب تفاعلية حيث يمكن للمستخدمين اختيار مسارات المغامرة الخاصة بهم

التنفيذ: تطوير تطبيق ويب أو هاتف محمول وتحصيل رسوم مقابل المحتوى المتميز أو عمليات الشراء داخل اللعبة

Advertisements

10. دعم الرعاية الصحية

مثال: مدقق الأعراض

الوصف: تطوير برنامج دردشة آلي يساعد المستخدمين على فهم المشكلات الصحية المحتملة بناءً على الأعراض التي يعانون منها

التنفيذ: الشراكة مع مقدمي الرعاية الصحية لتقديم ذلك كخدمة على مواقعهم الإلكترونية

11. الاستشارة المالية

مثال: إدارة التمويل الشخصي

يقدم نصائح مالية مخصصة ونصائح حول الميزانية chatbot الوصف: قم بإنشاء

التنفيذ: تقديم هذه الخدمة كخدمة قائمة على الاشتراك للأفراد الذين يسعون إلى تحسين صحتهم المالية

12. العقارات

مثال: توصيات الملكية

chatbot الوصف: تطوير برنامج

يساعد المستخدمين في العثور على العقارات بناءً على تفضيلاتهم

التنفيذ: الشراكة مع الوكالات العقارية لدمج هذه الأداة في مواقعها الإلكترونية

13. تخطيط السفر

مثال: تخطيط خط سير الرحلة

الوصف: عرض مسارات السفر والتوصيات الشخصية

التنفيذ: إنشاء تطبيق أو خدمة قائمة على الاشتراك للمسافرين الدائمين

14. تخطيط الأحداث

مثال: تنسيق الأحداث

الوصف: استخدم هذه المنصة للمساعدة في تخطيط وتنسيق الأحداث، من حفلات الزفاف إلى وظائف الشركة

التنفيذ: قم بتسويق خدماتك لمنظمي الفعاليات والشركات

15. المشورة القانونية

مثال: صياغة المستندات القانونية

الوصف: تقديم خدمات صياغة المستندات القانونية مثل العقود والوصايا

التنفيذ: تقديم خدمة الاشتراك أو الرسوم لكل وثيقة

16. الدعم الفني

Chatbot مثال: دعم تكنولوجيا المعلومات

يوفر الدعم الفني لمشكلات البرامج والأجهزة chatbot الوصف: تطوير برنامج

التنفيذ: الشراكة مع شركات خدمات تكنولوجيا المعلومات لتقديم ذلك كخدمة ذات قيمة مضافة

17. الألعاب

مثال: المساعدة في تطوير اللعبة

الوصف: استخدم هذه المنصة لإنشاء حوارات اللعبة وقصصها وخلفيات الشخصيات

التنفيذ: الشراكة مع مطوري الألعاب لتبسيط العملية الإبداعية

18. المنظمات غير الربحية

مثال: حملات جمع التبرعات

الوصف: استخدم هذه المنصة لإنشاء محتوى جذاب لجمع التبرعات وإدارة اتصالات الجهات المانحة

التنفيذ: اعرض خدماتك على المنظمات غير الربحية لمساعدتها على زيادة جهودها في جمع التبرعات

19. المساعدة البحثية

مثال: دعم البحث الأكاديمي

الوصف: مساعدة الباحثين من خلال تلخيص المقالات، وتوليد الفرضيات، وتنظيم المراجع

التنفيذ: تسويق خدماتك للمؤسسات الأكاديمية والباحثين المستقلين

20. التدريب الشخصي

مثال: التدريب على الحياة

ChatGPT الوصف: توفير جلسات تدريب على الحياة مع

الذي يقدم النصائح والمحتوى التحفيزي

التنفيذ: إنشاء خدمة قائمة على الاشتراك أو تقديم جلسات فردية

من خلال الاستفادة من إمكانات هذه المنصة يمكنك الاستفادة من مجموعة واسعة من الصناعات وإنشاء مصادر إيرادات متعددة المفتاح

ChatGPT هو تحديد المجالات التي يمكن أن يضيف فيها

قيمة ثم تسويق خدماتك بشكل فعال

Advertisements

Can You Making a Lot of Money Without Taking Risks?

Advertisements

The pursuit of financial success often conjures images of high-stakes investments, volatile markets, and daring entrepreneurial ventures. However, making substantial money does not necessarily require assuming significant risks. Through a strategic approach that emphasizes steady growth, diversification, and informed decision-making, one can achieve financial prosperity while minimizing exposure to potential losses. Here are some effective strategies to make big money without taking big risks:

Diversification is a foundational principle in risk management. By spreading investments across various asset classes such as stocks, bonds, real estate, and mutual funds, you can mitigate the impact of a poor performance in any single investment. For instance, while stocks can offer high returns, they can be volatile. Balancing them with bonds, which are generally more stable, can help smooth out overall portfolio performance. Additionally, investing in real estate provides a tangible asset that can generate rental income and appreciate over time.

Index funds and exchange-traded funds (ETFs) are investment vehicles that track the performance of a market index. These funds offer broad market exposure, low operating expenses, and a passive management style. Investing in index funds and ETFs can yield significant returns over the long term due to the compounding effect. They are considered less risky than individual stocks because they represent a diversified portfolio of companies. This strategy reduces the likelihood of substantial losses, as the overall market tends to grow over time despite short-term fluctuations.

An emergency fund acts as a financial safety net, providing liquidity in times of unexpected expenses or economic downturns. By having three to six months’ worth of living expenses saved in a readily accessible account, you can avoid liquidating investments at inopportune times. This financial cushion allows you to stay the course with your long-term investment strategy, thereby minimizing risk and enhancing the potential for growth.

Investing in yourself is one of the most reliable ways to increase your earning potential without taking significant financial risks. Pursuing higher education, obtaining professional certifications, and developing new skills can lead to better job opportunities and higher income. The knowledge and skills acquired can provide a competitive edge in the job market and open doors to lucrative career advancements or entrepreneurial ventures with a strong foundation.

Advertisements

Starting a side business can be a low-risk way to increase your income. Unlike quitting your job to start a business, a side hustle allows you to maintain a steady paycheck while exploring entrepreneurial interests. The key is to start small, leverage existing skills, and gradually scale up. With careful planning and minimal upfront investment, a side business can grow into a significant source of income without exposing you to the financial risks associated with full-time entrepreneurship.

Real estate is a tangible asset that historically appreciates over time. Investing in rental properties can provide a steady stream of passive income while the property itself increases in value. By carefully selecting properties in growing areas and maintaining them well, you can minimize risks. Additionally, utilizing property management services can help handle the operational aspects, reducing the time and effort required from the investor.

Maximizing contributions to tax-advantaged accounts such as 401(k)s, IRAs, and Health Savings Accounts (HSAs) can enhance your financial growth with minimal risk. These accounts offer tax benefits that can significantly boost your savings over time. For instance, contributions to a traditional 401(k) are tax-deductible, reducing your taxable income, while the investments grow tax-deferred until withdrawal.

Staying informed about market trends, economic conditions, and investment opportunities is crucial for making prudent financial decisions. Continuous education and a proactive approach allow you to adjust your strategies in response to changing conditions, thereby minimizing risks. Utilizing financial advisors and leveraging technology for investment management can also provide valuable insights and enhance decision-making.

Making big money without taking big risks is not only possible but also a prudent approach to financial success. By diversifying investments, focusing on long-term growth, building a strong financial foundation, investing in personal development, and making informed decisions, you can achieve substantial financial gains with minimized risk. The key lies in strategic planning, continuous learning, and disciplined execution, ensuring that your financial journey is both prosperous and secure.

Advertisements

هل يمكنك كسب الكثير من المال بدون مخاطرة

Advertisements

غالباً ما يستحضر السعي لتحقيق النجاح المالي صوراً لاستثمارات عالية المخاطر وأسواق متقلبة ومشاريع ريادية جريئة، ومع ذلك فإن تحقيق قدر كبير من المال لا يتطلب بالضرورة تحمل مخاطر كبيرة، ومن خلال نهج استراتيجي يؤكد على النمو المطرد والتنويع واتخاذ القرارات المستنيرة يستطيع المرء تحقيق الرخاء المالي مع تقليل التعرض للخسائر المحتملة

: فيما يلي بعض الاستراتيجيات الفعالة لكسب أموال كبيرة دون المخاطرة الكبيرة

التنويع هو مبدأ أساسي في إدارة المخاطر من خلال توزيع الاستثمارات عبر فئات الأصول المختلفة مثل الأسهم والسندات والعقارات وصناديق الاستثمار المشتركة يمكنك التخفيف من تأثير الأداء الضعيف في أي استثمار واحد، على سبيل المثال في حين أن الأسهم يمكن أن تقدم عوائد عالية إلا أنها يمكن أن تكون متقلبة، إن موازنتها بالسندات التي تكون أكثر استقراراً بشكل عام يمكن أن تساعد في تحسين أداء المحفظة بشكل عام بالإضافة إلى ذلك يوفر الاستثمار في العقارات أصولاً ملموسة يمكن أن تولد دخلاً من الإيجار وترتفع قيمته بمرور الوقت

(ETFs) صناديق المؤشرات والصناديق المتداولة في البورصة

هي أدوات استثمارية تتتبع أداء مؤشر السوق، توفر هذه الصناديق تعرضاً واسعاً للسوق ونفقات تشغيل منخفضة وأسلوب إدارة سلبي يمكن أن يحقق الاستثمار في صناديق المؤشرات وصناديق الاستثمار المتداولة عوائد كبيرة على المدى الطويل بسبب التأثير المركب وتعتبر أقل خطورة من الأسهم الفردية لأنها تمثل محفظة متنوعة من الشركات تقلل هذه الإستراتيجية من احتمالية حدوث خسائر كبيرة حيث يميل السوق بشكل عام إلى النمو بمرور الوقت على الرغم من التقلبات قصيرة المدى

يعمل صندوق الطوارئ كشبكة أمان مالي حيث يوفر السيولة في أوقات النفقات غير المتوقعة أو الركود الاقتصادي من خلال توفير نفقات المعيشة لمدة ثلاثة إلى ستة أشهر في حساب يسهل الوصول إليه يمكنك تجنب تصفية الاستثمارات في الأوقات غير المناسبة تسمح لك هذه الوسادة المالية بمواصلة استراتيجيتك الاستثمارية طويلة المدى وبالتالي تقليل المخاطر وتعزيز إمكانات النمو

يعد الاستثمار في نفسك أحد أكثر الطرق الموثوقة لزيادة أرباحك المحتملة دون تحمل مخاطر مالية كبيرة، إن متابعة التعليم العالي والحصول على الشهادات المهنية وتطوير مهارات جديدة يمكن أن يؤدي إلى فرص عمل أفضل وزيادة الدخل المعرفة والمهارات المكتسبة، يمكن أن توفر ميزة تنافسية في سوق العمل وتفتح الأبواب أمام التقدم الوظيفي المربح أو المشاريع الريادية ذات أساس قوي

Advertisements

يمكن أن يكون بدء عمل جانبي طريقة منخفضة المخاطر لزيادة دخلك على عكس ترك وظيفتك لبدء مشروع تجاري، يسمح لك العمل الجانبي بالحفاظ على راتب ثابت أثناء استكشاف اهتماماتك في مجال ريادة الأعمال المفتاح هو أن تبدأ صغيراً وتستفيد من المهارات الموجودة ثم تتوسع تدريجياً من خلال التخطيط الدقيق والحد الأدنى من الاستثمار المسبق يمكن أن ينمو العمل الجانبي ليصبح مصدراً مهماً للدخل دون تعريضك للمخاطر المالية المرتبطة بريادة الأعمال بدوام كامل

العقارات هي أحد الأصول الملموسة التي تقدر تاريخياً، مع مرور الوقت يمكن أن يوفر الاستثمار في العقارات المستأجرة دفقاً ثابتاً من الدخل السلبي بينما تزداد قيمة العقار نفسه ومن خلال اختيار العقارات بعناية في مناطق النمو وصيانتها بشكل جيد يمكنك تقليل المخاطر بالإضافة إلى ذلك فإن الاستفادة من خدمات إدارة الممتلكات يمكن أن تساعد في التعامل مع الجوانب التشغيلية مما يقلل من الوقت والجهد المطلوب من المستثمر

إن تعظيم المساهمات في الحسابات ذات المزايا الضريبية مثل

401(k)s, IRAs, and and Health Savings Accounts (HSAs)

يمكن أن يعزز نموك المالي بأقل قدر من المخاطر تقدم هذه الحسابات مزايا ضريبية يمكنها تعزيز مدخراتك بشكل كبير بمرور الوقت

401(k) على سبيل المثال المساهمات في

التقليدية تكون معفاة من الضرائب مما يقلل من دخلك الخاضع للضريبة في حين أن الاستثمارات تنمو مع تأجيل الضرائب حتى الانسحاب

يعد البقاء على اطلاع باتجاهات السوق والظروف الاقتصادية وفرص الاستثمار أمراً بالغ الأهمية لاتخاذ قرارات مالية حكيمة، يسمح لك التعليم المستمر والنهج الاستباقي بتعديل استراتيجياتك استجابة للظروف المتغيرة وبالتالي تقليل المخاطر، إن الاستفادة من المستشارين الماليين والاستفادة من التكنولوجيا لإدارة الاستثمار يمكن أن توفر أيضاً رؤى قيمة وتعزز عملية صنع القرار

خاتمة

إن كسب أموال كبيرة دون المخاطرة الكبيرة ليس أمراً ممكناً فحسب، بل هو أيضاً نهج حكيم لتحقيق النجاح المالي ومن خلال تنويع الاستثمارات والتركيز على النمو طويل الأجل وبناء أساس مالي قوي والاستثمار في التنمية الشخصية واتخاذ قرارات مستنيرة يمكنك تحقيق مكاسب مالية كبيرة مع تقليل المخاطر إلى الحد الأدنى ويكمن المفتاح في التخطيط الاستراتيجي والتعلم المستمر والتنفيذ المنضبط مما يضمن أن تكون رحلتك المالية مزدهرة وآمنة

Advertisements

Power Query / Formatting Date Time

Advertisements

Power Query is a powerful tool for manipulating and cleaning data, and it offers various features for managing dates. Here are some essential steps and techniques for handling date formats:

  • When you import data into Power Query, ensure that date columns have the correct data type. Sometimes Power Query’s automatic detection gets it wrong, so verify that all columns are correctly recognized as dates.
  • To change a specific column into a date format, you have several options:
    • Click the data type icon in the column header and select “Date.”
    • Select the column, then click Transform > Data Type > Date from the Ribbon.
    • Right-click on the column header and choose Change Type > Date.
    • You can also modify the applied data type directly in the M code to ensure proper recognition.
    • From a date column, you can extract various details using Power Query functions. These include:
      • Year
      • Days in the month
      • Week of the year
      • Day name
      • Day of the year
    Advertisements
    • To format dates in a specific way, you can use the Date.ToText function. It accepts a date value and optional parameters for formatting and culture settings.
    • Combine Date.ToText with custom format strings to achieve precise and varied date formats in a single line of code.
    • If you’re dealing with common formats like DD/MM/YYYY, MM/DD/YYYY, or YYYY-MM-DD, you can easily change the format:
      • Import your data into Power Query.
      • Select the date column to be formatted.
      • Right-click and choose Change Type > Date.
      • Select the desired predefined format (e.g., DD/MM/YYYY) and click OK.

      Remember, mastering date formatting in Power Query can significantly simplify your data processing tasks. Feel free to explore more advanced scenarios and create custom formats tailored to your needs!

      Advertisements

      تنسيق التاريخ والوقت Power Query

      Advertisements

      أداة قوية لمعالجة البيانات وتنظيفها Power Query يعد

      كما يوفر ميزات متنوعة لإدارة التواريخ فيما يلي بعض الخطوات والتقنيات الأساسية للتعامل مع تنسيقات التاريخ

      Power Query عند استيراد البيانات إلى

      تأكد من أن أعمدة التاريخ تحتوي على نوع البيانات الصحيح

      Power Query ففي بعض الأحيان يحدث خطأ في الاكتشاف التلقائي لـ

      لذا تحقق من أنه تم التعرف على جميع الأعمدة بشكل صحيح كتواريخ

      لتغيير عمود معين إلى تنسيق تاريخ لديك عدة خيارات

      Date  في رأس العمود وحدد Data Type انقر على أيقونة

      Date < Data Type< Transform   حدد العمود ثم انقر فوق

      Date < Change Type   انقر بزر الماوس الأيمن على رأس العمود واختر

      M يمكنك أيضًا تعديل نوع البيانات المطبق مباشرة في كود

      لضمان التعرف الصحيح

      من عمود التاريخ يمكنك استخراج تفاصيل متنوعة

      :وتشمل Power Query باستخدام وظائف

      Year

      Days in the month

      Week of the year

      Day name

      Day of the year

      Advertisements

      لتنسيق التواريخ بطريقة معينة

      Date.ToText يمكنك استخدام الدالة

      يقبل قيمة التاريخ والمعلمات الاختيارية لإعدادات التنسيق والثقافة

      Date.ToText قم بدمج

      مع سلاسل التنسيق المخصصة لتحقيق تنسيقات تاريخ دقيقة ومتنوعة في سطر واحد من التعليمات البرمجية

      إذا كنت تتعامل مع تنسيقات شائعة مثل

      DD/MM/YYYY

      MM/DD/YYYY

      YYYY-MM-DD

      فيمكنك تغيير التنسيق بسهولة

      Power Query قم باستيراد بياناتك إلى

      حدد عمود التاريخ المراد تنسيقه

      Date< Change Type انقر بزر الماوس الأيمن واختر

      حدد التنسيق المحدد مسبقًا المطلوب

      DD/MM/YYYY : على سبيل المثال

      OK وانقر فوق

      Power Query تذكر أن إتقان تنسيق التاريخ في

      يمكن أن يبسط مهام معالجة البيانات بشكل كبير لا تتردد في استكشاف تقنيات أكثر تقدماً وإنشاء تنسيقات مخصصة تناسب احتياجاتك

      Advertisements

      A Comprehensive Guide “How to Transition from Physics to Data Science”

      Advertisements

      Introduction

      The realms of physics and data science may seem distinct at first glance, but they share a common foundation in analytical thinking, problem-solving, and quantitative analysis. Physicists are trained to decipher complex systems, model phenomena, and handle large datasets—all skills that are incredibly valuable in data science. As the demand for data scientists continues to grow across various industries, many physicists find themselves well-positioned to make a career transition into this exciting field. This guide outlines the steps and considerations for physicists aiming to transition into data science.

      Understanding the Overlap

      Physics and data science intersect in several key areas:

      • Mathematical Modeling: Both fields require strong skills in mathematics and the ability to build models that represent real-world phenomena.
      • Statistical Analysis: Understanding statistical methods is crucial for analyzing experimental data in physics and for extracting insights from datasets in data science.
      • Computational Skills: Proficiency in programming and computational tools is essential in both domains for solving complex problems.

      Key Skills to Develop

      While physicists already possess a strong analytical background, transitioning to data science requires acquiring specific skills and knowledge:

      1. Programming Languages: Proficiency in programming languages such as Python and R is essential. These languages are widely used for data analysis, machine learning, and data visualization.
      2. Data Manipulation and Cleaning: Learning how to preprocess and clean data using libraries like pandas (Python) or dplyr (R) is fundamental.
      3. Machine Learning: Familiarity with machine learning algorithms and frameworks (e.g., scikit-learn, TensorFlow, PyTorch) is crucial for developing predictive models.
      4. Data Visualization: Tools like Matplotlib, Seaborn, and Tableau help in visualizing data and presenting findings clearly.
      5. Database Management: Understanding SQL and NoSQL databases is important for efficiently storing and retrieving large datasets.
      Advertisements

      Educational Pathways

      Several educational resources can help bridge the gap between physics and data science:

      • Online Courses and Certifications: Platforms like Coursera, edX, and Udacity offer specialized courses and certifications in data science, machine learning, and artificial intelligence.
      • Bootcamps: Intensive data science bootcamps provide hands-on experience and often include career support and networking opportunities.
      • Graduate Programs: Enrolling in a master’s program in data science or a related field can provide a structured learning environment and credential.

      Gaining Practical Experience

      Hands-on experience is critical for a successful transition:

      • Projects: Undertake personal or open-source projects that involve data analysis, machine learning, and data visualization to build a portfolio.
      • Internships: Seek internships or part-time roles in data science to gain industry experience and apply theoretical knowledge to real-world problems.
      • Competitions: Participate in data science competitions on platforms like Kaggle to solve challenging problems and improve your skills.

      Networking and Community Engagement

      Building a professional network and engaging with the data science community can provide valuable insights and opportunities:

      • Meetups and Conferences: Attend data science meetups, workshops, and conferences to learn from experts and network with professionals in the field.
      • Online Communities: Join online forums and communities such as Reddit’s r/datascience, Stack Overflow, and LinkedIn groups to seek advice, share knowledge, and stay updated with industry trends.
      • Mentorship: Find a mentor in the data science field who can provide guidance, feedback, and support throughout your transition.

      Tailoring Your Resume and Job Search

      Effectively marketing your skills and experience is crucial when applying for data science roles:

      • Highlight Transferable Skills: Emphasize your analytical skills, problem-solving abilities, and experience with data in your resume and cover letter.
      • Showcase Projects and Experience: Include relevant projects, internships, and any practical experience that demonstrates your proficiency in data science tools and techniques.
      • Tailor Applications: Customize your resume and cover letter for each job application to align with the specific requirements and keywords of the job posting.

      Conclusion

      Transitioning from physics to data science is a feasible and rewarding career move that leverages your existing analytical skills and quantitative background. By developing new competencies in programming, machine learning, and data analysis, gaining practical experience, and actively engaging with the data science community, you can successfully navigate this transition and thrive in the burgeoning field of data science. The journey requires dedication, continuous learning, and a proactive approach to building your skillset and professional network, but the potential for growth and impact in this dynamic field is substantial.

      Advertisements

      دليل شامل حول كيفية الانتقال من الفيزياء إلى علم البيانات

      Advertisements

      مقدمة

      قد يبدو مجالا الفيزياء وعلوم البيانات مختلفين للوهلة الأولى لكنهما يشتركان في أساس مشترك في التفكير التحليلي وحل المشكلات والتحليل الكمي، يتم تدريب الفيزيائيين على فك رموز الأنظمة المعقدة ونمذجة الظواهر والتعامل مع مجموعات البيانات الكبيرة – وكلها مهارات ذات قيمة كبيرة في علم البيانات، مع استمرار نمو الطلب على علماء البيانات عبر مختلف الصناعات يجد العديد من الفيزيائيين أنفسهم في وضع جيد يسمح لهم بالانتقال الوظيفي إلى هذا المجال المثير

      يوضح هذا الدليل الخطوات والاعتبارات الخاصة بالفيزيائيين الذين يهدفون إلى الانتقال إلى علم البيانات

      تتقاطع الفيزياء وعلوم البيانات في عدة مجالات رئيسية

      النمذجة الرياضية: يتطلب كلا المجالين مهارات قوية في الرياضيات والقدرة على بناء نماذج تمثل ظواهر العالم الحقيقي

      التحليل الإحصائي: يعد فهم الأساليب الإحصائية أمرًا بالغ الأهمية لتحليل البيانات التجريبية في الفيزياء واستخلاص الأفكار من مجموعات البيانات في علم البيانات

      المهارات الحسابية: الكفاءة في البرمجة والأدوات الحسابية أمر ضروري في كلا المجالين لحل المشاكل المعقدة

      في حين أن الفيزيائيين يمتلكون بالفعل خلفية تحليلية قوية فإن الانتقال إلى علم البيانات يتطلب اكتساب مهارات ومعرفة محددة

      1. لغات البرمجة

      أمراً ضرورياً Rيعد إتقان لغات البرمجة مثل بايثون و

      تُستخدم هذه اللغات على نطاق واسع لتحليل البيانات والتعلم الآلي وتصور البيانات

      2. معالجة البيانات وتنظيفها

      يعد تعلم كيفية المعالجة المسبقة للبيانات وتنظيفها باستخدام مكتبات مثل

      أمراً أساسياً dplyr (R) أو pandas (Python)

      3. التعلم الآلي

      يعد الإلمام بخوارزميات وأطر التعلم الآلي

      PyTorchو TensorFlow و scikit-learn على سبيل المثال

      أمراً بالغ الأهمية لتطوير النماذج التنبؤية

      4. تصور البيانات

      Tableau و Seaborn و Matplotlib تساعد أدوات مثل

      في تصور البيانات وعرض النتائج بوضوح

      5. إدارة قواعد البيانات

      NoSQL و SQL يعد فهم قواعد بيانات

      أمراً مهماً لتخزين مجموعات البيانات الكبيرة واسترجاعها بكفاءة

      Advertisements

      يمكن أن تساعد العديد من الموارد التعليمية في سد الفجوة بين الفيزياء وعلوم البيانات

      الدورات والشهادات عبر الإنترنت

      Udacity و edX و Coursera تقدم منصات مثل

      دورات وشهادات متخصصة في علوم البيانات والتعلم الآلي والذكاء الاصطناعي

      المعسكرات التدريبية

      توفر المعسكرات التدريبية المكثفة لعلوم البيانات خبرة عملية وغالباً ما تتضمن دعماً وظيفياً وفرصاً للتواصل

      برامج الدراسات العليا

      يمكن أن يوفر التسجيل في برنامج الماجستير في علوم البيانات أو في مجال ذي صلة بيئة تعليمية منظمة وبيانات اعتماد

      تعتبر الخبرة العملية أمرًا بالغ الأهمية لتحقيق انتقال ناجح

      المشاريع: تنفيذ مشاريع شخصية أو مفتوحة المصدر تتضمن تحليل البيانات والتعلم الآلي وتصور البيانات لبناء محفظة

      التدريب الداخلي: ابحث عن التدريب الداخلي أو الأدوار بدوام جزئي في علوم البيانات لاكتساب خبرة الصناعة وتطبيق المعرفة النظرية على مشاكل العالم الحقيقي

      :المسابقات

      Kaggle شارك في مسابقات علوم البيانات على منصات مثل

      لحل المشكلات الصعبة وتحسين مهاراتك

      :يمكن أن يوفر بناء شبكة احترافية والتفاعل مع مجتمع علوم البيانات رؤى وفرصاً قيمة

      اللقاءات والمؤتمرات: احضر اجتماعات وورش عمل ومؤتمرات علوم البيانات للتعلم من الخبراء والتواصل مع المتخصصين في هذا المجال

      المجتمعات عبر الإنترنت: انضم إلى المنتديات والمجتمعات عبر الإنترنت

      LinkedIn و Stack Overflow و r/datascience مثل مجموعات

      لطلب المشورة ومشاركة المعرفة والبقاء على اطلاع دائم باتجاهات الصناعة

      الإرشاد: ​​ابحث عن مرشد في مجال علم البيانات يمكنه تقديم التوجيه والتعليقات والدعم طوال فترة انتقالك

      يعد تسويق مهاراتك وخبراتك بشكل فعال أمراً بالغ الأهمية عند التقدم لأدوار علم البيانات:

      تسليط الضوء على المهارات القابلة للتحويل: أكد على مهاراتك التحليلية وقدراتك على حل المشكلات وخبرتك في التعامل مع البيانات الموجودة في سيرتك الذاتية وخطاب التقديم

      عرض المشاريع والخبرات: قم بتضمين المشاريع ذات الصلة والتدريب الداخلي وأي خبرة عملية توضح كفاءتك في أدوات وتقنيات علم البيانات

      تخصيص التطبيقات: قم بتخصيص سيرتك الذاتية وخطاب تقديمي لكل طلب وظيفة لتتوافق مع المتطلبات المحددة والكلمات الرئيسية لنشر الوظيفة

      خاتمة

      يعد الانتقال من الفيزياء إلى علم البيانات خطوة مهنية مجدية ومجزية تعمل على تعزيز مهاراتك التحليلية الحالية وخلفيتك الكمية. من خلال تطوير كفاءات جديدة في البرمجة والتعلم الآلي وتحليل البيانات واكتساب الخبرة العملية والمشاركة بنشاط مع مجتمع علوم البيانات يمكنك التنقل بنجاح في هذا التحول والازدهار في مجال علم البيانات المزدهر، تتطلب الرحلة التفاني والتعلم المستمر ونهج استباقي لبناء مجموعة المهارات الخاصة بك والشبكة المهنية، ولكن إمكانات النمو والتأثير في هذا المجال الديناميكي كبيرة

      Advertisements

      10 AI Tools for Daily Self-Improvement

      Advertisements

      In the contemporary world, artificial intelligence (AI) is revolutionizing how we approach self-improvement. Leveraging AI, we can enhance various aspects of our daily lives, from mental health and productivity to learning new skills and maintaining physical wellness. Here are ten AI tools that can significantly contribute to your self-improvement journey when used daily.

      1. Headspace: Meditation and Mindfulness

      Meditation is a powerful tool for reducing stress and enhancing mental clarity. Headspace offers guided meditation sessions, mindfulness exercises, and sleep aids. This AI-driven app personalizes your meditation experience, helping you to cultivate mindfulness and manage stress effectively. Daily use can lead to improved focus, emotional health, and overall well-being.

      2. Grammarly: Writing Enhancement

      Effective communication is key in both personal and professional settings. Grammarly uses AI to enhance your writing by checking for grammar mistakes, suggesting style improvements, and even adjusting tone. Whether you’re drafting emails, reports, or creative pieces, Grammarly ensures your writing is clear, correct, and engaging, making it an indispensable tool for daily use.

      3. MyFitnessPal: Nutrition and Fitness Tracking

      Maintaining a healthy lifestyle requires awareness of your dietary and exercise habits. MyFitnessPal offers a comprehensive platform for tracking your caloric intake and physical activity. With its extensive food database and personalized fitness plans, this AI tool helps you set and achieve your health goals. Daily logging can lead to better nutrition choices and improved physical fitness.

      4. Lumosity: Brain Training

      Cognitive health is as important as physical health. Lumosity provides a suite of brain games designed to improve memory, attention, and problem-solving skills. By engaging in these personalized training programs daily, you can enhance your cognitive abilities, making it easier to handle complex tasks and improve mental agility.

      5. Duolingo: Language Learning

      Learning a new language opens up a world of opportunities and enhances cognitive skills. Duolingo uses AI to create interactive, gamified lessons tailored to your learning pace. Daily practice with Duolingo can significantly improve your language skills, aiding in better communication and cultural understanding.

      6. RescueTime: Productivity and Time Management

      In an age of digital distractions, managing time effectively is crucial. RescueTime tracks how you spend your time on digital devices, providing detailed reports and insights. By identifying productivity patterns and potential distractions, RescueTime helps you optimize your time, ensuring you stay focused on your goals.

      Advertisements

      7. Habitica: Habit Building

      Building and maintaining good habits can be challenging. Habitica turns habit formation into a game, rewarding you for completing tasks and establishing positive routines. This AI-driven tool makes habit-building fun and engaging, encouraging you to stick to your goals through daily tracking and rewards.

      8. Elevate: Cognitive Skills Improvement

      Elevate offers personalized brain training programs aimed at improving critical thinking, language skills, and math proficiency. With daily exercises designed to challenge and engage, Elevate helps you sharpen your cognitive skills, making it an excellent tool for continuous self-improvement.

      9. Noom: Weight Loss and Health Coaching

      Achieving and maintaining a healthy weight involves more than just diet and exercise. Noom provides personalized coaching, meal plans, and psychological tips to foster sustainable habit changes. Using Noom daily can guide you towards healthier lifestyle choices, promoting long-term weight management and well-being.

      10. Sleep Cycle: Sleep Tracking and Improvement

      Quality sleep is fundamental to overall health. Sleep Cycle analyzes your sleep patterns and uses a smart alarm clock to wake you during your lightest sleep phase, ensuring you feel refreshed. By reviewing your sleep data and making necessary adjustments, Sleep Cycle helps improve sleep quality, contributing to better daily functioning.

      Integrating AI Tools into Your Daily Routine

      To maximize the benefits of these AI tools, integrate them seamlessly into your daily routine:

      • Morning: Start with a Headspace meditation session and review your Sleep Cycle data.
      • Throughout the Day: Use MyFitnessPal to track meals and exercise. Engage with Duolingo during breaks to practice a new language.
      • Work and Study: Improve your writing with Grammarly and monitor productivity with RescueTime. Take short cognitive breaks with Lumosity or Elevate.
      • Evening: Reflect on your habits and tasks with Habitica and plan for the next day. Wind down with a sleep story or guided meditation from Headspace.

      By incorporating these AI tools into your daily life, you can significantly enhance your mental, physical, and cognitive well-being. The personalized and adaptive nature of AI ensures that your self-improvement journey is tailored to your unique needs and goals, making the process more effective and enjoyable.

      Advertisements

      عشر أدوات للذكاء الاصطناعي لتطوير الذات بشكل يومي

      Advertisements

      في العالم المعاصر يُحدث الذكاء الاصطناعي ثورة في كيفية تعاملنا مع تطوير الذات ومن خلال الاستفادة من الذكاء الاصطناعي يمكننا تعزيز جوانب مختلفة من حياتنا اليومية بدءاً من الصحة العقلية والإنتاجية وحتى تعلم مهارات جديدة والحفاظ على الصحة البدنية

      فيما يلي عشر أدوات للذكاء الاصطناعي يمكن أن تساهم بشكل كبير في رحلة التحسين الذاتي عند استخدامها يومياً

      1. Headspace: التأمل واليقظة

      التأمل هو أداة قوية لتقليل التوتر وتعزيز الوضوح العقلي، تقدم هذه المنصة جلسات تأمل موجهة وتمارين اليقظة الذهنية وأدوات مساعدة على النوم، يقوم هذا التطبيق المعتمد على الذكاء الاصطناعي بتخصيص تجربة التأمل الخاصة بك مما يساعدك على تنمية الوعي الذهني وإدارة التوتر بشكل فعال، يمكن أن يؤدي الاستخدام اليومي إلى تحسين التركيز والصحة العاطفية والرفاهية العامة

      2. Grammarly: تحسين الكتابة

      التواصل الفعال هو المفتاح في كل من الإعدادات الشخصية والمهنية تستخدم هذه الأداة الذكاء الاصطناعي لتحسين كتابتك عن طريق التحقق من الأخطاء النحوية واقتراح تحسينات في الأسلوب وحتى ضبط النغمة، سواء كنت تقوم بصياغة رسائل البريد الإلكتروني أو التقارير أو المقالات الإبداعية فإن هذه الأداة تضمن أن كتابتك واضحة وصحيحة وجذابة، مما يجعلها أداة لا غنى عنها للاستخدام اليومي

      3. MyFitnessPal: تتبع التغذية واللياقة البدنية

      يتطلب الحفاظ على نمط حياة صحي الوعي بعاداتك الغذائية وممارسة الرياضة، تقدم هذه الأداة منصة شاملة لتتبع السعرات الحرارية التي تتناولها والنشاط البدني بفضل قاعدة بياناتها الغذائية الشاملة وخطط اللياقة البدنية المخصصة، تساعدك أداة الذكاء الاصطناعي هذه على تحديد أهدافك الصحية وتحقيقها كما ويمكن أن يؤدي التسجيل اليومي إلى خيارات غذائية أفضل وتحسين اللياقة البدنية

      4. Lumosity: تدريب الدماغ

      الصحة المعرفية لا تقل أهمية عن الصحة البدنية، إذ توفر هذه الأداة مجموعة من ألعاب الدماغ المصممة لتحسين الذاكرة والانتباه ومهارات حل المشكلات، فمن خلال المشاركة في هذه البرامج التدريبية المخصصة يوميًا يمكنك تعزيز قدراتك المعرفية مما يسهل التعامل مع المهام المعقدة وتحسين خفة الحركة العقلية

      5. Duolingo: تعلم اللغة

      إن تعلم لغة جديدة يفتح عالمًا من الفرص ويعزز المهارات المعرفية، تستخدم هذه الأداة الذكاء الاصطناعي لإنشاء دروس تفاعلية ومُصممة خصيصًا لتناسب وتيرة التعلم الخاصة بك كما ويمكن أن تؤدي الممارسة اليومية مع هذه الأداة إلى تحسين مهاراتك اللغوية بشكل كبير مما يساعد في تحسين التواصل والفهم الثقافي

      6. RescueTime: الإنتاجية وإدارة الوقت

      في عصر التشتيت الرقمي تعد إدارة الوقت بفعالية أمرًا بالغ الأهمية ومن هذا المنطلق ترشدك هذه الأداة كيف تقضي وقتك على الأجهزة الرقمية وتقدم تقارير ورؤى مفصلة من خلال تحديد أنماط الإنتاجية والانحرافات المحتملة، تساعدك هذه الأداة على تحسين وقتك، مما يضمن استمرار التركيز على أهدافك

      Advertisements

      7. Habitica: بناء العادة

      قد يكون بناء العادات الجيدة والحفاظ عليها أمراً صعباً، يقوم هذا التطبيق بتحويل تكوين العادات إلى لعبة بحيث يكافئك على إكمال المهام وإنشاء إجراءات روتينية إيجابية، تجعل هذه الأداة المبنية على الذكاء الاصطناعي عملية بناء العادات أمراً ممتعاً وجذاباً وتشجعك على الالتزام بأهدافك من خلال التتبع اليومي والمكافآت

      8. Elevate: تحسين المهارات المعرفية

      تقدم هذه الأداة برامج تدريب عقلية مخصصة تهدف إلى تحسين التفكير النقدي والمهارات اللغوية وإتقان الرياضيات، فمن خلال التمارين اليومية المصممة للتحدي والمشاركة تساعدك هذه الأداة على صقل مهاراتك المعرفية مما يجعله أداة ممتازة للتحسين الذاتي المستمر

      9. Noom: فقدان الوزن والتدريب الصحي

      يتطلب تحقيق الوزن الصحي والحفاظ عليه أكثر من مجرد اتباع نظام غذائي وممارسة الرياضة، توفر هذه الأداة تدريباً شخصياً وخطط وجبات ونصائح نفسية لتعزيز التغييرات المستدامة في العادات، يمكن أن يرشدك استخدام هذه الأداة يومياً نحو خيارات نمط حياة أكثر صحة ويعزز إدارة الوزن على المدى الطويل والرفاهية

      10. Sleep Cycle: تتبع النوم وتحسينه

      النوم الجيد أمر أساسي للصحة العامة وعليه يقوم هذا التطبيق بتحليل أنماط نومك ويستخدم منبهاً ذكياً لإيقاظك خلال أخف مرحلة نوم لديك مما يضمن لك الشعور بالانتعاش، من خلال مراجعة بيانات نومك وإجراء التعديلات اللازمة تساعد هذه المنصة على تحسين جودة النوم، مما يساهم في تحسين الأداء اليومي

      دمج أدوات الذكاء الاصطناعي في روتينك اليومي

      لتحقيق أقصى قدر من فوائد أدوات الذكاء الاصطناعي هذه قم بدمجها بسلاسة في روتينك اليومي

      وراجع بيانات دورة نومك Headspace الصباح: ابدأ بجلسة تأمل في

      لتتبع وجبات الطعام وممارسة الرياضة MyFitnessPal طوال اليوم: استخدم

      أثناء فترات الراحة لممارسة لغة جديدة Duolingo تفاعل مع

      Grammarly العمل والدراسة: قم بتحسين كتابتك باستخدام

      RescueTime وراقب الإنتاجية باستخدام

      Lumosity أو Elevate خذ فترات راحة إدراكية قصيرة باستخدام

      Habitica المساء: فكر في عاداتك ومهامك مع

      Headspace وخطط لليوم التالي واستمتع بالاسترخاء مع قصة النوم أو التأمل الموجه من

      ومن خلال دمج أدوات الذكاء الاصطناعي هذه في حياتك اليومية يمكنك تحسين صحتك العقلية والجسدية والمعرفية بشكل كبير، تضمن الطبيعة الشخصية والتكيفية للذكاء الاصطناعي أن تكون رحلتك للتحسين الذاتي مصممة وفقًا لاحتياجاتك وأهدافك الفريدة مما يجعل العملية أكثر فعالية ومتعة

      Advertisements

      As a Beginner Data Analyst, How You Can Make $30/Hour

      Advertisements

      Breaking into the field of data analysis can be both exciting and daunting. However, with the right approach, even beginners can achieve a significant hourly wage. Here’s a step-by-step guide on how you can make $30 per hour as a beginner data analyst.

      a. Online Courses

      Start by taking online courses that cover the basics of data analysis. Websites like Coursera, Udemy, and edX offer courses on:

      • Excel: Learn data manipulation and basic analysis.
      • SQL: Master database querying.
      • Python: Gain proficiency in data manipulation libraries like pandas and NumPy.
      • Data Visualization: Get comfortable with tools like Tableau or Power BI.

      b. Practical Projects

      Engage in hands-on projects to apply what you’ve learned. Many courses offer project-based learning which is invaluable. Build a portfolio of your work to showcase your skills.

      a. Personal Projects

      Work on personal projects that interest you. These could involve analyzing public datasets available on platforms like Kaggle. Document your process and results to add to your portfolio.

      b. Volunteer Work

      Offer your skills to non-profits or small businesses that might not have the budget for professional data analysis. This provides real-world experience and builds your resume.

      a. LinkedIn

      Create a professional LinkedIn profile highlighting your skills, projects, and any volunteer work. Join LinkedIn groups related to data analysis to network with professionals in the field.

      b. Portfolio Website

      Consider building a personal website to host your portfolio. Include detailed descriptions of your projects, methodologies, and the tools you used.

      Advertisements

      a. Attend Meetups and Webinars

      Join local meetups and online webinars related to data analysis. Networking can lead to job opportunities and valuable insights from experienced professionals.

      b. Online Communities

      Participate in online communities like Reddit’s r/datascience, Stack Overflow, and Data Science Central. Engage in discussions, ask questions, and share your knowledge.

      a. Create Profiles

      Sign up on freelance platforms like Upwork, Freelancer, and Fiverr. Create a detailed profile showcasing your skills, experience, and projects.

      b. Start Small

      Initially, accept lower-paying jobs to build your reputation. Focus on delivering high-quality work and getting positive reviews.

      c. Gradually Increase Rates

      As you gain experience and positive feedback, gradually increase your rates. Highlight your successful projects and satisfied clients to justify your rate increase.

      a. Tailor Applications

      Apply to entry-level data analyst positions on job boards like Indeed, Glassdoor, and DataJobs. Tailor your resume and cover letter to each job, emphasizing your skills and relevant experience.

      b. Internships

      Consider applying for internships that offer practical experience and the possibility of full-time employment. Internships can be a stepping stone to higher-paying roles.

      a. Stay Updated

      The field of data analysis is always evolving. Stay updated with the latest tools and techniques by following industry blogs, taking advanced courses, and participating in webinars.

      b. Certifications

      Consider obtaining certifications from recognized institutions. Certifications in SQL, Python, or data visualization tools can add credibility to your profile.

      Conclusion

      Making $30 per hour as a beginner data analyst is achievable with dedication and strategic planning. By acquiring essential skills, gaining practical experience, building a strong online presence, networking, leveraging freelance platforms, and continuously learning, you can position yourself for success in this field. Remember, persistence and a willingness to learn are key to advancing your career and achieving your financial goals.

      Advertisements

      كمبتدئ في تحليل البيانات، كيف يمكنك ربح 30 دولار في الساعة؟

      Advertisements

      يمكن أن يكون اقتحام مجال تحليل البيانات أمراً مثيراً ولكنه لا يخلو من المصاعب، ومع ذلك ومع اتباع النهج الصحيح حتى المبتدئين يمكنهم تحقيق دخل جيد بالساعة، فيما يلي دليل خطوة بخطوة حول كيفية ربح 30 دولار في الساعة كمحلل بيانات مبتدئ

      أ. دروس مباشرة على الإنترنت

      ابدأ بأخذ دورات عبر الإنترنت تغطي أساسيات تحليل البيانات

      Udemy و edX و Coursera تقدم مواقع الويب مثل

      دورات تدريبية حول

      تعلم معالجة البيانات والتحليل الأساسي :Excel

      الاستعلام عن قاعدة البيانات الرئيسية :SQL

      NumPyو pandas اكتسب الكفاءة في مكتبات معالجة البيانات مثل :Python

      Tableau أو Power BI تصور البيانات: تمتع بالمرونة في العمل مع أدوات مثل

      ب. مشاريع عملية

      تقدم العديد من الدورات التعلم القائم على المشاريع وهو أمر لا يقدر بثمن، شارك في مشاريع عملية لتطبيق ما تعلمته ثم أنشئ مجموعة من أعمالك لعرض مهاراتك

      أ. المشاريع الشخصية

      العمل على المشاريع الشخصية التي تهمك وقد يتضمن ذلك تحليل مجموعات البيانات العامة

      Kaggle المتاحة على منصات مثل

      قم بتوثيق عمليتك ونتائجك لإضافتها إلى محفظتك

      ب. عمل تطوعي

      اعرض مهاراتك على المؤسسات غير الربحية أو الشركات الصغيرة التي قد لا تمتلك الميزانية اللازمة لتحليل البيانات الاحترافية وهذا يوفر تجربة واقعية ويبني سيرتك الذاتية

      : LinkedIn -أ

      LinkedIn أنشئ ملفًا شخصيًا احترافيًا على

      يسلط الضوء على مهاراتك ومشاريعك وأي عمل تطوعي، انضم إلى المجموعات المتعلقة بتحليل البيانات للتواصل مع المتخصصين في هذا المجال

      Portfolio ب. موقع

      فكر في إنشاء موقع ويب شخصي لاستضافة محفظتك وقم بتضمين أوصاف تفصيلية لمشاريعك ومنهجياتك والأدوات التي استخدمتها

      أ. حضور اللقاءات والندوات عبر الإنترنت

      انضم إلى اللقاءات المحلية والندوات عبر الإنترنت المتعلقة بتحليل البيانات، يمكن أن يؤدي التواصل إلى فرص عمل ورؤى قيمة من محترفين ذوي خبرة

      ب. مجتمعات الانترنت

      شارك في المجتمعات عبر الإنترنت مثل

      Reddit’s r/datascience, Stack Overflow, and Data Science Central

      شارك في المناقشات وطرح الأسئلة وشارك معرفتك

      Advertisements

      أ. إنشاء ملفات التعريف

      Upwork وFreelancer وFiverr قم بالتسجيل في منصات العمل الحر مثل

      قم بإنشاء ملف تعريفي مفصل يعرض مهاراتك وخبراتك ومشاريعك

      ب. بداية متواضعة الأجر عالية الأداء

      في البداية اقبل الوظائف ذات الأجور المنخفضة لبناء سمعتك، ركز على تقديم عمل عالي الجودة والحصول على تقييمات إيجابية

      ج. زيادة الأسعار تدريجيا

      ومع اكتسابك الخبرة والتعليقات الإيجابية، قم بزيادة أسعارك تدريجياً وقم بتسليط الضوء على مشاريعك الناجحة وعملائك الراضين لتبرير زيادة السعر

      Tailor Applications -أ

      تقدم بطلبك إلى مناصب محللي البيانات المبتدئين في لوحات الوظائف مثل

      Indeed و Glassdoor وDataJobs

      صمم سيرتك الذاتية وتقرير تعريفي لكل وظيفة مع التركيز على مهاراتك وخبراتك ذات الصلة

      ب. التدريب

      فكر في التقدم للحصول على دورات تدريبية توفر خبرة عملية وإمكانية العمل بدوام كامل، يمكن أن يكون التدريب الداخلي بمثابة نقطة انطلاق للأدوار ذات الأجور الأعلى

      : أ. ابق على اطلاع

      مجال تحليل البيانات يتطور دائماً، ابق على اطلاع بأحدث الأدوات والتقنيات من خلال متابعة مدونات الصناعة والحصول على دورات متقدمة والمشاركة في الندوات عبر الإنترنت

      ب. الشهادات

      فكر في الحصول على شهادات من مؤسسات معترف بها

      SQL أو Python يمكن أن تضيف الشهادات في

      أو أدوات تصور البيانات مصداقية إلى ملفك الشخصي

      خاتمة

      يمكن تحقيق ربح 30 دولارًا في الساعة كمحلل بيانات مبتدئًا من خلال التفاني والتخطيط الاستراتيجي، من خلال اكتساب المهارات الأساسية واكتساب الخبرة العملية وبناء تواجد قوي عبر الإنترنت والتواصل والاستفادة من منصات العمل الحر والتعلم المستمر يمكنك تحقيق النجاح في هذا المجال وتذكر أن المثابرة والرغبة في التعلم هما المفتاح للتقدم في حياتك المهنية وتحقيق أهدافك المالية

      Advertisements

      10 Work at Home Jobs that Pay $100/Day

      Working from home has become increasingly popular, offering flexibility, comfort, and the potential for significant income. Here are ten work-at-home jobs that can help you earn $100 a day or more:

      Freelance writing is a versatile and accessible job for those with strong writing skills. Many companies and websites need content for blogs, articles, and marketing materials. Rates vary, but experienced writers can easily earn $100 a day by completing a few assignments.

      How to Get Started:

      • Create a portfolio of writing samples.
      • Join freelance platforms like Upwork, Fiverr, or Freelancer.
      • Network with potential clients on LinkedIn and social media.

      Virtual assistants provide administrative support to businesses and entrepreneurs. Tasks can include managing emails, scheduling appointments, and social media management. Depending on the complexity and volume of work, virtual assistants can earn $15-$50 per hour.

      How to Get Started:

      • Highlight your administrative and organizational skills in your resume.
      • Register on platforms like Zirtual, Time Etc, and Belay.
      • Offer your services to small businesses and entrepreneurs.

      Online tutoring is an excellent option for those with expertise in a particular subject. Tutors can teach students of all ages in areas such as math, science, languages, and test preparation. Rates can range from $15 to $60 per hour, depending on the subject and level of expertise.

      How to Get Started:

      • Identify your area of expertise and gather relevant certifications.
      • Join tutoring platforms like VIPKid, Chegg Tutors, and Tutor.com.
      • Market your services through social media and educational forums.

      Graphic designers create visual content for websites, advertisements, logos, and more. Skilled designers can charge $25-$100 per hour, making it possible to earn $100 a day with just a few hours of work.

      How to Get Started:

      • Build a portfolio showcasing your design work.
      • Join design platforms like 99designs, Dribbble, and Behance.
      • Offer your services on freelance marketplaces.

      Transcription involves converting audio or video recordings into written text. Transcriptionists can earn $15-$30 per hour, and experienced transcriptionists can complete an hour of audio in about two hours of work, reaching the $100 mark daily.

      How to Get Started:

      • Practice transcribing to improve speed and accuracy.
      • Join transcription platforms like Rev, TranscribeMe, and Scribie.
      • Invest in good headphones and transcription software.
      Advertisements

      Social media managers handle the social media presence of businesses, including content creation, posting, and interaction with followers. Depending on the client and scope of work, rates can range from $20 to $50 per hour.

      How to Get Started:

      • Develop a strong understanding of various social media platforms.
      • Create a portfolio showcasing successful social media campaigns.
      • Offer your services to small businesses and start-ups.

      Customer support representatives assist customers via phone, email, or chat. Many companies hire remote customer support agents, and the pay typically ranges from $12 to $20 per hour.

      How to Get Started:

      • Highlight your customer service experience and skills in your resume.
      • Apply for remote customer support positions on job boards like Indeed, Remote.co, and FlexJobs.
      • Ensure you have a quiet workspace and reliable internet connection.

      Running an e-commerce store through platforms like Etsy, eBay, or Amazon can be highly profitable. Selling handmade crafts, vintage items, or even drop-shipped products can easily generate $100 a day with the right strategy.

      How to Get Started:

      • Choose a niche and source or create products.
      • Set up your online store on platforms like Etsy, eBay, or Amazon.
      • Market your store through social media and online advertising.

      Affiliate marketers promote products or services and earn a commission for each sale made through their referral link. With effective marketing strategies, affiliates can earn $100 or more per day.

      How to Get Started:

      • Choose a niche and research affiliate programs related to it.
      • Create a blog or social media presence to promote products.
      • Join affiliate networks like Amazon Associates, ShareASale, and Commission Junction.

      If you have expertise in a specific field, offering coaching or consulting services can be highly lucrative. Coaches and consultants can charge anywhere from $50 to $200 per hour, easily reaching $100 a day with a couple of sessions.

      • Identify your niche and gather relevant certifications.
      • Create a professional website to showcase your services.
      • Promote your services through networking and social media.

      Conclusion

      Working from home offers numerous opportunities to earn a substantial income. By leveraging your skills and expertise, you can find a work-at-home job that suits your lifestyle and financial goals. Whether you choose freelance writing, virtual assistance, or online tutoring, the potential to earn $100 a day or more is within your reach.

      Advertisements

      عشرة وظائف للعمل في المنزل تدفع 100 دولار في اليوم

      Advertisements

      أصبح العمل من المنزل شائعًا بشكل متزايد، مما يوفر المرونة والراحة وإمكانية تحقيق دخل كبير فيما يلي عشر وظائف للعمل في المنزل يمكن أن تساعدك على كسب مئة دولار يوميًا أو أكثر

      الكتابة المستقلة هي وظيفة متعددة الاستخدامات ويمكن الوصول إليها لأولئك الذين يتمتعون بمهارات كتابية قوية تحتاج العديد من الشركات ومواقع الويب إلى محتوى للمدونات والمقالات والمواد التسويقية تختلف الأسعار، لكن يمكن للكتّاب ذوي الخبرة كسب 100 دولار يوميًا بسهولة عن طريق إكمال بعض المهام

      كيف تبدأ؟

      إنشاء محفظة من عينات الكتابة

      Upwork أو Fiverr أو Freelancer انضم إلى منصات العمل الحر مثل

      ووسائل التواصل الاجتماعي LinkedIn التواصل مع العملاء المحتملين على

      يقدم المساعدون الافتراضيون الدعم الإداري للشركات ورجال الأعمال يمكن أن تشمل المهام إدارة رسائل البريد الإلكتروني وجدولة المواعيد وإدارة وسائل التواصل الاجتماعي اعتمادًا على مدى تعقيد وحجم العمل، يمكن أن يكسب المساعدون الافتراضيون ما بين 15 إلى 50 دولارًا في الساعة

      كيف تبدأ؟

      • قم بإبراز مهاراتك الإدارية والتنظيمية في سيرتك الذاتية
      • Zirtual وTime Etc وBelay قم بالتسجيل على منصات مثل
      • تقديم خدماتك للشركات الصغيرة ورجال الأعمال

      يعد التدريس عبر الإنترنت خيارًا ممتازًا لأولئك الذين لديهم خبرة في موضوع معين يمكن للمدرسين تعليم الطلاب من جميع الأعمار في مجالات مثل الرياضيات والعلوم واللغات والتحضير للاختبارات يمكن أن تتراوح الأسعار من 15 دولارًا إلى 60 دولارًا للساعة، اعتمادًا على الموضوع ومستوى الخبرة

      كيف تبدأ؟

      • حدد مجال خبرتك واجمع الشهادات ذات الصلة
      • VIPKid وChegg Tutors وTutorcom انضم إلى منصات التدريس مثل
      • تسويق خدماتك عبر وسائل التواصل الاجتماعي والمنتديات التعليمية

      يقوم مصممو الجرافيك بإنشاء محتوى مرئي لمواقع الويب والإعلانات والشعارات والمزيد يمكن للمصممين المهرة أن يتقاضوا ما بين 25 إلى 100 دولار في الساعة، مما يجعل من الممكن كسب 100 دولار في اليوم من خلال بضع ساعات فقط من العمل

      كيف تبدأ؟

      • أنشئ محفظة تعرض أعمال التصميم الخاصة بك
      • designs99 وDribble وBehance انضم إلى منصات التصميم مثل
      • اعرض خدماتك في الأسواق المستقلة

      يتضمن النسخ تحويل التسجيلات الصوتية أو الفيديو إلى نص مكتوب يمكن أن يكسب عمال النسخ ما بين 15 إلى 30 دولارًا في الساعة، ويمكن لعمال النسخ ذوي الخبرة إكمال ساعة من الصوت في حوالي ساعتين من العمل، ليصلوا إلى علامة 100 دولار يوميًا

      كيف تبدأ؟

      • تدرب على النسخ لتحسين السرعة والدقة
      • Rev وTranscribeMe وScribie انضم إلى منصات النسخ مثل
      • استثمر في سماعات الرأس الجيدة وبرامج النسخ
      Advertisements

      يتعامل مديرو وسائل التواصل الاجتماعي مع تواجد الشركات على وسائل التواصل الاجتماعي، بما في ذلك إنشاء المحتوى ونشره والتفاعل مع المتابعين اعتمادًا على العميل ونطاق العمل، يمكن أن تتراوح الأسعار من 20 دولارًا إلى 50 دولارًا في الساعة

      كيف تبدأ؟

      • تطوير فهم قوي لمنصات التواصل الاجتماعي المختلفة
      • إنشاء محفظة تعرض حملات وسائل التواصل الاجتماعي الناجحة
      • تقديم خدماتك للشركات الصغيرة والشركات الناشئة

      يساعد ممثلو دعم العملاء العملاء عبر الهاتف أو البريد الإلكتروني أو الدردشة تقوم العديد من الشركات بتعيين وكلاء دعم العملاء عن بعد، ويتراوح الأجر عادةً من 12 دولارًا إلى 20 دولارًا في الساعة

      كيف تبدأ؟

      • سلط الضوء على خبرتك ومهاراتك في خدمة العملاء في سيرتك الذاتية
      • Indeed، وRemoteco، وFlexJobsتقدم بطلب للحصول على وظائف دعم العملاء عن بعد على لوحات الوظائف مثل
      • تأكد من أن لديك مساحة عمل هادئة واتصالاً موثوقًا بالإنترنت
      • اختر مكانًا ومصدرًا أو أنشئ منتجات
      • Etsy أو eBay أو Amazon قم بإعداد متجرك عبر الإنترنت على منصات مثل
      • قم بتسويق متجرك من خلال وسائل التواصل الاجتماعي والإعلان عبر الإنترنت

      يقوم المسوقون بالعمولة بالترويج للمنتجات أو الخدمات ويحصلون على عمولة مقابل كل عملية بيع تتم من خلال رابط الإحالة الخاص بهم مع استراتيجيات التسويق الفعالة، يمكن للشركات التابعة أن تكسب 100 دولار أو أكثر يوميًا

      كيف تبدأ؟

      • اختر مجالًا متخصصًا وابحث عن البرامج التابعة المتعلقة به
      • أنشئ مدونة أو تواجدًا على وسائل التواصل الاجتماعي للترويج للمنتجات
      • Amazon Associates وShareASale وCommission Junction انضم إلى الشبكات التابعة مثل

      إذا كانت لديك خبرة في مجال معين، فإن تقديم خدمات التدريب أو الاستشارات يمكن أن يكون مربحًا للغاية يمكن للمدربين والاستشاريين أن يتقاضوا ما يتراوح بين 50 إلى 200 دولار في الساعة، ويصلون بسهولة إلى 100 دولار في اليوم من خلال جلستين

      كيف تبدأ؟

      • حدد مكانتك واجمع الشهادات ذات الصلة
      • إنشاء موقع ويب احترافي لعرض خدماتك
      • الترويج لخدماتك من خلال شبكات التواصل الاجتماعي ووسائل التواصل الاجتماعي

      خاتمة

      يوفر العمل من المنزل العديد من الفرص لكسب دخل كبير من خلال الاستفادة من مهاراتك وخبراتك، يمكنك العثور على وظيفة عمل في المنزل تناسب أسلوب حياتك وأهدافك المالية سواء اخترت الكتابة المستقلة، أو المساعدة الافتراضية، أو التدريس عبر الإنترنت، فإن إمكانية كسب 100 دولار في اليوم أو أكثر هي في متناول يدك

      Advertisements

      60 Websites to Make Money Online, Classified by Type

      Advertisements

      In today’s digital era, there are numerous opportunities to make money online This article provides an overview of 60 websites, categorized by type, and explains how each can help you earn money from the comfort of your home

      Upwork: A versatile freelancing platform for services like writing, graphic design, and programming

      Fiverr: A marketplace for freelance services starting at $5, including digital marketing and video editing

      Freelancer: Connects freelancers with clients for various services, from software development to administrative support

      Toptal: A platform for top-tier freelancers, especially in software development, design, and finance

      Guru: A freelance marketplace for professionals across multiple industries

      PeoplePerHour: Connects freelancers with businesses needing project-based work, particularly in tech and design

      99designs: A design-focused platform for graphic designers to participate in contests and work with clients

      FlexJobs: A job board for remote and flexible jobs across various industries

      SimplyHired: A job search engine that aggregates listings, including freelance and remote work opportunities

      Amazon Mechanical Turk: A microtasking platform for completing small tasks like data entry and surveys

      Swagbucks: Earn points for taking surveys, watching videos, and shopping online

      InboxDollars: Pays users to take surveys, watch videos, and read emails

      Survey Junkie: Earn money by participating in market research surveys

      Vindale Research: Get paid for completing online surveys and participating in product testing

      UserTesting: Provides payments for testing websites and apps and giving feedback

      Respondent: Connects researchers with participants for studies and surveys

      Pinecone Research: A survey site that offers product testing opportunities and rewards

      Toluna: Earn points by taking surveys and testing products, redeemable for rewards

      MyPoints: Rewards users for online activities like shopping and taking surveys

      Rakuten: Provides cashback for shopping online through their portal

      Ibotta: A cashback app for groceries and other purchases by scanning receipts

      Dosh: Earn cashback for shopping, dining, and booking hotels

      Shopkick: Earn rewards for walking into stores, scanning items, and making purchases

      Honey: Save money with coupon codes and earn rewards for online shopping

      Advertisements

      Poshmark: Sell new and used clothing and accessories

      eBay: An online marketplace for buying and selling a wide range of items

      Etsy: Marketplace for handmade, vintage, and unique goods

      Decluttr: Sell old electronics, games, and DVDs with instant valuations and free shipping

      Gazelle: Sell used electronics like smartphones and tablets

      BookScouter: Compares prices from book buyback vendors to sell textbooks

      ThredUp: An online consignment store for secondhand clothes

      Zazzle: Design and sell custom products like T-shirts, mugs, and phone cases

      CafePress: Create and sell custom products, earning money from each purchase

      Redbubble: Sell your artwork on various products, from apparel to home decor

      Teespring: Create and sell custom T-shirts and other merchandise without upfront costs

      Printful: A print-on-demand drop shipping service for custom products

      Society6: Sell your art on custom-made products like prints and phone cases

      Blurb: Tools for self-publishing and selling books, including photo books and magazines

      Amazon Kindle Direct Publishing: Self-publish e-books and sell them on Amazon’s Kindle Store

      CreateSpace: Self-publish print books, now integrated with Kindle Direct Publishing

      ACX: Create and sell audiobooks by connecting with narrators and producers

      Patreon: Crowdfunding platform where creators earn money from fans through subscriptions

      Kickstarter: Fund creative projects through crowdfunding, offering rewards to backers

      Indiegogo: Supports a wide range of projects, from technology to arts, through crowdfunding

      GoFundMe: A fundraising platform for personal causes

      YouTube: Monetize videos through ads, sponsorships, and channel memberships

      Twitch: Stream live content and earn through ads, subscriptions, and donations

      TikTok: Monetize short videos through brand partnerships and the TikTok Creator Fund

      Instagram: Earn money through sponsored posts, brand partnerships, and product sales

      Facebook: Various monetization options, including ads, partnerships, and marketplace sales

      Snapchat: Earn through Snap Ads, brand partnerships, and creating engaging content

      Pinterest: Drive traffic to products and earn through affiliate links and sponsored pins

      Medium: Earn money through the Partner Program by publishing articles

      Quora: Monetize by asking questions and engaging in the Quora Partner Program

      Skillshare: Earn money by teaching online courses on various topics

      Udemy: Create and sell online courses, earning from student enrollments

      Coursera: Partner with universities to offer online courses and earn based on enrollments

      Teachable: An all-in-one platform for creating, marketing, and selling online courses

      Thinkific: Similar to Teachable, allows instructors to build and sell online courses

      Wyzant: Tutor students online and in person, setting your own rates and schedule

      Conclusion

      These 60 websites provide diverse opportunities to make money online, catering to various skills, interests, and levels of commitment Whether you are a freelancer, a creative artist, a writer, or someone looking to monetize everyday activities, there is a platform to help you generate income By leveraging these resources, individuals can find flexible, remote, and often lucrative ways to supplement their income or even build full-time careers

      Advertisements

      ستون موقعاً لكسب المال عبر الإنترنت مصنفة حسب النوع

      Advertisements

      في العصر الرقمي الحالي هناك العديد من الفرص لكسب المال عبر الإنترنت تقدم هذه المقالة نظرة عامة على ستون موقعاً إلكترونياً مصنفة حسب النوع وتشرح كيف يمكن لكل منها مساعدتك في كسب المال وأنت مرتاح في منزلك

      Upwork: منصة مستقلة متعددة الاستخدامات لخدمات مثل الكتابة والتصميم الجرافيكي والبرمجة

      Fiverr: سوق لخدمات العمل الحر يبدأ من خمسة دولارات بما في ذلك التسويق الرقمي وتحرير الفيديو

      Freelancer: يربط العاملين لحسابهم الخاص بالعملاء للحصول على خدمات متنوعة، بدءاً من تطوير البرمجيات وحتى الدعم الإداري

      Toptal: منصة للعاملين المستقلين من الدرجة الأولى خاصة في مجال تطوير البرمجيات والتصميم والتمويل

      Guru: سوق مستقل للمهنيين في العديد من الصناعات

      PeoplePerHour: يربط العاملين لحسابهم الخاص مع الشركات التي تحتاج إلى عمل قائم على المشاريع، وخاصة في مجال التكنولوجيا والتصميم

      99designs: منصة تركز على التصميم لمصممي الجرافيك للمشاركة في المسابقات والعمل مع العملاء

      FlexJobs: لوحة وظائف للوظائف البعيدة والمرنة في مختلف الصناعات

      SimplyHired: محرك بحث عن الوظائف يجمع القوائم بما في ذلك فرص العمل المستقل والعمل عن بعد

      Amazon Mechanical Turk: منصة للمهام الدقيقة لاستكمال المهام الصغيرة مثل إدخال البيانات والاستطلاعات

      Swagbucks: اربح نقاطاً مقابل إجراء الاستطلاعات ومشاهدة مقاطع الفيديو والتسوق عبر الإنترنت

      InboxDollars: يدفع للمستخدمين مقابل إجراء الاستطلاعات ومشاهدة مقاطع الفيديو وقراءة رسائل البريد الإلكتروني

      Survey Junkie: اربح المال من خلال المشاركة في استطلاعات أبحاث السوق

      Vindale Research: احصل على أموال مقابل إكمال الاستبيانات عبر الإنترنت والمشاركة في اختبار المنتج

      UserTesting: يوفر مدفوعات مقابل اختبار مواقع الويب والتطبيقات وتقديم التعليقات

      Respondent: يربط الباحثين بالمشاركين في الدراسات والاستبيانات

      Pinecone Research: موقع استقصائي يقدم فرصًا ومكافآت لاختبار المنتجات

      Toluna: اربح نقاطاً عن طريق إجراء الاستطلاعات واختبار المنتجات ويمكن استبدالها بمكافآت

      MyPoints: يكافئ المستخدمين على الأنشطة عبر الإنترنت مثل التسوق وإجراء الاستطلاعات

      Advertisements

      Rakuten: يوفر استرداد نقدي للتسوق عبر الإنترنت من خلال بوابتهم

      Ibotta: تطبيق استرداد النقود للبقالة والمشتريات الأخرى عن طريق مسح الإيصالات

      Dosh: احصل على استرداد نقدي للتسوق وتناول الطعام وحجز الفنادق

      Shopkick: احصل على مكافآت مقابل الدخول إلى المتاجر ومسح العناصر وإجراء عمليات الشراء

      Honey: وفر المال باستخدام رموز القسيمة واكسب مكافآت للتسوق عبر الإنترنت

      Poshmark: بيع الملابس والاكسسوارات الجديدة والمستعملة

      eBay: سوق عبر الإنترنت لبيع وشراء مجموعة واسعة من العناصر

      Etsy: سوق للسلع اليدوية والعتيقة والفريدة من نوعها

      Decluttr: قم ببيع الإلكترونيات والألعاب والأقراص المدمجة القديمة بتقييمات فورية وشحن مجاني

      Gazelle: بيع الأجهزة الإلكترونية المستعملة مثل الهواتف الذكية والأجهزة اللوحية

      BookScouter: يقارن الأسعار من بائعي إعادة شراء الكتب لبيع الكتب المدرسية

      ThredUp: متجر شحن عبر الإنترنت للملابس المستعملة

      Zazzle: تصميم وبيع منتجات مخصصة مثل القمصان والأكواب وحافظات الهاتف

      CafePress: إنشاء وبيع منتجات مخصصة وكسب المال من كل عملية شراء

      Redbubble: قم ببيع أعمالك الفنية على منتجات مختلفة بدءًا من الملابس وحتى ديكور المنزل

      Teespring: إنشاء وبيع القمصان المخصصة وغيرها من البضائع دون تكاليف مسبقة

      Printful: خدمة الشحن السريع للطباعة عند الطلب للمنتجات المخصصة

      Society6: قم ببيع أعمالك الفنية على منتجات مصنوعة خصيصاً مثل المطبوعات وحافظات الهاتف

      Blurb: أدوات للنشر الذاتي وبيع الكتب بما في ذلك كتب الصور والمجلات

      Amazon Kindle Direct Publishing: Amazon’s Kindle نشر الكتب الإلكترونية ذاتياً وبيعها على متجر

      CreateSpace: كتب مطبوعة ذاتية النشر، مدمجة الآن مع Kindle Direct Publishing

      ACX: قم بإنشاء وبيع الكتب الصوتية من خلال التواصل مع الرواة والمنتجين

      Patreon: منصة للتمويل الجماعي حيث يكسب المبدعون الأموال من المعجبين من خلال الاشتراكات

      Kickstarter: قم بتمويل المشاريع الإبداعية من خلال التمويل الجماعي وتقديم مكافآت للداعمين

      Indiegogo: يدعم مجموعة واسعة من المشاريع من التكنولوجيا إلى الفنون من خلال التمويل الجماعي

      GoFundMe: منصة لجمع التبرعات لأسباب شخصية

      YouTube: يمكنك تحقيق الدخل من مقاطع الفيديو من خلال الإعلانات والرعاية وعضويات القناة

      Twitch: قم ببث المحتوى المباشر واكسب من خلال الإعلانات والاشتراكات والتبرعات

      TikTok: تحقيق الدخل من مقاطع الفيديو القصيرة من خلال شراكات العلامات التجارية وصندوق TikTok Creator

      Instagram: اكسب المال من خلال المنشورات الدعائية وشراكات العلامات التجارية ومبيعات المنتجات

      Facebook: خيارات متنوعة لتحقيق الدخل بما في ذلك الإعلانات والشراكات ومبيعات السوق

      Snapchat: اربح من خلال إعلانات سناب وشراكات العلامات التجارية وإنشاء محتوى جذاب

      Pinterest: قم بتوجيه حركة المرور إلى المنتجات واكسب من خلال الروابط التابعة والدبابيس الدعائية

      Medium: اربح المال من خلال برنامج الشركاء من خلال نشر المقالات

      Quora: تحقيق الدخل من خلال طرح الأسئلة والمشاركة في المحادثات

      Skillshare: اربح المال عن طريق تدريس دورات عبر الإنترنت حول مواضيع مختلفة

      Udemy: إنشاء الدورات التدريبية عبر الإنترنت وبيعها والربح من تسجيلات الطلاب

      Coursera: شراكة مع الجامعات لتقديم دورات عبر الإنترنت وتحقيق الربح بناءً على التسجيلات

      Teachable: منصة شاملة لإنشاء الدورات التدريبية عبر الإنترنت وتسويقها وبيعها

      Thinkific: يسمح للمدرسين ببناء وبيع الدورات التدريبية عبر الإنترنت

      Wyzant: قم بتدريس الطلاب عبر الإنترنت وشخصياً مع تحديد الأسعار والجدول الزمني الخاص بك

      خاتمة

      توفر هذه المواقع فرصاً متنوعة لكسب المال عبر الإنترنت وتلبي مختلف المهارات والاهتمامات ومستويات الالتزام سواء كنت مستقلاً أو فناناً مبدعاً أو كاتباً أو شخصاً يتطلع إلى تحقيق الدخل من الأنشطة اليومية فهناك منصة لمساعدتك في تحقيق الدخل ومن خلال الاستفادة من هذه الموارد يمكن للأفراد العثور على طرق مرنة ونائية ومربحة في كثير من الأحيان لتكملة دخلهم أو حتى بناء وظائف بدوام كامل

      Advertisements

      Passive Income

      How to Spend $100 to Make $1,000

      Advertisements

      Investing $100 to potentially generate $1,000 in passive income involves strategic planning and leveraging opportunities that offer high returns with relatively low initial investment. Here are some ideas that anyone can start:

      1. Dividend Stocks

      Investing in dividend-paying stocks can provide a steady stream of passive income. Start by researching companies with a strong track record of dividend payments. Use your $100 to buy shares of these companies. Reinvesting dividends can compound your returns over time.

      Steps:

      Open a brokerage account (many have no minimum deposit requirements).

      Research and select dividend-paying stocks.

      Purchase shares and opt for a dividend reinvestment plan (DRIP).

      2. Peer-to-Peer Lending

      Peer-to-peer (P2P) lending platforms allow you to lend money to individuals or small businesses in exchange for interest payments. Your $100 can be divided among several borrowers to diversify risk.

      Steps:

      Sign up on a reputable P2P lending platform (e.g., LendingClub, Prosper).

      Deposit your $100 and choose loans to fund.

      Earn interest on repayments.

      3. High-Interest Savings Accounts or CDs

      While not as high-yielding as other investments, high-interest savings accounts or certificates of deposit (CDs) offer a safe way to earn interest on your money.

      Steps:

      Research banks offering the best interest rates.

      Open an account and deposit your $100.

      Let the interest compound over time.

      4. Invest in a Blog or Website

      Starting a blog or website can generate passive income through advertising, affiliate marketing, and selling digital products or services. Initial costs can be kept low.

      Steps:

      Purchase a domain name and hosting (around $50-$100 for the first year).

      Create content focused on a niche.

      Monetize through ads, affiliate links, or selling digital products.

      5. E-books or Online Courses

      If you have expertise in a particular area, you can write an e-book or create an online course. These digital products can generate passive income over time.

      Steps:

      Use free or low-cost platforms like Amazon Kindle Direct Publishing or Udemy.

      Create and upload your content.

      Market your product to drive sales.

      Advertisements

      6. Invest in a REIT

      Real Estate Investment Trusts (REITs) allow you to invest in real estate without buying property. REITs often pay high dividends.

      Steps:

      Open a brokerage account.

      Research and select a REIT with a strong dividend history.

      Purchase shares and reinvest dividends.

      7. Micro-Investing Apps

      Micro-investing apps like Acorns or Stash allow you to invest small amounts of money into diversified portfolios, making it easy to start with just $100.

      Steps:

      Download and sign up for a micro-investing app.

      Link your bank account and deposit your $100.

      Choose an investment portfolio and let the app manage your investments.

      8. Cryptocurrency Investments

      While riskier, investing in cryptocurrencies can potentially yield high returns. Allocate a small portion of your $100 to cryptocurrencies and hold for long-term growth.

      Steps:

      Open an account on a cryptocurrency exchange (e.g., Coinbase, Binance).

      Purchase a diversified mix of cryptocurrencies.

      Hold and monitor your investment.

      9. Cashback and Reward Programs

      Investing $100 in purchases through cashback and reward programs can yield significant returns if you consistently leverage these programs for routine expenses.

      Steps:

      Sign up for cashback and reward programs.

      Use the programs for routine purchases.

      Reinvest the earned rewards or cashback.

      Conclusion

      While $100 is a modest amount, starting with small investments can teach valuable lessons in managing and growing money. Diversify your investments to spread risk and increase the potential for returns. Remember, building passive income often requires time and patience, so remain committed to your strategy.

      Advertisements

      الدخل السلبي

      كيف تنفق مئة دولار لتكسب ألف دولار

      Advertisements

      إن استثمار مئة دولار أمريكي لتوليد دخل سلبي قدره ألف دولار أمريكي يتضمن تخطيطًا استراتيجيًا والاستفادة من الفرص التي توفر عوائد عالية باستثمار أولي منخفض نسبيًا

      فيما يلي بعض الأفكار التي يمكن لأي شخص البدء بها

      1. أرباح الأسهم

      الاستثمار في الأسهم التي تدفع أرباحًا يمكن أن يوفر دفقًا ثابتًا من الدخل السلبي، ابدأ بالبحث عن الشركات التي تتمتع بسجل حافل من توزيعات الأرباح، استخدم مئة دولار لشراء أسهم هذه الشركات، يمكن أن تؤدي إعادة استثمار الأرباح إلى مضاعفة عوائدك بمرور الوقت

      :خطوات

      افتح حساب وساطة (العديد منهم ليس لديهم حد أدنى لمتطلبات الإيداع)

      قم بالبحث واختيار الأسهم التي تدفع أرباحاً

      (DRIP) قم بشراء الأسهم واختر خطة إعادة استثمار الأرباح

      2. الإقراض من نظير إلى نظير

      (P2P) تتيح لك منصات الإقراض من نظير إلى نظير

      إقراض الأموال للأفراد أو الشركات الصغيرة مقابل دفعات الفائدة، يمكن تقسيم مبلغ مئة دولار الخاص بك بين عدة مقترضين لتنويع المخاطر

      :خطوات

      P2P قم بالتسجيل على منصة إقراض

      (LendingClub، Prosper ذات سمعة طيبة (على سبيل المثال

      قم بإيداع مبلغ مئة دولار الخاص بك واختر القروض لتمويلها.

      كسب الفائدة على السداد

      3. حسابات التوفير أو الأقراص المضغوطة ذات الفائدة المرتفعة

      على الرغم من أنها ليست ذات عائد مرتفع مثل الاستثمارات الأخرى، إلا أن حسابات التوفير

      (CDs) ذات الفائدة المرتفعة أو شهادات الإيداع

      توفر طريقة آمنة لكسب الفائدة على أموالك

      خطوات:

      البنوك البحثية تقدم أفضل أسعار الفائدة

      افتح حسابًا وأودع مئة دولار

      دع الفائدة تتراكم مع مرور الوقت

      4. استثمر في مدونة أو موقع ويب

      يمكن أن يؤدي إنشاء مدونة أو موقع ويب إلى توليد دخل سلبي من خلال الإعلانات والتسويق التابع وبيع المنتجات أو الخدمات الرقمية، يمكن إبقاء التكاليف الأولية منخفضة

      :خطوات

      شراء اسم المجال والاستضافة (حوالي خمسون إلى مئة دولار للسنة الأولى)

      إنشاء محتوى يركز على مكانة معينة

      يمكنك تحقيق الدخل من خلال الإعلانات أو الروابط التابعة أو بيع المنتجات الرقمية

      Advertisements

      5. الكتب الإلكترونية أو الدورات عبر الإنترنت
      إذا كانت لديك خبرة في مجال معين، فيمكنك كتابة كتاب إلكتروني أو إنشاء دورة تدريبية عبر الإنترنت. يمكن لهذه المنتجات الرقمية أن تولد دخلاً سلبيًا بمرور الوقت

      :خطوات

      استخدم منصات مجانية أو منخفضة التكلفة مثل

      Udemy أو Amazon Kindle Direct Publishing

      إنشاء وتحميل المحتوى الخاص بك

      قم بتسويق منتجك لزيادة المبيعات

      6. استثمر في صندوق الاستثمار العقاري

      (REITs) تسمح لك صناديق الاستثمار العقاري

      بالاستثمار في العقارات دون شراء العقارات. غالبا ما تدفع صناديق الاستثمار العقارية أرباحا عالية

      :خطوات

      افتح حساب وساطة

      قم بالبحث واختيار صندوق استثمار عقاري ذي تاريخ قوي في توزيع الأرباح

      شراء الأسهم وإعادة استثمار الأرباح

      7. تطبيقات الاستثمار الصغير

      Stash أو Acorns تتيح لك تطبيقات الاستثمار الصغير مثل

      استثمار مبالغ صغيرة من المال في محافظ استثمارية متنوعة، مما يجعل من السهل البدء بمبلغ مئة دولار فقط

      :خطوات

      قم بتنزيل تطبيق الاستثمار الصغير والاشتراك فيه

      اربط حسابك البنكي وأودع 100 دولار

      اختر محفظة استثمارية ودع التطبيق يدير استثماراتك

      8. استثمارات العملة المشفرة

      على الرغم من أن الاستثمار في العملات المشفرة أكثر خطورة، إلا أنه من الممكن أن يحقق عوائد عالية، خصص جزءًا صغيرًا من 100 دولار أمريكي للعملات المشفرة واحتفظ بها لتحقيق النمو على المدى الطويل

      :خطوات

      (Binance أو Coinbase افتح حسابًا في بورصة العملات المشفرة (مثل

      قم بشراء مزيج متنوع من العملات المشفرة

      عقد ومراقبة الاستثمار الخاص بك

      9. برامج الاسترداد النقدي والمكافآت

      يمكن أن يؤدي استثمار 100 دولار في عمليات الشراء من خلال برامج الاسترداد النقدي والمكافآت إلى تحقيق عوائد كبيرة إذا كنت تستخدم هذه البرامج باستمرار لتغطية النفقات الروتينية.

      :خطوات

      اشترك في برامج الاسترداد النقدي والمكافآت

      استخدم البرامج لعمليات الشراء الروتينية

      أعد استثمار المكافآت المكتسبة أو الاسترداد النقدي

      خاتمة

      في حين أن 100 دولار هو مبلغ متواضع، إلا أن البدء باستثمارات صغيرة يمكن أن يعلمك دروسًا قيمة في إدارة الأموال وتنميتها، قم بتنويع استثماراتك لتوزيع المخاطر وزيادة إمكانية تحقيق العوائد. تذكر أن بناء الدخل السلبي غالبًا ما يتطلب الوقت والصبر، لذا كن ملتزمًا باستراتيجيتك

      Advertisements

      7 Lucrative Affiliate Programs for Rapid Earnings

      Advertisements

      In the fast-paced world of affiliate marketing, finding the right programs can be the key to unlocking quick money. Here are seven top-tier affiliate programs renowned for their potential to deliver rapid returns:

      1. Amazon Associates:

      As the largest online retailer globally, Amazon Associates stands as a cornerstone in affiliate marketing. With a vast selection of products spanning numerous categories, affiliates can tap into Amazon’s immense customer base and capitalize on its trusted reputation. With competitive commission rates and a user-friendly platform, Amazon Associates offers affiliates a reliable way to earn quick money through product referrals.

      2. ClickBank:

      Specializing in digital products such as e-books, courses, and software, ClickBank boasts some of the highest commission rates in the industry, often exceeding 50%. This generous commission structure, coupled with ClickBank’s extensive marketplace and robust tracking system, empowers affiliates to earn substantial income from promoting digital products to their audience.

      3. ShareASale:

      Catering to a wide range of industries and niches, ShareASale is a popular affiliate network that connects affiliates with merchants offering diverse products and services. With its intuitive interface and comprehensive reporting tools, ShareASale provides affiliates with the resources they need to identify high-converting offers and maximize their earnings potential.

      4. CJ Affiliate (formerly Commission Junction):

      With a network of thousands of advertisers, CJ Affiliate offers affiliates access to a vast array of affiliate programs across various verticals. Known for its reliable tracking technology and timely payments, CJ Affiliate provides affiliates with a trusted platform to monetize their online presence and generate quick money through affiliate marketing.

      Advertisements

      5. Rakuten Marketing:

      Formerly known as Rakuten LinkShare, Rakuten Marketing is a global affiliate network that connects affiliates with top brands and advertisers. With its extensive network of merchants and robust reporting tools, Rakuten Marketing enables affiliates to optimize their promotional efforts and maximize their earnings potential.

      6. eBay Partner Network:

      Leveraging the popularity of one of the world’s largest online marketplaces, the eBay Partner Network allows affiliates to earn commissions by driving traffic and sales to eBay’s vast inventory of products. With its competitive commission rates and access to real-time performance data, the eBay Partner Network offers affiliates a lucrative opportunity to monetize their audience and earn quick money through affiliate marketing.

      7. Shopify Affiliate Program:

      Targeting entrepreneurs and businesses, the Shopify Affiliate Program allows affiliates to earn commissions by referring merchants to Shopify’s e-commerce platform. With its user-friendly interface and robust features, Shopify provides merchants with everything they need to start and grow their online store, making it an attractive option for affiliates looking to earn quick money by promoting e-commerce solutions.

      In conclusion, these seven affiliate programs represent some of the best opportunities for affiliates to make quick money through affiliate marketing. Whether it’s through established platforms like Amazon Associates and ClickBank or affiliate networks like ShareASale and CJ Affiliate, affiliates have a wealth of options at their disposal to monetize their online presence and achieve financial success in a relatively short timeframe.

      Advertisements

      سبعة برامج فرعية مربحة لتحقيق أرباح سريعة

      Advertisements

      في عالم التسويق بالعمولة سريع الخطى، يمكن أن يكون العثور على البرامج المناسبة هو المفتاح لفتح الأموال السريعة

      :فيما يلي سبعة برامج ملحقة من الدرجة الأولى تشتهر بقدرتها على تحقيق أرباح سريعة

      :Amazon Associates

      باعتباره أكبر بائع تجزئة عبر الإنترنت على مستوى العالم، يعتبر هذا البرنامج بمثابة حجر الزاوية في التسويق بالعمولة، ومع مجموعة واسعة من المنتجات التي تغطي العديد من الفئات يمكن للشركات الملحقة الاستفادة من قاعدة عملاء أمازون الهائلة والاستفادة من سمعتها الموثوقة. بفضل أسعار العمولة التنافسية والمنصة سهلة الاستخدام

         للشركات الملحقة Amazon Associates  تقدم

      طريقة موثوقة لكسب المال بسرعة من خلال إحالات المنتج

      :ClickBank

      متخصص في المنتجات الرقمية مثل الكتب الإلكترونية والدورات والبرامج، ويفتخر هذا البرنامج ببعض أعلى معدلات العمولة في الصناعة والتي غالبًا ما تتجاوز خمسون بالمئة، يعمل هيكل العمولة السخي هذا

      الواسع ClickBank إلى جانب سوق

      ونظام التتبع القوي على تمكين الشركات الملحقة من كسب دخل كبير من الترويج للمنتجات الرقمية لجمهورها

      :ShareASale

      تقدم هذه المنصة خدماتها لمجموعة واسعة من الصناعات والتخصصات، وهي شبكة ملحقة مشهورة تربط الشركات الملحقة بالتجار الذين يقدمون منتجات وخدمات متنوعة. بفضل واجهته البديهية وأدوات إعداد التقارير الشاملة، يوفر هذا البرنامج للشركات الملحقة الموارد التي يحتاجونها لتحديد العروض عالية التحويل وزيادة إمكانات أرباحهم إلى أقصى حد

      :CJ Affiliate

      Commission Junction المعروفة سابقًا باسم

      من خلال شبكة تضم آلاف المعلنين، توفر هذه المنصة للشركات الملحقة إمكانية الوصول إلى مجموعة واسعة من البرامج الملحقة عبر مختلف القطاعات. تشتهر هذه المنصة بتكنولوجيا التتبع الموثوقة والمدفوعات في الوقت المناسب، وتوفر للشركات الملحقة منصة موثوقة لاستثمار تواجدها عبر الإنترنت وتحقيق أموال سريعة من خلال التسويق بالعمولة

      Advertisements

      :Rakuten Marketing

      Rakuten LinkShare كانت هذه المنصة المعروفة سابقاً باسم

      عبارة عن شبكة عالمية ملحقة تربط الشركات الملحقة مع أفضل العلامات التجارية والمعلنين. بفضل شبكتها الواسعة من التجار وأدوات إعداد التقارير القوية، تمكن هذه المنصة الشركات الملحقة من تحسين جهودها الترويجية وزيادة إمكانات أرباحها إلى أقصى حد

      : eBay شبكة شركاء

      من خلال الاستفادة من شعبية واحدة من أكبر الأسواق عبر الإنترنت في العالم، تسمح هذه الشبكة للشركات الملحقة بكسب العمولات من خلال زيادة حركة المرور والمبيعات

      الضخم eBay إلى مخزون منتجات

      بفضل أسعار العمولات التنافسية وإمكانية الوصول إلى بيانات الأداء في الوقت الفعلي، توفر هذه الشبكة للشركات الملحقة فرصة مربحة لاستثمار جمهورها وكسب أموال سريعة من خلال التسويق بالعمولة

      : Shopify Affiliate برنامج

      يستهدف هذا البرنامج رواد الأعمال والشركات، ويسمح للشركات الملحقة بكسب العمولات عن طريق إحالة التجار

      للتجارة الإلكترونية Shopify إلى منصة

      Shopify بفضل واجهته سهلة الاستخدام وميزاته القوية يوفر

      للتجار كل ما يحتاجونه لبدء متجرهم عبر الإنترنت وتنميته، مما يجعله خياراً جذاباً للشركات الملحقة التي تتطلع إلى كسب المال السريع من خلال الترويج لحلول التجارة الإلكترونية

      ختاماً، تمثل هذه البرامج السبعة الملحقة بعضًا من أفضل الفرص للشركات الملحقة لكسب المال السريع من خلال التسويق بالعمولة. سواء كان ذلك من خلال منصات راسخة

      ClickBankو Amazon Associates مثل

      CJ Affiliate و ShareASale أو الشبكات الملحقة مثل

      فإن الشركات الملحقة لديها ثروة من الخيارات المتاحة لها لاستثمار تواجدها عبر الإنترنت وتحقيق النجاح المالي في إطار زمني قصير نسبياً

      Advertisements

      How can I use ChatGPT for productivity?

      Advertisements

      Certainly! ChatGPT is a versatile tool that can significantly enhance productivity. Here are some compelling ways to use it:

      Simplify Research: Instead of spending hours on Google, ChatGPT can summarize articles, provide insights, and help you find relevant information quickly.

      Draft Emails: Need to compose an email? ChatGPT can assist by suggesting content, improving clarity, and ensuring your message is effective.

      Summarize Long Documents: Whether it’s reports, research papers, or lengthy articles, ChatGPT can create concise summaries, saving you time and effort.

      Marketing Materials: Generate engaging content for blogs, articles, and social media. ChatGPT crafts compelling copy that resonates with your audience.

      Advertisements

      Coding Snippets and Troubleshooting: ChatGPT assists with writing code, debugging, and understanding complex syntax. It’s like having a coding buddy!

      Customer Service: Automate responses to common queries, freeing up your team to focus on more critical tasks.

      Create Study Guides: ChatGPT can organize information into study materials, making exam preparation efficient.

      Fresh Content Generation: Whether you’re a writer, marketer, or blogger, ChatGPT can spark creativity and provide fresh ideas.

      Remember, while ChatGPT is powerful, always verify critical information and use it ethically. Happy productivity!

      Advertisements

      لإنجاز المهام اليومية؟ ChatGPT كيف يمكنني استخدام

      Advertisements

      هي أداة متعددة الاستخدامات ChatGPT

      يمكنها تحسين الإنتاجية بشكل كبير: فيما يلي بعض الطرق المقنعة لاستخدامها

      : تبسيط البحث

      بدلاً من قضاء ساعات على غوغل

      تلخيص المقالات ChatGPT يستطيع

      وتقديم رؤى ومساعدتك في العثور على المعلومات ذات الصلة بسرعة

      : مسودة رسائل البريد الإلكتروني

      هل تحتاج إلى إنشاء بريد إلكتروني؟

      المساعدة ChatGPT يمكن لـ

      من خلال اقتراح المحتوى وتحسين الوضوح والتأكد من فعالية رسالتك

      : تلخيص المستندات الطويلة

      سواء كانت تقارير أو أوراق بحثية أو مقالات مطولة

      إنشاء ملخصات موجزة ChatGPT يمكن لـ

      مما يوفر لك الوقت والجهد

      : المواد التسويقية

      قم بإنشاء محتوى جذاب للمدونات والمقالات ووسائل التواصل الاجتماعي

      بصياغة نسخة مقنعة ChatGPT يقوم

      تلقى صدى لدى جمهورك

      Advertisements

      : مقتطفات الترميز واستكشاف الأخطاء وإصلاحها

      في كتابة التعليمات البرمجية ChatGPT يساعد

      وتصحيح الأخطاء وفهم بناء الجملة المعقد، إنه مثل وجود صديق للبرمجة

      : خدمة العملاء

      أتمتة الاستجابات للاستفسارات الشائعة، مما يتيح لفريقك التركيز على المهام الأكثر أهمية

      : إنشاء أدلة دراسية

      تنظيم المعلومات في مواد دراسية ChatGPT يمكن لـ

      مما يجعل التحضير للامتحانات فعالاً

      : إنشاء محتوى جديد

      سواء كنت كاتبًا أو مسوقًا أو مدونًا

      إثارة الإبداع وتقديم أفكار جديدة ChatGPT يمكن لـ

      : ختاماً

      ChatGPT وعلى الرغم من أن

      خيار رائع وضروري إلا أنه عليك التحقق دائماً من المعلومات المهمة واستخدمها بشكل مثالي وفي مكانها الصحيح لتحصل على أقصى فائدة

      Advertisements

      Challenges of Earning from YouTube

      Advertisements

      For aspiring video creators hoping to turn their passion into a career, YouTube often appears as an ideal platform. The allure of sudden fame and financial success is strong, fueled by stories of YouTubers who have made millions of dollars. However, beneath the glitter and gloss lie some harsh realities that aspiring YouTubers must confront:

      Fluctuating Ad Revenue: Even after reaching the monetization thresholds, ad revenue remains highly variable. Factors like ad rates, audience engagement, and seasonality affect earnings. For most creators, it’s not a reliable income source.

      Limited Revenue Streams: Relying solely on ad revenue isn’t sustainable. Diversifying income sources through affiliate marketing, merchandise sales, sponsorships, and other channels is essential.

      Oversaturated Market: YouTube is flooded with content across practically every category. Standing out and building a sizable audience can be incredibly challenging when millions of creators are vying for attention.

      Monetization Thresholds: To be eligible for ad revenue, a channel must meet specific requirements, including having 1,000 subscribers and 4,000 watch hours in the last 12 months. Achieving these milestones can take months or even years.

      Burnout and Mental Health: The constant pressure to produce content, meet viewer expectations, and navigate the platform’s ups and downs can negatively impact creators’ mental health. Burnout is a genuine concern.

      Advertisements

      Fluctuating Ad Revenue: Even after reaching the monetization thresholds, ad revenue remains highly variable. Factors like ad rates, audience engagement, and seasonality affect earnings. For most creators, it’s not a reliable income source.

      Time and Effort Investment: Producing high-quality content for YouTube demands significant time, effort, and attention. Contrary to popular belief, it’s often a full-time profession—from planning and filming to editing and promotion.

      Competition and Copycats: Many content creators fall into the trap of imitating trends or styles to replicate successful material. Unfortunately, this lack of uniqueness adds to the intense competition and saturation.

      Constant Algorithm Changes: The ever-evolving YouTube algorithm significantly impacts a channel’s reach and visibility. Adapting to these changes and staying relevant is an ongoing struggle, as what works today may not work tomorrow.

      Remember, the illusion of easy money on YouTube often clashes with the complex realities faced by creators. It’s a journey filled with challenges, but for those who persevere, the rewards can be significant.

      Advertisements

      تحديات الربح من يوتيوب

      Advertisements

      بالنسبة لمنشئي الفيديو الطموحين الذين يرغبون في تحويل شغفهم إلى مهنة، غالباً ما يظهر يوتيوب كمنصة مثالية، إذ أن جاذبية الشهرة المفاجئة والنجاح المالي قوية تغذيها قصص مستخدمي يوتيوب الذين حققوا ملايين الدولارات ومع ذلك رغم هذه المغريات والمحفزات تكمن بعض الحقائق القاسية التي يجب على مستخدمي يوتيوب الطموحين مواجهتها

      تقلب إيرادات الإعلانات: حتى بعد الوصول إلى حدود تحقيق الدخل، تظل إيرادات الإعلانات متغيرة إلى حد كبير، تؤثر عوامل مثل أسعار الإعلانات وتفاعل الجمهور على الأرباح، بالنسبة لمعظم منشئي المحتوى فهو ليس مصدر دخل موثوق

      مصادر الإيرادات المحدودة: الاعتماد فقط على عائدات الإعلانات ليس أمراً مستداماً، ويعد تنويع مصادر الدخل من خلال التسويق بالعمولة ومبيعات البضائع والرعاية والقنوات الأخرى أمراً ضرورياً

      الاكتظاظ الكثيف: يمتلئ موقع يوتيوب بالمحتوى عبر كل فئة تقريباً، يمكن أن يشكل التميز وبناء جمهور كبير تحدياً كبيراً عندما يتنافس الملايين من منشئي المحتوى على جذب الانتباه

      حدود تحقيق الدخل: لكي تكون القناة مؤهلة للحصول على إيرادات الإعلانات يجب أن تستوفي متطلبات محددة، بما في ذلك أن يكون لديها ألف مشترك وأربعة آلاف ساعة مشاهدة في آخر إثني عشر شهر، قد يستغرق تحقيق هذه المعالم أشهراً أو حتى سنوات

      الإرهاق وانخفاض المعنويات: الضغط المستمر لإنتاج المحتوى وتلبية توقعات المشاهدين والتنقل بين الصعود والهبوط يمكن أن يؤثر سلباً على معنويات منشئي المحتوى، الإرهاق هو مصدر قلق حقيقي

      تقلب إيرادات الإعلانات: حتى بعد الوصول إلى حدود تحقيق الدخل تظل إيرادات الإعلانات متغيرة إلى حد كبير، تؤثر عوامل مثل أسعار الإعلانات وتفاعل الجمهور والموسمية على الأرباح، بالنسبة لمعظم منشئي المحتوى فهو لا يعتبر مصدر دخل موثوق

      استثمار الوقت والجهد: يتطلب إنتاج محتوى عالي الجودة لموقع يوتيوب وقتاً وجهداً واهتماماً كبيراً، وخلافاً للاعتقاد السائد فهي غالباً ما تكون مهنة بدوام كامل بدءاً من التخطيط والتصوير وحتى التحرير والترويج

      المنافسين والمقلدين: يقع العديد من منشئي المحتوى في فخ تقليد الاتجاهات أو الأساليب لتكرار المواد الناجحة، ولسوء الحظ فإن هذا الافتقار إلى التفرد يؤدي غالباً إلى فشل ذريع

      التغييرات المستمرة في الخوارزميات: تؤثر خوارزمية يوتيوب المتطورة باستمرار بشكل كبير على مدى وصول القناة وإمكانية ظهورها، إن التكيف مع هذه التغييرات والبقاء على صلة بالواقع هو صراع مستمر لأن ما يصلح اليوم قد لا يصلح غداً

      تذكر أن وهم الحصول على المال السهل على يوتيوب غالباً ما يتعارض مع الحقائق المعقدة التي يواجهها منشئو المحتوى، إنها رحلة مليئة بالتحديات ولكن بالنسبة لأولئك الذين يثابرون يمكن أن تكون المكافآت كبيرة

      Advertisements

      Strategies of making huge monthly profits on YouTube without making videos

      Advertisements

      There is no doubt that earning huge monthly profits on YouTube is an interesting matter. These profits may reach $10,000 per month, but the most exciting thing is that you can collect these profits without spending much effort and time, and this is done by following strategies that will be discussed below.

      1. Curate Creative Commons License Videos:

      • Find existing videos related to your niche that have a Creative Commons License. Compile and post them on your channel, giving proper attribution to the original creators. This allows you to start without creating videos from scratch.
      • Tips:

      * Niche Down: Choose a specific topic you’re passionate about.

      * Optimize SEO: Use YouTube Studio to track monthly estimated revenue and adjust your approach.

      2. Channel Memberships:

      Offer exclusive content and perks to paid members. This provides a consistent revenue stream.

      3. Affiliate Marketing:

      Promote products using affiliate links in your video descriptions. You earn commissions without producing videos.

      Advertisements

      4. Audio Podcasts on YouTube:

      Create a podcast channel where you post audio content. Tap into the audience that prefers listening over watching.

      5. Selling Merchandise:

      Use your YouTube platform to sell branded merchandise directly to your viewers.

      6. YouTube Premium Revenue:

      Benefit from YouTube Premium subscribers who watch your content without ads.

      7. YouTube Consultancy:

      Share your expertise by offering YouTube strategy consultancy services.

      8. Super Chat in Live Streams:

      Encourage viewers to purchase Super Chat messages during your live streams for an interactive way to boost income.

      Remember, you can tailor these strategies to your interests and skills. Whether you’re a budding content creator, affiliate marketer, or simply want to explore alternative content formats, there’s plenty of opportunity to turn your YouTube channel into a money-making machine!

      Advertisements

      استراتيجيات تحقيق أرباح شهرية ضخمة على اليوتيوب دون تصوير فيديوهات

      Advertisements

      لا شك أن تحقيق أرباح شهرية ضخمة على اليوتيوب أمر مثير للاهتمام قد تصل هذه الأرباح إلى عشرة آلاف دولار شهرياً، ولكن الأمر الأكثر إثارة هو أنه يمكنك تحصيل هذه الأرباح دون بذل الكثير من الجهد والوقت، أي دون الحاجة إلى أن تقوم بتصوير مقاطع فيديو خاصة بك ويتم ذلك من خلال اتباع الاستراتيجيات التي سيتم مناقشتها أدناه

      : أولاً- تجميع مقاطع فيديو مرخصة للاستخدام العام

      ابحث عن مقاطع الفيديو المرخصة للاستخدام التجاري ثم قم بتجميعها وانشرها على قناتك، مع إعطاء الإسناد المناسب لمنشئي المحتوى الأصليين، يتيح لك ذلك البدء دون إنشاء مقاطع فيديو من البداية

      * اختيار موضوع القناة: اختر موضوعاً محدداً يثير شغفك ويلفت انتباه المشاهدين

      * تحسين الظهور على محركات البحث: استخدم استوديو اليوتيوب لتتبع الإيرادات الشهرية المقدرة وضبط الأسلوب

      : ثانياً- عضوية القناة

      تقديم محتوى حصري وامتيازات للأعضاء المدفوعين وهذا يوفر تدفقاً ثابتاً للإيرادات

      : ثالثاً- التسويق للغير

      قم بالترويج للمنتجات باستخدام الروابط التابعة في أوصاف الفيديو الخاص بك فتكسب عمولات دون إنتاج مقاطع فيديو

      Advertisements

      : رابعاً- البودكاست الصوتي على اليوتيوب

       أنشئ قناة بودكاست بحيث تنشر المحتوى الصوتي لتحقيق الاستفادة من الجمهور الذي يفضل الاستماع على المشاهدة

      : خامساً- بيع البضائع

      استخدم منصة يوتيوب الخاصة بك لبيع البضائع التي تحمل علامتك التجارية مباشرةً إلى مشاهديك

      : سادساً- إيرادات يوتيوب بريميوم

      استفد من مشتركي يوتيوب بريميوم الذين يشاهدون المحتوى الخاص بك بدون إعلانات

      : سابعاً- استشارات يوتيوب

      شارك خبراتك من خلال تقديم خدمات استشارية حول إستراتيجية سوبر تشات في مجموعات البث المباشر، شجع المشاهدين على شراء رسائل سوبر تشات أثناء البث المباشر الخاص بك للحصول على طريقة تفاعلية لزيادة الدخل

      تذكر أنه يمكنك تصميم هذه الاستراتيجيات بما يتناسب مع اهتماماتك ومهاراتك، سواء كنت منشئ محتوى ناشئ أو مسوق للغير، أو ترغب ببساطة في استكشاف تنسيقات محتوى بديلة، فهناك الكثير من الفرص لتحويل قناتك على يوتيوب إلى آلة لكسب المال!

      Advertisements

      Create and grow a YouTube channel on a low budget

      Advertisements

      Starting and growing a YouTube channel on a low budget is an exciting venture.

      Let’s dive into the details of how you can achieve this:

      1. Start with an Idea

      Before anything else, define your niche. What topics or content are you passionate about? Consider your interests, skills, and what you can offer to your potential audience. Having a clear idea will guide your content creation.

      2. Value Content Over Equipment

      Remember that audiences tune in for what you have to say, not the fancy equipment. While good production quality matters, it’s not the sole determinant of success. Use what you have and focus on creating engaging, valuable content.

      3. Don’t Overthink the Results

      Don’t get caught up in perfectionism. Start creating, even if you don’t have top-tier gear. Your early videos might not be flawless, but consistency matters more. Learn and improve along the way.

      Advertisements

      4. Keep Records of Your Spending

      Even on a budget, some expenses are necessary. Prioritize wisely. Here are some essentials:

      Camera Options:

      • Your Smartphone: Most smartphones have decent cameras. Experiment with features like slow motion and 4K recording.
      • Webcam: While not ideal, webcams can work for basic videos.

      Audio Equipment:

      • Lavalier Microphone: Affordable and effective for clear audio.
      • Desktop USB Microphone: A step up from built-in laptop mics.

      Lighting:

      • Natural Light: Position yourself near a window during daylight hours.
      • Affordable Lighting Options: Consider inexpensive studio lights or use your computer monitor.

      5. Be Authentic

      Your personality is your biggest asset. Connect with your audience by being genuine and relatable. Authenticity builds loyal subscribers.

      Remember, YouTube success isn’t solely about equipment; it’s about delivering captivating content. So, start today, create consistently, and enjoy the journey!

      Advertisements

      إنشاء قناة على يوتيوب وتنميتها بميزانية منخفضة

      Advertisements

      يعد إنشاء قناة على يوتيوب وتنميتها بميزانية منخفضة بمثابة مشروع مثير للاهتمام خاصة بالنسبة للأشخاص يمتلكون كاريزما الظهور والتحدث أمام الكاميرات أو حتى للمهتمين بتجميع المقاطع ومعالجتها لتشكيل محتوى متميز 

      لنتعمق في تفاصيل كيفية تحقيق ذلك

      انطلق من فكرة

      قبل أي شيء آخر حدد الهدف من القناة، ما هي المواضيع أو المحتوى الذي أنت متحمس له، فكر في اهتماماتك ومهاراتك وما يمكنك تقديمه لجمهورك المحتمل، إن وجود فكرة واضحة سيوجه عملية إنشاء المحتوى الخاص بك بشكل أكثر دقة وفاعلية

      المحتوى القيم أهم من المعدات والديكور

      لا شك أن المعدات الجيدة والديكور الجذاب هي من عوامل لفت انتباه المشاهد ولكن الأهم من ذلك هو جودة المحتوى إذ أن عليك أن تتذكر أن الجمهور يستمع إلى ما تريد قوله وليس إلى مشاهدة المعدات الفاخرة، كما وتجنب التكرار أو التقليد وانفرد بمحتوى متميز خاص بك تفرض به أسلوبك ويميزك عن الآخرين   

      الاستمرارية

      لابد لك من أن تبقى على اتصال دائم مع جمهورك وتجنب الابتعاد عنهم لفترات طويلة، حافظ على الاستمرارية فهي طريقك للحفاظ على متابعيك بل وتوسيع دائرة مجتمعك الخاص على يوتيوب

      تصرف على طبيعتك

      شخصيتك هي رصيدك لمحبة الناس لك، تواصل مع جمهورك من خلال أن تكون صادقاً وابق على اتصال دائم معهم وتبادل معهم الآراء والأفكار وتفاعل مع تعليقاتهم وتقبل النقد البناء، بذلك تبنى علاقة متينة معهم وتكسب احترامهم ومحبتهم

      لا تبالغ في التفكير في النتائج

      العدو الأكبر لبداية ناجحة في هذا المشروع هو التسرع والمبالغة في استعجال النتائج، قد لا تخلو مقاطع الفيديو المبكرة الخاصة بك من الأخطاء، ولكن ما يجعلك تستدرك تلك العيوب وتعمل على إصلاحها هو التنسيق والتنظيم

      Advertisements

      حدد الميزانية وفق الأولويات

      ستتضمن ميزانية مشروع مثل إنشاء قناة يوتيوب قائمة بمعدات أساسية ضرورية لا غني عنها تتحدد حسب الأولويات نخص منها بالذكر

      خيارات الكاميرا

      هاتفك الذكي : تحتوي معظم الهواتف الذكية على كاميرات جيدة قم بتجربة ميزات مثل الحركة البطيئة *

      4K والتسجيل بدقة

      كاميرا الويب: على الرغم من أن كاميرات الويب ليست مثالية، إلا أنها يمكن أن تعمل مع مقاطع الفيديو الأساسية *

      معدات الصوت

      قليل التكلفة وفعال للحصول على صوت واضح : Lavalier ميكروفون *

      يعتبر الميكروفون المدمج خيار جيد للكمبيوتر المحمول : USB ميكروفون *

      الإضاءة

      الضوء الطبيعي : ضع نفسك بالقرب من النافذة أثناء ساعات النهار

      خيارات الإضاءة بأسعار معقولة : فكر في استخدام مصابيح الاستوديو غير المكلفة أو استخدم شاشة الكمبيوتر

      وفي النهاية، تذكر أن نجاح قناة يوتيوب لا يقتصر على المعدات فقط بل يتعلق الأمر بتقديم محتوى جذاب، لذا ابدأ اليوم وابتكر باستمرار واستمتع بالرحلة فهي تستحق التجربة

      Advertisements

      7 AI tools can help you grow your YouTube channel

      Advertisements
      1. Scrip AI :

      Descript uses AI to transcribe, edit, and mix both audio and video content. It’s particularly useful for podcast conversions and streamlining content creation.

      Linkhttps://scripai.com/

      1. VidIQ:

      VidIQ is a comprehensive toolset designed to help creators, brands, and marketers understand their audience, navigate the YouTube algorithm, and grow their channels. Key features include:

      • Keyword Research: Find the most searched keywords in your niche to optimize video metadata.
      • Competitor Analysis: Analyze successful strategies used by competitors.
      • Trend Alerts: Stay informed about trending topics in your niche.
      • Video SEO Score: Get an SEO score for your videos and suggestions for improvement.
      • Channel Audit Tool: Receive a detailed report on your channel’s performance.
      • Productivity Tools: Bulk edit video descriptions, tags, annotations, and more.
      • AI Tools: Features like Daily Video Ideas, Title Generator, Description Generator, and YouTube Channel Name Generator leverage AI to enhance content creation.

      Link: https://vidiq.com/

      3. TubeBuddy:

        TubeBuddy is a popular browser extension and mobile app that integrates directly with YouTube’s website. It offers various automation features, including topic ideas, trends, title and tag generation, and more. It’s a valuable tool for optimizing your channels and videos.

        Link: https://www.tubebuddy.com/

        Advertisements

        4. HeyGen:

          HeyGen is an AI-powered video generator that allows you to create studio-quality videos using AI-generated avatars and voices. Whether you’re a professional or a beginner, HeyGen makes video creation effortless and efficient. Here’s how it works:

          Choose an Avatar:

          • Select from over 100+ AI avatars representing various ethnicities, ages, and styles.
          • You can even create your own custom avatar if you prefer.

          Select a Voice:

          • HeyGen offers 300+ voices in different styles and languages.
          • These voices are generated by AI, infusing human-like intonation and inflections with exceptional accuracy.

          Start with a Template or Create from Scratch:

          • Pick from an extensive array of ready-to-use templates for various scenarios.
          • Alternatively, begin with a clean slate and create your video from scratch.

          Record Your Script or Use AI-Generated Text:

          • Type, speak, copy and paste, or use HeyGen’s AI to generate your script.
          • Effortlessly produce personalized outreach videos, content marketing videos, product marketing videos, and more.

          Features for Scale:

          • Video Translator: Translate your videos seamlessly into other languages while maintaining your natural speaking style.
          • API Integration: Integrate HeyGen’s powerful AI capabilities into your product programmatically.

          Linkhttps://www.heygen.com/

          5. Veed:

            Veed is an AI-powered video editor that simplifies video editing directly in your browser. It offers features like auto-generated subtitles, text formatting, stock library access, screen recording, voice translations, and avatar creation.

            Link: https://www.veed.io/

            6. Instant Chapters:

            it is a revolutionary AI-powered tool designed to simplify and streamline the content organization process for YouTube creators. By generating timestamped chapters automatically, the tool aims to enhance viewer experience, increase watch time, and drive channel growth. Creators can simply paste the YouTube URL for the video they want chapters created for, and the tool generates the chapters. It’s like having your very own virtual assistant for video editing!

            Link: https://www.instantchapters.com/

            7. Pikzels:

            Pikzels is the world’s first AI thumbnail generator that instantly transforms your ideas into stunning YouTube thumbnails. With Pikzels, you can create eye-catching thumbnails in under 30 seconds. Here’s how it works:

            • FaceSwap: Upload a picture of yourself, and watch as our AI smoothly swaps out the original face with yours, ensuring your audience instantly recognizes you.
            • Instant Thumbnails: Transform your ideas into captivating thumbnails within seconds.
            • Powered by AI: Experience fully automated thumbnail designs with Pikzels AI.
            • Generate from Links: Simply paste a link to a video’s thumbnail you like, and our AI recreates it.
            • Upcoming Features: Subscribers get early access to features like AI ideation and adding text to thumbnails.

            Link: https://www.pikzels.com/

            Remember that while these tools can be incredibly helpful, creating engaging and valuable content remains essential for long-term channel growth. Happy YouTubing!

            Advertisements

            سبع أدوات للذكاء الاصطناعي يمكن أن تساعدك على تطوير قناتك على يوتيوب

            Advertisements

            قد يكون تطوير قناة على يوتيوب أمراً صعباً، ولكن هناك العديد من الأدوات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي والتي يمكن أن تساعد المبدعين في تحسين محتواهم وتحسين قابلية الاكتشاف وتعزيز أداء القناة بشكل عام

            فيما يلي بعض أدوات الذكاء الاصطناعي البارزة لمنشئي مقاطع اليوتيوب
            1. Scrip AI

            تستخدم هذه الأداة الذكاء الاصطناعي لنسخ وتحرير ومزج كل من محتوى الصوت والفيديو، إنه مفيد بشكل خاص لتحويلات البودكاست وتبسيط إنشاء المحتوى

            2. VidIQ

            هي مجموعة أدوات شاملة مصممة لمساعدة المبدعين والعلامات التجارية والمسوقين على فهم جمهورهم والتنقل في خوارزمية يوتيوب وتنمية قنواتهم، تشمل الميزات الرئيسية ما يلي
            الكلمات المفتاحية: ابحث عن الكلمات الرئيسية الأكثر بحثاً في محتوى قناتك لتحسين البيانات الوصفية للفيديو
            تحليل المنافسين: تحليل الاستراتيجيات الناجحة التي يستخدمها المنافسون
            تنبيهات التشابه: ابق على اطلاع بالموضوعات الشائعة الموازية لمحتوى قناتك

            :بالفيديو SEO درجة

            SEO احصل على درجة

            لمقاطع الفيديو والاقتراحات الخاصة بك للتحسين محركات البحث

            أداة تدقيق القناة: احصل على تقرير مفصل عن أداء قناتك
            أدوات الإنتاجية: تحرير واسع لأوصاف الفيديو والعلامات والتعليقات التوضيحية والمزيد
            أدوات الذكاء الاصطناعي: ميزات مثل أفكار الفيديو اليومية، ومولد العنوان، ومولد الوصف، ومولد اسم القناة على يوتيوب تستفيد من الذكاء الاصطناعي لتعزيز إنشاء المحتوى

            3. TubeBuddy

            وهو امتداد متصفح وتطبيق جوال شائع يتكامل مباشرة مع موقع يوتيوب، يقدم ميزات أتمتة مختلفة، بما في ذلك أفكار الموضوع والاتجاهات والعنوان وتوليد العلامات والمزيد، إنها أداة قيمة لتحسين قنواتك ومقاطع الفيديو الخاصة بك

            4. HeyGen

            وهو مولد فيديو يعمل بالذكاء الاصطناعي ويسمح لك بإنشاء مقاطع فيديو بجودة الاستوديو باستخدام الصور الرمزية والأصوات التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي، سواء كنت محترفًا أو مبتدئًا، فإن هذه الأداة تجعل إنشاء الفيديو سهلاً وفعالًا، وإليك كيفية عملها

            أ- اختر الأفتار

            •           اختر من بين أكثر من 100 صورة أفتار للذكاء الاصطناعي تمثل مختلف الأعراق والأعمار والأنماط

            •           يمكنك حتى إنشاء أفتار مخصص خاص بك إذا كنت تفضل ذلك

            ب- اختر صوت

            •           تقدم هذه الأداة أكثر من 300 صوت بأنماط ولغات مختلفة

            •           يتم إنشاء هذه الأصوات بواسطة الذكاء الاصطناعي، مما يغرس التجويد والانعطافات الشبيهة بالإنسان بدقة استثنائية

            ج- ابدأ بقالب أو أنشئ من الصفر

            •           اختر من بين مجموعة واسعة من القوالب الجاهزة للاستخدام لسيناريوهات مختلفة

            •           بدلاً من ذلك، ابدأ بسجل فارغ وقم بإنشاء مقطع فيديو من الصفر

            د- سجل نصك أو استخدم النص الذي تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي

            •           اكتب وتحدث وانسخ والصق أو استخدم الذكاء الاصطناعي لـ HeyGen لإنشاء نصك

            •           أنتج بسهولة مقاطع فيديو لتسويق المحتوى ومقاطع فيديو لتسويق المنتجات والمزيد

            هـ – ميزات المقياس

            •           مترجم الفيديو: ترجمة مقاطع الفيديو الخاصة بك بسلاسة إلى لغات أخرى مع الحفاظ على أسلوب التحدث الطبيعي

            •           تكامل واجهة برمجة التطبيقات: دمج قدرات هذه الأداة في منتجك بشكل برمجي

            Advertisements

            5. Veed

            وهو محرر فيديو يعمل بالذكاء الاصطناعي يبسط تحرير الفيديو مباشرة في متصفحك، يقدم ميزات مثل الترجمات التي تم إنشاؤها تلقائيًا، وتنسيق النصوص، والوصول إلى مكتبة المخزون، وتسجيل الشاشة، والترجمات الصوتية، وإنشاء الأفتار

            6. Instant Chapters

            إنها أداة ثورية تعمل بالذكاء الاصطناعي مصممة لتبسيط عملية تنظيم المحتوى لمنشئي محتوى يوتيوب من خلال إنشاء فصول مخططة زمنيًا تلقائيًا، تهدف الأداة إلى تعزيز تجربة المشاهد وزيادة وقت المشاهدة ودفع نمو القناة،

            URL كما ويمكن للمنشئين ببساطة لصق عنوان

            على يوتيوب للفيديو المراد إنشاء فصول له، ثم تتولى هذه الأداة توليد الفصول، إنه مثل امتلاك مساعدك الافتراضي الخاص لتحرير الفيديو

            Pikzels7.

            وهو أول مولد مصغر للذكاء الاصطناعي في العالم يحول أفكارك على الفور إلى صور مصغرة مذهلة على يوتيوب، باستخدام هذه الأداة يمكنك إنشاء صور مصغرة لافتة للنظر في أقل من 30 ثانية

            إليك كيفية عملها

            •           تحويل الوجه: قم بتحميل صورتك الشخصية وشاهد بينما يقوم الذكاء الاصطناعي الخاص بنا بتبديل وجهك الأصلي بسلاسة مما يضمن التعرف عليك على الفور

            •           الصور المصغرة الفورية: حوّل أفكارك إلى صور مصغرة جذابة في غضون ثوانٍ

            •           مدعوم بالذكاء الاصطناعي: تجربة تصميمات الصور المصغرة الآلية بالكامل

            •           أنشئ من الروابط: ما عليك سوى لصق رابط إلى الصورة المصغرة التي تحبها للفيديو ويعيد الذكاء الاصطناعي الخاص بنا إنشائه

            •           الميزات القادمة: يحصل المشتركون على وصول مبكر إلى ميزات مثل التفكير في الذكاء الاصطناعي وإضافة نص إلى الصور المصغرة

            تذكر أنه في حين أن هذه الأدوات يمكن أن تكون مفيدة بشكل لا يصدق فهي تختصر كثيراً من الوقت والجهد ولاسيما إنشاء محتوى جذاب وقيم يظل ضرورياً لنمو القناة على المدى الطويل

            Advertisements

            Shielding Your Small Business: Building a Strong Safety Net

            Advertisements

            Stepping into the entrepreneurial arena, you’re armed with dreams and the drive to make them a reality. Yet, the landscape of small business ownership is fraught with unexpected challenges that test your resilience. Being prepared is not just advantageous; it’s crucial for navigating through these trials and emerging stronger. In this article, we will explore essential strategies to construct a resilient safety net that bolsters your small business’s stability and growth.

            Laying the Financial Foundation

            The journey to financial resilience begins with crafting a meticulous budget. This foundational step is vital for a thorough understanding of your financial inflows and outflows, enabling effective management of cash flow and resource allocation. Adherence to this budget fosters a discipline that is indispensable in avoiding financial missteps and ensuring your business remains on solid ground.

            Building a Buffer with an Emergency Fund

            An emergency fund acts as a financial lifeline during unforeseen circumstances. By setting aside a reserve to cover unexpected expenses or to provide support during revenue downturns, you afford your business a buffer against financial shocks. This strategic reserve not only offers peace of mind but also ensures the continuity of your operations, regardless of the challenges encountered.

            Enhancing Protection with a Home Warranty

            For entrepreneurs operating from home, adding a home warranty to your insurance coverage provides an additional safety layer. This warranty covers the repair or replacement costs of critical systems and appliances, mitigating the financial impact of unexpected failures. Get started now with integrating a home warranty into your business plan so you can ensure uninterrupted operations, safeguarding your livelihood against unforeseen disruptions.

            Financial Goal Setting

            Setting specific financial goals is a critical step toward securing your business’s future. Whether aiming to expand your offerings, grow your market presence, or hit specific revenue targets, having concrete objectives provides direction and motivation. Developing a strategic plan to achieve these goals is instrumental in driving your business forward, ensuring each step taken is aligned with your overarching vision.

            Advertisements

            Prudent Use of Company Credit

            Company credit cards, when used judiciously, serve as a powerful tool in managing your business’s finances. They facilitate timely expense management and offer an opportunity to build a positive credit history. However, the discipline to pay off balances promptly each month is crucial to avoid the pitfalls of debt accumulation, ensuring credit remains an asset rather than a liability.

            Keeping Informed About Tax Regulations

            Staying informed about tax regulations is imperative for minimizing liabilities and maximizing potential savings. A deep understanding of tax laws allows you to navigate the complex tax landscape effectively, ensuring you leverage every opportunity to benefit your business financially. Engaging with tax professionals or utilizing online resources are proactive steps in staying ahead of tax obligations and optimizing your financial strategy.

            Ensuring Financial Integrity through Audits

            Regular financial audits are essential for protecting your business’s financial well-being, providing valuable insights into inefficiencies, risks, and areas for improvement. These audits enable timely adjustments to financial strategies, ensuring alignment with business goals and objectives. Despite the initial apprehension that auditing may provoke, it serves as a crucial practice for upholding transparency and accountability in financial operations. By embracing regular audits, businesses can proactively identify and address potential issues before they escalate, fostering long-term stability and growth. In essence, conducting financial audits is a proactive approach to safeguarding the financial health and integrity of your business.

            Fortifying your small business with a comprehensive safety net is a proactive approach to securing its longevity and prosperity. By implementing the strategies outlined above, you equip your business to withstand the vicissitudes of the entrepreneurial world, ensuring it not only survives but thrives. Take the initiative today to reinforce your business’s defenses, laying the groundwork for a resilient and successful future.

            Discover how Data World Consulting Group can transform your data science journey and digital marketing strategies.

            Advertisements

            حماية المشاريع الصغيرة – بناء شبكة أمان قوية

            Advertisements

            عند دخولك في مجال ريادة الأعمال ستكون مسلحاً بالأحلام والدافع لتحقيقها ومع ذلك فإن مشهد ملكية الأعمال الصغيرة محفوف بالتحديات غير المتوقعة التي تختبر حسن تعاملك مع هذه التحديات

            إن الاستعداد ليس مفيدًا فحسب؛ بل إنه أمر بالغ الأهمية للانتقال عبر هذه التجارب والخروج بشكل أقوى

            في هذه المقالة سوف نستكشف الاستراتيجيات الأساسية لبناء شبكة أمان مرنة تعزز استقرار ونمو أعمالك الصغيرة

            وضع الأساس المالي

            تبدأ الرحلة إلى المرونة المالية بصياغة ميزانية دقيقة، تعد هذه الخطوة التأسيسية أمراً حيوياً لفهم التدفقات المالية الداخلة والخارجة بشكل شامل مما يتيح الإدارة الفعالة للتدفقات النقدية وتخصيص الموارد، إن الالتزام بهذه الميزانية يعزز الانضباط الذي لا غنى عنه لتجنب الأخطاء المالية وضمان بقاء عملك على أرض صلبة

            اتخاذ خطوات احترازية مع صندوق الطوارئ

            يعمل صندوق الطوارئ بمثابة شريان الحياة المالي خلال الظروف غير المتوقعة من خلال تخصيص احتياطي لتغطية النفقات غير المتوقعة أو لتقديم الدعم أثناء فترات تراجع الإيرادات فإنك توفر لشركتك حاجزاً ضد الصدمات المالية، لا يوفر هذا الاحتياطي الاستراتيجي راحة البال فحسب بل يضمن أيضاً استمرارية عملياتك بغض النظر عن التحديات التي تواجهها.

            تعزيز الحماية من خلال ضمان المنزل

            بالنسبة لأصحاب المشاريع الذين يعملون من المنزل فإن إضافة ضمان المنزل إلى التغطية التأمينية الخاصة بك يوفر طبقة أمان إضافية، يغطي هذا الضمان تكاليف إصلاح أو استبدال الأنظمة والأجهزة المهمة مما يخفف من التأثير المالي للأعطال غير المتوقعة، ابدأ الآن بدمج ضمان المنزل في خطة عملك حتى تتمكن من ضمان عدم انقطاع العمليات وحماية مصدر رزقك من الاضطرابات غير المتوقعة

            تحديد الأهداف المالية

            يعد تحديد أهداف مالية محددة خطوة حاسمة نحو تأمين مستقبل عملك سواء كنت تهدف إلى توسيع عروضك أو تنمية تواجدك في السوق أو تحقيق أهداف إيرادات محددة فإن وجود أهداف ملموسة يوفر التوجيه والتحفيز، يعد تطوير خطة استراتيجية لتحقيق هذه الأهداف أمراً أساسياً في دفع أعمالك إلى الأمام مما يضمن أن كل خطوة يتم اتخاذها تتماشى مع رؤيتك الشاملة

            Advertisements

            الاستخدام الحكيم لائتمان الشركة

            تعمل بطاقات الائتمان الخاصة بالشركة عند استخدامها بحكمة كأداة قوية في إدارة الشؤون المالية لشركتك، إنها تسهل إدارة النفقات في الوقت المناسب وتوفر فرصة لبناء سجل ائتماني إيجابي، ومع ذلك فإن الانضباط لسداد الأرصدة على الفور كل شهر أمر بالغ الأهمية لتجنب مخاطر تراكم الديون وضمان أن يظل الائتمان أصلاً وليس التزاماً

            البقاء على علم باللوائح الضريبية

            يعد البقاء على اطلاع باللوائح الضريبية أمراً ضرورياً لتقليل الالتزامات وتعظيم المدخرات المحتملة، يتيح لك الفهم العميق لقوانين الضرائب التنقل في المشهد الضريبي المعقد بفعالية مما يضمن الاستفادة من كل فرصة لإفادة عملك مالياً، يعد التعامل مع متخصصي الضرائب أو استخدام الموارد عبر الإنترنت خطوات استباقية في استباق الالتزامات الضريبية وتحسين إستراتيجيتك المالية

            ضمان النزاهة المالية من خلال عمليات التدقيق

            تعد عمليات التدقيق المالي المنتظمة ضرورية لحماية الرفاهية المالية لشركتك وتوفير رؤى قيمة حول أوجه القصور والمخاطر ومجالات التحسين، تتيح عمليات التدقيق هذه إجراء تعديلات في الوقت المناسب على الاستراتيجيات المالية مما يضمن التوافق مع أهداف وغايات العمل، على الرغم من المخاوف الأولية التي قد تثيرها عملية التدقيق إلا أنها بمثابة ممارسة حاسمة لدعم الشفافية والمساءلة في العمليات المالية، ومن خلال تبني عمليات تدقيق منتظمة يمكن للشركات تحديد المشكلات المحتملة ومعالجتها بشكل استباقي قبل تفاقمها مما يعزز الاستقرار والنمو على المدى الطويل، في جوهر الأمر يعد إجراء عمليات التدقيق المالي نهجاً استباقياً لحماية السلامة المالية لشركتك وسلامتها

            يعد تعزيز أعمالك الصغيرة بشبكة أمان شاملة بمثابة نهج استباقي لضمان استمراريتها وازدهارها، من خلال تنفيذ الاستراتيجيات الموضحة أعلاه فإنك تقوم بتجهيز عملك لتحمل تقلبات عالم ريادة الأعمال مما يضمن ليس فقط بقائه على قيد الحياة ولكن أيضاً ازدهاره، خذ زمام المبادرة اليوم لتعزيز دفاعات عملك ووضع الأساس لمستقبل مرن وناجح

            اكتشف كيف يمكن لمجموعة

            Data World Consulting Group

            تحويل رحلة علم البيانات واستراتيجيات التسويق الرقمي الخاصة بك

            Advertisements

            Why is it important to create a professional video for the perfect start of your YouTube channel?

            Advertisements

            There is no doubt that creating a professional intro for YouTube clips has a major role in the overall success of the video, given what it leaves the viewer with as a first impression, and through it you will be able to retain viewers and make them quickly learn about your brand and the services you provide.

            Here are six steps to help you create an effective intro:

            Preparing the content by writing the script: Plan your intro in advance. Write a concise script that introduces your channel, topic, and what viewers can expect. A well-prepared script ensures a smooth delivery.

            Get used to appearing in front of the camera relaxed: Practice makes perfect! Familiarize yourself with your camera or recording device. Relax, be natural, and avoid appearing stiff. Authenticity resonates with viewers.

            Interest in video editing: Basic video editing skills are essential. Learn how to trim clips, add transitions, and incorporate text overlays. Tools like Placeit, InVideo, or VideoHive can simplify this process.

            The effects and transitions that are added to the video play an effective role in attracting attention and enjoying watching the video, and even help greatly in conveying the idea to be conveyed to the recipient easily and simply.

            Advertisements

            Beautiful, spontaneous scene: Your intro should set the tone for your video. Use captivating visuals, such as eye-catching graphics or footage related to your content. Consider using tools like Canva to create visually appealing elements.

            The spontaneity of the scene and the absence of artificiality is a main reason for attracting viewers, and this helps maintain followers of the channel

            Make sure the sound is clear: Don’t underestimate the importance of audio! Clear and crisp sound enhances the overall quality of your video. Invest in a decent microphone and ensure your voice or background music is well-balanced.

            You must be well aware that no matter how beautiful the content and the great performance in the video are, it will be of no use if the sound is poor. Integration between sound and image quality is a fundamental reason for the success of the video.

            Choose the appropriate music for the content: Background music sets the mood. Choose music that aligns with your content—whether it’s upbeat, dramatic, or calming. Remember to use royalty-free tracks to avoid copyright issues.

            In conclusion: Remember, your intro should be concise (usually under 10 seconds) and leave viewers eager to see more!

            Advertisements

            ما أهمية إنشاء فيديو احترافي من أجل بداية مثالية لقناتك على يوتيوب

            Advertisements

            لا شك أن إنشاء مقدمة احترافية لمقاطع اليوتيوب لها دور كبير في نجاح الفيديو بشكل عام، نظرا لما تتركه عند المشاهد كانطباع أولي، ومن خلاله ستتمكن من الاحتفاظ بالمشاهدين وجذب آخرين بشكل سريع فتمكنهم من التعرف على علامتك التجارية والخدمات التي تقدمها

            فيما يلي ست خطوات تساعدك على إنشاء مقدمة احترافية وفعالة

            إعداد المحتوى عن طريق كتابة السيناريو: قم بالتخطيط للإنترو الخاص بك مسبقاً، اكتب نصاً موجزاً يقدم قناتك وموضوعك وما يمكن أن يتوقعه المشاهدون

            اعتد على الظهور أمام الكاميرا بأريحية: التدريب يرفع من ثقة المرء بنفسه، تعرف على الكاميرا أو جهاز التسجيل الخاص بك، استرخي وكن طبيعياً وتجنب الظهور بمظهر المتصلب، الاحترافية والثقة تترك صدى إيجابي لدى المشاهدين

            الاهتمام بمونتاج الفيديو: مهارات مونتاج الفيديو الأساسية ضرورية، تعرف على كيفية قص المقاطع وإضافة انتقالات ودمج تراكبات النص، يمكن لأدوات مثل Placeit أو InVideo أو VideoHive تبسيط هذه العملية

            المؤثرات والانتقالات التي تضاف للفيديو تلعب دوراً فعالاً في جذب الانتباه والاستمتاع بمشاهدة الفيديو، بل وتساعد بشكل كبير في إيصال الفكرة إلى المتلقي بسهولة وبساطة

            Advertisements

            مشهد جميل وعفوي: يجب أن تحدد المقدمة نغمة الفيديو الخاص بك، استخدم عناصر مرئية جذابة، مثل الرسومات الجذابة أو اللقطات المرتبطة بالمحتوى الخاص بك، فكر في استخدام أدوات مثل كانفا لإنشاء عناصر جذابة بصرياً

            عفوية المشهد وغياب التصنع سبب رئيسي في جذب المشاهدين وهذا يساعد في الحفاظ على متابعين القناة

            تأكد من صفاء الصوت ووضوحه: لا تقلل من أهمية الصوت، يعمل الصوت النقي والواضح على تحسين الجودة الإجمالية للفيديو الخاص بك، استعمل ميكروفون عالي الجودة وتأكد من توازن صوتك وموسيقى الخلفية بشكل جيد

            يجب أن تدرك جيداً أنه مهما كان المحتوى جميلاً والأداء الرائع في الفيديو، فلن يكون له أي فائدة إذا كان الصوت ضعيفاً، التكامل بين جودة الصوت والصورة هو سبب أساسي لنجاح الفيديو

            اختر الموسيقى المناسبة للمحتوى: موسيقى الخلفية تحدد الحالة المزاجية، اختر الموسيقى التي تتوافق مع المحتوى الخاص بك، سواء كانت مبهجة أو درامية أو مهدئة، تذكر استخدام الوسائط الخالية من حقوق الملكية لتجنب مشكلات حقوق الطبع والنشر.

            في الختام: تذكر أن المقدمة يجب أن تكون موجزة (عادةً أقل من 10 ثوانٍ) وتترك المشاهدين متشوقين لرؤية المزيد

            Advertisements

            Safeguard Data Effectively: Key Strategies for Small Businesses

            Advertisements

            When digital data reigns supreme, small business owners must confront the significant challenge of safeguarding sensitive customer information. This responsibility, crucial for sustaining trust and profitability, requires a well-thought-out strategy and proactive measures. This guide from Data World Consulting Group delves into actionable steps aimed at strengthening data security, providing a solid defense against the constantly changing landscape of cyber threats.

            Digital File Management and Robust Password Practices

            Transitioning to digital files not only modernizes your data storage but also enhances security. It’s imperative to safeguard these digital assets with strong, complex passwords. Creating unique passwords for different files and regularly updating them can significantly reduce the risk of unauthorized access. This practice serves as a first line of defense, ensuring that sensitive information remains protected from potential breaches.

            Invest in Advanced IT Education

            Grasping the intricacies of information technology, encompassing key areas such as logic, architecture, data structures, and artificial intelligence, is crucial for navigating today’s digital landscape. Enhancing your expertise in these domains, perhaps through the process of an online degree in computer science, empowers you to devise and execute robust data security protocols. This deepened understanding not only allows you to foresee and mitigate potential vulnerabilities but also equips you to develop adaptive strategies that safeguard your data against the ever-evolving nature of cyber threats.

            Advertisements

            Implement Essential Cybersecurity Tools

            Firewall and antivirus software act as fundamental barriers against cyber threats. These tools monitor and control incoming and outgoing network traffic based on predetermined security rules, offering a primary defense against unauthorized access. Regular updates and maintenance of these systems are crucial in ensuring they remain effective against the latest cyber threats.

            Establish a Dedicated IT Department

            Having a specialized IT department brings focused expertise to the management and security of your digital assets. These professionals stay abreast of the latest cybersecurity trends and threats, ensuring that your business’s data is protected with the most current and effective strategies. Their expertise is invaluable in both preventing data breaches and responding effectively if one occurs.

            Prioritize Trustworthy Staff Recruitment

            Employees are a critical factor in upholding a secure data environment. Recruiting individuals who demonstrate high levels of integrity and responsibility is key to ensuring that your data is managed with the highest level of attention and care. Enhanced security measures, such as comprehensive background checks and consistent training in data security, elevate the trustworthiness and capability of your team in protecting sensitive information. Additionally, fostering a culture of security awareness among staff contributes to a vigilant and proactive approach to data protection.

            Develop an Efficient Filing System

            Maintaining a meticulously structured filing system plays a pivotal role in reducing risks tied to data management. Such a system enhances the efficiency of retrieving information while simultaneously diminishing the likelihood of inadvertent data breaches.

            Through careful labeling and secure storage of data, you guarantee that sensitive information remains within the reach of only those who are authorized, thus strengthening your data security framework. This methodical organization also aids in tracking data access and modifications, providing an additional layer of security and oversight.

            The path to robust data security for small business owners is an ongoing and challenging endeavor. By integrating digital solutions, investing in IT education, utilizing strategic cybersecurity tools, and focusing on the recruitment of trustworthy staff, you establish a formidable shield against data breaches. This comprehensive approach does more than just protect your customers’ information; it lays a solid foundation for the long-term success and reputation of your business.

            Advertisements

            الحماية الفعالة للبيانات : الاستراتيجيات الرئيسية للشركات الصغيرة

            Advertisements

            عندما تشكل البيانات العصب الأساسي لبنية الأعمال عندها يجب على أصحاب الأعمال الصغيرة مواجهة التحدي الكبير المتمثل في حماية معلومات العملاء الحساسة، وتتطلب هذه المسؤولية البالغة الأهمية للحفاظ على الثقة والربحية استراتيجية مدروسة جيدا وتدابير استباقية

            وكمجموعة رائدة في أبحاث علوم البيانات

            Data World Consulting Group تقدم شركة

            الخطوات القابلة للتنفيذ والتي تهدف إلى تعزيز أمن البيانات، وتوفير دفاع قوي ضد المشهد المتغير باستمرار للتهديدات الإلكترونية

            إدارة الملفات الرقمية ومدى فاعلية كلمة المرور القوية

            لا يؤدي الانتقال إلى الملفات الرقمية إلى تحديث تخزين البيانات فحسب بل يعزز الأمان أيضًا فمن الضروري حماية هذه الأصول الرقمية بكلمات مرور قوية ومعقدة، يمكن أن يؤدي إنشاء كلمات مرور فريدة لملفات مختلفة وتحديثها بانتظام إلى تقليل مخاطر الوصول غير المصرح به بشكل كبير إذ يتولى هذا الإجراء دور خط دفاع أول مما يضمن بقاء المعلومات الحساسة محمية من الانتهاكات المحتملة

            استثمر في التعليم المتقدم لتكنولوجيا المعلومات

            يعد استيعاب تعقيدات تكنولوجيا المعلومات التي تشمل المجالات الرئيسية مثل المنطق والهندسة المعمارية وهياكل البيانات والذكاء الاصطناعي أمراً بالغ الأهمية للتنقل في المشهد الرقمي اليوم حيث إن تعزيز خبرتك في هذه المجالات ربما من خلال عملية الحصول على درجة علمية عبر الإنترنت في علوم الكمبيوتر يمكّنك من ابتكار وتنفيذ بروتوكولات قوية لأمن البيانات، فلا يسمح لك هذا الفهم العميق بالتنبؤ بنقاط الضعف المحتملة والتخفيف منها فحسب بل يجهزك أيضاً لتطوير استراتيجيات تكيفية تحمي بياناتك من الطبيعة المتطورة باستمرار للتهديدات الإلكترونية

            تنفيذ أدوات الأمن السيبراني الأساسية

            يعمل برنامج جدار الحماية ومكافحة الفيروسات كحاجز أساسي ضد التهديدات الإلكترونية بحيث يراقب حركة المرور القادمة والصادرة للشبكة ويتحكم فيها بناءً على قواعد أمنية محددة مسبقاً مما يوفر دفاعاً أولياً ضد الوصول غير المصرح به، تعد التحديثات المنتظمة لهذه الأنظمة وصيانتها أمراً بالغ الأهمية لضمان بقائها فعالة في مواجهة أحدث التهديدات الإلكترونية

            إنشاء إدارة مخصصة لتكنولوجيا المعلومات

            يوفر وجود قسم متخصص لتكنولوجيا المعلومات خبرة مركزة لإدارة وأمن قواعد البيانات الرقمية فيظل هؤلاء المحترفون على اطلاع بأحدث اتجاهات وتهديدات الأمن السيبراني مما يضمن حماية بيانات عملك بأحدث الاستراتيجيات وأكثرها فعالية فخبرتهم لا تقدر بثمن في منع انتهاكات البيانات والاستجابة بفعالية إذا حدث ذلك

            Advertisements

            إعطاء الأولوية لتعيين موظفين جديرين بالثقة

            يعتبر الموظفون عاملاً حاسماً في الحفاظ على بيئة بيانات آمنة بحيث يُعد تعيين الأفراد الذين يظهرون مستويات عالية من النزاهة والمسؤولية أمراً أساسياً لضمان إدارة بياناتك بأعلى مستوى من الاهتمام والرعاية، فترفع التدابير الأمنية المعززة مثل الفحص الشامل للخلفية والتدريب المتسق في أمن البيانات من مصداقية وقدرة فريقك على حماية المعلومات الحساسة وبالإضافة إلى ذلك فإن تعزيز ثقافة الوعي الأمني بين الموظفين يسهم في اتباع نهج يقظ واستباقي لحماية البيانات

            تطوير نظام ملفات فعال

            يلعب الحفاظ على نظام ملفات منظم بدقة دوراً محورياً في تقليل المخاطر المرتبطة بإدارة البيانات ويعزز هذا النظام كفاءة استرجاع المعلومات مع التقليل في الوقت نفسه من احتمال حدوث انتهاكات غير مقصودة للبيانات

            من خلال وضع العلامات الدقيقة والتخزين الآمن للبيانات فإنك تضمن أن المعلومات الحساسة تظل في متناول أولئك المصرح لهم فقط وبالتالي تعزيز إطار أمن البيانات الخاص بك وتساعد هذه المنظمة المنهجية أيضا في تتبع الوصول إلى البيانات والتعديلات مما يوفر طبقة إضافية من الأمن والرقابة

            يعد الطريق إلى أمن بيانات قوي لأصحاب الأعمال الصغيرة مسعى مستمراً وصعباً من خلال دمج الحلول الرقمية والاستثمار في تعليم تكنولوجيا المعلومات والاستفادة من أدوات الأمن السيبراني الاستراتيجية والتركيز على تعيين موظفين جديرين بالثقة فإنك تنشئ درعًا هائلاً ضد انتهاكات البيانات هذا النهج الشامل يفعل أكثر من مجرد حماية معلومات عملائك بل إنه يضع أساساً صلباً لنجاح وسمعة عملك على المدى الطويل

            Advertisements

            The Keys to Small Business Growth and Security

            Advertisements

            Technology has revolutionized the way that businesses operate, but it has also made them more susceptible to data breaches and other risks. Data governance is one way that companies can protect their data and ensure that it is being used properly.

            This article shared by Data World Consulting Group will provide an overview of what data governance is and how it can benefit small businesses. Implementing effective data governance practices can not only safeguard sensitive information but also enhance trust with customers and comply with regulatory requirements.

            Define Its Role and Importance

            Data governance is the process of establishing policies, procedures, and standards for managing data within an organization. It involves defining who has access to certain types of data, as well as how it should be collected, stored, and used. Data governance helps organizations ensure that their data is secure and up-to-date, while also protecting them from potential liabilities associated with improper use or storage of customer information.

            Impact of Data on Risk Mitigation

            Data governance helps reduce the risk profile of a business by ensuring that sensitive information is protected and stored properly. It also helps to reduce the chances of a data breach occurring by limiting who has access to certain types of data and requiring security controls such as encryption and regular backups. By implementing data governance policies, businesses can be sure that they are protecting their customer’s information as well as their own assets. Additionally, effective data governance enhances transparency and accountability, building trust with stakeholders.

            The Role of Digital CRM Tools

            Data governance empowers businesses to gain deeper insights into their customers using advanced digital tools like CRM (Customer Relationship Management) software and options related to customer data management. By leveraging this software, businesses can effortlessly monitor customer interactions, leading to more personalized marketing campaigns and enhanced communication. Moreover, this software enables businesses to analyze customer behavior, facilitating informed decision-making for future strategies.

            Advertisements

            Guiding the Construction of Business Strategies

            Data governance not only aids businesses in gaining a deeper understanding of their customers but also offers invaluable insights into constructing strategies that optimize efficiency and profitability. By analyzing customer behavior patterns through various methods like surveys or A/B testing, businesses can devise more effective strategies for targeting specific audiences and launching new products or services. With the right data governance framework in place, companies can ensure the privacy and security of customer data, fostering trust and loyalty among their clientele.

            Advancing Stakeholder Awareness and Consent

            Data governance helps improve understanding between stakeholders by providing clear guidelines on how different departments should handle various types of information within the organization. This level of understanding leads to increased acceptance among stakeholders, which ultimately leads to greater collaboration between teams when tackling problems or developing new strategies together. In addition, effective data governance enhances data security and mitigates risks associated with data breaches.

            Upsides of Enhanced Departmental Collaboration

            When stakeholders have a greater understanding of each other’s roles within the organization through proper data governance practices, they are able to collaborate more effectively on projects involving multiple departments. This collaboration not only increases efficiency but also allows departments to leverage each other’s strengths to produce higher-quality results. By working together, they can drive innovation and achieve shared objectives, fostering a culture of success within the organization.

            Data governance is an important tool for small businesses looking for ways to protect themselves from potential liabilities associated with improper use or storage of customer info while also improving collaboration among various departments within the organization for maximum efficiency gains & profitability increases in long-term projects & initiatives alike — making it essential for modern-day success rate amongst aspiring entrepreneurs!

            Advertisements

            مفاتيح نمو المشاريع الصغيرة وحمايتها

            Advertisements

            لقد أحدثت التكنولوجيا ثورة في الطريقة التي تعمل بها الشركات ولكنها جعلتها أيضًا أكثر عرضة لانتهاكات البيانات والمخاطر الأخرى، تعد حوكمة البيانات إحدى الطرق التي يمكن للشركات من خلالها حماية بياناتها والتأكد من استخدامها بشكل صحيح

            ستقدم هذه المقالة التي شاركتها

            Data World Consulting Group

            نظرة عامة حول ماهية إدارة البيانات وكيف يمكن أن تفيد الشركات الصغيرة

            لا يؤدي تطبيق ممارسات حوكمة البيانات الفعالة إلى حماية المعلومات الحساسة فحسب، بل يعزز أيضًا الثقة مع العملاء والامتثال للمتطلبات التنظيمية

            تحديد دورها وأهميتها

            حوكمة البيانات هي عملية وضع السياسات والإجراءات والمعايير لإدارة البيانات داخل المؤسسة ويتضمن تحديد من يمكنه الوصول إلى أنواع معينة من البيانات بالإضافة إلى كيفية جمعها وتخزينها واستخدامها

            تساعد حوكمة البيانات المؤسسات على ضمان أن بياناتها آمنة وحديثة مع حمايتها أيضًا من الالتزامات المحتملة المرتبطة بالاستخدام غير السليم أو تخزين معلومات العملاء

            تأثير البيانات على تخفيف المخاطر

            تساعد حوكمة البيانات على تقليل المخاطر التي تتعرض لها الأعمال من خلال ضمان حماية المعلومات الحساسة وتخزينها بشكل صحيح، كما أنه يساعد على تقليل فرص حدوث خرق للبيانات عن طريق تحديد من يمكنه الوصول إلى أنواع معينة من البيانات وطلب ضوابط أمنية مثل التشفير والنسخ الاحتياطي المنتظم، ومن خلال تنفيذ سياسات إدارة البيانات يمكن للشركات التأكد من أنها تحمي معلومات عملائها بالإضافة إلى أصولها الخاصة بالإضافة إلى ذلك تعمل الإدارة الفعالة للبيانات على تعزيز الشفافية والمساءلة وبناء الثقة مع أصحاب المصلحة

            دور أدوات إدارة علاقات العملاء الرقمية

            تُمكّن حوكمة البيانات الشركات من الحصول على رؤى أعمق حول عملائها باستخدام أدوات رقمية متقدمة

            (إدارة علاقات العملاء) CRM مثل برنامج

            والخيارات المتعلقة بإدارة بيانات العملاء، ومن خلال الاستفادة من هذا البرنامج يمكن للشركات مراقبة تفاعلات العملاء دون عناء مما يؤدي إلى حملات تسويقية أكثر تخصيصًا وتعزيز الاتصالات

            علاوة على ذلك يمكّن هذا البرنامج الشركات من تحليل سلوك العملاء وتسهيل اتخاذ القرارات المستنيرة للاستراتيجيات المستقبلية

            Advertisements

            توجيه بناء استراتيجيات الأعمال

            لا تساعد حوكمة البيانات الشركات في اكتساب فهم أعمق لعملائها فحسب بل توفر أيضًا رؤى لا تقدر بثمن في بناء الاستراتيجيات التي تعمل على تحسين الكفاءة والربحية

            من خلال تحليل أنماط سلوك العملاء من خلال أساليب مختلفة مثل الدراسات الاستقصائية أو اختبار أ/ب، يمكن للشركات وضع استراتيجيات أكثر فعالية لاستهداف جماهير محددة وإطلاق منتجات أو خدمات جديدة ومع وجود الإطار الصحيح لإدارة البيانات يمكن للشركات ضمان خصوصية وأمن بيانات العملاء وتعزيز الثقة والولاء بين عملائها

            تعزيز وعي وموافقة أصحاب المصلحة

            تساعد حوكمة البيانات على تحسين التفاهم بين أصحاب المصلحة من خلال توفير إرشادات واضحة حول كيفية تعامل الأقسام المختلفة مع أنواع مختلفة من المعلومات داخل المنظمة

            يؤدي هذا المستوى من الفهم إلى زيادة القبول بين أصحاب المصلحة مما يؤدي في النهاية إلى تعاون أكبر بين الفرق عند معالجة المشكلات أو تطوير استراتيجيات جديدة معًا، بالإضافة إلى ذلك تعمل حوكمة البيانات الفعالة على تعزيز أمن البيانات وتخفيف المخاطر المرتبطة بانتهاكات البيانات

            إيجابيات تعزيز التعاون بين الإدارات

            عندما يكون لدى أصحاب المصلحة فهم أكبر لأدوار بعضهم البعض داخل المنظمة من خلال ممارسات إدارة البيانات المناسبة فإنهم يكونون قادرين على التعاون بشكل أكثر فعالية في المشاريع التي تشمل أقسام متعددة ولا يؤدي هذا التعاون إلى زيادة الكفاءة فحسب بل يسمح أيضًا للإدارات بالاستفادة من نقاط القوة لدى بعضها البعض لتحقيق نتائج ذات جودة أعلى ومن خلال العمل معًا يمكنهم دفع الابتكار وتحقيق الأهداف المشتركة وتعزيز ثقافة النجاح داخل المنظمة

            تعد حوكمة البيانات أداة مهمة للشركات الصغيرة التي تبحث عن طرق لحماية نفسها من المسؤوليات المحتملة المرتبطة بالاستخدام غير السليم أو تخزين معلومات العملاء مع تحسين التعاون بين الأقسام المختلفة داخل المؤسسة لتحقيق أقصى قدر من مكاسب الكفاءة وزيادة الربحية في المشاريع طويلة الأجل المبادرات على حد سواء مما يجعلها ضرورية لمعدل النجاح في العصر الحديث بين رواد الأعمال الطموحين

            Advertisements

            Transform Your E-commerce Business with the Latest Technology

            Advertisements

            The rise of e-commerce in recent years has been nothing short of astounding. With more and more people using digital platforms to shop, business owners are racing to keep up with the demand. But what separates the successful ones from the rest? It’s the ability to adapt and leverage technology to their advantage. In this article, we’ll explore how you can revolutionize your e-commerce operations through digital technology.

            From artificial intelligence to blockchain, the Data World Consulting Group covers the top strategies for staying ahead of the game.

            Harness the Power of AI to Increase Efficiency

            AI has been a buzzword in the tech industry for a while now and with good reason. By training algorithms to identify patterns and behaviors, companies can gain insights into their customers’ preferences and deliver personalized experiences.

            For e-commerce businesses, this can mean anything from recommending products based on previous purchases to using chatbots for customer service. By investing in AI, you can not only improve your customers’ experience but also increase your sales and revenue. As you search for a robust automation and AI solution, you should take a look at this generative AI tool.

            Add Augmented Reality (AR)

            Harvard Business Review notes that augmented reality (AR) is another technology that’s gaining traction in the e-commerce space. AR allows customers to visualize products more interactively, giving them a sense of what they’re purchasing before they hit “buy”. Think of it as a virtual try-on for clothing or a 3D model of furniture in your living room. This not only enhances the customer experience but also reduces the chances of returns and increases customer satisfaction.

            Enhance Your Customers’ Mobile Experience

            With more than 50% of internet traffic coming from mobile devices, it’s essential to optimize your e-commerce site for mobile users. This means ensuring that your site is mobile-friendly, easy to navigate, and fast to load. You should also consider investing in mobile apps to provide a more seamless experience for your customers. Apps can allow for push notifications, personalized recommendations, and an easy checkout process.

            Invest in a 3D Design Tool

            Bringing new products to the market can be a costly and time-consuming process. Investing in a 3D design tool is an affordable option for businesses looking to bring new products to market efficiently. With the help of a 3D design software, companies can easily create and visualize their product ideas in a digital space before moving on to the manufacturing process. This allows for faster iteration and prototyping, ultimately leading to a faster time to market. The cost of a 3D design tool is often outweighed by the benefits it provides in terms of increased efficiency and speed.

            Advertisements

            Achieve Optimal Supply Chain Efficiency

            Optimizing your supply chain can be a game-changer for your e-commerce business. By using automated systems and data analytics, you can reduce costs, save time, and improve efficiency. This could include using sensors to track inventory levels, using predictive analytics to forecast demand, or using automated drones to deliver products.

            Use Chatbots to Improve Customer Service

            Chatbots have become increasingly popular in recent years, with many e-commerce businesses using them to improve customer service. By using natural language processing and AI, chatbots can provide personalized recommendations, answer customer questions, and resolve issues. This not only improves the customer experience but also frees up your staff to focus on higher-level tasks.

            Capitalize in Blockchain Technology

            Finally, as Business News Daily points out, blockchain technology is another area that e-commerce businesses should consider investing in. Blockchain provides a tamper-proof and transparent ledger of transactions, making it ideal for managing supply chains and tracking product authenticity. This technology can also be used for secure payments and protecting customer privacy.

            There are many ways that e-commerce businesses can revolutionize their operations through digital technology. By embracing AI, AR, mobile, 3D design, supply chain optimization, chatbots, and blockchain, you can enhance the customer experience, reduce costs, and stay ahead of the competition.

            However, it’s important to remember that technology is not a silver bullet – it should be used strategically and in conjunction with a strong business strategy. By leveraging the power of technology, e-commerce businesses can thrive in the digital age and build a loyal customer base.

            The Data World Consulting Group offers solutions related to data issues and digital marketing. Contact us today to learn more!

            Advertisements

            قم بتطوير أعمال التجارة الإلكترونية الخاصة بك باستخدام أحدث التقنيات

            Advertisements

            كان صعود التجارة الإلكترونية في السنوات الأخيرة أمراً مذهلاً مع تزايد عدد الأشخاص الذين يستخدمون المنصات الرقمية للتسوق، يتسابق أصحاب الأعمال لمواكبة الطلب ولكن ما الذي يميز الناجحين عن الباقي؟ إنها القدرة على التكيف والاستفادة من التكنولوجيا لصالحهم

            في هذه المقالة سنستكشف كيف يمكنك إحداث ثورة في عمليات التجارة الإلكترونية الخاصة بك من خلال التكنولوجيا الرقمية

            blockchain من الذكاء الاصطناعي إلى تقنية

            Data World Consulting Group تغطي مجموعة

            أهم الاستراتيجيات للبقاء في صدارة اللعبة

            تسخير قوة الذكاء الاصطناعي لزيادة الكفاءة

            لقد كان الذكاء الاصطناعي كلمة طنانة في صناعة التكنولوجيا منذ فترة ولسبب وجيه ومن خلال تدريب الخوارزميات على تحديد الأنماط والسلوكيات، يمكن للشركات الحصول على نظرة ثاقبة لتفضيلات عملائها وتقديم تجارب مخصصة لهم

            بالنسبة لشركات التجارة الإلكترونية، يمكن أن يعني هذا أي شيء بدءاً من التوصية بالمنتجات بناءً على عمليات الشراء السابقة وحتى استخدام برامج الدردشة الآلية لخدمة العملاء

            من خلال الاستثمار في الذكاء الاصطناعي، لا يمكنك تحسين تجربة عملائك فحسب، بل يمكنك أيضًا زيادة مبيعاتك وإيراداتك

            أثناء بحثك عن حل قوي للأتمتة والذكاء الاصطناعي، يجب عليك إلقاء نظرة على أداة الذكاء الاصطناعي التوليدية هذه

            (AR) إضافة الواقع المعزز

            وتشير مجلة هارفارد بيزنس ريفيو

            (AR) إلى أن الواقع المعزز

            هو تقنية أخرى تكتسب زخمًا في مجال التجارة الإلكترونية، يتيح الواقع المعزز للعملاء تصور المنتجات بشكل أكثر تفاعلية، مما يمنحهم فكرة عما يشترونه قبل النقر على زر “شراء

            فكِّر في الأمر على أنه تجربة افتراضية للملابس أو نموذج ثلاثي الأبعاد للأثاث في غرفة المعيشة الخاصة بك، وهذا لا يعزز تجربة العملاء فحسب، بل يقلل أيضًا من فرص الإرجاع ويزيد من رضا العملاء

            تعزيز تجربة الهاتف المحمول لعملائك

            نظرًا لأن أكثر من خمسون بالمئة من حركة المرور على الإنترنت تأتي من الأجهزة المحمولة، فمن الضروري تحسين موقع التجارة الإلكترونية الخاص بك لمستخدمي الأجهزة المحمولة، وهذا يعني التأكد من أن موقعك متوافق مع الجوّال وسهل التنقل فيه وسريع التحميل

            يجب عليك أيضًا التفكير في الاستثمار في تطبيقات الأجهزة المحمولة لتوفير تجربة أكثر سلاسة لعملائك

            يمكن أن تسمح التطبيقات بإرسال الإشعارات والتوصيات الشخصية وعملية الدفع السهلة

            Advertisements

            استثمر في أداة تصميم ثلاثية الأبعاد

            قد يكون طرح منتجات جديدة في السوق عملية مكلفة وتستغرق وقتًا طويلاً، يعد الاستثمار في أداة التصميم ثلاثي الأبعاد خيارًا ميسور التكلفة للشركات التي تتطلع إلى جلب منتجات جديدة إلى السوق بكفاءة

            بمساعدة برنامج التصميم ثلاثي الأبعاد، يمكن للشركات بسهولة إنشاء أفكار منتجاتها وتصورها في مساحة رقمية قبل الانتقال إلى عملية التصنيع وهذا يسمح بالتكرار والنماذج الأولية بشكل أسرع، مما يؤدي في النهاية إلى وقت أسرع للتسويق

            غالبًا ما تفوق تكلفة أداة التصميم ثلاثي الأبعاد الفوائد التي توفرها من حيث زيادة الكفاءة والسرعة

            تحقيق الكفاءة المثلى لسلسلة التوريد

            يمكن أن يؤدي تحسين سلسلة التوريد الخاصة بك إلى تغيير قواعد اللعبة بالنسبة لأعمال التجارة الإلكترونية الخاصة بك

            باستخدام الأنظمة الآلية وتحليلات البيانات، يمكنك تقليل التكاليف وتوفير الوقت وتحسين الكفاءة، يمكن أن يشمل ذلك استخدام أجهزة الاستشعار لتتبع مستويات المخزون أو استخدام التحليلات التنبؤية للتنبؤ بالطلب أو استخدام طائرات بدون طيار آلية لتوصيل المنتجات

            لتحسين خدمة العملاء Chatbots استخدم

            ذات شعبية متزايدة في السنوات الأخيرة Chatbots أصبحت

            حيث تستخدمها العديد من شركات التجارة الإلكترونية لتحسين خدمة العملاء باستخدام معالجة اللغة الطبيعية والذكاء الاصطناعي يمكن لروبوتات الدردشة تقديم توصيات مخصصة والإجابة على أسئلة العملاء وحل المشكلات وهذا لا يؤدي إلى تحسين تجربة العملاء فحسب بل يحرر موظفيك أيضًا للتركيز على المهام ذات المستوى الأعلى

            Blockchain الاستفادة من تكنولوجيا

            وأخيراً وكما تشير بيزنس نيوز ديلي فإن تكنولوجيا سلسلة الكتل هي مجال آخر يجب على شركات التجارة الإلكترونية أن تفكر في الاستثمار فيه

            توفر تقنية سلسلة الكتل سجلا شفافا ومقاوما للتلاعب للمعاملات مما يجعلها مثالية لإدارة سلاسل التوريد وتتبع أصالة المنتج ويمكن أيضًا استخدام هذه التقنية للمدفوعات الآمنة وحماية خصوصية العملاء

            هناك العديد من الطرق التي يمكن لشركات التجارة الإلكترونية من خلالها إحداث ثورة في عملياتها من خلال التكنولوجيا الرقمية من خلال تبني الذكاء الاصطناعي والواقع المعزز والهواتف المحمولة والتصميم ثلاثي الأبعاد

            blockchain وتحسين سلسلة التوريد وروبوتات الدردشة وتقنية

            يمكنك تحسين تجربة العملاء وتقليل التكاليف والبقاء في صدارة المنافسة

            ومع ذلك من المهم أن نتذكر أن التكنولوجيا ليست الحل السحري بل يجب استخدامها بشكل استراتيجي وبالتزامن مع استراتيجية عمل قوية، ومن خلال الاستفادة من قوة التكنولوجيا يمكن لشركات التجارة الإلكترونية أن تزدهر في العصر الرقمي وأن تبني قاعدة عملاء دائمين

            Data World Consulting Group تقدم مجموعة

            !حلولاً تتعلق بقضايا البيانات والتسويق الرقمي

            اتصل بنا اليوم لمعرفة المزيد

            Advertisements

            Exploratory Data Analysis / Hotel Booking project

            Advertisements

            We start with the following steps:

            * Dataset and context

            The data set in our project represents hotel reservation information in the city

            This reservation information includes the time of reservation, the duration of stay, the number of people who wish to reserve, classified according to (adults – children – babies) and the number of garages available for parking

            * The stage of importing and reading data packages

            At this point we have to import packages and libraries for data analysis and visualization

            We can now read the data set

            To show us the data as follows

            *The data Preparation stage includes the following steps:

            1. Handling Missing Values:

            It appears to us that there are four columns whose values are empty, and in order to deal with them, we must understand the context of the data, and this is done by doing what is shown in the following figure:

            2. Convert column values:

            We have to replace the random values by further analysis

            3. Change Data Styles:

            Now we need to modify some columns that are still in the string types

            4. Handling duplicates:

            We have to remove the duplicate rows and to find out the number of duplicate rows we will run the following code

            5. Create new columns by combining other columns:

            6. Drop unnecessary columns

            We do this because we used it to create new columns

            * Descriptive analysis and correlations:

            We can implement this function to return the description of the data in the DataFrame

            We will use this data to perform the statistical analysis

            Correlation heatmap

            We will now construct the relationship between the image of the strength of the relationships between the numerical variables

            We’ll touch on using this map for EDA later

            * Exploratory data analysis:

            As for the EDA procedure, and in order to stay on the right path, it is preferable that we follow the following steps:

            After the data preparation process, we export the file to csv and then import it into Tableau to perform visualization later

            By looking at the previous map, we have several inquiries about the relationships between features

            We will use the previous map and visualizations to formulate the following inquiries:

            From the data set, we selected three main elements: Booking, hotel, and customer

            Booking:

            1. What is the big picture for booking rooms throughout the year and month?

            2. What are the best booking channels?

            3. Will the reservation requester include meals with the reservation menu?

            hotel:

            4. Which hotels are the most popular and how many bookings do they have during the year?

            5. Compare those hotels in the customer group.

            6. Compare those hotels on customer type.

            customers:

            7. What are the types of customer requests when staying in different room types?

            8. Knowing the highest frequency of guests and the highest length of stay.

            9. What is the impact of the presence of children on the parents’ decision to order meals and the length of stay?

            10. For children and babies, what is their preferred type of room?

            Advertisements

            *Visualization and conclusion stage:

            It is the visualization stage using Tableau

            1. What is the big picture for booking rooms throughout the year and month?

            We’ll look at a three-year period in our next scenario

            Check-out is observed in a large number of rooms, in return, a large percentage of the rooms are cancelled

            The number of rooms that were booked, but the customers did not show up, was very large

            Room reservations are classified by months:

            We will notice that bookings in 2016 were at their peak, especially between the months of April and July

            2. What are the best booking channels?

            It shows us that direct channel is prevalent over hotel booking channels

            While it shows us the reservation channels over time, it did not appear effective in hotel reservations, as is the case in the GDS channel

            3. Will the reservation requester include meals with the reservation menu?

            It is expected that the number of meals will increase with the increase in the number of reservation days, so we note that the months of July and August witness a large number of meals and booked rooms, then the numbers take a rapid decline after that

            4. Which hotels are the most popular and how many bookings do they have during the year?

            We are processing reservations for two hotels, City Hotel and Resort Hotel

            Both hotels started booking around 2015

            In comparison, we find that the City Hotel had approximately 19,000 reservations in 2016.

            On the other hand, we find that the Resort Hotel had 12,200 reservations in the same year

            5. Compare those hotels in the customer group.

            The proportion of reservations among adults is ten times higher than the children’s group and thirty times higher than the infant group

            This rate is also fixed at the Resort Hotel

            6. Compare those hotels on customer type.

            The main client type is Transient, followed by the Transient-Party client type, and then the contract client type

            In the result, we see that the Resort hotel has a higher percentage of the contract customer type, with a total of 8182

            City Hotel scored only 2,390

            Omitting the Group customer type

            7. What are the types of customer requests when staying in different room types?

            The percentage of requests for parking spaces is directly proportional to the percentage of special requests submitted by customers, so it increases with its increase

            We notice an increase in the number of guests in rooms D and A

            Considering that these two rooms are the most common, this means that there is a high demand for requests

            8. Knowing the highest frequency of guests and the highest length of stay.

            The following chart shows data on the number of repeat guests and total stays aggregated by market movement

            The number of repeat visitors within the corporate sector reached 1,445 visitors, and in return 579 visitors made reservations at the hotel again via the Internet, with a total length of stay of 103,554 nights.

            The corporate segment has the highest number of repeat guests at 1,445, but their total number of nights is very low. Meanwhile, 579 online guests booked the hotel again, with a total stay of 103,554 nights.

            9. What is the impact of the presence of children on the parents’ decision to order meals and the length of stay?

            It is clear that the presence of children has a direct impact on the parents’ decision to choose to order meals and the duration of stay. Families with children tend to request additional meals but less stay, as we can see in the figure

            10. For children and babies, what is their preferred type of room?

            Considering that

            G, F, A are common rooms for children

            G, D, A are common rooms for babies

            We conclude that rooms G and A are most suitable for visitors with children and babies

            Excluding rooms H, E, and B from the preferred rooms for the same clients

            Thus, we have completed our project and learned about the most important points that must be taken into account when undertaking any project of this kind

            Advertisements

            مشروع حجز الفنادق – تحليل البيانات الاستكشافية

            Advertisements

            نبدأ بالخطوات التالية:

            مجوعة البيانات وسياقها *

            تمثل مجموعة البيانات في مشروعنا معلومات الحجز بالفنادق المتواجدة في المدينة

            معلومات الحجز هذه تشمل وقت الحجز ومدة الإقامة وعدد الأشخاص الراغبين بالحجز مصنفين حسب (البالغين – الأطفال – الرضع ) وعدد الكراجات المتاحة لوقوف السيارات

            : مرحلة استيراد حزم البيانات وقراءتها *

            علينا في هذه المرحلة أن نقوم باستيراد الحزم والمكتبات لتحليل البيانات وتصورها

            يمكننا الآن قراءة مجموعة البيانات

            لتظهر لنا البيانات على الشكل التالي

            : مرحلة تجهيز البيانات وتتضمن الخطوات التالية*

            1. معالجة القيم المفقودة:

            يظهر لنا أن هناك أربعة أعمدة قيمها فارغة، وللتعامل معها ينبغي علينا فهم سياق البيانات ويتم ذلك بإجراء ما هو موضح في الرسم التالي

            2. تحويل قيم الأعمدة:  

            علينا استبدال القيم العشوائية بواسطة مزيد من التحليل

            3. تغيير أنماط البيانات:

            نحتاج الآن إلى تعديل بعض الأعمدة التي لا تزال في أنواع السلاسل

            4. معالجة التكرارات:

            علينا إزالة الصفوف المكررة ولمعرفة عدد الصفوف المكررة سنقوم بتشغيل الكود التالي

            5. إنشاء أعمدة جديدة عن طريق الجمع بين الأعمدة الأخرى:

            6. إسقاط الأعمدة غير الضرورية

            نقوم بهذا الإجراء لأننا استعملناها لإنشاء أعمدة جديدة  

            * التحليل الوصفي والارتباطات:

            يمكننا تنفيذ هذه الوظيفة من إرجاع

            DataFrame وصف البيانات في

            سنستخدم هذه البيانات لإجراء التحليل الإحصائي

            Correlation heatmap

            سنبني الآن العلاقة بين صورة قوة العلاقات بين المتغيرات العددية 

            EDA سنتطرق لاحقاً لاستخدام هذه الخريطة لـ

            : تحليل البيانات الاستكشافية *

            ولكي نبقى في الطريق الصحيح يُفضَّل أن نقوم باتباع الخطوات التالية

            بعد عملية تحضير البيانات نقوم

            Tableau ثم الاستيراد إلى csv بتصدير الملف إلى

            لإجراء التصور فيما بعد

            من خلال النظر في الخارطة السابقة يتكون لدينا عدة استفسارات عن العلاقات بين السمات

            :سنستعين بالخارطة السابقة وبالتصورات لتكوين الاستفسارات التالية:

            من مجموعة البيانات قمنا باختيار ثلاثة عناصر أساسية هي: الحجز، الفندق، العميل 

            الحجز

            1. ما هي الصورة الكبيرة لحجز الغرف طيلة العام والشهر؟

            2. ما هي قنوات الحجز الأفضل؟

            3. هل سيُدرِج طالب الحجز وجبات الطعام مع قائمة الحجز؟  

            الفندق

            4. أي الفنادق تعتبر الأكثر شعبية وكم عدد الحجوزات لديها خلال العام؟

            5. مقارنة تلك الفنادق في مجموعة العملاء.

            6. مقارنة تلك الفنادق على نوع العملاء.

            العملاء

            7. ما هي نوعية طلبات العملاء عند إقامتهم في أنواع الغرف المختلفة؟

            8. معرفة أعلى معدل تكرار للنزلاء وأعلى مدة إقامة.

            9. ما مدى تأثير وجود الأطفال على قرار الأهل بطلب وجبات الطعام ومدة الإقامة؟

            10. بالنسبة لوجود الأطفال والرضع ما هي نوعية الغرف المفضلة لديهم؟  

            Advertisements

            : مرحلة التصور والاستنتاج *

            Tableau وهي مرحلة التصور باستخدام

            1. ما هي الصورة الكبيرة لحجز الغرف طيلة العام والشهر؟

            سنتناول فترة ثلاث سنوات في تصورنا التالي

            لوحظ تسجيل مغادرة في عدد كبير من الغرف، بالمقابل يتم إلغاء نسبة كبيرة من الغرف

            عدد الغرف التي تم حجزها ولكن العملاء لم يحضروا إليها كان كبيراً جداً

            :حجوزات الغرف مصنفة حسب الأشهر

            سنلاحظ أن الحجوزات عام 2016 كانت في أوجها وخصوصاً بين شهري نيسان وتموز

            2. ما هي قنوات الحجز الأفضل؟

            يظهر لنا أن القناة المباشرة هي السائدة على قنوات حجز الفنادق

            في حين يظهر لنا قنوات الحجز بمرور الوقت لم تظهر فعالية في عمليات الجحز الفندقي كما هو الحال في قناة GDS

            3. هل سيُدرِج طالب الحجز وجبات الطعام مع قائمة الحجز؟

            من المتوقع أن عدد وجبات الطعام ستزداد مع زيادة عدد أيام الحجز، فنلاحظ أن شهري تموز وآب يشهدان عدداً كبيراً في الوجبات والغرف المحجوزة ثم تأخذ الأرقام بالانحدار بشكل سريع بعد ذلك

            4. أي الفنادق تعتبر الأكثر شعبية وكم عدد الحجوزات لديها خلال العام؟

            نقوم بدراسة حجوزات لاثنين من الفنادق هما City Hotel و Resort Hotel

            كلا الفندقين بدأ حجوزاتهما في 2015 تقريباً

            وبالمقارنة نجد أن فندق City Hotel بلغ عدد حجوزاته 19000 حجز تقريباً في العام 2016

            بالمقابل نجد أن فندق Resort Hotel بلغ عدد حجوزاته 12200 حجز في نفس العام

            5. مقارنة تلك الفنادق في مجوعة العملاء.

            نسبة الحجوزات بين البالغين هي أعلى بعشر مرات من مجوعة الأطفال وأعلى بثلاثون مرة من مجموعة الرُّضَّع

            هذه النسبة ثابتة أيضاً في Resort Hotel

            6. مقارنة تلك الفنادق على نوع العملاء.

            Transient نوع العميل الرئيسي هو

            Transient-Party يليه نوع عميل

            contract ثم نوع عميل

            Resort نرى في النتيجة أن فندق

            بمجموع 8182 contract يسجل نسبة أعلى من نوع عميل

            مجموع 2390 فقط City بينما سجل فندق

            7. ما هي نوعية طلبات العملاء عند إقامتهم في أنواع الغرف المختلفة؟

            تتناسب نسبة طلبات أماكن وقوف السيارات طرداً مع نسبة الطلب الخاص المقدم من قبل العملاء فتزداد بازدياده

            D , A نلاحظ ارتفاع عدد نزلاء الغرفتين

            وباعتبار أن هاتين الغرفتين هما الأكثر شيوعاً هذا يعني يؤدي إلى ارتفاع الطلب على الطلبات

            8. معرفة أعلى معدل تكرار للنزلاء وأعلى مدة إقامة.

            يوضح لنا المخطط التالي بيانات حول عدد الضيوف المتكررين وإجمالي الإقامة المجمعة حسب حركة السوق

            بلغ عدد الزوار المتكررين ضمن قطاع الشركات 1445 زائر، وبالمقابل قام 579 زائراً بالحجز في الفندق مرة أخرى عن طريق الإنترنت وبلغ إجمالي مدة الإقامة 103554 ليلة   

            يحتوي قطاع الشركات على أكبر عدد من الضيوف المتكررين وهو 1445 ضيفًا ، ولكن إجمالي عدد لياليهم منخفض جدًا. وفي الوقت نفسه ، حجز 579 ضيفًا على الإنترنت في الفندق مرة أخرى ، وبلغ إجمالي مدة الإقامة 103554 ليلة.

            9. ما مدى تأثير وجود الأطفال على قرار الأهل بطلب وجبات الطعام ومدة الإقامة؟

            يتضح أن وجود الأطفال له تأثير مباشر على قرار الأهل في اختيار طلب وجبات الطعام ومدة الإقامة، فالأسرة التي لديها أطفال تميل لطلب وجبات إضافية ولكن إقامة أقل كما نلاحظ في الشكل

            10. بالنسبة لوجود الأطفال والرضع ما هي نوعية الغرف المفضلة لديهم؟

            على اعتبار أن

            هي غرف شائعة للأطفال G, F, A

            هي غرف شائعة للرضع G, D, A

            G , A نستنتج أن الغرف

            هي الأنسب للزوار الذي لديهم أطفال ورضع

            من الغرف المفضلة للنفس العملاء H , E , B مع استبعاد الغرف

            وبهذا نكون قد أتممنا مشروعنا وتعرفنا على أبرز النقاط الواجب مراعاتها عند القيام بأي مشروع من هذا النوع

            Advertisements

            Spotify’s growth strategy as an example of product improvement strategies

            Advertisements

            Product improvement process requires knowing the right strategy to follow to achieve this goal

            In our research, we will discuss the Spotify application as a full explanation of these strategies

            What is Spotify?

            It is an application that provides audio content lovers with easy access to digital music, digital books, and podcasts on demand and in high quality, and it has several advantages such as providing suggestions that suit the interests of the listener and creating collections of music and podcasts

            This application relies on several techniques such as data analysis to provide the best services to users and to continuously create a good view of preferred content, which helps to continuously provide appropriate suggestions, in addition to building a huge music library

            This application also allows artists to develop their level so that it works to encourage them and provide them with support. Thus, with the development of their performance, their popular base increases, and this is the basic foundation for starting a sound strategy for the process of product growth.

            It is noticeable that the use of this application has increased on a large scale, and to study the strategy of this growth, we must clarify several points

            * Custom recommendations:

            This point focuses on knowing user behavior and defining search queries by taking advantage of machine learning algorithms to analyze listening patterns, so the user generates a motive for repeated use

            * Social features:

            The social communication process is an important way to share playlists and follow friends on the platform, which contributes to increasing the user’s participation through interaction with his peers

            * Gamification:

            This system organizes lists of distinguished people, challenges, and badges. Introducing this system to the platform leads to creating a spirit of competition, which leads them to be present for longer periods on the application, and thus increase the participation of users.

            * Exclusive offers:

            This application is keen to avoid boring content, which users are accustomed to appearing on other platforms, and is unique in offering what is new to attract users more.

            * Flexibility in use

            This application has provided an easy to control interface for the users and this also contributes to the motivation of the users to spend more time and increase participation

            * Collaboration with celebrities

            This procedure helps to reach a wider audience and increase user participation due to the great popularity of celebrities, especially the most present on social media.

            Advertisements

            * Podcast summary feature

            This feature allows users to refer to future podcast content after the broadcast has ended with a notable summary in PDF format so they don’t have to listen to the entire podcast

            * Enhance post-broadcast interaction

            The user can interact after the broadcast by making inquiries or comments, which also contributes to the expansion of participation on the application

            These strategies contribute to the growth of this application, and with its continuity, it is expected that the growth will increase at a good rate in the near future

            By projecting these strategies on any product, we conclude that the basic factors of development and growth intersect at key issues, the most important of which is the improvement and development of services to attract the largest possible number of users who form the strong base upon which the producer relies for the spread of his product.

            Advertisements

            Spotify إضاءة على استراتيجية نمو

            كمثال على استراتيجيات تحسين المنتجات

            Advertisements

            تتطلب عملية تحسين المنتج معرفة الاستراتيجية الصحيحة التي يجب اتباعها لتحقيق هذا الهدف

            Spotify وسنتناول في بحثنا هذا تطبيق

            كشرحٍ وافٍ لهذه الاستراتيجيات

            ؟ Spotify ما هو

            هو تطبيق يتيح لعشاق المحتوى الصوتي الوصول السهل إلى الموسيقى الرقمية والكتب الرقمية والبودكاست عند الطلب وبجودة عالية ويتمتع بعدة مزايا كتقديم اقتراحات تلائم اهتمامات المستمع وإنشاء مجموعات من الموسيقى وملفات البودكاست

            يعتمد هذا التطبيق على عدة تقنيات كتحليل البيانات لتوفير أفضل خدمات للمستخدمين وتكوين رؤية جيدة عن المحتوى المفضل بشكل مستمر فيساعد ذلك على تقديم الاقتراحات المناسبة بشكل مستمر، بالإضافة إلى بناء مكتبة موسيقى ضخمة

            كما ويتيح هذا التطبيق للفنانين تطوير مستواهم بحيث يعمل على تشجيعهم وتقديم الدعم لهم وبالتالي ومع تطور أدائهم تزداد قاعدتهم الشعبية اتساعاً وهذه هي الركيزة الأساسية لبداية استراتيجية صحيحة لعملية نمو المنتج

            من الملاحظ ازدياد رقعة استخدام هذا التطبيق على نطاق واسع ولدراسة استراتيجية هذا النمو يجب علينا توضيح عدة نقاط

            * التوصيات المخصصة

            تركز هذه النقطة على معرفة سلوك المستخدم وتحديد استعلامات البحث عن طريق الاستفادة من خوارزميات التعلم الآلي لتحليل نماذج الاستماع فيتولد عند المستخدم دافع الاستخدام المتكرر

            * الميزات الاجتماعية

            تعتبر عملية الاتصالات الاجتماعية وسيلة هامة لمشاركة قوائم التشغيل ومتابعة الأصدقاء على المنصة مما يساهم في زيادة مشاركة المستخدم من خلال التفاعل مع أقرانه

            * Gamification

            يعمل هذا النظام على تنظيم قوائم بالمتميزين وبالتحديات والشارات، فإدخال هذا النظام إلى النظام الأساسي ويؤدي إلى خلق روح المنافسة مما يدفع بهم إلى تواجدهم لفترات أطول على التطبيق وبالتالي ازدياد مشاركة المستخدمين  

            * العروض الحصرية

            يحرص هذا التطبيق على تجنب المحتوى الممل والذي ألِف المستخدمون ظهوره في منصات أخرى والتفرد في طرح ما هو جديد لجذب المستخدمين بشكل أكبر

            Advertisements

            * المرونة في الاستخدام

            وفر هذا التطبيق واجهة سهلة التحكم بالنسبة للمستخدمين وهذا أيضاً يساهم في خلف الدافع لدى المستخدمين لإمضاء وقت أكثر وزيادة المشاركة

            * التعاون مع المشاهير

            يساعد هذا الإجراء على الوصول إلى جمهور أوسع وزيادة مشاركة المستخدمين نظراً لما يتمتع به المشاهير من شعبية كبيرة وخصوصاً الأكثر حضوراً على وسائل التواصل الاجتماعي

            * ميزة ملخص البودكاست

            تتيح هذه الميزة للمستخدمين الرجوع إلى محتوى بودكاست في المستقبل بعد انتهاء البث

            PDF عن طريق ملخص مدوَّن بصيغة

            وبذلك ليسوا مضطرين للاستماع إلى بودكاست كاملاً

            * تعزيز التفاعل بعد البث

            يستطيع المستخدم التفاعل بعد البث عن طريق إبداء الاستفسارات أو التعليقات مما يساهم أيضاً في اتساع رقعة المشاركة على التطبيق

            هذه الاستراتيجيات تساهم في نمو هذا التطبيق ومع استمراريتها يتوقع تزايد النمو بنسبة جيدة في المستقبل القريب

            وبإسقاط هذه الاستراتيجيات على أي منتج نستنتج أن العوامل الأساسية للتطور والنمو تتقاطع عند أمور رئيسية أهمها تحسين الخدمات وتطويرها لجذب أكبر قدر ممكن من المستخدمين الذين يشكلون القاعدة القوية التي يستند عليها المُنتِج لانتشار منتجه

            Advertisements

            Collection Of Free Virtual Data Science Courses offered by the best companies

            Advertisements

            With the rapid scientific progress, learning frameworks have become more expanded and diverse, given that continuous learning is an essential cornerstone for the learner to develop himself and increase his skills that he needs for the growth of his work.

            Therefore, professional development is one of the pillars of advancement for any work or profession, whether at the level of the individual or the institution, all the way to companies at all levels.

            The aforementioned can be applied to data science and all the sciences and specializations that derive from it. The data scientist’s development of his skills and experiences, and thus his keeping pace with continuous developments and updates, raises his value and scientific level.

            Experience and skill in data science and its analysis can be gained from several sources, including training courses, but on the other hand, the sources of these training courses must be reliable in terms of correct information and high efficiency, so we will present a list of free virtual training courses provided by the best data science companies with special registration links with it

              This company is considered a member of the family of major accounting companies that provide valuable scientific content, focusing in its educational program on simplifying the concept of dealing with big data and how to optimally deal with effective data analyzes,

            Course content:

            * Data insights

            * Data visualization

            * Evaluate data quality

            Register here

            It is a global management consulting company with offices in many countries of the world and its headquarters is located in Boston, and it is known as one of the highest-level consulting companies in the world. It is famous for creating many management analysis methods, including the growth and participation matrix, the effects of the experience curve, and others.

            The course includes:

            * Business understanding

            * Hypothesis framing

            * Exploratory data analysis

            * Feature engineering and modeling

            Register here

            The TATA Group includes many companies that provide energy, engineering and information systems services, in addition to training programs related to data science, especially with regard to solving problems and dealing with them to reach the best results.

            The course includes:

            Data cleaning

            data analysis

            Data visualization

            Register here

            Advertisements

            This course will enable you to learn about the day-to-day work of the Data Science team at British Airways. You will learn how they extract data from customer reviews and create predictive models.

            The course includes:

            * Predicting customer behavior

            * Data cleaning

            Register here

            Similar to the previous company, during this course, you will be allowed to enter the daily work world of the American company Cognizant, allowing you to virtually complete the tasks of the artificial intelligence team and gain experience and skill

            This course includes:

            * Exploratory data analysis

            * Data modeling

            * Machine Learning Production

            Register here

            A strong company in various fields with highly qualified employees and the latest technology

            Allows you to make effective virtual changes to virtual projects as required, raising your skills and expanding your range of expertise

            Course content:

            * Project Understanding

            * Data cleaning and modeling

            * Data visualization and storytelling

            * Client Presentation

            Register here

            This training program allows you to learn about the ability of data to penetrate individuals and organizations. This program is provided by Quantium, a leading company in data science and technology, by creating decision support tools, generating insights, and developing data sets

            Course content:

            * Data validation

            * Data Wrangling

            * Data analysis

            Register here

            PwC offers an outstanding training program for those wishing to develop their skills in Power BI

            It is a leading company in providing consulting services in relation to human resources, auditing, accounting and taxation

            Course includes:

            * Defining KPIs

            * Power BI Dashboard / Editor

            * Develop visions

            Register here

            From what we have seen, these courses are an opportunity to get acquainted with the mechanism of dealing with important companies with data science and various analysis techniques, so that they allow you to work with them virtually to increase your experience and expand your skills.

            Advertisements

            مجموعة دورات تدريبية مجانية افتراضية بعلوم البيانات مقدمة من أفضل الشركات

            Advertisements

            مع التقدم العلمي المتسارع أصبحت أطر التعلم أكثر توسعاً وتنوعاً، ونظراً لاعتبار التعلم المستمر هو ركن أساسي بالنسبة للمتعلم ليطور من نفسه ويزيد مهاراته التي يحتاجها لنمو عمله

            لذا فالتطوير المهني هو من دعائم التقدم لأي عمل أو مهنة سواء على مستوى الفرد أو المؤسسة وصولاً إلى الشركات بكافة مستوياتها

            ويمكن إسقاط ما سلف ذكره على علوم البيانات وكل ما يتفرع عنها من علوم واختصاصات، فتطوير عالِم البيانات لمهاراته وخبراته وبالتالي مواكبته للتطورات والتحديثات المستمرة يرفع من قيمته ومستواه العلمي

            يمكن اكتساب الخبرة والمهارة في علم البيانات وتحليلاتها من عدة مصادر منها الدورات التدريبية، لكن بالمقابل يجب أن تكون مصادر هذه الدورات التدريبية موثوقة من حيث المعلومة الصحيحة والكفاءة العالية، لذا سنقدم قائمة بدورات تدريبية افتراضية مجانية مقدمة من أفضل الشركات المختصة بعلم البيانات مع روابط التسجيل الخاصة بها

            تعتبر هذه الشركة فرد من عائلة شركات محاسبة كبرى تقدم محتوى علمي قيّم، تركز في برنامجها التعليمي على تبسيط مفهوم التعامل مع البيانات الضخمة وكيفية التعامل الأمثل مع التحليلات الفعالة للبيانات

            : محتوى الدورة

            رؤى البيانات*

            تصور البيانات *

            تقييم جودة البيانات *

            سجل هنا

            هي شركة استشارات إدارية عالمية لها مكاتب في العديد من دول العالم ويقع مقرها الرئيسي في بوسطن، وتعرف على أنها واحدة من أرفع الشركات الاستشارية مستوى في العالم. تشتهر بابتكار العديد من أساليب التحليل الإداري ومنها مصفوفة النمو والمشاركة، وتأثيرات منحني الخبرة وغيرها.

            : تتضمن الدورة

            فهم الأعمال *

            تأطير الفرضية *

            تحليل البيانات الاستكشافية *

            هندسة الميزات والنمذجة *

            سجل هنا

            العديد من الشركات TATA تضم مجموعة

            التي تقدم خدمات الطاقة والهندسة وأنظمة المعلومات إضافة إلى البرامج التدريبية المتعلقة بعلوم البيانات وخاصة فيما يتعلق بحل المشكلات والتعامل معها للوصول إلى أفضل النتائج

            :تتضمن الدورة

            تنظيف البيانات *

            تحليل البيانات *

            تصور البيانات *

            سجل هنا

            Advertisements

            تتميز هذه الدورة بأنها ستمكنك من التعرف على العمل اليومي الذي يقوم به فريق علوم البيانات في الخطوط الجوية البريطانية ستتعرف على كيفية استخراجهم لبيانات مراجعات العملاء وإنشاء النماذج التنبؤية

            : تتضمن الدورة

            التنبؤ بسلوك العملاء *

            تنظيف البيانات *

            سجل هنا

            على غرار الشركة السابقة سيتاح لك في خلال هذه الدورة

            الأمريكية Cognizant الدخول إلى عالم العمل اليومي لشركة

            بحيث تتيح لك بشكل افتراضي إكمال مهام فريق الذكاء الاصطناعي واكتساب الخبرة والمهارة

            :تتضمن هذه الدورة

            تحليل البيانات الاستكشافية *

            نمذجة البيانات *

            نموذج البناء إنتاج التعلم الآلي *

            سجل هنا

            شركة قوية في مختلف المجالات تمتلك موظفين على مستوى عالي من الكفاءة كما وتمتلك أحدث التقنيات

            تتيح لك القيام بإجراء التغييرات الافتراضية الفعالة لمشاريع افتراضية وفق المطلوب بحيث ترفع مهاراتك وتوسع نطاق خبراتك

            : محتوى الدورة

            فهم المشروع *

            تنظيف البيانات والنمذجة *

            تصور البيانات ورواية القصص *

            عرض العميل *

            سجل هنا

            يتيح لك هذا البرنامج التدريبي التعرف على مدى قدرة البيانات على الاختراق للأفراد والمؤسسات

            Quantium وهذا البرنامج مقدم من شركة

            الرائدة في علوم البيانات والتكنولوجيا من خلال ابتكار أدوات دعم القرار وتكوين الرؤى وتطوير مجموعات البيانات

            : محتوى الدورة

            التحقق من صحة البيانات *

            البيانات المشاحنات *

            تحليل البيانات *

            سجل هنا

            برنامجاً تدريبياً متميزاً PwC تقدم شركة

            Power BI للراغبين بتطوير مهاراتهم في

            وهي شركة رائدة في تقديم الخدمات الاستشارية فيما يتعلق بالموارد البشرية وأعمال المراجعة والمحاسبة والضرائب

            : تتضمن الدورة

            تحديد مؤشرات الأداء الرئيسية *

            Power BI محرر *

            تطوير الرؤى *

            سجل هنا

            من خلال ما رأينا تعتبر هذه الدورات بمثابة فرصة للتعرف على آلية تعامل الشركات المهمة مع علم البيانات وتقنيات التحليل المتنوعة بحيث تتيح لك العمل معها بشكل افتراضي لتزيد خبراتك وتتوسع مهاراتك

            Advertisements

            Comprehensive Illumination on What A Beginner in Data Science Should Learn

            Advertisements

            We have already noted in previous articles that a job in data science is the dream of many in recent times, and this matter requires effort to obtain great experience and knowledge due to the high level of competition to obtain this job.

            And the most important pillars of the required expertise is not only knowing the tools and dealing with them, but it is necessary for the data scientist to have a comprehensive idea of the main concepts and techniques and use them later according to the requirements of the work to be accomplished.

            In this article, we will provide a comprehensive guide for beginners who are about to learn data science

            Let’s first learn about the concept of data science

            Data science in a simplified way is the integration of a group of sciences such as mathematics, statistics and programming that work together to obtain useful insights when dealing with data.

            Many related sciences branch out from data science, and the following sciences are the most common, including:

            Machine learning, data analysis, business intelligence, statistics, mathematics and other sciences whose prevalence is no longer a secret

            Data science is utilized according to previous features and technologies in several areas, including:

            Language translation and text analytics, image sorting, remote sensing and health services management

            The three most common tasks in data science

            Data Analyst: Analyze data to generate better insights for business decisions

            Data Scientist: Extracting useful information from big data

            Data architecture: dealing with data pipelines

            What are the best ways to learn data work?

            Learning data science is distinguished by the fact that the deeper you study it, the more knowledge horizons will increase in front of you, and you will feel that you still have a lot to learn. Through this plan, diversify learning sources, such as using online training courses, viewing certificates, and choosing the appropriate ones. There are other means that we will discuss later.

            * Know the basic concepts

            Knowing the necessary tools and software used by a data scientist as well as the main techniques is one of the most important necessities to learn

            Learning a programming language is the most important pillar necessary to start the journey of learning as the Python language (or any language of your choice), you must learn it to the point of proficiency, and reading articles related to the basics of programming and learning how to write code helps you to enable and consolidate the information you receive

            * learning through the implementation of projects

            This method is the best for learning, as it will introduce you to the work environment in data science. As you implement projects, you will have clear visions, and you will have your own style in deducing options and exploring appropriate solutions.

            The implementation of projects requires conducting many searches and carrying out relevant studies. It is advised to start with simple projects that suit your level as a beginner, and with continuous repetition and good follow-up, you will find yourself starting to learn broader concepts to move on to implementing more complex projects, thus increasing your experience and skills.

            What are the most important points that a beginner data scientist should learn?

            You must choose a field in which you specialize in data science, and accordingly we mention several concepts that you must learn and master

            1. Comprehensive knowledge

            You must realize the real world around you by following the news that benefits you in your field of learning and keeping abreast of all updates and technologies. By employing the events around you in your studies in a field of data science, you can get the maximum benefit from the course of events around you.

            2. Mathematics and Statistics

            mathematics

            * Linear Algebra: It is a branch that is useful in machine learning because it relies on the formation of matrices, which is a basic pillar of machine learning, so that the matrix represents the data set

            Probability: This branch of mathematics is useful in predicting the unknown outcomes of a particular event

            * Calculus: They are useful in collecting small differences to determine the derivatives and integrals of functions, and this appears in deep learning and machine learning

            Statistics

            Descriptive statistics: includes (average, median, cut statistics, and weighted statistics). This is considered the beginning of the stages of analyzing quantitative data formed in the form of charts and graphs.

            Inferential statistics: includes determining working measures A and B tests and creating hypothesis tests, probability value, and alpha values for analyzing the collected data

            3. Dealing with databases

            When talking about data engineering, we should mention the intersection between a data scientist and a data engineer, where pipelines are created for all data from several sources and stored in a single data warehouse.

            As a beginner it is recommended to learn SQL and then move to One RDBMS such as

            MySQL and One NoSQL

            Advertisements

            4. Python and its libraries

            It is the most widely used programming language for later use in data analytics due to its simplicity in terms of building code and organizing sentences, and it has many libraries such as NumPy, Pandas, Matplotlib, and Scikit-Learn.

            This allows the data scientist to use data more effectively

            There are courses for beginners in Python on Udemy or Coursera that can be used to learn the principles of Python

            5. Data cleaning

            It is a time-consuming task for beginners, but it must be implemented in order to obtain good data analysis resulting from clean data.

            For a detailed explanation of data cleaning, you can read a comprehensive article through this link Click here

            6. Exploratory data analysis

            This type of analysis is meant to detect anomalies in the data and test hypotheses with the help of statistics and graphs

            As a beginner, you can use Python to perform EDA according to the following steps

            Data collection: It involves gathering, measuring, and analyzing accurate data from multiple sources in order to find a solution to a specific problem

            Data cleaning: Troubleshoot incorrect data

            Univariate analysis: It is an analysis process based on a single change without addressing complex relationships and aims to describe the data and identify existing patterns

            Bivariate Analysis: This process compares two variables to determine how the features affect each other to perform the analysis and determine the causes

            7. Visualization

            One of the most important pillars of all data analysis projects, visualization is a technique that makes seeing data clear and effective in the end, and reaching effective results in visualization depends on having the right set of visualizations for different types of data

            Types of perceptions:

            HISTOGRAM

            bar chart

            BUBBLE CHART

            RADAR CHART

            WATERFALL CHART

            PIE CHART

            LINE CHART

            AREA CHART

            TREE MAP

            SCATTERPLOT

            BOX PLOT

            The most important visualization tools:

            Tableau: This is the most popular tool for data visualization due to its reliance on scientific research, which improves analysis results with the required speed

            BI Bower: An interactive program developed by Microsoft that is often used in business intelligence

            Google Chart: It is widely used by the analyst community due to its provision of graphical visualizations

            JupiterR: This web-based application features the convenience of creating and sharing documents with visualizations

            So we conclude from the above that visualization is the process of showing data in a visual way without having to plan all the information

            I hope that I have been successful in identifying the most important points that help a beginner in data science to stand on his feet and prove himself as a data scientist seeking to develop himself and refine his skills

            It is certain that many of you, dear readers, have knowledge of other important points that I did not mention. Share them with us in the comments, Thank you.

            Advertisements

            إضاءة شاملة على ما يجب أن يتعلمه المبتدئ في علم البيانات

            Advertisements

            سبق وأن نوهنا في مقالات سابقة أن الوظيفة في علم البيانات هي حلم الكثيرين في الآونة الأخيرة، وأصبح هذا الأمر يتطلب مجهوداً في الحصول على خبرة ومعرفة كبيرين بسبب ارتفاع مستوى المنافسة للحصول على هذه الوظيفة

            وأهم ركائز الخبرة المطلوبة ليس فقط معرفة الأدوات والتعامل معها بل من الضروري أن يمتلك عالِم البيانات فكرة شاملة عن المفاهيم والتقنيات الرئيسية واستخدامها فيما بعد وفق متطلبات العمل المراد إنجازه  

            في هذا المقال سنتقدم دليلاً إرشادياً شاملاً للمبتدئين المقبلين على تعلم علم البيانات

            لنتعرف في البداية على مفهوم علم البيانات

            علم البيانات بشكل مبسط هو تكامل مجموعة علوم كالرياضيات والإحصاء والبرمجة تؤدي عملها مع بعضها للحصول على رؤى مفيدة عند التعامل مع البيانات

            :يتفرع عن علم البيانات العديد من العلوم ذات الصلة وتعد العلوم الآتية هي الأكثر شيوعاً نذكر منها

            التعلم الآلي وتحليل البيانات وذكاء الأعمال والإحصائيات والرياضيات وغيرها من العلوم التي لم يعد انتشارها يخفى على أحد

            :يُستفاد من علم البيانات وفق الميزات والتقنيات السابقة في عدة مجالات نذكر منها

            ترجمة اللغة وتحليلات النص، فرز الصور، الاستشعار عن بعد وإدارة الخدمات الصحية

            المهام الثلاث الأكثر شيوعاً في علم البيانات

            محلل البيانات: تحليل البيانات لتكوين رؤى أفضل لقرارات العمل

            عالِم البيانات: استخراج المعلومات المفيدة من البيانات الضخمة

            مهندس بيانات: التعامل مع خطوط أنابيب البيانات

            ما هي الطرق الأمثل لتعلم عمل البيانات؟

            يتميز تعلم علم البيانات بأنه كلما تعمقت في دراسته أكثر كلما ازدادت الأفق المعرفية أمامك أكثر وستشعر بأن ما زال أمامك الكثير لتتعلمه، وبإمكانك كمتعلم مبتدئ أن تضع لنفسك خطة تدريبية تعينك على التعلم بمرونة وسهولة لتتجنب الوقوع في فخ الملل ثم اليأس كما يحصل مع الكثيرين ويمكنك من خلال هذه الخطة تنويع مصادر التعلم كالاستعانة بالدورات التدريبية عبر الإنترنت والاطلاع على الشهادات واختيار المناسب منها وهناك وسائل أخرى سنتطرق إليها لاحقاً

            التعرف على المفاهيم الأساسية *

            التعرف على الأدوات والبرامج اللازمة التي يستخدمها عالِم البيانات إضافة إلى التقنيات الرئيسية هي من أهم الضرورات التي يجب تعلمها

            فتعلم لغة برمجة هو أهم الركائز الضرورية لبدء رحلة التعلم كلغة بايثون (أو أي لغة تختارها)، يجب عليك تعلمها إلى درجة الإتقان كما وأن قراءة المقالات المتعلقة بأساسيات البرمجة وتعلم كيفية كتابة الكودات البرمجية يساعدك على تمكين وترسيخ المعلومات التي تتلقاها 

            طريقة التعلم عن طريق تنفيذ المشاريع *

            تعتبر هذه الطريقة هي الأفضل للتعلم فهي ستدخلك في بيئة العمل في علم البيانات فقيامك بتنفيذ المشاريع ستتشكل لديك الرؤى الواضحة وسيتكون عندك أسلوباً خاصاً بك في استنتاج الخيارات واستكشاف الحلول المناسبة

            يتطلب تنفيذ المشاريع إجراء العديد من عمليات البحث وتنفيذ الدراسات ذات الصلة وينصح بالبدء بمشاريع بسيطة تناسب مستواك كمبتدئ، ومع التكرار المستمر والمتابعة الجيدة ستجد نفسك بدأت تتعلم مفاهيم أوسع لتنتقل إلى تنفيذ مشاريع أكثر تعقيداً فتزداد خبرتك ومهاراتك

            ما هي أبرز النقاط التي يجب على عالِم البيانات المبتدئ أن يتعلمها؟

            يجب عليك اختيار مجال تختص فيه في علم البيانات وبناءً عليه نذكر لك عدة مفاهيم يجب أن تتعلمها وتتقنها

            1. المعرفة الشاملة

            عليك أدراك العالم الواقعي من حولك عن طريق متابعة الأخبار التي تفيدك في مجال تعلمك ومواكبة كافة التحديثات والتقنيات، فمن خلال توظيف الأحداث من حولك في دراستك في مجال من مجالات علم البيانات يمكنك تحصيل الاستفادة القصوى من مجريات الأحداث من حولك

            2. الرياضيات والإحصاء

            الرياضيات

            الجبر الخطي: هو فرع يفيد في التعلم الآلي لاعتماده على تشكيل المصفوفات التي هي ركيزة أساسية في التعلم الآلي، بحيث تمثل المصفوفة مجموعة البيانات   

            * الاحتمالات: يفيد هذا الفرع من الرياضيات في التنبؤ بالنتائج الجهولة لحدث معين

            التفاضل والتكامل: يفيدان في جمع الفروق الصغيرة لتحديد مشتقات وتكاملات الوظائف وهذا يظهر في التعلم العميق والتعلم الآلي

            الإحصاء

            الإحصاء الوصفي: يشمل (المتوسط والوسيط والإحصاءات المقطوعة والإحصاءات الموزونة) وتعتبر هذه بداية مراحل تحليل البيانات الكمية المتشكلة على هيئة مخططات ورسوم بيانية

            الإحصاء الاستدلالي: تشمل تحديد مقاييس العمل اختبارات أ وَ ب وإنشاء اختبارات الفرضيات والقيمة الاحتمالية وقيم ألفا لتحليل البيانات المجمعة

            3. التعامل مع قواعد البيانات

            عند التطرق إلى الحديث عن هندسة البيانات فيجدر بنا التنويه إلى التقاطع بين عالم البيانات ومهندس البيانات، بحيث يتم إنشاء خطوط أنابيب لجميع البيانات من عدة مصادر وتخزينها في مستودع بيانات واحد

            SQL وكمبتدئ ينصح بتعلم

            One RDBMS ومن ثم الانتقال إلى نظام

            One NoSQL و MySQL مثل

            Advertisements

            4. لغة بايثون والتعرف على مكتباتها

            وهي اللغة الأكثر استخداماً في البرمجة للاستخدام اللاحق في تحليلات البيانات نظراً لبساطتها من حيث بناء الكودات وتنظيم الجُمل

            وهي تمتلك العديد من المكتبات

            NumPy و Pandas و Matplotlib و Scikit-Learn مثل

            ما يتيح لعالِم البيانات باستخدام البيانات بفاعلية أكبر   

            يوجد دورات تدريبية للمبتدئين في بايثون

            Coursera أو Udemy على

            يمكن الاستفادة منها في تعلم مبادئ بايثون

            5. تنظيف البيانات

            وهي مَهمة تستهلك بالنسبة للمبتدئين كثيراً من الوقت لكن لابد من تنفيذها وذلك من أجل الحصول على تحليل بيانات جيد ناتج عن بيانات نظيفة

            وللتوضيح بشكل تفصيلي عن تنظيف البيانات يمكنك قراءة مقال شامل من خلال هذا الرابط

            6. تحليل البيانات الاستكشافية

            يقصد بهذا النوع من التحليل اكتشاف حالات الشذوذ في البيانات واختبار الفرضيات بمساعدة الإحصاءات والرسوم البيانية  

            كمبتدئ يمكنك استخدام بايثون

            وفق الخطوات التالية  EDA لإجراء

            جمع البيانات: تتضمن جمع البيانات الدقيقة من مصادر متعددة وقياسها وتحليلها بغية إيجاد حل لمشكلة معينة

            تنظيف البيانات: استكشاف البيانات غير الصحيحة وإصلاحها

            التحليل أحادي المتغير: وهي عملية تحليل تعتمد على تغير واحد دون التطرق إلى العلاقات المعقدة والهدف منها وصف البيانات وتحديد الأنماط الموجودة

            التحليل الثنائي المتغير: تجري هذه العملية مقارنة بين متغيرين لتحديد كيفية تأثير الميزات على بعضها البعض لإجراء التحليل وتحديد الأسباب

            7. التصور

            أحد أهم الدعائم الأساسية لكافة مشاريع تحليل البيانات، فالتصور هو تقنية تجعل من رؤية البيانات بشكل واضح وفعال في النهاية، والوصول إلى نتائج فعالة في التصور يعتمد على امتلاك المجموعة الصحيحة من التصورات لأنواع البيانات المختلفة  

            :أنواع التصورات

            HISTOGRAM

            BAR CHART

            BUBBLE CHART

            RADAR CHART

            WATERFALL CHART

            PIE CHART

            LINE CHART

            AREA CHART

            TREE MAP

            SCATTERPLOT

            BOX PLOT

            : أهم أدوات التصور

            :Tableau

            تعد هذه الأداة الأكثر شيوعاً في تصور البيانات لاعتمادها على البحث العلمي مما يحسن نتائج التحليل بالسرعة المطلوبة

            :Bower BI

            برنامج تفاعلي مطوَّر من قِبَل شركة مايكروسوفت يستخدم غالباً في ذكاء الأعمال

            :Google Chart

            يستخدم بكثرة عند مجتمع المحللين نظراً لما يوفره من إنتاج التصورات الرسومية

            :JupiterR

            يعتمد هذا التطبيق على الويب ويتميز بأنه يتيح إنشاء المستندات التي تتضمن التصورات ومشاركتها بكل أريحية

            إذاً نستنتج مما سبق أن التصور هو عملية إظهار البيانات بشكل مصوَّر مرئي دون الحاجة إلى تخطيط جميع المعلومات

            أرجو أن أكون قد وُفِّقت في تحديد أكثر النقاط أهمية والتي تعين المبتدئ في علم البيانات على الوقوف على قدميه وإثبات نفسه كعالِم بيانات يسعى إلى تطوير ذاته وصقل مهاراته

            من المؤكد أن كثيراً منكم أعزاءي القراء لديهم المعرفة بنقاط هامة أخرى لم أقم بذكرها شاركونا بها في التعليقات ولكم الشكر 

            Advertisements

            What is the concept of data cleaning?

            Advertisements

            Data cleaning

            Data sets often contain errors or inconsistencies, especially when collected from multiple sources. In these cases, it is necessary to organize that data, correct errors, remove redundant entries, work to organize and format data, and exclude outliers. These procedures are called data cleaning.

            The purpose of data cleaning

            This process aims to detect any defect in the data and deal with it from the beginning, thus avoiding wasting time spent on arriving at incorrect results

            In other words, early detection and fixing of errors leads to correct results

            This fully applies to data analysis. Going with clean and formatted data enables analysts to save time and get the best results.

            Here is an example showing the stages of data cleaning:

            In this example we used Jupyter Notebook to run Python code inside Visual Studio Code

            The code is in the GitHub repository at the link

            https://github.com/mahesh989/Basic-Data-Cleaning

            The first stage: reading the data:

            This is done in our example using pandas by reading the data that we import from the source in the link:

            https://github.com/justmarkham/DAT8/blob/master/data/chipotle.tsv

            So that the libraries to be used are called

            The second stage:

            a. Observing Data

            This stage aims to identify the data structure in terms of type and distribution in order to detect errors and imbalances in the data

             This process will print the first and last 10 entries of the dataset and thus determine the applicable dataset type so that you choose the first or last entry according to the desired purpose and then output using df.head(10)

            We notice some NaN entries in the Choice_description column

            and a dollar sign in the item_price column

            B. Data types of columns

            You must now determine what type of data is in each column

            In the following code, we define the column names and data types in an organized and coordinated manner

            The output is:

            Advertisements

            The third stage: data cleaning

            a. Change the data type

            If the work requires converting data types, this is done while monitoring the data

            In our example item_price includes a dollar sign, we can remove it and replace it with float64 because it contains a decimal number

            B. Missing or empty values

            The stage of searching for missing values in the data set comes:

            The output is:

            We notice from the output result above that the null value is represented by True, while False does not represent null values
            We’ll have to find the number of null entries in the table using the sum because we won’t be able to see all the real values in the table

            This procedure indicates to us the columns that contain null values and the number of them is empty. We can also note that the “option_description” column is the column that contains empty entries and 1246 of them are empty

            We can also determine the presence of null values for each column and find the number as in the following image

            We then proceed to find the missing values for each column

            In our example, we notice that only one column contains null values

            It should be noted here that it is necessary to calculate the percentage of the values in each column because, especially in the case of large data, it is possible that there will be empty values within several columns.

            The output is:

            We find here that the description column contains missing values by 27%, and this percentage does not necessitate deleting the entire column because it did not exceed 70%, which is the percentage of missing values that if found in a column, it is preferable to get rid of it

            Another approach to dealing with missing values when cleaning data is to depend on the type of data and the defect to be addressed

            To further clarify we have the column “choice_description” and to understand what the problem is we check the unique entries in this column to get more solutions

            Now we make sure how many choice_description contains choice_description

            Considering that the missing values are for the customer’s choice, they can be replaced on the assumption that these customers did not give details of their requests, so we replace the missing values with “Regular”.

            And replace the null values with “Regular Order”

            The output is:

            Now let’s make sure that there are null values

            By replacing null values with their descriptions, we got rid of all the missing values and began to improve our data

            B. Remove redundancy

            Now we will check the number of duplicate entries and then get rid of them and this deletion is not done if at least one of the entries is different from row to row as duplicate entries mean that all rows are exactly the same as the other row

            We can check by running the code

            The output is:

            We will now delete duplicate entries

            As a precautionary step we will make sure that there are no duplicate entries again

            c. Delete extra spaces

            That is, getting rid of spaces, extra spaces that are useless between letters and words

            This task can be carried out by them:

            • String processing functions
            • regular expressions
            • Data cleaning tools

            Fourth stage: data export

            This step involves exporting the clean data keeping in mind that in our example we are working on a narrow and simplified scale

            This code writes the cleaned data to a new CSV file named cleaned_data.csv

            In the same path as our Python script with the ability to modify the file name and path as required

            The argument index = False indicates that pandas does not include row index numbers in the exported data.

            Fifth stage: data visualization using Tableau

            We have reached the end of the data filtering journey with the clean data which we will export to visualization and now ready for easy analysis

            Advertisements

            ما هو مفهوم تنظيف البيانات؟

            Advertisements

            تنظيف البيانات

            غالباً ما تحتوي مجموعات البيانات على أخطاء أو تناقضات وخصوصاً على تجميعها من مصادر متعددة ففي هذه الحالات من الضروري تنظيم تلك البيانات وتصحيح الأخطاء وإزالة الإدخالات المتكررة والعمل على تنظيم وتنسيق البيانات واستبعاد القيم المتطرفة، هذه الإجراءات تسمى تنظيف البيانات

            الهدف من تنظيف البيانات

            تهدف هذه العملية إلى اكتشاف أي خلل في البيانات والتعامل معه منذ البداية مما يجنِّب هدر الوقت المستهلك في الوصل إلى نتائج غير صحيحة

            وبمعنى آخر، اكتشاف الأخطاء وإصلاحها في وقت مبكر يوصلنا إلى نتائج صحيحة بشكل مؤكد

            وهذا ينطبق تماماً على تحليل البيانات فالمضي ببيانات نظيفة ومنسقة يمكِّن المحللين من توفير الوقت والحصول على أفضل النتائج

            وهذا مثال يوضح مراحل تنظيف البيانات

            Jupyter Notebook في هذا المثال استخدمنا

             Visual Studio Code لتشغيل كود بايثون داخل

            على الرابط GitHub الكود موجود في مستودع

            https://github.com/mahesh989/Basic-Data-Cleaning

            المرحلة الأولى: قراءة البيانات

            يتم ذلك في مثالنا باستخدام باندا بأن نقرأ البيانات التي نستوردها من المصدر الموجود في الرابط

            https://github.com/justmarkham/DAT8/blob/master/data/chipotle.tsv

            بحيث يتم استدعاء المكتبات المراد الاستعانة بها

            :المرحلة الثانية

            أ. مراقبة البيانات

            تهدف هذه المرحلة إلى التعرف على بنية البيانات من حيث النوع والتوزيع بغية اكتشاف الأخطاء والخلل في البيانات

            بهذه العملية سيتم طباعة الإدخالات العشرة الأولى والأخيرة من مجموعة البيانات وبالتالي تحديد نوع مجموعة البيانات المعمول بها بحيث تختار الإدخال الأول أو الأخير وفق الغرض المطلوب

            df.head(10) ثم الناتج باستخدام

            NaN نلاحظ بعض إدخالات

            Choice_description في عمود

            item_price وعلامة الدولار في عمود

            ب. أنواع بيانات الأعمدة

            لابد الآن من تحديد نوع البيانات الموجودة في كل عمود

            في الكود التالي يتحدد لدينا أسماء الأعمدة وأنواع البيانات بأسلوب منظم ومنسق

            : النتيجة

            Advertisements

            المرحلة الثالثة: تنظيف البيانات

            أ. تغيير نوع البيانات

            إذا تطلب العمل تحويل أنواع البيانات فيتم ذلك أثناء مراقبة البيانات

            علامة الدولار item_price وفي مثالنا يتضمن

            float64 نستطيع إزالته واستبداله بـ

            لاحتوائه على رقم عشري   

            ب. القيم المفقودة أو الفارغة

            تأتي مرحلة البحث عن القيم المفقودة في مجموعة البيانات

            النتيجة

            نلاحظ من نتيجة الإخراج أعلاه

            True أن القيمة الخالية متمثلة بـ

            False بينما لا يمثل

            قيماً خالية سنضطر إلى البحث عن عدد الإدخالات الخالية في الجدول باستخدام المجموع لأننا لن نستطيع رؤية كل القيم الحقيقية الموجودة في الجدول

            يدلنا هذا الإجراء على الأعمدة التي تتضمن قيم خالية وعددها فارغ ويمكن أن نلاحظ أيضاً

            “option_description” أن العمود

            هو العمود الذي يحوي إدخالات فارغة و1246 منها خالية

            كما ويمكننا تحديد وجود القيم الخالية لكل عمود مع إيجاد الرقم كما في الصورة التالية

            ثم نتوجه إلى العثور على القيم المفقودة لكل عمود

            وفي مثالنا نلاحظ أن عمود واحد فقط يتضمن قيم فارغة

            يجدر التنويه هنا إلى أنه من الضروري حساب النسبة المئوية للقيم الموجودة في كل عمود لأنه وخصوصاً في حالة وجود بيانات ضخمة فمن المحتمل وجود قيم فارغة ضمن عدة أعمدة

            النتيجة

            description  نجد هنا أن عمود

            يحوي قيم مفقودة بنسبة 27%  وهذه النسبة لا تستوجب حذف العمود بأكمله لأنها لم تتجاوز 70% وهي نسبة القيم المفقودة التي إن وجدت في عمود فيفضل التخلص منه ومن الطرق الأخرى المتبعة في التعامل مع القيم المفقودة عند تنظيف البيانات الاعتماد على نوع البيانات والخلل المطلوب معالجته

            “choice_description”ولمزيد من التوضيح لدينا العمود

            ولفهم ماهية المشكلة نتحقق من الإدخالات الفريدة في هذا العمود لنحصل على مزيد من الحلول

            choice_description نتأكد الآن من عدد

            choice_description الذي يتضمن

            على اعتبار أن القيم المفقودة مخصصة لاختيار العميل فيمكن استبدالها على فرض أن هؤلاء العملاء لم يعطوا تفصيلاً عن طلباتهم

            ” Regular” فنستبدل القيم المفقودة بـ

            ” Regular Order” ونستبدل القيم الخالية بـ

            النتيجة

            ولنتأكد الآن من وجود قيم خالية

            وعن طريق استبدال القيم الخالية بالأوصاف الخاصة بها تخلصنا من جميع القيم المفقودة وهكذا بدأنا بتحسين بياناتنا

            ب. إزالة التكرار

            سنتحقق الآن من عدد الإدخالات المكررة لنقوم بعد ذلك بالتخلص منها وعملية الحذف هذه لا تتم إذا كان أحد الإدخالات على الأقل مختلفاً من صف إلى آخر حيث أن الإدخالات المتكررة تعني أن جميع الصفوف متطابقة تماماً مع الصف الآخر

            يمكننا التحقق من خلال تشغيل الكود

            النتيجة

            سنقوم الآن بحذف الإدخالات المتكررة

            كخطوة احترازية سنتأكد من عدم وجود إدخالات مكررة مرة أخرى

            ج. حذف المسافات الزائدة

            أي التخلص من المسافات الفراغات الإضافية التي لا فائدة منها بين الأحرف والكلمات

            ويمكن أن تنفذ هذه المهمة منها

            وظائف معالجة السلاسل

            التعبيرات العادية

            الأدوات المخصصة لتنظيف البيانات

            المرحلة الرابعة: تصدير البيانات

            هذه الخطوة تتضمن تصدير البيانات النظيفة مع الأخذ بعين الاعتبار أننا في مثالنا نعمل على نطاق ضيق ومبسط

            يعمل هذا الكود على كتابية البيانات المنظفة

            cleaned_data.csv جديد اسمه CSV إلى ملف

            في نفس المسار مثل نص بايثون الخاص بنا مع إمكانية تعديل اسم الملف والمسار حسب المطلوب

            index = False تدل الوسيطة

            أن “باندا” لا تقوم بتضمين أرقام فهرس الصفوف في البيانات المصدرة

            المرحلة الخامسة: تصور البيانات باستخدام تابلو

            وصلنا إلى نهاية رحلة تصفية البيانات بحصولنا على البيانات النظيفة والتي سنصدرها إلى التصور فهي الآن جاهزة لإجراء عملية التحليل بسهولة

            Advertisements

            Stages of preparation for building a successful data science team

            Advertisements

            The data science employee in his first appointment period often suffers from some difficulties that are embodied in some chaos, instability, lack of organization, and perhaps difficulty in adapting and confusion, especially in the early days, at the very least, but the new employee must overcome these obstacles, which, in my opinion, are a normal condition. His first steps towards success and development

            What we will discuss in this article is how to create the right conditions for building a successful team in the data science job

            Co-workers are the environment that helps each person in this group to progress and develop at their various levels, and as a junior employee, your colleague, who was hired a short time ago, will help you answer beginners’ questions, and soon you will have an idea of the basics of the work system for the job, and as your activity grows and develops Your level You can start the stage of receiving ideas about a group of experiences and skills from those older than you in the job with experience and competence at work until you find in yourself that experienced employee who can discuss with his manager on deeper and more accurate topics, as the manager in general tends to the employee who offers suggestions and initiates To the effective discussion by expressing valuable opinions and providing feasible solutions.

            You must agree with me that if we look at any successful functional community, whether it is a company, an institution, or even within the private sector, we see that the basis for success lies in the spirit of cooperation and love among the team members at different levels and degrees.

            At the beginning of talking about the incorporation stages, especially in the first month of the job, we recommend asking a lot of questions, as it is an ideal period for receiving information, setting priorities and learning vocabulary, by following the following instructions:

            1. Be sure to join the guidance units provided by your company, which are dedicated to guiding new employees, as they are capable of informing you of the company’s policy and approach in terms of privacy, security and ethics, and you will also be able to request comprehensive guides for what you need.

            2. Always seek information about the team’s work so that you can keep up with the work with them, through continuous communication with your manager and try to make suggestions that contribute to the progress of the company’s work, and try to know the type of challenges that the company faces to start building a successful plan based on your skills and method to overcome problems and face the challenges.

            3. Take advantage of the opportunity when there are no internal repositories to publish analytics suites, collect examples and create one so that these repositories become very important to the team and future employees, and do not miss out on getting to know the previous work or project of the company – that is, before your appointment period – to have an idea of ​​how it works Upcoming projects.

            4. Try to stay abreast of current issues in the company by joining e-mail subscriptions and other chat platforms. Joining these channels, getting to know their users, and sharing ideas and experiences with them helps you gain more experience.

            5. Make sure to introduce yourself in front of your manager and your colleagues through the meetings, and try briefly to present some of your work and projects that you have undertaken and the solutions that you presented during the implementation of the projects. It will increase their confidence in you.

            We have already explained in a previous article how to build a business portfolio in the field of data science. For information, click here

            6. It is necessary to know the main contacts in the company so you should request a list of contacts from your manager or colleagues

            Advertisements

            Start building your own data science ecosystem

            1. The first step is to prepare your computer with login and remote access information, download the necessary software for your business, get technical support, and don’t forget the necessary equipment and devices

            2. It is very important that you obtain the information as soon as possible after your appointment, as the processing takes some time and the time factor here is very important. You should take the initiative directly to ask your manager and those in charge of the work about the data sets that you need to communicate with them and ask for a list of websites that you may need in your business

            3. Definitely don’t forget to download the software that your team relies on to work continuously, such as programming languages and data visualization tools

            4. Understanding (domain): It is very necessary to help you ensure that the data is interpreted correctly when doing analysis or using a machine learning model The proficiency stage After completing the correct preparation and preparation stage, you must establish yourself and

            prove your competence by following these steps:

            1. Start your career journey by getting to know your colleagues and introducing yourself to them, such as asking your manager to work with them by appointing you to the team. Share your opinions and experiences with them, even if they are modest. This will help them determine the level of interaction with you and will help build a spirit of cooperation and participation among team members.

            2. The first impression is the effect that will be imprinted on your colleagues from the first meeting, whether it is at the level of your morals or your scientific level. In terms of ethics and dealing, people generally tend towards a humble, loving and tolerant person, and they rush to gain his friendship to be close to him. As for the scientific level, when your colleagues find you A person who loves to cooperate and share ideas and experiences will be an ideal person and a model for an efficient employee

            3. Let others know about the nature of your work and your main mission in the company, and keep them up to date with your work style and achievements, such as placing links in newsletters and presenting them to the team

            Finally..

            I believe that by following these steps it is possible to overcome the most difficult period in the appointment stage for a new job, and this is what came to my mind regarding the matters that necessitated that.

            My friends If you, think that there are things that we did not mention that may help in establishing a successful work team, then share them with us in the comments so that we can apply what we have previously read on the ground and build a small team whose members exchange information and experiences between the publisher and the recipient .. Thank you.

            Advertisements

            مراحل التجهيز لبناء فريق عمل ناجح في علم البيانات

            Advertisements

            غالباً ما يعاني موظف علم البيانات في فترة تعيينه الأولى من بعض الصعوبات التي تتجسد ببعض الفوضى وعدم الاستقرار وقلة التنظيم ولربما صعوبة التأقلم والارتباك خصوصاً في الأيام الأولى على أقل تقدير، ولكن لابد للموظف الجديد أن يتجاوز هذه العراقيل التي هي باعتقادي حالة طبيعية فتجاوز هذه المرحلة يعتبر أولى خطواته نحو النجاح والتطور

            وما سنتناوله في مقالتنا هذه هو كيفية تهيئة الظروف المناسبة لبناء فريق عمل ناجح في وظيفة علم البيانات

            يعتبر زملاء العمل هم البيئة التي تساعد كل شخص في هذه المجموعة على التقدم والتطور وعلى مختلف مستوياتهم، وكونك موظف مبتدئ ليعينك زميلك الذي تم تعيينه منذ فترة وجيزة على الإجابة عن أسئلة المبتدئين وسرعان ما تتشكل لديك فكرة عن أساسيات منظومة العمل للوظيفة، ومع نمو نشاطك وتتطور مستواك يمكن أن تبدأ مرحلة تلقي أفكار حول مجموعة خبرات ومهارات ممن هم أقدم منك في الوظيفة من ذوي الخبرة والكفاءة في العمل إلى أن تجد في نفسك ذلك الموظف المتمرس الذي بإمكانه مناقشة مديره في مواضيع أعمق وأدق، فالمدير بشكل عام يميل إلى الموظف الذي يقدم الاقتراحات ويبادر إلى المناقشة الفعالة عن طريق إبداء الآراء القيمة وتقديم الحلول المجدية

            ولابد أنكم تتفقون معي بأننا إذا نظرنا إلى أي مجتمع وظيفي ناجح شركة كانت أم مؤسسة أو حتى ضمن القطاع الخاص نرى أن أساس النجاح يكمن روح التعاون والمحبة بين أعضاء الفريق على اختلاف على مستوياتهم وشهاداتهم

            وفي مستهل الحديث عن مراحل التأسيس وخصوصاً في الشهر الأول من الوظيفة ننصح بالإكثار من الأسئلة فهي فترة مثالية لتلقي المعلومات وتحديد الأولويات وتعلم المفردات وذلك من خلال اتباع الإرشادات التالية

            احرص على الانضمام إلى الوحدات الإرشادية التي تقدمها شركتك وهي مخصصة لتوجيه الموظفين الجدد فهي كفيلة بإطلاعِك على سياسة الشركة ونهج عملها من ناحية الخصوصية والأمن والأخلاق، كما وسيكون بإمكانك طلب أدلة إرشادية شاملة بما تحتاجه

            اسعى دائماً للحصول على معلومات تخص عمل الفريق لكي تتمكن من مواكبة العمل معهم وذلك عن طريق التواصل المستمر مع مديرك ومحاولة تقديم اقتراحات تسهم في تقدُّم عمل الشركة، وحاول معرفة نوع التحديات التي تواجهها الشركة لتبدأ ببناء خطة ناجحة معتمداً على مهاراتك وأسلوبك للتغلب على المشاكل ومواجهة التحديات  

            اغتنم الفرصة في حال عدم وجود مستودعات داخلية لنشر مجموعات التحليلات وقم بجمع الأمثلة وإنشاء واحدة بحيث تصبح هذه المستودعات مهمة جداً للفريق والموظفين المستقبليين ولا تفوت على نفسك التعرف على العمل أو المشروع السابق للشركة – أي قبل فترة تعيينك – لتتكون لديك فكرة عن آلية عمل المشاريع القادمة

            حاول البقاء على اطلاع مستمر على المواضيع الحالية في الشركة وذلك عن طريق الانضمام إلى اشتراكات البريد الإلكتروني ومنصات الدردشة الأخرى فانضمامك لهذه القنوات والتعرف على روداها ومشاركتهم الأفكار والخبرات يساعدك اكتساب مزيد من الخبرة

            احرص على تقديم نفسك أمام مديرك وزملائك من خلال الاجتماعات وحاول بإيجاز طرح بعض أعمالك ومشاريعك التي قمت بها والحلول التي قدمتها خلال قيامك بالمشاريع أي باختصار أعطِ نظرة مبسطة عن إنجازاتك كتلك التي تحدثت عنها أثناء المقابلة، فاطلاع مديرك وزملائك على محفظة أعمالك سيرفع رصيدك العملي وسيزيد ثقتهم بك

            وقد كنا قدر شرحنا في مقال سابق كيفية بناء محفظة أعمال في مجال علم البيانات للاطلاع اضغط هنا

            من الضروري التعرُّف على جهات الاتصال الرئيسية في الشركة لذا يجب عليك طلب قائمة بجهات الاتصال من مديرك أو زملائك

            Advertisements

            ابدأ بتجهيز منظومة عملك الخاصة بعلوم البيانات

            الخطوة الأولى هي إعداد الكمبيوتر الخاص بك ورفده بمعلومات تسجيل الدخول والوصول عن بعد، قم بتنزيل البرامج اللازمة لعملك واحصل على الدعم الفني ولا تنسى المعدات والأجهزة اللازمة

            من المهم جداً أن تحصل على المعلومات في أسرع وقت ممكن بعد تعيينك إذ أن المعالجة تحتاج لبعض الوقت وعامل الوقت هنا مهم جداً، عليك المبادرة مباشرةً بسؤال مديرك والقائمين على العمل عن مجموعات البيانات التي تلزمك للتواصل معهم واطلب قائمة بمواقع الويب التي قد تحتاجها في عملك

            بالتأكيد لا تنس تحميل البرامج التي يعتمد عليها فريقك في العمل بشكل مستمر كلغات البرمجة وأدوات تصور البيانات

            فهم (الدومين): فهو أمر ضروري جداً يعينك على ضمان تفسير البيانات بشكل صحيح عند القيام بعمليات التحليل أو استخدام نموذج التعلم الآلي

            مرحلة إثبات الكفاءة

            بعد إتمامك لمرحلة التجهيز والإعداد الصحيحين يتوجب عليك تثبيت نفسك وإثبات كفاءتك وذلك باتباع الخطوات التالية

            ابدأ رحلتك الوظيفية بالتعرف على زملائك وعرفهم عن نفسك كأن تطلب من مديرك أن يعملهم بتعيينك معهم في الفريق شاركهم آراءك وخبراتك ولو كانت متواضعة فهذا سيساعدهم على تحديد مستوى التفاعل معك وسيساعد في بناء روح التعاون والمشاركة بين أعضاء الفريق

            الانطباع الأول هو الأثر الذي سينطبع عند زملائك منذ اللقاء الأول سواء كان على مستوى أخلاقك أو مستواك العلمي، فمن ناحية الأخلاق والتعامل يميل الناس بشكل عام نحو الشخص المتواضع والمحب والمتسامح ويسارعون لاكتساب صداقته ليكونوا مقربين منه، أما على المستوى العلمي فعندما يجد زملاؤك فيك الشخص المحب للتعاون وتشارك الأفكار والخبرات فستكون بنظرهم شخصاً مثالياً ونموذجاً للموظف الكفؤ

            دع الآخرين يتعرفون على طبيعة عملك ومهمتك الأساسية في الشركة وابقهم على اطلاع دائم بأسلوب عملك وإنجازاتك كأن تضع روابط في الرسائل الإخبارية وتقدمها إلى الفريق

            أخيراً.. أعتقد أنه باتباع هذه الخطوات يمكن تجاوز الفترة الأصعب في مرحلة التعيين في وظيفة جديدة، وهذا ما وصل إلى ذهني من أمور تعين على ذلك

            إن كنتم أصدقائي ترون أن هناك أمور لم نتطرق إلى ذكرها قد تساعد على تأسيس فريق عمل ناجح فشاركونا فيها في التعليقات لنطبق ما قرآناه سابقاً على أرض الواقع ونبني فريقاً مصغراً يتبادل أعضاؤه المعلومات والخبرات بين الناشر والمتلقي .. وشكراً  

            Advertisements

            The 10 most popular machine learning algorithms for 2023

            Advertisements

            1. Linear regression

            This term stands for a process of statistical analysis to test the relationship between two continuous variables, the first is independent and the second is one dependent

            This type of statistics is used to find the best line through a set of data points that in turn will reveal the best future predictions

            The simple linear regression equation is as follows:

            y = b0 + b1*x

            y is the dependent variable

            x represents the independent variable

            b0 represents the y-intercept (the point of intersection of the y-axis with the line)

            b1 represents the slope of the line

            And by the method of least squares, we can get the most appropriate line, that is, the line that reduces the sum of the square differences between the actual and expected values of the value of y

            We can also customize the work of linear regression to expand it to several independent variables, then it is called multiple linear regression, whose equation is as follows:

            y = b0 + b1x1 + b2x2 +… + bn * xn

            x1, x2, …, xn represent the independent variables

            b1, b2, …, bn represent the corresponding variables

            As mentioned above, linear regression is useful for obtaining future predictions, as is the case when predicting stock prices or determining future sales of a specific product, and this is done by making predictions about the dependent variable

            However, there are cases in which the regression model is not very accurate, in the event that there are extreme values that do not take the direction of the data in general

            In order to show the optimal treatment in linear regression in the presence of extreme values, the following figure is given

            – Neutralizing outliers from the data set before training the model

            – Minimize the effect of outliers by applying a transform as taking a data log

            Use powerful regression methods such as RANSAC or Theil-Sen because they mitigate the negative impact of outliers more effectively than traditional linear regression.

            However, it cannot be denied that linear regression is an effective and commonly used statistical method

            2. Logistic regression

            It is a statistical method used to obtain predictions for options that bear two options, i.e. binary outcome, by relying on one or more independent variables, and this regression has a role in classification and sorting functions, such as predicting customer behavior and other tasks.

            The work of logistic regression is based on a sigmoid function that sets the input variables to a probability between 0 and 1, and then comes the role of the prediction to get the possible outcome

            Logistic regression is represented by the following equation:

            P(y=1|x) = 1/(1+e^-(b0 + b1x1 + b2x2 + … + bn*xn))

            P(y = 1|x) represents the probability that the outcome of y is 1 compared to the input variables x

            b0 represents the intercept

            b1, b2, …, bn represent the coefficients of the input variables x1, x2, …, xn

            By training the model on a data set and using the optimization algorithm, the coefficients are determined and then used to make predictions by entering new data and calculating the probability that the result is 1

            In the following diagram we see the logistic regression model

            By examining the previous diagram , we find that the input variables x1 and x2 were used to predict the result y that has two options.

            This regression is tasked with assigning the input variables to a probability that will determine in the future the shape of the expectation of the outcome

            The coefficients b1 and b2 are determined by training the model on a data set and setting the threshold to 0.5.

            3. Support Vector Machines (SVMs)

            SVM is a powerful algorithm for both classification and regression. It divides data points into different categories by finding the optimal level with maximum margin. SVMs have been successfully applied in various fields, including image recognition, text classification, and bioinformatics.

            The cases where SVMs are used are when the data cannot be separated by a straight line, this channel can distribute the data over a high-dimensional swath to facilitate the detection of nonlinear boundaries

            SVMs have proven memory utilization, they focus on storing only the support vectors without the entire data set, and they are highly efficient in high-dimensional spaces even if the number of features is greater than the number of samples

            This technique is strong against outliers due to its dependence on support vectors

            However, one of the drawbacks of this technique is that it is sensitive to kernel function selection, and it is not effective for large data sets, as its training time is often very long.

            4. Decision Trees:

            Decision trees are multi-pronged algorithms that build a tree-like model of decisions and their possible outcomes. By asking a series of questions, decision trees classify data into categories or predict continuous values. They are common in areas such as finance, customer segmentation, and manufacturing

            So, it is a tree-like diagram, where each internal set forms a decision point, while the leaf node expresses prediction

            To explain how the decision tree works:

            The process of building the tree begins with selecting the root node so that it is easy to sort the data into different categories, then the data is iteratively divided into subgroups based on the values of the input features in order to find a classification formula that facilitates the sorting of the different data or required values

            The decision tree diagram is easy to understand as it enables the user to create a well-defined visualization that allows the correct and beneficial decision-making

            However, it should be known that the deeper the decision tree and the greater the number of its leaves, the greater the probability of neglecting the data, and this is one of the negative aspects of the decision tree.

            If we want to talk about other negative aspects, it must be noted that the decision tree is often sensitive to the order of the input features, and this leads to different tree diagrams, and on the other hand, the final tree may not give the best result.

            5. Random Forest:

            The random forest is a group learning method that combines many decision trees to improve prediction accuracy. Each tree is built on a random subset of the training data and features. Random forests are effective for classification and regression tasks, finding applications in areas such as finance, healthcare, and bioinformatics.

            Random forests are used if the data in a single decision tree is subject to overfitting, thus improving the model with greater accuracy

            This forest is formed using the Bootstrapping technique which generates multiple decision trees

            It is a statistical method based on randomly selecting data points and replacing them with the original data set. As a result, multiple data sets are formed that include a different set of data points that are later used to train individual decision trees.

            Random forest allows to improve overall model performance by reducing the correlation between trees within a random forest because it relies on using a random subset of features for each tree and this method is called “random subspace”.

            One of the drawbacks of a random forest is the higher computational cost of training and predictions as the number of trees in a forest increases

            In addition to its lower interpretability compared to a single decision tree, it is superior to a single decision tree by being less prone to overfitting and having a higher ability to handle high-dimensional datasets.

            Advertisements

            6. Naive Bayes

            Naive Bayes is a probability algorithm based on Bayes’ theory with the assumption of independence between features. Despite its simplicity, Naive Bayes performs well in many real-world applications, such as spam filtering, sentiment analysis, and document classification.

            Based on Bayes’ theorem, the probability of a particular class is calculated according to the values of the input features

            There are different types of probability distributions when implementing the Naive Bayes algorithm, depending on the type of data

            Among them:

            Gaussian: for continuous data

            Multinomial: for discrete data

            Bernoulli: for binary data

            Turning to the advantages of using this algorithm, we can say that it enjoys its simplicity and quality in terms of its need for less training data compared to other algorithms, and it is also characterized by the ability to deal with missing data.

            But if we want to talk about the negatives, we will collide with their dependence on the assumption of independence between features, which often contradicts real-world data.

            In addition, it is negatively affected by the presence of features different from the data set, so the level of performance decreases and the required efficiency decreases with it

            7. KNN

            KNN is a non-parametric algorithm that classifies new data points based on their proximity to the seeded examples on the training set. It is widely used in pattern recognition and recommendation systems

            KNN can handle classification and regression tasks.

            That is, it relies on assigning similarity to similar data points

            After choosing the k value, the value closest to the prediction, the data is sorted into training and test sets to make a prediction for a new input by calculating the distance between the entry and each data point in the training set, then choosing the k nearest data points to set the prediction later using the closest set of data points

            8. K-means

            The working principle of this algorithm is based on the random selection of k centroids

            So that k represents the number of clusters we want to create and then each data point is mapped to the cluster that was closest to the central point

            So it is an algorithm that relies on grouping similar data points together and it is based on distance so that distances are calculated to assign a point to a group

            This algorithm is used in many market segmentation, image compression and many other widely used applications

            The downside of this algorithm is that its assumptions for data sets often do not match the real world

            9. Dimensional reduction algorithms

            This algorithm aims to reduce the number of features in the data set while preserving the necessary information. This technique is called “Dimensional Reduction”.

            Like many dimension reduction algorithms, this algorithm makes data visualization easy and simple.

            As in Principal Components Analysis (PCA)

            and linear discriminant analysis (LDA)

            Distributed Random Neighborhood Modulation (t-SNE)

            We will come to explain each one separately

            * Principal Component Analysis (PCA): It is a linear pattern of dimension reduction. Principal components can be defined as a set of correlated variables that have been orthogonally transformed into uncorrelated linear variables. Its aim is to identify patterns in the data and reduce its dimensions while preserving the necessary information.

            * Linear Discrimination Analysis (LDA): is a supervised dimensionality reduction pattern used to obtain the most discriminating features of the sorting and classifying function

            *t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding (t-SNE)

            It is a well-proven nonlinear dimension reduction technique for visualizing high-dimensional data in order to obtain a low-dimensional representation that prevents loss of data structure.

            The downside of the dimension reduction technique is that some necessary information may be lost during the dimension reduction process

            It is also necessary to know the type of data and the task to be performed in order to choose the dimension reduction technique, so the process of determining the appropriate number of dimensions to keep may be somewhat difficult.

            10. Gradient boosting algorithm and AdaBoosting algorithm

            They are two algorithms used in classification and regression functions and they are widely used in machine learning

            The working principle of these two algorithms is based on forming an effective model by collecting several weak models

            Gradient enhancement:

            It depends on building a pattern in a progressive manner according to multiple stages, starting from installing a simple model on the data (such as a decision tree, for example) and then correcting the errors made by the previous models by adding additional models. Thus, each added model obtains agreement with the negative gradient of the loss function in terms of the predictions of the previous model.

            In this way, the final output of the model is the result of assembling the individual models

            AdaBoost:

            It is an acronym for Adaptive Boosting. This algorithm is similar to its predecessor in terms of its mechanism of action by relying on creating a pattern for the forward staging method and differs from the gradient boosting algorithm by focusing on improving the performance of weak models by adjusting the weights of the training data in each iteration, i.e. it depends on the wrong training models according to the previous model. It then adjusts the weights for the erroneous models so that they have a higher probability of being selected in the next iteration until finally arriving at a model weighted for all individual models. These two algorithms are characterized by their ability to deal with wide types of numerical and categorical data, and they are also characterized by their strength in dealing with the extreme value and with data with missing values, so they are used in many practical applications

            Advertisements

            أشهر عشرة خوارزميات التعلم الآلي للعام 2023

            Advertisements

            1. الانحدار الخطي

            يرمز هذا المصطلح إلى عملية تحليل إحصائي لاختبار العلاقة بين متغيرين مستمرين الأول مستقل والثاني تابع واحد

            يستخدم هذا النوع من الإحصاء لإيجاد الخط الأفضل عن طريق مجموعة من نقاط البيانات التي بدورها ستكشف لنا التنبؤات المستقبلية الأفضل  

            :تتمثل معادلة الانحدار الخطي البسيط بالشكل التالي

            y = b0 + b1*x

            متغير التابع y يمثل

            المتغير المستقل x يمثل

            y تقاطع b0 يمثل

            (مع الخط y نقطة تقاطع المحور)

            ميل الخط b1 يمثل

            وبطريقة المربعات الصغرى نستطيع الحصول على الخط الأنسب أي الخط الذي يقلل من مجموع الفروق المربعة بين القيم الفعلية

            y والمتوقعة للقيمة

            كما وأننا نستطيع تخصيص عمل الانحدار الخطي ليتوسع إلى عدة متغيرات مستقلة فيسمى عندها الانحدار الخطي المتعدد والذي تتمثل معادلته بالشكل التالي

            y = b0 + b1x1 + b2x2 +… + bn * xn

            المتغيرات المستقلة x1 ، x2 ، … ، xn  تمثل

            المتغيرات المقابلة b1 ، b2 ، … ، bn  وتمثل

            وكما ذكرنا آنفاً يفيد الانحدار الخطي للحصول على التنبؤات المستقبلية، كما هو الحال عند التنبؤ بأسعار الأسهم أو تحديد مبيعات مستقبلية لمنتج معين ويتم ذلك بإجراء تنبؤات حول المتغير التابع

            إلا أنه يوجد حالات لا يكون فيها نموذج الانحدار دقيق جداً وذلك في حال وجود قيم متطرفة لا تأخذ اتجاه البيانات بشكل عام

            ولتبيان التعامل الأمثل في الانحدار الخطي بوجود القيم المتطرفة على الشكل التالي

              تحييد القيم المتطرفة وإبعادها من مجموعة البيانات قبل تدريب النموذج *

              تقليل تأثير القيم المتطرفة عن طريق تطبيق تحويل كأخذ سجل البيانات *

              Theil-Senأو RANSAC استخدام طرق الانحدار القوية مثل *

              لأنها تخفف من التأثير السلبي للقيم المتطرفة بفعالية أكبر من الانحدار الخطي التقليدي

              ومع ذلك لا يمكن إنكار أن الانحدار الخطي يعتبر طريقة إحصاء فعالة وشائعة الاستخدام

              2. الانحدار اللوجستي

              وهو طريقة إحصاء تستخدم للحصول على تنبؤات للخيارات التي تحتمل خيارين أي ثنائية النتيجة وذلك بالاعتماد على مغير مستقل أو أكثر كما وأن لهذا الانحدار دور في وظائف التصنيف والفرز كأن يتنبأ بسلوك العملاء وغيرها من المهام الأخرى  

              يعتمد عمل الانحدار اللوجستي على دالة سينية تقوم بتعيين متغيرات الإدخال

              إلى احتمال بين صفر وواحد

              ثم يأتي دور التوقع للحصول على النتيجة المحتملة

              :يتمثل الانحدار اللوجستي بالمعادلة التالية

              P(y=1|x) = 1/(1+e^-(b0 + b1x1 + b2x2 + … + bn*xn))

              P (y = 1 | x) يمثل

              1 هي y احتمال أن تكون نتيجة

              x مقارنةً مع متغيرات الإدخال

              التقاطع b0 تمثل

              b1 ، b2 ، … ، bn  تمثل

              معامِلات متغيرات الإدخال

               x1 ، x2 ، …  ، xn

              ومن خلال تدريب النموذج على مجموعة بيانات والاستعانة بخوارزمية التحسين يتم تحديد المعاملات ثم يتم استخدامه في إجراء التنبؤات عن طريق إدخال بيانات جديدة

              1 وحساب احتمالية أن تكون النتيجة

              في الشكل التالي نلاحظ نموذج الانحدار اللوجستي

              وبدراسة الشكل السابق نجد أنه استُخدمت

              y للتنبؤ بالنتيجة x2و x1 متغيرات الإدخال

              التي تحتمل خيارين

              يتولى هذا الانحدار مهمة تعيين متغيرات الإدخال إلى احتمالية والتي ستحدد مستقبلاً شكل التوقع للنتيجة

              b2و b1 أما المعامِلان

              فيتحددان من خلال تدريب النموذج على مجموعة بيانات

              0.5 وتعيين الحد على

              3. (SVMs) دعم آلات المتجهات

              خوارزمية قوية لكل من التصنيف والانحدار SVM يعد

              يقسم نقاط البيانات إلى فئات مختلفة من خلال إيجاد المستوى الأمثل مع الحد الأقصى للهامش

              بنجاح في مجالات مختلفةSVMs تم تطبيق

              بما في ذلك التعرف على الصور وتصنيف النص والمعلوماتية الحيوية

              SVMs تعتبر الحالات التي تستخدم فيها

              هي التي لا يمكن فيها فصل البيانات بخط مستقيم، فبإمكان هذه القنية أن توزع البيانات على رقعة عالية الأبعاد لتسهيل اكتشاف حدود غير خطية

              قدرتها على استخدام الذاكرة SVMs أثبتت أجهزة

              فهي تركز على تخزين متجهات الدعم فقط دون الحاجة إلى مجموعة البيانات كلها، كما وأنها تتمتع بكفاءة عالية في المساحات عالية الأبعاد حتى لو كان عدد الميزات أكبر من عدد العينات

              تعتبر هذه التقنية قوية ضد القيم المتطرفة نظراً لاعتمادها على ناقلات الدعم

              إلا أن أحد سلبيات هذه التقنية هو أنها

              kernel حساسة لاختيار وظيفة

              كما أنها غير فعالة لمجموعات البيانات الضخمة كونها وقت التدريب فيها طويل جداً على الأغلب

              4. أشجار القرار

              أشجار القرار هي خوارزميات متعددة الجوانب تبني نموذجًا شبيهًا بالشجرة من القرارات ونتائجها المحتملة. من خلال طرح سلسلة من الأسئلة، تصنف أشجار القرار البيانات إلى فئات أو تتنبأ بقيم مستمرة. وهي شائعة في مجالات مثل التمويل وتجزئة العملاء والتصنيع

              إذاً هي مخطط يشبه الشجرة بحيث تشكل كل عدة داخلية نقطة قرار أما العقدة الورقية فتعبر عن التنبؤ

              :ولشرح عمل شجرة القرار

              تبدأ عملية بناء الشجرة باختيار عقدة الجذر بحيث يسهل فرز البيانات إلى فئات مختلفة، ثم يتم تقسيم البيانات إلى مجموعات فرعية بشكل متكرر بالاعتماد على قيم ميزات الإدخال بغية إيجاد صيغة تصنيفية تسهل فرز البيانات المختلفة أو القيم المطلوبة

              مخطط شجرة القرار سهل الفهم فهو يمكن المستخدم من إنشاء تصور واضح المعالم يتيح اتخاذ القرار الصائب والمفيد

              إلا يجب معرفة أنه كلما كانت شجرة القرار عميقة أكثر وكان عدد أوراقها أكبر كلما زاد احتمال التفريط في البيانات وهذا أحد الجوانب السلبية في شجرة القرار

              وإذا أردنا التحدث عن جوانب سلبية أخرى فلابد من التنويه إلى أن شجرة القرار غالباً ما تكون حساسة لترتيب ميزات الإدخال وهذا يؤدي إلى مخططات شجرية مختلفة والمقابل قد لا تعطي الشجرة النهائية النتيجة الأفضل

              Advertisements

              5. الغابة العشوائية

              الغابة العشوائية هي طريقة تعلم جماعية تجمع بين العديد من أشجار القرار لتحسين دقة التنبؤ، كل شجرة مبنية على مجموعة فرعية عشوائية من بيانات التدريب والميزات، تعتبر الغابات العشوائية فعالة في مهام التصنيف والانحدار وإيجاد تطبيقات في مجالات مثل التمويل والرعاية الصحية والمعلوماتية الحيوية

              ويتم استخدام الغابات العشوائية في حال كانت البيانات في شجرة قرار واحدة معرضة للإفراط في التجهيز وبالتالي تحسين النموذج بدقة أكبر

              Bootstrapping  يتم تشكيل هذه الغابة باستخدام تقنية

              التي تقوم بإنشاء أشجار قرارات متعددة

              وهي طريقة إحصائية تعتمد على اختيار عشوائي لنقاط بيانات واستبدالها مع مجموعة البيانات الأصلية فتتشكل بالنتيجة مجموعات بيانات متعددة تتضمن مجموعة مختلفة من نقاط البيانات المستخدمة لاحقاً لتدريب أشجار القرار الفردية

              تتيح الغابة العشوائية تحسين أداء النموذج بشكل عام عن طريق تقليل الارتباط بين الأشجار ضمن الغابة العشوائية لأنها تعتمد على استخدام مجموعة فرعية عشوائية من الميزات لكل شجرة وهذه الطريقة تسمى “الفضاء الجزئي العشوائي”

              أحد سلبيات الغابة العشوائية يكمن في ارتفاع التكلفة الحسابية للتدريب والتنبؤات كلما زاد عدد الأشجار في الغابة علاوة على انخفاض قابلية التفسير مقارنة بشجرة قرار واحدة إلا أنها تتفوق على شجرة القرار الواحدة بكونها أقل عرضة للإفراط في التجهيز وقدرتها العالية على التعامل مع مجموعات بيانات عالية الأبعاد

              6. Naive Bayes

              هي خوارزمية احتمالية تعتمد على نظرية بايز مع افتراض الاستقلال بين الميزات

              Naive Bayes على الرغم من بساطته فإن

              يعمل بشكل جيد في العديد من تطبيقات العالم الحقيقي، مثل تصفية البريد العشوائي، وتحليل المشاعر، وتصنيف المستندات

              بالاعتماد على نظرية بايز يتم حساب احتمالية فئة معينة وفق قيم ميزات الإدخال ويوجد أنواع مختلفة من التوزيعات الاحتمالية

              تستخدم حسب نمط البيانات Naive Bayes عند تنفيذ خوارزمية   

              :نذكر منها

              للبيانات المستمرة :Gaussian

              للبيانات المنفصلة :Multinomial

              للبيانات الثنائية :Bernoulli

              وبالتطرق إلى إيجابيات استخدام هذه الخوارزمية فيمكننا القول أنها تتمتع ببساطتها وجودتها من حيث حاجتها لبيانات تدريب أقل مقارنة بالخوارزميات الأخرى وتتميز أيضاً بإمكانية التعامل مع البيانات المفقودة  

              أما إذا أردنا التحدث عن السلبيات فسنصطدم باعتمادها على افتراض الاستقلال بين الميزات والذي غالباً ما يتعارض مع بيانات العالم الواقعي

              إضافة إلى أنها تتأثر سلباً بوجود ميزات مختلفة عن مجوعة البيانات فينخفض مستوى الأداء وتقل معها الكفاءة المطلوبة

              7. KNN

              هي خوارزمية غير معلمية تصنف نقاط البيانات الجديدة بناءً على قربها من الأمثلة المصنفة في مجموعة التدريب، يستخدم على نطاق واسع في التعرف على الأنماط وأنظمة التوصية

              التعامل مع مهام التصنيف والانحدار KNN يمكن لـ

              أي أنها تعتمد على إضفاء صفة التشابه على نقاط البيانات المتشابهة

              القيمة الأقرب للتنبؤ k بعد اختيار قيمة

              يتم فرز البيانات إلى مجموعات تدريب واختبار لعمل تنبؤ لمدخل جديد عن طريق حساب المسافة بين الإدخال وكل نقطة بيانات في مجموعة التدريب

              أقرب نقاط البيانات k ثم تختار

              ليتم تعيين التنبؤ لاحقاً باستخدام المجموعة الأكثر قرباً لنقاط البيانات

              8. K-means

              يعتمد مبدأ عمل هذه الخوارزمية

              k centroids على الاختيار العشوائي لـ

              عدد المجموعات التي نريد إنشاءها k بحيث تمثل

              ثم يتم تحديد كل نقطة بيانات إلى المجموعة التي تم أقرب نقطة مركزية

              إذاً هي خوارزمية تعتمد على تجميع نقاط البيانات المتشابهة معاً وهي قائمة على المسافة بحيث تُحسب المسافات لتعيين نقطة إلى مجموعة

              تستخدم هذه الخوارزمية في كثير من تطبيقات تجزئة السوق وضغط الصور وغيرها العديد من التطبيقات الواسعة الاستخدام

              يتمثل الجانب السلبي لهذه الخوارزمية هو أن افتراضاتها لمجموعات البيانات لا تطابق الواقع الحقيقي في أغلب حيان

              9. خوارزميات تقليل الأبعاد

              تهدف هذه الخوارزمية إلى تقليل عدد الميزات في مجموعة البيانات مع المحافظة على المعلومات الضرورية، تسمى هذه التقنية تقليل الأبعاد

              تسهم هذه الخوارزمية في جعل تصور البيانات أمراً سهلاً وبسيطاً شأنها شأن كثير من خوارزميات تقليل الأبعاد

              (PCA) كما في تحليل المكونات الرئيسية

              (LDA) والتحليل التمييزي الخطي

              (t-SNE)  والتضمين المتجاور العشوائي الموزع

              وسنأتي على شرح كل واحدة منها على حدا

              : (PCA) تحليل المكون الرئيسي *

              هو نمط خطي لتقليل الأبعاد، ويمكن تعريف المكونات الأساسية بأنها مجموعة من المتغيرات المرتبطة تم تحويلها تحويلاً متعامداً إلى متغيرات خطية غير مترابطة، الهدف منه تحديد الأنماط في البيانات وتقليل أبعادها مع المحافظة على المعلومات الضرورية

              : (LDA) تحليل التمييز الخطي *

              هو نمط تقليل الأبعاد خاضع للإشراف يستخدم بغية الحصول على السمات الأكثر تمييزاً لوظيفة الفرز والتصنيف

              t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding (t-SNE) تضمين *

              وهي تقنية لتقليل الأبعاد غير الخطية أثبتت جدارتها لتصور البيانات عالية الأبعاد بغية الحصول على تمثيل منخفض الأبعاد يَحُول دون فقدان بنية البيانات

              تتمثل سلبيات تقنية تقليل الأبعاد هو أنه بعض المعلومات الضرورية قد تتعرض الفقدان أثناء عملية تقليل الأبعاد

              كما وأنه من الضروري معرفة نوع البيانات والمهمة المطلوب تنفيذها لاختيار تقنية تقليل الأبعاد لذا قد تكون عملية تحديد العدد الأنسب للأبعاد للاحتفاظ بها صعبة نوعاً ما

              10. AdaBoosting خوارزمية تعزيز التدرج وخوارزمية  

              وهما خوارزميتان تستخدمان في وظائف التصنيف والانحدار وهما تستخدمان على نطاق واسع في التعلم الآلي

              يعتمد مبدأ عمل هاتين الخوارزميتين على تشكيل نموذج فعال من خلال جمع عدة نماذج ضعيفة

              :تعزيز التدرج

              تعتمد على بناء نمط بأسلوب تقدمي وفق مراحل متعددة انطلاقاً من تركيب نموذج بسيط على البيانات (كشجرة القرار مثلاً) ثم تصحيح الأخطاء التي ارتكبتها النماذج السابقة وذلك بإضافة نماذج إضافية وبذلك يحصل كل نموذج مضاف على توافق مع التدرج السلبي لوظيفة الخسارة من حيث تنبؤات النموذج السابق

              وعلى هذا النحو يكون الناتج النهائي للنموذج هو حصيلة تجميع النماذج الفردية

              :AdaBoost

              Adaptive Boosting وهي اختصار لـ

              تشبه هذه الخوارزمية سابقتها من حيث آلية عملها باعتمادها على إنشاء نمط لأسلوب المرحلي للأمام وتختلف عن خوارزمية تعزيز التدرج بتركيزها على تحسين أداء النماذج الضعيفة من خلال تعديل أوزان بيانات التدريب في كل تكرار أي أنها تعتمد على نماذج التدريب الخاطئة حسب النموذج السابق وثم تثوم بتعديل الأوزان النماذج الخاطئة بحيث يصبح لديها احتمال أكبر للاختيار في التكرار الذي يليه حتى الوصول في النهاية إلى نموذج مرجح لجميع النماذج الفردية

              تمتاز هاتان الخوارزميتان إلى بقدرتهما على التعامل مع أنماط واسعة من البيانات الرقمية منها والفئوية وتمتازان أيضاً بقوتهما بالتعامل مع القيمة المتطرفة ومع البيانات ذات القيم المفقودة لذا تستخدمان في العديد من التطبيقات العملية  

              Advertisements

              Collection of an Advanced SQL Technologies That is Indispensable For Every Data Scientist

              Advertisements

              Structured Query Language (SQL) is the standard query language for relational databases. This language is simple and easy to understand, but moving to an advanced level in data analysis requires mastering the advanced techniques of this language.

              And when we talk about the techniques that need to be learned to move to an advanced level, we are talking about a system of functions and features that allow you to perform complex tasks on data such as joining, aggregation, subqueries, window functions, and other functions that can deal with big data to obtain effective and accurate results.

              Some vivid examples of using advanced SQL techniques

              * Window functions

              With this technique you can perform arithmetic operations across multiple rows related to the specified row

              For example, if we have a table with the following columns:

              order_id, customer_id, order_date and order_amount

              It is required to calculate the current total sales for each individual customer sorted by order date

              SUM can be used to perform this task

              To calculate the current total for each individual customer, the SUM function must be applied to the order_amount column and divided by the customer_id column.

              ORDER BY indicates that the rows are ordered according to the order dates in each section

              Phrase:

              ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW

              Indicates that the calculation is within the window between the rows at the beginning of the section up to the current row

              The result of the query will come in the form of a table consisting of the same columns as the orders table, in addition to a column called run_total, which indicates the current total sales for each customer, and as we mentioned, arranged according to the dates of orders

              * Common Table Phrases (CTEs)

              CTEs allow you to get a set of results that can be used in SQL statements at a later time

              For example: We have a table, let’s call it the Employees table, composed of the following columns:

              employee_id, employee_name, department_id and salary

              What is required is to calculate the average salary for each department, then search for employees with a higher salary than the average salary of the department to which they belong.

              CTE can be used to perform two queries, the first to calculate the average salary of each department and the second to search for employees with higher salaries than the average salary of the department

              We note here that the task has been divided into two phases to facilitate the query

              The first stage is the salary calculation for each department

              The second stage is to find the employees whose salary is higher than the average salary of the department to which they belong

              In the first query, CTE, called department_avg_salary, which is assigned to calculate the salary for each department, using the AVG function and the GROUP BY statement, which sorts the employees according to the department to which they belong.

              As for the second query, CTE, called department_avg_salary, it is used as if it were a table, then it is joined to the employees table in the department_id column, and then the result is extracted by WHERE to finally get the employees with the highest salary from the average salary of the department they belong to.

              * Aggregate functions

              Aggregate functions can be defined briefly as functions whose task is to perform an arithmetic operation on a group of values to derive a result in the form of a single value, such as performing arithmetic operations in a table on several rows or columns in order to obtain a useful data summary.

              In fact, the use of aggregate functions is a real advantage in the SQL language, as it makes queries in it more easy and accurate.

              The functions SUM, AVG, MIN, MAX, and COUNT are the most used in SQL

              To be clear: we have a sales table composed of the following columns

              sale_id, product_id, sale_date, sale_amount, and region

              It is required to calculate the total sales and the average sales for each product separately, and then determine the best-selling product in each region

              This is done by following the following steps

              We have to sort the sales by product and region, calculate the total and average sales, then discover the best-selling product in the region by using aggregate functions

              In this example, we use three aggregate functions AVG, SUM, and RANK

              We will explain the task of each of them separately

              AVG function calculates the average value of the product and the region

              SUM function calculates the total value of each product and region using the GROUP BY statement

              RANK function finds and explores the best-selling product in each region

              To specify sorting by region, the OVER clause takes over this task

              And to specify the column to divide the data (area) we use the PARTITION BY statement

              As for getting the descending order of the sum of the value of each product in each region specified by the ORDER BY statement

              The result of the query on a column shell is:

              product_id, region, total_sale_amount, avg_sale_amount, and rank

              So that the ranking column indicates the classification of each product in each region according to the total value of sale, so that the best-selling product in each region ranks first.

              The uses of aggregate functions vary according to the tasks assigned to them. For example, you can calculate records, calculate maximum values, and other tasks.

              Advertisements

              * Pivot tables

              They are tables that contain data extracted from large tables in order to analyze it easier, as it allows converting data from rows to columns to display the data in a more coordinated manner.

              These tables are built using the PIVOT operator, whose task is to sort the data according to a specific column, and then show the results in the form of a formatted table.

              To clarify

              The PIVOT operator in the previous image is used to define the data axis by product_id plus columns per product and rows per customer

              The SUM function calculates the total quantity of each product required by each customer

              The p subquery extracts the necessary columns from the orders table

              Then the PIVOT is run on the subquery in conjunction with the SUM function to find out the total quantity of each product ordered by each customer

              The FOR statement is tasked with specifying the pivot column product_id in our example

              The IN statement specifies target values ( [1], [2], [3], [4], [5] )

              The pivot table appears as a result of a query for the total quantity ordered by each customer in the form of columns for each product and rows for each customer

              * Subqueries

              They are nested queries whose task is to retrieve data from one or more tables, and its results are used in the main query, and its function can be to sort and group data into one row or group of rows.

              Subqueries such as SELECT, FROM, WHERE, HAVING are used within brackets in various places of the SQL statement.

              To be clear: we have two tables

              The first table is the employees table consisting of the following columns

              employee_id, first_name, last_name, department_id

              The second table is the payroll table and consists of the following columns

              employee_id, salary, salary_date

              It is required to know the highest paid employees in each department

              We can find the highest salary in each department using a subquery and then join the result to the Employees and Salaries tables to extract the names of the employees who earn that salary

               After executing the subquery as a first step, a result set representing the highest salary in each department is returned, then the employee and salary tables are linked to the result of the subquery by means of the main query to extract the names of the highest paid employees in each department.

              To demonstrate this join process, an INNER JOIN statement is used to join the Employee and Salary tables, using the employee_id column as the join key.

              The subquery is joined to the main query using the department_id column

              The salary column is then used to match the highest salary in each department

              The result appears in the form of a table containing the names of the highest paid employees in each department along with the department ID and salary

              * Cross Joins

              Cross Joins are a type of join operation that returns the Cartesian product of two or more tables without using a join condition, but by combining rows from one table with rows from another table separately, then the result is a table consisting of the available combinations of rows from both tables

              This operation is useful in certain circumstances, such as performing a calculation that requires all available value combinations from a set of tables, or generating test data, for example

              For clarity we have two tables

              The first table is the customers table and it consists of columns

              customer_id, customer_name, and city

              The second table is the orders table and it consists of columns

              order_id, customer_id, and order_date

              The requirement is to know the total number of orders for each customer in each city

              This is done by creating a result set that includes each customer with each city and then joining the result to the orders table to extract the number of requests for each group

              The previous image shows that a result set has been created that includes each customer with each city, and thus the query is Use cross join to return the result set that contains a group that includes the customer and the city

              The main query then joins the result of the cross-join with the orders table

              Important Notes :

              Here left join should be used to keep clients visible in the result even if they did not place any order

              In order to ensure that the result of the number of requests for each customer appears in his city, the WHERE clause is used to sort the results and get the rows that match the city in which the customer resides in the cross join

              To group the result according to the customer’s ID, name, and city, we use the GROUP BY statement

              To calculate the number of orders per customer in each city, we use the COUNT() function.

              The result is finally shown in the form of a table containing the total number of orders for each customer in each city

              * temporary tables

              These tables are relied upon to store the intermediate results in memory or on disk and use them at the end of the work and then get rid of them automatically

              Or this type of table is used to divide large and complex queries into smaller parts to make it easier to process

              The CREATE TEMPORARY TABLE statement is used to create temporary tables

              The SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE commands are used to process these tables as if they were regular tables in order to reduce the amount of large and complex data to facilitate processing.

              For clarity, we have a sales table consisting of the following columns

              date, product, category, sales_amount

              It is required to create a report showing the total sales for each category for each month over the past year

              We can address this issue through the following actions

              The first goal is to obtain the total sales for each category. This is done by creating a temporary table that includes a summary of sales data for each month, and then linking it to the sales table.

              This is done by following these steps

              Create the temporary table using the CREATE TEMPORARY TABLE statement

              A temporary table named Monthly_sales_summary is created with three columns:

              month, category, and total_sales

              The month column is of type DATE

              category column of type VARCHAR (50)

              total_sales column of type DECIMAL(10,2)

              Using the INSERT INTO statement, we populate the temporary table with the shortened data

              To separate the date column into the month level and group the sales data by month and category, we used the DATE_TRUNC function

              Then we enter the result of this query into the month_sales_summary table, which now contains a summary of sales data for each month separately.

              To get the total sales for each category we can join the temporary table with the sales table

              The Sales table is joined with the Monthly_sales_summary table in the columns designated for category and month

              From the temporary table, the month, category, and total_sales columns can be selected

              To get the required result, which is last year’s sales data, we use the WHERE phrase

              To sort the result by category and month we use the ORDER BY statement

              The result of the query appears in the form of a table containing the total sales for each category for each month of the previous year

              * Materialized Views

              The task of these insights is to improve the performance of frequently executed queries, which are various results that are previously stored in the form of actual tables and are called to the original tables without the need to perform operations in them

              This process is used to improve the performance of complex queries through data storage and business intelligence applications, which contributes to shortening the time for preparing reports and raising the efficiency of dashboards

              The image above shows that an actual offer named Monthly_sales_summary has been created

              This presentation contains a summary of sales data for each category for each month

              We use the SELECT statement to store the result in the actual view

              Actual views are automatically updated when the underlying data changes although they are similar to tables stored on disk, and can also be updated manually using the

              REFRESH MATERIALIZED VIEW

              You can query the actual view once it is created just like any other table

                In the above image the category, month and total sales columns are selected from the actual view month_sales_summary and it sorts the result by category and month

              As we mentioned earlier, with the actual view method, you can shorten a lot of the time it takes to run the query, as this method allows you to use pre-calculation and storage of summary data.

              In conclusion:

              Remember, my reader friend, that keeping abreast of developments and keeping pace with the accelerating technology is very important, and your knowledge of all new technologies and skills makes things easier for you and even increases your scientific level, whether in the field of programming and data analysis or in any other scientific field.

              I hope that you have gained a great deal of interest, and please share this information and support the blog so that we can continue to provide everything new, and we are pleased to see your opinions on the comments, thank you.

              Advertisements

              SQL مجموعة تقنيات

              متقدمة لا غنى عنها لكل عالِم بيانات

              Advertisements

              (SQL)  لغة الاستعلام الهيكلية 

              هي لغة الاستعلام القياسية لقاعدة البيانات العلائقية، تمتاز هذه اللغة ببساطتها وسهولة فهمها، إلا أن الانتقال إلى مستوى متقدم في تحليل البيانات يتطلب إتقان التقنيات المتقدمة لهذه اللغة

              وعندما نتحدث عن التقنيات المطلوب تعلمها للانتقال إلى مستوى متقدم فإننا نتحدث عن منظومة من الوظائف والميزات التي تتيح لك القيام بمهام معقدة على البيانات كالضم والتجميع والاستعلامات الفرعية ووظائف النافذة وغيرها من الوظائف الأخرى التي يمكنها التعامل مع البيانات الضخمة للحصول على نتائج فعالة ودقيقة

              بعض الأمثلة الحية

              المتقدمة SQL على استخدام تقنيات

              وظائف النافذة *

              من خلال هذه التقنية يمكنك تنفيذ عمليات حسابية عبر عدة صفوف مرتبطة بالصف المحدد

              كأن يكون لدينا جدول طلبات يضم الأعمدة التالية

              order_id, customer_id, order_date, order_amount

              والمطلوب حساب المبيعات الإجمالي الحالي لكل عميل على حدة مرتبة حسب تاريخ الطلب

              لتنفيذ هذه المهمة SUM بالإمكان الاستعانة بـ

              ليتم حساب الإجمالي الحالي لكل عميل على حدى

              SUM يجب تطبيق الدالة

              order_amount على عمود  

              customer_id  ويتم تقسيمها وفق العمود

              ORDER BY تشير عبارة

              إلى أن ترتيب الصفوف يتم وفق تواريخ الطلب في كل قسم

              : تشير عبارة

              ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW

              إلى أن الحساب يقع ضمن النافذة المحصورة بين الصفوف الواقعة في بداية القسم حتى الصف الحالي ستأتي نتيجة الاستعلام على شكل جدول مؤلف من نفس أعمدة جدول الطلبات

              run_total مضافاً إليها عمود يسمى

              والدال على المبيعات الإجمالية الحالية لكل عميل وكما ذكرنا مرتبة حسب تواريخ الطلبات

              (CTEs) عبارات الجدول الشائعة*

              CTEs تتيح لك

              الحصول على مجموعة من النتائج التي يمكن الاستعانة بها

              في وقت لاحق SQL في جمل

              على سبيل المثال: لدينا جدول ولنطلق عليه اسم جدول الموظفين مؤلف من الأعمدة التالية

              employee_id, employee_name, department_id, salary

              والمطلوب حساب متوسط الراتب لكل قسم، ثم البحث عن الموظفين الأعلى راتباً من متوسط الراتب الخاص بالقسم الذي ينتمون إليه

              لإجراء استعلامين CTE يمكن الاستعانة بـ

              الأول لحساب متوسط الراتب كل قسم والثاني للبحث عن الموظفين الأعلى راتباً من متوسط راتب القسم

              نلاحظ هنا أنه تم تقسيم المهمة إلى مرحلتين لتسهيل الاستعلام

              مرحلة أولى وهي حساب الراتب لكل قسم

              مرحلة ثانية إيجاد الموظفين الأعلى راتباً من متوسط راتب القسم الذي ينتمون إليه

              CTE ففي الاستعلام الأول

                department_avg_salary والمسمى

              المخصص لحساب الراتب لكل قسم وذلك باستخدام

              GROUP BY وعبارة AVG دالة

              التي تقوم بفرز الموظفين كلٌ حسب القسم الذي ينتمي إليه

              CTE أما الاستعلام الثاني

              department_avg_salary المسمى

              فيستخدم كما لو كان جدولاً ثم يتم

              department_id ضمه إلى جدول الموظفين في العمود

              WHERE ثم يتم استخلاص النتيجة بواسطة

              لنحصل في النهاية على الموظفين الأعلى راتباً من متوسط الراتب الخاص بالقسم الذي ينتمون إليه

              الدالات التجميعية *

              يمكن تعريف الدالات التجميعية بشكل مختصر على أنها وظائف مهمتها إجراء عملية حسابية على مجموعة من القيم لاستخلاص نتيجة على شكل قيمة واحدة كإجراء عمليات حسابية في جدول على عدة صفوف أو أعمدة بغية الحصول على خلاصة بيانات مفيدة

              وفي الحقيقة يعتبر استخدام الدالات التجميعية

              SQL مكسباً حقيقياً في لغة

              إذ تجعل الاستعلامات فيها أكثر سهولة ودقة

              وتعتبر الدالات

              SUM, AVG, MIN, MAX, COUNT

              SQL هي الأكثر استخداماً في

              وللتوضيح: لدينا جدول مبيعات مؤلف من الأعمدة التالية

              sale_id, product_id, sale_date, sale_amount, region

              والمطلوب حساب المبيعات الإجمالية ومتوسط المبيعات الخاصة بكل منتج على حدة ثم تحديد المنتج الأكثر مبيعاً في كل منطقة

              يتم ذلك من خلال اتباع الخطوات التالية

              علينا فرز المبيعات حسب المنتج والمنطقة وحساب إجمالي ومتوسط المبيعات ثم اكتشاف المنتج الأكثر مبيعاً في المنطقة وذلك عن طريق الاستعانة بالدالات التجميعية

              استخدمنا في هذا المثال

              AVG, SUM, RANK ثلاث دالات تجميعية 

              وسنبين مهمة كل واحدة منها على حدة

              AVG الدالة

              مهمتها حساب متوسط قيمة المنتج والمنطقة

              SUM الدالة

              مهمتها حساب القيمة الإجمالية لكل منتج والمنطقة

              GROUP BY باستخدام عبارة

              RANK الدالة

              مهمتها استكشاف المنتج الأكثر مبيعاً في كل منطقة

              ولتحديد الفرز وفق كل منطقة

              هذه المهمة OVER تتولى عبارة

              ولتحديد العمود لتقسيم البيانات (المنطقة)

              PARTITION BY  نستخدم عبارة

              أما للحصول على الترتيب التنازلي لمجموع قيمة كل منتج في

              ORDER BY كل منطقة تحدده عبارة

              : تأتي نتيجة الاستعلام على شكل أعمدة هي

              product_id, region, total_sale_amount, avg_sale_amount, rank

              بحيث يدل عمود الترتيب على تصنيف كل منتج في كل منطقة وفق القيمة الإجمالية للبيع بحيث يحصل المنتج الأكثر مبيعاً في كل منطقة على المرتبة الأولى

              تتنوع استخدامات الدالات التجميعية حسب المهام الموكلة إليها فيمكنك مثلاً حساب السجلات وحساب الحد الأقصى للقيم وغيرها من المهام الأخرى

              Advertisements

              الجداول المحورية *

              وهي جداول تحوي بيانات مستخلصة من جداول كبيرة بغية تحليلها بشكل أسهل بحيث تتيح تحويل البيانات من الصفوف إلى الأعمدة لعرض البيانات بشكل أكثر تنسيقاً

              يتم بناء هذه الجداول

              PIVOT بالاستعانة بعامل التشغيل

              والذي مهمته فرز البيانات وفق عمود معين ثم إظهار النتائج على شكل جدول منسق

              للتوضيح

              PIVOT استُخدِمَ عامل التشغيل

              في الصورة السابقة لتحديد محور البيانات

              product_id حسب معرف المنتج

              بالإضافة إلى أعمدة لكل منتج وصفوف لكل عميل

              SUM يأتي دور الدالة

              لتقوم بحساب الكمية الإجمالية لكل منتج مطلوب من قبل كل عميل

              pأما الاستعلام الفرعي

              يتولى مهمة استخراج الأعمدة الضرورية من جدول الطلبات

              PIVOT ثم يتم تشغيل

              على الاستعلام الفرعي بالتعاون

              SUM مع الدالة

              لمعرفة الكمية الإجمالية لكل منتج يتم طلبه من قبل كل عميل

              FOR أما عبارة

              product_id فمهمتها تحديد العمود المحوري

              في مثالنا هذا

              IN أما عبارة

              تحدد القيم المستهدفة ( [1]، [2]، [3]، [4]، [5] ) 

              يظهر الجدول المحوري كنتيجة للاستعلام عن الكمية الإجمالية التي طلبها كل عميل على شكل أعمدة لكل منتج وصفوف لكل عميل

              الاستعلامات الفرعية *

              وهي استعلامات متداخلة مهمتها استعادة بيانات من جدول واحد أو أكثر ونتائجها تستخدم في الاستعلام الرئيسي كما ويمكن أن تكون وظيفتها فرز البيانات وتجميعها في صف واحد أو مجموعة صفوف تستخدم الاستعلامات الفرعية مثل

              SELECT, FROM, WHERE, HAVING 

              SQL ضمن أقواس في أماكن متعددة من عبارة

              وللتوضيح: لدينا جدولين

              الجدول الأول هو جدول الموظفين يتألف من الأعمدة التالية

              employee_id, first_name, last_name, department_id

              الجدول الثاني هو جدول الرواتب ويتألف من الأعمدة التالية

              employee_id, salary, salary_date

              والمطلوب معرفة الموظفين الأعلى راتباً في كل قسم

              يمكننا إيجاد الراتب الأعلى في كل قسم باستخدام استعلام فرعي ثم ضم النتيجة إلى جدولَي الموظفين والرواتب لاستخلاص أسماء الموظفين الذين يتقاضون هذا الراتب

               بعد تنفيذ الاستعلام الفرعي كخطوة أولى يتم إرجاع مجموعة نتائج تمثل الراتب الأعلى في كل قسم ثم يتم ربط جداول الموظفين والرواتب بنتيجة الاستعلام الفرعي بواسطة الاستعلام الرئيسي لاستخراج أسماء الموظفين الأعلى راتباً في كل قسم

              ولشرح عملية الانضمام هذه

              INNER JOIN تستخدم عبارة

              للانضمام إلى جداول الموظفين والرواتب وذلك باستخدام

               كمفتاح الانضمام  employee_id العمود معرف الموظف

              ويتم ربط الاستعلام الفرعي بالاستعلام الرئيسي

              department_id باستخدام العمود معرف القسم

              salary ثم يتم استخدام عمود الراتب

              لمطابقة الراتب الأعلى في كل قسم

              فتظهر النتيجة على شكل جدول يحوي أسماء الموظفين الأعلى راتباً في كل قسم بجانب معرف القسم والراتب

              Cross Joins

              Cross Joins عمليات الانضمام المتقاطعة

              هي أحد أنواع عمليات الربط التي تعيد المنتج الديكارتي لجدولين أو أكثر دون استخدام شرط ربط بل بتجميع صفوف من جدول مع صفوف من جدول آخر كل على حدة ثم تكون النتيجة جدول يتألف من مجموعات الصفوف المتاحة من كلا الجدولين

              تفيد هذه العملية في ظروف معينة كإجراء عملية حسابية تتطلب كل مجموعات القيمة المتاحة من مجموعة جداول أو إنشاء بيانات الاختبار مثلاً

              للتوضيح لدينا جدولان

              وهو يتألف من الأعمدة customers الجدول الأول هو جدول العملاء

              customer_id, customer_name, city

              وهو يتألف من الأعمدة orders الجدول الثاني هو جدول الطلبات

              order_id, customer_id, order_date

              المطلوب هو معرفة عدد الإجمالي لطلبات كل عميل في كل مدينة

              يتم ذلك بإنشاء مجموعة نتائج تضم كل عميل مع كل مدينة ثم ضم النتيجة إلى جدول الطلبات لاستخراج عدد طلبات كل مجموعة

              توضح الصورة السابقة أنه تم إنشاء مجموعة نتائج تضم كل عميل مع كل مدينة

              cross join وبهذا يكون الاستعلام استخدم

              لتعود مجموعة النتائج التي تحتوي مجموعة تضم العميل والمدينة

              ثم ينضم الاستعلام الرئيسي إلى نتيجة الضم التبادلي مع جدول الطلبات

              :ملاحظات هامة

              left join هنا يجب استخدام

              للمحافظة على ظهور العملاء في النتيجة حتى لو لم يقوموا بتقديم أي طلب

              ولضمان ظهور نتيجة عدد طلبات كل عميل في مدينته

              WHERE تستخدم عبارة

              لفرز النتائج والحصول على الصفوف التي تطابق المدينة

              cross join التي يقيم فيها العميل في

              لتجميع النتيجة وفق معرف العميل واسمه ومدينته

              GROUP BY نستخدم عبارة

              ولحساب عدد طلبات كل عميل في كل مدينة

              COUNT () نستخدم الدالة

              تظهر النتيجة في النهاية على شكل جدول يحتوي العدد الإجمالي لطلبات كل عميل في كل مدينة

              جداول مؤقتة *

              يتم الاعتماد على هذه الجداول لتخزين النتائج الوسيطة في الذاكرة أو على القرص واستخدامها في نهاية العمل ثم التخلص منها تلقائياً

              أو يستخدم هذا النوع من الجداول لتقسيم الاستعلامات الكبيرة والشائكة إلى أجزاء أصغر لتسهيل معالجتها

              CREATE TEMPORARY TABLE تستخدم عبارة

              لإنشاء الجداول المؤقتة

              SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE وتستخدم الأوامر

              لمعالجة تلك الجداول كأنها جداول عادية بغية تقليل كمية البيانات الكبيرة والمعقدة لتسهيل معالجتها

              وللتوضيح لدينا جدول مبيعات يتألف من الأعمدة التالية

              date, product, category, sales_amount

              والمطلوب إنشاء تقرير يبين المبيعات الإجمالية لكل فئة لكل شهر على خلال العام الفائت

              يمكننا معالجة هذا الموضوع من خلال الإجراءات التالية

              الهدف الأول هو الحصول على إجمالي المبيعات لكل فئة ويتم ذلك بإنشاء جدول مؤقت يشمل ملخص لبيانات المبيعات عن كل شهر ثم ربطه بجدول المبيعات

              ويتم ذلك باتباع الخطوات التالية

              :إنشاء الجدول المؤقت

              وذلك باستخدام عبارة

              CREATE TEMPORARY TABLE

              Monthly_sales_summary فينشأ جدول مؤقت يسمى

              يتألف من ثلاثة أعمدة

              month, category, total_sales

              DATEمن النوع month عمود الشهر

              VARCHAR (50) من نوع category عمود الفئة

              total_sales عمود إجمالي المبيعات

              DECIMAL (10،2) من نوع

              INSERT INTO وباستخدام عبارة

              نقوم بتعبئة الجدول المؤقت بالبيانات المختصرة

              لفصل عمود التاريخ إلى المستوى الشهر وتجميع بيانات المبيعات وفق الشهر والفئة

              DATE_TRUNC استخدمنا الدالة

              ثم نقوم بإدخال نتيجة هذا الاستعلام

              month_sales_summary في جدول

              الذي أصبح يحوي ملخص لبيانات مبيعات كل شهر على حدة وللحصول على إجمالي مبيعات كل فئة يمكننا الانضمام إلى الجدول المؤقت مع جدول المبيعات

              يتم الانضمام إلى جدول المبيعات

              Monthly_sales_summary مع جدول

              في الأعمدة المخصصة للفئة والشهر

              ومن الجدول المؤقت يمكن تحديد أعمدة

               month, category, total_sales

              ولنحصل على النتيجة المطلوبة وهي بيانات مبيعات العام الماضي

              WHERE نستخدم عبارة

              ولفرز النتيجة حسب الفئة والشهر

              ORDER BY نستخدم عبارة

              تظهر نتيجة الاستعلام على شكل جدول يحوي إجمالي المبيعات لكل فئة عن كل شهر من العام الفائت

              الرؤى الفعلية *

              مهمة هذه الرؤى تحسين أداء الاستعلامات التي يتم تنفيذها بشكل متكرر وهي عبارة عن نتائج متنوعة مخزنة مسبقاً على شكل جداول فعلية ويتم استدعاؤها إلى الجداول الأصلية دون الحاجة إلى إجراء العمليات فيها

              يستفاد من هذه العملية في تحسين أداء الاستعلامات المعقدة من خلال تخزين البيانات وتطبيقات ذكاء الأعمال مما يسهم في اختصار الوقت بالنسبة لإعداد التقارير ورفع كفاءة لوحات المعلومات

              توضح الصورة أعلاه أنه تم إنشاء

              Monthly_sales_summary عرض فعلي اسمه

              هذا العرض يحوي ملخص لبيانات المبيعات لكل فئة عن كل شهر  

              SELECT نستخدم عبارة

              لتخزين النتيجة في الرؤية الفعلية

              يتم تحديث طرق العرض الفعلية تلقائياً عندما تتغير البيانات الأساسية على الرغم من أنها تشبه الجداول من حيث تخزينها على القرص، كما ويمكن تحديثها يدوياً باستخدام عبارة

              REFRESH MATERIALIZED VIEW

              يمكنك الاستعلام عن العرض الفعلي بمجرد إنشائه كأي جدول آخر

              في الصورة أعلاه يتم تحديد أعمدة الفئة والشهر وإجمالي المبيعات

              month_sales_summary من طريقة العرض الفعلية

              ويقوم بفرز النتيجة وفق الفئة والشهر

              كما ذكرنا سابقاً بطريقة العرض الفعلي يمكنك اختصار الكثير من الوقت الذي يستغرقه تشغيل الاستعلام إذ أن هذه الطريقة تتيح لك استخدام الحساب المسبق لبيانات الملخص وتخزينها

              :ختاماً

              تذكر صديقي القارئ أن مواكبة التطورات والسير في ركب التكنولوجيا المتسارعة أمر غاية في الأهمية ومعرفتك بكل ما جديد من تقنيات ومهارات يسهل عليك كثيراً من الأمور بل ويزيد من مستواك العلمي سواء في مجال البرمجة وتحليل البيانات أو في أي مجال علمي آخر

              أتمنى أن تكونوا قد حصلتم على قسط كبير من الفائدة ونرجو مشاركة هذه المعلومات ودعم المدونة لنستمر في تقديم كل ما هو جديد ويسعدنا مشاهدة آرائكم على التعليقات وشكراً

              Advertisements

              A Comprehensive Spotlight on SQL For Data Analysis

              Advertisements

              SQL is a powerful programming language dedicated to data in relational databases. It is a language that has existed for decades and is relied upon by many large companies around the world. Data analysts use it to access, read, process and analyze data saved in the database to form a comprehensive view that helps make the right decisions.

              We will discuss in detail the mechanism and stages of working on this tool in terms of its query capabilities with databases, while mentioning the types of data analysis.

              data analysis

              All companies of all sizes and specializations seek advancement and growth, so their primary goal in this approach is to satisfy customers and provide them with the best services. By expanding the customer base, the company grows and thrives, and therefore most companies intend to examine, purify, transform and model data to extract valuable information that helps in making critical decisions, this process It’s called data analysis

              Types of data analysis

              This classification is done according to the types of data and terms of reference for the analysis process

              Descriptive analysis:

              It is the main analysis on which the rest of the types of analyzes are based, and it is the simplest, so it is the most used for data in all commercial activities at the present time. This analysis allows extracting trends between the raw data and giving a view of the events in their time. Here, the initial answer to “what happened” appears by summarizing the previous data, and it is usually represented in the form of a dashboard

              Diagnostic analysis:

              It is the step that immediately follows the previous step, which is to delve deeper into the previous question, “What happened?” This step is embodied in asking another question, which is “Why did it happen?” Diagnostic analysis, then, is the one that completes the work of the descriptive analysis by taking the initial readings resulting from the descriptive analysis and deepening them to interpret and analyze them in order to reach more correlations between the data, so that features of behavior patterns begin to form for us, and from the learned aspects also is that if problems arise during work, then you are Now you have enough data related to this problem, so the solution becomes easier, and thus this saves you from having to re-work

              Predictive analytics:

              It is complementary to the work of the two previous analyses, and from its name it seems that it makes probabilities and predictions about the events that will come later based on previous predictions in addition to the current variables. Thus, this analysis represents the answer to the third question, which is “what might happen in the future”?

              This type of analysis helps companies make more accurate and effective decisions

              Mandatory Analysis:

              It is the final limit of data analysis capabilities, as it is not satisfied with forecasting or forecasting, but rather proposes options to benefit from the results of previous analyzes, and determines the steps that must be implemented in the event of a potential problem or forming a plan to develop work. This is done by using advanced techniques such as machine learning algorithms. Especially when dealing with huge amounts of data

              So this analysis is the answer to the question “what should we do next”? Which defines the general approach to the company’s business plan

              What are the advantages of SQL when used in data analysis?

              * Easy and uncomplicated language

              * Speed in query processing

              * Ability to call up big data from different databases

              * Providing various documents to analysts

              Advertisements

              Explain the use of SQL in data analysis

              Temporary tables

              Temporary tables in SQL are defined as tables that are created to perform a temporary task and persist for a specific period of time or during a session by storing and processing intermediate results using the same join, select, and update techniques.

              Assembly as per requirement

              For example, this phrase is used to count the number of employees in each department or to obtain the salaries of the department in total, so it is used to extract summary data based on different groups, whether on one or more columns

              aggregation functions

              Its task is to perform an arithmetic operation on a set of values to extract a single value

              String functions and operations

              The task of SQL string operators is to perform matching on the form, sequence, capitalize the string, and other matching functions

              Date and time operations

              Some of the services offered by SQL are many types of date and time tasks such as

              SYSUTCDATETIME()

              CURRENT_TIMESTAMP

               GETDATE()

               DAY()

               MONTH()

               YEAR()

               DATEFROMPARTS()

              DATETIME2FROMPARTS()

              TIMEFROMPARTS()

              DATEDIFF()

              DATEADD()

              ISDATE()

              etc. It is used to implement date and time entries

              Display and indexing methods

              The database is the main repository for the index, so indexing the view helps speed up work and improve the performance of queries and applications that use it

              Join:

              This statement is used to combine different tables in databases using a primary key and a foreign key

              The following explains the different types of JOINs in SQL with an example of data in left and right tables

              (INNER) JOIN: Returns records that contain identical values in both tables

              LEFT (OUTER) JOIN: Returns all records from the left table and matching records from the right table

              RIGHT (OUTER) JOIN : Returns all records from the right table and matching records from the left table

              FULL (OUTER) JOIN : Returns all records when there is a match in the left or right table

              windows functionality

              They are intended to work within an array of rows to extract one value per row from the underlying query so they simplify queries as much as possible

              nested queries

              It is a query inside another query, and the result of the inner query is used by the outer query

              Data analysis tools:

              SQL: The standard programming language for performing programming used to communicate with relational databases, and it also has a major role in retrieving the required information.

              Python: a versatile programming language, which is very popular in the field of technology and programming, and no data analyst can do without it. It relies on the principle of its work on readability, so it is not classified within complex programming languages. different analysis

              R: Its tasks and features are not much different from Python, except that it is specialized in performing statistical analysis of data

              Microsoft Excel: The most famous program in the world in the field of spreadsheets. It has many different features, ranging from scheduling, performing calculations, and typical graphing functions for data analysis.

              Tableau: It is intended for creating visualizations and interactive dashboards without the need for high coding expertise, so it is the perfect tool for commercial data analysis

              In conclusion

              We put in your hands, dear reader, everything related to the SQL language

              If you see that there is information that we did not mention regarding this programming language, share it with us in the comments to exchange information and benefit everyone, Thank you.

              Advertisements

              لتحليل البيانات SQL إضاءة شاملة على

              Advertisements

              هي لغة برمجة قوية SQL

              مخصصة للبيانات الموجودة في قواعد البيانات العلائقية وهي لغة موجودة منذ عشرات السنين وتعتمد عليها الكثير من الشركات الكبرى في جميع أنحاء العالم إذ يستخدمها محللو البيانات للوصول إلى البيانات المحفوظة في قاعدة البيانات وقراءتها ومعالجتها وتحليلها لتكوين رؤية شاملة تساعد على اتخاذ القرارات الصحيحة

              وسنتناول بالتفصيل آلية ومراحل العمل على هذه الأداة من حيث إمكانات استعلاماتها مع قواعد البيانات مع ذِكر أنوع تحليل البيانات

              تحليل البيانات

              تسعى جميع الشركات على مختلف أحجامها واختصاصاتها إلى الارتقاء والنمو لذا هدفها الأساسي في هذا النهج هو إرضاء العملاء وتقديم أفضل الخدمات لهم فبتوسع قاعدة العملاء تنمو الشركة وتزدهر وبالتالي تعمد معظم الشركات على فحص وتنقية وتحويل ونمذجة البيانات لاستخراج معلومات قيّمة تساعد في اتخاذ القرارات الحاسمة، هذه العملية تسمى تحليل البيانات

              أنواع تحليل البيانات

              ويتم هذا التصنيف حسب أنواع البيانات والاختصاصات المحددة لعملية التحليل

              :التحليل الوصفي

              هو التحليل الرئيسي الذي ترتكز عليه باقي أنواع التحليلات وهو أبسطها لذا فهو الأكثر استعمالاً للبيانات في كافة النشاطات التجارية في الوقت الراهن. يسمح هذا التحليل باستخلاص الاتجاهات بين البيانات الأولية وإعطاء نظرة عن الأحداث في وقتها وهنا تظهر الإجابة الأولية على “ماذا حدث” من خلال تلخيص البيانات السابقة وتتمثل عادة على شكل لوحة معلومات

              :التحليل التشخيصي

              وهو الخطوة التي تلي الخطوة السابقة مباشرة والتي تتمثل في التعمق أكثر في السؤال السابق “ماذا حدث” فتتجسد هذه الخطوة في طرح سؤال آخر وهو “لماذا حدث”؟  فالتحليل التشخيصي إذاً هو الذي يتمم عمل التحليل الوصفي من خلال أخذ القراءات الأولية الناتجة عن التحليل الوصفي والتعمق بها لتفسيرها وتحليلها بغية الوصول إلى المزيد من ترابطات بين البيانات فتبدأ تتشكل لنا معالم أنماط السلوك ومن الجوانب المستفادة أيضاً هو أنه في حال ظهور مشكلات أثناء العمل فحكماً أنت أصبح لديك البيانات الكافية المتعلقة بهذه المشكلة فيصبح الحل أسهل وبالتالي هذا يغنيك عن تضطر لإعادة العمل

              :التحليلات التنبؤية

              وهو متمم لعمل التحليلين السابقين، ومن اسمه يبدو أن يقوم بوضع احتمالات وتنبؤات حول الأحداث التي ستأتي فيما بعد بناءً على تنبؤات سابقة إلى جانب المتغيرات الراهنة وبالتالي يمثل هذا التحليل الإجابة عن السؤال الثالث وهو “ماذا يمكن أن يحدث في المستقبل”؟

              يساعد هذا النوع من التحليل على اتخاذ قرارات أكثر دقة وفاعلية للشركات

              :التحليل الإلزامي

              وهو الحد النهائي لقدرات تحليل البيانات، حيث أنه لا يكتفي بالتوقّع أو التنبؤ بل يقوم باقتراح خيارات للاستفادة من النتائج التحليلات السابقة، وتحديد الخطوات التي يجب تنفيذها في حال حدوث مشكلة محتملة أو تشكيل خطة لتطوير العمل، يتم ذلك عن طريق استخدام تقنيات متطورة كخوارزميات التعليم الآلي وخصوصاً عند التعامل مع كميات ضخمة من البيانات

              إذاً هذا التحليل هو الإجابة عن السؤال “ماذا يجب أن نفعل بعد ذلك”؟ والذي يحدد النهج العام لخطة عمل الشركة  

              عند استخدامه في تحليل البيانات؟ SQL ماهي ميزات

              لغة سهلة وغير معقدة *

              السرعة في معالجة الاستعلام *

              القدرة على استدعاء البيانات الضخمة من قواعد البيانات مختلفة *

              توفير وثائق متنوعة للمحللين *

              Advertisements

              في تحليل البيانات SQL  شرح استخدام

              الجداول المؤقتة

              SQL تعرف الجداول المؤقتة في

              على أنها الجداول التي يتم انشاؤها لتنفيذ مهمة مؤقتة ويستمر وجودها لمدة زمنية محددة أو خلال جلسة ما عن طريق تخزين النتائج الوسيطة ومعالجتها باستخدام نفس تقنيات الانضمام والتحديد والتحديث

              التجميع حسب الشرط

              على سبيل المثال تستخدم هذه العبارة لإحصاء عدد الموظفين في كل قسم أو الحصول على رواتب القسم بالمجمل، إذاً هي تستخدم لاستخراج بيانات التلخيص بناءً على مجموعات مختلفة سواء على عمود أو أكثر

              وظائف التجميع

              مهمتها تنفيذ عملية حسابية على مجموعة من القيم لاستخراج قيمة واحدة

              وظائف وعمليات السلسلة

              SQL مهمة عوامل تشغيل السلسلة في

              هي تنفيذ المطابقة على النموذج والتسلسل وجعل السلسلة تبتدئ بحروف كبيرة وغيرها من وظائف المطابقة الأخرى

              عمليات التاريخ والوقت

              SQL من الخدمات التي يقدمها

              أنواع عديدة من مهام التاريخ والوقت مثل

              SYSUTCDATETIME ()

              CURRENT_TIMESTAMP

               GETDATE ()

               DAY ()

               MONTH ()

               YEAR ()

               DATEFROMPARTS ()

               DATETIME2FROMPARTS ()

               TIMEFROMPARTS ()

              DATEDIFF ()

              DATEADD ()

               ISDATE ()

              وغيرها وهي تستخدم لتنفيذ إدخالات التاريخ والوقت

              طرق العرض والفهرسة

              تعتبر قاعدة البيانات المستودع الرئيسي للفهرس لذا فعملية فهرسة العرض تساعد على تسريع العمل وتحسين أداء الاستعلامات والتطبيقات التي تستخدمها

              :Joins

              تستخدم هذه العبارة لدمج جداول مختلفة في قواعد البيانات ويتم ذلك باستخدام مفتاح أساسي ومفتاح خارجي

              SQL في JOINS فيما يلي شرح الأنواع المختلفة من

              ضمن مثال على بيانات في جدولين يميني ويساري

              : (INNER) JOIN

              إرجاع السجلات التي تحتوي على قيم متطابقة في كلا الجدولين

              : LEFT (OUTER) JOIN

              إرجاع كافة السجلات من الجدول الأيسر والسجلات المتطابقة من الجدول الأيمن

              : RIGHT (OUTER) JOIN

              إرجاع كافة السجلات من الجدول الأيمن والسجلات المتطابقة من الجدول الأيسر

              : FULL (OUTER) JOIN

              إرجاع كافة السجلات عند وجود تطابق في الجدول الأيمن أو الأيسر

              وظائف النوافذ

              مخصصة للعمل ضمن مجموعة من الصفوف لاستخراج قيمة واحدة لكل صف من الاستعلام الأساسي لذا فهي تبسط الاستعلامات قدر الإمكان

              الاستعلامات المتداخلة

              وهو استعلام داخل استعلام آخر ويتم استخدام نتيجة استعلام الداخلي بواسطة الاستعلام الخارجي

              :أدوات تحليل البيانات

              لغة البرمجة النموذجية : SQL

              لإجراء البرمجة المستخدمة للتواصل مع قواعد البيانات العلائقية، كما ولها دور رئيسي في استرجاع الملومات المطلوبة

              : بايثون

              لغة برمجة متعددة الاستخدامات، تلقى رواجاً كبيراً في مجال التكنولوجيا والبرمجة ولا يمكن لأي محلل بيانات الاستغناء عنها، تعتمد في مبدأ عملها على قابلية القراءة لذا لا تصنف ضمن لغات البرمجة المعقدة، تضم عدد كبير من المكتبات المتنوعة وفق متطلبات المهمة المراد تنفيذها في عمليات التحليل المختلفة

              : R لغة

              لا تختلف مهامها وميزاتها كثيراً عن بايثون إلا أنها متخصصة في إجراء عمليات التحليل الإحصائي للبيانات

              مايكروسوفت إكسل: البرامج الأشهر على مستوى العالم في مجال الجداول، يتمتع بميزات عديدة ومختلفة تتنوع بين الجدولة وتنفيذ العمليات الحسابية ووظائف الرسوم البيانية النموذجية لتحليل البيانات

              : Tableau

              وهو مخصص لإنشاء التصورات ولوحات المعلومات التفاعلية دون الحاجة إلى خبرة عالية في الترميز إذاً يعتبر الأداة الأمثل لتحليل البيانات التجارية

              ختاماً

              وضعنا بين يديك عزيزي القارئ

              SQL كل ما يتعلق بلغة

              فإن كنت ترى أن هناك معلومات لم نقم بذكرها فيما يتعلق بلغة البرمجة هذه شاركنا بها في التعليقات لنتبادل المعلومات ولتعم الاستفادة للجميع وشكراً

              Advertisements

              With a little experience, you can land a job in data science

              Advertisements

              Although the job market in data science requires skill and experience, lack of experience or even a lack of it does not prevent you from getting a data science job. How is that done? This is what we will discuss in this article

              It is noticeable in recent years the great interest in the development of data science of all kinds, such as big data generated by smart devices and the diversity of computer resources such as cloud computing. On the other hand, the development of algorithms has received a great deal of attention.

              In addition, the diversity of the fields of the labor market in data science, which includes health, transportation, and industry sectors, in addition to academic, environmental, security, and other activities.

              And with the diversity of areas that branch out from data science, such as data analysis, predictive analysis, machine learning, deep learning, data visualization, and other branches.

              All these factors have led to an increased demand for data scientists, who have a variety of fields of employment, with a variety of available opportunities, including:

              Data Scientist, Data Analyst, Predictive Analyst, Business Analyst, AI Writer, Data Visualizer, Data Engineer

              So we are going to give you a set of tips that will help you get a job in data science

              1. Learn key skills:

              It is necessary to learn the basic principles of data science by following good-level online training courses, and it is preferable to obtain a degree in a university, and these skills include:

              Problem Solving, Decision Making, Programming (Python or R), Statistics, Mathematics (Linear Algebra and Calculus), Machine Learning, Deep Learning, Data Visualization, Report Writing

              Mastering these skills will increase your chance of getting a job in data science

              2. Learn about data science libraries:

              The most famous of these libraries:

              NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn, Scikit-Learn, Tensorflow, Keras

              And other libraries that must be recognized

              3. Stay up-to-date with developments and developments:

              One may think that once he gets the job, he no longer needs to keep up with new developments and technologies in this field, but this view is wrong par excellence. Staying abreast of developments in data science increases the skills and experience of the learner because forgetting or interrupting learning is the first enemy of progress and distinction.

              4. Specialization in a specific field:

              Especially for those who do not have the comprehensive experience that qualifies them to get a job in data science. Therefore, expanding the mastery of a specific field in one of the sub-fields is considered an effective weapon in the hands of its bearer, as is the case in mastering machine learning or deep learning.

              5. Self-training on practical experiences:

              This advice is specifically directed at learning and developing machine learning algorithms. After the learning stage comes the stage of being able to write code that leads to algorithmic outputs that produce real data, and this will pave the way for you to be able to modify codes, produce new outputs, and make comparisons and analyzes.

              Advertisements

              6. Take notes

              Recording notes and all the experiences you have learned will help you to retrieve information when you need to refer to it, and with the passage of time it will form a blog that you can benefit from in the future so that you can build your own brand.

              7. Follow online training courses

              It is widely available on the Internet, but be sure to follow the reliable courses in terms of information led by trainers with scientific weight in this field

              Start by learning the principles of data science, machine learning, deep learning, and other technologies

              And I recommend courses offered by famous platforms such as Coursera, as they offer scientific degrees in cooperation with the best universities in the world, and it is not necessary to apply for paid courses in order for the novice learner to start developing his skills, as the free courses are sufficient for such cases

              8. Support your CV with a professional certificate

              In continuation of what was stated in the previous paragraph, you can obtain a certificate after you have followed a paid course. This certificate is considered an official document indicating your level of experience and skill.

              9. Create a community of data scientists

              It is one of the things that increase your chances of being accepted into a job in data science

              The following platforms are fertile environments for building a community of data scientists

              LinkedIn: A scientific community is built by creating and sharing data science posts on the platform

              Medium: Through it, you can create a blog related to data science and build an information network

              Kaggle: Through it, you can participate in data science competitions and build a network

              10. Completion of projects in accordance with the requirements of the potential job

              You must complete projects related to the field of work that you prefer to apply for in the potential job, for example, if you prefer to apply for a job in the field of data visualization, you must implement projects related to data visualization

              11. Start your career at a low job level

              As working at low job levels does not require you to have a lot of sufficient experience as a beginner in the job, and with the acquisition of more experience, you can search for a higher-level job, but the right start for the inexperienced starts from a mini-work environment

              12. Build a distinguished resume

              Building a distinguished CV reflects a positive impression on decision makers in employment matters, and thus will support your chances of getting a job.

              And we can call the characteristic of excellence on the resume if it has the factors we mentioned in a previous article, you can view them by reading the article in detail from here How to write a killer resume and ace the interview

              Advertisements

              بقليل من الخبرة يمكنك أن تحصل على وظيفة في علوم البيانات

              Advertisements

              رغم أن سوق العمل في علم البيانات يتطلب المهارة والخبرة إلا أن قلة الخبرة أو حتى انعدامها لا يمنع من أن تحصل على وظيفة علم البيانات كيف يتم ذلك؟ هذا ما سنناقشه في هذا المقال

              من الملاحظ في السنوات الأخيرة الاهتمام الكبير بتطوير علوم البيانات بأنواعها كالبيانات الضخمة المتولدة عن طريق الأجهزة الذكية وتنوع الموارد الحاسوبية كالحوسبة السحابية، ومن جانب آخر نال تطوير الخوارزميات حيزاً كبيراً من الاهتمام، والجانب الأكثر أهمية من ذلك أن مجالات العمل في علم البيانات ذات مصدر مفتوح   

              علاوة على ذلك تنوع مجالات سوق العمل في علم البيانات والتي تشمل قطاعات الصحة والنقل والصناعة إضافة إلى النشاطات الأكاديمية والبيئية والأمنية وغيرها من الفعاليات الأخرى  

              ومع تنوع المجالات التي تتفرع عن علم البيانات كتحليل البيانات والتحليل التنبؤي والتعلم الآلي والتعلم العميق وتصور البيانات وغيرها من الفروع الأخرى  

              كل هذه العوامل أدت إلى تزايد الطلب على علماء البيانات الذين تنوعت أمامهم مجالات التوظيف مع تنوع الفرص المتاحة والتي نعدد منها

              عالم بيانات، محلل بيانات، محلل تنبؤي، محلل الأعمال، كاتب الذكاء الاصطناعي، مصور البيانات، مهندس بيانات

              لذا سنتقدم لك مجموعة نصائح تساعدك على الحصول على وظيفة في علم البيانات

              1- : تعلم المهارات الرئيسية

              من الضروري تعلم المبادئ الأساسية لعلم البيانات وذلك عن طريق متابعة دورات تدريبية ذات مستوى جيد عبر الإنترنت كما ويفضل الحصول على شهادة في إحدى الجامعات وتشمل هذه المهارات

              (R حل المشكلات، صنع القرار، البرمجة ( بايثون أو

              الإحصاء، الرياضيات (الجبر الخطي وحساب التفاضل والتكامل)، التعلم الآلي، التعلم العميق، تصور البيانات، كتابة التقارير

              إتقان هذه المهارات سيزيد فرصتك في الحصول على وظيفة في علم البيانات

              2- :التعرف على مكتبات علوم البيانات

              :وأشهر هذه المكتبات

              NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn, Scikit-Learn, Tensorflow, Keras

              وغيرها من المكتبات التي لابد من التعرف عليها

              3- :الاطلاع على المستجدات والتطورات بشكل مستمر

              قد يعتقد المرء أنه بمجرد حصوله على الوظيفة فإنه لم يعد بحاجة إلى مواكبة التطورات والتقنيات الجديدة في هذا المجال إلا أن هذه النظرة خاطئة بامتياز فالبقاء على اطلاع دائم على تطورات علم البيانات يزيد المهارات والخبرات عند المتعلم لأن النسيان أو الانقطاع عن التعلم هو العدو الأول للتقدم والتميز

              4- :التخصص في مجال معين

              وخصوصاً للذين لا يمتلكون الخبرة الشاملة التي تؤهلهم للحصول على الوظيفة في علم البيانات لذا فالتوسع في إتقان مجال معين في إحدى المجالات الفرعية يعتبر سلاح فعال بيد حامله كما هو الحال في إتقان التعلم الآلي أو التعلم العميق

              5-:التدرب الذاتي على الخبرات العملية

              وهذه النصيحة موجهة خصيصاً لتعلم وتطوير خوارزميات التعلم الآلي فبعد مرحلة التعلم تأتي مرحلة القدرة على كتابة الكودات البرمجية المؤدية إلى مخرجات خوارزميات تنتج بيانات حقيقية، وهذا سيمهد أمامك الطريق لتصبح قادراً على تعديل الكودات وإنتاج مخرجات جديدة وإجراء المقارنات والتحليلات

              Advertisements

              6- :تدوين الملاحظات

              تسجيل الملاحظات وكل ما تعلمته من خبرات سيعينك على استعادة المعلومات عند الحاجة إلى الرجوع إليها وسيشكل مع مرور الزمن مدونة يمكنك الاستفادة منها مستقبلاً بحيث تبني لك علامة تجارية خاصة بك

              7-:متابعة دورات تدريبية عبر الإنترنت

              وهي متوفرة بشكل كبير على شبكة الإنترنت ولكن احرص على اتباع الدورات الموثوقة من حيث المعلومات يقودها مدربون يتمتعون بثقل علمي في هذا المجال

              ابدأ من تعلم مبادئ علوم البيانات والتعلم الآلي والتعلم العميق وغيرها من التقنيات

              Coursera وأوصي بدورات تقدمها منصات شهيرة مثل

              فهي تقدم شهادات علمية بالتعاون مع أفضل الجامعات في العالم، ولا يشترط التقدم إلى الدورات المدفوعة لكي يبدأ المتعلم المبتدئ بتطوير مهاراته فالدورات المجانية تفي بالغرض لمثل هذه الحالات

              8- :ادعم سيرتك الذاتية بشهادة مهنية

              واستطراداً لما ورد في الفقرة السابقة يمكنك الحصول على شهادة بعد اتباعك لدورة مدفوعة وتعتبر هذه الشهادة وثيقة رسمية تدل على مستوى خبرتك ومهارتك  

              9- :إنشاء مجتمع علماء البيانات

              وهي من الأمور التي ترفع من حظوظك في القبول في وظيفة في علم البيانات

              وتعتبر المنصات الأساسية التالية بيئات خصبة لبناء مجتمع يضم علماء البيانات

              : LinkedIn

              يتم بناء مجتمع علمي عن طريق إنشاء منشورات علوم البيانات ومشاركتها على المنصة  

              : Medium

              ومن خلالها يمكنك إنشاء مدونة تتعلق بعلم البيانات وبناء شبكة معلومات

              : Kaggle

              ومن خلالها يمكنك المشاركة في مسابقات علوم البيانات وبناء شبكة 

              10- :إنجاز مشاريع وفق متطلبات الوظيفة المحتملة

              عليك إنجاز مشاريع تتعلق بمجال العمل الذي تفضل التقدم إليه في الوظيفة المحتملة، مثلاً إن كنت تفضل التقدم على وظيفة في مجال تصور البيانات فيجب عليك تنفيذ مشاريع تتعلق بتصور البيانات

              11- :ابدأ مسيرتك الوظيفية بمستوى وظيفي منخفض

              إذ أن العمل في مستويات وظيفية منخفضة لا يحتاج منك الكثير من الخبرة الكافية كمبتدئ في الوظيفة، ويمكنك مع اكتساب مزيد من الخبرات أن تبحث عن وظيفة ذات مستوى أعلى لكن البداية الصحيحة بالنسبة لقليلي الخبرة تنطلق من بيئة عمل مصغرة

              12- :بناء سيرة ذاتية متميزة

              بناؤك لسيرة ذاتية متميزة يعكس انطباعاً إيجابياً لدى أصحاب القرار في أمور التوظيف وبالتالي ستدعم حظوظك في الحصول الوظيفة

              ويمكن أن نطلق صفة التميز على السيرة الذاتية إذا توفرت فيها عوامل ذكرناها في مقال سابق يمكنك الاطلاع عليها من خلال قراءة المقال بشكل مفصل من هنا

              How to write a killer resume and ace the interview

              Advertisements

              Data visualization using ChatGpt and Tableau

              Advertisements

              With the development of data analysis tools and software, users of Tableau visualizations can save time and effort by taking advantage of the integration between ChatGpt and Tableau, thus automating processing with more flexibility.

              How is that done? This is what we will explain in our article today, let’s get started

              As we mentioned, the process will be done using the ChatGPT application. What is the concept of this application?

              We will not go into complex technical details that explain the mechanism of action of this application, as this is not our topic today, and we may devote a detailed explanation to it in the coming days, but what we are interested in explaining now is what serves the topic we are talking about, which is integration with Tableau functions

              ChatGPT is a conversational bot based on artificial intelligence with its amazing capabilities in conducting conversations and interacting with questions and inquiries in a linguistic manner similar to the nature of human reaction and you can use it in a variety of functions and inquiries including data visualization which is the focus of our topic for this day

              First we need to install the OpenAI API as a first step to start using ChatGBT and then authenticate our credentials using JavaScript and entering the following code:

              Once this process is complete, we can use ChatGpt to create visualizations in Tableau

              Why is ChatGPT integration important to Tableau functionality?

              In short, the basic necessity of this integration process is that it allows answering the most difficult questions and inquiries in an easy way and in natural language, and through which we can Tableau visualize these answers

              Also, through this integration process, we can create interactive dashboards that help users find solutions to their inquiries in a timely manner, and thus their ability to identify patterns in their data and outliers at high speed makes reaching sound decisions easier.

              Now let’s learn how to integrate ChatGPT with Tableau

              This is done by carrying out the following stages

              Step 1: Connect Tableau to your data source

              This is done by selecting the Connect button in the upper left corner of the Tableau interface and then selecting the data source

              Step 2: Install and configure TabPy

              TabPy is a Python package that allows us to use Python scripts in Tableau

              First enter the following command

              After completing the installation of TabPy, we proceed to configure it to work with Tableau, and this is done by running TabPy with the following command in the terminal

              Step 3: Install and configure the ChatGPT API

              The ChatGPT API is a REST interface

              At this stage, we install and prepare the ChatGPT API, and to be able to interact with the ChatGPT pattern, we install the ChatGPT API, and this is done by entering the following command in the Terminal window

              Then, we set up the authentication, and this is done by obtaining the API key through a subscription request in OpenAI, and then you go to set it up in Python by running the following command:

              Advertisements

              Create integration between ChatGPT and Tableau (Python)

              After successfully completing the previous steps, it remains to create the ChatGPT integration with Tableau

              This is done by following these steps:

              Step 1: Choose a Python function that calls the CHatGPT API

              ChatGPT’s function here is to return the response from the queries entered into it

              This is what the following example shows

              Step 2: Use TabPy to register a Python function

              This means registering a Python function with TabPy to be used in Tableau by running the following command in the Terminal window

              This will create a TabPy configuration file, open it and add the following lines:

              Save the file, and to start TabPy run the following command:

              Step 3: Use the Python function in Tableau

              To do this, we open a new workbook in Tableau and do the following:

              1. We drag the “Text” object into the control panel

              2. Click on the text and choose “Edit text” and in the dialog box type the following formula:

              3. Then click OK and the text edit box will close

              4. Drag the Parameter object onto the Control Panel

              5. In the “Create Parameter” dialog box, set the data type to “String” and choose “all” to the available values, and set the current value to “empty string”, then click OK.

              6. On the Parameter object, right-click and select Show Parameter Control.

              7. Type a query in “Input Text” and press Enter

              8. It will display the reply from ChatGPT in a “text” object and then call ChatGPT and Tableau together

              Merger may seem a tiring process at first, but doing it repeatedly, even on a small scale, will develop your skills and develop capabilities to process data in a flexible and fast manner, and help you to troubleshoot problems and address them more effectively than before.

              Create visualizations:

              Using ChatGpt:

              The first thing we need to do is provide ChatGpt with the data to be visualized, and after it receives the data that we have given it to it via a group or by passing a table, it will create the visualization according to the requests assigned to it

              See in this code inserted in JavaScript how we create a visualization

              In the above code we use OpenAI API functions to generate a bar chart of sales by location

              We enter this request into ChatGpt via the immediate variable, to create the visualization we use the client.completions.create function and at the end we can display the resulting visualization in Tableau which was previously stored in the message variable

              customize the resulting perceptions

              We can customize the resulting visualizations according to our requirements in terms of changing the visualization type, size and color style, and this is done by providing ChatGpt with additional parameters

              We can do this by using the following code in JavaScript

              And keep in mind that experimenting with different parameters is a powerful tool for creating engaging and innovative visuals

              What we did in the previous code is we created a quarterly earnings line chart using blue

              Then we entered our request into ChatGpt through the immediate variable

              Then we selected the appropriate visualization style, so we have a line chart in blue color and size according to demand

              Show the visuals in Tableau

              And as a reminder.. All of the above stages and procedures are to create a visualization using ChatGpt

              But you promised us in this article that we will show the visualization in Tableau

              Well don’t worry we’re not done yet..let’s go

              The first thing we have to do is copy the resulting visualization from the message variable and paste it into Tableau and this is done by implementing the following steps

              • Create a new worksheet in Tableau

              • Select “Text” from the “Marks” section.

              • Paste the visualization copied from the message variable into the text box and adjust the size of the text box to fit the visualization

              • Congratulations.. The visualization has finally appeared in Tableau

              And at the end of our interview today, allow me to pre-empt things and gladly answer some questions that some of the readers are likely to have.

              Question 1: Are there free versions of ChatGPT?

              Answer: Yes, there are free versions, but although their uses are limited, they often suffice

              Question 2: Can we integrate ChatGPT with visualization tools other than Tableau?

              Answer: Yes, and this is done by following the same steps that we followed above

              Question 3: Does ChatGPT give accurate answers?

              Answer: Not only accurate answers, but very accurate in general, when the information is entered correctly

              In the end, I hope that you have found valuable information in this article as a data analyst looking for permanent and continuous development in his work. A successful person, my friend, as you know, is the person who accomplishes his work accurately and as quickly as possible.

              If you find the benefit, please share with friends and support us, and quickly join wonderful partners by following the blog. We are honored to have you with us.. Welcome.

              Advertisements

              Tableauو ChatGpt تصور البيانات باستخدام

              Advertisements

              مع تطور أدوات وبرامج تحليل البيانات أصبح بمقدور مستخدمي التصورات البيانية

              Tableau على برنامج

              توفير الوقت والجهد عن طريق الاستفادة من

              Tableau و ChatGpt التكامل بين

              وبالتالي أتمتة المعالجة بمرونة أكثر

              كيف يتم ذلك؟ هذا ما سنوضحه في مقالنا اليوم، هيا لنبدأ

              ChatGPT كما ذكرنا ستتم العملية بالاستعانة بتطبيق

              ما هو مفهوم هذا التطبيق؟

              لن ندخل في تفاصيل تقنية معقدة تشرح آلية عمل هذا التطبيق فليس هذا موضوعنا اليوم وربما نخصص له شرحاً تفصيلياً في القادم من الأيام وإنما ما يهمنا شرحه الآن هو ما يخدم الموضوع الذي نتحدث فيه

              Tableau وهو التكامل مع وظائف

              هو روبوت محادثة يعتمد على الذكاء الاصطناعي ChatGPT

              ويمتاز بقدراته المذهلة في إجراء المحادثات والتفاعل مع الأسئلة والاستفسارات بطريقة لغوية طبيعة تشبه رد فعل الإنسان ويمكنك الاستعانة به في مجموعة متنوعة من الوظائف والاستفسارات بما فيها تصور البيانات التي هي محور موضوعنا لهذا اليوم

              OpenAI API نحتاج في البداية إلى تثبيت

              ChatGBT كخطوة أولى للشروع في استخدام

              ثم مصادقة بيانات الدخول الخاصة بنا

              JavaScript ويتم ذلك باستخدام

              : وإدخال الكود التالي

              وعند إتمام هذه العملية أصبح بمقدورنا

              Tableau لإنشاء تصورات في ChatGpt استخدام

              ؟Tableau مع وظائف ChatGPT ما أهمية تكامل

              باختصار تمكن الضرورة الأساسية لعملية الدمج هذه بأنها تتيح الإجابة على أصعب الأسئلة والاستفسارات بطريقة سهلة وبلغة طبيعية

              من تصور هذه الإجابات Tableau ومن خلالها يمكننا

              كما ويمكننا من خلال عملية الدمج هذه إنشاء لوحات معلومات تفاعلية تساعد المستخدمين في إيجاد الحلول على استفساراتهم في زمن مناسب وبالتالي قدرتهم على تحديد أنماط بياناتهم والقيم المتطرفة بسرعة عالية تجعل الوصول إلى قرارات سليمة أمراً أكثر سهولة

              Tableau مع ChatGPT لنتعرف الآن على كيفية الدمج

              يتم ذلك بتنفيذ المراحل التالية

              بمصدر بياناتك Tableau المرحلة الأولى: ربط

              ويتم ذلك بتحديد الزر “اتصال” في الزاوية اليسرى العلوية

              Tableau من واجهة

              ثم تحديد مصدر البيانات

              TabPy المرحلة الثانية: تثبيت وتجهيز

              Python هي حزمة TabPy

              Tableau النصية في Python تتيح لنا استخدام تعليمات

              أولاً أدخل الأمر التالي

              TabPy وبعد الانتهاء من تثبيت

              Tableau نتجه إلى تهيئته للعمل مع

              TabPy ويتم ذلك بتشغيل

              terminal بواسطة الأمر التالي في

              ChatGPT API المرحلة الثالثة: تثبيت وتجهيز

              REST هي واجهة ChatGPT واجهة برمجة تطبيقات

              نقوم في هذه المرحلة بتثبيت وتجهيز واجهة

              ChatGPT برمجة تطبيقات

              ChatGPT ولنتمكن من إحداث التفاعل مع نمط

              ChatGPT API نقوم بتثبيت

              ويتم ذلك عن طريق إدخال الأمر التالي

              Terminal window في

              ثم بعد ذلك نقوم إعداد المصادقة

              API ويتم ذلك بالحصول على مفتاح

              OpenAI من خلال طلب اشتراك في

              Python لتنتقل بعدها إلى إعداده في

              :بواسطة تشغيل الأمر التالي

              Advertisements

              ( بايثون )Tableau و ChatGPT إنشاء التكامل بين

              بعد إنجاز المراحل السابقة بنجاح

              Tableau مع ChatGPT يبقى أمامنا إنشاء تكامل

              :ويتم ذلك باتباع الخطوات التالية

              :الخطوة الأولى

              ChatGPT API اختيار دالة بايثون التي تستدعي

              هنا إعادة الاستجابة ChatGPT وظيفة

              من الاستعلامات المدخلة إليها  

              وهذا ما يوضحه المثال التالي

              TabPy الخطوة الثانية : استخدام

              في تسجيل وظيفة بايثون

              TabPy وهذا يعني تسجيل دالة بايثون مع

              Tableau ليتم استعمالها في

                 Terminal window ويتم ذلك بتشغيل الأمر التالي في

              TabPy وهنا سيتشكل ملف تكوين لـ

              : افتحه وأضف الأسطر التالية

              TabPy قم بحفظ الملف، ولبدء

              عليك تشغيل الأمر التالي

              Tableau الخطوة الثالثة: استخدم دالة بايثون في

              Tableau جديد في workbook  وللقيام بذلك نفتح

              ونقوم بالإجراءات التالية

              إلى لوحة التحكم “Text” نسحب الكائن *

              “Edit text” انقر فوق النص واختر *

              وفي صندوق الحوار اكتب الصيغة التالية

              ثم انقر فوق “موافق” فيُغلَق صندوق تحرير النص *

              إلى لوحة التحكم “Parameter” اسحب الكائن *

               “Create Parameter” في صندوق حوار *

               “all” واختر “String” اضبط نوع البيانات على  

              على القيم المتاحة واضبط القيمة الحالية

              ثم انقر الأمر موافق “empty string” على

              انقر بالزر الأيمن للماوس “Parameter” على الكائن *

              “Show Parameter Control” واختر

              Enter واضغط “Input Text” اكتب استعلاماً في *

              في كائن “نص” ChatGPT سيعرض الرد من *

              معاً Tableauو ChatGPT ثم يتم استدعاء

              قد يبدو الدمج عملية متعبة في البداية ولكن تنفيذها بشكل متكرر ولو على نطاق ضيق سينمي عندك المهارات ويطور القدرات على معالجة البيانات بشكل مرن وسريع ويساعدك على استكشاف المشكلات ومعالجتها بفاعليها أكبر من ذي قبل

              : إنشـــــــــــاء التصورات

              :ChatGpt باستخدام

              ChatGpt أول ما نحتاج إليه هو تزويد

              بالبيانات المراد تصورها، وبعد تلقيه البيانات التي لقناه إياها عن طريق مجموعة أو عن طريق تمرير جدول سيقوم بإنشاء التصور وفق الطلبات الموكلة إليه

              JavaScript شاهد في هذا الكود المدخل في

              كيف نقوم بإنشاء تصور

              OpenAI API في الكود السابق نستعين بوظائف

              لتوليد مخطط شريطي للمبيعات حسب الموقع

              ChatGpt نُدخِل هذا الطلب في

              عبر المتغير الفوري، ولإنشاء التصور

              client.completions.create نستخدم وظيفة

              Tableau وفي النهاية يمكننا عرض التصور الناتج في

              والذي كان قد خزن مسبقاً في متغير الرسالة

              تغيير خصائص التصورات الناتجة

              يمكننا تخصيص التصورات الناتجة وفق متطلباتنا من حيث تغيير نوع التصور وحجمه ونمط الألوان

              إضافية parameters بـ ChatGpt ويتم ذلك عن طريق تزويد

              JavaScript ويمكننا تنفيذ ذلك عن طريق استخدام الكود التالي في

              مختلفة parameters وتذكر دائماً أن تجريب

              يعتبر أداة قوية لتحصل على بيانات مرئية جذابة ومبتكرة

              ما فعلناه في الكود السابق هو أننا قمنا بإنشاء مخطط خطي للأرباح بمقدار ربع سنة باستخدام اللون الأزرق

              من خلال المتغير الفوري ChatGpt ثم أدخلنا طلبنا في

              ثم حددنا نمط التصور المناسب فنتج لدينا مخطط خطي بلون أزرق وبحجم وفق الطلب

              Tableau إظهار المرئيات في

              وللتذكير.. كل ما سبق من مراحل وإجراءات

              ChatGpt هي إنشاء تصور باستخدام

              أول ما علينا فعله هو نسخ التصور الناتج من متغير الرسالة

              ويتم ذلك بتنفيذ المراحل التالية Tableau ولصقه في

              Tableau أنشئ ورقة عمل جديدة في *

              “Marks” من جزء “Text” اختر *

              الصق التصور المنسوخ من متغير الرسالة في مربع النص واضبط حجم مربع النص ليناسب التصور *

              Tableau تهانينا .. لقد ظهر التصور أخيراً في *

              وفي نهاية مالقتنا اليوم اسمحوا لي أن استبق الأمور وأجيب بكل سرور عن بعض الأسئلة التي على الأرجح قد تتبادر إلى أذهان بعض القراء

              ؟ChatGPT السؤال الأول: هل يوجد نسخ مجانية من

              الجواب: نعم يوجد إصدارات مجانية ولكنها ورغم أن استخداماتها محدودة ولكنها غالباً ما تفي بالغرض

              ChatGPT السؤال الثاني: هل نستطيع دمج

              ؟Tableau مع أدوات تصور أخرى غير

              الجواب: نعم ويتم ذلك باتباع نفس الخطوات التي اتبعناها آنفاً

              أجوبة دقيقة؟ ChatGPT السؤال الثالث: هل يعطي

              الجواب: ليست أجوبة دقة فحسب، بل بمنتهى الدقة بشكل عام وذلك عند إدخال المعلومات بشكل صحيح

              وفي النهاية آمل أن تكون قد وجدت في هذا المقال معلومات قيمة كمحلل بيانات يبحث عن التطور الدائم والمستمر في عمله فالشخص الناجح يا صديقي كما تعلم هو الشخص الذي ينجز عمله بدقة وبأسرع وقت ممكن

              فإن وجدت الفائدة أرجو أن تقوم بالمشاركة بين الأصدقاء وتقديم الدعم لنا وسارع بالالتحاق بشركاء رائعين عن طريق متابعة المدونة فنحن نتشرف بوجودك معنا.. أهلاً بك  

              Advertisements

              5 Free Data Engineering Projects Which To Build Your High-Level portfolio

              Advertisements

              Data engineering in our current era enjoys a great deal of interest and unprecedented demand, as many believe that it will be the most important science in the near future and will occupy a prominent place within the family of all data sciences, and even beyond that, data engineering is considered the future of artificial intelligence.

              This science derives its importance as it mainly represents the backbone of data, so to speak, and rather the data infrastructure on which data science in all its branches depends.

              Therefore, due to the scarcity of data engineering projects, we put in your hands five projects that will help you build a strong business portfolio that raises your chances when applying for any job related to data science.

              Before moving on to the list of projects, please share this information and follow the blog in support of us to continue providing everything that is useful, and we are pleased to see your opinions and experiences in the comments .. thanks

              Let’s get to know the five projects:

              1. Surfline Dashboard

              What you will learn in this project You will collect data from Surfline API via pipeline and export CSV file to Amazon S3

              The goal of this project is to have a nice dashboard showing the data and to that end it loads the latest file into S3 to eventually feed it into the Postgres data warehouse

              Let’s go

              Advertisements

              2. Audiophile End-To-End ELT Pipeline

              The implementation of this project requires the creation, design, and management of a data pipeline that will extract data from Crinacle’s Headphone and InEarMonitor databases and finalize metabase dashboard data.

              You will learn AWS S3, Redshift, RDS, data transformation tool dbt, streaming

              Let’s go

              3. The FinnHub Streaming Data Pipeline

              The aim of this project is to provide users with real-time financial data through a solid foundation

              You will deal with building and implementing a data architecture that will handle big data in real time and stream data pipelines based on FinnHub.io API which is WebSocket which is used for real time handling data.

              You will learn, for example:

              Apache Kafka, Spark, Cassandra, Kubernetes and Grafana

              Let’s go

              4- Twitter data pipeline using Airflow

              Through this project you will learn the main principles of Airflow and the skills of creating a data pipeline

              In a big data environment, the concept of data pipeline is automatically associated with data engineering, and data engineering mastery is associated with mastery of data pipeline skills

              You will also learn:

              • Python for DE
              • Airflow Basics
              • Working with Tweepy
              • Twitter Data Package
              • Writing ETL functions
              • Data storage on Amazon S3

              Let’s go

              5. Youtube data engineering project from start to finish

              Frankly, this project carries a great benefit, so do not skimp on yourself by enriching your information and raising your scientific balance in data engineering, in addition to learning how to understand problems and address them, so you will implement a complete data engineering project, and the implementation will take you about three hours.

              You will follow the trainer’s instructions step by step, highlighting the important points and necessary details

              Let’s go

              Advertisements

              خمسة مشاريع مجانية لهندسة البيانات تبني بها محفظة أعمال عالية المستوى

              Advertisements

              تحظى هندسة البيانات في عصرنا الحالي بحيزٍ كبيرٍ من الاهتمام والإقبال غير المسبوق حيث أن الكثيرين يرون أنها من ستكون أهم العلوم في المستقبل القريب وستحتل مكانة مرموقة ضمن عائلة علوم البيانات كافة بل ويتعدى ذلك إلى اعتبار هندسة البيانات مستقبل الذكاء الاصطناعي  

              يستمد هذا العلم أهميته باعتبار أنه يمثِّل بشكل رئيسي عصب البيانات إن صح التعبير وبالأحرى البنية التحتية للبيانات التي تعتمد عليها علوم البيانات بكافة فروعها   

              لذا ونظراً لندرة توفر مشاريع هندسة البيانات، نضع بين أيديكم خمسة مشاريع تساعدك على بناء محفظة أعمال قوية ترفع من حظوظك عند التقدم لأي وظيفة تتعلق بعلوم البيانات

              قبل الانتقال إلى قائمة المشاريع الرجاء مشاركة هذه المعلومات ومتابعة المدونة دعماً لنا للاستمرار بتقديم كل ما هو مفيد، كما ويسعدنا مشاهدة آراءكم وتجاربكم في التعليقات.. مع جزيل الشكر  

              :هيا بنا لنتعرف على المشاريع الخمسة

              1. Surfline Dashboard

              ما ستتعلمه في هذا المشروع بأنك ستقوم بتجميع البيانات

              عبر خط الأنابيب Surfline API من

              Amazon S3 إلى CSV وتصدير ملف

              الهدف من هذا المشروع هو الحصول على لوحة معلومات رائعة تعرض البيانات وللوصول إلى هذه الغاية يتقوم بتحميل أحدث ملف في S3 ليتم في نهاية المطاف إدخاله في مستودع بيانات Postgres

              لنتعلم تنفيذ المشروع

              Advertisements

              2. Audiophile End-To-End ELT Pipeline

              يتطلب تنفيذ هذا المشروع إنشاء وتصميم وإدارة خط أنابيب البيانات التي ستقوم باستخراج البيانات

              Crinacle’s Headphone من قواعد البيانات

              InEarMonitorو

              وإنهاء بيانات لوحة بيانات قاعدة التعريف

              ستتعلم

              AWS S3 ، Redshift ، RDS ،

              التدفق ،dbt أداة تحويل البيانات

              لنتعلم تنفيذ المشروع

              3. The FinnHub Streaming Data Pipeline

              الهدف من هذا المشروع هو إمداد المستخدمين ببيانات مالية في الوقت الفعلي من خلال قاعدة متينة سوف تتعامل مع بناء وتنفيذ بنية البيانات التي بدورها ستتعامل مع بيانات ضخمة في الوقت الفعلي كما وستقوم بتدفق خطوط أنابيب البيانات

              WebSocket وهو FinnHub.io API استناداً على

              والذي يستخدم لبيانات التعامل في الزمن الحقيقي

              سوف تتعلم على سبيل المثال لا الحصر:

              Apache Kafka, Spark, Cassandra, Kubernetes and Grafana

              لنتعلم تنفيذ المشروع

              4- Twitter data pipeline using Airflow

              من خلال هذا المشروع

              Airflow ستتعلم المبادئ الرئيسية لـ

              ومهارات إنشاء خط أنابيب البيانات

              في بيئة البيانات الضخمة يرتبط مفهوم خط أنابيب البيانات تلقائياً بهندسة البيانات ويعتبر احتراف هندسة البيانات مقروناً بإتقان المهارات المتعلقة بالتعامل مع خط أنابيب البيانات

              : ستتعلم أيضاً

              Python for DE

              Airflow أساسيات

              Tweepy والعمل مع

              Twitter Data Package

              ETL كتابة وظائف

              Amazon S3 تخزين البيانات على  

              لنتعلم تنفيذ المشروع

              5. من البداية إلى النهاية Youtube مشروع هندسة بيانات

              بصراحة هذا المشروع يحمل فائدة كبيرة لذا لا تبخل على نفسك بإغناء معلوماتك ورفع رصيدك العلمي في هندسة البيانات إضافة إلى تعلمك كيفية فهم المشاكل ومعالجتها لذا فستقوم بتنفيذ مشروع هندسة بيانات كامل وسيستغرق معك التنفيذ حوالي ثلاث ساعات

              ستتَّبِع تعليمات المدرب خطوة بخطوة مع الوقوف على النقاط الهامة والتفاصيل الضرورية

              لنتعلم تنفيذ المشروع

              Advertisements

              AI Using ChatGPT & Power BI

              Advertisements

              Simply change the way traditional data analysis and business intelligence development is handled by integrating ChatGPT into Power BI

              It is also possible through this integration to obtain more effective reports related to making decisive and appropriate decisions

              In order to get the desired benefit from using these features optimally, you must first develop your skills in Power BI, and this is done by integrating ChatGPT within your scope of work, and this is very simple, with a few clicks you can get results and find solutions more quickly and effectively

              This is what we will explain in this article to get the required benefit from using this technology, which will also help you with DAX queries

              Should we know why should we integrate ChatGPT into Bower BI?

              The Power BI tool is one of the most important tools in data visualization and analysis, and this is what users of this tool feel in their dealings with data, but when dealing with large data sets, dealing with DAX queries becomes more difficult

              But when ChatGPT is integrated into that system, it will become easier in terms of speed and accuracy in obtaining answers, and thus the pace of your work will increase and become more flexible, as ChatGPT contributes to the completion of many other tasks, such as finding glitches, working to restore them, calculating metrics, building complex calculations, and other tasks other

              In going to how to integrate ChatGPT into Power BI we will call the API to interact with the ChatGPT API business functions and in conjunction with the use of the visual feature of Power BI

              This is done by following these steps:

              1. Subscribe to the OpenAI API key: You must first obtain an API key to access the ChatGPT API

              2. Visit https://www.openai.com/api and register to get an API key

              3. Building custom visualizations in Power BI: This is done using TypeScript and D3.js.

              4. Prepare your own environment for custom visual development, you can use the guide on the link:

              https://docs.microsoft.com/en-us/power-bi/developer/visuals/environment-setup

              5. Create a new custom visual project: using the Bower BI command line

              6. Open Terminal or Command Prompt and run:

              API call: In your new custom visual project, modify the src / visual.ts file to include the code necessary to make API calls to ChatGPT

              To make HTTP requests you will need to use a library such as “axios” loaded by run

              npm install axios

              Then modify the src/visual.ts file by making the necessary imports as a ChatGPT API call

              Call the API in the visual update function: by making modifications to the update task in the src/visual.ts file to call the ChatGPT API and show the results, eg using a text element to show the response from ChatGPT

              Importing custom visuals after compiling them: You have to package the visuals by running the pbiviz package in the terminal, right after completing the code, and this will create a .pbiviz file in the dist folder.

              Going to Power BI, import the custom visualizations by selecting the ellipsis (…) in “Visualizations” section and click on the option (Import from file) and select the generated file which is .pbiviz

              Add visuals to a Power BI report by selecting it from the “Visualizations” section

              Advertisements

              In the following example, we demonstrate how to query DAX by casting it to ChatGPT:

              Now take a look at the DAX expression code from which you get the same result:

              With Power BI integration, you’ll get instant answers that help speed up your workflow

              This is what we will explain with examples of DAX queries that can be asked on ChatGPT:

              Moreover, if you are caught by an error message, ChatGPT handles and fixes the bugs in the DAX expressions, and as we mentioned at the beginning of the article, one of the valuable tasks that ChatGPT helps you do is find and fix the bugs in the DAX expressions

              ChatGPT helps save a lot of time and effort in dealing with huge data sets because you can use AI Chatbot visuals when creating complex DAX expressions instead of manually writing each calculation

              My professional friends, this benefit is dedicated to you.. You deserve it

              Now we’ll go over a very important topic of how to integrate ChatGPT with Power BI using Python

              This is done by implementing the following steps:

              Enable Python in Power BI Desktop

              This is done by following these steps:

              1. Install Python on your computer. If you do not have a copy of Python on your computer, you can get it from the official website: https://www.python.org/downloads/

              2. Then you have to install the Python Compatibility feature in Power BI Desktop

              3. Go to Power BI Desktop and follow the following path:

              File -> Options and settings -> Options -> Python scripting

              Then choose check for “Python scripting” box then choose “OK”

              With this, you have achieved compatibility for Python scripting in Power BI Desktop

              4. After completing the previous step, you will have to set the Python path in Power BI Desktop

              5. Perform the following steps:

              File -> Options and settings -> Options -> Python scripting

              Click “Detect” to automatically detect the Python installation path instead of choosing it manually

              6. After executing the previous step, restart Power BI Desktop for the new changes to take effect

              Now you have to install the following Python libraries:

              • Openai is the library that provides access to the ChatGPT model
              • Pandas is the library that creates and manipulates dataframes
              • Pyodbc is the library that secures the connection to a Power BI data source

              You can install these libraries using pip by running the following command in terminal:

              We are now at the stage of validating and setting up the OpenAI API

              • Create an OpenAI account and own an API key

              • Install the OpenAI Python library

              • Set OPENAI_API_KEY to your API key

              • By running the following Python code, you can authenticate and configure the OpenAI API

              Define a task that queries the ChatGPT model and returns the response:

              The query_chatgpt function takes a directive as input, sends it to the ChatGPT form, and then returns the response

              Connect to a Power BI data source using pyodbc:

              • Write a Power Query function that calls the query_chatgpt function, which returns the response in tabular form

              • Deploy your Python script as a data farm in Power BI

              • Go to Power BI Desktop and select the “Home” tab

              • Click on ‘Transform Data’ and choose:

              New Source -> Python Script

              Go to Python script and click OK then Close & Apply

              Use the ChatGPT data source in your own Power BI report

              • Go to the Report tab

              • Click on Get Data, then More

              • Select the data source “Python Script” and click Connect

              • Enter the subject to be sent to the ChatGPT form

              • Finally, the response will appear as a table in the Power BI report Finally, be sure to enter the actual values for your environment rather than the elements in the code

              Advertisements

              ChatGPT + Power BI الذكاء الاصطناعي باستخدام

              Advertisements

              بكل بساطة يمكن تغير طريقة التعامل مع تحليل البيانات وتطوير أسلوب ذكاء الأعمال التقليديَّين وذلك بواسطة

              Power BIفي ChatGPT دمج لغة  

              كما ويمكن من خلال ذلك الدمج الحصول على تقارير أكثر فاعلية تتعلق باتخاذ القرارات الحاسمة والمناسبة

              ولتحصيل الفائدة المرجوة من استخدام هذه الميزات على الوجه الأمثل لابد في البداية

              Power BI من تطوير مهاراتك في

              ضمن نطاق عملك ChatGPT ويتم ذلك بدمج

              ويتعبر ذلك أمراً بسيطاً للغاية فبعدة نقرات تستطيع تحصيل النتائج والعثور على الحلول بسرعة وفاعلية أكبر وهذا ما سنشرحه في مقالتنا هذه لتحصل على الفائدة المطلوبة من استخدام هذه التقنية والتي أيضاً

              DAX ستساعدك في استعلامات

              يجب أن نعرف لماذا يجب علينا

              Bower BI في ChatGPT دمج

              Power BI تعتبر أداة

              من أهم الأدوات في تصور البيانات وتحليلها وهذا ما يلمسه مستخدمو هذه الأداة في تعاملاتهم مع البيانات، ولكن عند التعامل مع مجموعات البيانات الضخمة يصبح التعامل

              أكثر صعوبة DAX مع استعلامات

              ChatGPT ولكن عند دمج

              في تلك المنظومة سيصبح الأمر أكثر سهولة من حيث سرعة ودقة الحصول على الإجابات وبالتالي ترتفع وتيرة عملك وتصبح أكثر مرونة

              ChatGPT حيث أن

              يسهم بإنجاز مهام أخرى كثيرة ومتنوعة كالعثور على مواطن الخلل والعمل على ترميمها وحساب المقاييس وبناء العمليات الحسابية المعقدة وغيرها من المهام الأخرى

              وفي الانتقال إلى

              Power BI في ChatGPT كيفية دمج

              سنقوم باستدعاء واجهة برمجة التطبيقات لإجراء التفاعل مع وظائف عمل

              ChatGPT واجهة برمجة تطبيقات

              وبالتزامن مع استخدام الميزة

              Bower BI المرئية لـ

              : ويتم ذلك باتباع الخطوات التالية

              : OpenAI API اشترك في مفتاح *

              يجب أن تحصل أولاً على

              API مفتاح

              ChatGPT API للوصول إلى

              : قم بزيارة الموقع *

              https://www.openai.com/api

              API والتسجيل للحصول على مفتاح *

              Power BI بناء مرئيات مخصصة في

              D3.js. و TypeScript ويتم ذلك باستخدام

              :تجهيز بيئة خاصة بك للتطوير المرئي المخصص، يمكنك الاستعانة بالدليل الموجود على الرابط *

              https://docs.microsoft.com/en-us/power-bi/developer/visuals/environment-setup

              : إنشاء مشروع مرئي جديد مخصص *

              Bower BI وذلك بواسطة سطر أوامر

              Terminal افتح *

              : أو موجه الأوامر وقم بتشغيل

              : API استدعاء

              في مشروعك مرئي المخصص الجديد

              src/visual.ts قم بتعديل ملف

              لإدراج الكود الضروري للقيام بعملية

              ChatGPT إلى API استدعاءات

              HTTP ولإجراء طلبات

              ستحتاج إلى الاستعانة

              “axios” بمكتبة مثل

              npm install axios حمله بواسطة تشغيل

              ثم أجرِ تعديل

              src/visual.ts على ملف

              عن طريق إجراء عمليات الاستيراد اللازمة

              ChatGPT API كاستدعاء

              API قم باستدعاء

              في وظيفة التحديث المرئي : وذلك بإجراء تعديلات مهمة التحديث

              src/visual.ts في ملف

              وإظهار النتائج ChatGPT API لاستدعاء

              كأن تستخدم عنصر نص لإظهار الاستجابة

              ChatGPT من

              استيراد المرئيات المخصصة بعد تجميعها

              عليك القيام بتعبئة المرئيات المرئية

              pbiviz package بواسطة تشغيل

              terminal في

              وذلك بعد الانتهاء مباشرة من الكود وهذا سيؤدي إلى

              .pbiviz وهذا سيؤدي إلى إنشاء ملف

              dist. في مجلد

                 Power BI وبالانتقال إلى

              قم باستيراد المرئيات المخصصة عن طريق اختيار

              (…) علامة الحذف

              “Visualizations” في التبويبة

              (Import from file) وانقر على الخَيار

              وحدد الملف الذي تم إنشاؤه

              .pbiviz وهو

              Power BI أضف العناصر المرئية إلى تقرير

              بواسطة تحديده من

              Visualizations قسم

              Advertisements

              وفي المثال التالي نوضح طريقة

              ChatGPT بطرحه على DAX استعلام

              DAX ألقِ نظرة الآن على كود تعبير

              :من خلاله تحصل على نفس النتيجة 

              Power BI بالدمج في

              ستحصل على إجابات فورية تساهم في تسريع وتيرة عملك

              DAX وهذا ما سنوضحه بأمثله عن استعلامات

              ChatGPT يمكن طرحها على

              علاوة على ذلك، إذا فاجأتكَ رسالة خطأ

              ChatGPT فيستولى

              DAX معالجة الخلل وإصلاحه في تعبيرات

              وكما أسلفنا في بداية المقال من المهام القيِّمة

              ChatGPT التي يساعدك

              في القيام بها هو العثور على الأخطاء

              DAX وإصلاحها في تعبيرات

              ChatGPT يساعد

              في توفير الكثير من الوقت والجهد في التعامل مع مجموعات ضخمة من البيانات

              “AI Chatbot” إذ يمكنك استخدام العناصر المرئية

              DAX عند إنشاء تعبيرات

              المعقدة بدلاً من كتابة كل عملية حسابية بشكل يدوي

              أصدقائي المحترفين هذه الفائدة مخصصة لكم .. أنتم تستحقون

              والآن سنتناول موضوع بالغ الأهمية

              Power BI مع ChatGPT هو كيفية دمج

              Python باستخدام

              : ويتم ذلك بتنفيذ الخطوات الآتية

              Power BI Desktop في Python تمكين

              : ويتم ذلك باتباع الخطوات التالية

              :تثبيت بايثون على جهاز الكمبيوتر الخاص بك، فإن لم تكن تمتلك نسخة بايثون على جهازك يمكنك الحصول عليه من الموقع الرسمي *

              https://www.python.org/downloads/

              Power BI Desktop ثم عليك تثبيت ميزة توافق بايثون في *

              Power BI Desktop انتقل إلى *

              :واتبع المسار التالي

              File -> Options and settings -> Options -> Python scripting

              “Python scripting” ثم اختيار تحديد للمربع

              “ثم اختر “موافق

              وبهذا تكون قد أكملت التمكين للبرمجة النصية لبايثون

              Power BI Desktop في

              بعد الانتهاء من الخطوة السابقة يبقى أمامك تعيين *

              Power BI Desktop مسار بايثون في

              :قم بتنفيذ الخطوات التالية *

              File -> Options and settings -> Options -> Python scripting 

              “Detect” انقر فوق

              لاكتشاف مسار تثبيت بايثون تلقائياً بدلاً من اختياره يدوياً

              بعد تنفيذ الخطوة السابقة

              Power BI Desktop أعد تشغيل

              لتصبح التغيرات الجديدة سارية المفعول

              : الآن عليك تثبيت مكتبات بايثون التالية

              Openai

              وهي المكتبة التي تؤمن الوصول

              ChatGPT إلى نموذج

              Pandas

              وهي المكتبة التي تنشئ إطارات البيانات ومعالجتها

              Pyodbc

              وهي المكتبة تؤمن الاتصال

              Power BIبمصدر بيانات

              pip وهذه المكتبات يمكنك تثبيتها باستخدام

              terminal بواسطة تشغيل الأمر التالي في

              OpenAI API وصلنا الآن مرحلة المصادقة وإعداد

              OpenAI أنشئ حساب على موقع *

              API وامتلك مفتاح

              OpenAI Python ثبِّت مكتبة *

              OPENAI_API_KEY قم بتعيين *

              الخاص بك API لمفتاح

              وعن طريق تشغيل كود بايثون التالي تتمكن *

              OpenAI API من مصادقة وإعداد

              ChatGPT حدد مهمة تستعلم عن نموذج

              : وترجع الاستجابة

              موجهًا كمدخلات query_chatgpt تأخذ الدالة

              ChatGPT وتقوم بإرسالها إلى نموذج

              ثم ترجع الاستجابة

              Power BI الاتصال بمصدر بيانات

              pyodbc باستخدام

              Power Query اكتب دالة *

              query_chatgpt التي تستدعي الدالة

              والتي ترجع الاستجابة على شكل جدول

              انشر السكريبت الخاص ببايثون *

              Power BI كمصر بيانات في

              Power BI Desktop انتقل إلى *

              ” Home” واختر علامة التبويب

              :ثم اختر ‘Transform Data’ انقر فوق *

              New Source -> Python Script

              OK واضغط Python script ادخل على

              Close & Apply ثم

              ChatGPT استخدم مصدر بيانات

              Power BI في تقريرك الخاص على

              Report اذهب إلى علامة التبويب *

              More ثم Get Data انقر على *

              “Python Script” اختر مصدر البيانات *

              Connect وانقر على

              ChatGPT أدخِل الموضوع المراد إرساله إلى نموذج *

              أخيراً تأكد من إدخال القيم الفعلية لبيئتك بدل العناصر الموجودة في الكود  

              Advertisements

              How to Become a Data Scientist Without a Degree in Data

              Advertisements

              1. Use resources to learn the basics.

              The Learning Basics program is based on an important axis, which is learning a programming language, which is the cornerstone of learning data science, and the Python language is the most appropriate option at the beginning. Here, I do not intend to neglect the importance of other programming languages, each of which has its own function and importance, so some may not agree with me in the opinion, it may be For them, the best option is SQL, and those who need to use data visualization may consider it necessary to learn the R language, but what everyone agrees on is that all programming languages and with their different functions often complement each other.

              In general, at the beginning of the learning journey, I do not recommend that you distract your thoughts by learning more than one language, so that boredom or frustration does not creep into you at a time when you are most in need of focus and desire to learn.

              2. Let those around you know that you are studying data science.

              During your journey in learning data science, you are in dire need of support and encouragement. Informing those around you that you are studying data science may make many take the initiative to provide assistance and support, especially those who are willing to learn this type of science from your peers.

              Knowing everyone about your studies may open up horizons of learning for you that contribute greatly to raising the level of your expertise and skills so that you have a high scientific balance that you would not have reached during your learning on your own.

              Advertisements

              3. Market yourself as a data scientist.

              When you reach the level of a good data scientist, you will find employment opportunities open to you, so when you apply for a job in data science, you must clearly define your goal, and you should employ everything you have learned to show your skills and experience. The correct handling of problems and solutions that usually confront the data scientist during his career, present everything you have, present your projects and discuss them, impress them with your confidence in yourself, your information and your expertise, then you will be the focus of their attention and you will gain their admiration and increase your chances of success and acceptance

              From my point of view, these were the most important factors that help build a data scientist who does not have a degree in data, and there is no doubt that you share my opinion that there are other factors that contribute to the refinement of expertise and skills. Let’s get to know some other factors that you see achieve this and discuss them together I wish you luck and success

              Advertisements

              كيف تصبح عالِم بيانات بدون شهادة بيانات

              Advertisements

              : استعِن بمصادر تعلم الأساسيات

              يرتكز برنامج تعلم الأساسيات على محور مهم وهو تعلم لغة برمجة وهي حجر الأساس في تعلم علم البيانات وتعتبر لغة بايثون هي الخيار الأنسب في البداية وهنا، لا أتعمد إهمال أهمية لغات برمجة أخرى فلكل منها وظيفته وأهميته، لذا قد لا يتفق البعض معي في الرأي فقد يكون بالنسبة لهم

              SQL الخيار الأفضل هو

              وقد يرى الذين يحتاجون إلى استخدام تصور البيانات

              R أنه من الضروري  تعلم لغة

              إلا أن ما يتفق عليه الجميع هو أن جميع لغات البرمجة ومع اختلاف وظائفها تكمل إحداها الأخرى في أغلب الأحيان

              وعلى العموم وفي بداية رحلة التعلم لا أنصح بأن تشتت أفكارك بتعلم أكثر من لغة واحدة كي لا يتسلل الملل أو الإحباط إليك في الوقت الذي أحوج ما تكون إليه للتركيز والرغبة في التعلم 

              : دع من حولك يعرفون أنك تدرس علم البيانات

              أثناء رحلتك في تعلم علم البيانات أنت بحاجة ماسة إلى الدعم والتشجيع فإعلام من حولك بأنك تقوم بدراسة علم البيانات ربما يجعل الكثيرين يبادرون إلى تقديم المساعدة والدعم وخصوصاً ممن يقدمون على تعلم هذا النوع من العلوم من أقرانك

              معرفة الجميع بدراستك ربما يفتح أمامك آفاق من التعلم تسهم بشكل كبير برفع مستوى خبراتك ومهاراتك بحيث تمتلك رصيد علمي عالي لم تكن لتصل إليه خلال تعلمك بمفردك

              Advertisements

              : سوِّق لنفسك على أنك عالِم بيانات

              عند وصولك إلى مستوى عالِم بيانات جيد ستجد فرص التوظيف مفتوحة أمامك لذا عند التقدم إلى وظيفة في علم البيانات عليك تحديد هدفك بوضوح كما وينبغي عليك أن توظف كل ما تعلمته في إظهار مهاراتك وخبراتك، فالقائمون على التوظيف يبحثون دائماً عمن يرون فيه الكفاءة العالية من القدرة على التعامل الصحيح في معالجة المشكلات والحلول التي عادة ما تعترض عالم البيانات خلال مسيرته المهنية، قدِّم كل ما لديك، اطرح مشاريعك وناقشها, أبهرهم بثقتك بنفسك وبمعلوماتك وخبراتك عندها ستكون محط أنظارهم وستنال إعجابهم وستزيد فرصك بالنجاح والقبول

              كانت من وجهة نظري هذه أهم العوامل التي تساعد على بناء كيان عالِم بيانات غير حاصل على شهادة في البيانات ولا شك أنكم تشاركونني الرأي أن هناك عوامل أخرى تساهم في صقل الخبرات والمهارات، دعونا نتعرف على بعض العوامل الأخرى التي ترونها تحقق ذلك ولنناقشها سوية

              أتمنى لكم التوفيق والنجاح

              Advertisements

              Points to consider before applying to a data science master’s degree

              Advertisements

              According to statistics conducted by websites on the Internet, thousands of master’s degrees related to data science and artificial intelligence are offered all over the world, and we often see promotional advertisements used by universities about the importance of data science and the necessity of obtaining these certificates

              In this article, we will try to highlight the things that must be taken into consideration before obtaining a master’s degree in data science

              What is your goal of obtaining a master’s degree?

              In other words, what advantages will you get with a master’s degree in data science?

              The motives differ from one person to another regarding the pursuit of a master’s degree, but if we take a comprehensive look at the desire of the large group and the majority of students, we see that the goal is summed up in several points:

              Discipline and responsibility: Often, a person’s self-learning journey is undisciplined and lacks coordination and organization, so the way you study to obtain a master’s degree will draw a specific and organized educational path for you, and thus it will give you a measure of organization and responsibility.

              Effective rapid learning: Your desire to obtain a master’s degree will develop your motivation to learn and acquire more experiences and skills that you may not be able to obtain during your normal learning journey.

              Functional competence: To be a data scientist with high efficiency and sufficient experience, then you have great opportunities to get a good job in data science if you were not employed before, but if you were employed, the prospects are open to you to get a job promotion that provides you with many capabilities that are commensurate with your level. Scientific and raise your status

              Scientific curiosity: No matter how much experience and knowledge you have in artificial intelligence, you must be certain that there are topics and skills that you must discover, do not let your interests stop at a certain limit, you still have a lot to learn

              In view of these motives, it may come to mind that it is imperative for every data scientist to seek to obtain this scientific degree, and this is wrong thinking in fact, or at least the subject is not in this way of inevitable necessity, but rather it is in the end an advanced scientific degree that undoubtedly qualifies its bearer Because he has preference in the field of data science, especially artificial intelligence, but this does not mean that someone who does not hold a master’s degree in data science is not qualified to be successful and expert, not necessarily, because every hardworking person has a share of success

              Is a master’s degree enough to achieve your goals as a data scientist?

              In order for us to be able to answer this question accurately, we must understand a very important matter. Whatever the level of your academic degrees and in any field, whether a master’s degree, a doctorate, or other scientific degrees, we cannot in any way neglect the factor of experience, without experience and personal skill in dealing with any A specific field, scientific degrees alone cannot make the holder reach advanced stages within his field and specialization, because experience is evidence of good dealing and behavior, especially in some difficult situations and problems that one encounters during his scientific and practical career. Some situations require prior experience in dealing with this type of problem that was not I have been included in the master’s degree studies, and these experiences are not acquired overnight, but are formed as a result of a group of experiences that varied between finding solutions, good behavior, and learning from mistakes and benefiting from them. It is known that he who does not make mistakes does not learn. Experience sometimes comes after a decisive decision or a bold step. The expert has a treasure in his hands that the holders of higher degrees may not possess sometimes, as he is able to seize the weakest opportunity and turn it into a strong and successful project.

              With all of the above, we conclude that obtaining a master’s degree is a good thing and becomes a strength factor if it is supported by sufficient experience. These two elements, if available together, undoubtedly constitute a data scientist with a high level of competence and skill.

              Does time help achieve goals enough?

              The time factor is considered one of the main factors that contribute to achieving the desired goal. There is no doubt that studying in complete writing helps in obtaining the largest possible amount of information at an appropriate speed. It is directly related to data science as papers related to the social sciences of the Internet and the design of questionnaires, so a master’s degree student in data science is not restricted to an optimal investment of time, so what is consumed less time in regular studies in general does not lead you to a scientific degree that a master’s degree gives you

              Advertisements

              Is there an alternative to a master’s degree?

              Through what we have reached in this research, we have a question that arises: Is it possible to say that someone who does not have a master’s degree is considered unqualified to be a capable and professional data scientist and does not have opportunities like those possessed by a master’s degree?

              In fact, this statement is not absolute, despite the prevailing custom that holders of a master’s degree are preferred over those who do not hold a master’s degree, and holders of a doctorate are preferred over holders of master’s degrees, and so on.

              Of course, obtaining more certificates requires more years of study, perhaps up to 7 years, and then comes the shocking fact that 3 years of experience, especially with regard to the file for applying for a job in artificial intelligence, may outperform all of the long years of study mentioned.

              In order not to confuse matters with each other and make the reader feel a bit of hesitation in the information presented, it can be said that the holder of a PhD remains the focus of attention of potential employers, because, in my opinion, he would not have reached what he has reached if he did not have the necessary experience that would lead him to this scientific degree.

              Does the financial return of the master’s degree holder compensate for what he spent on the learning journey?

              There are many people who obtained a master’s degree who were shocked that the job salary did not meet their aspirations and therefore fell into the trap of the misconception that the money they spent when studying a master’s degree cannot be compensated through job ranks, even in the short term, at least

              In this case, the solution is preventive, not curative, and this is done in a wise manner during the study process. Instead of random spending on full-time study, it is possible to study part-time while preserving the job and thus the salary, which is the first thing that falls within the scope of good management in spending. Scholarships that contribute significantly to covering a good portion of the tuition fees

              Make sure to get a good source of information in learning:

              The name of the university or educational unit, no matter how well-known, does not necessarily indicate that it is a good source of information, but what determines the quality of these educational centers is the extent to which students interact with the course and the results of graduates. All you have to do is search for opinions and official statistics on any course issued by any An educational unit that offers this type of studies, thus increasing your chances of finding a leading educational unit that will provide you with a sound and good study

              Are these courses compatible with your scientific level?

              As a continuation of the previous paragraph and in the midst of talking about the good selection of appropriate courses, it should be noted that it is necessary to know whether these courses are appropriate in their content and style to your scientific level, as the course may present topics for beginners that others who are more experienced see as very simple

              And this is what actually happened when one of the major universities included the gathering of academic groups at the beginning of its training program, which it started with an intensive course in programming, which made this course for some a boring matter and a waste of time.

              Do not forget, after making sure that you follow courses that suit your academic level, to investigate whether these courses provide graduates with job opportunities based on what was studied in the course. The job is online, full time or part time

              Is studying data science the best option for you?

              Being content with what one undertakes, whether it is study or work, is an important factor in the success of this project. No person can be creative in any field unless he is completely convinced of what he is doing.

              There are many people for whom the option of studying a master’s degree is an opportunity to postpone decisions related to what he should do in their lives, but in fact, in this case, the subject of a valuable study like this turns into a great waste of time. Practical experience that expands your skills and knowledge in the field of data science and artificial intelligence

              Data science is a multi-disciplinary science with many branches and ramifications, all of which are of value and open up wide horizons of knowledge and experiences for its students that reach its owner to what he aspires to and make his goals within sight and reaching them is only a matter of time.

              In the end, dear reader: We hope that you have obtained the benefit and enjoyment in this article, and do not forget to share your opinion with us in the aforementioned, with our wishes for success and success for you.

              Advertisements

              النقاط التي يجب مراعاتها قبل التقدم إلى درجة ماجستير بعلم البيانات

              Advertisements

              وفق إحصائيات أجرتها مواقع على شبكة الإنترنت يتم تقديم آلاف درجات الماجستير المختصة بعلوم البيانات والذكاء الاصطناعي في جميع أنحاء العالم وكثيراً ما نشاهد الإعلانات الترويجية التي تستخدمها الجامعات حول أهمية علم البيانات وضرورة الحصول على هذه الشهادات

              وسنحاول في هذا المقال تسليط الضوء على الأشياء التي يجب أخذها بعين الاعتبار قبل الحصول على درجة الماجستير في علم البيانات

              ما هو هدفك من الحصول على درجة الماجستير؟

              أو بمعنى آخر ماهي الميزات التي ستحصل عليها بحصولك على درجة الماجستير في علوم البيانات

              تختلف الدوافع من شخص لآخر حول السعي لحصول على درجة الماجستير لكن إذا ألقينا نظرة شمولية على الرغبة لدى الفئة الكبيرة والغالبية من الطلاب نرى أن الغاية تتلخص في عدة نقاط

              الانضباط والمسؤولية : فغالباً ما يكون الإنسان برحلة تعلمه الذاتية غير منضبط ويفتقد إلى التنسيق والتنظيم ، لذا فطريقة دراستك للحصول على درجة الماجستير سترسم أمامك مساراً تعليمياً محدداً ومنظماً وبالتالي ستمنحك قدراً من التنظيم والمسؤولية

              التعلم السريع الفعال : رغبتك في الحصول على درجة الماجستير ستنمي عندك الدافع للتعلم واكتساب المزيد من الخبرات والمهارات التي قد لا تستطيع الحصول عليها أثناء رحلة تعلمك الاعتيادية

              الكفاءة الوظيفية :  أن تكون عالِم بيانات يتمتع بالكفاءة العالية والخبرة الكافية فأنت أمام فرص كبيرة للحصول على وظيفة جيدة في علم البيانات إن لم تكن موظف من قبل ، أما إن كنت موظفاً فالآفاق مفتوحة أمامك للحصول على ترقية وظيفية توفر لك العديد من الإمكانات التي تتناسب مع مستواك العلمي وترفع من مكانتك

              الفضول العلمي : مهما كنت تمتلك من الخبرة والمعرفة في الذكاء الاصطناعي ، إلا أنه يجب أن تكون على يقين أن هناك مواضيع ومهارات عليك اكتشافها ، لا تدع اهتماماتك تقف عند حد معين، مازال أمامك الكثير لتتعلمه  

              وبالنظر إلى هذه الدوافع قد يتبادر إلى الأذهان أنه من الضرورة الحتمية لكل عالِم بيانات أن يسعى للحصول على هذه الدرجة العلمية، وهذا تفكير خاطئ في الحقيقة أو على الأقل ليس الموضوع بهذه الصورة من الضرورة الحتمية بل هو في النهاية درجة علمية متقدمة لا شك أنها تؤهل حاملها لأن يكون ذو أفضلية في مجال علم البيانات ولا سيما الذكاء الاصطناعي ، ولكن هذا لا يعني أن من لا يحمل درجة الماجستير في علم البيانات ليس مؤهلاً لأن يكون ناجحاً وخبيراً , لا ليس بالضرورة فلكل مجتهد نصيب من النجاح

              هل يكفي نَيل درجة الماجستير في تحقيق أهدافك كعالِم بيانات ؟

              لنستطيع الإجابة على هذا السؤال بشكل دقيق لابد أن نفهم أمراً مهماً جداً ، مهما بلغ مستوى شهاداتك العلمية وفي أي مجال سواء ماجستير أو دكتوراه أو غيرها من الدرجات العلمية ، فلا يمكن بأي شكل من الأشكال أن نهمل عامل الخبرة فبدون الخبرة والمهارة الشخصية في التعامل مع أي مجال معين لا يمكن للدرجات العلمية وحدها أن تجعل حاملها يصل إلى مراحل متقدمة ضمن مجاله واختصاصه لأن الخبرة دليل حسن التعامل والتصرف ولاسيما في بعض المواقف الصعبة والمشاكل التي تعترض المرء أثناء مسيرته العلمية والعملية فبعض المواقف تتطلب خبرة مسبقة في التعامل مع هذا النوع من المشاكل لم تكن قد أُدرجت في فصول دراسة درجة الماجستير وهذه الخبرات لا تُكتسب بين يوم وليلة وإنما تتشكل نتيجة مجوعة تجارب تنوعت بين إيجاد الحلول وحسن التصرف والتعلم من الأخطاء والاستفادة منها فمن المعروف أنه من لا يخطئ لا يتعلم، الخبرة تأتي أحياناً بعد قرار حاسم أو خطوة جريئة ، الإنسان الخبير يمتلك بين يديه كنزاً قد لا يمتلكه أصحاب الشهادات العليا أحياناً فهو قادر على انتهاز أضعف الفرصة وتحويلها إلى مشروع قوي وناجح

              ومع كل ما سبق نستنتج أن الحصول على درجة ماجستير أمر جيد ويصبح عامل قوة إن كان مدعوماً بالخبرة الكافية فهذان العنصران إن توفرا معاً فهما دون شك يكوِّنان عالِم بيانات على مستوى عالي من الكفاءة والمهارة 

              هل يساعد الوقت في تحقيق الأهداف بشكل كافٍ ؟

              يعتبر عامل الوقت من العوامل الأساسية التي تسهم في تحقيق الهدف المرجو ومما لا شك فيه أن الدراسة بدوان كامل تساعد في الحصول على أكبر قدر ممكن من المعلومات بسرعة مناسبة ولكن عند دراسة درجة الماجستير الأمر مختلف قليلاً إذ يتحتم على الدارس دراسة أوراق بحثية في عدة مواضيع لا علاقة لها مباشرة بعلوم البيانات كأوراق تتعلق بالعلوم الاجتماعية للإنترنت وتصميم الاستبيانات ، إذاً طالب درجة الماجستير في علم البيانات غير مقيد باستثمار أمثل للوقت ، فما يُستهلك من وقت أقل في الدراسات العادية على العموم لا يوصلك إلى درجة علمية تعطيك إياها درجة الماجستير

              Advertisements

              هل يوجد بديل لدرجة الماجستير؟

              من خلال ما توصلنا إليه في هذا البحث أصبح لدينا سؤال يطرح نفسه : هل يمكن القول بأن مَن لا يملك درجة ماجستير يعتبر غير مؤهل لأن يكون عالِم بيانات قدير ومحترف ولا يملك فرص كتلك التي يمتلكها الحائز على درجة ماجستير ؟

              في الحقيقة هذا الكلام غير مطلق رغم العرف السائد بأن حامل الماجستير يُفضَّل على من لا يحملها وحامل الدكتوراه مفضَّل على حامل الماجستير وهكذا

              وبالطبع الحصول على مزيد من الشهادات يتطلب المزيد من سنوات الدراسة ربما تصل 7 سنوات ثم تأتي الحقيقة الصادمة بأن 3 سنوات من الخبرة وخاصة فيما يتعلق بملف التقدم لوظيفة في الذكاء الاصطناعي ربما تتفوق على كل ما ذكر من السنوات الطويلة في الدراسة

              وكي لا تختلط الأمور ببعضها ويشعر القارئ بشيء من التذبذب في المعلومات المطروحة يمكن القول بأن حامل الدكتوراه يبقى محط أنظار أصحاب العمل المحتملين لأنه باعتقادي ما كان ليصل إلى ما وصل إليه لو أنه لم يكن يمتلك الخبرة اللازمة التي توصله إلى هذه الدرجة العلمية

              هل يعوض العائد المادي لحامل درجة الماجستير ما أنفقه في رحلة التعلم ؟

              هناك العديد من الأشخاص الذين حصول على درجة الماجستير صُدموا بأن الراتب الوظيفي لا يلبي تطلعاتهم وبالتالي وقعوا في فخ الاعتقاد الخاطئ بأن المال الذي أنفقوه عند دراسة درجة الماجستير لا يمكن تعويضه من خلال الرتب الوظيفي ولو على المدى القريب على أقل تقدير

              في هذه الحالة يكون الحل وقائي لا علاجي، ويتم ذلك في التصرف الحكيم أثناء عملية الدراسة فبدلاً من الإنفاق العشوائي على الدراسة بدوام كامل يمكن الدراسة بدوام جزئي مع المحافظة على الوظيفة وبالتالي الراتب وهي أولى الأمور التي تدخل في حيز التدبير الجيد في الإنفاق ، كما وأن التقديم على منح دراسية تسهم بشكل كبير في تغطية جزء لا بأس به من المصروف الدراسي

              :احرص على الحصول على مصدر معلومات جيد في التعلم

              ليس بالضرورة أن يدل اسم الجامعة أو الوحدة التعليمية مهما كان مشهوراً على أنه مصدر معلومات جيد ، ولكن ما يحدد جودة هذه المراكز التعليمية هو مدى تفاعل الطلاب مع الدورة ونتائج الخريجين ، كل ما عليك فعله هو البحث عن الآراء والإحصاءات الرسمية عن أي دورة صادرة عن أي وحدة تعليمية تقدم هذا النوع من الدراسات وبهذا تزيد فرصك في العثور على وحدة تعليمية رائدة تؤمن لك دراسة سليمة وجيدة    

              هل تتماشى هذه الدورات مع مستواك العلمي ؟

              استطراداً للفقرة السابقة وفي خضم الحديث عن حسن اختيار الدورات المناسبة يجب التنويه إلى ضرورة معرفة فيما إذا كانت هذه الدورات تناسب في محتواها وأسلوبها مستواك العلمي فلربما تطرح الدورة موضوعات للمبتدئين يراها آخرون ممن هم أكثر خبرة على أنها بسيطة جداً

              وهذا ما حصل بالفعل عندما قامت إحدى الجامعات الكبرى بضم جمع الفئات الأكاديمية في مستهل برنامجها التدريبي الذي بدأته بدورة مكثفة في البرمجة مما جعل هذه الدورة بالنسبة للبعض أمراً مملاً وفيه مضيعة للوقت

              لا تنسى بعد تأكدك من اتباع دورات تناسب مستواك العلمي أن تتحرى فيما إذا كانت هذه الدورات توفر للخريجين فرص عمل استناداً لما تم دراسته في الدورة ، يمكن اعتبار أنك وُفقت تماماً في اتباع الدورة الأمثل إذا حصلت على فرصة عمل مناسبة بعد التخرج  ولا يهم إن كانت هذه الوظيفة أونلاين أو بدوام كامل أو جزئي       

              هل دراسة علم البيانات هي الخيار الأفضل بالنسبة لك ؟

              القناعة فيما يُقدِم عليه المرء سواء كان دراسة أو عمل هي عامل مهم في نجاح هذا المشروع فلا يمكن لأي شخص أن يبدع في أي مجال مالم يكن مقتنع تماماً بما يقوم به

              هناك الكثير من الأشخاص يكون خيار دراسة الماجستير بالنسبة لهم هو بمثابة فرصة لتأجيل قرارات تتعلق بما يجب عليه فعله في حياتهم ولكن في الحقيقة وفي هذه الحالة يتحول موضوع دراسة قيمة مثل هذه إلى إهدار كبير للوقت ، فالأجدر في مثل هذه الحالات أن يستهلك الوقت الضائع في اكتساب خبرة العملية التي توسع من مهاراتك ومعارفك في مجال علم البيانات والذكاء الاصطناعي  

              علم البيانات علم متعدد المجالات وفروعه كثيرة ومتشعبة وكلها ذات قيمة وتفتح أمام دارسيها آفاق واسعة من المعارف والخبرات التي تصل بصاحبها إلى ما يرنو إليه وتجعل أهدافه في مرمى نظره والوصول إليها مسألة وقت لا أكثر

              في النهاية عزيزي القارئ : نرجو أن تكون قد حصلت على الفائدة والمتعة في هذه المقالة ولا تنسى أن تشاركنا رأيك في ذُكر آنفاً ، مع تمنياتنا لك بالتوفيق والنجاح   

              Advertisements

              Machine learning roadmap from zero to professional – 2024

              Advertisements

              Machine learning is the science of the times, as the demand for its learning is increasing rapidly and significantly

              In this article, we will shed light on the best way to learn machine learning skills so that the learner can invest them in the future in developing scientific research worldwide.

              Therefore, we must first mention the concept of machine learning in a nutshell

              Machine learning is a set of information that is fed into a computer in order to develop and grow over time by developing statistical models and algorithms on which computer systems operate without resorting to specific orders.

              Machine learning map:

              The first stage: learning the programming language

              In this case, it is preferable to learn Python, as it is the most powerful and popular, due to the libraries it contains such as Pandas, Numpy, and Scikit, which are specialized in machine learning, statistics, and mathematics.

              The second stage: learning linear algebra

              Linear learning is one of the branches of mathematics, but it tends to deal with linear transformations and is also concerned with dealing with matrices and vectors.

              Learning linear algebra is a crucial step forward in the journey of studying machine learning

              The third stage: learning the basic libraries of Python

              They are as we have mentioned:

              1. Pandas
              2. Numpy
              3. Sci-kit learn

              While there are other libraries for Python, these three libraries are considered the most efficient to serve their application to machine learning techniques.

              Advertisements

              The fourth stage: learning machine learning algorithms

              They are three types:

              1. Supervised machine learning
              2. Unsupervised machine learning
              3. Reinforcement machine learning

              Regression Algorithms

              Regularization Algorithms

              Instance-Based Algorithms

              Decision Tree Algorithms

              Clustering Algorithms

              Bayesian Algorithms

              Association Rule Learning Algorithms

              Ensemble Algorithms

              Dimensionality Reduction Algorithms

              Artificial Neural Network Algorithms

              Deep Learning Neural Network Algorithms

              Fifth stage: continuous practice

              This stage is no less important than the previous steps, and this is achieved by applying the previous steps to a variety of data sets

              You can gain a lot of experience with algorithms by participating in Kaggle contests

              Advertisements

              خارطة طريق التعلم الآلي من الصفر حتى الاحتراف – 2024

              Advertisements

              يعتبر التعلم الآلي علم العصر إذ يزداد الإقبال على تعلمه بشكل متسارع وملحوظ

              وفي هذا المقال سنسلط الضوء على الطريقة الأمثل لتعلم مهارات التعلم الآلي بحيث يتمكن المتعلم من استثمارها مستقبلاً في تطوير الأبحاث العلمية على مستوى العالم

              لذا لابد في البداية من أن ننوه إلى مفهوم التعلم الآلي باختصار

              التعلم الآلي هو مجموعة من المعلومات تُلقَّن إلى الكمبيوتر بغية تطويره ونموه مع مرور الزمن عن طريق تطوير النماذج الإحصائية والخوارزميات التي تعمل عليها أنظمة الحاسوب دون اللجوء إلى أوامر محددة

              :خارطة التعلم الآلي

              المرحلة الأولى : تعلم لغة البرمجة في هذه الحالة يفضل تعلم بايثون فهي الأقوى والأكثر شيوعاً نظراً لما تحويه من مكتبات

              Pandas و Numpy و Scikit : مثل

              وهي مختصة بالتعلم الآلي والإحصاء والرياضيات

              المرحلة الثانية : تعلم الجبر الخطي

              يعتبر التعلم الخطي أحد فروع علوم الرياضيات إلا أنه يتجه إلى التعامل مع التحولات الخطية ويهتم أيضاً بالتعامل مع المصفوفات والمتجهات

              ويعتبر تعلم الجبر الخطي خطوة مفصلية للمضي قدماً في رحلة دراسة التعلم الآلي

              المرحلة الثالثة : تعلم المكتبات الأساسية لبايثون

              : وهي كما أسلفنا

              1. Pandas
              2. Numpy
              3. Sci-kit learn

              ومع وجود مكتبات أخرى لبايثون إلا أن هذه المكتبات الثلاثة تعتبر الأكثر كفاءة بما يخدم تطبيقها على تقنيات التعلم الآلي

              Advertisements

              المرحلة الرابعة : تعلم خوارزميات التعلم الآلي

              : وهي ثلاثة أنواع

              1. Supervised machine learning
              2. Unsupervised machine learning
              3. Reinforcement machine learning

              خوارزميات الانحدار

              خوارزميات التنظيم

              الخوارزميات القائمة على المثيل

              خوارزميات شجرة القرار

              خوارزميات التجميع

              Bayesian Algorithms

              خوارزميات تعلم قواعد الرابطة

              خوارزميات المجموعة

              خوارزميات تخفيض الأبعاد

              خوارزميات الشبكة العصبية الاصطناعية

              خوارزميات التعلم العميق للشبكة العصبية

              المرحلة الخامسة : الممارسة المستمرة

              وهذه المرحلة لا تقل أهمية عن الخطوات السابقة ويتحقق ذلك عن طريق تطبيق الخطوات السابقة على مجموعات متنوعة من البيانات ويمكنك اكتساب خبرة كبيرة بالتعامل مع الخوارزميات عن طريق

              Kaggle  المشاركة في مسابقات

              Advertisements

              The 5 Most Difficult Questions to Ask a Machine Learning Interview Applicant

              Advertisements

              As an applicant for an interview in data science and related sciences, you may notice that the success rates seem low compared to the number of applicants. You may notice that the level of questions becomes more difficult in the advanced stages of the interview, especially when questions related to machine learning are asked. In fact, the questions may seem difficult at first. The first is often the failure to answer as a result of confusion, which usually leads to the failure of the applicant.

              Anyone who can avoid falling into this trap can benefit from his previous stumbling blocks and turn them into strengths that will help him overcome this interview with ease because he has become fully aware of the level and method of asking difficult questions.

              Of course, not all applicants will wait until they fail to become aware of the level of questions and answer them in another interview. Here we exclude a small group of applicants who are fully prepared for any kind of questions. For them, machine learning is a specialty and they deal with it professionally, making them able to face the questions that constitute For others, it is a bump that is difficult to overcome, so in this article, for example, we will address, for example, the five most difficult questions that are classified as difficult in interviews related to machine learning. Understanding these questions that form the basic concepts in machine learning will undoubtedly make the applicant in a position of strength when he is tested with them.

              Question 1: What is the difference between XGBoost and Gradient Boosting?

              The obvious answer to this question may seem to you that XGBoost is the most suitable application for dealing with Gradient Descent, and this answer is not wrong, but the questioner is trying to extract the skills of the applicant through an answer that indicates that the respondent is a professional data scientist

              • So the expected answer will be as follows:
              • XGBoost has a requirement to get the job done
              • XGBoost has a built-in technology for handling null values by a mechanism called sparsity awareness
              • Uses gradients that are based on similarity scores
              • It has a great role in speeding up the calculations
              • Parallelism to find (variable – threshold) groups on huge data sets using weighted quantitative sketch technique

              Question 2: What are the best uses for regression evaluation scales?

              the answer :

              Evaluation criteria used in regression:

              R2 is very common in detecting the presence of regression, as it explains by the percentage of variance in the function that is explained by the independent variables

              MSE loss function

              RMSE Root mean square variance

              MAPE is the average percentage of absolute error, which is the most appropriate measure for the commercial activity, as its work is based on giving a percentage of error in the average prediction values

              How do you use the most appropriate option for each of: MSE and RMSE?

              Use the RMSE which is the same scale as the actual scale

              Use MSE on the squared scale

              Advertisements

              Question 3: How can overfitting be controlled using cross-validation?

              the answer :

              It is important to know that cross-validation enables you to identify redundant composition without the possibility of controlling it

              In order to be able to control it, we must do the following:

              • Selection and engineering of features
              • If the algorithm is linear, outliers must be processed
              • Parameter setting
              • Early stop
              • Organization
              • Try to get as much data as possible

              Question 4: What are precision and recall?

              Let’s say that out of 18 expected fraud incidents, 12 were classified as true, and in this context, 80% of all fraud incidents were found. Precision and recall

              Answer: Let’s create the following matrix:

              Precision = TP/(TP + FP) = 12/18 = 0.66

              Recall = TP/(TP + FN) = 12/15 = 0.8

              If your information is superficial on this subject, you will feel confused

              On the contrary, if you are well versed, you will find that the answer is already in the question

              Recall: What percentage of the actual 1s were correctly predicted = 80% = 0.8

              Precision: How accurate were the predictions? Out of 18 predictions, 12 were correct, so 12/18 = 0.66.

              It is noted here that TN is not a question and is not even required for both Recall and Precision

              Question 5: What are the differences between Bagging and Boosting?

              Bagging:

              • Creating a large number of decision trees that enable the final prediction to be obtained
              • Possibility to create decision trees on the dependent actual value
              • Possible poor results on random datasets

              Boosting:

              • The dependence of the following tree on the prediction residuals on the last decision tree is the sequence of the beginners
              • Create trees on the tailings
              • Work well on random data set as it focuses on misclassified samples

              Based on your knowledge of the previous points, you can choose between the two jobs

              Advertisements

              أصعب 5 أسئلة يمكن أن تطرح على المتقدم إلى مقابلة التعلم الآلي

              Advertisements

              قد تلاحظ كمتقدم لمقابلة في علوم البيانات وما يتفرع عنها من علوم أن معدلات النجاح تبدو منخفضة قياساً إلى عدد المتقدمين، قد تلاحظ أن مستوى الأسئلة يزداد صعوبة في مراحل متقدمة من المقابلة وخصوصاً عندما يتم طرح الأسئلة المتعلقة بالتعلم الآلي، في الحقيقة الأسئلة قد تبدو صعبة للوهلة الأولى وغالباً ما يكون التعثر في الإجابة نتيجة الارتباك الذي عادةً ما يؤدي إلى فشل المتقدم

              يستطيع تجنب الوقوع في هذه المصيدة من يستفيد من عثرته السابقة ويحولها إلى نقاط قوة تعينه على تجاوز هذه المقابلة بسهولة ويسر لأنه بات على اطلاع تام على مستوى وأسلوب طرح الأسئلة الصعبة

              بالطبع ليس كل المتقدمين سينتظرون إلى أن يفشلوا ليصبحوا على دراية بمستوى الأسئلة ويجيبوا عليها في مقابلة أخرى، نحن هنا نستثني فئة قليلة من المتقدمين المستعدين تماماً إلى أي نوع من الأسئلة، فالتعلم الآلي بالنسبة لهم هو اختصاص ويتعاملون معه باحترافية تجعلهم قادرين على مواجهة الأسئلة التي تشكل بالنسبة لغيرهم عثرة يصعب تجاوزها، لذا فسنتناول في مقالتنا هذه على سبيل المثال لا الحصر أكثر خمسة أسئلة تصنف على أنها صعبة في المقابلات المتعلقة بالتعلم الآلي، فهم هذه الأسئلة التي تشكل المفاهيم الأساسية في التعلم الآلي سيجعل بلا شك المتقدم في موضع قوة عندما يتم اختباره بها

              :السؤال الأول

              Gradient Boosting و XGBoost  ما الفرق بين

              قد تبدو لك الإجابة البديهية على هذا السؤال

              هو التطبيق الأنسب XGBoost أن

              Gradient Descent للتعامل مع

              وهذه الإجابة ليست خاطئة ولكن السائل يحاول استخراج مهارات المتقدم من خلال إجابة تدل على أن المجيب عالِم بيانات محترف لذا فالإجابة المنتظرة ستكون على النحو الآتي

              لديه شرط لإنجاز المهمة XGBoost

              XGBoost يحتوي

              على تقنية مدمجة للتعامل مع القيم الفارغة

              sparsity awareness  بواسطة آلية تسمى

              يستخدم التدرجات التي تعتمد على درجات التشابه

              لها دور كبير في تسريع العمليات الحسابية

              التوازي للعثور على مجموعات ( متغيرة – عتبة ) على مجموعات البيانات الضخمة باستخدام تقنية الرسم الكمي الموزون

              السؤال الثاني: ماهي الاستخدامات الأمثل لمقاييس تقييم الانحدار؟

              : الإجابة

              :معايير التقييم المستخدمة في الانحدار

              هو شائع كثيراً في الكشف عن وجود الانحدار R2

              فهو يشرح بنسبة مئوية التباين في التابع الذي يتم تفسيره بواسطة المتغيرات المستقلة

              وظيفة الخسارة MSE

              جذر المتوسط التربيعي للتباين RMSE

              متوسط النسبة المئوية للخطأ المطلقMAPE

              وهو المقياس الأنسب للنشاط التجاري فعمله قائم على إعطاء نسبة مئوية للخطأ في متوسط قيم التنبؤ

              كيف تستخدم الخيار الأنسب

              ؟ MSE و RMSE : لكل من

              RMSE استخدام

              وهو نفس المقياس الموجود في المقياس الفعلي

              MSE استخدام

              على المقياس التربيعي

              Advertisements

              : السؤال الثالث

              overfitting كيف يمكن ضبط عملية

              باستخدام التحقق المتبادل؟

              :الإجابة

              من الضروري أن تعلم أن التحقق المتبادل يمكنك من تحديد التركيب الزائد دون إمكانية التحكم فيه

              :ولنتمكن من التحكم فيه علينا إجراء الآتي

               اختيار وهندسة الميزات *

               إذا كانت خوارزمية خطية يجب معالجة القيم المتطرفة *

               ضبط المعلمة *

               التوقف المبكر *

               التنظيم *

              محاولة الحصول على مزيد من البيانات قدر المستطاع *

              : السؤال الرابع

              ؟ precision  و recall ما هي

              لنقل أنه من أصل 18 حادثة احتيال متوقعة تم تصنيف 12 منها على أنها صحيحة وفي هذا السياق تم العثور على 80 % من إجمال حوادث الاحتيال

              precision   و recall اذكر

              :الجواب

              :لنقوم بإنشاء المصفوفة التالية

              Precision = TP/(TP + FP) = 12/18 = 0.66

              Recall = TP/(TP + FN) = 12/15 = 0.8

              إن كانت معلوماتك سطحية حول هذا الموضوع ستشعر بالارتباك

              وعلى العكس تماماً إن كنت متمكن جيداً فستجد أن الإجابة موجودة أصلاً بالسؤال

              : Recall

              1s ما هي النسبة المئوية من

              الفعلية التي تم توقعها بشكل صحيح = 80٪ = 0.8

              : Precision

              ما مدى دقة التنبؤات، من أصل 18 تنبؤ ، كان 12 منها صحيحاً ومن ثم 12/18 = 0.66

              TN ومن الملاحظ هنا أن

              ليس سؤالاً وليس مطلوباً

              Recall و Precision حتى لكل من

              السؤال الخامس: ما هي أوجه الاختلاف

              Bagging  و  Boosting بين

              : Boosting

              اعتماد الشجرة التالية على بقايا التنبؤ على آخر شجرة قرار فهو تسلسل المبتدئين *

              إنشاء الأشجار على المخلفات *

              العمل بشكل جيد على مجموعة البيانات العشوائية فهو يركز على العينات المصنفة بشكل خاطئ *

               : Bagging

              إنشاء عدد كبير من أشجار القرار تمكِّن من الحصول على التنبؤ النهائي *

              إمكانية إنشاء أشجار قرار على القيمة الفعلية التابعة *

              من الممكن إعطاء نتائج رديئة على مجموعات البيانات العشوائية *

              فبناءً على معرفتك بالنقاط السابقة تستطيع الاختيار بين الوظيفتين

              Advertisements

              10Excel functions for data analysis

              Advertisements

              The Excel program is one of the programs that has features and characteristics that help the user to analyze data easily, and due to the multiple formulas and functions it provides that are capable of carrying out a set of operations, from which we will discuss in our article these functions of calculations, character and date text tasks, and a set of other research tasks

              1. CONCATENATE

              This formula is considered one of the most effective formulas in analyzing data, despite its ease and simplicity of working with it. Its task is to use dates, texts, numbers, and different data present in several cells and merge them into one cell.

              SYNTAX = CONCATENATE (text1, text2, [text3], …)

              Concatenate multiple cell values

              The simple CONCATENATE formula for the values of two cells A2 and B2 is as follows:

              = CONCATENATE (A2, B2)

              The values will be combined without using any delimiter, and to separate the values with a space we use “ ”

              =CONCATENATE(A3, “ “, B3)

              Connect a string of texts and the computed value

              You can also bind a string and a computed value to the formula as in the example of restoring the current date

              =CONCATENATE(“Today is ”, TEXT(TODAY(), “dd-mmm-yy”))

              You can verify that the results provided by the CONCATENATE function are correct by doing the following:

              In all cases, the result of the CONCATENATE function is a text string, even if all the source values are numbers

              Make sure there is a text argument in the CONCATENATE function to ensure that it works

              You have to pay close attention to the validity of the text argument in order for the CONCATENATE function to work correctly, otherwise the formula will return the error #VALUE! This is because the arguments are not valid

              2.Len()

              This function is used to know the number of characters in one cell, or when dealing with text that contains a limited number of characters, or to know the difference between the numbers of a group of products

              SYNTAX = LEN (text)

              3.Days()

              This function is used to calculate the number of days between two dates

              SYNTAX = DAYS (end_date, start_date)

              4.Networkdays

              It is considered to be a function of date and time in Excel and is often used by finance and accounting departments to exclude the number of weekends to determine the wages of employees based on the calculation of actual working days for them or the calculation of the total number of working days for a specific project

              SYNTAX = NETWORKDAYS (start_date, end_date, [holidays])

              5.Sumifs()

              It is one of the most common formulas in Excel and is considered one of the most important functions for data analysts =SUMIFS. =SUM, especially for conducting data collection under sample conditions

              SYNTAX = SUMIFS (sum_range, range1, criteria1, [range2], [criteria2], …)

              Advertisements

              6. Averageifs()

              This task allows the average to be extracted from one or more parameters

              SYNTAX = AVERAGEIFS (avg_rng, range1, criteria1, [range2], [criteria2], …)

              7. Countsifs()

              It is an important tool in data analysis and it is similar to SUMIFS. In most functions it counts the number of values that satisfy certain conditions but it doesn’t need a summation range

              SYNTAX = COUNTIFS (range, criteria)

              8.Count()

              Its job is to determine whether a cell is empty or not by discovering gaps in the data set without you, as a data analyst, having to restructure it.

              SYNTAX = COUNTA (value1, [value2], …)

              9. Vlookup()

              This shortcut stands for Vertically searching for a value in the leftmost column of the table so that you can return a value in the same row of the column you specify

              SYNTAX = VLOOKUP (lookup_value, table_array, column_index_num, [range_lookup])

              We will explain the arguments to the VLOOKUP function

              – lookup_value : is the value to look up in the first column of the table

              table – : indicates the table from which the value is to be retrieved

              -col_index: returns the column in the table from the value

              range_lookup – :

              Optional: TRUE = approximate match

              Default: FALSE = exact match

              The following table will explain the use of VLOOKUP

              Cell A11 contains the lookup value

              A2:E7 is the table array

              3 is the column index with the information for the sections

              0 is the search for the range

              If you press the Enter key, it will return “Marketing”, which indicates that Stuart works in the marketing department

              10. Lookup()

              In it, “horizontal” is represented by the letter H, and it searches for one or more values in the top row of the table, then it retrieves a value from a row you specify in the table or row from the same column if this tool makes things easier, for example when the values you use are in the rows The first one from the spreadsheet and you need to look at a certain number of rows, this tool will do the trick

              SYNTAX = HLOOKUP (lookup_value, table_array, row_index, [range_lookup])

              Let’s learn about Hlookup’s arguments

              Lookup_Value denotes the attached value

              table — the table from which you need to retrieve data

              ROW_INDEX which is the row number to restore the data

              Range_lookup for exact and approximate matching, and that is determined by specifying the validity of the default value, so the match is approximate

              In our next example, we’ll search for the city Jenson is from using Hlookup.

              The search value shown in H23 is Jenson

              G1: M5 is the table array

              4 is the row index number

              0 is for an approximate match

              Pressing enter will take you back to New York.

              at the end

              We conclude from the above how effective Excel is in analyzing data. By learning its formulas and functions, you can make work easier for you and thus save a lot of time and effort.

              Advertisements

              عشرة وظائف لإكسل في تحليل البيانات

              Advertisements

              يعتبر برنامج إكسل من البرامج التي تتمتع بميزات وخصائص تعين المستخدم على تحليل البيانات بسهولة ونظراً لما يوفره من صيغ ووظائف متعددة قادرة على تنفيذ مجوعة عمليات سنتناول منها في مقالنا هذه وظائف العمليات الحسابية ومهام نصوص الأحرف والتاريخ ومجموعة أخرى من مهام البحث

              CONCATENATE 1

              تعتبر هذه الصيغة من الصيغ الأكثر فاعلية في تحليل البيانات رغم سهولتها وبساطة العمل بها وهي مهمتها استخدام التواريخ والنصوص والأرقام وبيانات مختلفة موجودة في عدة خلايا ودمجها في خلية واحدة

              SYNTAX = CONCATENATE (text1, text2, [text3], …)

              تسلسل قيم خلايا متعددة

              CONCATENATE صيغة

              A2 و B2 البسيطة لقيم خليتين

              هي كما يلي

              = CONCATENATE (A2، B2)

              “ “سيتم دمج القيم بدون استخدام أي محدد ، ولفصم القيم بمسافة نستخدم

              =CONCATENATE(A3, “ “, B3)

              ربط سلسلة من النصوص والقيمة المحسوبة

              كما ويمكنك ربط سلسلة نصية وقيمة محسوبة بالصيغة كما في المثال الموضح عن استعادة التاريخ الحالي

              =CONCATENATE(“Today is “, TEXT(TODAY(), “dd-mmm-yy”))

              ويمكنك التأكد من صحة النتائج التي تقدمها

              CONCATENATE الدالة

              من خلال اتباع ما يلي

              في جميع الأحوال تكون نتيجة *

              CONCATENATE الدالة

              عبارة عن سلسلة نصية وإن كانت جميع قيم المصدر أرقاماً

              احرص على وجود وسيطة نصية في *

              CONCATENATE دالة

              لضمان عملها

              وعليك أن تنتبه جيداً من صحة الوسيطة النصية لكي تعمل *

              CONCATENATE الدالة

              بشكل صحيح وإلا فالصيغة

              #VALUE! سترجع لك الخطأ

              وهذا سببه أن الوسيطات غير صالحة

              Len() 2.

              تستخدم هذه الدالة لمعرفة عدد الأحرف في الخلية الواحدة ، أو عند التعامل مع نص يحوي عدد محدود من الأحرف أو معرفة الاختلاف بين أرقام مجموعة من المنتجات

              SYNTAX = LEN (text)

              Days() 3.

              تستخدم هذه الدالة لحساب عدد الأيام الواقعة بين تاريخين

              SYNTAX =DAYS (end_date, start_date)

              Networkdays4.

              وهي تعتبر أنها دالة التاريخ والوقت في إكسل وتستخدم غالباً من قبل أقسام المالية والمحاسبة لاستبعاد عدد عطلات نهاية الأسبوع لتحديد أجور الموظفين بناءً على حساب أيام العمل الفعلية لهم أو حساب عدد كامل أيام العمل لمشروع معين   

              SYNTAX = NETWORKDAYS (start_date, end_date, [holidays])

              Sumifs() 5.

              وهي من الصيغ المتداولة بكثرة في إكسل وتعتبر من أهم الوظائف بالنسبة لمحللي البيانات

              =SUMIFS. =SUM

              وخصوصاً لإجراء عملية جمع للبيانات وفق شروط معينة

              SYNTAX = SUMIFS (sum_range, range1, criteria1, [range2], [criteria2], …)

              Advertisements

              Averageifs() 6.

              تتيح هذه المهمة استخلاص المتوسط من معلمة واحدة أو أكثر

              SYNTAX = AVERAGEIFS (avg_rng, range1, criteria1, [range2], [criteria2], …)

              Countsifs() 7.

              من الأدوات المهمة في تحليل البيانات

              SUMIFS. وهي تتشابه مع

              في معظم الوظائف فهي تقوم بحساب عدد القيم التي تحقق شروط معينة إلا أنها لا تحتاج إلى نطاق جمع

              SYNTAX = COUNTIFS (range, criteria)

              8. Counta()

              مهمتها هي أن تحدد هل الخلية فارغة أم لا من خلال اكتشاف الفجوات الموجودة في مجموعة البيانات دون أن تضطر كمحلل بيانات إلى إعادة هيكلتها

              SYNTAX = COUNTA (value1, [value2], …)

              9. Vlookup()

              يدل هذا الاختصار على البحث الشاقولي عن قيمة ما في العمود الكائن في أقصى يسار الجدول ليتسنى لك إرجاع قيمة في نفس الصف من العمود الذي تحدده

              SYNTAX = VLOOKUP (lookup_value, table_array, column_index_num, [range_lookup])

              VLOOKUP وسنقوم بشرح الوسيطات للدالة

              lookup_value

              هي القيمة التي عليك البحث عنها في العمود الأول من الجدول

              table

              يدل على الجدول التي يتم استرداد القيمة منه

              col_index

              يتيح استعادة العمود الموجود في الجدول من القيمة

              range_lookup

              اختياري : TRUE = approximate match

              افتراضي : FALSE = exact match

              VLOOKUP وسيوضح الجدول التالي استخدام

              lookup تحوي قيمة A11 الخلية

              هي صفوف الجدول A2: E7

              رقم 3 هو فهرس العمود مع المعلومات الخاصة بالأقسام

              رقم 0 هو البحث عن النطاق

              Enter وفي حال الضغط على مفتاح

              فسيعيد “التسويق” وهذه دلالة على أن

              يعمل في قسم التسويق Stuart

              10. Hlookup()

              “وفيه يمثل “الأفقي

              H بالحرف

              وهو يبحث عن قيمة واحدة أو أكثر في الصف العلوي من الجدول، ثم يقوم باستعادة قيمة من صف تحدده في الجدول أو الصف من نفس العمود إذا تقوم هذه الأداة بتسهيل الأمور أكثر فمثلاً عند تكون القيم التي تستخدمها موجودة في الصفوف الأولى من جدول البيانات واحتجت إلى أن تتطلع على عدد صفوف معين فهذه الأداة تفي بالغرض 

              SYNTAX = HLOOKUP (lookup_value, table_array, row_index, [range_lookup])

              Hlookup لنتعرف على وسيطات

              Lookup_Value  

              يدل على القيمة المرفقة

              table — 

              وهو الجدول الذي عليك استعادة البيانات منه

              ROW_INDEX

              وهو رقم الصف لاستعادة البيانات

              Range_lookup

              للمطابقة الدقيقة والتقريبية وذلك يتحدد بتحديد صحة القيمة الافتراضية فبصحتها يكون التطابق تقريبي

              في مثالنا التالي سنقوم بالبحث عن المدينة

              Jenson التي ينتمي إليها

              Hlookup. باستخدام

              Jenson وهي H23 تظهر قيمة البحث في

              هي صفوف الجدول G1: M5

              رقم 4 فهرس الصف

              رقم 0 اختبار تقريبي

              Enter وبالضغط على  

              “سيعيدك إلى ” نيويورك  

              وفي الختام

              نستخلص مما سبق مدى فاعلية إكسل في تحليل البيانات فبتعلمك صيغه ووظائفه يمكنك تسهيل العمل عليك وبالتالي توفر الكثير من الوقت والجهد 

              Advertisements

              How To Create an Online Business with AI In Just 24 Hours!

              Advertisements

              Did you know that you can create your own company online from nothing in a record time!

              Yes, my friend, this is possible by artificial intelligence and using ChatgPT and free tools.

              This depends on creating a website and developing a suitable strategy for work and I am not talking here about creating an electronic blog or store, but according to what we will explain in this article.

              The basic idea of this project is based on providing something useful to people, and here you do not need to create content or write articles, but rather mainly on the real data.

              So you have to think and search for the things that a large group of users is looking for and receives their interest and accordingly you can create a database that is based on your work within the framework of your work and your interests, such as if your field of work in digital marketing, for example, is here you need to form ideas on providing things related to With digital marketing and most of most workers in this field is to organize e -mail content during marketing campaigns, you can now provide assistance to them by building Boostctr.io

              Advertisements

              It is an easy -to -use location that contains tested topics with some information and how to build this position, starting with the beginning of you obtaining the symbol for the front and backgrounds and paste it into Visual Studio Code.

              And the creation of the site is very simple, as you can use HTML, CSS and JavaScript for the frontend and use ASP.NET CORE API and the Lite DB database for the Backend,

              you can simply add a link or copy of an advertisement or a server for your ads or sell advertisements

              We come to the optimal investment stage of this site

              The idea of the best investment lies by making people get to know the site and explore its content in order to attract more possible visitors and sell advertising spaces, as well as benefit from the sale of topics, content and e -mail marketing tools, and you can add a distinct membership through which the members can access the full database or Get more daily records.

              Do you think this idea is more feasible than creating an electronic store, or does its simplicity make it a commercial activity on the Internet the lowest level of stores.

              Share your opinion and indicate us with an idea that can be added as a valuable content of this type of site, we are waiting for your opinion on the comments.

              Advertisements

              !كيفية إنشاء شركة عبر الإنترنت بواسطة الذكاء الاصطناعي خلال 24 ساعة فقط

              Advertisements

              هل تعلم أنه أصبح بمقدورك إنشاء شركة خاصة بك عبر الإنترنت من لا شيء خلال زمن قياسي نعم صديقي هذا ممكن وذلك بواسطة الذكاء الاصطناعي

              والأدوات المجانية chatgpt وباستخدام

              يعتمد ذلك على إنشاء موقع إلكتروني ووضع استراتيجية مناسبة للعمل ولا أتحدث هنا عن إنشاء مدونة أو متجر إلكتروني بل وفق ما سنشرحه في هذا المقال

              تقوم الفكرة الأساسية لهذا المشروع على تقديم شي مفيد للناس وهنا لست بحاجة إلى إنشاء محتوى أو كتابة مقالات بل بالاعتماد وبشكل أساسي على البيانات الحقيقية لذا عليك التفكير والبحث عن الأشياء التي يبحث عنها فئة كبيرة من المستخدمين وينال اهتمامهم وبناء عليها يمكنك تكوين قاعدة بيانات تستند عليها في عملك ضمن إطار عملك واهتماماتك ، كأن يكون مجال عملك في التسويق الرقمي على سبيل المثال ، فأنت هنا بحاجة لتكوين الأفكار حول تقديم أشياء تتعلق بالتسويق الرقمي وأكثر ما يُربك أغلب العاملين في هذا المجال هو تنظيم محتوى البريد الإلكتروني خلال الحملات التسويقية

              BOOSTCTR.IO   يمكنك الآن توفير المساعدة لهم ببناء

              Advertisements

              وهو موقع سهل الاستخدام يحوي مواضيع مُجربة مع بعض المعلومات وكيفية بناء هذا الموضع تعتمد بداية على حصولك على الرمز للواجهتين الأمامية والخلفية

              Visual Studio Code ولصقه في

              وإنشاء الموقع بسيط للغاية إذ يمكنك استخدام

              للواجهة الأمامية HTML و CSS و JavaScript

              ASP.NET Core API واستخدام

              للواجهة الخلفية Lite DB وقاعدة بيانات

              ومن ثم يمكنك ببساطة إضافة رابط أو صورة إعلان ما أو خادم لإعلاناتك أو بيع مساحات للإعلانات

              نأتي إلى مرحلة الاستثمار الأمثل لهذ ا الموقع

              تكمن فكرة الاستثمار الأفضل من خلال جعل الناس يتعرفون على الموقع واستكشاف محتواه بغية جذب أكبر ممكن من الزوار وبيع مساحات إعلانية وكذلك الاستفادة من عمليات بيع المواضيع والمحتوى وأدوات التسويق عبر البريد الإلكتروني، كما ويمكنك إضافة عضوية متميزة تمكن من خلالها الأعضاء الوصول إلى قاعدة البيانات الكاملة أو الحصول على المزيد من السجلات اليومية

              هل تعتقد أن هذه الفكرة مجدية أكثر من إنشاء متجر إلكتروني أم أن بساطتها تجعلها نشاط تجاري عبر الإنترنت أقل مستوى من المتاجر شاركنا رأيك وأشِر علينا بفكرة يمكن أن تضاف كمحتوى قيّم لهذا النوع من المواقع ، ننتظرك رأيك في التعليقات   

              Advertisements

              Data Analyst Roadmap for 2024

              Advertisements

              We will learn about the roadmap for those coming to data analysis for the year 2023, supported by links to tools, tutorials, and online courses.

              The primary function of data analysts within any company is to fully study customer data in order to provide the best service to them and to conduct statistics that enable service providers to know the most appropriate behavior for the customer.

              Data Analyst Roadmap for 2023

              Learning programming is the first step to embarking on the data analysis journey, and knowledge of computer science, especially databases and SQL, also helps in this. In the midst of our conversation, we will mention the resources necessary to make you a data analyst.

              This map is your guide to learning the skills of a successful data analyst for the year 2023. It includes the basic steps for the stages of learning in a simplified and understandable manner. If you see that there are other tools added to this map, we are pleased to interact with you and mention them in the comments. Your opinion is important to us.

              Now we will discuss the important resources mentioned in this map:

              1. Learn Python

              There is no doubt that learning the Python language is the ideal start to the journey of learning data analysis. Learning the codes of this programming language is an essential pillar of data analysis jobs. There is complete compatibility between data analysis and visualization packages and the Python language, in addition to the existence of a wide environment of users of this language. It helps you find solutions to professional problems that you may encounter, and this also enhances the presence of a large number of online Python courses, and here we recommend specializing in Python from Coursera, through which you can use Python at an intermediate level within three months at most

              Python For Everybody

              Coursera offers a very useful educational course for beginners in the Python language, as it starts from the basics of Python, then it will take you to the web, interact with the database in this language

              By learning the Python language, you have come a long and important way in learning data analysis, then we can move on to other things that must be learned after the Python language.

              Advertisements

              2. Data visualization and processing

              It is very necessary for the data analyst to be fully aware of data visualization, as you need, by virtue of your work, to convert the raw data into charts to clarify it further

              Therefore, you must learn visualization and data processing libraries, which we will talk about some of them with an explanation of the different tools and features between one library and another

              Numpy Library

              The working principle of this library depends on matrices and the implementation of arithmetic operations, and it is widely circulated among data analysts and it is recommended to learn it at the beginning

              Pandas Library

              Dedicated to importing and modifying data, you need to analyze and clean the data

              Matplotlib library

              This library is open source, so it is the most popular among data analysts, and thus you can find a large number of users that you can use to solve some problems that you may encounter, in addition to that it offers an infinite number of charts to work on

              Seaborn Library

              It differs from its predecessor in that it provides infinite layouts that can be customized to suit your requirements and are easy to learn

              Tableau Library

              Just import your data into this library then unleash your imagination and start customizing your visualizations because it offers you the use of data visualization without having to learn any programming language

              3. Learn to count:

              One of the indications of increasing employment opportunities for a data analyst is his possession of statistics skills, and the importance of learning statistics lies in dealing with a large number of data in a deep way, so you need to make predictions based on decisions that you have to make according to the results of counting this data

              We recommend learning this course provided by the Coursera platform for beginners in statistics, which starts you from the basics related to sampling, distribution, probability, regression, etc.

              Conclusion:

              Have you noticed the simplicity of this roadmap that you can rely on to become an experienced data analyst? Of course, we cannot limit learning the programming language to the Python language, as you can learn other languages, the R language, but it is agreed that the Python language is very ideal for data analysis without neglecting the importance of the rest of the languages

              With our wishes of success

              Here are some great sources of learning:

              We hope that we have achieved in this article the ideas that benefit data analysts, and do not forget to share with us in the comments the ideas that you see adding more value to this map .. We are waiting for you.    

              Advertisements

              خارطة الطريق الخاصة بمحلل البيانات لعام 2024

              Advertisements

              سنتعرف على خارطة الطريق للمقبلين على تحليل البيانات للعام 2023 مدعومة بالروابط الخاصة بالأدوات والبرامج التعليمية وبالدورات التدريبية عبر الإنترنت

              تكمن الوظيفة الأساسية لمحللي البيانات ضمن أي شركة في دراسة كاملة حول بيانات العملاء بغية توفير الخدمة الأمثل لهم وإجراء إحصائيات تمكن مقدمي الخدمة من معرفة السلوك الأنسب للعميل

              خارطة طريق محلل البيانات لعام 2023

              يعتبر تعلم البرمجة هو الخطوة الأولى للسير في رحلة تحليل البيانات ويساعد في ذلك أيضاً معرفة علوم الكمبيوتر

              SQLوخاصة قواعد البيانات و  

              وسنأتي في خضم حديثنا على ذكر الموارد اللازمة لتجعل منك محلل بيانات

              تعتبر هذه الخارطة دليلك لتعلم مهارات محلل البيانات الناجح لعام 2023 ، فهي تتضمن الخطوات الأساسية لمراحل التعلم بشكل مبسط ومفهوم ولك إن كنت ترى أن هناك أدوات أخرى تضاف إلى هذه الخارطة فيسعدنا تفاعلك معنا وذكرها في التعليقات فرأيك مهم بالنسبة لنا والآن سنتطرق إلى ذكر الموارد المهمة الواردة في هذه الخارطة

              1. تعلّم لغة بايثون

              مما لا شك فيه أن تعلم لغة بايثون هو البداية المثالية لرحلة تعلم تحليل البيانات فتعلم كودات لغة البرمجة هذه هو ركن أساسي من أركان وظائف تحليل البيانات ، فهناك توافق تام بين حزم تحليل البيانات والتصور وبين لغة بايثون ، علاوة على وجود بيئة واسعة من مستخدمي هذه اللغة تساعدك على إيجاد الحلول للمشاكل المهنية التي قد تعترضك وهذا أيضاً يعزز وجود عدد كبير من الدورات التعليمية للغة بايثون عبر الإنترنت وهنا ننصح بتخصص بايثون من كورسيرا التي من خلالها يمكنك أن تستخدم بايثون بمستوى متوسط خلال ثلاثة أشهر على الأكثر

              بايثون للجميع

              تقدم كورسيرا دورة تعليمية مفيدة جداً للمبتدئين في لغة بايثون فهي تبدأ من أساسيات بايثون ثم ستنتقل بك إلى الويب التفاعل مع قاعدة البيانات بهذه اللغة

              وبتعلمك للغة بايثون تكون قد قطعت شوطاً كبيراً ومهماً في تعلم تحليل البيانات، عندها يمكن أن ننتقل إلى الأمور الأخرى التي يجب تعلمها بعد لغة بايثون

              Advertisements

              2. التصور ومعالجة البيانات

              من الضروري جداً لمحلل البيانات أن يكون على دراية تامة بتصور البيانات، فأنت بحاجة بحكم عملك أن تقوم بعملية تحويل البيانات الأولية إلى مخططات لإيضاحها بشكل أكبر

              لذا لابد لك من تعلم مكتبات التصور ومعالجة البيانات والتي سنتناول الحديث عن بعضها مع توضيح اختلاف الأدوات والميزات بين مكتبة وأخرى

              Numpy مكتبة 

              يعتمد مبدأ عمل هذه المكتبة على المصفوفات وتنفيذ العمليات الحسابية وهي متداولة بكثرة بين محللي البيانات وينصح بتعلمها في البداية

              Pandas مكتبة

              مخصصة لاستيراد البيانات والتعديل عليها فأنت بحاجة إلى تحليل البيانات وتنظيفها

              Matplotlib مكتبة

              تعتبر هذه المكتبة مفتوحة المصدر لذا فهي الأكثر شيوعاً بين محللي البيانات وبهذا يمكنك إيجاد عدد كبير من المستخدمين الذين يمكنك الاستعانة بهم لحل بعض المشاكل التي قد تعترضك فضلاً عن أنها تقدم عدد لا نهائي من المخططات للعمل عليها

              Seaborn مكتبة

              تختلف عن سابقتها بأنها توفر مخططات لا حصر لها يمكن بتخصيصها بما يتلاءم مع متطلباتك وهي سهلة التعلم

              Tableau مكتبة

              ما عليك إلا استيراد بياناتك إلى هذه المكتبة ثم أطلق العنان لمخيلتك وابدأ بتخصيص تصوراتك لأنها توفر لك استخدام تصور البيانات دون الحاجة إلى تعلم أي لغة برمجة

              3. تعلَّم الإحصاء

              من دلائل زيادة فرص التوظيف بالنسبة لمحلل البيانات هو امتلاكه لمهارات الإحصاء وتكمن أهمية تعلم الإحصاء في التعامل مع عدد كبير من البيانات وبشكل عميق، إذاً أنت بحاجة لإجراء التنبؤات استناداً إلى قرارات عليك اتخاذها وفق نتائج إحصاء هذه البيانات ننصح بتعلم هذه الدورة المقدمة من منصة كورسيرا للمبتدئين في الإحصاء التي تنطلق بك من الأساسيات المتعلقة بأخذ العينات وتوزيعها والاحتمال والانحدار.. إلخ  

              : الخلاصة

              هل لاحظت بساطة هذه الخارطة التي يمكنك الاعتماد عليها لتصبح محلل بيانات متمرس ؟ طبعاً لا يمكننا أن نحصر تعلم لغة البرمجة بلغة بايثون

              R فبإمكانك تعلم لغات أخرى كلغة

              ولكن من المتفق عليه أن لغة بايثون مثالية جداً لتحليل البيانات دون إهمال أهمية باقي اللغات

              مع تمنياتنا لكم بالتوفيق

              : إليكم بعض المصادر المهمة للتعلم

              تمنى أن نكون قد حققنا في هذه المقالة الأفكار التي تعود على محللي البيانات بالفائدة المرجوة ولا تنسى أن تشاركنا في التعليقات بالأفكار التي تراها تضيف إلى هذه الخريطة قيمة أكبر.. نحن بانتظارك

              Advertisements

              Mistakes You Might Make As A Beginner Programmer

              Advertisements

              As a beginner in programming, you must fall into some errors that often result from any new start in a specific field. In fact, this is considered normal, and like other sciences that are the gateway to the world of modern technology, programming is considered one of the most important techniques that must be fully mastered and professionalized, and thus avoided. Making mistakes that novice programmers often make, which we will highlight in this article:

              1) Haste and lack of concentration in writing the code:

              It is not possible in any way to obtain a correct and accurate code that works on small and large applications if it had not been planned before with a lot of focus and accuracy. The stage of preparing the code must include important stages that must be studied on each one of them, which are in order: thinking, then research, then Planning, writing, verification, and modification if necessary.

              Programming is not only just a code book, but also a technology that requires skill and creativity based on logic.

              2) Not preparing an appropriate plan before commencing writing code:

              As the absence of a general plan prepared for writing the appropriate codes is one of the most important factors of dispersion, so there must be no excessive planning in preparing the code, meaning that you do not need to exaggerate in preparing a model plan that consumes your time and effort, but rather it is sufficient to form a simplified idea through which you can start correctly and this It does not mean that you may not have to change the plan during work, but at least you have laid a correct foundation stone that you can rely on, whether to continue the work or amend it if necessary.

              So, following this approach to planning makes it easier for you to act according to the requirements of the situation, such as adding or removing features that you did not think of in the first place, or fixing a defect somewhere, and this explicitly teaches you to be smooth and flexible in programming, ready to deal with any emergency circumstance.

              3) neglecting code quality:

              Coding quality is one of the most important pillars of writing correct code. Code is good when it is clear and readable. Otherwise, it turns into stale code.

              Moreover, clarity of the code is the best way to properly form executable code and this is the primary task of the programmer

              Any defect in the simplest things can prevent the code from working properly. For example, inconsistency with indentation and capitalization breaks the code from working, as shown in the example:

              Also, long lines are usually difficult to read, so you should avoid exceeding 80 characters in each line of code.

              In order to avoid making such errors, you can use the checking and formatting tools available in JavaScript, through which you can fix what can be fixed, so avoid yourself entering into mazes that are difficult for you to solve

              The best option to maintain the quality of the codes for you is to know the most common errors and work to avoid them, including:

              • Too many lines used in a file or function, breaking up long code into many smaller parts makes it easier for you to test each one separately

              • Lack of clarity in naming short or specific variables

              • Not describing the encoding of strings and raw numbers, and to avoid that, be sure to put the values indicating this encoding in a constant and give it an appropriate name

              • Waste of time in dealing with simple problems that can be dealt with with a little skill and maneuvering in the use of appropriate abbreviations

              • Neglecting appropriate alternatives that lead to ease of reading, such as exaggerated use in conditional logic

              4) Haste to use the first solution:

              This happens when the novice programmer searches for solutions that rid him of the problems he encounters, so he hastens to use the first solution he produces without taking into account the complications that will result that may hinder the correct programming and thus lead to failure, so the first solution is not necessarily the correct one.

              Therefore, it is better to discover several solutions and choose the most appropriate one. Here, a very important point should be noted, which is that if you do not come up with several solutions to a problem, you are most likely unable to identify the problem accurately.

              The evidence of the programmer’s skill lies in his choice of the simplest solution to address the problem, and not in his escape to the first solution he reaches in order to get rid of the problem immediately.

              5) Sticking to the idea of the first solution:

              Completely avoid sticking to the first solution, even if it requires more effort from you. When you feel doubt about the correctness of the solution, quickly get rid of the bad code and try to understand the problem and re-understand it more accurately, and always remember the skill is to get a simple solution that makes it easier for you to make appropriate decisions in dealing with the problem. You can also use source control tools such as GIT that provide many useful solutions

              6) Rely on Google:

              Beginner programmers often resort to solving some of the problems that they encounter while writing codes through the Google search engine. The problem that they faced may have faced many before them, so the solution is often present, and this actually saves some time in searching for a solution to the problem somewhat, and this is apparent, but have you thought This solution in the form of a line of code will continue with you as appropriate to your situation, be very careful not to use any line of code that is not clear to you and if you see it as the solution to your problem

              7) Not using encapsulation:

              Encapsulation is a system that works to protect variables in applications by hiding properties while maintaining the possibility of benefiting from them. This system is useful, for example, for making safe changes in the internal parts of functions without exposure to other parts. Neglecting the packaging process often leads to difficulty in maintaining systems

              8) Wrong view of the future:

              It is necessary for the programmer to have an insight and to study all the possibilities for each next step when writing code, and this is useful in testing advanced cases, but be careful not to let this view be your guide to implementing the expected needs by writing code that you do not need now, assuming that you can need it in the future Stay as consistent as possible with the style of coding you need in your day.

              9) Use wrong data structure:

              Determining the strengths and weaknesses of the data structures used in the programming language is evidence of the programmer’s skill and experience in this field. This point can be illustrated by some practical examples:

              • If we talk about the JavaScript language, we find that the array is the most used list, and the most used map structure is an object.
              • In order to manage the list of records, each record contains a specific identifier to search for, maps (objects) must be used instead of lists (arrays), and the use of numerical lists is the best option if the goal is to push values into the list

              10) Turn your code into a mess:

              In the event that there are codes that cause defects and irregularities in the code, they must be dealt with immediately and the resulting chaos removed, as in the following cases:

              • Duplicate code: This occurs when code is copied and pasted into a line of code, which leads to defects and irregularities resulting from code repetition.
              • Neglecting the use of the configuration file: If a certain value is used in different places in the code, this value belongs to the configuration file, to which any new value added to the code must belong anyway
              • Avoid unnecessary conditional statements (if): It is known that conditional statements are logic associated with at least two possibilities, and it is necessary to avoid unimportant conditions while maintaining readability, so what is meant here is that expanding the function with sub-logic follows a conditional statement (if) at the expense of Inclusion of another task causes unnecessary clutter and should be avoided as much as possible To clarify the issue of the conditional statement (if), consider this code:

              Note that the problem is with the isOdd function, but have you noticed a more obvious problem?

              The if statement is unnecessary, here is the equivalent code:

              11) Include comments on understandable things:

              It is necessary, even if it seems difficult at first, to avoid, as much as possible, including comments on understandable and obvious matters, as you can replace them with elements bearing names that are added to the code

              For clarification, see the example with additional comments:

              Notice the difference when writing the code without comments in this screenshot:

              So, we noticed that listing names is more effective than including unimportant comments

              However, this rule should not be generalized on the foundations of programming in general, but there are cases in which clarity is not complete without the inclusion of comments, in such cases you should structure your comments to know the reason for the existence of this code instead of a question and so on, even those who prefer to include comments We advise them to avoid mentioning the obvious matters, and to crystallize this idea more deeply, we note this example, which shows the presence of unnecessary comments:

              Advertisements

              12) Don’t include tests in your code:

              Some programmers may think that they do not need to write tests in the code, and most likely they test their programs manually, and this may be out of their excessive confidence that they do not need to write tests in their code, but this cannot be considered negative at all because even if you want to know the mechanism Test automatically, you have to test it manually

              If you pass an interaction test with one of your applications and want to perform the same interaction automatically next time, you must return to the code editor to add more instructions.

              Here it should be noted that your memory may betray you in retrieving the test of successful checks after each change in the code, so assign this task to the computer and you only have to start guessing or creating your own checks even before writing the code. Development based on TDD testing, albeit not It is available to everyone but it positively influences your style which guides you to create the best design

              13) Do you think that the task is going well?

              Let’s see this image showing a function that implements the sumOddValues property. Does it have an error?

              Have you noticed that the above code is incomplete, although it deals properly with certain cases, but it contains many problems, including:

              First problem: Where does the null input handle?

              There is an error that detects the function’s execution caused by calling it without arguments

              There are two reasons why this erroneous code may occur:

              • The details of your job implementation should not be shown to its users

              • In the event that your job does not work with users and the error is caused by incorrect use, this will appear clearly, so you can program an exception thrown by the job, which the user refers to as follows:

               Better yet, you can avoid the error issue by programming your function to ignore null inputs

              The second problem: wrong entries are not handled

              See what the function will throw if the function is fetched with an object, string, or integer value:

              Although array.reduce is a function

              Anything that calls function (42) in our previous example is called an array inside a function because we named the function argument array so we noticed that the error says that 42.reduce is not a function

              But maybe if the error appeared in the following form it would be more useful

              It should be noted here that the aforementioned two problems are secondary errors that must be avoided intuitively, in addition to the existence of cases that require thinking and planning, as in the following example, which shows what will happen if we use negative values

              The function here should have been called sumPositiveOddNumbers so that the previous line does not appear

              The third problem: Not testing all the correct cases due to forgetting some exceptional cases.

              The number (2) is included in the group even though it should not be in it

              This problem appeared because reduce used only the first value in the collection as the initial value of the accumulator which is in our previous example number 2 so the solution here is that reduce accepts a second argument to be used as the initial value of the accumulator

              This is where testing is necessary, although you may have discovered the problem when writing the code and including the tests with other operations

              14) Exaggerated reassurance about the validity of current code

              Some codes may seem useful to novice programmers, so they use them safely in their code, without knowing that sometimes they may be bad, but they were put because the developer was forced to put them in this way, causing problems for beginners, so it is necessary here to include a comment by developers targeting beginners to clarify There is a reason why this code is included in this way

              Therefore, as a beginner, you should put any code that you want to use from another place into question until you understand what it is and why it exists in order to avoid making mistakes that you are indispensable for.

              15) Extra care to use the ideal methods in programming

              Although the ideal methods are called by this name, they do not always carry this meaning, and this happens when the novice programmer devotes most of his attention to following the ideal methods, or at least the methods that he deems ideal, ignoring some cases that require him to act differently to some of the basic rules in programming. Situations that will put you in front of a challenge that only your good behavior and skill that you will need to develop through dealing with these circumstances will save you.

              16) The obsession with poor performance

              To get rid of the obsession with fear of making mistakes during programming, always be careful from the beginning, with every line of code pay close attention and recall your information and skills that avoid you from making mistakes, but this concern to improve your performance before starting should not be exaggerated and good judgment before starting It is he who will help you to decide whether the situation is preparing to improve performance before starting, or that the improvement in some cases will be an unjustified waste of time and effort.

              17) Not choosing user-friendly experiences

              One of the characteristics of the successful programmer is that he always puts himself in the place of the user and looks at the application that he designed or developed from the user’s point of view. By adding them to your list of affiliate links, this helps a lot in getting better results

              18) Disregard for users’ experience by developers

              Each programmer has his own preferred method and tools in the programming process, some of them are good, some are less good, and some are bad, but in general, the tools used in programming can be called quality according to their locations. There are cases where the tools are good at a time when the same tools are bad in other places.

              The novice programmer often prefers the widely circulated tools, regardless of their usefulness in his programming, as he is a novice programmer, but in order for this programmer to start moving to higher levels of experience, he must select tools based on their efficiency in addressing certain functions that require their use in the first place, so the programmer gains more openness And good behavior and gets rid of a problem that many suffer from, which is clinging to tools that they used to deal with in all cases.

              19) Data problems caused by code errors

              Data are the basic pillars that form the structure of programs, which are basically an interface for entering new information or deleting old ones from it. Therefore, the smallest error in the code will lead to an unexpected defect in the data, and this is what some novice programmers fall into if they sometimes use codes that they think have succeeded in Validation tests believe that a broken feature is not necessary The problem is exacerbated when the validation program continuously introduces data problems that were not understood from the beginning, causing it to accumulate until it reaches an irreversible level where it is impossible to restore the correct state. To avoid this problem, you can use Multiple layers of data validation, or at least the use of database-specific constraints, which we will now learn about when adding tables and columns to your database:

              • A NOT NULL constraint applied to a column means that null values are excluded from this column by specifying the field source as not empty in the database
              • A UNIQUE constraint applied to a column means that duplicate values are excluded within the entire table. This constraint is ideal for user tables related to entering data for a username or e-mail.
              • The CHECK constraint is a custom expression, and in order for data to be accepted, it must evaluate to true. This is ideal for a percentage column that contains integer values from zero to 100.
              • PRIMARY KEY constraint Each table in the database includes a key to identify its records, which means that the column values are not empty and also unique
              • The FOREIGN KEY constraint indicates that the column values must match the values recorded in another table column, which often represents a primary key.

              One of the common problems experienced by beginners related to data integrity is the wrong handling of transactions. If a group of operations related to each other needs to change the data source itself, it must be wrapped in a transaction that allows it to be rolled back in the event of a defect or failure in one of these operations.

              20) Create new programs wheel

              In the world of programming, things change continuously and rapidly, and services and requirements are available in a way that exceeds the ability of the team to keep up with it as it should, and the wheel of programs is like these changing services, so you may not find what you need as a programmer in one of these wheels, so the invention of a new wheel seems inevitable, but in most cases if it exists If the standard wheel design meets your needs, it is best not to design a new wheel

              There are many options for software wheels available online and you can try before you buy according to what you need and feature that enables you to see its internal design in addition to that it is free

              21) The negative idea of code reviews

              Beginner programmers often take a negative attitude towards code reviews, thinking that they are a criticism of them, but as a beginner programmer, if you adopt this attitude, you must completely change your view and invest in code reviews optimally, as it is your opportunity to learn and gain more experience. Every time you learn something new It will be of practical value to you in this field

              On the contrary, if you look at the subject in a more comprehensive way, the code reviews may make mistakes and you correct yourself, and therefore you are facing an opportunity to teach and learn, and this in itself is a source of pride for you as a programmer, making your way towards professionalism.

              22) Rule out the idea of using source control

              One of the negatives that some novice programmers fall into is underestimating the strength of the source control system. Perhaps the reason is because they believe that source control is limited to presenting their changes to others and building on them, but the topic goes far beyond this idea. Commitment messages communicate your implementations as a novice programmer and use them to help supervisors to Your code needs to know how the code got to its current state

              Another benefit of source control is the use of features such as scaling options, selective restore, store, reset, mod, and many other valuable tools for your encoding flow.

              23) Minimize the use of the common country as much as possible

              The common country is a source of problems and should be avoided as much as possible or at the very least reduce its use to the maximum extent, as the more global the scope, the worse the scope of this common condition, so new cases must be maintained in narrow ranges and it is necessary to ensure that they do not leak to the top

              24) Not treating mistakes as useful

              Many people hate seeing small red error messages while programming, but in fact, the appearance of errors indicates that you are getting more knowledgeable and getting to know more about the glitches that occur even with professional programmers, so you work to remedy them in the future.

              25) Continuous and prolonged exhaustion

              The novice programmer has an obsession that he must complete the work he is required to do, whatever the cost, and as soon as possible, and this is what drives him to work for long periods, forgetting that he needs rest. These long periods of sitting and thinking cause fatigue, and often the programmer, after long hours of work, reaches a stage where he has not He is no longer able to think even in front of the simplest things, so he stands helpless, so taking a break is necessary to restore mental activity and mental balance.

              Advertisements

              الأخطاء التي قد ترتكبها كمبرمج مبتدئ

              Advertisements

              كمبتدئ في البرمجة لابد وأن تقع في بعض الأخطاء التي تنتج غالباً عن أي انطلاقة جديدة في مجال معين و حقيقةً يعتبر هذا أمراً طبيعياً، وكغيرها من العلوم التي هي بوابة الدخول إلى عالَم التكنولوجيا الحديثة تعتبر البرمجة أحد أهم التقنيات التي يجب إتقانها واحترافها بشكل كامل وبالتالي تجنب الوقوع في الأخطاء التي غالباً ما يقع فيها المبرمجون المبتدئون والتي سنسلط الضوء عليها في مقالتنا هذه

              1) التسرع وعدم التركز في كتابة الكود

              لا يمكن بأي حالة من الأحوال الحصول على كود صحيح ودقيق يعمل على التطبيقات الصغيرة والكبيرة إن لم يكن قد خُطِّط له من قبل بكثير من التركيز والدقة فمرحلة إعداد الكود يجب أن تشمل مراحل هامة لابد من الوقوف على كل واحدة منها وهي بالترتيب: التفكير ثم البحث ثم التخطيط ثم الكتابة ثم التحقق ثم التعديل إذا اقتضى الأمر

              فالبرمجة ليست فقط مجرد كتاب تعليمات برمجية فحسب ، بل هي أيضاً تقنية تتطلب المهارة والإبداع المستند إلى المنطق

              2) عدم إعداد خطة مناسبة قبل الشروع في كتابة الكودات البرمجية

              إذ أن غياب الخطة العامة المعدّة لكتابة الكودات المناسبة أحد أبرز عوامل التشتت لذا لابد من التخطيط غير المفرط في إعداد التعليمات البرمجية أي أنك لست بحاجة إلى المبالغة من إعداد خطة نموذجية تستهلك منك الوقت والجهد بل يكفي أن تكوّن فكرة مبسطة تستطيع من خلالها الانطلاق بشكل صحيح وهذا لا يعني أنك قد لا تضطر إلى تغيير الخطة أثناء العمل ولكنك على الأقل تكون قد وضعت حجر أساس صحيح يمكنك الاعتماد عليه سواء في تتمة العمل أو التعديل إن تطلب الأمر

              إذاً اتباع هذا النهج في التخطيط يسهل عليك التصرف وفق مقتضيات الحال كإضافة أو إزالة ميزات لم تكن تخطر ببالك أساساً ، أو إصلاح خلل في مكان ما وهذا يعلمك صراحة أن تكون سلساً ومرناً في البرمجة مستعد للتعامل مع أي ظرف طارئ

              3) إهمال جودة الكود

              جودة الترميز هي أهم دعائم كتابة تعليمات برمجية صحيحة وتستمد الكودات صفة الجودة عندما تكون واضحة وقابلة للقراءة وإلا ستتحول إلى رموز لا معنى لها

              علاوة على أن وضوح الكود هو الطريقة الأمثل لتكوين تعليمات برمجية قابلة للتنفيذ بشكل صحيح وهذه هي المهمة الأساسية للمبرمج

              إن أي خلل في أبسط الأمور يمكن أن يعيق عمل الكودات البرمجية بشكل صحيح فعلى سبيل المثال عدم الاتساق مع المسافة البادئة والكتابة بالأحرف الكبيرة يعطل عمل التعليمات البرمجية كما هو موضح في المثال

              كما وأن السطور الطويلة تكون عادة صعبة القراءة لذا عليك تجنب تجاوز 80 حرفاً في كل سطر من أسطر الكودات البرمجية

              ولتفادي الوقوع في مثل هذه الأخطاء يمكنك الاستعانة باستخدام أدوات الفحص والتنسيق المتوفرة في جافا سكريبت فمن خلالها يمكنك إصلاح ما يمكن إصلاحه فتجنب نفسك الدخول في متاهات يصعب عليك حلها

              ويبقى الخيار الأفضل للحفاظ على جودة الكودات بالنسبة لك هو معرفة الأخطاء الأكثر شيوعاً والعمل على تلافيها والتي نذكر منها

              كثرة الأسطر المستخدمة في ملف أو دالة فتجزئة التعليمات البرمجية الطويلة إلى عدة أجزاء أصغر يسهل عليك اختبار كل منها على حدى

              عدم الوضوح في تسمية المتغيرات القصيرة أو المحدَّدة بنوع معين

              عدم وصف ترميز السلاسل والأرقام الأولية ، ولتجنب ذلك احرص على وضع القيم الدالة على هذا الترميز في ثابت واطلق عليها اسماً مناسباً

              هدر الوقت في معالجة مشاكل بسيطة يمكن أن تعالج بقليل من الحنكة والمناورة في استخدام اختصارات مناسبة

              إهمال البدائل المناسبة التي توصل إلى سهولة القراءة كالاستخدام المبالغ فيه في المنطق الشرطي

              4) التسرع في استعمال الحل الأول:

              وهذا يحدث عندما يبحث المبرمج المبتدئ عن الحلول التي تخلصه من المشاكل التي تعترضه فيسارع إلى استعمال أول حل ينتج معه دون الأخذ بعين الاعتبار ما سينتج عنه من تعقيدات ربما تعيق سير البرمجة بشكل صحيح وبالتالي توصل إلى الفشل , فليس بالضرورة أن يكون الحل الأول هو الأصح

              لذا من الأفضل اكتشاف عدة حلول واختيار الأنسب منها ، ويجب هنا التنويه إلى نقطة مهمة جداً هي أن عدم التوصل إلى عدة حلول لمشكلة ما فأنت على الأغلب لم تستطع تحديد المشكلة بدقة

              فدليل مهارة المبرمج يكمن في اختياره لأبسط حل في معالجة المشكلة وليس بهروبه إلى أول حل يصل إليه ليتخلص من المشكلة فوراً

              5) التشبث بفكرة الحل الأول

              تجنب تماماً التمسك بالحل الأول ولو تطلب منك ذلك المزيد من الجهد فعند شعورك بمجرد الشك في صحة الحل سارع فوراً إلى التخلص من الشيفرة السيئة وحاول استيعاب المشكلة وإعادة فهمها بدقة أكبر وتذكر دائماً المهارة هي الحصول على حل بسيط يسهل عليك اتخاذ القرارات المناسبة في معالجة المشكلة، كما ويمكنك الاستعانة بأدوات التحكم بالمصدر مثل GIT التي توفر العديد من الحلول المفيدة

              6) الاعتماد على جوجل:

              كثيراً ما يلجأ المبرمجون المبتدئون إلى حل بعض المشاكل التي تعترضهم أثناء كتابة الأكواد عن طريق محرك البحث جوجل فالمشكلة التي واجهتهم ربما واجهت الكثيرين قبلهم , فالحل إذاً موجود غالباً وهذا في الحقيقة يوفر بعض الوقت في البحث عن حل المشكلة نوعاً ما وهذا ظاهر الأمر ولكن هل فكرت أن هذا الحل الموجود على شكل سطر من التعليمات البرمجية سيستمر معك بما يتلاءم مع حالتك أنت، احرص تمام الحرص على عدم استخدام أي سطر من التعليمات البرمجية غير الواضح بالنسبة لك وإن كنت ترى فيه الحل لمشكلتك

              7) عدم استخدام التغليف

              والتغليف هي منظومة تعمل على حماية المتغيرات في التطبيقات عن طريق إخفاء خصائص مع الإبقاء على إمكانية الاستفادة منها وهذه المنظومة تفيد على سبيل المثال إجراء تغييرات آمنة في الأجزاء الداخلية للوظائف دون التعرض للأجزاء الأخرى وكثيراً ما يؤدي إهمال عملية التغليف إلى صعوبة صيانة الأنظمة

              8) النظرة الخاطئة للمستقبل

              من الضروري أن يتمتع المبرمج بنظرة ثاقبة وأن يدرس جميع الاحتمالات عن كل خطوة قادمة عند كتابة التعليمات البرمجية وهذا يفيد في اختبار الحالات المتقدمة، ولكن انتبه لا تجعل هذه النظرة هي دليلك لتنفيذ الاحتياجات المتوقعة بأن تكتب كود لا تحتاجه الآن بفرض أنك يمكن أن تحتاجه في المستقبل ابقَ قدر الإمكان محافظاً على نمط الترميز الذي تحتاجه في يومك

              9) استخدام بنية بيانات خاطئة

              يعتبر تحديد مواطن القوة والضعف في هياكل البيانات المستخدمة في لغة البرمجة دليل على مهارة المبرمج وخبرته في هذا المجال ويمكن توضيح هذه النقطة ببعض النماذج العملية

              إذا تحدثنا عن لغة جافا سكريبت نجد أن المصفوفة هي القائمة الأكثر استخداماً وأن أكثر بنية الخريطة استخداماً هي كائن 

              ولإدارة قائمة السجلات يحتوي كل سجل منها على معرف خاص بالبحث عنه يجب استخدام الخرائط (الكائنات) بدلاً من استخدام القوائم (المصفوفات)، ويعتبر استخدام القائم العددية أفضل خيار إذا كان الهدف هو دفع القيم إلى القائمة  

              10) تحويل التعليمات البرمجية إلى فوضى

              في حالة وجود كودات تسبب خلل وعدم انتظام في التعليمات البرمجية فيجب التعامل معها فوراً وإزالة الفوضى الناتجة كما في الحالات التالية

              كود مكرر: ويحدث ذلك عند نسخ كود ولصقه في سطر برمجي مما يؤدي إلى حدوث خلل وعدم انتظام ناتجين عن تكرار الكود

              إهمال استخدام ملف التكوين : في حال استخدام قيمة معينة في أماكن مختلفة في التعليمات البرمجية فإن هذه القيمة تنتمي إلى ملف التكوين الذي لابد من تكون أي قيمة جديدة مضافة إلى الشيفرة تنتمي له على أي حال 

              : (if) تجنب العبارات الشرطية غير الضرورية

              من المعروف أن العبارات الشرطية هي منطق يرتبط باحتمالين على الأقل ومن الضروري تجنب الشروط غير المهمة مع الحفاظ على سهولة القراءة إذاً فالمراد هنا أن توسيع الدالة بمنطق فرعي

              (if) يتبع عبارة شرطية

              على حساب إدراج مهمة أخرى يسبب فوضى لا داعي لها ويجب تجنبها قدر الإمكان

              (if) وللتوضيح بالنسبة لموضوع العبارة الشرطية

              أمعن النظر في هذا الكود

              isOdd لاحظ وجود المشكلة في الدالة

              ولكن هل لاحظت مشكلة أكثر وضوحاً ؟

              غير ضرورية if عبارة

              : هنا رمز مكافئ

              11) إدراج تعليقات على الأشياء المفهومة

              من الضروري وإن بدا الأمر صعباً في البداية أن تتجنب قدر الإمكان إدراج تعليقات على الأمور المفهومة والواضحة إذ يمكنك استبدالها بعناصر تحمل أسماء تضاف إلى التعليمات البرمجيةوللتوضيح شاهد المثال الذي يحوي على تعليقات إضافية

              : لاحظ الفرق عند كتابة الكود بدون تعليقات في هذه الصورة

              إذاً لاحظنا أن إدراج أسماء هو أمر مجدي أكثر من إدراج التعليقات غير المهمة إلا أنه لا يجب تعميم هذه القاعدة على أسس البرمجة عموماً بل هناك حالات لا يكتمل فيها الوضوح إلا بإدراج تعليقات، ففي مثل هذه الحالات ينبغي عليك هيكلة تعليقاتك لمعرفة سبب وجود هذا الكود بدلاً من سؤال وما إلى ذلك من أمور، حتى أولئك الذين يفضلون إدراج تعليقات ننصحهم بتجنب التنويه عن الأمور الواضحة ولتتبلور هذه الفكرة بشكل أعمق نلاحظ هذا المثال الذي يوضح وجود تعليقات لا داعي لوجودها

              Advertisements

              12) عدم إدراج الاختبارات في التعليمات البرمجية

              قد يعتقد بعض المبرمجين أنهم ليسوا بحاجة إلى كتابة اختبارات في التعليمات البرمجية وعلى الأرجح يقومون باختبار برامجهم يدوياً وقد يكون ذلك من باب ثقتهم الزائدة بأنهم ليسوا بحاجة إلى كتابة اختبارات في تعليماتهم البرمجية ولكن لا يمكن اعتبار هذا الكلام سلبي بالمطلق لأنه حتى إذا كنت تريد معرفة آلية الاختبار تلقائياً فيجب عليك اختباره يدوياً

              وإذا نجحت في اختبار تفاعل مع أحد تطبيقاتك وتريد إجراء نفس التفاعل تلقائياً في المرة القادمة فيجب عليك الرجوع إلى محرر التعليمات البرمجية لإضافة المزيد من التعليمات وهنا تجدر الإشارة إلى أنك قد تخونك ذاكرتك في استرجاع اختبار عمليات التحقق الناجحة بعد كل تغيير في الرمز ، لذا أسند هذه المهمة إلى الكمبيوتر وما عليك إلا أن تبدأ بالتخمين أو إنشاء عمليات التحقق الخاصة بك ولو قبل كتابة الكود

              TDD فالتطوير المعتمد على اختبار

              وإن كان غير متاح للجميع إلا أنه يؤثر إيجابياً على أسلوبك الذي يرشدك إلى إنشاء أفضل تصميم  

              13) هل تعتقد أن المَهمة تسير على أكمل وجه؟

              دعنا نشاهد هذه الصورة التي تُظهر

              sumOddValues وظيفة تنفذ خاصية

              هل تحتوي على خطأ ما؟

              هل لاحظت أن الكود أعلاه غير مكتمل؟ على الرغم من أنه يتعامل بشكل سليم مع حالات معينة إلا أنه يحوي العديد من المشاكل سأذكر منها

              المشكلة الأولى: أين معالجة الإدخال الفارغ ؟

              هناك خطأ يكشف عن تنفيذ الوظيفة ناتج عن استدعائها بدون وسيطات

              وهناك سببين لحدوث هذا الرمز الخاطئ

              لا يجب أن تظهر تفاصيل تنفيذ وظيفتك لمستخدميها في حال لم تعمل وظيفتك مع المستخدمين وكان الخطأ ناجم عن استخدام غير صحيح فهذا سيظهر بوضوح لذا يمكنك أن تبرمج استثناءً تطرحه الوظيفة يشير إليه المستخدم كما يلي

              والأفضل من ذلك أن تتفادى موضوع ظهور الخطأ بأن تبرمج وظيفتك على تجاهل المدخلات الفارغة

              المشكلة الثانية: المدخلات الخاطئة لا يوجد معالجة لها

              شاهد ما ستطرحه الوظيفة في حال تم جلب الدالة بقيمة كائن أو سلسلة أو عدد صحيح

              هي دالّة array.reduce مع أن

              إن أي شيء تستدعي به الوظيفة (42) في مثالنا السابق يسمى مصفوفة داخل دالة لأننا قمنا بتسمية مصفوفة وسيطة الوظيفة

              لذا لاحظنا أن الخطأ يقول أن

              42.reduce

              ليس دالة

              ولكن ربما لو كان الخطأ ظهر على الشكل التالي لكان أكثر جدوى

              ويجب التنويه هنا إلى أن المشكلتين آنفتي الذكر هما من الأخطاء الثانوية التي يجب العمل على تلافيها بديهياً علاوة على وجود حالات تتطلب التفكير فيها والتخطيط لها كما في المثال التالي الذي يوضح ما سوف يحدث إذا استخدمنا قيم سالبة

              كان يجب تسمية الدالة هنا

              sumPositiveOddNumbers

              لكي لا يظهر لنا الخط السابق

              المشكلة الثالثة: عدم اختبار كل الحالات الصحيحة بسبب نسيان بعض الحالات الاستثنائية وما سنراه في الصورة التالية هو نموذج عن حالة سليمة وبسيطة لوظيفة لم يتم التعامل معها بشكل صحيح

              تم إدراج الرقم (2) في المجموعة رغم أنه لا يجب وجوده فيها

              reduce ظهرت هذه المشكلة لأن  

              استخدم فقط القيمة الأولى في المجموعة كقيمة أولية للمجمع  والتي هي في مثالنا السابق رقم 2 لذا فالحل يكمن

              reduce هنا في أن يقبل

              وسيطة ثانية لاستخدامها كقيمة

              accumulator أولية لـ

              هنا تكمن ضرورة القيام باختبارات رغم أنك قد تكون قد اكتشفت المشكلة عند كتابة الكود وتضمين الاختبارات بعمليات أخرى

              14) الاطمئنان المبالغ فيه لصحة التعليمات البرمجية الحالية

              قد تبدو بعض الكودات مفيدة بالنسبة للمبرمجين المبتدئين فيستعملونها باطمئنان في التعليمات البرمجية الخاصة بهم، دون علمهم أنها أحياناً قد تكون سيئة ولكنها وضعت لأن المطور أجبر على وضعها بهذه الطريقة فتسبب مشاكل لدى المبتدئين ، لذا من الضروري هنا إدراج تعليق من قبل المطورين يستهدفون به المبتدئين يوضحون فيه سبب إدراج هذا الكود بهذه الطريقة

              لذا يجدر بك كمبتدئ أن تضع أي كود تريد استخدامه من مكان آخر موضع الشك إلى أن تفهم ماهيته وسبب وجوده لتفادي الوقوع في أخطاء أنت بغنى عنها

              15) الحرص الزائد على استخدام الطرق المثالية في البرمجة  

              على الرغم من تسمية الطرق المثالية بهذا الاسم إلا أنها لا تحمل دائماً هذا المعنى وهذا يحدث عندما ينصرف جل اهتمام المبرمج المبتدئ باتباع الطرق المثالية أو على الأقل الطرق التي يراها هو بنظره مثالية متجاهلاً بعض الحالات التي تتطلب منه تصرفاً مغايراً لبعض القواعد الأساسية في البرمجة ، هناك حالات ستضعك أمام تحدي لا ينجيك منه إلا حُسن تصرفك ومهارتك التي ستحتاج إلى تنميتها من خلال تعاملك مع هذه الظروف

              16) وسواس سوء الأداء  

              للتخلص من وسواس الخوف من الوقوع في الأخطاء أثناء البرمجة احرص دائماً على توخي الحذر منذ البداية ، مع كل سطر برمجي انتبه جيداً واستدعي معلوماتك ومهاراتك التي تجنبك الوقوع في الخطأ ولكن هذا الحرص في تحسين أدائك قبل البدء لا يجب أن يكون مبالغاً فيه وحسن التقدير قبل البدء هو الذي سيعينك على اتخاذ القرار فيما إذا كان الوضع يستعدي تحسين الأداء قبل البدء أم أن التحسين في البعض الحالات سيكون مضيعة للوقت والجهد بدون مبرر

              17) عدم اختيار تجارب تناسب المستخدمين  

              من سمات المبرمج الناجح أنه دائماً ما يقوم بوضع نفسه مكان المستخدم وينظر إلى التطبيق الذي صممه أو طوره من وجهة نظر المستخدم فعلى سبيل المثال إن كانت الميزة تتضمن الحصول على معلومات يقوم المستخدم بإدخالها فقم كمطور بإلحاقها بالنموذج الذي لديك وإن كانت لإضافة رابط مع صفحة أخرى فقم بإضافتها إلى قائمة الروابط المتفرعة لديك وهذا يساعد كثيراً في الحصول على نتائج أفضل

              18) تجاهل تجربة المستخدمين من قبل المطورين

              لكل مبرمج طريقته وأدواته المفضلة في عملية البرمجة ومنها الجيد ومنها الأقل جودة ومنها السيء ولكن بشكل عام يمكن أن تطلق صفة الجودة على الأدوات المستخدمة في البرمجة حسب مواضعها فهناك حالات تكون الأدوات جيدة في الوقت الذي تكون فيه نفس هذه الأدوات سيئة في أماكن أخرى

              فغالباً ما يفضل المبرمج المبتدئ الأدوات المتداولة بكثرة بغض النظر عن فائدتها في البرمجة الخاصة به فهو مبرمج مبتدئ ولكن لكي يبدأ هذا المبرمج بالانتقال إلى مستويات أعلى من الخبرة لابد له أن ينتقي الأدوات بناء على كفاءتها في معالجة وظائف معينة تتطلب استخدامها أصلاً فيكتسب المبرمج مزيداً من الانفتاح وحسن التصرف ويتخلص من مشكلة يعاني منها الكثيرين وهي التشبث بأدوات اعتادوا أن يتعاملوا بها مع كافة الحالات 

              19) مشاكل البيانات الناتجة عن أخطاء التعليمات البرمجية 

              البيانات هي الأعمدة الأساسية التي تشكل هيكلية البرامج التي هي بالأساس واجهة لدخال معلومات الجديدة أو حذف القديمة منها لذا فإن أصغر خطأ في الكود سيؤدي إلى خلل غير متوقع في البيانات وهذا ما يقع فيه بعض المبرمجين المبتدئين إذا يقومن في بعض الأحيان باستخدام كودات يظنون أنها نجحت في اختبارات التحقق باعتقادهم أن أحد الميزات المعطَّلة لا ضرورة لها وتتفاقم المشكلة عندما يقوم برنامج التحقق بإدخال مشاكل البيانات التي لم تكن مفهومة منذ البداية وبشكل مستمر مما يؤدي إلى تراكمها حتى تصل إلى مستوى لا يمكن التراجع عنه بحيث يستحيل معه استعادة الوضع السليم ولتجنب هذه المشكلة يمكنك استخدام طبقات متعددة من عمليات التحقق من صحة البيانات أو على الأقل استخدام القيود الخاصة بقاعدة البيانات والتي سنتعرف عليها الآن وذلك عند إضافة جداول وأعمدة إلى قاعدة البيانات الخاصة بك

              NOT NULL قيد *

              المطبق على عمود يعني استبعاد القيم الفارغة من هذا العمود من خلال تحديد مصدر الحقل على أنه ليس فارغاً في قاعدة البيانات

              UNIQUE  قيد *

              المطبق على العمود يعني استبعاد القيم المكررة داخل الجدول كاملاً وهذا القيد مثالي لجداول المستخدمين المتعلقة بإدخال بيانات لاسم مستخدم أو بريد إلكتروني  

              CHECK قيد *

              وهو تعبير مخصص وليتم قبول البيانات فيه يجب تقييمه إلى صحيح وهذا مثالي لعمود النسب المئوية الذي يحوي القيم الصحيحة من صفر إلى 100 

              PRIMARY KEY قيد *

              يضمن كل جدول في قاعدة البيانات مفتاح للتعريف بسجلاته وهو يعني أن قيم العمود ليست فارغة وفريدة أيضاً

              FOREIGN KEY  قيد *

              وهو يدل على وجوب تطابق قيم العمود مع القيم المدونة في عمود جدول آخر والذي يمثل غالباً مفتاحاً أساسياً

              ومن المشاكل الشائعة التي يعاني منها المبتدئون والمتعلقة بسلامة البيانات هي التعامل الخاطئ مع المعاملات ، فإذا احتاجت مجموعة من العمليات المرتبطة مع بعضها البعض إلى تغيير مصدر البيانات نفسه فيجب أن يتم تغليفها بمعاملة تتيح التراجع عنها في حال حدوث خلل أو فشل في إحدى هذه العمليات

              20) ابتكار عجلة برامج جديدة

              في عالم البرمجة تتغير الأشياء بشكل مستمر ومتسارع وتتوفر الخدمات والمتطلبات بشكل يفوق قدرة فريق مواكبته كما يجب وعجلة البرامج شأنها كشأن هذه الخدمات المتغيرة لذا فقد لا تجد كمبرمج ضالتك في إحدى هذه العجلات لذا فاختراع عجلة جديد يبدو أمراً لا مفر منه ولكن في أغلب الحالات إن وجدت أن التصميم النموذجي للعجلة يلبي احتياجك فمن الأفضل أن لا تقوم بتصميم عجلة جديدة

              هناك العديد من الخيارات لعجلات البرامج المتاحة عبر الإنترنت ويمكنك التجريب قبل الشراء وفق ما تحتاجه وتتميز بأنها تمكنك من رؤية تصميمها الداخلي علاوة على أنها مجانية  

              21) الفكرة السلبية عن مراجعات الكود

              غالباً ما يتخذ المبرمجون المبتدئون موقفاً سلبياً من مراجعات الكود ظناً منهم أنها تمثل انتقاداً لهم ولكن يجب عليك كمبرمج مبتدئ إن كنت تتبنى هذا الموقف أن تغير نظرتك تماماً وأن تستثمر مراجعات الكود بالشكل الأمثل فهي فرصتك للتعلم واكتساب مزيد من الخبرة ففي كل مرة تتعلم فيها شيئاً جديداً سيشكل بالنسبة لك قيمة عملية في هذا المجال

              وعلى العكس إن نظرت إلى الموضوع نظرة أشمل فلربما تخطئ مراجعات الأكواد وتقوم أنت بالتصحيح وبالتالي فأنت أمام فرصة للتعليم والتعلم وهذا بحد ذاته مفخرة لك كمبرمج تشق طريقك نحو الاحتراف 

              22) استبعاد فكرة استخدام التحكم بالمصدر

              من السلبيات التي يقع بها بعض المبرمجين المبتدئين هي التقليل من قوة نظام التحكم بالمصدر، ربما يعود السبب لاعتقادهم أن التحكم بالمصدر يقتصر على تقديم تغييراتهم للآخرين والبناء عليها ولكن الموضوع يتعدى هذه الفكرة بكثير فرسائل الالتزام تقوم بتوصيل عمليات التنفيذ الخاصة بك كمبرمج مبتدئ واستخدامها لتساعد المشرفين على الكود الخاص بك في معرفة كيفية وصول الكود إلى وضعه الراهن

              كما وأن من أوجه الاستفادة من التحكم في المصدر استخدام ميزات مثل خيارات التدريج والترميم الانتقائي والتخزين وإعادة الضبط والتعديل والعديد من الأدوات الأخرى القيمة لتدفق الترميز الخاص بك       

              23) التقليل من استخدام البلد المشترك قدر الإمكان

              يعتبر البلد المشترك مصدر مشاكل ويجب تجنبه قدر الإمكان أو على أقل تقدير تقليل استخدامه إلى أقصى حد إذ أن كلما كان النطاق عالمياً ازداد نطاق هذه الحالة المشتركة سوءاً لذا يجب المحافظة على الحالات الجديدة في نطاقات ضيقة ومن الضروري التأكد من أنها لا تتسرب إلى الأعلى   

              24) عدم التعامل مع الأخطاء على أنها مفيدة 

              يكره الكثيرون رؤية رسائل الخطأ الحمراء الصغيرة أثناء البرمجة لكن في الحقيقة ظهور الأخطاء يدل على أنك تزداد معرفة وتتعرف أكثر على مواطن الخلل التي تحدث حتى مع المبرمجين المحترفين فتعمل على تداركها في المستقبل فمن لا يخطئ لا يتعلم وظهور رسالة الخطأ ليس دليل الفشل 

              25) الإرهاق المستمر ولفترات طويلة

              يبقى عند المبرمج المبتدئ هاجس أنه يجب عليه إنجاز العمل الذي عليه مهما كلف الأمر وبأسرع وقت ممكن وهذا ما يدفعه للعمل لفترات طويلة ناسياً أنه بحاجة إلى الراحة فهذه الفترات الطويلة من الجلوس والتفكير تسبب الإرهاق ، وكثير من الأحيان يصل المبرمج بعد ساعات عمل طويلة إلى مرحلة لم يعد فيها قادراً على التفكير حتى أمام أبسط الأمور يقف عاجزاً لذا فأخذ قسط من الراحة أمر ضروري لاستعادة النشاط العقلي والتوازن الذهني 

              Advertisements

              A collection of tips to improve your data analysis skills

              Advertisements

              With the scientific and technological progress, especially the rapid and remarkable development in data science and its analysis, it has become necessary for the data analyst to have sufficient experience to make him the focus of attention of companies that pursue data analysis in the course of their affairs, but this expertise does not come between day and night, but data scientists spend a long time and make a double effort They take advantage of the smallest opportunities to obtain information to reach the degree of data analyst or data engineer

              Analysis is the process of finding the most appropriate way to solve problems and process data

              So we must touch on some ways to improve your data analysis skills:

              Evaluate your skills:

              Some numbers and results may deceive you after you carry out a marketing campaign. You will think that the conversion rate is 50%, for example, but you will be shocked later that the number of potential customers is small, so this percentage does not mean that the goal was achieved at the required rate.

              The process depends on changing the ratios of the numerator and denominator in the percentage according to what is commensurate with the reality of the situation. For example, when the goal is real, the numerator can be increased, and if it is not intended, the denominator can be reduced.

              Measuring growth rate and expectations:

              Rely on a graphic line that measures the growth rate and determines the validity of expectations. With the passage of time, increasing the steady growth rate becomes difficult, as determining a percentage value that embodies performance measurement can lose the actual value of the work.

              The rule is 80/20

              The basic principle of this rule depends on focusing on a large value that represents 80% of the results and dealing with it in a manner that secures the development of performance and control of its course with complete flexibility, and this rule can be relied upon as a start to reduce the budget spent for this project

              Advertisements

              Enter the MECE system into your accounts

              It is a systematic system for addressing problems with the aim of reducing galactic calculations that consume a lot of time and effort

              3 areas of MECE can be identified:

              * Problem tree:

              The benefit of this process lies in its fragmentation of thorny and complex problems, thus facilitating their solution more easily, and to simplify this concept more, it can be said that it depends on analyzing user behavior according to certain classifications (age, profession, gender…)

              * decision tree:

              It relies on refuting decisions and potential outcomes and detailing them in the form of a graphical chart that facilitates the identification of the relative negatives and positives of each decision, to estimate the commercial value of the new plans, and then prioritizes and arranges them.

              * probability tree:

              It differs from the problem tree in that it coordinates the hypotheses more deeply and gives direct results compared to the problem tree

              Cohorts represent quality value:

              Cohorts are the groups that share certain features with each other, such as the start date, for example. They act as accurate analyzes by monitoring their persistence in using your applications and websites.

              Avoid making false statements:

              This is done before starting any process to verify the quality of data sets by monitoring and coordinating the statistics related to the data to exclude outliers and dealing with sound data. You can confirm the final results by comparing the resulting values with a similar analysis.

              Advertisements

              مجموعة نصائح لتحسين مهاراتك في تحليل البيانات

              Advertisements

              مع التقدم العلمي والتكنولوجي ولاسيما التطور المتسارع والملحوظ في علم البيانات وتحليلاتها أصبح من الضروري أن يمتلك محلل البيانات خبرة كافية تجعله محط أنظار الشركات التي تنتهج تحليل البيانات في تسير أمورها، ولكن هذه الخبرة لا تأتي بين يوم وليلة بل يمضي علماء البيانات أوقاتاً طويلة ويبذلون مجهوداً مضاعفاً ويستغلون أصغر الفرص للحصول على المعلومة للوصول إلى درجة محلل البيانات أو مهندس بيانات

              فالتحليل هو عملية العثور على الطريقة الأنسب لحل المشكلات ومعالجة البيانات

              لذا لابد من أن نتطرق إلى بعض الطرق التي تحسن مهاراتك في تحليل البيانات

              : قيّم مهاراتك

              قد تخدعك بعض الأرقام والنتائج بعد قيامك بحملة تسويقية ما، ستعتقد بأن نسبة التحويل مثلاً 50 % ولكنك ستنصدم لاحقاً بأن عدد العملاء المحتملين قليل لذا فتلك النسبة لا تعني أن الغاية تحققت بالمعدل المطلوب

              فالعملية تعتمد على تغيير نسب البسط والمقام في النسبة المئوية وفق ما يتناسب مع واقع الحال فعلى سبيل المثال عندما يكون الهدف حقيقياً يمكن زيادة البسط وإذا كان غير مقصود يمكن تقليل المقام

              : قياس معدل النمو والتوقعات

              اعتمد على خط بياني يقيس معدل نمو ويحدد صحة التوقعات، فمع مرور الزمن يصبح زيادة معدل النمو الثابت أمراً صعباً إذا أن تحديد قيمة مئوية تجسد قياس الأداء يمكن أن يضيع القيمة الفعلية للعمل

              القاعدة 20/80

              يعتمد المبدأ الأساسي لهذه القاعدة على التركيز على قيمة كبيرة تمثل 80 % من النتائج والتعامل معها بما يؤمن تطوير الأداء والتحكم بمجرياته بمرونة تامة، ويمكن الاعتماد على هذه القاعدة كبداية لخفض الميزانية المبذولة لهذا المشروع

              Advertisements

              MECE أدخِل في حساباتك منظومة

              وهي منظومة منهجية لمعالجة المشكلات بهدف تقليل الحسابات المجرات والتي تستهلك الكثير من الوقت والجهد

              : MECE ويمكن التعرف على 3 مجالات لـ

               :شجرة المشكلات *

              تكمن الفائدة من هذه العملية في تجزيئها للمشكلات الشائكة والمعقدة فيسهل بذلك حلها بسهولة أكبر، ولتبسيط هذا المفهوم أكثر يمكن القول بأنها تعتمد على تحليل سلوكيات المستخدم وفق تصنيفات معينة (العمر، المهنة، الجنس …)

               :شجرة القرار *

              تعتمد على تفنيد القراراتوالنتائج المحتملة وتفصيلهاعلى شكل مخطط رسومي يسهل تحديد السلبيات والإيجابيات النسبية لكل قرار، لتقدير القيمة التجارية للخطط الجديدة ومن ثم يتم تحديد الأولويات وترتيبها  

               :شجرة الاحتمالات *

              تختلف عن شجرة المشكلات في كونها تقوم تنسيق الفرضيات بشكل أعمق وتعطي نتائج مباشرة قياساً إلى شجرة المشكلات  

              : المجموعات النموذجية تمثل قيمة الجودة

              المجموعات النموذجية هي المجموعات التي تشترك مع بعضها بمزايا معينة كتاريخ البدء مثلاً فهُم بمثابة تحليلات دقيقة من خلال مراقبة ثباتهم على استخدام تطبيقاتك ومواقعك الإلكترونية

              : تجنب الوقوع في البيانات الخاطئة

              ويتم ذلك قبل البدء بأي عملية للتحقق من جودة مجموعات البيانات عن طريق مراقبة الإحصائيات المتعلقة بالبيانات وتنسيقها لاستبعاد القيم المتطرفة والتعامل مع البيانات السليمة ويمكنك التأكد من النتائج النهائية عن طريق مقارنة القيم الناتجة مع تحليل مماثل

              Advertisements

              12 Amazing AI Websites That Will Get You Interested

              Advertisements

              The Internet includes an endless number of websites of various disciplines and fields, with different content and topics, but the vast majority of them depend on artificial intelligence.

              Which made the mechanism of using the Internet more useful and easier for users everywhere

              In our article today, we will talk about 12 websites, all of which rely on artificial intelligence to automate various functions, and through which it is possible to create distinguished content in record time.

              1. Browse AI

              An important and summary tool for owners of commercial activities and for-profit institutions, as it allows them to know the behavior of competing companies, obtain information from the website, and follow the market movement. In addition, it suggests potential customers to you by tracking their interests that may be compatible with your services, and it is a free site for all

              2. StockAI

              This site specializes in creating attractive designs by means of artificial intelligence. This site is distinguished by the fact that anyone can use this site to create beautiful designs with one click, whether he is an expert in design or not. This site creates wonderful content that can contain a mixture of images, graphics and texts.

              3. Poised

              This site is very suitable for developing public speaking skills through the techniques it provides that allow you to hear your voice with high accuracy, which makes you recognize the negatives and positives as a speaker in front of people, in other words, the site will enable you to listen to your voice and style of public speaking as if you were one of the audience and listeners

              The site also includes videos that enable you to know the effect of body language to communicate the idea to the audience while speaking

              4. AssemblyAI

              This site enables its users to convert audio files, video clips, and live audio recording into texts that are available for editing and subtitles

              All you have to do is enter the name of the file to be converted and the location where you want to save it, then the conversion process will start according to a specific time frame, with the ability to preview it during the conversion process.

              However, what is wrong with this site is that it does not support all file types on the one hand, and on the other hand, if you want to convert a number of files, you cannot convert them together, rather you have to convert one file after the other, that is, you cannot convert a new file until after the file before it has finished.

              5. Texti. app

              This site is distinguished by its ability to find the search results accurately by offering an immediate answer to your questions, while excluding suggestions and guesses from the results.

              Once you enter the words or phrases that you want to search for, this site will start searching within the framework of the topic to be found, and then you will have to choose the most appropriate result through the description resulting from the search process

              This site saves time and effort, as it has an easy and simple interface, which makes it easier for the user to browse and search

              6. AI. Image Enlarger

              This site, with its unique tool, enables users to enlarge images with high accuracy, in addition to several important features for images and graphics

              Advertisements

              7. Sembly

              This website makes it easy for users to transcribe notes online to take notes while avoiding losing focus resulting from moving between paragraphs. The user can also record the audio directly so that the audio is converted into text that allows the listeners to understand the meaning of the audio clip, which facilitates the exchange of information. between users

              8. Synthesia

              The story of this site seems incredible. Imagine that with texts you can create professional video clips. If the mechanism of this system depends on embodying the user’s personality by creating animated images in several different languages, you can also add sound and music effects to add to your video clip more distinction and excitement.

              With all this professionalism and progress in the features provided by this site for creating video clips, its use is not limited to professionals only, but anyone can use it very easily to design videos that rely on artificial intelligence techniques.

              9. Super meme

              A special site for designing memes, which allows users to choose a set of templates or create a template on demand using the creator of memes supported by artificial intelligence. It is enough to add text and images to make memes more professional with one click, and then publish this work on social media, and your product will be the focus of attention for those looking for unique ideas And dazzling works, and thus your sales will increase and your profits will increase

              10. Podcastle AI

              Also from the site distinguished by converting text into speech with the addition of several features such as obtaining the quality of studio recordings, determining the type of voice, translating sounds into texts and many additional free features that will impress you once you see the site and get to know it

              11. NameLix

              The capabilities of this site depend on the creation of distinctive brands or the use of pre-made designs that allow you to obtain various ideas and fake logos in order to be able to determine the colors and titles that are most appropriate for your design.

              12. Murf.AI

              We have known in the previous sites in this article about sites that convert sounds into texts, but the function of this site is the opposite, that is, it converts texts, i.e. sounds similar to the human voice to the extent that the listener will think that the reader is a human, so this tool is useful for creating audio libraries with the ability to control by votes

              Using this site is smooth and simple, as the user has to download the text file so that the site converts it into an accurate and clear sound

              In addition, one of the advantages of this site is that it is a gateway to making money by providing texts that are presented in the form of accurate audio recordings that are sold to those interested in buying audio books.

              Advertisements

              اثنا عشر موقع ذكاء اصطناعي مذهلون سينالون اهتمامك

              Advertisements

              تضم شبكة الإنترنت عدد لا متناهي من المواقع الإلكترونية متعددة الاختصاصات والمجالات وعلى اختلاف محتواها ومواضيعها إلا أن الغالبية العظمى منها تعتمد على الذكاء الاصطناعي 

              مما جعل آلية استخدام الإنترنت أكثر فائدة وسهولة للمستخدمين في كل مكان

              وسنتناول في مقالتنا اليوم الحديث عن 12 موقع إلكتروني تعتمد جميعها على الذكاء الاصطناعي لأتمتة الوظائف المتنوعة كما وأصبح بالإمكان بواسطتها إنشاء محتوى متميز في زمن قياسي  

              1. Browse AI

              أداة مهمة وخلاصة لأصحاب الأنشطة التجارية والمؤسسات الربحية فهي تتيح لهم معرفة سلوك الشركات المنافسة والحصول على المعلومات من الموقع الإلكتروني ومتابعة حركة السوق وبالإضافة إلى ذلك يقترح عليك العملاء المحتملين من خلال تتبع اهتماماتهم التي قد تتوافق مع خدماتك وهو موقع مجاني للجميع

              2. StockAI

              هذا الموقع متخصص بإنشاء التصاميم الجذابة بواسطة الذكاء الاصطناعي ويمتاز هذا الموقع بأن بمقدور أي شخص أن يستخدم هذا الموقع لإنشاء التصاميم الجميلة وبنقرة واحدة سواء كان خبير بالتصميم أم لا , يبتكر هذا الموقع محتوى رائع يمكن أن يحوي مزيج من الصور والرسومات والنصوص  

              3. Poised

              هذا الموقع مناسب جداً لتطوير مهارات التحدث أمام الجمهور من خلال ما يوفره من تقنيات تتيح لك سماع صوتك بدقة عالية مما يجعلك تتعرف على السلبيات والإيجابيات كمتحدِّث أمام الناس أي بمعنى آخر سيمكنك الموقع من الاستماع إلى صوتك وأسلوبك في الخطابة كما لو كنت أحد الحضور والمستمعين

              كما يتضمن الموقع مقاطع فيديو تمكنك من معرفة تأثير لغة الجسد لإيصال الفكرة إلى الجمهور أثناء التحدث

              4. AssemblyAI

              يمكِّن هذا الموقع مستخدميه من تحويل الملفات الصوتية ومقاطع الفيديو والتسجيل الصوتي المباشر إلى نصوص متاحة للتحرير والترجمة

              ما عليك إلا أن تُدخِل اسم الملف المراد تحويله والمكان الذي تريد حفظه فيه ثم تبدأ عمليه التحويل وفق إطار زمني معين مع إمكانية معاينتها أثناء عملية التحويل

              إلا أن ما يعيب هذا الموقع أنه لا يدعم جميع أنواع الملفات من جهة , ومن جهة أخرى إذا أردت تحويل عدد من الملفات فلا يمكنك تحويلها مع بعضها بل يتوجب عليك تحويل ملف تلو الآخر أي لا يمكنك تحويل ملف جديد إلا بعد أن ينتهي الملف الذي قبله  

              5. Texti.app

              يمتاز هذا الموقع بقدرته على العثور على نتائج البحث بدقة من خلال طرح إجابة فورية على أسئلتك مع استبعاد الاقتراحات والتخمينات من النتائج

              بمجرد إدخالك للكلمات أو الجُمل التي تريد البحث عنها سيشرع هذا الموقع بالبحث ضمن إطار الموضوع المراد العثور عليه ثم يبقى أمامك اختيار النتيجة الأنسب من خلال الوصف الناتج عن عملية البحث

              يوفر هذا الموقع الوقت والجهد فهو يمتاز بواجهة سهلة وبسيطة مما يسهل على المستخدم عملية التصفح والبحث

              6. AI. Image Enlarger

              هذه الموقع وبواسطة أداته المميزة يمكن المستخدمين من تكبير الصور وبدقة عالية بالإضافة إلى عدة ميزات مهمة للصور والغرافيك

              Advertisements

              7. Sembly

              يسهل هذا الموقع على المستخدمين عملية النسخ عبر الإنترنت لتدوين الملاحظات مع تجنب الوقوع في فقدان التركيز الناتج عن الانتقال بين الفقرات , كما ويمكن للمستخدم بواسطة هذا الموقع أن يقوم بالتسجيل الصوتي مباشرة ليتم تحويل الصوت إلى نص يتيح للسامعين فهم المقصود من المقطع الصوتي مما يسهل تبادل المعلومات بين المستخدمين

              8. Synthesia

              تبدو قصة هذا الموقع لا تصدق , تخيل أنه بواسطة نصوص يمكنك إنشاء مقاطع فيديو احترافية إذا تعتمد آلية عمل هذا النظام على تجسيد شخصية المستخدم بواسطة إنشاء صور متحركة بعدة لغات مختلفة كما ويمكنك إضافة المؤثرات الصوتية والموسيقية ليضفي إلى مقطع الفيديو الخاصة بك مزيداً من التميز والإثارة

              مع كل هذه الاحترافية والتقدم في الميزات التي يوفرها هذا الموقع لإنشاء مقاطع الفيديو إلا أن استعماله لا يقتصر على المحترفين فقط بل يمكن لأي شخص الاستعانة به بمنتهى السهولة لتصميم الفيديوهات التي تعتمد على تقنيات الذكاء الاصطناعي

              9. Super Meme

              موقع خاص لتصميم الميمات والذي يتيح للمستخدمين اختيار مجموعة من القوالب أو ابتكار قالب حسب الطلب باستخدام منشئ الميمات بالمدعوم بالذكاء الاصطناعي , ويكفي إضافة نصوص وصور لجعل الميمات أكثر احترافية وبنقرة واحدة ومن ثم نشر هذا العمل على وسائل التواصل الاجتماعي وسيكون منتجك محط اهتمام الباحثين عن الأفكار المتميزة والأعمال المبهرة وبالتالي سترتفع مبيعاتك وتزيد أرباحك 

              10. Podcastle Ai

              أيضاً من الموقع المتميزة بتحويل النص إلى كلام مع إضافة عدة ميزات كالحصول على جودة تسجيلات الاستوديو وتحديد نوع الصوت وترجمة الأصوات إلى نصوص والعديد من الميزات الإضافية المجانية التي ستبهرك بمجرد اطلاعك على الموقع والتعرف عليها  

              11. NameLix

              تعتمد إمكانيات هذا الموقع على إنشاء العلامات التجارية المميزة أو الاستعانة بتصاميم مجهزة مسبقاً تتيح لك الحصول على أفكار متنوعة وشعارات وهمية لتتمكن من تحديد الألوان والعناوين الأنسب بالنسبة لتصميمك   

              12. Murf.AI

              تعرفنا في المواقع السابقة في عذا المقال على مواقع تقوم بتحويل الأصوات إلى نصوص لكن وظيفة هذا الموقع هي العكس أي أنه يقوم بتحويل النصوص أي أصوات تشبه صوت الإنسان إلى درجة أن السامع سيعتقد أن القارئ هو إنسان , إذاً هذه الأداة مفيدة لإنشاء المكتبات الصوتية مع إمكانية التحكم بالأصوات

              استخدام هذا الموقع سلس وبسيط إذ أن على المستخدم أن يحمل الملف النصي ليتولى الموقع تحويله إلى صوت دقيق وواضح أضف على ذلك أن من ميزات هذا الموقع أن يكون باباً لكسب المال من خلال تقديم نصوص تطرح على شكل تسجيلات صوتية دقيقة تباع للمهتمين بالشراء الكتب الصوتية

              Advertisements

              What Are The Criteria For Hiring Data Analysts?

              Advertisements

              With the remarkable development and rapid growth witnessed by the data science and analytics community, the demand for this type of science increases, so that the family of data scientists expands at all levels, including beginners, including professional experts, and between those and those. Companies accept the appointment of qualified employees due to their experience in dealing with data, which is the backbone of the comprehensive system on which the general strategy of any company, institution or body is built.

              Employment standards may differ from one company to another, but the main goal on which they are based is to obtain an integrated data employee. In general, most companies and institutions are exposed in their practical path to situations, circumstances, and perhaps problems that require good behavior at the right time and time. For them, the expert employee forms a stone with his colleagues. The basis on which the company depends to maintain its existence and progress.

              We will study with the standards on which companies base their appointment of employees and managers specializing in data science:

              The first stage: submitting applications

              We can consider the stage of submitting an application for employment as the first step, which in turn is subject to screening and scrutiny by those in charge of employment based on several conditions:

              1. If the applicant fulfills the conditions and qualifications required in the employment advertisement

              2. The application should contain all the information that the hiring manager must know about the applicant, including the skills and experiences he possesses and the achievements he achieved in his previous work.

              3. To mention in the application his ability to be present in any place specified by the company according to its requirements

              4. The applicant should seek a recommendation from a member of the company if there is personal knowledge between them, as this helps the applicant to gain the confidence of the recruitment officials to some extent.

              5. The applicant must be careful in predicting his monthly salary, taking into account his level of experience and his competence in leading the position he will assume in the company.

              6. The applicant must mention his ability to work for periods that the company deems appropriate and fulfills the purpose, while taking care to choose the optimal time to apply for the job, which is usually during the graduation seasons of new batches of new graduates.

              The second stage: CV checking

              The application stage is followed, given that the application has been approved, so the stage of checking the applicant’s CV begins, on the basis of which a decision is taken, either with the applicant’s eligibility to attend the interview, or rejection and the exclusion of the applicant who does not meet the conditions.

              Here are some points related to this step:

              1. Recruiters prefer to see the date of graduation in detail on the resume because this helps them sort based on that date and thus makes it easier for them to make the appropriate decision that depends on the position they need.

              2. Employment officials also prefer to get acquainted with the applicant’s skills and experience, in addition to the achievements he achieved in his previous job, as they contribute to improving the chances of acceptance and candidacy for an interview.

              3. The applicant should make sure in his CV to arrange his works and projects related to the required and announced specializations first, from newest to oldest.

              4. Avoid using flowery words that are useless, and only mention the appropriate words.

              5. The applicant should be keen to mention the qualifications he possesses, especially with regard to his ability to continuously initiate the development of work and suggest additions that would raise the level of performance in general.

              Advertisements

              The third stage: the initial test (online interview)

              One of the advantages of this type of tests is that the focus on body language that helps the testers to form an initial idea of the applicant’s personality in the traditional (face-to-face) interviews is non-existent, so the focus of the testers’ attention will be limited to focusing on the verbal signs in the remote interview.

              In this context, several things are recommended for the applicant to follow during the interview:

              1. This interview method serves introverted people in particular, as the fear of a direct meeting for the applicant here is greatly reduced, which provides greater comfort when answering and reduces confusion.

              2. You will draw the interviewer’s attention in a positive way if you conclude the interview by asking about the nature of the tasks that may be entrusted to you if your appointment is approved, the level of the work team, and other questions that indicate that you are interested and excited to join them.

              3. Avoid, as much as possible, talking about your virtues in a way that shows that you are arrogant, i.e. show some humility when you mention your skills and experience.

              4. When you present your answers, you must be very observant that the tester takes notes while you speak, so pay close attention when he stops writing, so know that he is satisfied with your response, so do not prolong the conversation more than necessary

              5. It has been noticed through several experiences that the applicants at the beginning of the interview are enthusiastic and speak fluently and confidently, but this tone gradually decreases with the passage of time until it is almost non-existent at the end of the interview, so beware of falling into this problem and maintain your steadfastness with which you started at the beginning.

              The fourth stage: which is the articulation (Panel and coding)

              It is almost the most important stage because it determines to a large extent the issue of accepting or rejecting the applicant.

              Here, the testers prepare a board that tests the applicants’ ability to deal with difficulties and pressures by identifying their technical skills that they use to solve these problems, and they are often inspired by realistic conditions that companies usually go through by virtue of their practical career, so it is advised that applicants create a board at home or write a code during the interview.

              Therefore, we recommend several points that must be taken into account in order to overcome this transitional stage:

              1. Focus while presenting the task assigned to you

              2. Don’t keep your attention on the person asking the questions, but try to interact with everyone on the board

              3. Support your answers with various examples within the framework of stories that explain your skills and experience

              4. Be prepared to answer any question that may be asked of you related to the skill mentioned in the job description

              5. Create an accurate idea about each of the elements of the board in order to form a correct mechanism for dealing with each of them separately in an appropriate and appropriate manner for each case.

              Stage 5: Recommended behaviors after the interview

              It is not obligatory insofar as it reflects a positive impression of you on the part of the interviewer. Therefore, if you are interested in expanding your chances of gaining the satisfaction of the interviewer and leaving a good impression on himself, you must follow the following:

              1. Do not forget to thank the tester for the time that the tester gave you, of course, in a short and simple way

              2. Never end your current employment relationship on the grounds that you passed the interview for the new job until you are absolutely sure that you have already been hired so that you do not lose both.

              3. Maintain the confidentiality of what happened in the interview and do not publish any information related to the company unless you are exposed to fraud or deception. Here you must alert others and help that this not be repeated with applicants other than you.

              This was a quick overview of the steps and stages that recruitment officials adopt in their selection of applicants. If you know the criteria they adopt, it will be easy for you to form a future plan that will help you overcome this task, which is often an obsession for every job applicant in data science.

              Advertisements

              ما هي المعايير المعتمدة في توظيف محللي البيانات ؟

              Advertisements

              مع التطور الملحوظ والنمو المتسارع الذي يشهده مجتمع علم البيانات وتحليلاتها يزداد الإقبال على هذا النوع من العلوم ليزداد توسع عائلة علماء البيانات على كافة مستوياتهم فمنهم المبتدئين ومنهم الخبراء المحترفين وبين أولئك وهؤلاء يشهد قطاع التوظيف في علم البيانات طلباً متزايداً في الآونة الأخيرة ويبقى السعي المستمر والدؤوب من قبل الشركات لتعيين الموظفين أصحاب الكفاءات نظراً لما يتمتعون به من خبرة في التعامل مع البيانات التي هي عصب المنظومة الشاملة التي تبنى عليها الاستراتيجية العامة لأي شركة أو مؤسسة أو هيئة  

              ولربما تختلف معايير التوظيف بين شركة وأخرى إلا أن الهدف الأساسي الذي ترتكز عليه هو الحصول على موظف بيانات متكامل , فبالمجمل تتعرض أغلب الشركات والمؤسسات في مسيرتها العملية إلى مواقف وظروف وربما مشاكل تحتاج إلى حُسن التصرف في الوقت والزمان المناسبين وبالنسبة لهم الموظف الخبير يشكل مع زملائه حجر الأساس الذي تعتمد عليه الشركة في المحافظة على كيانها وتقدمها  

              : وسنقوم بدراسة مع المعايير التي ترتكز عليها الشركات في تعيين الموظفين والمدراء المتخصصين في علم البيانات  

              المرحلة الأول : تقديم الطلبات

              يمكننا اعتبار مرحلة تقديم الطلب للتوظيف هي الخطوة الأولى وهي تخضع بدورها إلى الفرز والتدقيق من قبل القائمين على التوظيف بناءً على عدة شروط

              في حال كان مقدم الطلب يحقق الشروط والمؤهلات المطلوبة في إعلان التوظيف

              أن يحتوي الطلب على جميع المعلومات التي يجب على مدير التوظيف أن يعرفها عن مقدم الطلب بما فيها المهارات والخبرات التي يمتلكها والإنجازات التي حققها في عمله السابق

              أن يذكر في الطلب قدرته على التواجد في أي مكان تحدده الشركة وفق متطلباتها 

              على مقدم الطلب أن يسعى للحصول على تزكية من أحد أفراد الشركة إذا كانت هناك بينهما معرفة شخصية فهذا يساعد في حصول مقدم الطلب على ثقة مسؤولي التوظيف نوعاً ما

              يجب أن يحرص المتقدم على توخي الحذر في توقع راتبه الشهري آخذاً بعين الاعتبار مستوى خبرته وجدارته في قيادة المنصب الذي سيتولاه في الشركة

              على المتقدم أن يذكر قدرته على العمل لفترات تراها الشركة مناسبة وتفي بالغرض مع الحرص على اختيار الوقت الأمثل للتقدم للوظيفة والذي عادة ما يكون خلال مواسم تخريج دفعات جديدة من الخريجين الجدد 

              المرحلة الثانية : تدقيق السيرة الذاتية

              تلي مرحلة طلب التقدم على اعتبار أن الطلب قوبل بالموافقة فتبدأ مرحلة تدقيق السيرة الذاتية للمتقدم التي بناءً عليها يتم اتخاذ القرار إما بأحقية المتقدم لحضور المقابلة أو الرفض واستبعاد المتقدم الذي لا يحقق الشروط

              : وفيما يلي توضيح لبعض النقاط المتعلقة بهذه الخطوة

              يفضل مسؤولو التوظيف أن يروا على السيرة الذاتية تاريخ التخرج بشكل مفصل لأن هذا يساعدهم على الفرز بناءً على ذلك التاريخ وبالتالي يسهل عليهم اتخاذ القرار المناسب الذي يعتمد على المنصب الذي يحتاجونه

              كما يفضل مسؤولو التوظيف أن يتعرفوا على مهارات المتقدم وخبراته التي اكتسبها إضافة إلى الإنجازات التي حققها في وظيفته السابقة فهي تسهم في تحسين فرص القبول والترشح للمقابلة

              على المتقدم أن يحرص في سيرته الذاتية على ترتيب أعماله ومشاريعه التي تتعلق بالاختصاصات المطلوبة والمعلن عنها أولاً من الأحدث إلى الأقدم

              تجنُّب ذِكر الألفاظ المنمقة التي لا طائل منها والاكتفاء بذكر الكلمات المناسبة 

              على المتقدم أن يحرص على ذِكر المؤهلات التي يمتلكها وخاصة فيما يتعلق بقدرته على المبادرة المستمرة على تطوير العمل واقتراح إضافات من شأنها رفع سوية الأداء بشكل عام

              Advertisements

              المرحلة الثالثة : الاختبار الأولي ( مقابلة أون لاين ) 

              من إحدى مزايا هذا النوع من الاختبارات أن التركيز على لغة الجسد التي تساعد المختبرين على  تكوين فكرة مبدئية عن شخصية المتقدم في المقابلات التقليدية ( وجهاً لوجه ) تكون معدومة لذا سينحصر جل اهتمام المختبرين على التركيز على العلامات اللفظية في المقابلة عن بعد

              : وفي هذا السياق يُنصح بعدة أمور على المتقدم أن يتبعها أثناء المقابلة

              تخدم طريقة المقابلة هذه على وجه الخصوص الأشخاص الانطوائيين , فرهبة اللقاء المباشر بالنسبة للمتقدم هنا تقل بنسبة كبيرة مما يوفر أريحية أكبر عند الإجابة وتقلل من الارتباك 

              ستلفت نظر المُحاور بطريقة إيجابية إذا ختمت المقابلة بالسؤال عن طبيعة المهام التي قد توكَل إليك في حال تمت الموافقة على تعيينك ومستوى فريق العمل وما إلى ذلك من الأسئلة التي تدل على أنك مهتم ومتحمس للانضمام إليهم 

              تجنب قدر الإمكان التحدث عن مناقبك بطريقة تظهر أنك مغرور , أي أظهر شيئاً من التواضع عند ذِكرك لمهاراتك وخبراتك

              يجب عند طرحك لإجاباتك أن تكون شديد الملاحظة على أن المُختبِر يسجل الملاحظات أثناء تحدثك لذا انتبه جيداً عندما يتوقف عن الكتابة فاعلم أنه اكتفى بردِّك فلا تُطِلْ الحديث أكثر من اللازم

              من الملاحظ من خلال عدة تجارب أن المتقدمين في بداية المقابلة يكونون متحمسين ويتحدثون بطلاقة وثقة ولكن هذه النبرة تنخفض تدريجياً مع مرور الوقت حتى تكاد تنعدم في آخر المقابلة لذا احذر من الوقوع في هذه المشكلة وحافظ على ثباتك الذي انطلقت به في البداية 

              المرحلة الرابعة : وهي المفصلية ( اللوحة والترميز )

              وهي تكاد تكون أهم مرحلة لأنها تحدد إلى حد كبير مسألة قبول المتقدم أو رفضه

              وهنا يقوم المختبرون بتجهيز لوحة تختبر مدى قدرة المتقدمين على التعامل مع الصعوبات والضغوط  من خلال التعرف على مهاراتهم الفنية التي يستخدمونها في حل تلك المشاكل وغالباً ما تكون مستوحاة من ظروف واقعية تمر بها الشركات عادةً بحكم مسيرتها العملية لذا يُنصح المتقدمون بابتكار لوحة في المنزل أو كتابة رمز أثناء المقابلة

              : لذا نوصي بعدة نقاط يجب مراعاتها لتجاوز هذه المرحلة الفاصلة

              التركيز أثناء طرح المَهمة الموكلة إليك

              لا تبقي تركيز واهتمامك على الشخص الذي يطرح الأسئلة بل حاول أن تتفاعل مع الجميع في اللوحة

              ادعم إجاباتك بأمثلة متنوعة ضمن إطار قصص تشرح ما تتمتع به من مهارات وخبرات

              هيء نفسك للإجابة على أي سؤال يمكن أن يطرح عليك يتعلق بالمهارة المذكورة في الوصف الوظيفي كوّن فكرة دقيقة عن كل عنصر من عناصر اللوحة لتتشكل لديك آلية صحيحة في التعامل مع كل منها على حدى بشكل مناسب وملائم لكل حالة

              المرحلة الخامسة : سلوكيات موصى بها بعد المقابلة

              وهي ليست اجبارية بقدر ما تعكس انطباعاً إيجابياً عنك لدى القائم على المقابلة لذا إن كنت مهتماً بتوسيع فرصك بنيل رضا المُحاور وترك أثر طيب في نفسه فعليك اتباع التالي

              لا تنسَ أن تتوجه بالشكر على الوقت الذي منحك إياه المُختبِر وطبعاً بشكل موجز وبسيط

              إياك أن تنهي علاقتك الوظيفية الحالية على اعتبار أنك تجاوزت المقابلة في الوظيفة الجديدة حتى تتأكد تماماً أنه قد تم تعيينك بالفعل حتى لا تفقد الاثنين معاً 

              حافظ على سرية ما جرى في المقابلة ولا تنشر أي معلومات تتعلق بالشركة إلا إذا تعرضت لعملية احتيال أو خداع فهنا يجب أن تنبه الآخرين وتساعد على أن لا يتكرر هذا مع متقدمين غيرك 

              كانت هذه لمحة سريعة عن الخطوات والمراحل التي يعتمدها مسؤولو التوظيف في اختيارهم للمتقدمين , فإذا عرفت المعايير التي يعتمدونها فيسهل عليك تكوين خطة مستقبلية تعينك على تجاوز هذه المهمة التي غالباً ما تشكل هاجس لدى كل متقدم إلى وظيفة في علم البيانات 

              Advertisements

              The Top 3 Conferences For Data Science and Analytics

              Advertisements

              Data has become the driving nerve of global trade at all levels, whether at the level of large companies or at the level of a small profitable project. Accordingly, data science has become the science of the times, so data analysis skills have the largest share of attention among various bodies and business events, and international seminars and conferences related to science are held. Data, and what we will discuss in this article is to talk about the best conferences in the field of data science.

              How to find the best conference:

              Any place or organization that presents important ideas and information related to data science and its analysis is the destination for those looking for knowledge and experience in this field. Therefore, scientific conferences that discuss data science are considered one of the important outlets for them to gain valuable information.

              Strata is considered one of the largest conferences concerned with data science topics and its analytics in all its branches. Many are keen to attend the scientific events held by Strata due to the exchange of experiences and communication with technicians and senior data scientists and gaining experience from them.

              The important role of data science conferences cannot be neglected, especially for those who are about to take a new job in data science, through which they get advice and instructions that will benefit them at the beginning of their practical and professional lives. related to data science and analytics.

              So we will learn about the three best conferences for data science and analytics.

              Top Three Data Science Conferences:

              Data science employees are among the highest paid employees, and this increases the demand for a job like this, and obtaining it is the dream of every data scientist, so learners spare no time or effort to obtain any information that increases their experience and expands their skills to obtain a good balance of information that increases their chances when applying. Therefore, we advise those who wish to raise their academic credentials in data science with three conferences that are considered the best in the field of data science and analytics, according to the vote of the data science community: 1- ODSC East 2- Strata 3- KDD.

              In these conferences, you find a lot of experiences that others have gone through and you hear about success stories that people have experienced in their professional lives. Experts present the obstacles and difficulties that they faced during their journey in data science and analytics and talk about their methods and methods in addressing those problems so that the attendees gain experience and learn the best ways to become data scientists. Experts and seasoned.

              The same applies to the industrial community, as conferences are the best place to learn data science, so whoever has the opportunity to attend one of these conferences must take advantage of his presence by acquiring as much information as possible.

              Advertisements

              How do you invest your presence in the data science conference?

              Fortunately, these conferences are held throughout the year, but it may be difficult for you to find exactly what you need in one of the scientific events held by one of these conferences. Therefore, you must know how to choose the appropriate conference that you should attend in order to obtain the desired benefit.

              For beginners in data science, it is recommended to view Strata + Hadoop World, through which you can keep abreast of modern technologies and successive developments. As for experts in data science, they recommend KDD conferences on visual analytics. As for those wishing to acquire more specialized skills, they must review the Data Science Unconference or the Analytics Summit. for innovation.

              Once we talk about data science conferences, you should know that the choice will not be easy. The scientific benefit that you aspire to obtain must be in line with the material value that you spend in order to obtain that information when you attend these conferences.

              In the end, it should be noted that there are many data science conferences, but these conferences that we mentioned are approved in the Defacto standard in the world of data science.

              Advertisements

              أفضل 3 مؤتمرات لعلوم البيانات والتحليلات

              Advertisements

              أصبحت البيانات العصب المحرك للتجارة العالمية على كافة المستويات سواء على مستوى الشركات الكبرى أو على مستوى مشروع ربحي صغير وبناء عليه أصبح علم البيانات علم العصر لذا تحوز مهارات تحليل البيانات على النصيب الأكبر من الاهتمام لدى مختلف الهيئات والفعاليات التجارية , وأصبحت تعقد الندوات والمؤتمرات العالمية المتعلقة بعلم البيانات , وما سنتناوله في هذه المقالة هو الحديث عن أفضل المؤتمرات في مجال علم البيانات

              كيفية العثور على المؤتمر الأفضل

              أي مكان أو هيئة تطرح أفكاراً ومعلومات هامة تخص علم البيانات وتحليلاتها هو مقصد الباحثين عن المعرفة والخبرة في هذا المجال لذا تعتبر المؤتمرات العلمية التي تبحث في علم البيانات واحداً من المنافذ الهامة بالنسبة لهم لاكتساب المعلومات القيمة

              وتعتبر “ستراتا” من كبرى المؤتمرات التي تهتم بمواضيع علم البيانات وتحليلاتها بكافة فروعها ويحرص الكثيرين على حضور المناسبات العلمية التي تقيمها شركة “ستراتا” نظراً لما يوفره هذا المؤتمر من تبادلٍ للخبرات والتواصل مع الفنيين وكبار علماء البيانات واكتساب الخبرة منهم

              لا يمكن إهمال الدور الهام لمؤتمرات علوم البيانات ولاسيما للمقبلين على وظيفة جديدة في علم البيانات فمن خلالها يحصلون على نصائح وتعليمات تفيدهم في مستهل حياتهم العملية والمهنية ولا تقتصر فائدة هذه المؤتمرات على المبتدئين بل وعلى الخبراء والمخضرمين في مجال الصناعة فهذه فرصة كبيرة لهم للاطلاع على أحدث التطورات المتعلقة بعلم البيانات والتحليلات

              لذا سنتعرف على أفضل ثلاث مؤتمرات لعلوم البيانات والتحليلات

              أفضل ثلاث مؤتمرات لعلوم البيانات

              يعتبر موظفو علوم البيانات من أعلى الموظفين أجراً وهذا ما يزيد الإقبال على وظيفة كهذه ويعتبر الحصول عليها هو حلم كل عالِم بيانات , لذا لا يدَّخر المتعلمون وقتاً ولا جهداً للحصول على أي معلومات تزيد من خبراتهم وتوسع مهاراتهم لينالوا رصيداً جيداً من المعلومات التي تزيد فرصهم عند التقدم للوظيفة , لذا ننصح من يرغبون برفع رصيدهم العلمي في علم البيانات بثلاث مؤتمرات تعتبر الأفضل في مجال علم البيانات والتحليلات وفق تصويت مجتمع علم البيانات

              1- ODSC East 2- Strata 3- KDD : هي

              في هذه المؤتمرات تجد الكثير من التجارب التي خاضها الآخرين وتسمع عن قصص النجاح التي عاشها الناس في حياتهم المهنية , يطرح الخبراءُ العقبات والمصاعب التي واجهتهم أثناء رحلتهم في علم البيانات والتحليلات ويتحدثون عن أساليبهم وطرقهم في معالجة تلك المشاكل ليكتسب الحضور الخبرة ويتعلموا أفضل الطرق ليصبحوا علماء بيانات خبراء ومتمرسين

              وكذلك ينطبق الأمر على المجتمع الصناعي فالمؤتمرات هي المكان الأفضل لتعلم علوم البيانات لذا يجب على من أُتيحت له الفرصة بحور أحد هذه المؤتمرات أن يستغل تواجده باكتساب أكبر قدر ممكن من المعلومات

              Advertisements

              كيف تستثمر حضورك في مؤتمر علم البيانات ؟

              ومن حسن الحظ أن هذه المؤتمرات تُعقد على مدار العام ولكن قد يكون من الصعب عليك أن تجد ضالتك تحديداً في إحدى المناسبات العلمية التي تقيمها أحد هذه المؤتمرات

              لذا يجب عليك أن تعرف كيف تختار المؤتمر المناسب الذي ينبغي عليك حضوره لتُحصِّل الفائدة المرجوة

              فبالنسبة للمبتدئين في علم البيانات يُنصح بالاطلاع

              Strata + Hadoop World على

              فمن خلالها يمكنك مواكبة التقنيات الحديثة والتطورات المتلاحقة , أما بالنسبة الخبراء في علم البيانات فينصحون

              KDD بمؤتمرات

              الخاصة بالتحليلات المرئية , أما بالنسبة للراغبين باكتساب مهارات أكثر تخصصاً فلابد من

              Data Science Unconference مراجعة

              للابتكار Analytics أو قمة

              وبمجرد الحديث عن مؤتمرات علم البيانات يجب أن تعلم أن الخيار لن يكون سهلاً فالفائدة العلمية التي تطمح للحصول عليها يجب أن تتماشى بالتوازي مع القيمة المادية التي تنفقها في سبيل الحصول على تلك المعلومات عند حضورك لتلك المؤتمرات

              وفي النهاية يجب التنويه إلى أن هناك العديد من مؤتمرات علم البيانات ولكن هذه المؤتمرات التي ذكرناها هي المعتمدة

              Defacto في معيار

              في عالم علم البيانات

              Advertisements

              Comparison of business intelligence and data analysis

              Advertisements

              In this article, we will show the similarities and differences between business intelligence and data analysis, with a brief overview of each.

              In the beginning, we talk about data analysis, which in general represents data science, which is summarized in the process of extracting useful information from a data set that is examined and processed according to a specific technique in order to obtain a formula that helps take the necessary and appropriate measures to ensure the functioning of the business process or the work of government institutions or scientific bodies. or educational sectors optimally.

              Data analytics provides highly efficient techniques in developing the work of the commercial system as a whole, such as improving the buying and selling processes, identifying the most popular and selling products, customer behavior, etc., based on the data resulting from the analysis processes, within the framework of two types of data analysis:

              Confirmed Data Analytics (CDA), which relies on statistics to determine the validity of a data set, and Exploratory Data Analytics (EDA), which relies on choosing models and types of data.

              Based on the above, we can identify four types of data analysis:

              Descriptive analytics: includes descriptions that are based on facts about a prior event, event A, and then event B

              Diagnostic analytics: focuses on why these facts occurred, regardless of what happened in the past. B did not happen because of A, but C caused B to happen

              Predictive analytics: based on future predictions based on historical data. Because B happened because of C, we expect that B will happen in the future because C happens

              Descriptive analytics: depends on directing executive actions towards a specific goal. To prevent B from happening, we must take action Z

              As for business intelligence, it includes the plans and techniques adopted by companies and institutions in dealing with business-related data to derive positive results that lead to sound decisions. Data forms, and it allows them to automate data collection and analysis, which makes it easier to carry out all tasks with the least possible time and effort.

              Business intelligence to extract key information depends on the data warehouse known as (EDW), which is the main store of primary databases collected from several sources and integrated into a central system used by the company to help it generate reports and build analyzes that in turn lead to taking the right actions.

              Based on the aforementioned, we can determine the course of the procedures that make up business intelligence according to the following:

              Collecting and converting data from different sources:

              Business intelligence tools rely on the collection of regular and random data from various sources, then they are coordinated and classified according to the requirements of companies’ strategies to keep them in the central data store to facilitate their use later in the analysis and exploration processes.

              Determine paths and recommendations:

              Business intelligence techniques contain an extensive data identification system, and thus the forecasting process by offering proposals and solutions is more accurate and effective.

              Presentation of the results in the form of graphic visualizations:

              The data visualization process is one of the techniques that has proven effective in understanding the content of the results and sharing them with others. It is a process on which business intelligence relies heavily due to the availability of charts and graphs that enable business owners to form a more comprehensive and accurate view of the results presented.

              Advertisements

              Take the appropriate measures according to the data generated in a timely manner:

              This step is usually done by comparing the previous results with the results presented at the present time for businesses and commercial activities in general, which makes it easier for the owners of these businesses to take the necessary and appropriate measures and make adjustments in record time and build a sound base for future plans.

              Differences between business intelligence and data analysis:

              We must first touch on the configurational interface of the EDW data warehouse

              The data warehouse is the basic environment for storing multi-source data in order to deal with it later, if it has absolutely no connection with the database system used in daily transactions, so the data store is intended to be used by companies and institutions to generate insights for solutions and suggestions for specific practical issues in a timely manner.

              Since the data stored within the data warehouse is multi-source and processed via the Internet, this requires that it be extracted from those sources and employed within a strategy that is compatible with the company’s work and then loaded into OLAP (i.e. online processing and analysis), and the Operational Data Store (ODS) is used to prepare Operational and commercial reports, which has a longer storage period than OLAP.

              If we want to make a simple representation of the above, we notice that the data market is a miniature model of the data warehouse, but it diverts its attention to a specific functional aspect such as sales, production and promotion plans, and this is done by a specialized branch within the general system.

              Advertisements

              مقارنة بين ذكاء الأعمال وتحليل البيانات

              Advertisements

              سنبين في هذا المقال أوجه التشابه والاختلاف بين  ذكاء الأعمال وتحليل البيانات مع ذكر نبذة مختصرة عن كل منهما

              تنطرق في البداية إلى الحديث عن تحليل البيانات الذي يمثل بالمجمل علم البيانات والذي يتلخص في عملية استخراج المعلومات المفيدة من مجموعة بيانات يتم فحصها ومعالجتها وفق تقنية معينة بغية الحصول على صيغة تساعد على اتخاذ الإجراءات اللازمة والمناسبة لضمان سير العملية التجارية أو عمل المؤسسات الحكومية أو الهيئات العلمية أو القطاعات التعليمية بالشكل الأمثل توفر تحليلاتُ البيانات تقنياتٍ ذات كفاءة عالية في تطوير عمل المنظومة التجارية ككل مثل تحسين عمليات البيع والشراء وتحديد المنتجات الأكثر طلباً وبيعاً وسلوك العملاء وغيرها وذلك بالاعتماد على البيانات الناتجة من عمليات التحليل وذلك في إطار نمطين من تحليل البيانات

              (CDA) تحليلات البيانات المؤكدة

              التي تعتمد على الإحصاء لتحديد مدى صحة مجموعة البيانات

              (EDA) وتحليلات البيانات الاستكشافية

              التي تعتمد على اختيار نماذج وأنواع البيانات

              : وبناءً على ما سبق يمكننا تحديد أربع أنواع من تحليل البيانات

              تحليلات وصفية : تتضمن الوصف الذي يعتمد على الوقائع المتعلقة بحدث سابق

              B ثم حدث A حدث

              تحليلات تشخيصية : تركز على السبب وراء حدوث تلك الحقائق بغ النظر عما حدث في السابق

              , A بسبب B لم يحدث

              B كان سبب حدوث C ولكن

              تحليلات تنبؤية : تعتمد على التنبؤات المستقبلية بالاعتماد على البيانات التاريخية

              , C حدث بسبب B لأن

              سيحدث في المستقبل B نتوقع أن

              يحدث C لأن

              تحليلات وصفية : تعتمد على توجيه إجراءات تنفيذية نحو غاية معينة

              B لمنع حدوث

              Z يجب علينا اتخاذ الإجراء

              أما ذكاء الأعمال فيتضمن الخطط والتقنيات التي تعتمدها الشركات والمؤسسات في التعامل مع البيانات المتعلقة بالأعمال لاستخلاص نتائج إيجابية تفضي إلى قرارات سليمة , وتتيح تقنيات ذكاء الأعمال لأصحاب العمل إيجاد صيغ متنوعة للبيانات لتحديد الأداء الفني للعمل كالبيانات السابقة والبيانات الحالية والبيانات الخارجية والبيانات الداخلية والبيانات المنظمة وغيرها من أشكال البيانات , كما وتتيح لهم أتمتة تجميع البيانات وتحليلاتها مما يسهل القيام بجميع المهمات بأقل وقت وجهد ممكن

              يعتمد ذكاء الأعمال لاستخراج المعلومات الرئيسية على مستودع البيانات

              (EDW) الذي يعرف باسم

              والذي هو المخزن الرئيسي لقواعد البيانات الأولية المجمَّعة من عدة مصادر والمدمجة في نظام مركزي تستخدمه الشركة ليعينها على إنشاء التقارير وبناء التحليلات التي بدورها تفضي إلى اتخاذ الإجراءات الصائبة

              : وبناءً على ما ذكر آنفاً يمكن أن نحدد مسار الإجراءات المكوِّنة لذكاء الأعمال وفق ما يلي

              : تجميع البيانات وتحويلها من مصادر مختلفة

              تعتمد أدوات ذكاء الأعمال على تجميع البيانات المنتظمة والعشوائية من مصادر مختلفة ثم يتم تنسيقها وتصنيفها وفق متطلبات استراتيجيات الشركات لتحفظ بعدها في المخزن البيانات المركزي ليسهل استخدمها لاحقاً في عمليات التحليل والاستكشاف

              : تحديد المسارات والتوصيات

              تحوي تقنيات ذكاء الأعمال نظام تحديد البيانات بشكل موسع وبالتالي تكون عملية التنبؤ بطرح الاقتراحات والحلول أكثر دقة وفاعلية

              : عرض النتائج على شكل تصورات بيانية

              تعتبر عملية تصور البيانات من التقنيات التي أثبتت فاعليتها في فهم مضمون النتائج وتشاكرها مع الآخرين وهي عملية يعتمد عليها ذكاء الأعمال بشكل كبير نظراً لما توفره من إعداد المخططات والرسوم بيانية التي يمكن أصحاب الأعمال من تكوين نظرة أكثر شمولية ودقة للنتائج المطروحة

              Advertisements

              : اتخاذ الإجراءات المناسبة وفقاً للمعطيات الناتجة في الوقت المناسب

              وعادة ما تتم هذه الخطوة بمقارنة النتائج السابقة مع النتائج المطروحة في الوقت الراهن للأعمال والأنشطة التجارية بشكل عام مما يسهل على أصحاب هذه الأعمال اتخاذ الإجراءات اللازمة والمناسبة وإجراء التعديلات في زمن قياسي وبناء قاعدة سليمة للخطط المستقبلية

              : أوجه الاختلاف بين ذكاء الأعمال وتحليل البيانات

              لابد لنا في البداية أن نتطرق إلى البينية التكوينية

              EDW   لمستودع البيانات

              مستودع البيانات هو البيئة الأساسية لتخزين البيانات متعددة المصادر بغية التعامل معها لاحقاً إذا أن لا صلة له إطلاقاً بمنظومة قاعدة البيانات المستخدمة في بالتعاملات اليومية إذاً مخزن البيانات معد لتستخدمه الشركات والمؤسسات لتكوين رؤى لحلول واقتراحات لقضايا عملية محددة في الوقت المناسب

              وبما أن البيانات المخزنة داخل مستودع البيانات هي متعددة المصادر ومعالجة عبر الإنترنت فهذا يتطلب أن يتم استخراجها من تلك المصادر وتوظيفها ضمن استراتيجية تتوافق مع عمل الشركة

              OLAP ثم يتم تحميلها في

              ( أي المعالجة والتحليل عبر الإنترنت )

              (ODS) كما ويستخدم مخزن البيانات التشغيلية

              لتجهيز التقارير التشغيلية والتجارية وهو يتمتع

              OLAP بمدة تخزين أطول من

              وإذا أردنا إجراء تمثيل بسيط لما سبق نلاحظ أن سوق البيانات هو نموذج مصغر من مستودع البيانات إلا أنه يصرف اهتمامه إلى جانب وظيفي معين كالمبيعات والإنتاج وخطط الترويج وذلك يتم بواسطة فرع مختص ضمن المنظومة العامة

              Advertisements

              The reasons why so many data scientists quit their jobs

              Advertisements

              There is no doubt that a job in data science constitutes a dream for many students of this type of science, which is considered the science of the era. The skills required by this functional work or by addressing the problems and obstacles that impede the workflow in general, on its own or with the help of colleagues who exchange experiences and skills among themselves, so this job is a dream that data scientists everywhere aspire to achieve.

              What we mentioned above is the bright side of talking about a job in data science, but if we look at the other side, we will find ourselves talking about the existence of statistics indicating that large numbers of data scientists, especially machine learning specialists, spend a long time searching for new jobs.

              In this article, we will shed light on the most prominent reasons that drive many data scientists to search for new jobs, of which we chose four reasons:

              1. Colliding with a reality contrary to expectations:

              Data scientists initially believe that dealing with data is about addressing the obstacles and problems they face with the help of machine learning algorithms that have valuable and diverse characteristics that benefit the field of business in general, but they collide with a reality that is contrary to the prevailing belief. For example, we can talk For a specific company that hires employees regardless of whether they have experience in artificial intelligence or not, this company may tend to hire young people at the expense of those with experience and expertise in this field. A balance of information that enables him to use machine learning algorithms in addressing problems whose solution requires the use of other techniques that he has not mastered yet. Dealing with databases of all kinds and creating analytical bulletins in this case was not at the required level, which creates a kind of dissatisfaction among administrators towards the data scientist. incumbent

              Therefore, some specialists give useful instructions to novice data scientists to help them avoid falling into such predicaments, such as the novice data scientist taking into account the appropriate environment for his technical level, such as searching for companies that match the skills he has reached until he develops his skills with continuous practice, given that he is not yet used to Facing all challenges and problems that require high efficiency and speed in addressing them

              It is also advised that the novice data scientist not get involved in applying to companies that do not place machine learning among their most basic strategies in their dealings and analyzes, because this will negatively affect the development of experience and skill of the data scientist, who certainly aspires to reach the competence that enables him to obtain a better job.

              2. The right person in the right place:

              Employment decision-makers must have a positive impression of you when you apply for a job in their company, as this increases your chances of obtaining priority in acceptance, and this impression is formed when they discover your skills that they really need by presenting the projects that you have done, especially your method of dealing with a life problem that confronts A certain category of people, because the impression they will have on you will determine for them the extent of their need for your services in their company and the extent to which these skills are compatible with the general policy of the company.                    

              Advertisements

              3. You are a data scientist who is able to handle all types of data:

              For recruiters and those in charge of the test and interview, you are a data scientist, and therefore, from their point of view, you are able to deal with all types of data, including databases, especially preparing analytical bulletins and preparing appropriate reports.

              Even your co-workers will assume that you can handle all the data analytics tools, big data, and everything related to machine learning and artificial intelligence.

              So when a company hires you, you are definitely an expert in all these matters, so be clear from the beginning and inform them of your skills that you have mastered well on the one hand, and of your information that you think you need to refine and develop, in order to avoid a defect in what is expected of you to present in your work and between what you might They are surprised by the weakness in some of the skills that I brought them. Some companies resort to setting certain specifications for applicants that make it easier for hiring officials to choose those who see themselves as fulfilling these conditions and possessing the competence to be active members within a cadre of experts and distinguished in data science.

              When the work is based on the exchange of experiences and joint cooperation between all specializations, you undoubtedly see satisfactory results and you can clearly see the professionalism in the general environment of the work as a whole, and therefore it will reflect positively on the users as it provides them with benefit and comfort in dealing with it.

              For example, a data scientist who is an expert in machine learning techniques is considered part of an integrated work system that is able to utilize time and effort optimally, and vice versa. Solo work for a specific specialty in isolation from an integrated team with diverse experiences will cost significant time and effort, which negatively affects the workflow.

              4. Integrated work among team members:

              However, some companies resort to using their employees to create their own projects away from focusing on the diversity of experiences, so any employee can write many codes that help solve a specific problem or make analytical charts, and if that consumes a lot of time, then this is not important to them, but On the contrary, for large companies, the time factor is very important, so they use integrated teams to accomplish complex tasks, as they are in a constant race against time, so the diversity of specializations is very important for them.

              And in application of the aforementioned, your right choice of the type of company in which you are looking for a job represents a fundamental and important pillar in the extent to which you adapt to the general environment in that company, so that your experience in a specific field in a company that relies on the diversity of experiences will make you work with full comfort within your specialization, that is, your work will be integrated with the rest The competencies of the team members, and thus you will avoid falling into the trap of work pressure and exhaustion, which will eventually lead you to search again for a suitable job.

              From the foregoing, we conclude that the successful selection of the appropriate job will greatly contribute to providing an appropriate and comfortable work environment that allows the employee to employ his skills and develop his experiences in a complete manner, avoiding the specter of the persistent search and movement for a better job. Psychological stability and comfort at work at all levels are the key to success and creativity, so do not skimp on Yourself and be careful in choosing, with our best wishes.   

              Advertisements

              الأسباب التي تدفع الكثير من علماء البيانات إلى ترك وظائفهم

              Advertisements

              مما لاشك فيه أن وظيفة في علم البيانات تشكل حلم للكثيرين من دارسي هذا النوع من العلوم الذي يعتبر علم العصر فهذه نظراً لكون هذه الوظيفة تعود على صاحبها بالعائد المادي الكبير الذي يؤمن له حياة كريمة علاوة على الفائدة التي يجنيها باكتسابه الخبرات سواء جراء تعامله مع كافة أنواع المهارات التي يتطلبها هذا العمل الوظيفي أو من خلال معالجته للمشاكل والمعوقات التي تعترض سير العمل بشكل عام وذلك بمفرده أو بمساعدة زملاء يقومون بتبادل الخبرات والمهارات فيما بينهم , إذاً تعتبر هذه الوظيفة حلم يطمح لتحقيقه علماء البيانات في كل مكان

              ويعتبر ما أسلفنا هو الجانب المضيء من الحديث عن وظيفة في علم البيانات ولكن إذا نظرنا إلى الجانب الآخر فسنجد أنفسنا نتحدث عن وجود إحصائيات تشير إلى أن أعداد كبيرة من علماء البيانات وخاصة المتخصصين بالتعلم الآلي يقضون وقتاً طويلاً في البحث عن وظائف جديدة

              وسنسلط الضوء في هذا المقال عن أبرز الأسباب التي تدفع كثير من علماء البيانات للبحث عن وظائف جديدة والتي اخترنا منها أربعة أسباب 

              1. الاصطدام بواقع مغاير للتوقعات :

              يعتقد علماء البيانات في بادئ الأمر أن التعامل مع البيانات هو عبارة عن معالجة العوائق والمشكلات التي تواجههم بالاستعانة بالخوارزميات الخاصة بالتعلم الآلي والتي تتمتع بخصائص قيّمة ومتنوعة تفيد مجال الأعمال بشكل عام , إلا أنهم يصطدمون بواقع مغاير للاعتقاد السائد فعلى سبيل المثال لا الحصر يمكننا أن نتناول الحديث عن شركة معينة تقوم بتعيين موظفين بغض النظر عن امتلاكهم لخبرات في الذكاء الاصطناعي أم لا , فقد تكون هذه الشركة تميل لتوظيف الشباب على حساب ذوي الخبرة والمحنكين في هذا المجال , بالطبع هذا سيؤدي إلى علاقة غير مستقرة وظيفياً بين الموظف ورئيسه , فالموظف الشاب يحمل في جعبته رصيد من المعلومات التي تمكنه من استخدام خوارزميات التعلم الآلي في معالجة مشاكل يتطلب حلها استخدام تقنيات أخرى لم يكن قد أتقنها بعد فالتعامل مع قواعد البيانات بشتى أنواعها وإنشاء نشرات تحليلية في هذه الحالة لم يكن بالمستوى المطلوب مما يخلق نوعاً من عدم الرضا لدى الإداريين اتجاه عالم البيانات القائم بالعمل

              لذا يوجه بعض المتخصصين إرشادات مفيدة لعماء البيانات المبتدئين تساعدهم على تجنب الوقوع في مثل هذه المآزق كأن يأخذ عالِم البيانات المبتدئ بعين الاعتبار البيئة المناسبة لمستواه الفني كالبحث عن الشركات التي توازي المهارات التي وصل إليها إلى أن يطور مهاراته بالممارسة المستمرة على اعتبار أنه لم يعتاد بعد على مواجهة جميع التحديات والمشاكل التي تتطلب الكفاءة العالية والسرعة في معالجتها

              كما ويُنصَح عالِم البيانات المبتدئ بعدم التورط في التقدم لشركات لا تضع التعلم الآلي ضمن أهم استراتيجياتها الأساسية في تعاملاتها وتحليلاتها لأن ذلك سيؤثر سلباً على تطور الخبرة والمهارة لدى عالِم البيانات الذي يطمح بكل تأكيد إلى الوصول إلى الكفاءة التي تمكنه من الحصول على وظيفة أفضل

              2. الشخص المناسب في المكان المناسب :

              يجب أن يأخذ صناع القرار في مسألة التوظيف انطباعاً إيجابياً عنك عند تقدمك لوظيفة في شركتهم فهذا يزيد فرصك في الحصول على أولوية في القبول , وهذا الانطباع يتشكل لديهم عند اكتشافهم لمهاراتك التي يحتاجونها فعلاً من خلال عرض المشاريع التي قمت بها ولاسيما أسلوبك في معالجة مشكلة حياتية تعترض فئة معينة من الناس فالانطباع الذي سيكونه عنك سيحدد بالنسبة لهم مدى احتياجهم لخدماتك في شركتهم ومدى توافق هذه المهارات مع السياسة العامة للشركة وهذا سيكون له دور كبير في اختيار موفق لكلا الطرفين تطبيقاً للقاعدة القائلة ” الشخص المناسب في المكان المناسب “

              Advertisements

              3. أنت عالِم بيانات قادر على التعامل مع جميع أنواع البيانات :

              بالنسبة لمسؤولي التوظيف والقائمين على الاختبار والمقابلة أنت عالِم بيانات وبالتي فمن وجهة نظرهم أنك قادر على التعامل مع كافة أنواع البيانات بما فيها قواعد البيانات ولاسيما تجهيز النشرات التحليلية وإعداد التقارير المناسبة

              حتى زملاؤك في العمل سيفترضون أنك قادر على التعامل مع جميع أدوات تحليل البيانات والبيانات الضخمة وكل ما له صلة بالتعلم الآلي والذكاء الاصطناعي

              لذا عندما تقوم شركة ما بتعيينك فأنت قطعاً بنظرهم خبير في كل هذه الأمور لذا كن واضحاً منذ البداية وأعلمهم بمهاراتك التي تقنها جيداً من جهة وبمعلوماتك التي باعتقادك أنك بحاجة إلى صقلها وتطويرها , وتجنباً لحصول خلل في ما هو مأمول منك أن تقدمه في عملك وبين ما قد يفاجؤون به من ضعف في بعض المهارات التي جئتهم بها تلجأ بعض الشركات إلى وضع مواصفات معينة للمتقدمين تسهل على مسؤولي التوظيف اختيار من يرون في أنفسهم أنهم يحققون هذه الشروط ويمتلكون الكفاءة في أن يكونوا أعضاء فاعلين ضمن كادر خبير ومتميز في علم البيانات

              4. العمل المتكامل بين أعضاء الفريق :

              عندما يستند العمل على تبادل الخبرات والتعاون المشترك بين جميع الاختصاص فإنك ترى دون شك نتائج مُرضية وتستطيع أن تلمس بوضوح الاحترافية في البيئة العامة للعمل ككل وبالتالي ستنعكس بشكل إيجابي على المستخدمين بحيث توفر لهم الفائدة والأريحية في التعامل معها

              فمثلاً عالِم البيانات الخبير في تقنيات التعلم الآلي يعتبر جزء من منظومة عمل متكاملة قادرة على استغلال الوقت والجهد بالشكل الأمثل والعكس صحيح فالعمل المنفرد لاختصاص معين بمعزل عن فريق متكامل متنوع الخبرات سيكلف الوقت والجهد الكبيرين ما يؤثر سلباً على سير العمل  

              ومع ذلك تلجأ بعض الشركات إلى استعمال موظفيها لإنشاء مشاريع خاصة بها بعيداً عن التركيز على التنوع في الخبرات فيمكن لأي موظف كتابة العديد من الكودات البرمجية التي تساعد في حل مشكلة معينة أو إجراء مخططات تحليلية وإن استهلك ذلك الكثير من الوقت فهذا غير مهم بالنسبة لهم , ولكن على العكس تماماً بالنسبة للشركات الكبيرة فعامل الوقت مهم جداً لذا تستعين بفرق متكاملة لإنجاز مهام معقدة فهي في سباق دائم مع الزمن لذا فتنوع الاختصاصات مهم جداً بالنسبة لها

              وتطبيقاً لما ذُكر آنفاً يمثل اختيارك الصائب لنوع الشركة التي تبحث عن وظيفة فيها ركيزة أساسية ومهمة في مدى تكيفك مع البيئة العامة في تلك الشركة إذا أن خبرتك في مجال معين في شركة تعمد على تنوع الخبرات سيجعلك تعمل بأريحية كاملة ضمن اختصاصك أي سيكون عملك متكاملاً مع باقي اختصاصات أعضاء الفريق وبالتالي ستتجنب الوقوع في مصيدة ضغط العمل والإرهاق اللذان سيقودانك في النهاية إلى البحث مجدداً عن وظيفة ملائمة

              مما سبق نستنتج أن الاختيار الموفق للوظيفة المناسبة سيسهم بشكل كبير في توفير بيئة عمل ملائمة ومريحة تتيح للموظف أن يوظف مهاراته ويطور خبراته بسلاسة تامة متجنباً شبح البحث والتنقل المتسمرين عن عمل أفضل فالاستقرار النفسي والراحة في العمل على جميع الأصعدة هما مفتاح النجاح والإبداع , فلا تبخل على نفسك وكن حذراً في الاختيار , مع تمنياتنا بالتوفيق

              Advertisements

              Best Business Practices To Be Mindful Of

              Advertisements

              While there is no secret formula to success, many thriving businesses do attempt to follow a few standard best practices to help them stay in the fast lane. Digital marketing is one area that many companies are focusing on because they see the value of concentrating their efforts online.

              A consultation with DATA World will ensure that you stay a step ahead with proven data science and mentoring services.

              Keeping on top of technology

              It’s safe to say businesses can’t succeed without relying on technology to a large degree.

              Focusing on self-improvement

              Business owners realize the importance of self-improvement. Hence, the reason why many seasoned entrepreneurs still take it upon themselves to continue upskilling themselves.

              Advertisements
              • A business degree is always useful to have if you want to enhance the skills you already have. Try this to see why an online degree in business can help you push further.
              • A mentor can help you reach your goals much quicker than you might do on your own.
              • Networking with the right people can also broaden your horizons.

              Staying with the plan

              You will most probably have derived a plan right at the beginning of your business venture.

              Best business practices might seem like a complex formula to follow. Reminding yourself to take that course or a degree can help to enhance your focus on the strategic elements of growing your business even more.

              Written by: Lance Cody-Valdez

              Advertisements

              أفضل ممارسات العمل التي يجب مراعاتها

              Advertisements

              على الرغم من عدم وجود صيغة سرية للنجاح ، تحاول العديد من الشركات المزدهرة اتباع بعض أفضل الممارسات القياسية لمساعدتهم على البقاء في المسار السريع. التسويق الرقمي هو أحد المجالات التي تركز عليها العديد من الشركات لأنها ترى قيمة تركيز جهودها على الإنترنت

              DATA World ستضمن لك استشارة مع

              أن تظل متقدمًا بخطوة في خدمات علم البيانات والتوجيه التي أثبتت جدواها

              مواكبة التكنولوجيا

              من المهم أن ننوه إلى إن الشركات لا يمكنها النجاح دون الاعتماد على التكنولوجيا بدرجة كبيرة

              تصور البيانات عبارة عن منصة برمجية متنامية يستخدمها المزيد والمزيد من الشركات للتواصل بشكل أفضل *

              تعد ثقافة الشركة القوية أيضًا جانبًا آخر يجب مراعاته عندما يتعلق الأمر ببناء فريق أكثر تزامنًا مع بعضه البعض. يمكن أن تساعد أدوات إدارة المشروع في ذلك

              يعد إبقاء خطوط الاتصال مفتوحة أمرًا حيويًا بشكل خاص في هذا العصر الرقمي حيث يعمل المزيد والمزيد من الأشخاص عن بُعد *

              Advertisements

              التركيز على تطوير الذات

              يدرك أصحاب الأعمال أهمية تحسين الذات. ومن ثم ، فإن السبب الذي يجعل العديد من رواد الأعمال المخضرمين لا يزالون يأخذون على عاتقهم مواصلة تطوير مهاراتهم

              إن الحصول على درجة علمية مفيد دائمًا إذا كنت ترغب في تعزيز المهارات التي لديك بالفعل جرب هذا لترى لماذا يمكن أن تساعدك شهادة في الأعمال التجارية عبر الإنترنت في المضي قدمًا

              يمكن أن يساعدك المرشد في الوصول إلى أهدافك بشكل أسرع بكثير مما قد تفعله بمفردك

              يمكن للتواصل مع الأشخاص المناسبين أيضًا توسيع آفاقك

              البقاء على الخطة

              من المحتمل أن تكون قد اشتقت خطة مباشرة في بداية مشروعك التجاري

              يعد الالتزام بالخطة مع الحفاظ على المرونة للتغيير أمرًا حيويًا لأنه لا ينبغي أن تراوح مكانك دون مواكبة التطور السريع

              يجب أن تحدد خطة عملك أهداف شركتك

              S.W.O.T يمكن أن يساعد تحليل

              في تحديد نقاط قوتك بالإضافة إلى نقاط ضعفك ، وفرصك ، وتهديداتك ، حتى لا تتفاجأ بأي شيء لم تكن تتوقعه

              خصص وقتًا لمراجعة أدائك لتقيم مستوى النجاح قد تبدو أفضل الممارسات التجارية كصيغة معقدة يجب اتباعها. يمكن أن يساعد تذكير نفسك بأخذ هذه الدورة أو الحصول على درجة علمية في تعزيز تركيزك على العناصر الإستراتيجية لتنمية عملك بشكل أكبر

              Written by: Lance Cody-Valdez

              Advertisements

              10 FREE Datasets to start building your Portfolio

              Advertisements

              1. Netflix Movies and TV Shows

              To define this data set: Netflix is a media and video broadcasting platform that includes a large number of movies and TV shows, and according to statistics, its subscribers exceeded 200 million subscribers in 2021 from all over the world.

              In this case, the tabular dataset consists of lists of all the movies and TV shows available on Netflix, plus information about actors, directors, audience ratings, and other information.

              Here are some important ideas:

              * Content available in different countries

              * Choose similar content by matching attributes related to the text

              * Finding valuable and interesting content by analyzing the network of actors and directors

              * A comparison of the most popular broadcasts in recent years (movies – TV shows) on the Netflix platform.

              u can download the data from here

              https://lnkd.in/eZ3cduwK

              2. Expecting a real/fake job advertisement:

              (real or imaginary): Predicting the imaginary job description:

              This dataset includes 18,000 job attributes, of which 800 are fictitious descriptions. The data consists of text and descriptive information about jobs. The dataset can be used to build screening models that detect the fictitious attribute of fictitious jobs.

              The dataset can be used to answer the following questions:

              * You have to build a screening model based on the characteristics of the text data to determine whether the job description is real or fraudulent.

              * Focusing on words and phrases that express description and deception, adjusting and identifying them.

              Determine the characteristics of similar jobs.

              * You have to perform exploratory data analysis on the data set to find useful values from said data set.

              u can download the data from here

              https://lnkd.in/e5SDDW9G

              3. FIFA 22 Aggregate Player Dataset:

              In our example, the datasets are player data represented by their abilities and skills from FIFA 15 to FIFA 22 (“players_22.csv”). This data provides procedures for finding several comparisons for specific players through the eighth version of the FIFA game

              The following are available analytical models:

              * A comprehensive comparison between Messi and Ronaldo (compared to the statistics of their working lives – changes in skill over time)

              * The appropriate liquidity to build a team that competes on the level of the European continent, and at this point the budget does not allow the purchase of distinguished players from the eleven-man squad.

              * Analyzing a model for the most efficient n% of players (for example, we deal with the largest percentage of 5% of players) to determine the presence of basic features in the game versions such as speed, agility, and ball control. As a live example, we note that the best 5% of players in FIFA 20 version are faster And agility from the FIFA 15 version, and through this kind of comparisons, we can conclude that with more than 5% of the best players who have obtained high statistics with ball control, this means that the game’s interest in the skill and technical aspect is greater than the interest in the physical aspect.

              Specifically, we see that:

              * The URL of the excluded players.

              * The URL of the uploaded face of the player with the club or national team logo

              * Information about the player, such as nationality, the team he plays for, date of birth, salary, and others.

              * Statistics of the player’s skills, which are related to attack, defense, goalkeeper skill, and other skills.

              * Every player present in FIFA 15 through 22 versions of the game

              * More than 100 features

              * The position in which the player plays and his mission in the club and the national team

              u can download the data from here

              https://lnkd.in/eDScdUUM

              4. Forecasting book sales:

              The main success of a bookstore that sells various books lies in the high demand for effective purchases of the right books at the right time. In this context, one of the leading business events in the field of books and libraries organizes a competition to support booksellers that allows them to compete in the market.

              So the competition here is to predict the purchase quantities of a clearly defined property portfolio for each site by means of simulated data.

              Occupation :

              Being competitive requires forecasting purchase quantities for eight addresses for 2418 different locations. To build the model, simulated purchasing data will be available from an additional 2349 locations, with all data referring to a limited time period. possible.

              data :

              There are two auxiliary files available to solve the problem:

              *dmc2009_train.txt

              * dmc2009_forecast.txt

              u can download the data from here

              https://lnkd.in/eXHN2XsQ

              5. Supermarket sales:

              The densely populated areas are more prevalent for supermarkets, and this creates commercial competition among them, which reflects positively on the market movement and contributes to the growth of the economy in general.

              In our research today, we will discuss the data set that represents sales of three branches of a supermarket company for a period of ninety days. This group was chosen due to the ease of its predictive data analysis models.

              Classification data:

              Invoice ID: This is an identification number for the sales invoice

              Branch: Super Center branch (out of three branches indicated by symbols A, B and C).

              City: the most lively locations

              Customer Type: Members classify the type of customers based on membership card users and non-users.

              Gender: Specifies the gender of the customer

              Production line: It depends on distributing basic components such as food, beverages, tourism, sports, electronic accessories, decorative accessories, fashion, and others

              Product price: It is estimated in US dollars

              Quantity: It is the number of products that the customer has purchased

              Tax: It is a 5% tax fee added to the purchase value

              Total Price: The total price including tax

              Date: The date of purchase (which is the period between May and July of 2019)

              Time: which is the time of purchase (from 9 am to 8 p.m.)

              Payment: The payment method used by the customer upon purchase, and it is one of three methods (direct payment – credit card – electronic business archive).

              COGS: The value of products sold

              Total Margin Ratio: Total Margin Ratio

              Total return: the total income

              Classification: It is based on the classification of customer levels based on shopping traffic, according to a ratio estimated from 1 to 10

              u can download the data from here

              https://lnkd.in/e86UpCMv

              Advertisements

              6. Control fraudulent procedures related to credit cards:

              The process of controlling fraud in credit card transactions is very important for credit companies, which is to obtain fees from customers for products that they did not purchase

              The data set includes transactions that were carried out in two days by credit cards in September of 2013, so that several forged transactions were caught out of thousands of transactions, and thus we find a large percentage of imbalance in this data set, and fraud recorded a rate of 0.172% of the total transactions.

              The basic elements, which are the features V1, V2, … V28, were obtained using the PCA transformation, which results in the numeric input variables. However, the features that were not converted are represented by the amount and time, so that the amount represents the amount (transaction cost), and the time represents the seconds spent between one transaction and the other. As for the category attribute, it is variable according to the state of the transaction. In the case of fraud, the category takes a value of 1 and takes a value of zero if the transaction is valid.

              u can download the data from here

              https://lnkd.in/eFTsZDCW

              7. The 50 most famous fast food chains in America:

              It is the food that is sold in a restaurant or shop, and it consists of frozen or pre-cooked foods and is presented in special packages for immediate external orders. It is produced in large quantities, taking into account the speed of presentation and delivery. According to 2018 statistics, the value of fast food production reached hundreds of billions of dollars all over the world. .

              The hamburger outlets, as is the case with McDonald’s, are the most common and sought-after in the world, and other fast food outlets that depend on the on-demand assembly of basic ingredients prepared in advance in large quantities.

              It can be available in the form of kiosks, mobile cars, or quick service restaurants.

              Content :

              In our case, this data set is a study of information about the 50 best restaurant chains in America for the year 2021, and we can identify the main points of this data set:

              Fast Food Chains – Sales in America in Millions of Dollars – Average Sales Per Unit in Thousands of Dollars – Licensed Stores – Total Number of Units for 2021

              The vertical format of the dataset:

              • Fast-Food Chains – the name of the fast food chain

              • U.S. Systemwide Sales (Millions – U.S Dollars) Systemwide sales are estimated in the millions of dollars

              • Average Sales per Unit (Thousands – U.S Dollars)

              • Franchised Stores – the number of licensed stores

              • Company Stores – the number of company stores

              • 2021 Total Units – The number of total units in 2021

              • Total Change in Units from 2020 – the number of total changes from the previous year 2020

              u can download the data from here

              https://lnkd.in/esBjf5u4

              8. Forecasting Walmart store sales

              You will have in your hands the sales data of a number of Wal-Mart stores spread in many regions, so that each store includes several departments, and the task entrusted to you will be to forecast sales related to the department of each store.

              In addition, Wal-Mart carries out many promotional campaigns on an ongoing basis, especially the offers that coincide with the major official holidays, and these weeks, including holidays, receive a rating five times higher than the holidays. There is no complete historical data.

              csv stores:

              This file includes anonymous data for forty-five stores indicating the type and size of the store

              train. csv

              It is a historical training data file that includes the period between 5/2/2010 to 1/11/2012.

                It contains the following fields:

              • Store – the store number

              • Dept – the department number

              • Date – the week

              • Weekly_Sales: Sales of a specific department in a particular store

              • IsHoliday: Is it a holiday week or not

              test. csv

              This file differs from train.csv only in that sales must be forecasted for each three departments of the store, date and department in this file, otherwise it is completely identical to the train.csv file

              features. csv

              This file includes more information, such as the store, department, and the activity of the specified dates, and it contains the following fields:

              • Store – the store number

              • Date – the week

              • Temperature – the average temperature in the area

              • Fuel_Price – the price of fuel in the region

              • MarkDown1-5 – Anonymous data for marketing write-offs operated by Wal-Mart

              • CPI – a value indicating consumer prices

              • Unemployment – Unemployment rate

              • IsHoliday – Is it a week off or not?

              For the break, the four holidays coincide in the following weeks in the data set, noting that not all holidays were included in the data.

              Super Bowl: Feb. 12, 10, Feb. 11, 11, Feb. 10, 12, Feb. 8, 13

              Labor Day: Sept. 10 – 10, Sept 9 – 11, Sept 7 – 12, Sept 6 – 13

              Thanksgiving: Nov-26-10, Nov-25-11, Nov-23-12, Nov-29-Christmas: Dec-31-10, Dec-30-11, Dec-28-12, Dec-27-13

              u can download the data from here

              https://lnkd.in/eVT6h-CT

              9. Linkedin Data Analyst Task Lists

              For every beginner in data analysis, here are the simple steps for collecting, cleaning, and analyzing data:

              In terms of data collection, we wrote a script in the Python language to go through Linkedin, and we collected all the necessary data, and the choice fell on 3 sites: Africa, Canada, and America

              Advantages :

              * Designation: Job title

              Company: The name of the company

              * Description: Description of the job and the company

              * On site – remotely

              * The employee’s workplace

              Salary: The salary of the position

              * The company’s website

              * Standards: Terms of employment such as experience and nature of work

              Announcement Date: The date the job was announced

              * URL: of the job

               u can download the data from here

              https://lnkd.in/ezqxcmrE

              10. Amazon and Best Buys:

              We’ll take reviews of fifty an electronic product from online stores such as Amazon and Best Buy.

              Datafiniti includes a data set of revision history, location, classification, and metadata of references. We note that it is a huge data set, so we will learn about the best way to use this data and benefit from it as it should:

              The point of benefiting from this data lies in knowing the consumer’s opinion about the process of purchasing the product. For clarification, we define the following points:

              * What are the main uses of electronic products?

              * Determine the link between ratings and positive reviews.

              * How good is the variety of online brands?

              What is the function of Datafiniti?

              Allows direct access to website data by collecting it from a large number of websites to build common databases for commercial activity, products, and property rights.

              u can download the data from here

              https://lnkd.in/e4fBZvJ3

              Advertisements

              Advertisements

              1. والبرامج التلفزيونية Netflix أفلام :

               وللتعريف عن مجموعة البيانات هذه

              هي منصة لبث الوسائط والفيديو Netflix

              تضم عدداً كبيراً من الأفلام والبرامج التلفزيونية ووفق إحصائية فإن المشتركين لديهم تجاوز عددهم 200 مليون مشترك في عام 2021 من جميع أنحاء العالم . تتكون مجموعة البيانات المجدولة في حالتنا هذه قوائم بجميع الأفلام والبرامج التلفزيونية

              Netflix المتوفرة على

              أضف عليها معلومات عن الممثلين والمخرجين وتقييم الجمهور وغيرها من المعلومات الأخرى 

              : وفيما يلي بعض الأفكار المهمة

              المحتوى المتوفر في بلدان مختلفة *

              اختيار محتوى شبيه بواسطة مطابقة السمات المتعلقة بالنص *

              إيجاد محتوى قيِّم وممتع من خلال تحليل شبكة الممثلين والمخرجين *

              إجراء مقارنة على البث الأكثر شيوعاً في السنوات الأخيرة ( أفلام – البرامج التلفزيونية ) *

              Netflix على منصة

              : يمكنك الدخول إلى الرابط وتحميل البيانات

              https://lnkd.in/eZ3cduwK

              2. توقع الإعلان عن وظيفة حقيقة / وهمية :

              ( حقيقي أو وهمي ) : التنبؤ بالوصف الوظيفي الوهمي

              تضم مجموعة البيانات هذه 18 ألف سمة وظيفية منها 800 وصف وهمي , تتألف البيانات من نصوص ومعلومات وصفية عن الوظائف , ومن الممكن استخدام مجموعة البيانات لبناء نماذج فرز تكشف السمة المزيفة للوظائف الوهمية 

              يمكن استخدام مجموعة البيانات للإجابة عن الأسئلة التالية

              عليك بناء نموذج فرز يعتمد على خصائص البيانات النصية لتحديد ماهية الوصف الوظيفي حقيقي كان أم احتيالي*

              التركيز على الكلمات والعبارات التي تعبر عن وصف وخادع وضبطها والتعرف عليها *

              تحديد خصائص الوظائف المتماثلة *

              عليك القيام بإجراء تحليل البيانات الاستكشافية على مجموعة البيانات لمعرفة القيم المفيدة من مجموعة البيانات المذكورة *

              : يمكنك الدخول إلى الرابط وتحميل البيانات

              https://lnkd.in/e5SDDW9G

              3. الكلية للاعبين FIFA 22 مجموعة بيانات :

              تشكل مجموعات البيانات في مثالنا هذا بيانات اللاعبين ممثلة بقدراتهم ومهاراتهم من إصدار

               FIFA 22 إلى FIFA 15

              (“players_22.csv”)

              بحيث تتيح هذه البيانات إجراءات إيجاد عدة مقارنات للاعبين معينين وذلك من خلال الإصدار الثامن

              FIFA من لعبة

              مقارنة شاملة بين ميسي ورونالدو ( مقارنة بإحصائيات حياتهم العملية – المتغيرات في المهارة مع مرور الزمن ) *

              * السيولة المناسبة لبناء فريق ينافس على مستوى القارة الأوروبية وعند هذه النقطة لا تتيح الميزانية شراء لاعبين متميزين من تشكيلة الفريق المؤلف من أحد عشر لاعباً .

              n٪ تحليل نموذج لأكفأ *

              من اللاعبين ( كأن نتناول أكبر نسبة حاصلة على 5% من اللاعبين ) لتحديد وجود الميزات الأساسية في إصدارات اللعبة كالسرعة وخفة الحركة والتحكم بالكرة وبمثال حي على ذلك نلاحظ أن أفضل 5% من اللاعبين الموجودين

              FIFA 20 في إصدار 

              أكثر سرعة وخفة في الحركة

              FIFA 15من إصدار

              ومن خلال هذا النوع من المقارنات يمكننا استنتاج أنه بوجود أكثر من 5% من أفضل اللاعبين الذين نالوا إحصائيات مرتفعة بالتحكم بالكرة هذا يعني أن اهتمام اللعبة بالجانب المهاري والتقني أكبر من الاهتمام بالجانب البدني وعلى وجه التحديد نرى أن

              للاعبين المستبعدين URL عنوان *

              لملامح الوجه URL عنوان *

              المحملة للاعب مع الشعار الخاص بالنادي أو المنتخب

              المعلومات الخاصة باللاعب مثل الجنسية , الفريق الذي يلعب له , تاريخ التولد , الراتب وغيرها *

              الإحصائيات الخاصة بمهارات اللاعب والتي تتعلق بالهجوم والدفاع ومهارة حارس المرمى وغيرها من المهارات الأخرى *

              كل لاعب موجود في إصدارات *

              من الإصدار 15 حتى 22 FIFA لعبة

              ميزات كثيرة تفوق الـ 100 *

              المركز الذي يلعب به اللاعب ومهمته في النادي والمنتخب *

              : يمكنك الدخول إلى الرابط وتحميل البيانات

              https://lnkd.in/eDScdUUM

              4. التنبؤ بمبيعات الكتب :

              يكمن النجاح الرئيسي لمكتبة تبيع الكتب المتنوعة في الإقبال الكبير على عمليات الشراء الفعالة للكتب المناسبة في الوقت المناسب وفي هذا السياق تقوم إحدى الفعاليات التجارية الرائدة في مجال الكتب والمكتبات بتنظيم مسابقة لدعم بائعي الكتب تتيح لهم المنافسة في السوق

              لذا المنافسة هنا تتمثل بالتنبؤ بكميات الشراء لمحفظة ملكية معينة بوضوح لكل موقع بواسطة بيانات محاكاة

              : الوظيفة

              خوض غمار المنافسة يتطلب التنبؤ بكميات الشراء لثمانية عناوين لـ 2418 موقعاً متنوعاً , ولبناء النموذج سيتم إتاحة بيانات الشراء المحاكاة من 2349 موقعاً إضافياً مع إشارة جميع البيانات إلى فترة زمنية محدودة , والغاية هي  تقدير كميات الشراء لهذه العناوين الثمانية المتنوعة للمواقع المقدر عددها بـ  2418 بأعلى دقة ممكنة

              : البيانات

              توفر ملفان مساعدان لحل المشكلة هما

              * dmc2009_train.txt

              * dmc2009_forecast.txt

              يمكنك الدخول إلى الرابط وتحميل البيانات :

              https://lnkd.in/eXHN2XsQ

              5. مبيعات محلات السوبر ماركت :

              تُعدُّ المناطق المكتظة بالسكان أكثر انتشاراً لمحلات السوبر ماركت وهذا يخلق فيما بينها تنافساً تجارياً ينعكس إيجاباً على حركة السوق ويساهم في نمو الاقتصاد إجمالاً

              وسنتناول في بحثنا اليوم مجموعة البيانات التي تمثل مبيعات لثلاثة فروع تابعة لشركة سوبر ماركت لمدة تسعين يوماً وقد اختيرت هذه المجموعة نظراً لسهولة نماذج تحليل البيانات التنبؤية الخاصة بها

              :البيانات الخاصة بالتصنيف

              معرِّف الفاتورة : وهو عبارة عن رقم تعريفي لفاتورة المبيعات

              الفرع : فرع السوبر سنتر ( من أصل ثلاث فروع تم الإشارة إليها

              ( C و B و A بالرموز

              المدينة : المواقع الأكثر حيوية

              نوع العميل : يصنف الأعضاء نوع العملاء على أساس المستخدمين لبطاقة العضوية وغير المستخدمين لها

              الجنس : يحدد جنس العميل

              خط الإنتاج : يعتمد على توزيع المكونات الأساسية كالأطعمة والمشروبات والسياحة والرياضة والإكسسوارات الإلكترونية وإكسسوارات الزينة والأزياء .. وغيرها

              سعر المنتج : ويقدر بالدولار الأمريكي

              الكمية : وهي عدد المنتجات التي قام العميل بشرائها

              الضريبة : وهي رسوم ضريبية تقدر بقيمة 5 % تضاف لقيمة الشراء

              السعر الإجمالي : المجموع الكلي للسعر بما فيه الضريبة

              التاريخ : تاريخ الشراء ( وهي الفترة المحصورة بين مايو ويوليو من عام 2019 )

              الوقت : وهو وقت الشراء ( من 9 صباحاً إلى 8 مساءً )

              الدفع : طريقة الدفع التي يستخدمها العميل عند الشراء وهي واحدة من ثلاثة طرق ( دفع مباشر – وبطاقة ائتمان – أرشيف أعمال إلكتروني )

              قيمة المنتجات المباعة : COGS

              نسبة الهامش الكلّي : نسبة الهامش الكلي

              المردود الكلي : الدخل الإجمالي

              التصنيف : يعتمد على تصنيف مستويات العملاء بناء على حركة التسوق وفق نسبة تقدر من 1 إلى 10 

               :يمكنك الدخول إلى الرابط وتحميل البيانات

              https://lnkd.in/e86UpCMv

              Advertisements

              6. ضبط الإجراءات الاحتيالية الخاصة ببطاقات الائتمان :

              تعتبر عملية ضبط عمليات التزوير في معاملات بطاقات الائتمان من الأمور بالغة الأهمية لشركات الائتمان والمتمثلة بالحصول على رسوم من العملاء مقابل منتجات لم يقوموا بشرائها

              تضم مجموعة البيانات معاملات نُفِّذَت في يومين بواسطة بطاقات الائتمان في أيلول من عام 2013 بحيث ضُبِطَت عدة معاملات مزورة من أصل آلاف المعاملات , وبهذا نجد نسبة كبيرة من عدم التوازن في مجموعة البيانات هذه , وسجلت عمليات التزوير نسبة 0.172٪  من أصل إجمالي المعاملات

              تم الحصول على العناصر الأساسية

              V1 ، V2 ، …  V28 وهي الميزات

              PCA باستخدام تحويل

              الذي ينتج عنه متغيرات الإدخال الرقمية , إلا أن السمات التي لم يتم تحويلها تتمثل بالمبلغ والوقت بحيث يمثل المبلغ ( كلفة المعاملة ) , والوقت يمثل الثواني المستهلكة بين المعاملة والأخرى , أما سمة الفئة فهي متغيرة وفقاً للحالة التي عليها المعاملة ففي حالة الاحتيال تأخذ الفئة قيمة 1 وتأخذ قيمة صفر في حال كانت المعاملة سليمة

              يمكنك الدخول إلى الرابط وتحميل البيانات :

              https://lnkd.in/eFTsZDCW

              7. أشهر 50 سلسلة مطاعم للوجبات السريعة في أمريكا :

              هو الطعام الذي يباع في مطعم أو متجر وهو مؤلف من أطعمة مجمدة أو مطهوة مسبقاً وتُقدم في عبوات خاصة للطلبات الفورية الخارجية ويتم إنتاجها بكميات كبيرة مع مراعاة السرعة في التقديم والتوصيل ووفق إحصائيات عام 2018 وصلت قيمة إنتاج الوجبات السريعة مئات المليارات من الدولارات في جميع أنحاء العالم  

              وتعتبر منافذ بيع الهامبرغر كما هو الحال عند ماكدونالدز الأكثر شيوعاً وطلباً في العالم وغيرها من الوجبات السريعة الأخرى التي تعتمد على تجميع وفق الطلب للمكونات الأساسية المعدّة مسبقاً بكميات كبيرة

              ويمكن أن تتوفر على شكل أكشاك أو سيارات متنقلة أو مطاعم الخدمة السريعة

              المحتوى

              في حالتنا هذه تعتبر مجموعة البيانات هي دراسة لمعلومات عن أفضل 50 سلسلة مطاعم في أمريكا لعام 2021 , ويمكننا تحديد النقاط الرئيسية لمجموعة البيانات هذه

              سلاسل الوجبات السريعة – المبيعات في أمريكا مقدرة بملايين الدولارات – المعدل الوسطي للمبيعات في كل وحدة مقدرة بآلاف الدولارات – المتاجر المرخصة – العدد الكلي للوحدات لعام 2021

              : التنسيق العمودي لمجموعة البيانات

              • Fast-Food Chains – اسم سلسلة الوجبات السريعة
              • U.S. Systemwide Sales (Millions – U.S Dollars) – المبيعات على مستوى النظام الأمريكي مقدرة بملايين الدولارات
              • Average Sales per Unit (Thousands – U.S Dollars) – المعدل الوسطي للمبيعات لكل وحدة مقدرة بآلاف الدولارات
              • Franchised Stores – عدد المتاجر المرخصة
              • Company Stores – عدد مخازن الشركة
              • 2021 Total Units – عدد الوحدات الإجمالية في عام 2021
              • Total Change in Units from 2020 – عدد التغيرات الكلية عن العام السابق 2020

              يمكنك الدخول إلى الرابط وتحميل البيانات :

              https://lnkd.in/esBjf5u4

              8. Walmart التنبؤ بمبيعات متجر

              سيكون بين يديك بيانات المبيعات الخاصة بعدد من المتاجر التابعة لـوول مارت والمنتشرة في العديد من المناطق بحيث يتضمن كل متجر عدة أقسام وستكون المهمة الموكلة إليك هي التنبؤ بالمبيعات المتعلقة بالقسم الخاص بكل متجر .

              كما وأن وول مارت يقوم بالعديد من الحملات الترويجية بشكل مستمر ولاسيما العروض التي تتزامن مع الأعياد الرسمية الكبرى وتنال هذه الأسابيع بما فيها الإجازات تقييم أعلى بخمس مرات من أيام العطلات ويكمن إثبات الكفاءة في خوض هذه التجربة من خلال تحديد نتائج عمليات الشطب في أسابيع العطلات في ظل عدم وجود بيانات تاريخية كاملة .

              مخازن csv 

              يضم هذا الملف بيانات غير معلومة المصدر لخمس وأربعون متجراً تدل على نوع وحجم المتجر

              train.csv

              وهو ملف بيانات التدريب التاريخية تشمل الفترة بين 5/2/2010 ولغاية 1/11/2012

               : وهو يحوي الحقول التالية

              • Store – the store number
              • Dept – the department number
              • Date – the week
              • Weekly_Sales :  مبيعات قسم معين في متجر معين
              • IsHoliday : هل هو أسبوع عطلة أما لا

              test.csv

              train.csv هذا الملف يختلف عن

              فقط في وجوب التنبؤ بالمبيعات لكل ثلاثة أقسام من المتجر والتاريخ والقسم في هذا الملف , وعدا ذلك هو مطابق

              train.csv تماماً لـملف

              features.csv

              يتضمن هذا الملف المزيد من المعلومات كالمخزن والقسم ونشاط التواريخ المحددة وهو يحوي الحقول التالية

              • Store – the store number
              • Date – the week
              • Temperature – معدل درجة الحرارة في المنطقة
              • Fuel_Price – ثمن المحروقات في المنطقة
              • MarkDown1-5 – بيانات غير معلومة المصدر خاصة بإجراءات الشطب التسويقية التي يشغلها وول مارت
              • CPI – قيمة تدل على أسعار السمتهلك
              • Unemployment – معدل البطالة
              • IsHoliday – هل هو أسبوع عطلة أم لا ؟

              للاستراحة تصادف العطلات الأربعة في الأسابيع التالية في مجموعة البيانات مع ملاحظة أنه لم تُدرج جميع العطل في البيانات 

              Super Bowl: 12 فبراير 10 ، 11 فبراير 11 ، 10 فبراير 12 ، 8 فبراير ، 13

              Labor Day: 10 سبتمبر – 10 ، 9 سبتمبر – 11 ، 7 سبتمبر – 12 ، 6 سبتمبر – 13

              Thanksgiving: 26-نوفمبر -10 ، 25-نوفمبر -11 ، 23-نوفمبر -12 ، 29-نوفمبر -Christmas: 31 ديسمبر 10 ، 30 ديسمبر 11 ، 28 ديسمبر 12 ، 27 ديسمبر 13

              : يمكنك الدخول إلى الرابط وتحميل البيانات

              https://lnkd.in/eVT6h-CT

              9. Linkedin قوائم مهام محلل البيانات

              لكل مبتدئ في تحليل البيانات إليك الخطوات البسيطة والتي تتمثل في جمع البيانات وتنظيفها وتحليلها أما من ناحية جمع البيانات فقد قمنا بكتابة نص برمجي بلغة بايثون

               Linkedin للانتقال عبر

              وقمنا بجمع كل البيانات اللازمة ووقع الاختيار على 3 مواقع : إفريقيا وكندا وأمريكا

              ميزات

              التسمية : المسمى الوظيفي *

              الشركة : اسم الشركة *

              الوصف : وصف الوظيفة والشركة *

              في الموقع – عن بعد *

              موقع عمل الموظف *

              الراتب : راتب الوظيفة *

              موقع الشركة *

              المقاييس : شروط التوظيف كالخبرة وطبيعة العمل *

              تاريخ الإعلان : تاريخ الإعلان عن الوظيفة *

              الخاص بالوظيفة : URL الرابط *

               يمكنك الدخول إلى الرابط وتحميل البيانات

              https://lnkd.in/ezqxcmrE

              10. أمازون وأفضل المشتريات الإلكترونية :

              سنتناول تقييمات لـخمسين منتجاً إلكترونياً من متاجر إلكترونية عبر الإنترنت مثل أمازون وبيست باي

              تشمل مجموعة بيانات Datafiniti 

              تاريخ المراجعة والموقع والتصنيف والبيانات الوصفية للمراجع , نلاحظ أنها مجموعة بيانات ضخمة لذا سنتعرف على الطريقة المثلى لاستخدام هذه البيانات والاستفادة منها كما يجب

              يكمن وجه الاستفادة من هذه البيانات في معرفة رأي المستهلك في عملية شراء المنتج وللتوضيح نحدد النقاط التالية

              ما هي الاستخدامات الرئيسية للمنتجات الإلكترونية ؟ *

              تحديد الصلة بين التقييمات والمراجعات الإيجابية *

              ما مدى جودة الماركات التجارية المتنوعة عبر الإنترنت ؟ *

              ؟ Datafiniti ما وظيفة

              يتيح الوصول المباشر إلى بيانات الموقع الإلكتروني وذلك بتجميعها من عدد كبير من المواقع لبناء قواعد بيانات مشتركة للنشاط التجاري والمنتجات وحقوق الملكية 

              :يمكنك الدخول إلى الرابط وتحميل البيانات

              https://lnkd.in/e4fBZvJ3

              Advertisements

              Go Deeper With Customer Relationship Management Data Analytics.

              Advertisements

              Data analytics provide key insights and information to support your business planning, growth, and operational efficiencies. Marketing campaigns, product development, and customer recruitment and retention are critical business activities that benefit it when customer relationship management (CRM) data analytics are used to understand trends, reveal subtle patterns, and identify new opportunities and leads.

              This article illustrates several ways in which successful business operations gain a competitive advantage with a comprehensive CRM data analytics approach.

              Baseline CRM Data Analytics

              Data on business sales, marketing, and customers are the foundation for your business operations and strategy. Successful use of CRM software appropriate for your business size and type is key to collecting and analyzing these data. Baseline CRM data analytics are descriptive and diagnostic and are developed automatically from a wide range of sales and customer service performance data.

              A good place to start is to relate marketing and product inventory statistics to your customer demographics, experience, behavior, preferences, and sentiments. Important presale data inputs include website click compilations, chat summaries, and social media tracking information. Post-sale metrics incorporate customer satisfaction and tracking data, such as additional purchases, spending pattern changes, and customer churn rates.

              Needless to say, this data is valued not just by you and your company, but to others operating for nefarious purposes. Cyber criminals pose a huge and continuous risk, and the more data that’s collected online the bigger the risk of sensitive data being hacked and stolen. As important as gathering customer data, you should protect your business from cyberattacks like malware, viruses and worms, ransomware, and man-in-the-middle attacks. Seek out a reputable IT security company that can help plug any holes in your security and monitor your systems 24/7.

              Traditional business analytics analyze average sales and market segments, but CRM data analytics go much deeper to reveal subtle patterns, map long-term customer and product value, and create market predictions. Sales reports document product life cycles and predict future profitability and volume. CRM.org explains that customer life cycle data analytics provide insights to improve customer loyalty and impact. Geographic CRM analytics map customer locations, behavior, and experience to make distribution networks and territory management visually dynamic and easier to plan and execute. Baseline CRM data analytics are a proven commodity in servicing, retaining, and understanding existing customers.

              If you plan to make upgrades to your CRM system, it may be expensive for a small business. If your business lacks the necessary financial history to qualify for business loans, you may be forced to explore personal loan options. Before doing so, be sure to check your credit report for irregularities. A ding on your credit history that catches you unaware may scuttle your planned upgrades.

              Advertisements

              Looking to the Future with Business Process Management and Automation Tools

              Advanced CRM data analytics really shine in understanding your target audience’s personality, intentions, and likely behaviors. When integrated with automation tools and business process management (BPM), processes across the organization can be implemented to improve and optimize many aspects of BPM, including new process workflows.

              By improving the efficiency of CRM processes, BPM can help businesses save time and money while also improving the quality of their customer service. In addition, BPM can help businesses to better understand their customers’ needs and expectations, leading to improved customer satisfaction. If you’re incorporating BPM for managing your digital processes, it’s important to constantly monitor its effectiveness and act on this information to make improvements.

              A forward-looking analysis is needed to guide and shape new marketing campaigns, generate customer leads, and acquire new customers. Market segmentation, targeted content, and personalized messaging are all enhanced with knowledge gleaned from your existing customer database and mapped or projected into the future. Predicting customer characteristics and decision-making processes support your strategy for customer engagement and conversion of leads.

              Analyze the factors that led to new customer acquisition and study feedback to learn what worked to pull them in. Wharton School of the University of Pennsylvania notes that sophisticated analytics use big data and artificial intelligence tools to understand where the market is heading and predict emerging market segments and new customer profiles.

              Get the most out of your existing customer database by using these tools to sift through detailed, fine-grained website cookie tracking and large-scale patterns hidden in consumer behavior databases. Advanced CRM data analytics dashboards integrate diverse sources of information to help you shape marketing campaigns, product development, and product placement efforts. Use a risk management approach to mitigate any reputational and regulatory issues associated with potential algorithm bias and data privacy concerns.

              Be sure to have a plan for how your content integrates with your CRM system. You can learn more here about how to create engaging content for your website. A high-quality content strategy can help boost your business’s profile and customer engagement.

              Resources and Planning Improve your business strategy and operations using baseline and advanced CRM data analytics. Understand how CRM analytics fits into a larger-scope BPM, as well as the importance of cybersecurity, and use all the different business tools at your disposal. This will help you gain insight and information on future market trends to guide marketing plans, customer retention, and customer recruitment initiatives.

              Written by : Cameron Ward

              Advertisements

              التحليل العميق للبيانات الخاصة بإدارة علاقات العـملاء

              Advertisements

              توفر تحليلات البيانات رؤى ومعلومات أساسية لدعم تخطيط أعمالك والنمو والكفاءات التشغيلية. تعد الحملات التسويقية ، وتطوير المنتجات ، وتوظيف العملاء والاحتفاظ بهم من الأنشطة التجارية الهامة التي تفيدها عند استخدام تحليلات بيانات إدارة

              (CRM) علاقات العملاء

              لفهم الاتجاهات ، وكشف الأنماط الدقيقة ، وتحديد الفرص الجديدة والعملاء المتوقعين

              توضح هذه المقالة العديد من الطرق التي تكتسب بها العمليات التجارية الناجحة ميزة تنافسية من خلال نهج

              CRM تحليل بيانات شامل

              :الأساسية CRM تحليلات بيانات

              البيانات المتعلقة بمبيعات الأعمال والتسويق والعملاء هي الأساس لعمليات واستراتيجية عملك

              CRM يعد الاستخدام الناجح لبرنامج

              المناسب لحجم ونوع عملك هو المفتاح لجمع هذه البيانات وتحليلها

              CRM تعد تحليلات بيانات

              الأساسية وصفية وتشخيصية ويتم تطويرها تلقائيًا من مجموعة واسعة من بيانات أداء المبيعات وخدمة العملاء

              أفضل مكان للبدء هو ربط إحصاءات مخزون المنتجات والتسويق بالتركيبة السكانية للعملاء ، والخبرة ، والسلوك ، والتفضيلات ، والمشاعر. تتضمن مدخلات بيانات ما قبل البيع الهامة مجموعات نقرات موقع الويب وملخصات الدردشة ومعلومات تتبع الوسائط الاجتماعية. تتضمن مقاييس ما بعد البيع رضا العملاء وبيانات التتبع ، مثل عمليات الشراء الإضافية وتغييرات نمط الإنفاق ومعدلات تضاؤل العملاء

              ويجدر الذكر بأن هذه البيانات لا تقدر قيمتها أنت وشركتك فحسب ، بل للآخرين الذين يعملون لأغراض شائنة. يشكل مجرمو الإنترنت خطرًا كبيرًا ومستمرًا ، وكلما زادت البيانات التي يتم جمعها عبر الإنترنت ، زادت مخاطر اختراق البيانات الحساسة وسرقتها. على الرغم من أهمية جمع بيانات العملاء ، يجب عليك حماية عملك من الهجمات الإلكترونية مثل البرامج الضارة والفيروسات

              man-in-the-middle وبرامج الفدية وهجمات

              ابحث عن شركة أمن تكنولوجيا معلومات حسنة السمعة يمكنها المساعدة في سد أي ثغرات في أمنك ومراقبة أنظمتك على مدار الساعة طوال أيام الأسبوع

              تحلل تحليلات الأعمال التقليدية متوسط المبيعات وقطاعات السوق

              CRM لكن تحليلات بيانات

              تتعمق أكثر لتكشف عن أنماط دقيقة ، وتعيين قيمة العملاء والمنتج على المدى الطويل ، وإنشاء توقعات السوق. توثق تقارير المبيعات دورات حياة المنتج وتتنبأ بالربح والحجم في المستقبل

              CRM.org يوضح

              أن تحليلات بيانات دورة حياة العميل توفر رؤى لتحسين ولاء العملاء وتأثيرهم

              CRM تحدد تحليلات

              الجغرافية مواقع العملاء وسلوكهم وخبراتهم لجعل شبكات التوزيع وإدارة المناطق ديناميكية بصريًا وأسهل في التخطيط والتنفيذ

              CRM تعد تحليلات بيانات

              الأساسية سلعة مثبتة في خدمة العملاء الحاليين والاحتفاظ بهم وفهمهم

              إذا كنت تخطط لإجراء تحديثات

              الخاص بك CRM لنظام

              فقد يكون ذلك مكلفًا بالنسبة إلى شركة صغيرة . إذا كان عملك يفتقر إلى أرضية مالية تؤهلك للحصول على قروض تجارية ، فقد تضطر إلى استكشاف خيارات القروض الشخصية. قبل القيام بذلك ، تأكد من مراجعة تقرير الائتمان الخاص بك لمعرفة المخالفات. قد يؤدي الخلل في وضعك الائتماني الذي يجهلك إلى إفساد ترقياتك المخطط لها

              Advertisements

              : التطلع إلى المستقبل باستخدام أدوات إدارة عمليات الأعمال والأتمتة

              CRM تتألق تحليلات بيانات

              المتقدمة حقًا في فهم شخصية جمهورك المستهدف ونواياك وسلوكياته المحتملة. عند التكامل مع أدوات الأتمتة

              (BPM) وإدارة عمليات الأعمال

              يمكن تنفيذ العمليات عبر المؤسسة لتحسين

              BPM العديد من جوانب

              بما في ذلك عمليات سير عمل العمليات الجديدة

              CRM من خلال تحسين كفاءة عمليات

              BPM يمكن أن تساعد

              الشركات في توفير الوقت والمال مع تحسين جودة خدمة العملاء أيضًا. بالإضافة إلى ذلك ، يمكن أن تساعد الشركات على فهم احتياجات .وتوقعات عملائها بشكل أفضل ، مما يؤدي إلى تحسين رضا العملاء

              BPM إذا كنت تقوم بدمج

              لإدارة عملياتك الرقمية ، فمن المهم أن تراقب فعاليتها باستمرار وتتصرف بناءً على هذه المعلومات لإجراء تحسينات

              هناك حاجة إلى تحليل دقيق لتوجيه حملات التسويق الجديدة وتشكيلها ، وإنشاء عملاء محتملين ، واكتساب عملاء جدد. يتم تحسين تجزئة السوق والمحتوى المستهدف والرسائل الشخصية من خلال المعرفة المستخلصة من قاعدة بيانات العملاء الحالية الخاصة بك وتعيينها أو توقعها في المستقبل. يدعم التنبؤ بسلوك العملاء وعمليات اتخاذ القرار استراتيجيتك لمشاركة العملاء وتحويل العملاء المحتملين

              قم بتحليل العوامل التي أدت إلى اكتساب عملاء جدد ودراسة التعليقات لمعرفة ما نجح في جذبهم. تلاحظ مدرسة وارتون بجامعة بنسلفانيا أن التحليلات المتطورة تستخدم البيانات الضخمة وأدوات الذكاء الاصطناعي لفهم توجه السوق والتنبؤ بالأسواق الناشئة شرائح وملفات تعريف العملاء الجديدة

              احصل على أقصى استفادة من قاعدة بيانات العملاء الحالية باستخدام هذه الأدوات للتدقيق في تتبع ملفات تعريف ارتباط موقع الويب المفصل والدقيق والأنماط المخفية واسعة النطاق في قواعد بيانات سلوك المستهلك. تعمل لوحات معلومات

              CRMتحليلات بيانات

              المتقدمة على دمج مصادر متنوعة للمعلومات لمساعدتك في تشكيل حملات التسويق وتطوير المنتجات وإجراءات وضع المنتج. استخدم نهج إدارة المخاطر للتخفيف من أي مشكلات تتعلق بالسمعة والتنظيم مرتبطة بتحيز الخوارزمية المحتمل ومخاوف خصوصية البيانات

              تأكد من وجود خطة لكيفية تكامل المحتوى الخاص بك

              الخاص بك CRM مع نظام

              يمكنك معرفة المزيد هنا حول كيفية إنشاء محتوى جذاب لموقعك على الويب. يمكن أن تساعد استراتيجية المحتوى عالي الجودة في تعزيز الملف الشخصي لنشاطك التجاري ومشاركة العملاء

              الموارد والتخطيط

              قم بتحسين استراتيجية عملك وعملياتك باستخدام

              الأساسية والمتقدمة CRM تحليلات بيانات

              CRM افهم كيف تتناسب تحليلات

              أوسع نطاقًا BPM مع

              بالإضافة إلى أهمية الأمن السيبراني ، واستخدم جميع أدوات الأعمال المختلفة الموجودة تحت تصرفك. سيساعدك هذا على اكتساب نظرة ثاقبة ومعلومات حول اتجاهات السوق المستقبلية لتوجيه خطط التسويق والاحتفاظ بالعملاء ومبادرات توظيف العملاء

              Written by : Cameron Ward

              Advertisements

              Get Your Bar Chart To The Next Level With Python

              Advertisements

              Today we will learn to create attractive and valuable bar charts with a simple set of code backed by some experience and technical skill.

              There is no doubt that mastering the design of graphic visualizations is an important factor for any data scientist, so in this article we will learn about the most important procedures necessary to complete these designs using Python (Matplotlib & Seaborn).

              Dataset:

              In our research today, we will discuss a data set that includes information about Pokemons due to the diversity of its characteristics.

              They are characterized by continuity (Pokemons are characterized by defense, attack and other combat skills).

              It is characterized by a variety of groups (species, name and genes).

              And logical (legendary) and thus we have a balance of a variety of models to create charts.

              And to get this set of data immediately from the store by the main code related to our search as shown in this table:

              Knowing the purpose of the analysis process is the initial stage for designing strong graphic representations by finding solutions to the questions raised about the data available to us.

              Our data set can represent answers to many of the questions posed, and what the creation of an excellent chart depends on is finding a solution to the question asked about categorical values such as determining the type of Pokemon:

              In our example presented in this research, the most appropriate question to be answered is:

              What types of Pokemons have the highest attack values?

              To prepare for the answer to this question we will start by preparing the data and creating the first “master” bar chart using Group by and we can plot the data using Seaborn

              Observing what resulted in the scheme, it becomes clear to us that the information calls into question the validity of the answer to the question posed above, as it does not show us an accurate answer about the type of the highest attacking Pokemon.

              In order to reach an accurate answer, we must adjust the data according to an ascending or descending pattern and determine the number of available items. When we reach the top ten positions, for example, we can exclude random data and make the chart more organized and useful.

              With more coordination and organization, we should not neglect the aspect of choosing the most appropriate colors, and this is embodied in selecting only one color. The value of the chart is derived from the appropriateness of the colors, and choosing different colors loses this value. This is done through a few code formats that enable us to add a title, change the font size, and adjust the image size.

              We can make use of the color selection feature using Hex code.

              Here is an explanation of how to write the code:

              Advertisements

              We notice that we are beginning to see a more organized result, and here we are about to achieve a more accurate answer by identifying the type of pokemon that is the best attacker, and what increases the graphic representation is more quality, the reset dimensions, in addition to the appropriate title that attracts the attention of the reader.

              Despite the quality that we have achieved, it is possible to show a more organized and accurate scheme. This is done by removing redundant information that is useless. In our scheme, we note for each axis a name that indicates it, and it is also shown in the title. So here, repetition is useless.

              The direction of the graph also has implications that help the reader to identify the chart before reading the data itself. The prevailing definition is that reading the visualizations from left to right or from top to bottom enables the viewer to know the information that will be read first, and this is called the Z pattern.

              Applying this pattern to our chart, we will move the title to the left to be read first and shift the X axis to the top for the same reason.

              We have the following codes:

              Thus, we have obtained an ordered and understandable graphic representation, and it can be said that we have obtained the required goal by creating an ideal bar chart visualization.

              Advertisements

              أنشئ المخطط الشريطي الخاص بك للوصول إلى مستوى متقدم بواسطة بايثون

              Advertisements

              سنتعلم اليوم إنشاء مخططات شريطية جذابة وقيِّمة وبمجموعة بسيطة من التعليمات البرمجية مدعومة ببعض الخبرة والمهارة الفنية

              مما لا شك فيه أن إتقان تصميم المخططات البيانية هو عامل مهم لدى أي عالِم بيانات لذا سنتعرف في هذا المقال على أهم الإجراءات اللازمة لإنجاز هذه التصاميم على أكمل وجه

              (Matplotlib & Seaborn) باستخدام بايثون

              : مجموعة البيانات

              في بحثنا اليوم سنتناول مجموعة بيانات تضم معلومات عن البوكيمونات نظراً لتنوع خصائصها

              فهي تتصف بالاستمرارية ( فالبوكيمونات تتصف بالدفاع والهجوم وغيرها من المهارات القتالية )

              وتتصف بزمر متنوعة ( الأنواع والاسم والجينات )

              والمنطقية ( الأسطورية ) وبهذا يصبح لدينا رصيد من نماذج متنوعة لإنشاء المخططات البيانية

              وللحصول على مجموعة البيانات هذه بشكل فوري من المخزن بواسطة الكود الرئيسي المتعلق ببحثنا هذا كما هو موضح في هذا الجدول

              معرفة الهدف من عملية التحليل هو المرحلة الأولية لتصميم تمثيلات بيانية قوية وذلك عن طريق إيجاد الحلول للأسئلة المطروحة حول البيانات المتاحة لدينا

              مجموعة البيانات الموجودة لدينا يمكن أن تمثل إجابات للعديد من الأسئلة المطروحة , وما يعتمد عليه إنشاء مخطط بياني ممتاز هو إيجاد حل للتساؤل المطروح عن قيم فئوية كتحديد نوع البوكيمون

              وفي مثالنا المطروح في هذا البحث السؤال الأنسب المراد الإجابة عليه هو

              ما هي أصناف البوكيمونات التي تمتلك أعلى قيم من حيث الهجوم ؟ *

              “وللتحضير للإجابة عن هذا السؤال سنبدأ بتجهيز البيانات وإنشاء المخطط الشريطي الأول ” الرئيسي

              Group by باستخدام

              Seaborn ويمكننا رسم البيانات باستخدام

              بملاحظة ما نتج عنه المخطط يتضح لنا أن المعلومات وتدعو إلى الشك في صحة الإجابة على السؤال المطروح آنفاً إذ لا تظهر لنا إجابة دقيقة عن نوع البوكيمون الأعلى هجوماً

              وللوصل إلى إجابة دقيقة لابد لنا من ضبط البيانات وفق نسق تصاعدي أو تنازلي وتحديد عدد الأصناف المتاحة وعند الوصول إلى تحديد المراكز العشر الأولى مثلاً يصبح بإمكاننا استبعاد البيانات العشوائية وجعل المخطط أكثر تنظيماً وفائدة

              وبمزيد من التنسيق والتنظيم لا يجب أن نهمل جانب الاختيار الأنسب للألوان ويتجسد ذلك بتحديد لون واحد فقط  فقيمة المخطط  مستمدة من مناسبة الألوان واختيار الألوان المختلفة تفقده هذه القيمة وهذا يتم من خلال بضعة أنساق من التعليمات البرمجية تمكننا من إضافة عنوان وتغيير حجم الخط وتعديل قياس الصورة يمكننا الاستفادة من خاصية اختيار الألوان

              Hex باستخدام كود

              : وفيما يلي توضيح لطريقة كتابة الكود

              Advertisements

              نلاحظ أننا بدأنا نلمس نتيجة أكثر تنظيماً وها نحن على وشك تحقيق إجابة أكثر دقة بتحديد نوع البوكيمون الأفضل هجوماً , ومما زاد التمثيل البياني أكثر جودة إعادة ضبط الأبعاد إضافة إلى العنوان المناسب الذي يلفت انتباه القارئ

              ورغم الجودة التي وصلنا إليها إلا أنه بالإمكان إظهار مخطط أكثر تنظيماً ودقة ويتم ذلك عن طريق إزالة المعلومات المكررة التي لا فائدة منها وفي مخططنا نلاحظ لكل محور اسم يدل عليه وهي موضحة أيضاً في العنوان إذاً هنا التكرار لا فائدة منه كما وأن لاتجاه الرسم البياني مدلولات تعين القارئ على التعرف على المخطط قبل قراءة البيانات نفسها فالتعريف السائد أن قراءة التصورات من اليسار إلى اليمين أو من الأعلى إلى الأسفل يمكن الناظر من معرفة المعلومات التي سيتم قراءتها أولاً

               Z وهذا ما يسمى بالنمط

              وبتطبيق هذا النمط على مخططنا سنقوم بنقل العنوان إلى اليسار لتتم قراءته أولاً

              X وإزاحة المحور

              : إلى الأعلى للسبب ذاته فينتح لدينا الرموز التالية

              وبهذا نكون قد حصلنا على تمثيل بياني مرتب ومفهوم ويمكن القول أننا حصلنا على الغاية المطلوبة بإنشاء تمثيل بياني شريطي مثالي

              Advertisements

              How I Went From Zero Coding Skills To Data Scientist In 6 Months?

              Advertisements

              There are four tools that you can learn for free

              Basic principles of skill development

              There is no work, project, or commercial activity that does not need analysis or statistics, even if it is on a small scale, whether to know the movement of buying and selling, customer interaction, the type of product required, the reasons for profit and loss, and other elements of commercial activity.

              However, with the development of commercial activities techniques such as marketing, selling and buying, it became necessary to study the analysis processes of the data that make up the project in more depth and to acquire the necessary experience to conduct advanced statistical operations that yield more accurate and effective results.

              Start learning coding and building code:

              As a person who does not have any knowledge or experience in the basics of programming that starts from coding and building codes, you must find it difficult to start learning coding, but this thinking is not suitable for those who aspire to be a data scientist, as the determination and insistence on learning coding is an essential pillar in initiating the process This learning, no matter how complicated it may seem at first, and what also contributes to the correct learning of coding is the help of a person who has sufficient experience in programming who directs you to the right path in the learning journey and draws your attention to errors and helps you on how to avoid them, and perhaps the best programming language for a learner to start with is Python They are excellent for data analysis due to their multiple characteristics that can be employed to deal with different types of data

              Learn programming:

              1. Codecademy platform:

              Codecademy platform is the best place to start learning programming and Python will be the best choice to start learning data analysis

              The advantage of this platform lies in several points, including that it allows writing code on the browser directly, and this is not easily available in other platforms. That in the event that there is a defect resulting from your writing a software code, then you will know that the error is in the structure of the code itself and not as a result of an error in preparing the program that you need to install on the computer

              Also, the smooth sequence and flexible transition between learning stages is very comfortable for beginners and removes some of the fear from learning programming

              Interestingly, the courses on this platform are free, of high quality, and are a very good starting point for new learners

              Advertisements

              Learn to analyze data:

              2. Coursera Majored in Data Science from Johns Hopkins :

              The free version of the Coursera Data Science specialization provides learners with a free token certificate, but it is not officially accredited, but its importance lies in the moral value that you get as a data science learner, as it will qualify you to show the skills you acquired in the training course in dealing with technical interviews

              Since this educational series includes teaching the R language as well, given that it is an excellent language for statistical analysis, and it is the preferred language for academics, however, most analysts prefer the Python language to perform the data analysis process, especially in companies and private and public bodies.

              It is clear from the quality of these Python courses that they are directed to the category of software engineers who have a desire to advance to data science, so you find these courses assume that you have high programming skills in advance

              What distinguishes Coursera data science is that it starts from the beginning and helps to understand the main principles of the data science mechanism, especially addressing programming in R, and establishes the general concept of master data technology, analysis and machine learning in a broader sense through which you can start completely comfortably with the use of code to analyze data, which gives motivation Larger to complete educational courses.

              Learn to query databases:

              3. Stanford Online Course

              In fact, Data Science Coursera did not include SQL in its training curriculum, so it is advised to go to the Stanford platform to learn SQL on your own via the Internet. This platform is run by professional trainers who use simple explanatory models in a variety of ways.

              Learning SQL is very important for data scientists in terms of extracting data from databases, and once you have completed the Stanford SQL course, you can apply for a job in data science

              Install information:

              4. edx Principles of Data Analysis:

              It is important for those who study data science to learn the basic principles of data analysis by edx, and most importantly, to review each learner’s principles and concepts to consolidate and consolidate the information he received in the training courses.

              One of the most important elements of correct learning is training at the hands of different trainers, so the learner acquires various skills and becomes able to present wide options in processing and analysis, so it becomes easier when the learner intends to turn to machine learning and advanced statistics.

              Applying to a job in data science:

              It can be said that having sufficient experience and the required technical skills enhances your chance of passing the final interview and thus obtaining a suitable job in data science. You are the person that the bosses will look for, as the basic requirement for them is a person with capabilities that raise the technical and material level of the company, relying on those experiences that you have gained. In the training courses and in your practical experiences that they will learn about at the interview, and they know full well that your balance of knowledge and experience is a valuable treasure that they will never neglect.

              This qualitative transition constitutes an important stage in your scientific and practical life. Here you are now a data scientist that everyone is looking for, so be sure to choose a suitable company that will open new horizons for you full of success and permanent development. In the end, we can conclude from the aforementioned that the difficulties and challenges that will stand in your way during the beginning of the journey of learning programming should not be an obstacle that makes you feel frustrated by several attempts that may fail, but on the contrary, you should invest every bump in searching for solutions that refine your expertise, you will not You will learn only if you make a mistake, and you will not get up unless you fall. Know that if you pass the stage of fear and dread and start to gain the necessary confidence, your motivation will grow and your desire to complete the path that will lead you to the goal you aspire to will increase.

              Advertisements

              كيف تنتقل من مستوى صفر في البرمجة إلى عالِم بيانات

              في 6 أشهر ؟

              Advertisements

              هناك أربع أدوات يمكنك تعلمها مجاناً

              المبادئ الأساسية لتنمية المهارات

              لا يوجد عمل أو مشروع أو نشاط تجاري لا يحتاج إلى تحليل أو إحصاء وإن كان على نطاق ضيِّق سواء لمعرفة حركة البيع والشراء وتفاعل الزبائن ونوعية المنتج المطلوب وأسباب الربح والخسارة وغيرها من مقومات النشاط التجاري 

              ولكن ومع تطور تقنيات الفعاليات التجارية من تسويق وبيع وشراء أصبح لابد من التعمق أكثر في دراسة عمليات التحليل للبيانات المكوِّنة للمشروع واكتساب الخبرة اللازمة لإجراء عمليات الإحصاء المتقدمة التي تعود بنتائج أكثر دقة وفاعلية  

              البدء في تعلم الترميز وبناء الكودات البرمجية : كشخص لا يملك أي معرفة أو خبرة في أساسيات البرمجة التي تبدأ من الترميز وبناء الكودات لابد وأنك ستجد صعوبة في بدء تعلم الترميز ولكن هذا التفكير لا يناسب من يطمح لأن يكون عالِم بيانات , إذ أن العزيمة والإصرار على تعلم الترميز هي ركن أساسي في الشروع في عملية التعلم هذه مهما بدا الأمر معقداً في البداية , ومما يسهم أيضاً في التعلم الصحيح للترميز هو الاستعانة بشخص يمتلك الخبرة الكافية في البرمجة يوجهك إلى الطريق الصحيح في رحلة التعلم ويلفت نظرك إلى الأخطاء ويساعدك على كيفية تلافيها , ولعل أفضل لغة برمجة يبدأ بها المتعلم هي لغة بايثون فهي ممتازة لتحليل البيانات نظراً لما لها من خصائص متعددة يمكن توظيفها للتعامل مع مختلف أنواع البيانات

              تعلم البرمجة

              1. Codecademy منصة

              Codecademy تعتبر منصة

              المكان الأفضل لبدء تعلم البرمجة وستكون بايثون الخيار الأفضل لبدء تعلم تحليل البيانات

              تكمن ميزة هذه المنصة في عدة نقاط منها أنها تتيح كتابة التعليمات البرمجية على المتصفح مباشرة وهذا مالا يتوفر بسهولة في منصات أخرى فعملية تنصيب بيئات البرمجة على جهاز الكمبيوتر تشكل صعوبة لدى بعض المستخدمين لذا فهذه الميزة التي توفرها هذه المنصة تعتبر بداية مثالية مريحة للمبتدئين أضف على ذلك أنه في حال وجود خلل نتج عن كتابتك لكود برمجي فستعلم عندها أن الخطأ في بنية الكود نفسه وليس نتيجة خطأ في إعداد البرنامج الذي تحتاج إلى تنصيبه على الكمبيوتر 

              كما أن التسلسل السلس والانتقال المرن بين مراحل التعلم يعتبر مريحاً جداً للمبتدئين ويزيل بعض الرهبة من تعلم البرمجة  

              والمثير للاهتمام أن هذه الدورات في هذه المنصة مجانية وهي ذات جودة عالية وتعتبر نقطة بدء ممتازة جداً للمتعلمين الجدد  

              Advertisements

              : تعلم تحليل البيانات

              2. تخصص كورسيرا في علم البيانات

              : Johns Hopkins من جامعة

              تتيح النسخة المجانية من تخصص علم بيانات كورسيرا للمتعلمين شهادة رمزية مجانية ولكنها ليست معتمدة رسمياً إلا أن أهميتها تكمن في القيمة المعنوية التي تحصل عليها كمتعلم لعلم البيانات بحيث ستؤهلك لإظهار المهارات التي اكتسبتها في الدورة التدريبية في التعامل مع المقابلات التقنية

              بما أن هذه السلسلة التعليمية يدخل في منهاجها

              أيضاً على اعتبار R تعليم لغة

              أنها لغة ممتازة للتحليل الإحصائي وهي اللغة المفضلة لدى الأكاديميين إلا أن أغلب المحللين  يفضلون لغة بايثون لإجراء عملية تحليل البيانات وخاصة في الشركات والهيئات الخاصة والعامة 

              يتضح من خلال نوعية هذه الدورات الخاصة ببايثون أنها موجهة لفئة مهندسي البرمجيات الذين لديهم الرغبة في الارتقاء إلى علم البيانات لذا تجد هذه الدورات تفترض أنك تملك مهارات عالية في البرمجة مسبقاً   ما يميز علوم بيانات كورسيرا هو أنها تنطلق منذ البداية وتساعد على استيعاب المبادئ الرئيسية لآلية علم البيانات ولاسيما التطرق إلى

              R البرمجة في

              وترسخ المفهوم العام لتقنية البيانات الرئيسية والتحليل والتعلم الآلي بمعنى أشمل يمكنك من خلالها أن تبدأ بأريحية تامة مع استعمال الكود لتحليل البيانات مما يعطي دافع أكبر لإتمام الدورات التعليمية

              : تعلم الاستعلام قواعد البيانات

              3. دورة ستانفورد عبر الإنترنت

              في الواقع لم يقم تخصص علوم البيانات كورسيرا

              ضمن منهجه التدريبي SQL بإدخال

              لذا ينصح بالتوجه إلى

              ذاتياً SQL لتعلم Stanford منصة

              عبر الإنترنت فهذه المنصة يديرها مدربون محترفون يستخدمون نماذج توضيحية بسيطة بأساليب متنوعة

              SQL يعتبر تعلم

              مهم جداً لعلماء البيانات من جهة استخلاص البيانات من قواعد البيانات , وما إن تنتهي من استكمال

              SQL دورة ستانفورد

              يمكنك التقدم لوظيفة في علم البيانات

              تثبيت المعلومات

              4. مبادئ تحليل البيانات edx

              من المهم لمن يدرس علم البيانات أن يتعلم المبادئ الأساسية لتحليل البيانات بواسطة edx والأهم مراجعة كل متعلمه من مبادئ ومفاهيم لتثبيت وترسيخ المعلومات التي تلقاها في الدورات التدريبية

              ومن أهم مقومات التعلم الصحيح هو التدرب على أيدي مدربين مختلفين فبذلك يكتسب المتعلم مهارات متنوعة فيصبح قادر على طرح خيارات واسعة في المعالجة والتحليل فيصبح الأمر أسهل عندما ينوي المتعلم التوجه إلى التعلم الآلي والإحصاء المتقدم 

              : التقدم إلى وظيفة في علم البيانات

              يمكن القول أن امتلاكك للخبرة الكافية والمهارات التقنية المطلوبة يعزز فرصتك في تجاوز المقابلة النهائية وبالتالي حصولك على وظيفة مناسبة في علم البيانات , أنت الشخص الذي سيبحث عنه رؤساء العمل فالمطلب الأساسي بالنسبة لهم هو شخص يتمتع بقدرات ترفع المستوى الفني والمادي للشركة معتمدين على تلك الخبرات التي اكتسبتها في الدورات التدريبية وفي تجاربك العملية التي سيتعرفون عليها عند المقابلة وهم يعرفون تمام المعرفة أن رصيدك من المعارف والخبرات هو بمثابة كنز ثمين لن يفرطوا به أبداً

              هذا الانتقال النوعي يشكل مرحلة هامة في حياتك العلمية والعملية , ها أنت الآن أصبحت عالِم بيانات يبحث عنه الجميع فاحرص على اختيار شركة مناسبة تفتح لك آفاق جديدة مكللة بالنجاح والتطور الدائم

              وفي النهاية يمكن أن نستخلص مما ذُكر آنفاً أن الصعوبات والتحديات التي ستعترض طريقك أثناء بداية رحلة تعلم البرمجة لا يجب أن تشكل عائقاً يجعلك تشعر بالإحباط جراء عدة محاولات ربما تبوء بالفشل , بل على العكس يجب أن تستثمر كل عثرة في البحث عن الحلول التي تصقل خبراتك فلن تتعلم إلا إذا أخطأت ولن تنهض إلا إذا سقطت واعلم أنك إذا تجاوز مرحلة الخوف والرهبة وبدأت تكتسب الثقة اللازمة وسينمو عندك الدافع وستزيد الرغبة في إكمال الطريق الذي سيوصلك إلى هدفك الذي ترنو إليه

              Advertisements

              Handling End-To-End Data Science Project

              Advertisements

              Today, we will discuss the basic concepts that data analysts rely on while practicing their job in data science, and we will go together to identify the main stages that we will pass through during our research from examples of work in the VBO Bootcamp / Miuul project.

              1. Forming an idea of the problem to be addressed:

              The most important thing that a data scientist begins to do in addressing any issue related to his professional work is to understand the problem that he must solve, and then understand the benefits that result from that solution to the institution or entity in which he works.

              A correct understanding of the type of problem or the nature of the work required helps to determine the most appropriate mechanism to address the problems and thus enhance the experiences gained through experience and practice. In our example, we will see different solutions with two different mechanisms.

              The data set used:

              The data that we will use in this project includes outputs in order to determine the budget necessary to attract the largest possible number of customers, classify them, and prepare advertising programs according to their requirements. Therefore, we followed the regression method to determine the value of the budget, and we followed the aggregation method to classify customers.

              The importance of this strategy lies in our ability to determine the level of production based on our knowledge of the profit rates that we will reach

              2- Determine the type of data we deal with

              In order to carry out this stage accurately, it requires knowledge of several points:

              A. What is the type of correlation between the data in our example?

              B. What is the primary origin of this data?

              C. Are there any null values in this data?

              D. Is there a defect in the data?

              E. Is there a specific time for the origin of this data?

              F. What are the meanings of the columns in the data set?

              And your use of the Kaggle data set will make your identification of the data type more necessary to obtain accurate results.

              * It is necessary to familiarize yourself with the instructions of the main source of data, and through this you can determine the outliers and empty records, if any.

              * Verifying all variables (categorical, numerical, and numeric) that are primarily related to the data of our project.

              * Checking the numerical variables that have been identified to assign outliers, if any.

              * Identifying the categories that are frequently present within the data and the categories that are hardly present, by exploring the locations of the categorical variables.

              * Analyze the correlation between variables to see their effect on each other, and this procedure helps us to keep the variable with the highest correlation with the dependent variable during selection.

              * Formation of a general idea of the characteristics and advantages of each element of the project.

              This is a practical application of the compilation that we conducted on the information indicating the relationship between the producer and the consumer in a specific population unit and one of the shops located in that area:

              The results show that we have: STORE_SALES=UNIT_SALES*SRP

              Under normal circumstances, you cannot understand the meaning of this concept, so you will have to search on Google to make sure that the assembly is correct.

              3- Data Preprocessing

              In our example, it is clear to us through the chart that there were no outliers or null records in the data, but we removed a duplicate column that was detected in the table.

              Through our expectation of the correlation, it became clear to us that the information is strongly related to each other:

              Grossy_sqft x Meat_sqft → Negative High Correlation

              Store_sales x Store_cost → High positive correlation

              Store_sales x SRP → High positive correlation

              Gross_weight x Net_weight → High positive correlation

              Salad_bar x Prepared_food x Coffee_bar x Video_store x Florist → positive median correlation

              Advertisements

              4. Data Engineering :

              It is essential to understand the problems that the organization you work in faces. You need to create value added from data, create key tool indicators, and other necessary tasks.

              The main goal of our project is to determine the budget necessary to obtain clients, and this is necessary in order to estimate an appropriate value for the budget that is supposed to be spent in the future at the lowest possible cost.

              We have created a number of new variants with Onehot technology

              So first we need to convert the categorical variable values into a numeric value so that we can use them in the algorithms, as shown below:

              We have obtained new columns by separating the columns by more than one value with the following operations as in the case of the arguments column.

              Here we notice the media channels that are used a lot and that directly affect the cost variable.

              Motivational words that attract customers as promotional offers have been added to the column related to the promotion category containing words such as “today” and “weekend” and other words that inform the user of the need to obtain a product during a certain period.

              We also notice that the columns passed through Onehot are within columns that have a few different values such as: country, profession.

              5. Monotheism:

              A necessary study so that no variable affects the data and to obtain effective training within the shortest possible period.

              We note that we used the StandardScaler model because our data did not contain an exception.

              If the data happens to contain an exception, then the RobustScaler model is recommended

              6. Estimation:

              Indeed, we can say that we succeeded in estimating each model by varying the different skills of machine learning, and we worked on adjusting the Hyperparameter, and before that we had excluded weakly correlated variables, and the purpose of that was to remove the correlation to obtain training in less time.

              7. Compilation:

              The second plan that we are working on in our project is to obtain customers and keep them as permanent customers, so we classified customers and worked to estimate the value needed for that

              This image shows what is meant:

              8- Graphic representation:

              Data loses its value if we do not deal with it properly. The basis on which successful analysis is built is the correct description of the data, and the best way to achieve this is to visualize the data.

              In our project we made a control panel by Microstrategy

              Project elements:

              Store sales according to its type and cost: The purpose is to determine the sales value and cost based on the type of store.

              Stores location map: This map shows the distribution of stores within the city.

              Customer Chart: It is a map that shows the classification of customers by country.

              Distribution of customers by brand: Depending on the WORD-CLOUD model, we can count the brands of customers.

              The media channel staff and the annual AVG: After doing the marketing offers, we were able to determine the appropriate membership and the audience that earns profits from that membership.

              Classification of customers: using the dispersion chart.

              Based on the division of the resulting five groups, you are now able to deal with them closely and form appropriate strategies to work according to the plans of the company in which you work

              Here are examples of the plans that we have created based on the ratios between spending and financial return:

              High cost and high financial return: It is represented in spending large amounts of money in exchange for attracting customers, then what you spent on me will return with abundant profit. By analogy, it is possible to determine the channel that receives the largest possible number of communications and exploit that by saving spending as much as possible.

              High cost and low financial return: I spend a large amount of money to attract customers, but the financial return is low. This is due to several reasons, including that customers do not find their need in my store.

              Low cost and low financial return: I spend a very small amount to get customers, but I may be the target of a specific audience who prefers a specific type of my products, whose financial returns are low. To follow the best strategy in this case, it is advisable to create a marketing campaign for preferred products based on statistics on the quantity and types of materials required.

              Low cost and high financial return: This case embodies the speed of my access to customers in the shortest possible time, which brings me a large financial profit through marketing tours for this type of customer.

              Medium cost and low financial return: I spend money to get customers, but the financial return is low. My store does not have enough materials that customers require. This problem can be solved by conducting some statistics to remedy the defect.

              Advertisements

              معالجة شاملة لمشروع علم البيانات

              Advertisements

              سنتناول اليوم المفاهيم الأساسية التي يرتكز عليها محللو البيانات أثناء ممارستهم لوظيفتهم فيما يتعلق بعلم البيانات وسنمضي سوياً لنتعرف على المراحل الرئيسية التي سنمر عليها تباعاً أثناء بحثنا هذا من أمثلة

              VBO Bootcamp / Miuul عن العمل في مشروع

              1. تكوين فكرة عن ماهية المشكلة المطلوب معالجتها :  

              أهم ما يبدأ به عالِم البيانات في معالجة أي قضية متعلقة بعمله الوظيفي هو فهم المشكلة التي يتوجب عليه حلها ثم فهم ما ينتج عن ذلك الحل من فوائد تعود على المؤسسة أو الكيان الذي يعمل فيه 

              يساعد الفهم الصحيح لنوع المشكلة أو ماهية العمل المطلوب على تحديد الآلية الأنسب لمعالجة المشاكل وبالتالي تعزيز الخبرات المكتسبة من خلال التجربة والممارسة , وفي مثالنا سنشاهد حلول مختلفة بآليتين مختلفتين

              مجموعة البيانات المستخدمة

              تتضمن البيانات التي سنستخدمها في هذا المشروع مخرجات من أجل تحديد الميزانية اللازمة لجذب أكبر عدد ممكن من العملاء وتصنيفهم وتجهيز برامج دعائية حسب متطلباتهم , لذا اتبعنا طريقة الانحدار لتحديد قيمة الميزانية واتبعنا أسلوب التجميع لتصنيف العملاء

              تكمن أهمية هذه الاستراتيجية قدرتنا على تحديد مستوى الإنتاج بناءً على معرفتنا بنسب الربح التي سنصل إليها 

              2- تحديد نوع البيانات التي نتعامل معها

              :وللقيام بهذه المرحلة بدقة يتطلب ذلك معرفة عدة نقاط

              أ. ما نوع الترابط بين البيانات في مثالنا ؟

              ب. ما هو المنشأ الأساسي لهذه البيانات ؟

              ج. هل يوجد ضمن هذه البيانات قيم فارغة ؟

              د. هل يوجد خلل في البيانات ؟

              و. هل يوجد زمن محدد لمنشأ هذه البيانات ؟ 

              ز. ما هي مدلولات الأعمدة في مجموعة البيانات ؟

              Kaggle واستخدامك لمجموعة بيانات

              سيجعل تحديدك لنوع البيانات أكثر ضرورة للحصول على نتائج دقيقة

              * من الضروري التعرف على تعليمات المصدر الرئيسي للبيانات ومن خلال ذلك تتمكن من تحديد القيم المتطرفة والسجلات الخالية إن وجدت

              التحقق من جميع المتغيرات ( الفئوية والعددية والرقمية ) التي تتعلق بصفة أساسية بالبيانات الخاصة بمشروعنا *

              تدقيق المتغيرات العددية التي تم تحديدها لتعيين القيم الشاذة إن وجدت *

              تعيين الفئات المتواجدة بكثرة ضمن البينات والفئات التي بالكاد تكون موجودة وذلك استكشاف أماكن تموضع المتغيرات الفئوية *

              * تحليل الترابط بين المتغيرات لمعرفة تأثيرها على بعضها البعض , ويفيدنا هذا الإجراء في الاحتفاظ بالمتغير ذو الارتباط الأعلى مع المتغير التابع أثناء الاختيار

              * تكوين فكرة عامة عن خصائص وميزات كل عنصر من عناصر المشروع  *

              وهذا تطبيق عملي على التجميع الذي أجريناه على المعلومات الدالة العلاقة بين المنتج والمستهلك في وحدة سكانية معينة وأحد المحلات التجارية المتواجدة في تلك المنطقة

              : تظهر النتائج أنه يوجد لدينا

              STORE_SALES=UNIT_SALES*SRP

              بالأحوال العادية لا يمكنك إدراك معنى هذا المفهوم لذا ستضطر للبحث

              للتأكد من صحة التجميع Google في

              3. استكشاف القيم المتطرفة والسجلات الخالية :

              في مثالنا يتضح لنا من خلال المخطط أنه لم تكن هناك قيم متطرفة أو سجلات خالية في البيانات ولكن أزلنا عموداً مكرراً تم اكتشافه في الجدول

              من خلال توقعنا لعلاقة الارتباط اتضح لنا أن المعلومات مرتبطة بقوة بين بعضها

              Grossy_sqft x Meat_sqft → ارتباط عالي سلبي

              Store_sales x Store_cost → ارتباط عالي إيجابي

              Store_sales x SRP → ارتباط عالي إيجابي

              Gross_weight x Net_weight → ارتباط عالي إيجابي

              Salad_bar x Prepared_food x Coffee_bar x Video_store x Florist → ارتباط متوسط إيجابي

              Advertisements

              4. هندسة البيانات :

              من الضروري فهم المشاكل التي تواجهها المؤسسة التي تعمل بها فأنت بحاجة إلى إنشاء القيم المضافة من البيانات وإنشاء مؤشرات الأداة الرئيسية وغيرها من المهام الضرورية الأخرى

              والغاية الأساسية في مشروعنا هو تحديد الميزانية اللازمة للحصول على العملاء وهذا ضروري من أجل تقدير قيمة مناسبة للميزانية المفترض صرفها في المستقبل بأقل تكلفة ممكنة

              قمنا بإنشاء عدد من المتغيرات الجديدة

              Onehot عن طريق تقنية

              إذاً نحن بحاجة أولاً إلى تحويل القيم المتغيرة الفئوية إلى قيمة عددية لكي نتمكن من استخدامها في الخوارزميات , وذلك كما على النمطالموضح أدناه

              لقد حصلنا على أعمدة جديدة عن طريق فصل الأعمدة بأكثر من قيمة مع العمليات التالية كما هو الحال في عمود الوسائط

              هنا نلاحظ القنوات الإعلامية التي تُستعمل كثيراً والتي تؤثر تأثيراً مباشراً على متغير التكلفة

              تم طرح ألفاظ تحفيزية تجذب الزبائن كعروض ترويجية أضيفت للعمود المرتبط بفئة الترويج تحوي كلمات مثل ” اليوم ” و” عطلة نهاية الأسبوع ” وغيرها من ألفاظ التي تُشعِر المستخدم بضرورة الحصول على منتج ما خلال فترة معينة

              Onehot نلاحظ أيضاً أن الأعمدة التي مرت عبر

              موجودة ضمن أعمدة حازت على عدد قليل من القيم المختلفة مثل : البلد , المهنة

              5. التوحيد :

              دراسة ضرورية لكي لا يقوم أي متغير بالتأثير على البيانات وللحصول على تدريب فعال خلال أقصر فترة ممكنة

              StandardScaler نلاحظ أننا استخدمنا نموذج

              لأن بياناتنا لم تحتوي على استثناء

              وإن حدث واحتوت البيانات على استثناء فعندها يوصى

              RobustScaler باستخدام نموذج

              6. التقدير :

              , بالفعل نستطيع القول بأننا نجحنا في تخمين كل نموذج عن طريق تنوع المهارات المختلفة للتعلم الآلي

              Hyperparameter وعملنا على ضبط

              وقبل ذلك كنا قد استثنينا المتغيرات ضعيفة الترابط , والغاية من ذلك إزالة علاقة الارتباط للحصول على تدريب في وقت أقل

              7. التجميع :

              الخطة الثانية التي نعمل عليها في مشروعنا هي  الحصول على الزبائن والمحافظة عليهم كعملاء دائمين لذا صنفنا العملاء وعملنا على تقدير القيمة اللازمة لذلك

              : وهذه الصورة توضح المقصود

              8. التمثيل البياني :

              تفقد البيانات قيمتها إن لم نكن نحسن التعامل معها كما يجب فالأساس الذي يبنى عليه التحليل الناجح هو الوصف الصحيح للبيانات وأفضل طريقة لتحقيق ذلك هو تصور البيانات

              Microstrategy في مشروعنا قمنا بصنع لوحة تحكم بواسطة

              : عناصر المشروع

              مبيعات المتجر قياساً إلى نوعه وتكلفته : الغاية هي تحديد قيمة المبيعات والتكلفة على أساس نوع المتجر

              خريطة تموضع المتاجر : تظهر هذه الخريطة توزع المتاجر ضمن المدينة

              مخطط العملاء : عبارة عن خريطة توضح تصنيف العملاء حسب البلد

              :توزيع العملاء حسب العلامة التجارية

              WORD-CLOUD بالاعتماد على نموذج

              يمكننا إحصاء العلامات التجارية الخاصة بالعملاء

              كادر القناة الإعلامية و AVG السنوي :  بعد قيامنا بالعروض التسويقية استطعنا تحديد العضوية المناسبة والجمهور الذي يكسب أرباح من تلك العضوية

              تصنيف العملاء : باستخدام مخطط التشتت

              استناداً إلى تقسيم المجموعات الخمسة الناتجة أصبح بمقدورك التعامل معها عن قرب وتكوين استراتيجيات مناسبة للعمل وفق خطط الشركة التي تعمل بها

              : إليك نماذج عن الخطط التي أنشأناها مبنية على النسب بين الإنفاق والعائد المادي

              تكلفة مرتفعة وعائد مادي مرتفع : تتمثل في إنفاق مبالغ كبيرة من المال مقابل جذب العملاء  ثم يعود ما أنفقت علي بالربح الوفير , يمكن قياساً إلى ذلك تحديد القناة التي تستقبل أكبر من عدد ممكن من اتصالات واستغلال ذلك بتوفير الإنفاق أكبر قدر ممكن 

              تكلفة مرتفعة وعائد مادي منخفض : أقوم بإنفاق مبلغ مالي كبير لجذب العملاء ولكن المردود المادي منخفض , يعود هذا لعدة أسباب منها أن الزبائن لا يجدون حاجتهم في متجري

              تكلفة قليلة وعائد مادي منخفض : أقوم بإنفاق مبلغ قليل جداً للحصول على العملاء ولكن قد أكون مقصد لجمهور معين يفضل نوع محدد من منتجاتي عوائدها المادية قليلة ولاتباع أفضل استراتيجية حول هذه الحالة يُنصح بإنشاء حملة تسويقية للمنتجات المفضلة استناداً إلى إحصائيات بمكية وأنواع المواد المطلوبة 

              تكلفة قليلة وعائد مادي مرتفع : تجسد هذه الحالة سرعة وصولي إلى العملاء بأقل وقت ممكن مما يعود علي بربح مادي كبير عن طريق جولات تسويقية لهذا النوع من العملاء

              تكلفة متوسطة وعائد مادي منخفض : أنفق المال للحصول على العملاء ولكن المردود المادي قليل , لا تتوفر في متجري المواد التي يطلبها العملاء بشكل كافي , يمكن حل هذه المشكلة بإجراء بعض الإحصائيات لتدارك الخلل 

              Advertisements

              Why Is DataCamp The Best Platform For Learning Data Science In 2023?

              Advertisements

              What is DataCamp?

              This program allows you to learn how to work with data over the Internet at a pace that is proportional to the extent to which you interact and understand the information you receive from learning the basics of non-coding skills to data science and machine learning, this program allows you to learn how to work with data online at a pace commensurate with your interaction and understanding of the information you receive.

               

              DataCamp Learning Strategy:

              • Complete Learning: You must complete the interactive courses

              • Continuous training: Dealing with daily problems continuously

              • Practical application: search for the most prominent problems on the ground and work to address them.

              • Evaluate yourself: identify your weaknesses and work to rectify them, identify your strengths and strive to develop them.

              Advertisements

              Here is a simple example of the effective exercises included in the platform:

              This is an example of the practical application of your learned skills:

              After learning and acquiring sufficient skill, you can start working as follows:

              Your professional start will start as a data scientist, then you will move to data analysis. Your mastery of the previous skills will qualify you to enter the world of machine learning, then you will move to data engineering, then work as a statistician and programmer.

              Advertisements

              ما الذي يجعل منصة

              DataCamp

              الأفضل لتعلم علوم البيانات في عام 2023 ؟

              Advertisements

              ؟ DataCamp ما هو برنامج

              يتيح هذا البرنامج تعلم كيفية التعامل مع البيانات عبر الإنترنت بوتيرة تتناسب مع مدى تفاعلك وفهمك للمعلومات التي تتلقاها ابتداءً من تعلم القواعد الأساسية لمهارات عدم الترميز وصولاً إلى علوم البيانات والتعلم الآلي

              : DataCamp استراتيجية التعلم في

              إتمام التعلم : عليك إتمام الكورسات التفاعلية

              التدريب المستمر : التعامل مع المشاكل اليومية بشكل مستمر

              التطبيق العملي : البحث عن أبرز المشاكل الموجودة على أرض الواقع والعمل على معالجتها

              قيّم نفسك : تعرّف على مواطن الضعف واعمل على تداركها وحدّد على نقاط القوة واحرص على تطويرها

              Advertisements

              : وهذا نموذج بسيط عن التمارين التفاعلية التي تحتويها المنصة

              : وهذا نموذج للتطبيق العملي لمهاراتك التي تعلمتها

              :بعد تعلمك واكتسابك للمهارة الكافية أصبح بإمكانك البدء بالعمل على النحو التالي

              ستنطلق بدايتك المهنية كعالِم بيانات ثم ستنتقل إلى تحليل البيانات فإتقانك للمهارات السابقة سيؤهلك للدخول إلى عالم التعلم الآلي لتنتقل بعدها إلى هندسة البيانات ثم العمل كإحصائي ومبرمج

              Advertisements

              Get recruiters to call you with these 3 simple tips!

              Advertisements

              What are the obstacles to finding a suitable job?

              Through several studies conducted on a group of beginners looking for a suitable job in data science, it was noted that the majority of them suffer from difficulty even in reaching the interview, despite the fact that the demand for jobs and work in this field is constantly increasing and accelerating, and it is very easy for those who have Experience in data science, and through continuous research, it became possible to identify two main factors to explain the cause of this problem:

              * The first problem lies in the weakness of presenting yourself as a specialist in data science.

              * The second problem lies in the difficulty of finding you as a data scientist, as according to advanced search systems, new employees are searched according to a mechanism applied by pre-programmed techniques.

              Here are three tips that will increase your chances of finding a suitable job in data science:

              First tip: Create your own business portfolio:

              There is no doubt that the demand for vacancies in data science companies is constantly increasing, and according to a report by one of the employment officials in one of the developing companies, that within one month the company received more than 40 resumes from applicants, this is at the level of a developing company, let alone the giant companies that receive Too many resumes per day?

              Based on these statistics, we note that with this number of applicants, the number of those who get a job in a company are those who were distinguished by discrimination over their peers from the applicants. With data science, statistics, programming languages, machine learning and other related sciences.

              Second tip: Use appropriate words when describing your experiences:

              As we mentioned at the beginning of the article, finding you is related to searches that perform software technologies, and the extent to which these automated technologies can find you as an applicant depends on the type of keywords that you choose in presenting yourself as an applicant. For example, if you are proficient in programming languages ​​such as Python, just by mentioning the name of this language in Your account on Linkedin or in your CV will create a great opportunity to find you, and you will have preference if you mention more than one programming language in business platforms and job applications, and your selection of encouraging or motivational phrases that indicate your level of experience in data science have a role in drawing the attention of recruiters and researchers. For young elements with enthusiasm and vitality.

              Advertisements

              Third Tip: Demonstrate high competence in problem-solving:

              After completing the previous steps, you need to show yourself as a data scientist who is able to deal with all the problems that hinder your work and provide your own methods in dealing with any emergency matter through your projects that you have conducted in presenting a specific problem from the real world and your suggestions for solving that problem in a simplified scientific and practical manner This would prove to your potential manager that you are distinguished and experienced, thus increasing your chances of getting a suitable job.

              People view a data scientist differently. People who are not related to data science see him as that super-intelligent person who deals with any scientific issue, no matter how difficult it is. But other data scientists know very well that a data scientist is someone who solves any issue using data. Business, for example, is a data scientist whose task is to employ his experiences that he has learned in order to avoid any kind of loss and to find everything that would increase the profits of the company in which he works through models that he provides

              In his field of specialization, he intuitively uses algorithms, programming languages, and all the scientific techniques that he masters, and then presents solutions and suggestions in a way that is easy for the recipient to understand.

              But the situation is different when you present your skills to the recruitment officials. Here you are required to mention the numbers and statistics of the solutions and suggestions that you provided in your previous experiences, and know that you are in front of people who are professionals in data science and they will stand on every word you say, as it means to them the true measure of the extent of your experience and skills.

              Your expansion in explaining your scientific method in dealing with all kinds of fields of data science and the extent of the interaction of recruiters with what you offer will be a strong indication of your acceptance in the end, as your information will turn in their view into the technical value they are looking for.

              In the end, some may find that these tips are not enough to create a real opportunity for the applicant to get the job of his dreams, but in fact, adhere to it and implement its content, whether by presenting a typical business portfolio and choosing expressive keywords that indicate your skills, which will have a major role in your joining a distinguished work team in Data science.

              Advertisements

              ثلاث نصائح تمكنك من الحصول على وظيفة مناسبة في علم البيانات

              Advertisements

              ما هي معوقات العثور على وظيفة مناسبة ؟

              من خلال عدة دراسات أجريت على فئة من المبتدئين الباحثين على وظيفة مناسبة في علم البيانات لوحظ أن الأغلبية منهم يعانون من صعوبة حتى في الوصول إلى المقابلة على الرغم من أن الإقبال على الوظائف والعمل في هذا المجال في تزايد وتسارع مستمرين وهو أمر بالغ السهولة بالنسبة للذين يملكون الخبرة في علم البيانات  ومن خلال البحث المستمر أصبح في الإمكان تحديد عاملين رئيسيين لتوضيح سبب هذه المشكلة

              تكمن المشكلة الأولى في ضعف طرحك لنفسك كمتخصص في علم البيانات

              * أما المشكلة الثانية تكمن في صعوبة إيجادك كعالم بيانات حيث أنه وفق أنظمة البحث المتطورة يتم البحث عن موظفين جدد وفق آلية تطبق من قبل تقنيات مبرمجة مسبقاً

              : سنقدم بين يديك ثلاث نصائح من شأنها أن تزيد فرصك في العثور على وظيفة مناسبة في علم البيانات

              : النصيحة الأولى : قم بإنشاء محفظة أعمال خاصة بك

              لا شك أن الإقبال على الوظائف الشاغرة في شركات علم البيانات يزداد بشكل مستمر ووفق تقرير لأحد مسؤولو التوظيف في واحدة من الشركات النامية أنه خلال شهر واحد استقبلت الشركة ما يزيد عن 40 سيرة ذاتية من المتقدمين , هذا على مستوى شركة نامية فما بالك بالشركات العملاقة التي تستقبل عدد كبير جداً من السير الذاتية يومياً ؟

              استناداً لهذه الإحصائيات نلاحظ أنه مع هذا الكم من المتقدمين فإن عدد اللذين يحظون بوظيفة في إحدى الشركات هم ممن كانوا يتسمون بالتمييز على أقرانهم من المتقدمين , هذا التميز كان أبرز عوامله هو امتلاكهم لمحفظة أعمال قوية تتحدث عن خبرة أصحابها من المتقدمين ولاسيما عن مهاراتهم الفنية في التعامل مع علوم البيانات والإحصاء ولغات البرمجة والتعلم الآلي وغيرها من العلوم ذات الصلة

              : النصيحة الثانية : استخدام الكلمات المناسبة في طرحك لخبراتك

              كما أسلفنا في بداية المقال فإن العثور عليك مرتبط بعمليات البحث التي تقوم التقنيات البرمجية , ومدى إمكانية عثور تلك التقنيات الآلية عليك كمتقدم مرهون بنوعية الكلمات الرئيسية التي تختارها في طرحك لنفسك كمتقدم فعلى سبيل المثال إن كنت متقناً للغات برمجة مثل بايثون

              فمجرد ذكرك لاسم هذه اللغة

              Linkedinفي حسابك على

              أو في سيرتك الذاتية سيخلق فرصة كبيرة للعثور عليك وستمتلك الأفضلية في حال ذكرك لأكثر من لغة برمجة في منصات الأعمال وطلبات التوظيف , كما وأن انتقائك لعبارات تشجيعية أو تحفيزية تدل على مستوى خبرتك في علم البيانات لها دور في لفت نظر القائمين على التوظيف والباحثين عن عناصر شابة تتحلى بالحماس والحيوية 

              Advertisements

              : النصيحة الثالثة : إثبات الكفاءة العالية في حل المشكلات

              بعد إتمام الخطوات السابقة أنت بحاجة إلى إبراز نفسك كعالم بيانات قادر على التعامل مع كافة المشكلات التي تعترض عملك وتقديم أساليب خاصة بك في معالجة أي أمر طارئ من خلال مشاريعك التي أجريتها في طرح مشكلة معينة من العالم الحقيقي واقتراحاتك في حل تلك المشكلة بأسلوب علمي وعملي مبسط , هذا من شأنه أن يثبت لمديرك المحتمل أنك متميز ومتمرس فتزداد فرصك في الحصول على وظيفة مناسبة 

              تختلف نظرة الناس إلى عالِم البيانات فالأناس الذين ليس لديهم صلة بعلوم البيانات ينظرون إليه على أنه ذلك الشخص فائق الذكاء الذي يتعامل مع أي قضية علمية مهما لغت صعوبتها ولكن يعرف علماء البيانات الآخرون تمام المعرفة أن عالِم البيانات هو شخص يقوم بحل أي قضية باستخدام البيانات ففي مجال الأعمال مثلاً , عالِم البيانات مهمته توظيف خبراته التي تعلمها في تفادي أي نوع من أنواع الخسارة وإيجاد كل ما شأنه أن يزيد أرباح الشركة التي يعمل بها من خلال نماذج يقدمها

              ففي مجال تخصصه يقوم بشكل بديهي باستخدام الخوارزميات ولغات البرمجة وجميع التقنيات العلمية التي يتقنها ثم يقوم بطرح الحلول والاقتراحات بشكل يسهل على المتلقي فهمها أي بمعنى آخر يستطيع كل من ليس له دراية بعلوم البيانات ان يستوعب تلك الحلول المقدمة له  

              ولكن الوضع يختلف عند طرحك لمهاراتك أمام مسؤولو التوظيف  فهنا أنت مطالب بذكر الأرقام والإحصائيات للحلول والاقتراحات التي قدمتها في تجاربك السابقة واعلم أنك أمام أشخاص محترفين في علم البيانات وسيقفون على كل كلمة تتفوه بها فهي تعني لهم المقياس الحقيقي لمدى خبراتك ومهاراتك

              توسعك في شرح أسلوبك العلمي في التعامل مع كافة أنواع مجالات علوم البيانات ومدى تفاعل القائمين على التوظيف مع ما تقدمه سيكون مؤشر قوي على قبولك في نهاية المطاف فمعلوماتك  ستتحول في نظرهم إلى القيمة الفنية التي يبحثون عنها

              وفي النهاية قد يجد البعض أن هذه النصائح غير كافية لأن تخلق فرصة حقيقية أمام المتقدم لينال وظيفة أحلامه لكن في الحقيقة الالتزام بها وتنفيذ مضمونها سواء من تقديم محفظة أعمال نموذجية واختيار كلمات رئيسية معبرة تدل على مهاراتك سيكون لها دوراً رئيسياً في انضمامك إلى فريق عمل متميز في علم البيانات

              Advertisements

              How to Build a Strong Data Science Portfolio (Beginner’s Guide)

              Advertisements

              You must create a file to archive your work and expertise, so that others can see and know your level and skills. This is an important step for you as a data scientist, as it is a means of communication for data scientists, so you have to evaluate your skills, determine your technical level, and embody that in the form of works that you save to highlight them when needed. The strength of your work archive increases your chances of success. Get priority admission in any field you apply for as a beginner in data science

              Below, we present the importance of creating a business portfolio that includes several projects, in addition to several tips that will help you as an applicant

              The importance of creating this portfolio is highlighted by the fact that the experience factor is very necessary when applying for a job in data science. It can be said that the greater the number of years of experience, the greater the chances of getting a job. The certificate alone is not sufficient if it is not supported by several years of experience.

              This experience is gained by following several intensive educational courses from experienced sources in this field. Add after that you have to build your business portfolio based on projects from the ground that you carry out based on what you have learned. This step is very important to get the job you want.

              The projects that you will undertake must focus on data science skills and how to deal with data sets in general. You can present your projects for public use on the GithHub platform, and do not forget to write summaries showing your results that you obtained.

              Your projects and work will be the focus of attention of other data scientists, and it will be your window through which they see your skills in data science, and it will be your opportunity for recruiters to see your potential

              data science projects:

              There are many ways to get online to start data science projects for free

              Once you learn the rules and principles of statistics related to data science, the subject of creating your own projects will be easier and more flexible, and you will find that your experience has increased significantly.

              When you create data science projects, you will notice that you need to learn programming, implement statistical analysis techniques, provide solutions, and build data representations to reach the best results.

              Speaking about the importance of data science projects and then establishing a business portfolio, we address the following points:

              Practical experience: Your creation of a project in data science will raise the ceiling of your ambitions, as working on it will enhance your confidence in yourself and in showing what you have reached.

              Forum of experts and specialists in data science: Here, a very important point emerges, if you can exchange experiences and skills with experts and specialists in this field by being present on several platforms, including kaggle, Stack Overflow, Reddit, which is considered a meeting place for data scientists

              Open Source Contributions: If the data scientists in your portfolio find that your projects are expertly designed, they may ask you to make open source contributions.

              Training: The projects in your portfolio will likely be valuable material when looking for practical projects to use for training

              Secure Job Opportunities: Showcasing outstanding projects in a portfolio of high artistic value. Ignore the factors for your guaranteed getting a good job in data science.

              Advertisements

              It is necessary to take a comprehensive look at the foundations and rules of learning data science through which you can implement projects that give your portfolio great technical value

              Like any other profession, in order to master any profession, you must fully understand all its details, and the same applies to data science. In order to master a specific specialization, you must do your best and invest your time to the fullest extent in research, learning, and how to deal with various types of data.

              And through our research on the most important ways through which you can display your business in a distinguished portfolio that indicates your experience, we have found several points:

              * The quality of the projects: You are not required to start with difficult and complex projects of a higher level than what you learned as a beginner.

              Perhaps one of the most important things you do before starting is defining the project, its objective, and what may benefit the users, using your capabilities and the tools available in your hands. Do not forget that as a beginner, you learn the basic principles and at the beginning of the learning journey. Therefore, embarking on a project with undefined goals will be doomed to failure. In answering the following questions, the main rules are built to properly define the objectives of the project:

              Determine the type of problem that you have to address?

              What are the benefits of your analyzes?

              What kind of skills will you get after this experience?

              And always remember that your implementation of projects has no value if you do not have sufficient experience, and in return you will not be able to prove your skills and show your expertise except by implementing projects, as both are complementary to the other. Learn data science

              Portfolio of projects and files:

              The process of documenting projects is a very important process, as this process will greatly help in giving your projects the status of importance and will be classified in the category of successful projects, and this really depends on the quality of the code in terms of clarity and coherence

              In the example below, we show an ideal programming model in the Python language

              The quality of your business portfolio indicates the extent of your skill and smooth handling of all technical matters, and this, from the point of view of business managers and potential technical officials, is evidence of the experience that everyone is looking for.

              You can also write down your skills in an article in which you explain what you have done while working to facilitate access to it by creating a store that contains your project that you spent a long time completing, with links to the basic ideas and concepts on which the construction of the project that you implemented was based.

              So, through the above, we conclude that the factors of coordination and ease are two main factors in the formation of a successful project that forms, along with other projects, a professional work portfolio.

              We come to the publishing stage:

              One of the most important factors for the success of the publishing process is learning good code writing skills, which includes a proper balance between the codes that you include and the codes that you should avoid. An understanding of the content of educational books for the Python language helps you in this, which programmers are keen to fully master, and with more reading and research, your experience will increase. in coding significantly

              The GitHub platform is considered one of the most important platforms suitable for creating a Jupyter environment and presenting your projects in it, as it has the ability to add information and formulas intended for repetition and sharing, and be careful in your work to show others the extent of your experience in simplifying complex concepts

              Now we can recommend three steps to creating a professional business portfolio:

              You have to be careful when creating your business portfolio to move away from stereotypes, in other words, many data scientists and on many platforms have their own business portfolios, so your uniqueness with a professional business portfolio distinguishes you from others and makes your business a bright spot in a space in which there are many widespread business models that vary between difference similarity

              These tips will help you excel in creating your own professional business portfolio:

              * Become a member of Kaggle:

              Why should you join Kaggle? Simply because it is a huge community that includes data scientists of all categories. Through it, you can exchange experiences and advice with others. You can also find and publish data sets, and you can have the opportunity to participate in skills challenges related to data science, so you gain experience and expand your skills.

              It is worth noting that employers are keen to view your profile on the Kaggle platform, and know very well that your opportunity to get a junior job in data science is proportionate to the technical level of your profile.

              In addition, it contains great value in machine learning, for free, as well as all the interactions that you can do on the site, in addition to the ability to communicate with those in charge of selecting employees in a smooth and flexible manner.

              datasets:

              As we previously recommended the implementation of projects that find appropriate solutions to practical problems taken from real life, it should be noted that the Kaggle platform is ideal for learning the mechanism of dealing with this type of problem, by using the realistic data sets provided by this platform, you can create a unique project that pushes you to pursue brilliance and constantly develop your performance

              Competitions :

              Google and other companies involved organize Kaggle competitions, which usually last for a period of three months, in which huge financial prizes are offered, so seizing this opportunity and participating in these competitions will give an impression of the extent of your skill and efficiency in dealing with problems that hinder the proper functioning of work

              Make sure to use GitHub regularly:

              GitHub automatically keeps up with your work to keep it visible to your followers, so they can keep up to date with your work and achievements.

              The benefit of GitHub is that it stores all the data science libraries and repositories and receives and maintains a huge amount of various software resources.

              Your active and continuous presence on GitHub helps a lot to keep you in constant contact with your peers, and therefore cooperation and exchange of experiences remains an open process, especially when you have an effective profile

              You can also create a website using GitHub pages and thus allow you to host your blog and portfolio on it for free

              Write down what you learned:

              Your distinguished style of presenting your analyzes and visualizations will have an important and influential role for the learners, who will form an audience following your articles that seem valuable to them based on what you have learned.

              And do not stop here, but it is better to publish your articles with direct links on the Medium and Dev.to platforms

              And at the end:

              The attractiveness of your portfolio depends on the valuable content it contains, from specialization to effective skills and projects

              Then others will be attracted to view your portfolio and this will lead them to consider your content more useful

              Advertisements

              كيف تنشئ محفظة أعمال خاصة بك في مجال علم البيانات ( دليل المبتدئين )

              Advertisements

              لابد لك من إنشاء ملف لأرشفة اعمالك وخبراتك كل يطلع الآخرون ويتعرفوا على مستواك ومهاراتك فهذه خطوة مهمة لك كعالم بيانات فهي وسيلة تواصل علماء البيانات , لذلك عليك تقييم مهاراتك وتحديد مستواك الفني وتجسيد ذلك على شكل أعمال تحفظها لإبرازها عند الحاجة , فقوة أرشيف أعمالك يزيد فرصك في الحصول على الأولوية في القبول في أي مجال تتقدم له كمبتدئ فيما يخص علم البيانات

              ونقدم فيما يلي أهمية إنشاء محفظة أعمال تضم عدة مشاريع بالإضافة إلى عدة نصائح تساعدك كمتقدم

              تبرز أهمية إنشاء هذه المحفظة كون عامل الخبرة ضروري جداً عند التقدم لوظيفة في علم البيانات ويمكن القول بأن كلما زادت عدد سنوات الخبرة كلما ازدادت فرص الحصول على الوظيفة فالشهادة وحدها لا تكفي إن لم تكن مدعومة بعدة سنوات من الخبرة

              هذه الخبرة تكتسب من خلال اتباع عدة دورات تعليمية مكثفة من مصادر تتسم بالخبرة في هذا المجال أضف بعد ذلك عليك بناء محفظة أعمالك بناءً على مشاريع من أرض الواقع تقوم بها استناداً إلى ما تعلمته , هذه الخطوة بالغة الأهمية لتحصل على الوظيفة التي ترغب

              المشاريع التي ستقوم بها يجب أن تركز على مهارات علوم البيانات وكيفية تعامل مع مجموعات البيانات بشكل عام ويمكنك عرض مشاريعك للاستخدام العام

              GithHub في منصة

              ولا تنسى كتابة ملخصات تبيِّن فيها نتائجك التي حصلت عليها

              مشاريعك وأعمالك ستكون محط أنظار علماء بيانات آخرون وستكون نافذتك التي يرون من خلالها مهاراتك في علم البيانات كما وستكون فرصتك ليرى مسؤولو التوظيف من خلالها ما تتمتع به من إمكانيات

              : مشاريع علوم البيانات

              وهناك عدة أوجه للحصول على الإنترنت للبدء بمشاريع علم البيانات بشكل مجاني  

              وبمجرد تعلم قواعد ومبادئ الإحصاء الخاصة بعلوم البيانات سيكون موضوع إنشائك لمشاريعك الخاصة أكثر سهولة ومرونة وستجد خبرتك قد ازدادت بشكل ملموس   

              وستلاحظ عند إنشائك لمشاريع علم البيانات أنك بحاحة لتعلم البرمجة وتنفيذ تقنيات التحليل الإحصائي وتقديم الحلول وبناء تمثيلات بيانية للبيانات للوصول إلى أفضل النتائج   

              : وبالحديث عن أهمية مشاريع علم البيانات ثم إنشاء محفظة الأعمال نتطرق إلى النقاط التالية

              الخبرة العملية : سيرفع إنشائك لمشروع في علم البيانات من سقف طموحاتك إذا أن العمل به سيعزز ثقتك بنفسك وفي إظهار ما توصلت إليه

              ملتقى الخبراء والمتخصصين في علم البيانات : وهنا تبرز نقطة بالغة الأهمية إذا يمكنك تبادل الخبرات والمهارات مع الخبراء والمتخصصين في هذا المجال من خلال التواجد على عدة منصات منها

               Stack Overflow , Reddit , kaggle

              التي تعتبر ملتقى علماء البيانات 

              المشاركات مفتوحة المصدر :  في حال وجد علماء البيانات في محفظتك أن مشاريعك صُممت بخبرة وكفاءة عالية قد يطلبون منك إجراء مساهمات مفتوحة المصدر

              التدريب : على الأرجح ستكون المشاريع المطروحة في محفظتك مادة قيمة عند البحث عن مشاريع عملية تستخدم للتدريب

              فرص عمل مؤمنة : إظهارك لمشاريع متميزة في محفظة أعمال ذات قيمة فنية عالية أهمل عوامل حصولك المضمون على وظيفة جيدة في علم البيانات

              Advertisements

              لابد من إلقاء نظرة شاملة على أسس وقواعد تعلم علوم البيانات التي من خلالها تستطيع تنفيذ مشاريع تضفي على محفظتك قيمة فنية كبيرة 

              شأنها كشأن أي مهنة أخرى , لكي تتقن أي مهنة يجب عليك أن تحيط بكل تفاصيلها بشكل كامل وكذلك الأمر في علوم البيانات فلكي تتقن اختصاصاً معيناً فعليك أن تبذل قصار جهدك وتستثمر وقتك إلى أبعد الحدود في البحث والتعلم وكيفية التعامل مع مختلف أنواع البيانات 

              : ومن خلال بحثنا في أهم الطرق التي يمكنك من خلالها عرض أعمالك في محفظة متميزة تدل على خبرتك تَبيَّن لدينا عدة نقاط

              * نوعية المشاريع : ليس مطلوباً منك أن تبدأ بمشاريع صعبة ومعقدة ذات مستوى أعلى مما تعلمته كمبتدئ بل يمكنك أن تختار مشاريع بسيطة تنفذها مستعيناً ببعض بأفكار لمشاريع قام بها مبتدؤون آخرون

              ولعل من أهم تقوم به قبل البداية هو تحديد المشروع والهدف منه وما قد يعود بالفائدة على المستخدمين مستعيناً بإمكانياتك وبالأدوات المتاحة بين يديك ولا تنسى أنك كمبتدئ أنك تتعلم المبادئ الأساسية وفي بداية رحلة التعلم للاذا فالشروع في تنفيذ مشروع غير محدد الأهداف سيكون محكوم عليه بالفشل . وفي الإجابة على التساؤلات التالية تُبنى القواعد الرئيسية لتحديد أهداف المشروع بشكل سليم 

              ما نوع المشكلة التي يتوجب عليك معالجتها ؟ *

              ما هي أوجه الفائدة من التحليلات التي قمتَ بها ؟ *

              ما نوع المهارات التي ستحصل عليها بعد خوض هذه التجربة ؟ *

              وتذكر دائماً أن تنفيذك للمشاريع ليس له أي قيمة إن لم تكن تتمتع بالخبرة الكافية وبالمقابل لن تتمكن من إثبات مهاراتك وإظهار خبراتك إلا عن طريق تنفيذ المشاريع فكلاهما مكمِّل للآخر فإن توفرا معاً في عالِم البيانات المبتدئ بالشكل الأمثل , فيمكن القول عندها أنه يسير بالطريق الصحيح في رحلة تعلم علم البيانات 

              : محفظة المشاريع والملفات *

              تعتبر عملية توثيق المشاريع عملية بالغة الأهمية فهذه العملية ستساعد بشكل كبير في إكساب مشاريعك صفة الأهمية وستصنف من فئة المشاريع الناجحة وهذا يتوقف حقيقةً على جودة الكودات البرمجية من ناحية الوضوح والترابط  

              : وفي المثال أدناه نوضح نموذج برمجي مثالي في لغة بايثون

              تدل جودة محفظة أعمالك على مدى مهارتك وتعاملك السلس مع كافة الأمور الفنية وهذا من وجهة نظر مدراء العمل والمسؤولين الفنيين المحتملين هو دليل الخبرة التي يبحث عنها الجميع  

              كما ويمكنك تدوين المهارات الخاصة بك في مقال تشرح فيه ما قمت بفعله مع العمل على تسهيل الوصول إليه وذلك بإنشاء مخزن يحوي مشروعك الذي أمضيت وقتاً طويلاً في إنجازه , مع وضع روابط للأفكار والمفاهيم  الأساسية التي ارتكز عليها بناء المشروع الذي قمت بتنفيذه 

              إذاً ومن خلال ما سبق نستخلص أن عاملي التنسيق والسهولة هما عاملان رئيسيان في تكوين مشروع ناجح يشكل مع غيره من المشاريع محفظة عمل احترافية 

              نأتي إلى مرحلة النشر : من أهم عوامل نجاح عملية النشر هو تعلم مهارات كتابة الكودات البرمجية الجيدة والتي تتضمن التوازن السليم بين الكودات التي إدراجها والكودات التي عليك تجنبها , يساعدك على ذلك مفهم محتوى الكتب التعليمية للغة بايثون الذي يحرص المبرمجون على إتقانها بشكل كامل , ومع المزيد من الاطلاع والبحث ستزداد خبرتك في الترميز بشكل ملحوظ

              واحدة من أهم GitHub وتعتبر منصة

              Jupyter المنصات مناسبة لتشكيل بيئة 

              وعرض مشاريعك فيها فهي تتمتع بقابلية إضافة المعلومات والصيغ المعدّة للتكرار والمشاركة , واحرص في عملك أن يبيّن للآخرين مدى خبرتك في تبسيط المفاهيم المعقدة  

              : أصبح الآن بإمكاننا أن نوصي بثلاث خطوات لإنشاء محفظة أعمال احترافية

              عليك أن تحرص عند إنشاء محفظة أعمالك أن تبتعد عن النمطية , بمعنى آخر إن الكثير من علماء البيانات وعلى العديد من المنصات يملكون مِحفظات أعمال خاصة بهم فتفردك بمحفظة أعمال احترافية يميزك عن الآخرين ويجعلك من أعمالك نقطة مضيئة في فضاء تكثر فيه نماذج الأعمال المنتشرة والتي تتنوع بين التشابه الاختلاف  

              : وهذه النصائح ستعينك على التميز في ابتكار محفظة أعمال احترافية خاصة بك

              : Kaggle كن عضواً في *

              ؟ Kaggle لماذا ينبغي عليك أن تنضم إلى

              ببساطة لأنه مجتمع ضخم يضم علماء البيانات من جميع الفئات فمن خلاله يمكنك تبادل الخبرات والنصائح مع الآخرين كما ويمكنك إيجاد مجموعات البيانات ونشرها ويمكن أن تتاح لك الفرصة للمشاركة في تحديات المهارات المتعلقة بعلوم البيانات فتكتسب الخبرة وتتوسع مهاراتك   والجدير بالذكر أن أصحاب العمل يحرصون على الاطلاع

              Kaggle على ملف التعريفي على منصة

              واعلم جيداً أن فرصتك للحصول على وظيفة مبتدئ في علم البيانات تتناسب طرادً مع المستوى الفني لملفك الشخصي

              علاوةً على أنه يحوي قيمة كبيرة في التعلم الآلي وذلك بشكل مجاني وكذلك جميع التفاعلات التي يمكنك القيام بها على الموقع أضف على ذلك إمكانية التواصل مع القائمين على اختيار الموظفين بشكل سلس ومرن 

              مجموعات البيانات : كما أوصينا سابقاً بتنفيذ مشاريع تقوم بإيجاد الحلول المناسبة للمشاكل العملية المأخوذة من واقع الحياة

              Kaggle وجب التنويه بأن منصة

              تعتبر مثالية لتعلم آلية التعامل مع هذا النوع من المشاكل فباستخدام مجموعات البيانات الواقعية التي توفرها هذه المنصة يمكنك إنشاء مشروع مميز يدفعك لمتابعة التألق وتطوير أدائك باستمرار 

              : مسابقات

              وغيرها من الشركات Google تقوم شركة

              Kaggle المعنية بتنظيم مسابقات

              والتي تستمر عادة لمدة ثلاثة أشهر تُقدَّم فيها جوائز مالية ضخمة , لذا فاقتناصك لهذه الفرصة والمشاركة في هذه المسابقات سيعطي انطباعاً عن مدى ما تتمتع به من مهارة وكفاءة في التعامل مع المشكلات التي تعيق سير العمل بشكل سليم 

              : بشكل مستمر GitHub احرص على استخدام

              بمواكبة أعمالك GitHub يقوم

              بشكل تلقائي ليبقى ظاهراً للمتابعين فيبقوا على اطلاع دائم على أعمالك وإنجازاتك

              GitHub تتمثل فائدة

              في كونه يخزن جميع مكتبات ومستودعات علوم البيانات ويستقبل ويحفظ كمية هائلة من المصادر البرمجية المتعددة

              GitHub تواجدك النشط والمستمر على

              يساعد كثيراً على بقائك على اتصال دائم مع أقرانك وبالتالي فالتعاون وتبادل الخبرات يبقى عملية مفتوحة وخاصةً عند امتلاكك لملف تعريفي فعال

              كما ويمكنك إنشاء موضع ويب

              GitHub باستخدام صفحات

              وبالتالي يتيح لك استضافة مدونتك ومحفظة أعمالك عليها مجاناً

              : دوّن ما تعلمته

              أسلوبك المتميز في تقديم تحليلاتك وتصوراتك البيانية سيكون له دور مهم ومؤثر للمتعلمين الذين سيكوّنون جمهوراً متابعاً لمقالاتك التي تبدو قيِّمة بالنسبة لهم مستنداً إلى ما تعلمته

              ولا تتوقف هنا بل من الأفضل أن تنشر مقالاتك بروابط مباشرة على منصات

              Medium  و Dev.to

              : وفي نهاية المطاف

              المقدار الذي تعتمد عليه جاذبية محفظة أعمالك هو المحتوى القيّم الذي تضمه من التخصص إلى المهارات والمشاريع الفعالة

              عندها سينجذب الآخرون لمشاهدة محفظة أعمالك وسيدفعهم ذلك إلى اعتبار محتواك أكثر فائدة

              Advertisements

              The 10 Best Data Visualizations of 2022

              Advertisements

              In this article, we will highlight some of the best graphic visualizations for the year 2022 related to specific events that took place during this year.

              1. Most popular websites since 1993:

              In this scenario, we see a comparison between the most popular sites since 1993. It is remarkable that Yahoo still maintains advanced positions in the ranking of the most popular sites until the beginning of 2022.

              2. The time period for a hacker to set your password for 2022:

              It is noticeable in many Internet sites to adopt the principle of assigning a group of various characters and less than numbers, the above visualization shows the period of time consumed by those who try to infiltrate other sites and accounts in hacking your passwords in the current year.

              The importance of this type of visualization lies in the fact that its system relies mainly on the distribution of colors indicating the different times spent trying to decipher the password.

              3. High prices of basic materials:

              It is worth noting that the rise in the general level of prices and the continuous and increasing demand for materials is one of the results of the war between Russia and Ukraine. In the above scenario, we notice the impact of inflation on the prices of basic materials consumed on a daily basis, such as fuel, coffee and wheat.

              The concept of this type of graph can be simplified as a measurement of the rates of rise and fall in the level of a group of bar shapes with the change of time in varying proportions.

              4- The most famous fast food chains in the world:

              In the above visualization, we see the 50 most popular fast food chains, according to the amount of restaurants in America. This classification was based on the size and category of the restaurant.
              Through visualization, we see that McDonald’s is more popular than other restaurant chains around the world
              This type of visualization is called an organization chart, and it is intended to distinguish hierarchical data according to a specific classification

              5. NATO versus Russia:

              One of the most prominent events of this year is the Russian war on Ukraine. Through the graph representing the balance of power between Russia and NATO, you can get acquainted with the real information related to this issue.

              This diagram consists of an image made up of a number of illustrations that reach the viewer with the idea presented in the visualization in an attractive and understandable way.

              Advertisements

              6. The quality of students in educational facilities:

              The above visualization shows a comparison between the most and least prevalent types of studies in American colleges. Through what the graphic representation shows, we find that the demand for sciences related to technology, engineering and mathematics increases rapidly compared to the low level of demand for sciences related to arts and history.

              7. Most used web browsers over the last 28 years:

              The visualization included above shows the most used web browsers over the past 28 years, and the visualization also shows that the Google Chrome browser has the largest proportions of use relative to the rest of the browsers.

              This visualization is based on divisions within a circular chart that increases and decreases with the change of time, similar to the strip visualization, but it is distinguished from the strip visualization in distinguishing ratios more accurately, away from absolute numbers.

              8. The most spoken languages ​​in the world :

              This visualization is characterized by its simplicity, but it is of great value. It is of the bar type that identifies the most used languages ​​in the world.

              As shown in the chart, English ranks first in the world, followed by Mandarin and then Hindi.

              9. School accidents:

              This scenario dealt with statistical rates of some school shooting incidents in many countries during certain periods. The chart shows that the United States recorded the highest percentage of this type of incident compared to the rest of the countries.

              10. A further rise in prices and wages:

              In addition to the inflation that affects the daily consumed basic materials, wages also have a share of this negative impact. It is well known that with the high level of inflation, the value of the US dollar decreases compared to previous periods.

              This perception represents a schematic image that shows the variation in wage growth compared to inflation from several years ago to the present time.

              According to the above, we presented models for the best dozens of graphic visualizations of the most important events of the year 2022, which constitute useful models in different forms of graphic planning, depending on classification, sorting, and statistics. You can benefit from them if you decide to perform any type of visualization.

              Advertisements

              أفضل 10 تصورات بيانية لعام 2022

              Advertisements

              سنقوم بهذا المقال بتسلط الضوء على بعض أفضل التصورات البيانية للعام 2022 المرتبطة بأحداث معينة جرت خلال هذا العام

              1. مواقع الويب الأكثر شيوعاً منذ عام 1993

              في هذا التصور نشاهد مقارنة بين المواقع الأكثر شهرةً منذ عام 1993 ومن اللافت أن موقع ياهو ما زال محتفظاً بمراكز متقدمة سلم ترتيب تصنيف المواقع الأكثر شهرة حتى بداية عام 2022

              2. الفترة الزمنية التي يستهلكها المتسلل لتعيين كلمة المرور الخاصة بك لعام 2022

              من الملاحظ في العديد من مواقع الإنترنت اعتماد مبدأ تعيين مجموعة من الأحرف المتنوعة ومنازل أقل من الأعداد , يبين التصور أعلاه الفترة الزمنية التي يستهلكها من يحاول التسلل إلى المواقع وحسابات الآخرين في اختراق كلمات المرور الخاصة بك في العام الحالي

              تبرز أهمية هذا النوع من التصور في كون نظامه يعتمد بشكل أساسي على توزيع الألوان الدالة على اختلاف الأوقات المستهلكة في محاولة فك شيفرة كلمة المرور

              3. ارتفاع أسعار المواد الأساسية

              الجدير بالذكر أن ارتفاع المستوى العام للأسعار والطلب المستمر والمتزايد على المواد هو أحد نتائج الحرب بين روسيا وأوكرانيا وفي التصور الموضح أعلاه نلاحظ أثر التضخم على أسعار المواد الأساسية المستهلكة بشكل يومي كالمحروقات والبن والقمح

              يمكن تبسيط مفهوم هذا النوع من المخططات البيانية بأنه عبارة عن قياس لمعدلات ارتفاع وانخفاض في مستوى مجموعة من أشكال شريطية مع تغير الزمن بنسب متفاوتة

              4. سلاسل مطاعم الوجبات السريعة الأشهر في العالم

              في التصور المدرج أعلاه نرى أشهر 50 سلسلة مطاعم للوجبات السرعة حسب كمية المطاعم  الموجودة في أمريكا وقد اعتمد هذا التصنيف على حجم المطعم وفئته

              من خلال التصور نرى أن ماكدونالدز تحظى بالشهرة الأوسع مقارنة مع باقي سلاسل المطاعم المنتشرة حول العالم

              هذا النوع من التصورات يسمى مخطط هيكلي الغرض منه تمييز بيانات هرمية وفق تصنيف معين

              5. الناتو مقابل روسيا

              أحد أبرز أحداث هذا العام الحرب الروسية على أوكرانيا , من خلال الرسم البياني الممثل لميزان القوى بين روسيا والناتو تستطيع التعرف على المعلومات الحقيقة المتعلقة بهذا الموضوع

              يتألف هذا الرسم البياني من صورة مكونة من تجميع عدد من الرسوم التوضيحية توصل إلى الناظر الفكرة المطروحة في التصور بشكل جذاب ومفهوم 

              Advertisements

              6. نوعية الدارسين في المنشآت التعليمية

              التصور المدرج أعلاه يبين مقارنة بين أنواع الدراسات الأكثر والأقل انتشاراً في الكليات الأمريكية ومن خلال ما يوضحه التمثيل البياني نجد أن العلوم المتعلقة بالتكنولوجيا والهندسة والرياضيات يزيد الإقبال عليها بشكل متسارع مقارنة بانخفاض مستوى الإقبال على العلوم المتعلقة بالفنون والتاريخ

              7. متصفحات الويب الأكثر استخداماً عبر الـ 28 عاماً الأخيرة

              التصور المدرج أعلاه يوضح أكثر متصفحات الويب الأكثر استخداماً عبر الـ 28 عاماً الفائتة وكما يُظهِر التصور

              يستحوذ على النسب الأكبر Google Crome أن متصفح

              في الاستخدام نسبة إلى باقي المتصفحات

              يعتمد هذا التصور على تقسيمات ضمن مخطط دائري تتزايد وتتناقص مع تغير الزمن على غرار التصور الشريطي ولكنه يتميز عن الشريطي في تمييز النسب بدقة أكثر بعيداً عن الأرقام المطلقة 

              8. أكثر اللغات استخداماً في العالم

              يمتاز هذا التصور ببساطته ولكنه ذو قيمة كبيرة وهو من النوع الشريطي يحدد اللغات الأكثر استخداماً في العالم

              كما هو موضح في المخطط تحتل اللغة الإنكليزية المرتبة الأولى في العالم تليها الماندرين ثم الهندية  

              9. حوادث المدارس

              تناول هذا التصور نسب إحصائية لبعض حوادث إطلاق النار في المدارس في العديد من الدول خلال فترات معينة , يوضح المخطط أن الولايات المتحدة سجلت أعلى نسبة في وقوع هذا النوع من الحوادث مقارنة مع باقي البلدان 

              10. ارتفاع أكثر في الأسعار والأجور

              علاوة على تأثر المواد الأساسية المستهلكة يومياً بالتضخم  فإن للأجور نصيب أيضاً من هذا التأثر السلبي فمن من المعلوم أن مع ارتفاع مستوى التضخم تنخفض قيمة الدولار الأمريكي مقارنة بالفترات السابقة

              يمثل هذا التصور صورة تخطيطية تبين تفاوت نمو الأجور بالمقارنة مع التضخم منذ عدة أعوام إلى وقتنا الراهن 

              وفق ما ذكر أعلاه قدمنا نماذج لأفضل عشرات تصورات بيانية لأهم أحداث العام 2022 تشكل نماذج مفيدة في أشكال مختلفة للتخطيط البياني اعتماداً على التصنيف والفرز والإحصائيات يمكنك الاستفادة منها في حال قررت إجراء أي نوع من أنواع التصور 

              Advertisements

              3 Data Science Certifications you should do in order

              Advertisements

              It can be said that articles, books, and online courses help you as a beginner in data science to some extent to raise your level, but they do not alone contribute to giving you the experience that professionals have in data science, and you cannot rely on them mainly, as they will not give your resume any official value, but there is More important accredited courses that will make you the focus of attention of employers and contribute to strengthening your chances when applying for any job related to data science. We will talk about them to get to know them closely, to start with them in the following order:

               

              1- IBM Data Science Professional Certificate

              It is the typical course for a better start in the journey of learning data science. On the one hand, it is a free course and therefore suitable for those who do not have the money necessary to obtain certificates, and on the other hand, it gives the learner the necessary experience that gives you confidence, since the company offering this certificate is considered strong in this field.

              This course is characterized by flexibility in learning if it starts with the trainee from the basics of machine learning and the principles of the Python language from building codes to identifying machine learning algorithms and dealing with them and other important matters in building a solid base of information and all this during a training period not exceeding three months according to experts and then You are exposed to an exam that you must pass to be eligible for this certification.

               

              Advertisements

              2- Microsoft Certified: Azure Data Scientist Associate

              You may find similarities between this course and the first course, but it takes its importance and value because it is accredited by major technology companies in the world. By studying this course, you will have the opportunity to consolidate and enhance your information that you received in the first course, but at an advanced level compared to the first.

              This course provides you with learning how to run your own models from the base of the Azure cloud, and this training enables you to strengthen your skills in managing training costs, which are very important for data science experts, because mastering this skill is necessary in the task of machine learning training, as running a huge network on Your equipment cannot be successfully completed unless you are fully aware of the basics of the right investment for the job.

               

              3- DASCA’s Senior Data Scientist certification

              We can now say that after you have passed the previous two certificates, you are facing the most difficult challenge, in front of the stage of proving competence and competence in reaching the level of a professional data scientist. This certificate is provided by the Data Science Authority in the United States, and this alone is enough to make you pay all attention to obtaining it.

              A course classified as intended for those who have 4 years of experience in data science, in which you will be trained on training models on the ground. Despite the effort in this learning process, it is worth this suffering because obtaining this certificate will qualify you to apply for the job of professional data scientists that will bring you abundant financial profit.

              Although this certificate is not free, it will transfer you to a wide space of comprehensive and advanced knowledge in data science, and given that the work according to it brings you a high wage, as we mentioned above, this is enough to make you make a firm decision to go through this experience.

                

              Conclusion :

              Once you complete these courses, you will not need other courses, and make sure that you will be of great interest to business owners looking for employees with experience and high efficiency. Your mastery of these courses and obtaining the above-mentioned certificates will make your chances much stronger than your peers who did not obtain these certificates. Once these are mentioned Certificates in your CV, so know that you are the most prominent candidate for the offspring of a job that many who work in this type of science dream of.

              Advertisements

              ثلاثة شهادات في علوم البيانات

              يجب أن تتقنها بالترتيب

              Advertisements

              يمكن القول بأن المقالات والكتب والدورات التدريبية عبر الإنترنت تساعدك كمبتدئ في علم البيانات إلى حد ما على رفع مستواك إلا أنها لا تساهم وحدها في إكسابك الخبرة التي يمتلكها المحترفون في علم البيانات ولا يمكنك الاعتماد عليها بشكل أساسي فهي لن تمنح سيرتك الذاتية أي قيمة رسمية بل هناك دورات معتمدة أكثر أهمية من شأنها أن تجعلك محط أنظار رؤساء العمل  وتسهم في تقوية حظوظك عند التقديم إلى أي عمل وظيفي متعلق بعلم البيانات سنتناول الحديث عنها للتعرف عليها عن قرب على أن تبدأ بها على الترتيب التالي

              1-  IBM Data Science Professional شهادة

              وهي الدورة النموذجية لبداية أفضل في رحلة تعلم علوم البيانات , فمن ناحية هي دورة مجانية وبالتالي تناسب من لا يملك المال اللازم للحصول على الشهادات ومن ناحية أخرى تُكسِب المتعلم الخبرة اللازمة التي تمنحك الثقة كون الشركة المقدمة لهذه الشهادة تعتبر قوية في هذا المجال

              تمتاز هذه الدورة بمرونة في التعلم إذا تنطلق بالمتدرب من أساسيات التعلم الآلي ومبادئ لغة بايثون من بناء الأكواد إلى التعرف على خوارزميات التعلم الآلي والتعامل معها وغير ذلك من الأمور المهمة في بناء قاعدة متينة من المعلومات وكل ذلك خلال مدة تدريبية لا تتجاوز الثلاثة أشهر حسب خبراء ثم تتعرض لاختبار عليك اجتيازه لتكون مؤهلاً للحصول على هذه الشهادة

              Advertisements

              2- Azure Data Scientist Associate شهادة معتمدة من مايكروسوفت 

              قد تجد تشابهاً بين هذه الدورة والدورة الأولى ولكنها تأخذ أهميتها وقيمتها كونها معتمدة من قِبل كبرى شركات التقانة في العالم فبدراسة هذه الدورة ستكون لديك الفرصة في تثبيت وتعزيز معلوماتك التي تلقيتها في الدورة الأولى ولكن على مستوى متقدم مقارنة بالأولى

              تؤمن لك هذه الدورة تعلم كيفية تشغيل النماذج الخاصة بك

              Azure انطلاقاً من القاعدة الأساسية للسحابة

              وهذا التدريب يمكنك من تقوية مهاراتك في إدارة تكاليف التدريب المهمة جداً لخبراء علم البيانات لأن احتراف هذه المهارة أم ضروري في مهمة التدريب على التعلم الآلي إذ أن تشغيل شبكة اتصال ضخمة على أجهزتك لا يمكن أن يتم بنجاح إلا إذا كنت على دراية تامة بأساسيات الاستثمار الصحيح لهذه المهمة 

              3- DASCA شهادة علماء البيانات المحترفون من 

              يمكننا القول الآن بأنك بعد اجتيازك للشهادتين السابقتين فأنت أمام التحدي الأكثر صعوبة , أمام مرحلة إثبات الكفاءة والجدارة في الوصول إلى مستوى عالم بيانات محترف , هذه الشهادة مقدمة من هيئة علوم البيانات في الولايات المتحدة وهذا وحده كفيل بأنه يجعلك تولي كل الاهتمام بالحصول عليها

              دورة مصنفة أنها معدّة للذين لديهم خبرة 4 سنوات في علم البيانات ستتدرب فيها على نماذج تدريبية على أرض الواقع ورغم العناء في مسيرة التعلم هذه إلا أنها تستحق هذه المعاناة لأن حصولك على هذه الشهادة سيؤهلك للتقدم على وظيفة علماء البيانات المحترفين التي تعود عليك بالربح المادي الوفير

              على الرغم من أن هذه الشهادة ليست مجانية إلا أنها ستنقلك إلى فضاء واسع من المعرفة الشاملة والمتطورة في علم البيانات ونظراً لكونها العمل بمقتضاها يعود عليك بأجر مترفع كما أسلفنا فهذا كفيل بأن يجعلك تتخذ قرار حازم في خوض هذه التجربة 

              : الخلاصة

              مجرد إتمامك لتلك الدورات فلن تحتاج إلى دورات أخرى وتأكد بأنك ستكون محط اهتمام كبير لدى أصحاب الأعمال الباحثين عن موظفين من ذوي الخبرة والكفاءة العالية , إتقانك لتلك الدورات وحصولك على الشهادات المذكورة أعلاه سيجعلان حظوظك أقوى بكثير من أقرانك الذين لم يحصلوا على هذه الشهادات وبمجرد ذكر هذه الشهادات في سيرتك الذاتية فاعلم أنك المرشح الأبرز لنسل وظيفة يحلم بها الكثيرين ممن يمتهنون هذا النوع من العلوم

              Advertisements

              6 Profitable Online Businesses You Can Start Now with Zero Investment

              Advertisements

              One of the most important things on which the establishment of a successful profitable project depends on the Internet is the set of skills and experiences that you have, and that your personality and your style of work play a contributing role in increasing the chances of the success of your project, contrary to what some think that providing the project with a lot of money is the cornerstone on which the start of the activity is based. commercial.

              This is what we will talk about today in this research.. How to build your business without having to pay money by consuming the least possible time and effort.

               We will suggest six ideas that will help you start a successful online business:

               1. Selling electronic content:

              This type of project is of great importance due to its widespread circulation and widespread demand. There are millions of consumers of digital content in all its forms, whether videos, films, audio clips, music or e-books.

              Digital content plays the role of a product that is bought and sold by itself, or it can be a commodity sold in addition to the main services provided by some individuals or companies.

              Digital content trading is popular with design and innovation pioneers, if the flexibility lies in the fact that production is only one time and then sold repeatedly and the possibility of dealing between the seller and the buyer remotely, but its success depends on your skill in creating eye-catching content and choosing impressive designs, as the electronic market is full of digital content Therefore, being alone in an attractive style is the title of your distinction, which will increase the chances of your competition and your entry into online content creation projects

              The importance of digital content is highlighted in several points, the most important of which are:

              • High yield: the financial return for digital content producers is a net profit due to the absence of continuous expenses on the produced goods.

              • Fruitful future: Due to the rapid development, according to some statistics, which indicate that the value of the digital content market is expected to rise in the coming years, you are in front of great opportunities to develop and grow your brand.

              • Convenience: by creating free content production suitable for the development of your personal electronic accounts, including e-mail. You can also earn profits by selling copyrights for your distinguished electronic designs.

              • Automation feature: you can deliver your digital content with minimal participation.

              All of these features do not prevent some obstacles that may be encountered by digital content producers, including:

              • You may find some difficulty in finding the target market because some customers find free samples of your services, and you must be constantly and constantly keen on creating more professional models that contribute to the development of your brand.

              • The possibility of being exposed to theft and piracy: you should choose the programs that help you protect your products to avoid falling into these problems.

                  

              2. Financial support:

              The project creator creates an account on one of the platforms, and the profits resulting from the subscriptions of subscribers to this account are collected during a specific period chosen by the project manager. on the money.

              You can also share your project on Facebook after uploading it to your iPhone. By clicking on your project, you can estimate the most appropriate date to launch your campaign and release your product.

              It is worth noting that you should not hesitate to exchange interest and appreciation for your project’s supporters by giving them material rewards, for example.

              It is necessary in the process of searching for customers to ensure the extent to which your project attracts attention to provide support for it and to conduct an opinion poll for your potential customers about your product or service in order to enhance strengths and avoid weaknesses. Search engines can also be used to find what attracts people and raises their interest, especially developing their needs.

               

               3. Building a virtual educational platform that will bring you financial profit:

              What guarantees the creation of a successful work plan with the possibility of maintaining an upward path to develop work according to this plan is to build a distinct educational platform and this depends on the availability of two main pillars:

              • Leading personalities who are able to deal with various types of obstacles and difficulties that face the virtual work cadre in this type of platform. Appropriate actions and decisive decisions create a kind of wisdom in solving any kind of problems.

              • One of the most obstacles to achieving success in this type of project is to cancel what you have to do today and postpone it to tomorrow. A successful strategy is based mainly on completing the right work at the right time.

              The importance of these platforms lies in the fact that a large number of learners resort to them if there is the possibility of individual training.

              Among the characteristics of success in managing these platforms by leaders is the availability of several factors:

              • Continuity to put forward and present everything that is important and useful

              • Effective interaction

              • Diversity and modernity to keep up with everything new

              • Avoid falling into all kinds of technical and technical faults.

              • Skill and flexibility in dealing with others

              Advertisements

               

               4. Providing web hosting services:

              This service includes the availability of a domain, site hosting and development, and once you have a computer, you can start this project.

              This project is considered profitable because securing the website hosting service is the most common requirement at the present time if the demand for it increases significantly. This service is provided through storage, e-mail accounts and databases, in addition to providing a user interface for the owner of the site, and this is done by a company or an individual.

              The success of this project depends on the extent of your presence on the Internet, as the increase in the number of audience familiar with your website is a strong indication of the increase in your chances of obtaining clients.

              From the above, we refute 5 simple steps to start a hosting business:

              1. You must configure your website and specify the values ​​of services and channels.

              2. Choosing a brand for web hosting and the target groups by choosing a name for your company that is simple and easy.

              3. Develop and expand the line of work related to your hosting.

              4. Be absolutely sure to take care of the advertising aspect of the services you provide, with interest in highlighting the offers and features you offer, whether electronic advertising campaigns or publications and paper publications, and start with friends.

              Also, paying attention to customers is not less important than what was mentioned in the previous items, by avoiding prevarication with customers in the event that a technical problem occurred with you that led to a defect, and expediting the resolution of any emergency that occurs on any aspect of the financial aspects of customers and dealing with it in a way that comforts the customer.

               

              5. Selling subscription services:

              According to a study conducted by specialists in the field of e-commerce, it showed that the growth rate of e-commerce is increasing dramatically and rapidly.

              Companies that provide online subscription service to customers give lower costs due to repeated purchases of the required products, which maintains the business relationship between the product and the customer forever.

              By mentioning the factors that make you carefully consider the work of subscription, we find that:

              • Predictability of material returns.

              • Less expenses that you will make to get clients.

              • Customers’ keenness to maintain dealings with you.

              • Flexibility in selling products.

              • Always have money in your hands.

              In the event of starting a business based on subscription, the following items must be noted:

              • Ensure the constant attention to customers to maintain them.

              • Continuous mention of the importance of the product or service you provide.

              • Follow a successful plan for the marketing process.

              • Trying to find suitable offers.

              • Gathering customers who are ready for subscriptions.

              • Determine a free trial period.

              6. Earn money by following products:

              This means that the owners of some brands rely on people who follow up on their commercial products, such as providing suggestions about new products that have not yet been put on the market, in exchange for services that are obtained through:

              • money

              • merchandise

              • Gift vouchers

              To start building a project like this, you need to create a blog where you present your services in product review, and you can use the Amazon Mechanical Turk.

              If you decide to join their cadre as a reviewer of their products, brand owners will deal with you as a customer. By reading those goods, they learn about the way consumers think, so it is easy for them to improve or develop the appropriate according to your assessment and evaluation.

              The basic principle depends on your acceptance of such a job on the test of your eligibility to obtain it through a certain company testing your method in reviewing their product, provided that you are one of the consumers of this product.

               According to everything mentioned, our participation in a strong and solid brand does not negate, especially after we have gained experience, that we establish our own business, the success of which determines the extent of our desire and ambition.

              Advertisements

              أعمال مربحة عبر الإنترنت

              يمكنك البدء بها الآن من الصفر

              Advertisements

              من أهم ما يعتمد عليه إنشاء مشروع ربحي ناجح على الإنترنت هو مجموعة المهارات والخبرات التي تتمتع بها كما وأن لشخصيتك وأسلوبك في طريقة العمل دوراً مساهماً في زيادة فرص نجاح مشروعك على عكس ما يظن البعض أن إمداد المشروع بالمال الكثير هو حجر الأساس التي يرتكز عليه بدء النشاط التجاري

              هذا ما سنتحدث عنه اليوم في بحثنا هذا .. كيف تبني نشاطك التجاري دون الحاجة إلى دفع المال وذلك باستهلاك أقل وقت وجهد ممكن 

              سنقترح ستة أفكار من شأنها مساعدتك على بدء نشاط تجاري ناجح عبر الإنترنت

              1. المحتوى الإلكتروني

              يتمتع هذا النوع من المشاريع بأهمية كبيرة لكثرة تداوله والطلب عليه واسع الانتشار فهناك الملايين من مستهلكي المحتوى الرقمي بكافة أشكاله سواء مقاطع الفيديو والأفلام أو المقاطع الصوتية والموسيقا أو الكتب الإلكترونية .

              يلعَب المحتوى الرقمي دور منتج يباع ويشترى بحد ذاته أو يمكن أن يكون سلعة تباع إضافة إلى الخدمات الرئيسية التي يقدمها بعض الأفراد أو الشركات

              تعتبر المتاجرة بالمحتوى الرقمي أمراً محبباً لدى رواد التصميم والابتكار إذا تكمن المرونة في كون الإنتاج لمرة واحدة فقط ثم بيعها بشكل متكرر وإمكانية التعامل بين البائع والشاري عن بعد ولكن نجاحها يعتمد على مهارتك في ابتكار محتوى ملفت للنظر واختيار تصاميم مبهرة إذ أن السوق الالكتروني مليء بالمحتوى الرقمي لذا فالانفراد بأسلوب جذاب هو عنوان تميزك الذي سيزيد من فرص منافستك ودخولك في مشاريع صناعة المحتوى عبر الإنترنت

              تبرز أهمية المحتوى الرقمي في عدة نقاط أهمها

              مردود عالي : إذ أن العائد المادي لمنتجي المحتوى الرقمي بعود بربح صافي نظراً لعدم وجود مصاريف مستمرة على السلع المنتجة *

              *المستقبل المثمر : نظراً للتطور المتسارع وفقاً لبعض الإحصائيات التي تشير إلى توقع ارتفاع قيمة سوق المحتوى الرقمي خلال السنوات القادمة فأنت أمام فرص كبيرة لتطوير وتنمية علامتك التجارية 

              قابلية الملائمة : عن طريق ابتكار إنتاج محتوى مجاني يلائم تطوير حساباتك الإلكترونية الشخصية بما فيها البريد الإلكتروني , كما ويمكن تحصيل أرباح من خلال بيع حقوق النشر لتصاميمك الإلكترونية المتميزة

              ميزة الأتمتة : يمكنك تسليم محتواك الرقمي بأقل قدر ممكن من المشاركة * 

              : كل هذه الميزات لا تمنع من وجود بعض العقبات التي قد تعترض منتجي المحتوى الرقمي منها

              * قد تجد بعض المشقة في العثور على السوق المستهدف نظراً لعثور بعض العملاء على نماذج مجانية من خدماتك كما ويتوجب عليك أن تحرص بشكل دائم ومستمر على ابتكار نماذج أكثر احترافية تسهم في تطوير علامتك التجارية

              * إمكانية تعرضك للسرقة والقرصنة : عليك اختيار البرامج التي تساعدك على حماياك منتجاتك لتفادي الوقوع في هذه المشاكل

              2. الدعم المادي

              يقوم منشئ المشروع بتشكيل حساب على أحد المنصات ويتم تجميع الأرباح الناتجة عن اشتراكات المشتركين في هذا الحساب خلال مدة محددة يختارها مدير المشروع ويتم ذلك بأن تنشئ مشروع ثم تقوم باختيار الوصف المناسب له وإنشاء مقطع فيديو ثم تحميل المشروع على  منصة Kichstarter مثلاً والتي تتيح الطريقة الأسهل للحصول على الأموال

              كما ويمكنك مشاركة مشروعك على فيسبوك بعد تحميله على جهاز آيفون الخاص بك فمن خلال النقر فوق مشروعك يمكنك تقدير التاريخ الأنسب لإطلاق حملتك وإصدار منتجك 

              ومن الجدير بالذكر أنه عليك أن لا تتوانى عن مبادلة داعمي مشروعك الاهتمام وإبداء التقدير لهم عن طريق منحهم المكافآت المادية مثلاً

              ومن الضروري في عملية البحث عن العملاء التأكد من مدى قابلية أن يلفت مشروعك الاهتمام لتقديم الدعم له وإجراء استطلاع للرأي لعملائك المحتملين حول منتجك أو خدمتك لكي تعزز مواطن القوة وتتفادى مواضع الضعف كما ويمكن الاستعانة بمحركات البحث للعثور على ما يجذب الناس ويثير اهتمامهم ولاسيما تطوير احتياجاتهم

              3. بناء منصة تعليمية افتراضية تعود عليك بالربح المادي

              ما يضمن إنشاء خطة عمل ناجحة مع إمكانية الحفاظ على مسار تصاعدي لتطوير العمل وفق هذه الخطة هو بناء منصة تعليمية متميزة وهذا يعتمد على توفر ركيزتين أساسيتين هما

              * الشخصيات القيادية القادرة على التعامل مع مختلف أنواع العقبات والصعوبات التي تعترض كادر العمل الافتراضي في هذا النوع من المنصات فالتصرفات المناسبة والقرارات الحاسمة تخلق نوع من الحكمة في حل أي نوع من المشاكل

              * من أكثر ما يعيق تحقيق النجاح في هذا النوع من المشاريع هو إلغاء ما يتوجب عليك القيام به اليوم وتأجيله إلى الغد فالاستراتيجية الناجحة تقوم بالأساس على إنجاز العمل المناسب في الوقت المناسب 

              تكمن أهمية هذه المنصات في لجوء عدد كبير من المتعلمين إليها في حال وجود إمكانية تدرب فردي 

              : ومن خصائص النجاح في إدارة هذه المنصات من قبل القادة توفر عدة عوامل

              الاستمرارية في طرح وتقديم كل ما هو مهم ومفيد *

              التفاعل الفعال *

              التنوع والحداثة في مواكبة كل جديد*

              تفادي الوقوع في جميع أنواع الأعطال الفنية والتقنية *

              المهارة والمرونة في التعامل مع الآخرين*

              Advertisements

              4. تقديم خدمات استضافة المواقع الإلكترونية

              تشمل هذه الخدمة توفُّر مجال واستضافة الموقع والتطوير وبمجرد امتلاكك لجهاز كمبيوتر يمكنك البدء في هذا المشروع

              ويعتبر هذا المشروع مضمون الربح لأن تأمين خدمة استضافة الموقع الإلكتروني هو المطلب الأكثر شيوعاً في وقتنا الحالي إذا يزيد الإقبال عليها بشل كبير وهذه الخدمة تُوفر عن طريق التخزين وحسابات البريد الإلكتروني وقواعد البيانات إضافة إلى توفير واجهة مستخدم لصاحب الموقع ويتم ذلك من قبل شركة أو فرد

              يتوقف نجاح هذا المشروع على مدى فترة حضورك على شبكة الإنترنت فازدياد عدد الجمهور المطلعين على موقعك الإلكتروني مؤشر قوي على ازدياد فرص حصولك على عملاء

              : نستخلص مما سبق تفنيد 5 خطوات بسيطة لبدء عمل استضافة

              عليك تهيئة الموقع الإلكتروني الخاص بك وتحديد قيم الخدمات والقنوات

              اختيار العلامة التجارية لاستضافة الويب والفئات المستهدفة وذلك باختيار اسم لشركتك يكون بسيطاً وسهلاً

              تطوير وتوسيع خط العمل المتعلقة بالاستضافة الخاص بك

              احرص تماماً على الاعتناء بالجانب الإعلاني للخدمات التي تقدمها مع الاهتمام بإبراز ما تقدمه من عروض وميزات سواء حملات إعلانية إلكترونية أو مطبوعات ومنشورات الورقية وابدأ بالأصدقاء 

              كما وأن الاهتمام بالعملاء لا يقلل أهمية عن ما ذكر في البنود السابقة وذلك عن طريق تجنب المراوغة مع العملاء في حال حدثت معك مشكلة فنية أدت إلى حدوث خلل والإسراع في حل أي طارئ يقع على أي جانب من الجوانب المالية الخاصة بالعملاء والتعامل معه بما يريح العميل 

                5. بيع خدمات الاشتراك

                وفقاً لدراسة أجريت من قبل مختصين في مجال التجارة الإلكترونية أظهرت أن معدل نمو التجارة الإلكترونية يزداد بشكل كبير ومتسارع

                تمنح الشركات التي تتيح خدمة الاشتراك للعملاء عبر الإنترنت تكاليف أقل جراء عمليات الشراء المتكررة للمنتجات المطلوبة ما يحافظ على دوام العلاقة التجارية بين المنتج والعميل إلى الأبد

                : وبذكر العوامل التي تجعلك تمعن النظر في عمل اشتراك نجد أن

                إمكانية التنبؤ بالعائدات المادية *

                قلة المصاريف التي ستبذلها للحصول على العملاء *

                 حرص العملاء على الحفاظ على التعامل معك *

                مرونة في بيع المنتجات *

                توفر المال بين يديك على الدوام *

                : في حال بدء نشاط تجاري مبني على الاشتراك وجب التنويه إلى البنود التالية

                الحرص على الاهتمام الدائم بالعملاء للمحافظة عليهم *

                التنويه المستمر لأهمية المنتج أو الخدمة التي تقدمها *

                اتباع خطة ناجحة لعملية التسويق *

                محاولة العثور على العروض المناسبة *

                تجميع العملاء المستعدين للاشتراكات *

                تحديد مدة تجريبية مجانية *

                6. اكتساب المال عن طريق متابعة المنتجات

                وهذا يعني اعتماد أصحاب بعض العلامات التجارية على أشخاص يقومون بمتابعة منتجاتهم التجارية كتقديم اقتراحات حول المنتجات الجديدة التي لم تطرح في الأسواق بعد وذلك مقابل بدل خدمات يتم الحصول عليها من خلال

                مبلغ مادي *

                بضائع *

                قسائم هدايا *

                وللبدء في بناء مشروع كهذا يتوجب عليك إنشاء مدونة تعرض فيها خدماتك في مراجعة المنتجات كما ويمكنك الاستعانة بموقع Amazon Mechanical Turk

                يتعامل معك أصحاب العلامات التجارية في حال قررت الانضمام لكادرهم كمُراجِع لمنتجاتهم على أنك أحد العملاء ومن خلال قراءتك لتلك البضائع يتعرفون على الطريقة التي يفكر بها المستهلكون فيسهل عليهم تحسين أو تطوير المناسب وفقاً لتقديرك وتقييمك

                ويعتمد المبدأ الاساسي على قبولك في مثل هذه الوظيفة على اختبار أهليتك في الحصول عليها من خلال قيام شركة معينة باختبار أسلوبك في مراجعة منتجهم شرط أن تكون من مستهلكي هذا المنتج فإن وجدوا فيك الكفاءة اللازمة التي تؤهلك لاستلام وظيفتك فسيعلمونك عن طريق بريدك الإلكتروني

                وفقاً لكل ما ذكر فمشاركتنا لعلامة تجارية قوية ومتينة لا ينفي أبداً وخاصة بعد اكتسابنا الخبرة أن ننشئ نشاطاً تجارياً خاصاً بنا يحدد نجاحه مدى ما نتمتع به من رغبة وطموح

                Advertisements

                Personal Data Ecosystem

                Advertisements

                With the rapid development of information technology in general and communication in particular, software companies continuously produce smart services and modern applications that give the details of our daily lives a lot of interest, for example, but not limited to, applications for measuring blood sugar, the method of burning calories and other programs that provide guidance related to the physical and psychological health of users .

                These applications will build an information system related to their users personally. If these applications or services are used correctly, they will give accurate results. We will address the impact of the uses on users and the extent to which these services can be directed and invested in serving our daily needs, whether health ones or related to the tools that we deal with permanently and continuously. .

                Sources :

                In the process in which these applications collect our data, that data will be used to make our lives more enjoyable and comfortable.

                Here we will analyze the structural structure of the data and we will start by forming two columns, the first containing the data sources and the second containing the resulting information.

                With the presence of smart devices that link our bodies, our behaviors, our projects, and the Internet, making us digital physical elements, these devices have become the focus of the attention of many around the world. We will call these tools “devices”.

                outputs:

                You can imagine that an application can record your sleep times and analyze it to come up with a standard that determines the optimal time for you. It sets its alarm to wake you up in the morning, and another application to measure your breathing and another application to analyze your heart rate by skin color. All of these services are available through “apps” “

                Advertisements

                Key technologies are devised for similar applications that include the common tasks of those applications so that developers and programmers use their content specifically to facilitate their access to the devices that produce the data composing the applications and this is called “APIs”.

                Some companies use the information of application users to serve their advertising purposes, as they create analyzes of our daily needs and basic requirements and obtain models based on them that provide them with advertising materials of higher value.

                The process of relying on the source of information and analyzing the data can be called “business.”

                Some research for some companies is based on the exploration of valuable information extracted from the data ocean of users to be invested in the service of various fields such as medicine or marketing. We will call this process “research”

                In the end, we cannot make a final judgment according to what was mentioned that the investment of user information is included under the purpose of advertising only, but it can be clearly recognized that there are companies striving to provide useful service to users, which enhances confidence between the producer and the consumer in what is called “experience.”

                Here, the difference between those who play the role of data sources and those who give a way out to the data becomes clear. To clarify, we present some evidence on the ground:

                Muse, the brain sensing headband
                http://www.choosemuse.com/

                Smart Contact Lenses (Google and Novartis)
                http://online.wsj.com/articles/novatis-google-to-work-on-smart-contact-lenses-1405417127

                Sources->Apps

                LEO: Wearable Fitness Intelligence
                https://www.indiegogo.com/projects/leo-wearable-fitness-intelligence#home

                Wristbands: Startups Launch New Generation Of Smart Wristbands
                http://www.forbes.com/pictures/ekhf45eedek/nymi-5/

                Dream:ON — Influence your dreams
                http://www.dreamonapp.com/

                Sources->APIs

                Sleep Cycle — Waking up made easy
                http://www.sleepcycle.com/

                Cardiio — Your heart rate monitor, reinvented
                http://www.cardiio.com/

                Human API
                http://humanapi.co/

                Google Android Wear
                http://www.android.com/wear/

                Apple HomeKit
                https://developer.apple.com/homekit/

                Apple HealthKit
                https://developer.apple.com/healthkit/

                Exits->Business

                Evrythng — Make products smart
                https://evrythng.com/

                nymi — Your everyday simplified
                https://www.nymi.com/

                Rapleaf — Real-Time Data on 80% of U.S. Emails
                http://www.rapleaf.com/

                YipitData — Track company performance from online data
                http://yipitdata.com/

                Granify — Do you know which shoppers aren’t going to buy? We do.
                http://granify.com/

                Datacoup — Introducing The First Personal Data Marketplace
                https://datacoup.com/

                Exits->Research

                Mobileum — Get Wisdom from Your Data
                http://www.mobileum.com/

                VisualDNA — Big Data + Psychology = Understanding
                http://www.visualdna.com/

                MIT Technology Review — Big Data Gets Personal
                http://www.technologyreview.com/businessreport/big-data-gets-personal/download/

                Pocket Therapy: Do Mental Health Apps Work? http://www.medscape.com/viewarticle/769769

                A Roadmap to Advanced Personalization of Mobile Services
                https://www.dropbox.com/s/apm0jtvcbeb664h/coopis02i.pdf

                MaskIt: Privately Releasing User Context Streams for Personalized Mobile Applications
                https://www.dropbox.com/s/cd6e4eryatc5hzr/MaskIt-SIGMOD12.pdf

                Exits->Experience

                Mobile Content Personalisation Using Intelligent User Profile Approach
                https://www.dropbox.com/s/l2x7i54hvj0u8hw/Mobile_Content_Personalisation.pdf

                Intelligent Mobile User Profile Classification for Content Personalisation
                https://www.dropbox.com/s/59bjitsvalcjd72/Worapat_Paireekreng_Intelligent_Mobile_User_Profile_Classification_for_Content_Personalisation.pdf

                Disney — You don’t want your privacy
                http://gigaom.com/2014/01/18/you-dont-want-your-privacy-disney-and-the-meat-space-data-race/

                Google — The rise of phones that read your mind
                http://www.dailymail.co.uk/sciencetech/article-2517557/Google-Now-leads-way-apps-know-want-do.html

                Happify — How Science and Technology Can Help Make You Happier
                https://news.yahoo.com/katie-couric-happify-222938746.html

                The question that arises here is, are you, as a user, ready to provide your digital information to a company to exploit it in what is valuable and useful to you?

                After the clear vision of the data structure has been completed, perhaps it will be clear that the future of technology will lead us to use the technology of linking sources with exits, which leads us to the possibility that each of us can exploit his personal information to create what is useful and more valuable in what facilitates our daily lives.

                Advertisements

                البنية التكوينية للبيانات

                Advertisements

                مع التطور السريع لتكنولوجيا المعلومات عموماً والاتصال خصوصاً تنتج الشركات البرمجية بشكل متسمر الخدمات الذكية والتطبيقات الحديثة التي تضفي على تفاصيل حياتنا اليومية الكثير من الفائدة وعلى سبيل المثال لا الحصر تطبيقات قياس سكر الدم وطريقة حرق السعرات الحرارية وغيرها من البرامج التي تقدم إرشادات تتعلق بالصحة الجسدية والنفسية للمستخدمين

                هذه التطبيقات ستقوم ببناء منظومة معلومات تتعلق شخصياً بمستخدميها وفي حال استخدام تلك التطبيقات أو الخدمات بشكل صحيح فسوف تعطي نتائج دقيقة وسنتناول أثر الاستخدامات على المستخدمين ومدى إمكانية توجيه تلك الخدمات واستثمارها فيما يخدم حاجاتنا اليومية سواء الصحية منها أو ما يتعلق بالأدوات التي نتعامل معها بشكل دائم ومستمر 

                :مصادر

                في العملية التي تقوم فيها تلك التطبيقات بجمع البيانات الخاصة بنا سيتم توظيف تلك البيانات في جعل حياتنا أكثر متعة وراحة

                وهنا سنقوم بتحليل البنية التكوينية للبيانات وسنبدأ بتشكيل عمودين الأول يحوي مصادر البيانات والثاني يحوي المعلومات الناتجة

                وبوجود الأجهزة الذكية التي تربط بين أجسادنا وتصرفاتنا ومشارعنا وبين الإنترنت فتجعل منا عناصر مادية رقمية هذه الأجهزة أصبحت محط اهتمام الكثيرين حول العالم سنطلق اسم “أجهزة” على هذه الأدوات 

                : مخرجات

                لك أن تتصور أنه بإمكان أحد التطبيقات أن يسجل أوقات نومك ويقوم بتحليلها ليخرج لك معياراً يحدد لك فيه الوقت الأمثل فيضبط المنبه الخاص به لإيقاظك صباحاً وتطبيق آخر لقياس التنفس الخاص بك وآخر يقوم بتحليل معدل نبضات القلب عن طريق لون البشرة كل هذه الخدمات تتوفر عبر ” تطبيقات

                Advertisements

                يتم ابتكار تقنيات رئيسية للتطبيقات المتماثلة تتضمن المهام المشتركة لتلك التطبيقات بحيث يستخدم المطورون والمبرمجون مضمونها على وجه التحديد فيسهل بذلك وصولها إلى الأجهزة التي تنتج البيانات المكونة للتطبيقات وهذا ما يسمى ” واجهات برمجة التطبيقات

                تعمد بعض الشركات إلى استخدام المعلومات الخاصة بمستخدمي التطبيقات لخدمة أغراضها الإعلانية إذ يقومون بإنشاء تحليلات لاحتياجاتنا اليومية ومتطلباتنا الأساسية فيحصلون بناءً عليها على نماذج توفر لهم مواد إعلانية ذات قيمة أعلى

                “يمكن أن نطلق على عملية الاعتماد على مصدر المعلومات وتحليل البيانات اسم “الأعمال 

                تقوم بعض الأبحاث الخاصة ببعض الشركات على التنقيب عن معلومات قيمة تستخرج من محيط البيانات التابعة للمستخدمين ليتم استثمارها في خدمة مجالات متعددة كالطب أو التسويق سنسمي هذه العملية ” البحث 

                وفي النهاية لا يمكننا أن نطلق حكماً نهائياً وفق ما ذكر بأن استثمار المعلومات الخاصة بالمستخدم ينطوي تحت غرض الإعلان فحسب بل يمكن وبشكل واضح الاعتراف بأن هناك شركات تسعى جاهدة لتأمين الخدمة المفيدة للمستخدمين مما يعزز الثقة بين المنتج والمستهلك فيما يسمى ” الخبرة 

                :وهنا يتضح الفارق بين من يلعبون دور مصادر البيانات ومن يعطون مخرجاً للبيانات وللتوضيح نطرح بعض الأدلة على أرض الواقع

                Muse, the brain sensing headband
                http://www.choosemuse.com/

                Smart Contact Lenses (Google and Novartis)
                http://online.wsj.com/articles/novatis-google-to-work-on-smart-contact-lenses-1405417127

                : المصادر-> التطبيقات

                LEO: Wearable Fitness Intelligence
                https://www.indiegogo.com/projects/leo-wearable-fitness-intelligence#home

                Wristbands: Startups Launch New Generation Of Smart Wristbands
                http://www.forbes.com/pictures/ekhf45eedek/nymi-5/

                Dream:ON — Influence your dreams
                http://www.dreamonapp.com/

                : المصادر-> واجهات برمجة التطبيقات

                Sleep Cycle — Waking up made easy
                http://www.sleepcycle.com/

                Cardiio — Your heart rate monitor, reinvented
                http://www.cardiio.com/

                Human API
                http://humanapi.co/

                Google Android Wear
                http://www.android.com/wear/

                Apple HomeKit
                https://developer.apple.com/homekit/

                Apple HealthKit
                https://developer.apple.com/healthkit/

                : المخرجات -> الأعمال

                Evrythng — Make products smart
                https://evrythng.com/

                nymi — Your everyday simplified
                https://www.nymi.com/

                Rapleaf — Real-Time Data on 80% of U.S. Emails
                http://www.rapleaf.com/

                YipitData — Track company performance from online data
                http://yipitdata.com/

                Granify — Do you know which shoppers aren’t going to buy? We do.
                http://granify.com/

                Datacoup — Introducing The First Personal Data Marketplace
                https://datacoup.com/

                : مخرجات -> البحث

                Mobileum — Get Wisdom from Your Data
                http://www.mobileum.com/

                VisualDNA — Big Data + Psychology = Understanding
                http://www.visualdna.com/

                MIT Technology Review — Big Data Gets Personal
                http://www.technologyreview.com/businessreport/big-data-gets-personal/download/

                Pocket Therapy: Do Mental Health Apps Work? http://www.medscape.com/viewarticle/769769

                A Roadmap to Advanced Personalization of Mobile Services
                https://www.dropbox.com/s/apm0jtvcbeb664h/coopis02i.pdf

                MaskIt: Privately Releasing User Context Streams for Personalized Mobile Applications
                https://www.dropbox.com/s/cd6e4eryatc5hzr/MaskIt-SIGMOD12.pdf

                : مخرجات -> الخبرة

                Mobile Content Personalisation Using Intelligent User Profile Approach
                https://www.dropbox.com/s/l2x7i54hvj0u8hw/Mobile_Content_Personalisation.pdf

                Intelligent Mobile User Profile Classification for Content Personalisation
                https://www.dropbox.com/s/59bjitsvalcjd72/Worapat_Paireekreng_Intelligent_Mobile_User_Profile_Classification_for_Content_Personalisation.pdf

                Disney — You don’t want your privacy
                http://gigaom.com/2014/01/18/you-dont-want-your-privacy-disney-and-the-meat-space-data-race/

                Google — The rise of phones that read your mind
                http://www.dailymail.co.uk/sciencetech/article-2517557/Google-Now-leads-way-apps-know-want-do.html

                Happify — How Science and Technology Can Help Make You Happier
                https://news.yahoo.com/katie-couric-happify-222938746.html

                والسؤال الذي يطرح نفسه هنا هل أنت كمستخدم على استعداد لتقديم معلوماتك الرقمية لأحد الشركات لاستغلالها فيما هو قيم ومفيد بالنسبة لك ؟ 

                بعد أن اكتملت الرؤية الواضحة للبنية المكونة للبيانات ربما سيكون من الواضح أن مستقبل التكنولوجيا ليوصلنا إلى استخدام تقنية ربط المصادر بالمخارج ما يؤدي بنا إلى إمكانية أن يقوم كل منا باستغلال معلوماته الشخصية لابتكار ما هو مفيد وأكثر قيمة في ما يسهل حياتنا اليومية

                Advertisements

                What is One-Hot Encoding?

                Advertisements

                In this simple tutorial, we’ll explain One-Hot encoding with Python and R.

                This model recognizes numeric values ​​only as inputs. In order for our model to work with data sets, we must encode them, as we will explain later.

                What is the concept of One-hot encoding:

                This encoding converts groups of data represented by words, letters or symbols into correct numeric values ​​with specific places of ones and zeros that are determined by the number of groups so that each part of these places represents one group or category.

                Thus, any category is denoted by the number one, otherwise the symbol will take zero.

                Advertisements

                We will illustrate with a practical example the process of One-hot coding using R and Python:

                Using Python

                Using R

                So what is the significance of this encoding ?

                In the case of important data sets consisting of certain categories, we need to use them in the model, which of course only accepts numeric codes, as is the case in some algorithms, in these cases one-hot encoding is the best option.

                Advertisements

                ما هو مفهوم

                One-Hot Encoding

                Advertisements

                سنتناول في هذا الدرس التوضيحي المبسط شرح

                Python و R باستخدام One-Hot الترميز

                يتعرف هذا النموذج على القيم الرقمية فقط على شكل مدخلات ولكي يتمكن نموذجنا من العمل مع مجموعات البيانات يتوجب علينا ترميزها كما سنوضح لاحقاً

                ؟ One-hot ما هو مفهوم ترميز

                يقوم هذا الترميز بتحويل مجموعات من البيانات التي تمثل بكلمات أو حروف أو رموز إلى قيم رقمية صحيحة بمنازل محددة من الآحاد والأصفار يتم تحديدها من خلال عدد المجموعات بحيث يمثل كل جزء من هذه المنازل مجموعة أو فئة واحدة وبالتالي يرمز إلى أي فئة بالرقم واحد وعدا ذلك سيأخذ الرمز صفر

                Advertisements

                One-hot وسنوضح بمثال عملي عملية  ترميز

                : وبايثون R باستخدام لغتي

                : باستخدام بايثون

                : R باستخدام

                إذاً من أين تأتي أهمية هذا الترميز ؟ 

                في حال وجود مجموعات بيانات مهمة مؤلفة من فئات معينة فنحن بحاجة إلى استخدامها في النموذج الذي هو بطبيعة الحال لا يقبل التعامل إلا مع الرموز الرقمية كما هو الحال في بعض الخوارزميات

                هو الخيار الأفضل one-hot ففي هذه الحالات الترميز

                Advertisements

                How To Get Your First Data Science Job? No Experience!

                Advertisements

                Questions are often raised about the advice and instructions that those who intend to apply for a first job in data science should have, as this particular field does not allow those who wish to apply for the first job to be trained in it, as most of the data science cadres focus on dealing with different jobs, so the new employee must To work alone from the start.

                What we will present today will be guiding instructions that, if followed, will remove a kind of dread and will increase the chances of success.

                Technical expertise:

                You must have several skills to gain confidence and make a perfect start when applying for a job, including:

                • To feel that you are proficient in dealing with programming languages

                • To explore data analysis skills

                • Understand the concept of machine learning algorithms

                • Positive in communicating with others

                When you have these skills, then we can say that you will start walking in the right path. It is a good start, and we will detail some important information in more depth.

                Create an archive of your work and skills (Portfolio):

                When there is a vacancy in data science and applicants flock to it, it is difficult for recruitment officials to distinguish the most qualified applicants. Here, the importance of having their own business archive indicates their level of experience and skill, so that they have better chances of being nominated.

                It does not mean here that you have to create advanced or complex projects, when you see yourself starting to deal flexibly with data science techniques, it is enough to present simplified projects as a predictive model that you have done about any research and the Kaggle platform is the most appropriate place to learn to create simple projects that contain educational methods A value created by data science experts through which you will learn the basic concepts and useful techniques needed to build a startup and by adding your skills to the information you will obtain from this platform, you will be able to build a clear and solid structure on which to base your career path.

                Your work archive will become rich and valuable with the effective practice of data science projects and thus you will have the necessary expertise to solve any problem that you may encounter during the implementation of your projects. Practical application is always the essence of learning. It is not enough to rely on theoretical learning, as distinguishing you among your peers is coupled with continuous practical practice and gaining more experiences.

                You can enrich your information and activate your skills by using the DrivenData system, which poses real-world problems. This system helps you to enter the challenge and search for solutions that benefit the environment and humans, as well as other systems that include data scientists who are experts in facing challenges and exploring solutions that reflect positively on society. Working with these people is considered An abundant source to gain the required experience.

                The stage that follows the completion of the projects is to create a free website to display the archive, and this does not require you a lot of time or effort, which we will explain later in this article.

                Business writing:

                The HR team usually does the preliminary testing in data work and who do not have deep knowledge in data science techniques so choosing the right description of your business profile is the key for these people to get a general idea of ​​your project,

                Recruitment team members make every effort to select candidates carefully in order to avoid making mistakes and accomplish their task more flexibly and smoothly.

                A blog is the perfect place to blog about your business and Kaggle is a good environment for documenting your projects.

                Organizing an outstanding CV:

                It is very necessary to have a resume organized according to certain criteria and within attractive templates that are widely available on the web, and we discussed how to organize a professional resume in a previous article.

                Advertisements

                Share experiences and skills:

                Most companies rely on the expertise of their employees, but consulting specialized data scientists gives a professional character to the company’s business and analytics, and you can very simply build a distinguished team through several sites:

                Meetup: It allows you to create an account that enables you to communicate with people within your surroundings.

                Events: Through which you can explore different scientific events, especially data science. These events create a suitable environment to get to know people with common interests.

                Conferences: It includes many conferences, especially those that have a distinctive educational nature, in addition to being a forum for communication between data scientists.

                Mentor: All of the above does not replace the presence of a mentor who will teach and support you in your career. One of the more in-depth benefits is the ability to communicate with your mentor’s network, and know that the more contact you have with data science experts, the more experience and skills you will have.

                Make your start from the submerged companies:

                Since most of the major companies depend on the stability of their employment, it will be difficult to find opportunities for those who do not have enough experience, so your chance to find a job for one of the developing companies will be your starting point that will one day lead you to your dream of being a member of a cadre Professional work in one of the major companies.

                However, the benefit of joining a growing company is not limited to what has been mentioned only, but also to several things:

                • In the immersed company, you have a greater opportunity to communicate with your superiors at work, so they can see your work and get to know your skills closely.

                • Your chance to learn new things is great through diversity in jobs and tasks.

                • In a growing company, you will have greater opportunities for job promotion.

                Take care to deal with all types of data:

                Constant and continuous dealing with various types of data allows you to gain more technical experience, such as having the experience of a data analyst and many other tasks that you can master in the near term. It makes you a data scientist who is not hampered by difficulties and not deterred by technical and technical problems from highlighting his expertise and efficiency that makes him distinct from his peers and the focus of attention and confidence of business leaders.

                In conclusion, we can say that data science provides you with many opportunities that you dream of, but you should spare no effort or time in learning and do not miss out on everything that would raise the level of your experiences and skills. abundant.

                Advertisements

                ! كيفية الحصول على أول وظيفة في علم البيانات .. بدون خبرة

                Advertisements

                كثيراً ما تثار التساؤلات حول النصائح  والتعليمات التي يجب على من ينوي التقدم لأول لوظيفة في علم البيانات حيث أن هذا المجال بالذات لا يتيح لمن يرغب بالتقدم للوظيفة الأولى أن يتدرب عليها إذ ينصرف جل اهتمام كوادر عمل علوم البيانات على معالجة وظائف مختلفة لذا يتوجب على الموظف الجديد أن يعمل بشكل منفرد منذ البداية  

                وما سنطرحه اليوم سيكون بمثابة تعليمات توجيهية سيزيل في حال اتباعها نوع من الرهبة وسيزيد من فرص النجاح  

                : الخبرة التقنية

                : يجب عليك التحلي بعدة مهارات لتكتسب الثقة وتبدأ بداية مثالية عند التقدم للوظيفة نذكر منها

                أن تشعر بأنك متمكن في التعامل مع لغات البرمجة *

                أن تستكشف مهارات تحليل البيانات *

                استيعاب مفهوم خوارزميات التعلم الآلي *

                الإيجابية في التواصل مع الآخرين *

                عنما تمتلك هذه المهارات يمكن القول عندها أنك ستبدأ السير في الطريق الصحيح فهي بداية موفقة وسنقوم بتفصيل بعض المعلومات الهامة بشكل أعمق 

                : ( Portfolio  ) قم بإنشاء أرشيف لأعمالك ومهاراتك

                عندما يكون هناك وظيفة شاغرة في علم البيانات ويتوافد المتقدمون إليها يصعب على مسؤولي التوظيف تمييز المتقدمين الأكثر كفاءة هنا تبرز أهمية امتلاكهم أرشيف أعمال خاص بهم يدل على مستوى خبرتهم ومهارتهم فتكون حظوظهم أوفر بالترشح .    ولا يُقصد هنا أنه يتوجب عليك إنشا مشاريع متطورة أو معقدة , فعندما ترى في نفسك بدأت تتعامل بمرونة مع تقنيات علوم البيانات فيكفي أن تعرض مشاريع مبسطة كنموذج تنبؤي قمت به حول أي بحث ما

                هي المكان الأنسب Kaggle وتعتبر منصة

                لتعلم إنشاء مشاريع بسيطة فهي تحوي طرق تعليمية قيمة قام بها خبراء علوم البيانات من خلالها ستتعلم المفاهيم الأساسية والتقنيات المفيدة اللازمة لبناء الشروع وبإضافة ما تملك من مهارات على المعلومات التي ستحصل عليها من تلك المنصة ستتمكن من بناء هيكلية واضحة ومتينة تستند عليها في مسيرتك الوظيفية  

                سيصبح أرشيف أعمالك غنياً وقيماً بالممارسة الفعالة لمشاريع علم البيانات وبالتالي ستتبلور عندك الخبرات اللازمة لحل أي مشكلة قد تواجهك أثناء تنفيذ مشاريعك  فالتطبيق العملي دائماً هو جوهر التعلم فلا يكفي أن تعتمد على التعلم النظري إذ أن تميزك بين أقرانك مقرون بالممارسة العملية المستمرة واكتساب المزيد من الخبرات

                يمكنك إثراء معلوماتك وتفعيل مهاراتك

                DrivenData باستخدام نظام

                الذي يطرح مشاكل العالم الواقعي يساعدك هذا النظام على دخول التحدي والبحث عن الحلول التي تفيد البيئة والبشر ومثله من الأنظمة الأخرى التي تضم علماء بيانات خبراء في مواجهة التحديات وتحري الحلول التي تنعكس إيجابياً على المجتمع فالعمل مع هؤلاء الأشخاص يعتبر مصدر وفير لاكتساب الخبرة المطلوبة المرحلة التي تلي الانتهاء من المشاريع هي إنشاء موقع إلكتروني مجاني لعرض الأرشيف وهذا لا يتطلب منك الكثير من الوقت ولا جهد وهو ما سنقوم بشرحه لاحقاً في هذا المقال

                : تدوين الأعمال

                غالبأً ما يقوم فريق الموارد البشرية بإجراء الاختبار الأولي في عمل البيانات والذين لا يمتلكون معرفة عميقة في تقنيات علم البيانات لذا فاختيارك للوصف المناسب لملف عملك  هو مفتاح هؤلاء الأشخاص لتكوين فكرة عامة عن مشروعك

                يبذل أعضاء الفريق القائم على التوظيف قصار جهدهم لاختيار المرشحين بدقة لكي يتجنبوا الوقوع في الخطأ وينجزوا مهمتهم بمرونة وسلاسة أكبر

                تعتبر المدونة هي المكان الأنسب لتدوين أعمالك

                بيئة جيدة لتوثيق Kaggle كما وتعتبر منصة 

                المشاريع الخاصة بك

                : تنظيم سيرة ذاتية متميزة

                من الضروري جداً أن يكون لديك سيرة ذاتية منظمة وفق معايير معينة وضمن قوالب جذابة متاحة على الويب بشكل كبير وقد تطرقنا إلى كيفية تنظيم سيرة ذاتية احترافية في مقال سابق

                Advertisements

                 : تشارك الخبرات والمهارات

                تعتمد أغلب الشركات على خبرات موظفيها ولكن استشارة علماء البيانات المختصين تضفي طابعاً احترافياً على أعمال وتحليلات الشركة ويمكنك ببساطة متناهية أن تبني فريق عمل متميز وذلك من خلال عدة مواقع

                : Meetup

                يتيح لك إنشاء حساب يمكنك من التواصل مع أشخاص ضمن محيطك

                : Events

                تستطيع من خلاله استكشاف المناسبات العلمية المختلفة ولاسيما علم البيانات هذه المناسبات تخلق بيئة مناسبة للتعرف على أشخاص ذوي الاهتمامات المشتركة

                : Conferences

                تتضمن العديد من المؤتمرات وخاصة تلك التي تتمتع بطابع تعليمي مميز علاوة على أنها ملتقى تواصل بين علماء البيانات

                : Mentor

                كل ما ذكر أعلاه لا يغني عن وجود مرشد يتولى تعليمك ودعمك في مسيرتك المهنية ومن أوجه الاستفادة الأكثر تعمقاً هو إمكانية تواصلك مع شبكة مرشدك , واعلم أنه كلما  ازداد احتكاكك بخبراء علم البيانات كلما ازدادت خبرتك ومهاراتك

                : اجعلك انطلاقتك من الشركات المغمورة

                بما أن أغلب الشركات الكبرى تعتمد على الثبات في توظيفها فسيكون من الصعب إيجاد فرص لمن ليس لديهم ما يكفي من الخبرة لذا فرصتك في الحول على عمل لدى إحدى الشركات النامية سيشكل نقطة انطلاقك التي ستصل بك في يوم من الأيام إلى حلمك في أن تكون عضواً في كادر عمل محترف في إحدى الشركات الكبرى  

                : إلا أن الفائدة من التحاقك بشركة نامية لا يقتصر على ما ذكر فقط بل يتعداه إلى عدة أمور

                في الشركة المغمورة تكون لديك الفرصة أكبر للتواصل مع رؤسائك في العمل وبالتالي يمكنهم رؤية أعمالك والتعرف على مهاراتك عن كثب 

                فرصتك في تعلم أشياء جديدة تكون كبيرة من خلال التنوع في الوظائف والمهام *

                ستتاح لك في شركة نامية فرص أكبر في الترقية الوظيفية *   

                احرص على التعامل مع جميع أصناف البيانات  

                يتيح لك التعامل الدائم والمستمر مع مختلف أنواع البيانات اكتساب مزيد من الخبرة الفنية كأن تمتلك خبرة محلل البيانات ومهام أخرى عديدة يمكنك إتقانها على المدى القريب فالتمسك باختصاص واحد من علوم البيانات يكبل حركة المتعلم ويعيق تطوره في الوصول إلى مستوى الاحتراف لذا فالإلمام والمواظبة على الاحتكاك بأصناف البيانات يجعل منك عالم بيانات لا تعيقه الصعوبات ولا تثنيه المشاكل التقنية والفنية عن إبراز خبرته وكفاءته التي تجعله متميزاً عن أقرانه ومحط اهتمام وثقة رؤساء العمل  

                وفي الختام يمكننا القول بأن علم البيانات يوفر لك الكثير من الفرص التي تحلم بها ولكن ينبغي عليك أن لا تدخر جهداً ولا وقتاً في التعلم ولا تفوت على نفسك كل ما من شأنه أن يرفع مستوى خبراتك ومهاراتك فهذا العلم كلما منحته من وقتك وجهدك منحك من أسراره وتقنياته الوفيرة  

                Advertisements

                Big Data: How Valuable Is Your Marketing Data?

                Advertisements

                The issue of data volume obtains the greatest attention from those responsible for analyzing and compiling the huge amount of data compared to its accuracy and type.. What can be said that this interest is the most prominent feature in the work system in the space of big data.

                However, this interest did not satisfy some companies with the presence of some technical errors in their marketing databases. It is striking that some statistics were recorded for a very large percentage of those gaps in the documents of one of the largest companies in the world.

                Some of the pitfalls that were observed were highlighted as follows:

                • Lack of sufficient knowledge of industrial information

                • Lack of recorded information on revenues

                • Not paying attention to employee records

                • Neglecting to know the job titles of customers

                Perhaps what was mentioned above makes us reconsider that theory with which we started our research and recall that it is more appropriate for everyone who deals with data to pay more attention to the quality and accuracy of the data than to the volume of data in order to seek to realize the desired goal and expand business activity.

                This is reflected in several reasons, the most important of which are:

                Attention to sales:

                When those in charge of sales operations are armed with an abundance of accurate and correct data, then they can use their full potential and experience to acquire the largest possible number of active customers, and thus they have avoided as much as possible wasting time by searching for how to find solutions to the obstacles that hinder their progress and success, and this in turn applies to the employees of Marketing, as it is not acceptable for the salesperson to search for a customer’s number or mail and then discover that it is missing and not present in the contacts database. The attention to accuracy here avoids the work staff making such mistakes and they are able to divert their attention to convincing the largest possible number of customers to buy a product or service and thus do their part to the fullest.

                According to the reports of marketing experts, email, mobile and search engine optimization are the elements that highlight the main role of big data in its impact on their marketing system.

                Focus on the important points of the target group:

                Based on what was mentioned, it can be said that sound and accurate data contributes to a major role in demonstrating the competence of marketing staff and providing what they have of experience and good judgment of matters according to the right track, such as conducting a quick study of the record of each customer so that they coordinate well-thought-out messages that suit the interests of the target customer.

                Avoid wasting time and money:

                The randomness of data coordination hinders the work of salespeople, as instead of investing time in the optimal organization of the marketing plan of preparing and sending promotional messages, they will have to search for a long time for ways to connect them to customers, so sound data is the way to avoid falling into a cycle of confusion and waste of time and everything It would hinder the workflow.

                Good Sales Leadership Increases Profits:

                The deep knowledge that results from good handling of clean data generates in the work staff sufficient experience and far-sightedness to deal with various types of commercial activities of all kinds, especially knowledge of transaction volumes, market requirements, good selection of projects with guaranteed profit, economic feasibility, forecasting sales operations, forecasting revenues, and so on.

                We conclude from the above:

                There is no point in the large amount of data if it does not enjoy regularity and coordination, then this huge amount of organized and clean data will form a mainstay for the company and its staff, and it is the main pillar for developing any business activity and achieving the required results with high efficiency.

                Advertisements

                ما مدى أهمية البيانات الضخمة في عملية التسويق الخاصة بك ؟

                Advertisements

                ينال موضوع حجم البيانات الحيز الأكبر من اهتمام القائمين على تحليل وتجميع الكم الهائل من البيانات مقارنة مع دقتها ونوعها .. ما يمكن القول بأن هذا الاهتمام يعتبر السمة الأبرز في منظومة العمل في فضاء البيانات الضخمة

                إلا أن هذا الاهتمام لم يشفع لبعض الشركات بوجود بعض الأخطاء التقنية في قواعد بيانات التسويق لديها ومن الملفت للنظر تسجيل بعض الإحصائيات لنسبة كبيرة جداً من تلك الثغرات في وثائق إحدى كبرى الشركات في العالم

                : وتم تسليط الضوء على بعض العثرات التي لوحظت وكانت على النحو الآتي

                غياب المعرفة الكافية بالمعلومات الصناعية *

                قلة المعلومات المسجلة عن الإيرادات *

                عدم الاهتمام بسجلات الموظفين *

                إهمال معرفة التسميات الوظيفية للعملاء *

                ولعل ما ذكر آنفاً يجعلنا نعيد النظر في تلك النظرية التي استهلينا بها بحثنا ونسترجع القول بأن من الأجدر على كل من يتعامل مع البيانات أن يولي الاهتمام الأكبر لجودة ودقة البيانات لا على حجم البيانات للسعي وراء إدراك الغاية المرجوة وتوسيع النشاط التجاري

                : ويتجسد ذلك في عدة أسباب أهمها

                : الاهتمام بعمليات البيع

                عندما يتسلح القائمون على عمليات البيع برصيد وافر من البيانات الدقيقة والصحيحة فعندها يمكنهم توظيف كامل إمكاناتهم وخبراتهم لاكتساب أكبر قدر ممكن من العملاء النشطين وبذلك يكونون قد تجنبوا قدر الإمكان إهدار الوقت جراء البحث عن كيفية إيجاد الحلول للعراقيل التي تعوق تقدمهم ونجاهم , وهذا ينطبق بدوره على موظفي التسويق إذ ليس من المقبول أن يقوم مندوب المبيعات بالبحث عن رقم أو بريد أحد العملاء ثم يكتشف أنه مفقود وغير موجود في قاعدة بيانات جهات الاتصال فالاهتمام بالدقة هنا تجنب كادر العمل الوقوع في هكذا أخطاء ويكون بمقدورهم صرف اهتمامهم إلى إقناع أكبر عدد ممكن من الزبائن بشراء منتج أو خدمة وبالتالي يقومون بدورهم على أكمل وجه

                وحسب تقارير خبراء التسويق أن الرسائل عبر البريد الإلكتروني والجوال وتحسين محركات البحث هي العناصر التي تُبرِز الدور الرئيسي للبيانات الضخمة في تأثيرها على المنظومة التسويقية الخاصة بهم

                : التركيز على النقاط المهمة للفئة المستهدفة

                وبناءً على ما ذكر يمكن القول أن البيانات السليمة والدقيقة تسهم في دور كبير في إظهار الكفاءة التي يتمتع بها موظفو التسويق وتقديم ما يملكون من خبرة وحسن تقدير الأمور وفق مسارها الصحيح كقيامهم بدراسة سريعة لسجل كل عميل بحيث يقومون بتنسيق رسائل مدروسة تناسب اهتمامات العميل المستهدف 

                : تجنب إهدار الوقت والمال

                تتسبب العشوائية في تنسيق البيانات بإعاقة عمل مندوبي المبيعات إذ بدلاً من استثمار الوقت في التنظيم الأمثل لخطة التسويق المتمثلة بتجهيز رسائل الترويج وإرسالها سيتوجب عليهم البحث لفترة طويلة عن الطرق التي ستوصلهم بالعملاء , لذا فإن البيانات السليمة هي السبيل لتفادي الوقوع في دوامة الارتباك وهدر الوقت وكل ما من شأنه أن يعيق سير العمل

                : القيادة الجيدة للمبيعات تؤدي إلى زيادة الأرباح

                أن المعرفة العميقة التي يفرزها حسن التعامل مع البيانات النظيفة تولد لدى كادر العمل الخبرة الكافية والنظرة البعيدة للتعامل مع شتى أنواع الفعاليات التجارية على اختلاف أنواعها ولاسيما معرفة أحجام الصفقات ومتطلبات السوق وحسن اختيار المشاريع ذات الربح المضمون والجدوى الاقتصادية والتنبؤ بعمليات البيع وتوقع الإيرادات وما إلى ذلك

                نستنتج مما ذكر : لا جدوى من كثرة البيانات وضخامتها إن لم تكن تتمتع بالانتظام والتنسيق عندها سيشكل ذلك الكم الهائل من البيانات المنظمة والنظيفة دعامة أساسية للشركة ولكادرها وهي الركيزة الرئيسية لتطوير أي نشاط تجاري وتحقيق النتائج المطلوبة بكفاءة عالية      

                Advertisements

                Data Analytics Career Transition

                How to write a killer resume and ace the interview

                Advertisements

                Obtaining a job in the field of data analysis is the biggest goal for practitioners of this type of science, but despite their acquisition of the necessary experience and their possession of the skills to make them highly qualified data analysts, the dread of the job interview for applicants remains an obsession that causes confusion that sometimes hinders passing the interview flexibly and easily. It is imperative for the applicants to overcome the obsession with dread and tension by being confident during the interview, which reflects a positive impression on those in charge of examining the applicants and thus increases the chances of acceptance.

                Especially since one of the important factors that contribute to increasing employment opportunities, in addition to what was mentioned above, is organizing and coordinating a CV that impresses those who watch it.

                So we can now say that the most important factors of success in the interview are:

                • Apply to the appropriate job that matches your skills and experience.

                • Organizing an attractive CV in form and content.

                We will elaborate on each of these factors separately:

                Choosing the right job and applying for it:

                After that great time and effort to reach the efficiency and experience you have reached, and to clearly define your career path, you should culminate in all this by choosing an appropriate job for which you will apply by focusing on several points:

                • Find a job that you think matches your experience and skills, as this will make you stand out in your career

                • If you work in a company, make sure that if you have the desire to move to a new suitable job, the move should be within the company itself. Your prior knowledge of your job environment and the behavior of your colleagues will make you the first candidate to receive a higher level internal job.

                • Invest in famous job sites to learn about available opportunities such as: craigslist.com, LinkedIn.com, incrunchdata.com and dice.com, It contains many advertisements for job vacancies.

                Distinguished CV organization:

                After you have chosen the right job, you will face the next challenge, which is to organize a distinguished CV that fascinates the reader and reflects a good impression on those in charge of the interview, and to clarify the general meaning of excellence in CV writing, that is, to address in it an accurate description of your work and experience, accompanied by dates and documented by the certificates you obtained, in following Several points, including:

                • It does not highlight your strengths as a data analyst only, but gives clear and tangible evidence and practical examples, such as writing your professional story in all its stages in a concise and understandable manner, in which you also talk about the impact of the projects you presented in the development of the business activity in which you were an active part.

                • Talk briefly about your capabilities that can contribute to the development of the potential job and put forward some available solutions to confront some supposed problems. This will enhance the confidence of those responsible for employment and they will see you as a valuable gain within their job cadre. Strong support for written information in addition to the distinctive formatting of the CV such as highlighting headings and main paragraphs in bold, this will greatly contribute to drawing attention to your skills and experience

                • Choose the appropriate phrases that make you appear as a skillful and professional data analyst that arouse the interest and admiration of the testers, and stay away from expressions and terms that are useless, and replace them with practical experiences of innovations and solutions that you have made in your projects and indicate the extent of their impact on overcoming problems and difficulties.

                Acing the interview

                After your CV has been admired and accepted, you are heading to the interview:

                So, you are in front of a pivotal point that will determine your professional future. Do not skimp on yourself in preparing well for the real and decisive test through several instructions:

                • Being aware of the details of the work, the movement of revenues and the strategies followed allows you to take note of the general policy of the company, and this will facilitate you to provide useful answers that satisfy the questioner in accordance with the professional content of the company.

                    In the interview, you may be exposed to difficult questions that you did not expect to be asked. Therefore, a thorough training on your story is part of a good preparation to face this type of question without showing signs of tension or confusion, which are considered your number one enemy in the success of your interview. Remember that self-confidence is your main ally in In that position, arm yourself with your skills and technical information and put it into practice through practical explanation in front of the interview committee.

                • Be very careful to show your interest and unbridled desire to join the company’s staff and show your enthusiasm in being ready to face all kinds of challenges that hinder the progress of this company and put all your experience at the disposal of the company’s officials and employ it as much as possible by highlighting a general problem and dividing that problem into parts and then Treating each part separately will give a positive impression about you and show you that you are a skilled analyst and therefore your chance will be greater.

                • Make sure to be present at the interview on time and do not delay, so lethargy and indifference become the first negative impression about you and you, then beware of arrogance and exaggerated pride in yourself and your skills. Good manners and good interaction with others while taking care of your elegance and your external appearance will leave a beautiful impact on them. Do not forget at the end of the interview. Do not forget to thank the interview members for their time and let them see from you a serious desire to work in the company.

                Thus, we see that good preparation and preparation for the job interview gives the applicant a dose of self-confidence that can remove the dread imposed by the atmosphere of tests and interviews in general.

                Advertisements

                تنظيم سيرة ذاتية احترافية والتحضير لمقابلة العمل للحصول على وظيفة في تحليل البيانات

                Advertisements

                يعتبر الحصول على وظيفة في مجال تحليل البيانات الهدف الأكبر لممارسي هذا النوع من العلوم إلا أنه وبالرغم من اكتسابهم للخبرة اللازمة وامتلاكهم للمهارات الكفيلة بجعلهم محللي بيانات ذوو كفاءة عالية تبقى رهبة مقابلة التقدم للوظيفة بالنسبة للمتقدمين هاجساً يسبب إرباكاً يعيق في بعض الأحيان اجتياز المقابلة بمرونة وسهولة لذا يتحتم على المتقدمين أن يتجاوزوا هاجس الرهبة والتوتر من خلال التحلي بالثقة أثناء المقابلة مما يعكس انطباعاً إيجابياً لدى القائمين على اختبار المتقدمين وبالتالي تزيد فرص القبول  

                ولاسيما أن من العوامل المهمة التي تساهم زيادة فرص التوظيف إضافة إلى ما ذكر أعلاه هو تنظيم وتنسيق سيرة ذاتية تثير إعجاب من يشاهدها  

                : إذاً يمكننا الآن القول بأن أبرز عوامل النجاح في المقابلة هي

                التقدم إلى الوظيفة المناسبة التي تتوافق مع مهاراتك وخبراتك  *

                تنظيم سيرة ذاتية جذابة شكلاً ومضموناً *

                : وسنستفيض بالحديث عن كل واحدة من هذه العوامل على حدى 

                : اختيار الوظيفة المناسبة والتقدم إليها

                بعد بذلك الوقت والجهد الكبيرين للوصول إلى ما وصلت إليه من كفاءة وخبرة وتحديدك لمسارك الهني بشكل واضح فحريٌّ بك أن تتوج كل هذا باختيار مناسب للوظيفة التي ستتقدم إليها بالتركيز على عدة نقاط

                ابحث عن الوظيفة التي تعتقد بأنها تتوافق مع خبراتك ومهاراتك فهذا سيجعلك متميزاً في مسيرتك المهنية

                إن كنت تعمل في إحدى الشركات فاحرص إذا كانت لديك الرغبة في الانتقال إلى وظيفة جديدة مناسبة أن يكون الانتقال داخل الشركة نفسها فمعرفتك المسبقة بمحيطك الوظيفي وسلوك زملائك ستجعلك المرشح الأول لاستلام وظيفة داخلية ذات مستوى أعلى

                استثمر مواقع العمل المشهورة لتتعرف على الفرص المتاحة مثل

                craigslist.com و LinkedIn.com و incrunchdata.com  و dice.com

                فهي تحوي العديد من الإعلانات لشواغر وظيفية

                : تنظيم سيرة ذاتية متميزة

                بعد اجتيازك لاختيار الوظيفة المناسبة ستقف أمام التحدي التالي وهو تنظيم سيرة ذاتية متميزة تبهر القارئ وتعكس انطباعاً جيداً لدى القائمين على المقابلة وبتوضيح المعنى العام للتميز في كتابة السيرة الذاتية أي أن تتطرق فيها إلى وصف دقيق لعملك وخبرتك مصحوبة بالتواريخ وموثقة بالشهادات التي حصلت عليها وذلك في اتباع عدة نقاط أبرزها

                لا تبرز مواطن القوة لديك كمحلل بيانات فحسب بل تعطي إثباتات واضحة وملموسة وأمثلة عملية ككتابتك لقصتك المهنية في كافة مراحلها بشكل مقتضب ومفهوم تتحدث فيها أيضاً عن أثر المشاريع التي قدمت بها في تطور النشاط  التجاري الذي كنت جزءاً فعالاً فيه

                تحدث باختصار عن إمكانياتك التي يمكن أن تساهم في تطوير الوظيفة المحتملة وقم بطرح بعض الحلول المتاحة لمواجهة بعض المشاكل المفترضة فهذا سيعزز ثقة المسؤولين عن التوظيف وسيرون فيك مكسباً ثميناً ضمن كادرهم الوظيفي وما ستقدمه بين أيديهم من المعلومات المذكورة في سيرتك الذاتية قبل طرحها عليك سيعتبر عامل قوة يدعم المعلومات المكتوبة إضافة إلى التنسيق المميز للسيرة الذاتية كتمييز العناوين والفقرات الرئيسية بخط غامق هذا سيساهم بشكل كبير في لفت الانتباه لمهاراتك وخبراتك     

                انتقي العبارات المناسبة التي تجعلك تظهر كمحلل بيانات بارع ومحترف تثير اهتمام وإعجاب المختبِرين وابتعد عن التعابير والمصطلحات التي لا فائدة منها واستبدلها بتجارب عملية لابتكارات وحلول قمت بها في مشاريعك وبيِّن مدى تأثيرها على تذليل المشاكل والصعوبات          

                : Acing المقابلة

                : بعد أن نالت السيرة الذاتية التي قدمتها الإعجاب والقبول ها أنت تتجه إلى المقابلة

                : لذا أنت أمام نقطة مفصلية ستحدد مستقبلك المهني فلا تبخل على نفسك في التحضير الجيد للاختبار الحقيقي والحاسم من خلال عدة إرشادات

                إن اطلاعك على تفاصيل العمل وحركة الإيرادات والاستراتيجيات المتبعة يتيح لك الإحاطة بالسياسة العامة للشركة وهذا سيسهل عليك تقديم الإجابات المفيدة التي ترضي السائل بما يتوافق مع المضمون المهني الخاص بالشركة

                وقد تتعرض في المقابلة إلى أسئلة صعبة لم تكن تتوقع أن تُطرح عليك لذا فالتدرب المتقن على قصتك يدخل في إطار التحضر الجيد لمواجهة هذا النوع من الأسئلة دون أن تظهر عليك علامات التوتر الارتباك اللذان يعتبران عدوك الأول في نجاح مقابلتك وتكر أن الثقة بالنفس هي حليفك الأساسي في ذلك الموقف , تسلح بمهاراتك ومعلومات التقنية وجسدها بشكل عملي عن طريق الشرح التطبيقي أمام لجنة المقابلة

                احرص كل الحرص على إظهار اهتمامك ورغبتك الجامحة بالانضمام إلى كادر الشركة وأظهر حماسك في الاستعداد لمواجهة جميع أنواع التحديات التي تعيق تقدم هذه الشركة ووضع كامل خبرتك تحت تصرف مسؤولي الشركة وتوظيفها بأقصى طاقة ممكنة عن طريق تسليط الضوء على مشكلة عامة وتقسيم تلك المشكلة إلى أجزاء ثم معالجة كل جزء على حدى هذا سيعطي انطباعاً إيجابياً عنك ويظهرك على أنك محلل ماهر وبالتالي ستكون فرصتك أكبر       

                احرص على التواجد في المقابلة في الوقت المحدد ولا تتأخر فيصبح التسيب واللامبالاة هو الانطباع السلبي الأول عنك وإياك ثم إياك والتعجرف والاعتزاز المبالغ فيه بنفسك وبمهاراتك ودع القائمين على المقابلين يرون فيك شخصاً متواضعاً واثقاً , استمع باهتمام إلى الآخرين وتقبل آراءهم وانتقاداتهم برحابة صدر وناقشها معهم باهتمام فأخلاق الجيدة وحُسن تعالمك مع الآخرين مع اعتنائك بأناقتك وبمظهرك الخارجي سيتركان أثراً جميلاً لديهم ولا تنسَ في ختام المقابلة لا تنسَ أن تشكر أعضاء المقابلة على وقتهم ودعهم يرون منك رغبةً جادة للعمل في الشركة  

                وبهذا نرى بأن التجهيز والتحضير الجيد لمقابلة العمل يمنح المتقدم جرعة من الثقة بالنفس كفيلة بأن تزيل الرهبة التي تفرضها أجواء الاختبارات والمقابلات عموماً   

                Advertisements

                Will Data Scientists Still Be in Demand in 2024?

                Advertisements

                Recently, people have been flocking to study data science, and this science has become the most popular and sought-after science in the last two years.

                The demand for higher degrees in data science has spread widely and rapidly, and online training courses have become abundantly available, and it has become increasingly popular to obtain data science certificates, as is the case on Datacamp, Udemy and Coursera sites, thus delving into the field of business accurately and proficiently.

                However, this noise began to fade among some skeptics about the extent of the continuity of demand for this type of science.

                Some statistics have talked about a diminishing in the size of the huge halo formed by data science compared to the past years and considered that data science was a passing event that will disappear to be replaced by a new, more advanced science.

                Through some articles, these statistics dealt with the work of urging researchers to learn data technology to work in a field related to data engineering, the science that will be a continuation of data science, but in an advanced form about it.

                One of the researchers says with great passion and interest about the continuity of data science as one of the most important sciences of the era that through his continuous research, a preliminary vision was formed that showed data science workers, especially beginners, who are scattered and confused about the feasibility of continuing to work in this science.

                In the midst of this chaos in estimating the extent to which data science can continue at the same pace that it was at in its aspects, we have three questions that we must answer, perhaps they will be the way to cut doubt with certainty:

                1) Will data engineering become an inevitable alternative to data science and thus data engineer becomes more in demand than data scientist?

                2) With its rapid development, will machine learning technologies take the place of the data scientist?

                3) Is the ability to obtain a job in data science still as important as it was in the midst of this rapid development in the data space, both quantitatively and qualitatively.

                Comparing data science and data engineering:

                The above-mentioned researcher resumes and says: After continuous and diligent research and several comparisons between those who adopt the idea of ​​data engineering dominating data science, which is popular in the near future, and those who see that data science is the main pillar for dealing with data of all kinds, it turns out that the two fields are no less important, one than the other. . In other words, we cannot be certain that data engineering is an alternative to data science.

                This conclusion began to be treated by observing the reliance of companies, especially large ones, on data engineers to deal with various types of data and employ them for optimal use.

                Then comes the role of data scientists, as the analysts transform that data into a profitable component by which these companies reach the desired result.

                With this important role of data scientists in creating the profitable value of organizations, they were not able to deal with the huge amount of random data flowing in a short time. These two functions are complementary to each other and each has its own mission.

                The merits of this research create for us an important question that cannot be overlooked, is it possible for automation to take the role of data scientists?

                The answer to this question leads us to identify the effectiveness of the tools that companies adopt in building their predictive models, and can these tools perform the tasks of data scientists? For example, can DataRobot technology help analysts produce predictive models like data scientists do without machine learning?

                By delving deeply into the effectiveness of this tool specifically, we arrive at two points:

                1) This tool has complete flexibility to use, especially with regard to importing data in all its formats and dealing with it quite easily.

                2) This tool can find the typical value from among a set of branched data to produce a final value with high accuracy, which saves time and effort.

                With these distinct capabilities of machine learning, it is not possible in any way to complete the work without the expertise of data scientists in the long run, as their task in accomplishing other tasks such as adding weights for features and some other functions that prepare to complete the work cannot be neglected in one way or another.

                Each stage of data processing has a special function, and this is what data scientists do in terms of detailing, sorting and coordinating data according to the data and requirements. Hence, the consolidation of the essential role of human judgment when dealing with these technologies, however, it is difficult to automate a large part of the jobs by data scientists.

                All these data confirm that the availability of human expertise when working with software technologies that speed up the completion of tasks makes the work integrated and indivisible, and therefore neither of them can replace the other.

                And by highlighting the content of our research comes the most important question: Is there still demand for data scientists?

                Statistics for the year 2020 prove that one person can produce data at a rate of 1.7 megabytes per second.

                Data has an effective role in developing the industrial structure in all its forms, including, for example, following up on marketing operations so that through data points we can develop the progress of the marketing process, reach optimal targeting plans, and monitor the audience’s interaction with the marketing material.

                All of these tasks cannot be performed by the data analyst alone. Automated and software techniques have a major role in accomplishing these functions, but they cannot negate the role of the data analyst and his practical experience in completing the required work. What distinguishes the data scientist is his practical skills that are completely different from the data science students from Theoretically.

                Practical experience is the basis for dealing with data. The summary of benefiting from theoretical information is to employ it practically on the ground and the art of dealing with all possibilities and finding a solution to the obstacles that a data scientist encounters during his work. If this person possesses those skills, his scientific and practical value cannot be ignored.

                We conclude from the foregoing that all the development of information technology is not able in any way to cancel data science and therefore talk about the beginning of the disappearance of this science is unfounded.

                We have seen that companies still rely on data science experts to find solutions and overcome obstacles that machine learning cannot accomplish alone, but in addition to that, there is no automated technology that can take the role of a data scientist with its expertise and skills.

                Advertisements

                هل سيستمر الطلب على علماء البيانات في عام 2024 ؟

                Advertisements

                أصبح الناس يتهافتون في الآونة الأخيرة على دراسة علم البيانات وأصبح هذا العلم علم العصر والأكثر شيوعاً وطلباً في السنتين الأخيرتين . وانتشر الطلب على الشهادات العليا في علوم البيانات على نطاق واسع وبشكل متسارع وتوفرت الدورات التدريبية على شبكة الإنترنت بكثرة وأصبح الإقبال عليها بشكل متزايد للحصول على شهادات علم البيانات

                Datacamp و Udemy و  Coursera كما هو الحال على مواقع

                وبالتالي الخوض في مجال الأعمال بدقة وإتقان

                إلا أن هذا الضجيج بدأت يتخافت عند بعض المشككين في مدى استمرارية الطلب على هذا النوع من العلوم

                فقد تحدثت بعض الإحصائيات عن تضاؤل في حجم الهالة الضخمة التي شكلها علم البيانات مقارنة بالسنوات المنصرمة واعتبرت أن علم البيانات كان حدثاً عابراً سيختفي ليحل مكانه علم جديد أكثر تطوراً 

                وقد تناولت هذه الإحصائيات عبر بعض المقالات العمل على حث الباحثين عن تعلم تكنولوجيا البيانات على العمل في مجال يخص هندسة البيانات العلم الذي سيكون استمراراً لعلم البيانات ولكن بشكل مطوّر عنها . يقول أحد الباحثين بشغف واهتمام كبيرين عن مدى استمرارية علم البيانات كأحد أهم علوم العصر أنه من خلال بحثه المستمر تشكلت عنده رؤية أولية أظهرت العاملين في علم البيانات وخاصة المبتدئين مشتتين وهم في حيرة من أمرهم حيال جدوى الاستمرار في العمل في هذا العلم

                وفي خضم هذه الفوضى في تقدير مدى قابلية علم البيانات على الاستمرار بنفس الوتيرة التي كان عليها في أوجه تتشكل لدينا ثلاثة أسئلة يتحتم علينا الإجابة عليها لعلها تكون السبيل لقطع الشك باليقين

                هل ستصبح هندسة البيانات بديلاً حتمياً لعلم البيانات وبالتالي يصبح مهندس البيانات أكثر طلباً من عالِم البيانات ؟ *

                مع تطورها بشكل متسارع هل ستأخذ تقنيات التعلم الآلي مكان عالِم البيانات ؟ *

                هل ما زالت قابلية الحصول على وظيفة في علم البيانات بنفس الأهمية التي كانت عليها في خضم هذا التطور المتسارع في فضاء البيانات كماً ونوعاً 

                وبالمقارنة بين علم البيانات وهندسة البينات

                يستأنف الباحث المذكور أعلاه ويقول : بعد البحث المستمر والدؤوب وإجراءات عدة مقارنات بين المتبنين لفكرة سيطرة هندسة البيانات على علم البيانات هي الرائجة في المستقبل القريب وبين من يرون أن علم البيانات هو الركيزة الأساسية للتعامل مع البيانات بكافة أنواعها تبين أن المجالين لا تقل أهمية أحدهما عن الآخر . بمعنى آخر لا نستطيع أن نجزم أن هندسة البيانات هي بديل عن علم البيانات

                هذا الاستنتاج بدأت تتضح معامله من خلال ملاحظة اعتماد الشركات ولاسيما الكبرى منها على مهندسي البيانات للتعامل مع مختلف أنواع البيانات وتوظيفها للاستخدام الأمثل ثم يأتي دور علماء البيانات إذ يقوم المحللون بتحويل تلك البيانات إلى مكوِّن ربحي تصل به تلك الشركات إلى النتيجة المرجوة 

                ومع هذا الدور المهم لعلماء البيانات في تكوين القيمة الربحية للمؤسسات إلا أنهم لم يكونوا قادرين على التعامل مع الكم الهائل من البيانات العشوائية المتدفقة خلال وقت قصير فالتحضير النموذجي لتلك البيانات لم يكن مثالياً بما يكفي مما اضطر هذه الفعاليات التجارية بالاستعانة بمهندسي البيانات ومن هنا تنطلق نظرية أن هتين الوظيفيتين مكملتان لبعضهما ولكل منهما مهمته الخاصة

                تخلق لنا حيثيات هذا البحث استفساراً مهماً لا يمكن التغاضي عنه هو هل يمكن للأتمتة أن تأخذ دور علماء البيانات ؟ تقودنا الإجابة عن هذا السؤال إلى التعرف على فاعلية الأدوات التي تعتمدها الشركات في بناء نماذجها التنبؤية وهل يمكن لهذه الأدوات أن تقوم بمهام علماء البيانات ؟

                DataRobot فعلى سبيل المثال هل يمكن لتقنية

                أن تساعد المحللين على إنتاج نماذج تنبؤية كتلك التي يقوم بها علماء البيانات بالاستغناء عن تقنيات التعلم الآلي ؟

                : وبالخوض عميقاً بمدى فاعلية هذه الأداة على وجه التحديد نتوصل إلى نقطتين

                تتمتع هذه الأداة بمرونة تامة بالاستخدام وخاصة فيما يتعلق باستيراد البيانات بكافة تنسيقاتها والتعامل معها بسهولة تامة *

                بإمكان هذه الأداة إيجاد القيمة النموذجية من بين مجموعة بيانات متفرعة لإخراج قيمة نهائية بدقة عالية مما يوفر من الوقت والجهد *

                ومع هذه الإمكانيات المتميزة للتعلم الآلي لا يمكن بشكل من الأشكال من إتمام العمل بدون خبرات علماء البيانات على المدى البعيد , إذ أن مهمتهم في إنجاز المهام الأخرى كإضافة الأوزان للميزات وبعض الوظائف الأخرى التي تهيء لإتمام العمل لا يمكن إهمالها بشكل أو بآخر 

                فلكل مرحلة من مراحل معالجة البيانات وظيفة خاصة وهذا ما يفعله علما البيانات من تفصيل وفرز وتنسيق للبيانات وفقاً للمعطيات والمتطلبات ومن هنا يأتي ترسيخ الدور الأساسي للتقدير البشري عند التعامل مع تلك التقنيات ومع هذا من الصعب أتمتة جزء كبير من الوظائف من قِبل علماء البيانات

                كل هذه المعطيات تؤكد أن توفر الخبرة البشرية عند العمل بالتقنيات البرمجية التي تسرع إنجاز المهام يجعل العمل متكامل لا يتجزأ وبالتالي لا يمكن لأحدهما أن يحل مكان الآخر 

                وبتسليط الضوء على مضمون بحثنا يأتي السؤال الأهم : هل مازال الطلب على علماء البيانات ؟

                أثبتت إحصائيات عام 2020 أن بمقدور الشخص الواحد إنتاج بيانات بمعدل 1.7 ميغا بايت في الثانية

                وللبيانات دور فعال في تطوير البنية الصناعية بشتى أشكالها بما فيها على سبيل المثال متابعة عمليات التسويق بحيث نستطيع من خلال نقاط البيانات تطوير سير العملية التسويقية والوصول إلى خطط الاستهداف الأمثل و مراقبة تفاعل الجمهور مع المادة التسويقية

                كل هذه المهام لا يمكن لمحلل البيانات القيام بها بمفرده فالتقنيات الآلية والبرمجية لها دور كبير في إنجاز تلك الوظائف لكنها لا يمكن لها أن تلغي دور محلل البيانات وخبرته العملية في إتمام العمل المطلوب فما يميز عالِم البيانات هو مهاراته العملية التي تختلف تماماً عن دارسي علم البيانات من الناحية النظرية

                فالخبرة العملية هي الأساس في التعامل مع البيانات فخلاصة الاستفادة من المعلومات النظرية هو توظيفها عملياً على أرض الواقع وفن التعامل مع كافة الاحتمالات وإيجاد حل للعوائق التي تعترض عالِم البيانات أثناء عمله فإن كان هذا الشخص يمتلك تلك المهارات فلا يمكن تجاهل قيمته العلمية والعملية 

                نستنتج من خلال ما سبق أن كل ما تشهده تكنولوجيا المعلومات من تطور لا يمكن لها بشكل من الأشكال أن تلغي علم البيانات وبالتالي الحديث عن بدء تلاشي هذا العلم لا أساس له من الصحة

                ورأينا أن الشركات لازالت تعتمد على خبراء علم البيانات في إيجاد الحلول وتذليل العوائق التي لا يمكن للتعلم الآلي أن ينجزها بمفرده بل أضف إلى ذلك أنه لا يوجد تقنية آلية يمكنها أن تأخذ دور عالِم البيانات بما يمتلك من خبرات ومهارات

                Advertisements

                Grants Can Help Your Small Startup Get Off the Ground

                Advertisements

                According to estimates from the Small Business Administration, more than 627,000 new businesses are opened every year. One of the most challenging aspects of starting a new business is figuring out how to fund it. Fortunately, grants and programs exist to help new business owners get started. Read on for some tips, courtesy of Data World.

                Government Grants

                The federal government offers thousands of grants for companies with a variety of backgrounds. A good place to begin your search for government grants is the Grants.gov website. In addition to the various grant programs offered by the federal government, many state and local governments have their own programs. 

                Small Business Innovation Research Program

                The SBIR provides grants to small businesses interested in contributing to federal research and development that has the potential for future commercialization. This highly competitive, awards-based program aims to assist businesses with achieving technological innovation and scientific excellence. To qualify, your company must be a for-profit company that is more than 50% controlled and owned by citizens or permanent residents of the United States and has no more than 500 employees. The SBIR website offers a series of courses that include information about the program and how to apply. 

                Advertisements

                U.S. Department of Commerce Minority Business Development Agency

                The MBDA offers grants and loans to help minority-owned businesses. You can find out more information about available grants and application procedures by contacting your state or local MBDA Business Center.

                The United States Economic Development Administration

                The EDA is part of the U.S. Department of Commerce and funds businesses that support national and regional economic development. Examples of businesses that can apply include construction, technical assistance, planning, higher education, and research and evaluation. Funding opportunities and deadlines change. You can find the latest information on the website. 

                Corporate Small Business Grants

                Many large companies offer small-business grants as a philanthropic effort. Some of these grants are only for nonprofit businesses, but for-profit ventures can also qualify for some programs. One example is the FedEx Small Business Grant Contest. This annual contest awards $250,000 to 12 small businesses. U.S.-based for-profit companies with fewer than 100 employees are eligible to apply after six months in operation. 

                Members of the National Association for the Self-Employed can apply on the NASE website for monthly grants up to $4,000. Applications are reviewed in April, July, October and January. Grants are approved based on need, use and the potential impact of the grant on the business. 

                Handling Other Administrative Details Like Forming an LLC

                In addition to finding funding, there are a variety of administrative details you must take care of to legally operate your business. Choosing what type of legal entity to operate your business under is one such task.

                Organizing as a limited liability company can save you money on taxes, save you time on paperwork, provide greater flexibility and protect your personal assets from claims by business creditors. The regulations vary by state, so it can be useful to utilize a formation service to make sure you get all the details correct. These services are familiar with the rules and regulations and can save you from having to do the LLC registration legwork yourself. They are also usually less expensive than hiring an attorney.

                These are just a few of the resources available to entrepreneurs. Your local chamber of commerce, small business administration office and any professional organizations you belong to are good resources for additional funding information.

                rescources :

                627,000 new businesses are opened

                Data World

                controlled and owned by citizens

                MBDA offers grants and loans

                find the latest information

                as a philanthropic effort

                FedEx Small Business Grant Contest

                monthly grants up to $4,000

                In addition to finding funding

                LLC registration

                Written by: Lance Cody-Valdez

                Advertisements

                كيف تساهم القروض الصغيرة في أمريكا بإنشاء مشاريع جديدة

                Advertisements

                وفقاً لتقديرات إدارة الأعمال الصغيرة ، يتم افتتاح أكثر من 627000 شركة جديدة كل عام , أحد أكثر الجوانب صعوبة لبدء عمل جديد هو معرفة كيفية تمويله . لحسن الحظ توجد المنح والبرامج لمساعدة أصحاب الأعمال الجدد على البدء

                Data World اقرأ للحصول على بعض النصائح ، بإذن من

                المنح الحكومية

                تقدم الحكومة الفيدرالية آلاف المنح للشركات ذات الخلفيات المتنوعة.

                Grants.gov مكان جيد لبدء البحث عن المنح الحكومية هو موقع

                بالإضافة إلى برامج المنح المختلفة التي تقدمها الحكومة الفيدرالية ، فإن العديد من حكومات الولايات والحكومات المحلية لديها برامجها الخاصة

                برنامج أبحاث ابتكار الأعمال الصغيرة

                منحًا للشركات الصغيرة SBIR يقدم

                المهتمة بالمساهمة في البحث والتطوير الفيدرالي الذي لديه القدرة على التسويق في المستقبل . يهدف هذا البرنامج عالي التنافسية والقائم على الجوائز إلى مساعدة الشركات على تحقيق الابتكار التكنولوجي والتميز العلمي. ولتكون مؤهلاً للحصول على القرض يجب أن تكون شركتك شركة ربحية مملوكة بنسبة تزيد عن 50٪ ويملكها مواطنون أو مقيمون دائمون في الولايات المتحدة وليس لديها أكثر من 500 موظف

                الإلكتروني SBIR يقدم موقع

                سلسلة من الدورات التدريبية التي تتضمن معلومات حول البرنامج وكيفية التقديم

                Advertisements

                وكالة تطوير أعمال الأقليات التابعة لوزارة التجارة الأمريكية

                المنح والقروض MBDA تقدم

                لمساعدة الشركات المملوكة للأقليات

                يمكنك العثور على مزيد من المعلومات حول المنح

                وإجراءات التقديم المتاحة عن طريق الاتصال

                المحلي أو ولايتك MBDA بمركز أعمال

                إدارة التنمية الاقتصادية بالولايات المتحدة

                تعد وكالة الإمارات للغوص جزءًا من وزارة التجارة الأمريكية وتمول الشركات التي تدعم التنمية الاقتصادية الوطنية والإقليمية. تشمل أمثلة الشركات التي يمكن تطبيقها البناء ، والمساعدة الفنية ، والتخطيط ، والتعليم العالي ، والبحث والتقييم. تغيير فرص التمويل والمواعيد النهائية. يمكنك العثور على أحدث المعلومات على الموقع

                منح الشركات الصغيرة

                تقدم العديد من الشركات الكبيرة منحًا للأعمال الصغيرة كجهد خيري. بعض هذه المنح مخصصة فقط للأعمال غير الربحية ، ولكن يمكن أيضًا أن تتأهل المشاريع الربحية لبعض البرامج

                FedEx Small Business Grant أحد الأمثلة هو مسابقة

                تمنح هذه المسابقة السنوية 250000 دولار إلى 12 شركة صغيرة. الشركات التي تتخذ من الولايات المتحدة مقراً لها والتي يعمل بها أقل من 100 موظف مؤهلة للتقدم بعد ستة أشهر من العمل

                يمكن لأعضاء الجمعية الوطنية لأصحاب الأعمال الحرة

                للحصول على منح شهرية NASE التقدم على موقع

                تصل إلى 4000 دولار. تتم مراجعة الطلبات في أبريل ويوليو وأكتوبر ويناير. تتم الموافقة على المنح بناءً على الحاجة والاستخدام والأثر المحتمل للمنحة على الأعمال

                التعامل مع التفاصيل الإدارية الأخرى مثل تشكيل شركة ذات مسؤولية محدودة

                بالإضافة إلى العثور على التمويل ، هناك مجموعة متنوعة من التفاصيل الإدارية التي يجب عليك الاهتمام بها لتشغيل عملك بشكل قانوني. يعد اختيار نوع الكيان القانوني الذي ستدير عملك في إطاره إحدى هذه المهام

                يمكن للتنظيم كشركة ذات مسؤولية محدودة أن يوفر لك المال على الضرائب ، ويوفر لك الوقت في الأعمال الورقية ، ويوفر قدرًا أكبر من المرونة ويحمي أصولك الشخصية من مطالبات الدائنين التجاريين. تختلف اللوائح حسب الولاية ، لذلك قد يكون من المفيد الاستفادة من خدمة التشكيل للتأكد من حصولك على جميع التفاصيل بشكل صحيح. هذه الخدمات على دراية بالقواعد واللوائح ويمكن أن توفر عليك من الاضطرار

                بنفسك LLC إلى القيام بأعمال تسجيل

                كما أنها عادة ما تكون أقل تكلفة من التعاقد مع محام

                هذه ليست سوى عدد قليل من الموارد المتاحة لرجال الأعمال. تعد غرفة التجارة المحلية ومكتب إدارة الأعمال الصغيرة وأي منظمات مهنية تنتمي إليها موارد جيدة للحصول على معلومات تمويل إضافية.

                :المصادر

                627,000 new businesses are opened

                Data World

                controlled and owned by citizens

                MBDA offers grants and loans

                find the latest information

                as a philanthropic effort

                FedEx Small Business Grant Contest

                monthly grants up to $4,000

                In addition to finding funding

                LLC registration

                Written by: Lance Cody-Valdez

                Advertisements

                Neural Network Summary

                Advertisements

                At this point, we will apply our neural network to a working model and verify its correctness after we have completed our Python codes to perform forward and backward progression.

                It is worth noting that our neural network must be programmed automatically to recognize the appropriate weights to perform this task.

                By applying the neural network for 1500 iterations, we notice that the value of the loss gradually decreases for each iteration, according to what is shown in the graph, which is in line with the aforementioned algorithm.

                So the final prediction result for the 1500-repeat neural network is as follows:

                Predictions after 1500 training iterations

                By comparing the predictions with the real values, we find that there is agreement between them with a slight difference. This means that the training of the neural network was successful due to the forward and backward algorithm.

                Advertisements

                Neural Network Summary

                Advertisements

                في هذه المرحلة سنقوم بتطبيق الشبكة العصبية الخاصة بنا على نموذج عملي ونتأكد من صحتها وذلك بعد أن اكتملت لدينا أكواد البايثون المخصصة لإجراء التقدم للأمام والعودة إلى الخلف

                من الجدير بالذكر أنه يجب أن تبرمج شبكتنا العصبية تلقائياً على التعرف على الأوزان المناسبة لأداء هذه المهمة

                وبالتطبيق العملي على الشبكة العصبية لـ 1500 تكرار نلاحظ أن قيمة الخسارة تنخفض تدريجياً لكل تكرار وفق ما هو موضح في المخطط البياني وهو ما يتماشى مع الخوارزمية المذكورة آنفاً

                : لتصبح نتيجة التنبؤ النهائية للشبكة العصبية المكونة من 1500 تكرار على النحو التالي

                تنبؤات بعد 1500 تدريب

                بمقارنة التنبؤات مع القيم الحقيقة نجد أن هناك توافق بينهما مع وجود اختلاف بسيط هذا يعني أن تدريب الشبكة العصبية تكلل بالنجاح  بفعل الخوارزمية الخاصة بالتقدم للأمام والرجوع إلى الخلف 

                Advertisements

                Backpropagation

                Advertisements

                After finding the errors and deviations in the data values, we must adjust the appropriate value for the weights and biases through the derivative of the deviation function related to them, which indicates the slope of the function in calculus.

                Gradient Regression Algorithm

                If the value of the derivative is known to us, we reset the ratios of weights and biases by raising or decreasing those ratios, but this is not enough to calculate the derivative of the skew function directly in terms of weights and biases because their value does not exist in the equation that represents them, so it is necessary to use the law of the serial scale to reach the solution .

                This mathematical equation may seem somewhat complicated, but it is the only way to lead us to the correct solution. For simplicity, we have shown the partial derivative of a single-layer Neural Network.
                After we extract this result, we add the backpropagation task in the Python code for our case.

                And in the following video tutorial, a detailed explanation of the law of the serial scale in backpropagation and the application of calculus is provided by 3Blue1Brown

                Advertisements

                Backpropagation

                Advertisements

                بعد العثور على الأخطاء والانحرافات في قيم البيانات يتوجب علينا ضبط القيمة المناسبة للأوزان والتحيزات من خلال مشتق دالة الانحراف المتعلقة بهما والتي تدل على ميل الدالة بحساب التفاضل والتكامل 

                خوازمية انحدار التدرج

                إذا كانت قيمة المشتق معلومة لدينا فنقوم بإعادة تعيين نسب الأوزان والتحيزات عن طريق رفع تلك النسب أو خفضها إلا أن هذا لا يكفي لحساب مشتق دالة الانحراف مباشرةً بدلالة الأوزان والتحيزات لأن قيمتهما غير موجودة في المعادلة الممثلة لها لذلك لابد من الاستعانة بقانون المقياس التسلسلي للوصول إلى الحل

                قد تبدو هذه المعادلة الحسابية معقدة نوعاً ما لكنها السبيل الوحيد لإيصالنا إلى الحل السليم وعلى سبيل التبسيط قمنا إظهار المشتق الجزئي  

                مؤلفة من طبقة واحدة Neural Network لـ

                وبعد استخلاصنا لهذه النتيجة نقوم بإضافة

                في كودات بايثون لحالتنا هذه  backpropagation مهمة

                وفي الفيديو التعليمي التالي شرح مفصل لقانون

                backpropagation المقياس التسلسلي في

                Blue1Brown3  وتطبيق التفاضل والتكامل مقدم من

                Advertisements

                Loss function

                Advertisements

                In the previous article, we had talked about the concept of Neural Network and how to manipulate weights and biases to get more accurate results based largely on finding the Loss function.

                This is done by using the tool for assessing the general variance of the data set from its mean, which is called sum-of-sqaures, which is a statistical measure of deviation from the mean in the data set, which is shown by the equation:

                The sum of the variance between the predictive values ​​and the real value is what we call the term sum of squares error, and this is done by squaring the difference by measuring its absolute value.

                Through this study we can find accurate formulas for weights and biases that avoid as much as possible the loss of a job that could create a problem in reaching correct results.

                Advertisements

                Loss Function

                Advertisements

                كنا قد تحدثنا في المقال السابق عن مفهوم

                وكيفية التعامل مع الأوزان Neural Network

                والتحيزات للحصول على نتائج أكثر دقة تعتمد

                Loss function بشكل كبير على العثور على

                التي تعرقل الحصول على تلك النتائج ومعالجتها

                بالشكل الصحيح ويتم ذلك باستخدام أداة تقييم التباين

                العام لمجموعة البيانات من وسطها والتي

                والتي تعتبر مقياس إحصائي sum-of-sqaures تسمى

                للانحراف عن المتوسط في مجموعة البيانات

                : والموضوح بالمعادلة

                فحاصل التباين بين القيم التنبؤية والقيمة الحقيقة هو ما نطلق عليه مصطلح خطأ مجموع المربعات ويتم ذلك بتربيع الفرق بقياس قيمته المطلقة . ومن خلال هذه الدراسة يمكننا إيجاد صيغ دقيقة للأوزان والتحيزات التي تجنبنا قدر الإمكان من فقدان وظيفة يمكن أن تخلق مشكلة في الوصول إلى نتائج صحيحة

                Advertisements

                What’s A Neural Network?

                Advertisements

                The general concept of the work of this system can be summarized by analogy with the work system of the brain, which depends for its content on a mathematical mechanism based on several inputs that determine the structure of the required results.

                Accordingly, we can define the components of the Neural Network:

                • input layer x
                • Irregular hidden layers
                • output layer ŷ
                • Different equilibriums between classes w and b
                • Determine the sigmoid activation function of the hidden layers σ.

                Often when calculating the number of Neural Network layers the input layer is ignored as shown in this two-layer Neural Network architecture diagram :

                It is easy to create a Neural Network in Python:

                Neural Network Training:

                The value of ŷ for a simple two-layer Neural Network is derived by the following equation:

                It is clear from the previous equation that the values ​​of the variables represented by the weights w and the biases b, after careful tuning of their values, determine the output of ŷ, which represents the output value, and this is known as the Neural Network training.

                We can divide each iteration of the training process into the following stages:

                • The stage of calculating the value of the outputs, defined as: feedforward

                • The stage of updating the values ​​of w and b, defined as: backpropagation

                This is what the sequential graph shows :

                feedforward

                The above graph shows that Feedforward is a simple calculus and accordingly the output of a two-layer Neural Network is :

                By adding the basic task of Feedforward in the Python code in our previous case, assuming that the value of biases is zero, that is, it is equal to zero, we get:

                However, we have to find a more accurate method for our predictions.. This method is provided by the Loss Function property that we will learn about in the next essay .

                Advertisements

                ؟ Neural Network ما هو مفهوم

                Advertisements

                يمكن تلخيص المفهوم العام لعمل هذه المنظومة بتشبيهها بمنظومة عمل الدماغ التي تعتمد بمضمونها على آلية رياضية مبنية على عدة مدخلات تحدد هيكلية النتائج المطلوبة

                Neural Network وبناءً على ذلك يمكننا تحديد مكونات

                x طبقة الإدخال *

                طبقات مخفية غير منتظمة * 

                ŷ طبقة الإخراج *

                b و w توازنات مختلفة بين بين الطبقات *

                σ تحديد وظيفة التنشيط السينية للطبقات المخفية *

                Neural Network في الغالب عند حساب عدد طبقات

                يتم تجاهل طبقة الإدخال كما هو موضح في

                Neural Network هذا الرسم البياني لبنية

                : مؤلفة من طبقتين

                Neural Network ويعتبر من السهل إنشاء

                في لغة بايثون

                : Neural Network تدريب

                Neural Network لـ ŷ يتم استنتاج قيمة

                : بسيطة من طبقتين بالمعادلة التالية

                يتبين لنا من خلال المعادلة السابقة أن

                b والتحيزات w قيم المتغيرات المتمثلة بالأوزان

                بعد تحري الدقة في ضبط قيمها هي التي

                التي تمثل قيمة المخرجات ŷ تحدد ناتج

                Neural Network وهذا ما يُعرَف بتدريب

                يمكننا تقسيم كل تكرار لعملية التدريب

                : إلى المراحل التالية

                ŷ مرحلة حساب قيمة المخرجات *

                  feedforward : والمحددة باسم

                  b و w مرحلة تحديث قيم *

                  backpropagation : والمحددة باسم

                  : وهذا ما يوضحه الرسم البياني المتسلسل

                  Feedforward

                  Feedforward يوضح الرسم البياني السابق أن

                  هو عملية حسابية بسيطة للتفاضل والتكامل

                  Neural Network وبناءً عليها يكون ناتج

                  : مكونة من طبقتين هو

                  Feedforward وبإضافة المهمة الأساسية لـ

                  في كود بايثون في حالتنا السابقة مع افتراض

                  أن قيمة التحيزات معدومة أي أنها

                  : تساوي الصفر ينتج لدينا

                  إلا أنه يتوجب علينا إيجاد طريقة

                  .. أكثر دقة لتنبؤاتنا

                  Loss Function هذه الطريقة توفرها لنا خاصية

                  التي ستنعرف عليها في المقال القادم

                  Advertisements

                  Big Data Analytics Tools: Talend

                  Ninth tool

                  Advertisements

                  A tool that makes data integration simplified and more effective, and it is free and open source of the ETL style, meaning that its function is to organize and coordinate raw, unstructured information and transform it into ready-made data for practical analysis. It has the ability to develop and manage its applications to the fullest extent, as it contains a central store of data with the ability to deal with metadata, making it the ideal tool for performing all analysis techniques with high efficiency and accuracy.

                  Advertisements

                  Talend : أدوات تحليل البيانات الضخمة

                  الأداة التاسعة

                  Advertisements

                  أداة تجعل تكامل البيانات مبسطاً وأكثر فاعلية

                  ETL وهي مجانية مفتوحة المصدر من نمط

                  بمعنى أن وظيفتها تنظيم وتنسيق المعلومات الأولية

                  غير المنظمة وتحويلها إلى بيانات مهيأة

                  لإجراء عمليات التحليل العملي

                  هذه العملية توفر للمستخدمين إمكانيات متعددة

                  مثل تكامل بيانات المؤسسات والشركات

                  بجودة عالية وخاصة الضخمة منها

                  ما يوفر لها تطوير تطبيقاتها وإدارتها

                  على أكمل وجه فاحتوائها على مخزن مركزي

                  للبيانات مع إمكانية التعامل مع البيانات الوصفية

                  يجعلها الأداة الأمثل للقيام بكافة تقنيات

                  التحليل بكفاءة عالية ودقة متناهية

                  Advertisements

                  Big Data Analytics Tools : Apache Cassandra

                  The eighth tool

                  Advertisements

                  It is a free and open source NoSQL database, and it is the ideal tool for analyzing big data with an expansive feature, which in turn works to avoid errors during the analysis process, thus obtaining accurate and more effective results.

                  The main features of this tool are summarized in the following points:

                  •  Its properties are somewhat similar to SQL, including the query language.

                  •  Provides a wide display area, especially for writing operations.

                  •  The ability to spread securely because it is not restricted to a central server.

                  •  Easy system of data.

                   • The ability to replicate patterns and the flexibility of modification and coordination.

                  Advertisements

                  Apache Cassandra : أدوات تحليل البيانات الضخمة  

                  الأداة الثامنة

                  Advertisements

                  وهي عبارة عن قاعدة بيانات مفتوحة المصدر

                  NoSQL ومجانية من نمط

                  وهي الأداة الأمثل لتحليل البيانات الضخمة ذات الخاصية التوسعية والتي تعمل بدورها على تفادي حدوث خلل أثناء عملية التحليل وبالتالي الحصول على نتائج دقيقة وأكثر فاعلية

                  : تتلخص أبرز ميزات هذه الأداة بالنقاط التالية

                  بما فيها لغة الاستعلام SQL خصائصها تشبه إلى حد ما *

                  توفر مساحة عرض واسعة ولاسيما لعمليات الكتابة *

                  قابلية الانتشار الآمن نظراً لعدم تقييده بسيرفر مركزي *

                  منظومة سهلة من البيانات *

                  قابلية نسخ الأنماط المتماثلة ومرونة التعديل والتنسيق *

                  Advertisements

                  Big Data Analytics Tools : Xplenty

                  Seventh tool

                  Advertisements

                  This tool enables the processing of ETL solutions and various types of data as it is based on the processing of the basic database set. High security and flexibility of data transformation in addition to the fact that it contains a REST application programming panel. All these features and capabilities make Xplenty a platform that provides high efficiency and complete flexibility for big data analysts.

                  Advertisements

                  Xplenty : أدوات تحليل البيانات الضخمة

                  الأداة السابعة

                  Advertisements

                  ETL تتيح هذه الأداة معالجة حلول

                  ومختلف أنماط البيانات كونها ترتكز على

                  معالجة مجموعة قواعد البيانات الأساسية

                  كما وتوفر إمكانية التعامل مع البيانات المنظمة

                  وغير المنظمة من خلال توافقها مع الاتصال

                  بمصادر متنوعة كما هو الحال في

                  ومستودعات بيانات Amazon Redshift

                  وتقنيات سحابات التخزين SQL و NoSQL

                  كما وتتميز بمستوى عالي من الأمان

                  وبمرونة تحويل البيانات علاوة على أنها

                  REST تحوي لوحة برمجة تطبيقات

                  كل هذه الميزات والإمكانيات جعلت

                  منصة أتاحت كفاءة عالية Xplenty من

                  ومرونة تامة لمحللي البيانات الضخمة

                  Advertisements

                  Big Data Analytics Tools: Clickhouse

                  Sixth tool

                  Advertisements

                  It is considered one of the most important database control systems and it is an open source analysis tool designed to deal with columns from Yandex and by means of large coordinated data it allows its users to perform analytical queries within a short period of time.

                  It is one of the distinguished tools in dealing with big data and preferred by many analysts to work on all general analytical functions such as: Presto, Spark, Impala, and in general in dealing with databases represented by columns with the flexibility of controlling the master keys and procedures for deleting unnecessary data, as is the case in InfluxDB.

                  ClickHouse is based on its own SQL language and includes many graphical extensions such as high-format tasks, data models, interlaced data forms, URL-compatibility functions, probability algorithms, various mechanisms for working with dictionaries, formatting schemas formed from working on Apache Kafka, aggregation tasks, designing visualizations saved with their formatting, and many more the other.

                  Advertisements

                  : أدوات تحليل البيانات الضخمة

                  Clickhouse

                  الأداة السادسة

                  Advertisements

                  يعتبر من أهم أنظمة التحكم بقواعد البيانات

                  وهو أداة تحليل مفتوحة المصدر

                  Yandex مصممة للتعامل مع الأعمدة من

                  وبواسطة البيانات الضخمة المنسقة يتيح لمستخدميه

                  القيام باستعلامات تحليلية خلال فترة وجيزة

                  وهو من الأدوات المميزة في التعامل مع البيانات الضخمة

                  ويفضله الكثير من المحللين للعمل على كافة الوظائف التحليلية

                  Presto و Spark و Impala : العامة مثل

                  وإجمالاً في التعامل مع قواعد البيانات الممثلة

                  بالأعمدة مع مرونة التحكم بالمفاتيح الرئيسية وإجراءات حذف البيانات

                  InfluxDB غير الضرورية كما هو الحال في

                  المخصصة لها SQL على لغة ClickHouse تعتمد

                  فهي تتضمن العديد من اللواحق البيانية

                  كالمهام عالية التنسيق ونماذج البيانات وأشكال البيانات المتشابكة

                  URL ووظائف التوافق مع

                  وخوارزميات الاحتمالات وآليات متعددة

                  للتعامل مع القواميس وتنسيق المخططات المتشكلة

                  والمهام التجميعية Apache Kafka من العمل على

                  وتصميم التصورات المحفوظة مع تنسيقها

                  والعديد من المهام الأخرى

                  Advertisements

                  The Fourth And Fifth Tools

                  Big Data Analytics Tools

                  Apache AirflowApache Parquet

                  Advertisements

                  4. Apache Airflow

                  An effective tool in developing the analysis steps and making them more advanced, as Airflow is considered code in the Python language.

                  5. Apache Parquet

                  Apache Parquet is a dual-column, big data-architecture designed for Hadoop that allows it to represent compressed data by controlling new codes as they appear at the column level. Parquet is a popular environment for big data analysts and is used in Spark and Kafka and Hadoop.

                  Advertisements

                  الأداتين الرابعة والخامسة من أدوات تحليل البيانات الضخمة

                  Apache Airflow – Apache Parquet

                  Advertisements

                  4. Apache Airflow

                  أداة فعالة في تطوير خطوات التحليل وجعلها أكثر تقدماً

                  تعتبر كود في لغة بايثون Airflow إذ أن

                  5. Apache Parquet

                  هو نسق مزدوج مخصص للعمل على أعمدة حفظ

                  Hadoop البيانات الضخمة والمصمم للتعامل مع بيئة

                  الذي يتيح له تمثيل البيانات المضغوطة من خلال

                  التحكم بكودات جديدة فور ظهورها على مستوى العمود

                  بيئة متداولة بشكل كبير Parquet كما ويعتبر

                  من قبل محللي البيانات الضخمة

                  Hadoop و Kafka و Spark علاوة على استخدامه في

                  Advertisements

                  The Third Tool Of Big Data Analysis : Apache Spark

                  Advertisements

                  It is one of the open source tools that are highly efficient in analyzing big data due to its reliance on distributed computing technology in RAM, which speeds up the processing process and gives more accurate and effective results.

                  Spark is a suitable environment for many big data analysis professionals, especially for many giant companies such as eBay, Yahoo and Amazon due to the development of this tool for many functions used in analysis techniques such as iterative algorithms and data flow processing, as this tool mainly depends on Hadoop, the advanced system for MapReduce

                  Advertisements
                  Advertisements
                  Advertisements

                  Second Big Data Analytics Tool : Apache Superset

                  Advertisements

                  Superset is a data visualization technology that is done with the help of a group of other components. It is a suitable environment for designing control panels and confirming customer membership through OAuth, OpenID or LDAP. Its characteristics are consistent with most data sources designated to work on SQL program, and its features work in full compatibility with Apache ECharts.

                  Many giant companies such as Netflix, Airbnb, Twitter, Airbnb, and Lyft rely on Superset technology primarily to analyze their products due to its use in MediaWiki.

                  Advertisements
                  Advertisements
                  Advertisements

                  The First Tool From Big Data Analytics Tools Apache Hadoop

                  Advertisements

                  An integrated set of programs specialized in dealing with big data, application programming interfaces, and the techniques necessary to develop them, which are free and open source.

                  This tool consists of four sections:

                  • YARN is a technology dedicated to handling data sets.
                  • HDFS is a categorized file system that is built to run on standard devices.
                  • A programming environment that enables other units to be compatible with HDFS.
                  • MapReduce is an algorithmic pattern used for parallel computation provided by Google.

                  Advertisements
                  Advertisements
                  Advertisements

                  Introduction About Tools For Big Data

                  Advertisements

                  There are many tools dedicated to big data analysis on different software providers such as Microsoft, IBM and Oracle, and they are widely used by analysts of this type of data

                  Especially the open source programs that the largest companies rely on to analyze their products. There are also free tools such as Apache Hadoop, which are classified from the free Apache environment.

                  In the upcoming articles, we will discuss the big data analysis tools, each separately

                  Advertisements
                  Advertisements

                  Advertisements

                  Analyzing Large Amounts Of Data: 9 Proven Tools

                  Advertisements

                  Recently, with the advancement of science and technology, there have been many questions about techniques for dealing with big data, through which we can predict customer behavior, control resources, expand sales, thwart emergency conditions that hinder the progress of any business, and control fraud, in addition to making the daily transactions of many people more flexible and easy.

                  The term “big data” was given to a database that contains several rows or random data related to a topic, or techniques that deal with many inquiries at the same time.

                  Several years ago, the discussion of big data was not so important that even some data science professionals did not have a sufficient understanding of how to deal with the exact structure of this type of data.

                  Big data in its concept does not embody the data itself :

                  The concept of big data is not limited to the data itself, but goes beyond it to strategies related to dealing with that data, with another prevention, which is to find an effective mechanism to process a random set of information related to the activity of any government agency or commercial company, regardless of the amount of that information through which technicians and specialists can find The best organizational methods for converting that information into useful data conducive to overcoming all obstacles to the smooth functioning of that activity.

                  Moreover, according to the new concept of big data, it is considered the best way to get rid of the traditional pattern of effective relationships and transactions in the development of machine learning techniques and its branches, so that big data technicians and specialists receive greater attention and support compared to programming specialists and data scientists in general. Dealing with this large amount of data Data of all kinds leads to accurate and effective analysis and leads to following the right strategies in investing time and effort at the lowest costs to serve commercial or industrial activity or both for major international companies.

                  We will deal as a living model plan of a particular company planning to carry out advertising campaigns on a large scale or a company planning to evaluate its sales movement. The best option to implement these strategies that fall under the name of business intelligence is the use of big data as a model solution to implement these projects more effectively by using more accurate and professional techniques provided by this Type of data analysis.

                  This is done to deal with big data through several steps, and data preparation is one of the most important basics of the analysis process, which consumes the most time from the total integrated system for data analysis.

                  data collection :

                  The data is collected as a first stage by special tools from multiple sources and then stored on a file in its basic position without making any change in the properties because any change or transformation of information loses some of its features and thus reduces the efficiency of the analysis.

                  data selection

                  To explain the concept of data selection, we turn, in an illustrative example, to a promotional plan that is presented to customers for SIM products to be sold before the start of the school season, based on the analyzes of sales movement in the previous year. Based on previous analyzes without neglecting to rely on forecasting according to the surrounding developments and variables.

                  Here comes the role of data analysts in identifying the subgroups of the common data set, which are relied upon to find the best way to produce good results.

                  Clean the raw data:

                  This step includes filtering and processing unstructured, unformatted, or error-containing data, eliminating duplicates, if any, and analyzing them to take the form of useful and required information.

                  Data Enhancement and Integration:

                  Data is supplemented from local data sources or various other data sources (databases or information systems) and their aggregation is included when calculating new values ​​such that a game company collects and analyzes documents produced by games to gain insights into usage behavior and customer preferences so that it can produce plans to enhance the likelihood of opportunities Selling by developing new features that drive the growth of their business forward.

                  Data Format :

                  Sometimes it may require doing data formatting without modifying its values, such as sorting data with specific numbering and encoding, shortening long terms, and removing unnecessary punctuation marks in text cells.

                  Activate the role of forecasters

                  At this stage, the derived features are built and directed to work on the machine learning technology so that they are employed to raise the efficiency of the higher education algorithm and then deal with it by the forecasters.

                  Create an analytic model:

                  Since the model is a method of seeing data, this requires creating an analytical model to predict the required variable. For example, we can say that sorting is the collection of items with similar characteristics into subgroups according to certain criteria.

                  At this point, for the sake of clarity, we can sort customer groups based on the behavior of their customers: sports interests, vegetarians, etc. through tools designed for this purpose (such as IBM SPSS) via the built-in databases.

                  In practice, models that include machine learning characteristics are used to transfer the current analyzes to the future for the purpose of comparing them with reality and other samples. .

                  In general, this type of analysis requires analysts to devise a different method to apply it to the data because there is a state of chaos in the organization of the data resulting from not organizing and coordinating it well. Therefore, block analysis and machine learning are related to the variables created by the existing situation, so they invent a new method by writing more effective software codes. Contributes to bug fixing and rectification of errors.

                  As a last step in this analysis, it is possible to build control panels and charts due to the presence of a small number of data capable of graphic representation.

                  Advertisements
                  Advertisements
                  Advertisements

                  Best For Qualitative Data Analysis: ATLAS.ti

                  tenth tool

                  Advertisements

                  The ideal tool for text finding and sentiment analysis

                  Experience Level : Beginner to Intermediate

                  This tool is specifically designed to deal with qualitative data such as interviews, available survey questions and comments on social media. This tool also allows to perform complex functions such as sentiment analysis, especially for people who do not have experience in dealing with programming techniques.

                  ATLAS.ti program has a number of features, including:

                  • Sentiment Analysis

                  • wordlist

                  • Word cloud

                  • Synonyms

                  • Entity recognition

                  • Display Features

                  • Find texts

                  • Sorting by name, adjective, and others.

                  This tool enables its users to upload images and videos for multimedia analytics and works in full compliance with geo-data and maps.

                  However, its main drawback is that sentiment analysis is available in only four languages: German, English, Spanish and Portuguese, in addition to its monthly subscription starting at $35 for non-commercial use.

                  Some examples of ATLAS.ti usage:

                  1- This idea is based on observing the feelings of people who are subject to a social experience after watching videos expressing those feelings by writing or drawing that determines their impression and behavior and the extent of the impact of this viewing, so ATLAS.ti is the most appropriate tool to do this task to the fullest.

                  2- Organizing data: This tool can easily be relied on to find texts without resorting to programming, especially for people who do not prefer dealing with the Python language, as if you need to find some views of recordings from a series of personal interviews you have previously conducted.

                  We conclude from the above:

                  Data analysts usually prefer to use several tools to deal with data of different content and content. Each tool has a specific task within an integrated data analysis system, some of which need to deal with Excel, ATLAS.ti and SPSS as uses for data analysis related to social sciences, and some need to deal with Excel Polymer Search and Akkio, as is the case with digital marketers and what distinguishes dealing with all these tools is the availability of free trial versions in case the data analyst is not able to accurately determine the type of tool to use for a pattern of data.

                  Advertisements
                  Advertisements
                  Advertisements

                  Cheaper Solution: Power BI

                  ninth tool

                  Advertisements

                  Ideal for creating interactive graphs, dashboards, and data processing.

                  Experience Level: Beginner to Intermediate

                  An alternative to Tableau but has the advantage of using the BI package with the widest options for data visualization and charting

                  Also, it is not necessary to use code, but it gives the option to use the relatively powerful DAX language that programmers who use code.

                  In addition, it has flexibility in data processing and cleaning, easy compatibility with other Microsoft products, and compatibility with working with R & Python to build models.

                  A Power BI subscription starts at $9.99 per month, so it’s less expensive than other programs.

                  Thus, we conclude that the two tools Tableau and Power BI are suitable for business intelligence, but what distinguishes Power BI is that it is better for data processing and less costly, as mentioned earlier.

                  Advertisements
                  Advertisements
                  Advertisements

                  Best For Business Intelligence & Reporting: Tableau

                  Eighth Tool

                  Advertisements

                  The ideal tool for creating dashboards, interactive charts, and master data cleaning

                  Experience Level : Beginner to Intermediate.

                  Tableau is the perfect choice for designing elegant, high-tech infographics and is characterized by its ability to create information control panels without the need to use codes. It allows data analysts to send that data to people who are inexperienced in dealing with technology. It also allows them, through interactive control panels, to easily follow that information. complete.

                  The disadvantages of this program are that, despite its ability to analyze data, it does not have the efficiency to process random data that requires a thorough cleaning, which is often Python and R are the most appropriate options for this task, in addition, it often targets large companies, as its prices start from 70 dollars per month.

                  To illustrate the use of Tableau features in work, for example, every data analyst or data scientist in general sends results and reports to executives, and those reports must be attractive, interactive, customizable, and have the flexibility of access to others, and with the BI feature, you can create charts and visualizations with its ability to easily Join multiple tables, detail and analyze data with complete flexibility by dragging and dropping.

                  Tableau saves a lot of time and effort in creating interactive control panels, thus avoiding dealing with complex programming and wasting time as in Matplotlib / Seaborn / Plotly to get accurate results quickly.

                  Advertisements
                  Advertisements
                  Advertisements

                  Best For Science & Academia: SPSS

                  Seventh tool

                  Advertisements

                  Optimum tool for linear and logistic regression, cluster analysis, t-tests, MANOVA, ANOVA

                  Experience Level: Intermediate

                  This tool is used by professionals in the social sciences and education, as well as in government, retail and market studies, and its main function is to point and click.

                  The advantage of SPSS is that it allows a variety of data types to be contained by a variety of different regression types and tests, so this tool requires its users to be familiar with highly detailed hypothesis-testing statistics such as ANOVAs and MANOVAs.

                  The main disadvantage of SPSS is its high cost, starting at $99 per month.

                  Practical examples of using SPSS:

                  data samples:

                  Let’s say that a researcher in psychology and sociology is conducting scientific research that requires studying samples of certain segments of people in a society. You should have two groups, an experimental group and a control group. The t-test allows knowing that there is a statistical difference between the two groups based on the p-value that you specify.

                  Multivariate analysis:

                  This type of analysis sheds light on the difference between groups through several variables at the same time, as in our previous example. Studying a particular segment gives more accurate results for the study, taking into account the age and ethnic differences, etc.

                  We conclude from the study of this tool that its users prefer it in their reliance on statistical indications taken from data analysis in their science and research that they specialize in. It is an intermediate element between beginner tools such as: Polymer Search and Excel and more advanced programming languages ​​such as Python and R

                  Advertisements
                  Advertisements
                  Advertisements

                  Best For Advanced Statistical Analysis: R

                  Sixth tool

                  Advertisements

                  The ideal tool in advanced academic statistical analysis, big data and machine learning

                  Experience Level: Advanced

                  R program is characterized by its efficiency in conducting very advanced statistical analysis (academic level stuff), especially exploratory data analysis (EDA), and this is what makes it superior to Python, although they have almost the same functional characteristics, especially in the processing of large data

                  R tool is designed to perform advanced-level statistical analysis with high accuracy. It is known that tools that are specific to specific functions can perform those tasks more accurately than those tools that perform general functions.

                  Compared to Python, for example, doing a common analysis for R is simple and easy. As for Python, this task needs to find the right library and know how it works, then write codes and waste time and effort doing actions that you don’t need to do in R.

                  In the end, we conclude that the R and Python tools share almost the same functional characteristics with the advantage of Python in building production applications, but it does not have the efficiency in doing advanced academic computations compared to R .

                  Advertisements
                  Advertisements
                  Advertisements

                  Python : Best For Machine Learning & Automation – Fifth tool

                  Advertisements

                  Optimized tool: for dealing with big data, machine learning, automation and application development.

                  Experience Level: Advanced

                  Python is the most widely used programming language among data scientists and analysts because it is open source, contains multiple and diverse libraries, is characterized by its speed of performance, and is written in C. This means that it is possible to store and process bytes and bits that require a lot of time faster and easier.

                  As we mentioned earlier, the Python language is open source and contains 200,000 packages that include packages used for data analysis such as Plotly, Seaborn and Matplotlib. You can also call libraries in any field of data analysis.

                  Key Features of Python in Data Analysis, Machine Learning, and Automation:

                  • Great ease in dealing with small data and in performing complex calculations.

                  • Super speed in the processing of huge data.

                  • Save a lot of time in automating information.

                  Despite all these advantages that Python has, it is not without some drawbacks, most notably its ineffectiveness for mobile applications on the one hand, and its learning period to serve the purpose for which it is used, which is considered long compared to other tools on the other hand.

                  Python application examples:

                  Automation : You can do the analysis of several groups of data using several analysis tools such as Excel, but this requires a great deal of time and effort. The analysis then will be manually for each group separately, but the analysis of the same groups using Python will be more flexible and fast, and with 15 lines of code that will accomplish the task perfectly. Face .

                  Cleaning data : If you lose a sponsored link from a TV show, for example, you can restore those links by discovering those links in the first stage and then writing code to restore links as a second stage.

                  Exploratory data analysis :

                  You can understand the visualization and distribution of data by building an interactive model of your data in simple code in a short time using the Python module Pandas Profiling.

                  Thus, we conclude that these characteristics of the Python language made it the most widely used and desired language by data analysts and the best in dealing with data science and its branches of science and technology.

                  Advertisements
                  Advertisements
                  Advertisements

                  Best For Querying Big Data: SQL

                  Fourth tool

                  Advertisements

                  The ultimate tool for checking and processing big data

                  Experience Level: Intermediate

                  SQL is a programming language for querying and manipulating data

                  It performs almost the same tasks as Excel, but it is superior to it in its ability to deal with large data, and thus shortens a great deal of data processing time compared to Excel, in addition to its ability to store data in small files.

                  However, the only aspect in which Excel excels over SQL is the ease of learning and handling of the main tasks.

                  The main function of SQL tool is to edit big data

                  For example, you have a very large number of posts on Instagram and you want to make edits or sort those posts with easy procedures and simple instructions.

                  It has an effective role in joining data sets together. You can rely on SQL to combine several spreadsheet files containing a number of fields in one file with the utmost smoothness and flexibility, avoiding complications, difficulties and wasting time that you face to perform this task in Excel.

                  Advertisements
                  Advertisements
                  Advertisements

                  Third Tool: Building Prediction Models: Akkio

                  Advertisements

                  The ideal tool for predictive analytics, sales and marketing

                  The principle of this tool is based on artificial intelligence. After you enter your data on Akkio, select the variable you want to predict, and Akkio will build a neural network around this variable, using 80% as training data and 20% for validation.

                  The most important thing about Akkio is that it is not limited to prediction but also classifies the results accurately and with a few clicks in simple steps you can publish the model in a web application.

                  However, its disadvantages are that it is limited to dealing with table data and does not support the discovery of image and audio files, and its price starts at $50 per month.

                  To illustrate how to invest this tool to serve your business and projects, let’s say for example that you run an online store and email promotions, you use Akkio to create forecast models that you sell to customers so it can be said that this tool is good for users who do not have technical experience to get started with predictive analytics.

                  Advertisements
                  Advertisements
                  Advertisements

                  The Second Tool: Polymer Research

                  The Second Tool:

                  Advertisements

                  This tool is considered one of the easiest data analysis tools but the best for analyzing and displaying sales and marketing data and practical in business intelligence techniques

                  Experience Level: Beginner

                  You can perform a set of tasks in the analysis by entering your data on the site of the tool, which in turn will convert that data into an interactive web application, and these tasks include:

                  1- interactive pivot tables:

                  You can get questions about the data in a smooth and fast way and sort the entered data and output by clicking on click on the instructions for this process.

                  2- Automatic explanation:

                  Several options are presented to you about the data to ensure that you get the best results, such as suggesting summaries and showing anomalies, such as providing the optimal options for an effective digital marketing strategy according to certain data that determine the size of the currency, the target group, and others.

                  3- Interactive visualizations:

                  This tool allows its users to find several ideas and features about data and create interactive dashboards by presenting many types of charts, whether strip, bubble, scattered and heat maps, and the fact that these visualizations are interactive, which makes dealing with them easier and more accurate, especially in terms of sorting and filtering data.

                  Among the advantages of this performance is the discovery of matrices and their automatic division, as well as the presence of features and analysis techniques that cannot be performed by other programs such as Excel.

                  Despite all the advantages of this tool, it is not without some drawbacks, the most prominent of which is its inability to deal with large data and its loss to give more accurate results when dealing with more complex analysis, as it does not provide several types of charts and graphs.

                  This tool provides digital marketing users with several advantages as mentioned above, for example, this tool can act on your behalf in running Facebook ads or any PPC campaign and finding the most effective groups.

                  After you enter the data of your search for the target group of the audience, it sorts the search results and reviews them for you from best to worst and provides information on the secondary values ​​resulting from that search process.

                  Business Intelligence: Polymer turns your spreadsheet into a dashboard where you can create infographics that you share with executives or clients via a URL that’s easy and flexible to access.

                  Therefore, this tool is simply considered optimal for non-technical people and for beginners because of the features and techniques that it offers with high efficiency in accomplishing the required tasks.

                  Advertisements

                  Advertisements
                  Advertisements

                  First Tool: Excel Tool

                  Advertisements

                  Let us start with the first

                  • Excel Tool:

                  Excel is ideal for processing graphs and charts, and for analyzing and storing data; you can replace it as well if it is not available in your workplace with google spreadsheets because of the great similarity between them. Excel allows you to create charts and graphs very smoothly, providing several types of charts, including pie charts, box charts, bar charts, scatter charts, and other forms of charts, so either you’re a beginner or intermediate could use this program and take advantage of its capabilities.

                  You can also customize the colors according to what your work requires, in addition to various options such as controlling the size to display the results on the web with appropriate accuracy.

                  Excel provides a set of capabilities and techniques that allow you to control and change the data as you want, which makes Excel the ideal program for data analysis through several utilities, filters and mathematical operations within the program.

                  The circle of benefit from the program expands by learning the original programming language of the program, which is VBA, and that is recommended for those who spend a long time working on the program.

                  However, the main problem of Excel is that it is unable to process and analyze large and more complex data, and it does not favor its use in statistical analysis.

                  • Here are samples that illustrate some of the features of working on Excel:

                  Data manipulation:

                   Excel contains several options for dealing with specific parts of the data, such as deleting specific positions of characters in each cell, or dividing a column into several columns, and so on.

                  Calculations:

                  Let’s say you have e-commerce data about sales of certain products and you always in need for calculations. So, Excel gives you several options to perform calculations on that data.

                  Bivariate Analysis:

                  Excel could be helpful in that case as it offers all the types of charts you need to analyze univariate or bivariate structured data.

                  Pivot Tables:

                  This tool enables you to create quick and easy pivot tables to get answers to common questions.

                  As a conclusion, Excel is an important tool with techniques and options that serve data analysts in implementing all that is necessary for their projects.

                  Advertisements
                  Advertisements
                  Advertisements

                  Introduction For Data Analysis Tools

                  Advertisements

                  Data analysis tools of all kinds are designed to serve the purpose of their use, but the difficulty of choosing the most appropriate tool lies in the similar capabilities between some tools, so we will discuss the selection of the best option for the appropriate tool for the type of analysis you are doing, and we will discuss the most commonly used by beginners and professionals in data science.

                  Factors that help you reach the selection of the appropriate tool for data analysis:

                  • Determining the budget and the size of the work cadre in your company.

                  • Knowing the volume of data that we will analyze.

                  • Knowing the type of data to be analyzed and whether it needs classification or not.

                  • Knowing if the analysis require certain types of perceptions?

                  • Determining the function of the entity we are dealing with.

                  Content list:

                  We will mention the best and most appropriate option for each of the analysis techniques:

                  • For sciences and academia: SPSS

                  • For qualitative data analysis: ATLAS.ti

                  • To query big data: SQL

                  • To create graphs and edit data: Excel

                  • For non-technical users: Polymer Search

                  • To build prediction models: Akkio

                  • For automation and machine learning: Python

                  • For advanced statistical analysis: R

                  • Reporting and Intelligence Techniques: Tableau

                  • A cheaper alternative to intelligence techniques: Power BI

                  We will discuss later each of these options separately.

                  Advertisements
                  Advertisements
                  Advertisements

                  The Importance Of Digital Marketing For Small Businesses

                  Advertisements

                  Digital marketing is a key factor in the success of any company, especially for small business owners. Its importance lies in several points, most notably its great contribution to bringing more potential customers through the wide and large spread of sites covered by digital advertising campaigns, in addition to that you can choose your audience who are interested in the product or service. In addition to its low costs compared to traditional means of advertising through the features and techniques provided by social media that make the advertiser reach the desired goals of his advertising campaign, if he uses them to the fullest, it is considered the link between the advertiser and the customer like search engines, content, e-mail and clips Video, illustrations, advertising text messages and e-books.

                  Therefore, it is necessary for any person who undertakes a small business project to adopt the process of digital marketing to promote his products or services, but rather he must develop his methods of buying and selling and dealing with customers to keep pace with the development taking place in the electronic market worldwide.

                  The importance of digital marketing lies in several points that we will list with illustrative examples, including :

                  Optimization of integrated content on the Internet :

                  The type and form of the advertised content often have a major role in attracting people to it, so the advertiser must choose appropriate and appropriate content, whether it is advertising text, illustrations, expressive images or videos. In producing attractive content through which he communicates the idea of ​​the advertised product in an innovative manner, such as writing an advertisement phrase alongside a picture or creative design that draws attention, or as filming a video clip discussing the most important issues or problems for a particular group of people and helping this group to find appropriate solutions and so on.

                  The role of social networking sites in digital marketing :

                  As a result of the great demand for social networking sites by Internet users, especially those looking for specific products or services, these platforms provide their users with services and technologies that help them find faster and greater what they are looking for by offering publications and advertisements that suit their interests that they had included as information when they subscribed to these The platforms are on their personal accounts, and in turn, it is an opportunity for the advertiser through these platforms to make the best use of these technologies to promote his products or services and get the largest possible number of customers.

                  The goals of social media users differ, each according to his interest, some of them use it for entertainment and entertainment or gather news and information, and some use it to present to him his achievements and works, and others use it for learning and benefit, and some of them use it to promote his products and services, and with this difference, these means strive to develop their work system to attract the largest possible number of subscribers using the latest technology and information methods

                  Through it, developers and those in charge of social media work to provide comfort and safety for their subscribers and provide everything that would help them achieve their goals, regardless of the importance of these goals, negative or positive. Marketers know very well the importance of these platforms in achieving their desired goals and they are aware The interaction between the advertiser and the potential customer is very necessary to build trust between the two parties on the one hand and to know the strengths and weaknesses of the promotional campaign through the followers’ comments and the extent of their interaction with the advertising material presented to them on the other hand.

                  Developing methods to reach customers:

                  Many Internet users around the world use modern search techniques to obtain information and search for products and services on the Internet. Perhaps the most prominent platforms that most of these users rely on are Google and Bing platforms, which provided a new and advanced pattern of communication between the advertiser and the customer through search engines and methods. Effective in analyzing data and studying the stages of the promotional attic, these platforms derive their importance as a destination for huge numbers of Internet users, whether from their mobile phones or computers and tablets. This large number of users has made these platforms carry out digital marketing campaigns for various commercial activities, whether they are advertisements for tourist trips Or scholarships, businesses or other services that you offer in your online store or any other business. Perhaps the best and fastest way to generate leads is through search engine marketing.

                  Digital Marketing Techniques:

                  Digital marketing techniques vary according to the advertised material, for example:

                  Google Analytics This tool enables you to analyze the profit mechanism that you make through digital advertising, monitor the activity of users in pay-per-click marketing campaigns, track the flow of visitors to the website, and many more features that you do not see in traditional marketing campaigns.

                  Google Keyword Planner: It allows you to put the keywords that are searching for users who are looking for a specific product within a scheme that opens the way for you to know your competitors and learn about ways that enable you to outperform them. You can also search for new sites to promote your products and services. I made more profits.

                  Rapid development of online communities:

                  Many marketers are keen on continuous communication between them and their followers, as in a YouTube channel or an account on a social networking site, which creates a cohesive and solid community with regard to the aspects of work and commerce. And skills are invested by some commercially to open up many horizons for them to establish a business through which they can build a successful and well-known brand name for the pioneers of these platforms as a Facebook page, blog or YouTube channel.

                  E-mail marketing is also an essential pillar of e-marketing. People or companies often resort to checking incoming messages to their e-mail in order to get what is useful for them. Here comes the role of the e-mail marketer to present to researchers about the benefit and quality in any particular service. To provide what it has by sending messages with valuable and useful content to the largest number of people and companies seeking the best services.

                  Advertisements
                  Advertisements
                  Advertisements

                  Skills You Need To Start, Run And Grow Your Online Business From Home

                  Advertisements

                  Digital Marketing Skills:

                  You must develop your skills in digital marketing to ensure the smooth running of your business process. The continuity of profit from your online business depends on your ability to organize a mechanism that guarantees you efficiency in managing social networking sites and in content marketing skill, improving the appearance of results on search engines and investing them optimally in Marketing process.

                  Learning Skills :

                  No person can acquire any skill and become highly qualified in any particular field if he has not undergone several educational programs that have led him to success and excellence and learn from failure before success. This fully applies to your marketing project, as you must learn everything It benefits your business based on your own experiences and the experiences of others, quoting from the experiences of experts and specialists in this field, and making it an approach to follow during the process of marketing your products or services.

                  Leadership skills:

                  It is doing what you have to do according to the requirements of your marketing plan and the skills you pursue within the framework of the possibilities offered to you by social media platforms and technologies provided by search engines, whatever the circumstances and obstacles you face. In work and in avoiding the negative impact of criticism that you are exposed to, it does not affect your self-esteem and decrease your determination, but on the contrary, you make it a positive factor through which you correct defects and shortcomings, if any, so that you have these ingredients together as a leadership personality that advances your business activity for the better.

                  Money management:

                  The success of any business is not only limited to earning money and making profits, but you must know how to manage this money by saving it and investing it in developing and expanding your project, especially working online. Good forms of money management and as your profits increase, you can allocate more amounts to promotions, which contributes to the growth of your business circle more and faster.

                  Formation of an experienced team:

                  Building a team capable of assisting you in developing the digital marketing approach for your online business is an important factor for the success and growth of this activity in the long run, and that is by selecting people with experience and employing them, each according to his specialization and experience, and by combining these experiences, an integrated work system is formed that inevitably leads to impressive results that reach the process. marketing to the required level.

                  Decisive and quick decision making:

                  One of the most important marketing skills on which the success and growth of the online business depends is the speed of decision-making regarding how and when promotional campaigns on the Internet, such as choosing the date of offers and dates of discounts on your products and many of the ideas that distinguish you from your competitors, so you must avoid hesitation in making decisions that That will contribute to the development of your business and increase your profits.

                  Data analysis skills:

                  The growth of business and thus increasing profits through working online depends largely on your ability and skill in analyzing customer behavioral data and data related to the progress of the promotional process. And more towards professionalism in the field of digital marketing.

                  Time management skill:

                  Exploiting the time factor is one of the cornerstones of the smooth running of the digital marketing process, by knowing how to invest your time in certain times or events that match the content of your business

                  What gives you strong competition among your peers in the market and ensures the growth of your business in record time is the perseverance in implementing your marketing methodology on a daily and continuous basis.

                  Advertisements
                  Advertisements
                  Advertisements

                  Ideas To Start Your Online Business From Home

                  Advertisements

                  Online store on a self-hosted website:

                  This requires you to take several steps to start with setting up the site from choosing the domain name and hosting, then defining the type of business and the payment method that your customers will deal with you within the site, and then start following an appropriate promotion plan for your products or services using social media such as targeted advertising on Facebook and pay-per-click and content marketing strategies.

                  Using the Amazon platform

                  The Amazon platform is considered a widespread electronic market. Once you use the Amazon platform to display your products, the people in charge of it will take the procedures of the business process in a manner that ensures its success for the seller and the buyer.

                  Self-hosted blog:

                  A blog is an online business that requires you a little money backed by using your skills in communicating with others and through it you can help people gain skills and share experiences in a specific topic. The way to earn money from a blog is in several ways:

                  1- Promote services such as designing websites or offering graphics and designs for sale.

                  2- Through commission marketing to another party that sells products in which it plays the role of a commercial intermediary between the seller and the buyer in return for a sum of money.

                  3- Content-based advertising.

                  Offer on freelance websites:

                  This method depends on displaying a set of samples of your work, whether graphics, designs, writing, or any service related to marketing skills, within the framework of your own profile that you create on independent websites and platforms specialized in publishing those services.

                  Having a certain skill opens the way for you to start your independent business from home, online, in line with your interests and experiences, in parallel with obtaining a good financial return.

                  The more you offer on these sites works of a distinguished professional nature, your chance to work on those sites will be greater and more abundant, as the quality of your work reflects to customers a positive image that encourages them to choose you to implement their work within the framework of the strong competition within these platforms.

                  Online lectures:

                  This method depends on you conducting online training courses within your specializations and skills. If you are skilled in drawing, for example, you can conduct several educational lessons on the Internet explaining the principles and techniques of drawing, in which you attract a large number of followers interested in learning to draw.

                  The same applies to any other skill that you invest in publishing through specialized platforms or on your website, depending on the correct promotion and quality in explanation and delivery that will bring you appropriate profits.

                  Create a YouTube channel:

                  The YouTube platform is a suitable and fertile environment for offering and publishing your services to reach the largest possible group of people by creating your own channel. By launching an educational project in a specific field, for example, you shoot videos that attract followers so that you can earn profits from advertising and marketing on that channel.

                  Creating and developing mobile and web applications:

                  You can benefit from acquiring skills in creating and developing mobile and web applications through your learning of programming techniques, and this gives you several options to determine the type of applications that you will create in line with the requirements and needs of the market

                  If you have more idea please share it with us

                  Advertisements
                  Advertisements
                  Advertisements

                  Steps To Start Your Online Business

                  Advertisements

                  In this Article, we will list the 6 most important options and techniques for starting any online business:

                  1- Rely on your own skills:

                  The skills that you possess in any field and your method of using those skills are your weapon in moving towards a successful online business. Investing your strengths in drawing, cooking, selling, marketing, or even in creating videos makes you a useful person in the eyes of followers and the focus of attention and attracting searchers for the services you provide. All these factors can be considered your true balance in starting a successful project online.

                  2- Define your goals and make them your top priority.

                  Determining the main goals of working online is an important major step that puts you on the right paths in your career. Earning money is one of the most important goals for anyone who practice a business anywhere and anytime, and this does not negate the desire to create a well-known, reputable brand that leads to establish good business relations with customers and stimulate the desire of qualified people to join your team. All these goals give you a strong motivation to level up your business to a high position in the widespread online market.

                  3- Perform a valuable transition:

                  One of the important options in developing an integrated business that greatly contributes to increasing profits. Your integration into the electronic market opens the way for you to spread your products and services across a wider geographical spot and thus expand your circle of customers by creating your own online store in which you display your goods or services or display them on other sales platforms Online.

                  For example, if a teacher gives lessons to students at his home, he teaches via the Internet, which increases the number of his students and increases his profits.

                  4- Make your hobbies and interests a profession for you:

                  If you are good at playing music, or composing poems, or your hobby is cooking, drawing, or acting, then investing any of these hobbies in making it work for you is the best way to start your online business, provided that you support your interests and enhance them with creativity and use all your skills to make you excel at Your peers in the field of business via the Internet and thus you have taken the first step on the road to success and vice versa. Your attempt to start an online business that is not related to your studies or interests is a failed attempt.

                  For example, a person cannot start a business by selling sports equipment or providing explanations about exercises via the Internet, and he is not familiar with sports at all. In return, a person who has talent and high skill in drawing starts a business online by using that talent correctly, which is the best strategy for the success of work through the Internet.

                  5- Start with little money:

                  There is no doubt that using an amount of money to finance your project online increases the success rate of that project. Perhaps the best use of that money is to use it in promotional and digital marketing campaigns to serve the growth of your project and ensure its continuity and spread, so it is the good budget that helps to develop the business faster. But, if the money is not adequately available to be relied upon to earn money, it will be based on what you have of experience and skills.

                  6- Allocating working hours.

                  One of the strategies for starting an online business is to allocate working hours in proportion to the income. In other words, if you work in a company and want to start an online business, part-time is the best option for you. With the expansion of your business and increasing your profits online, you have the choice whether to leave the job or keep working full time with the assistance of a representatives who has the required skills and experience to handle the work.

                  – Next time we will review ideas for online businesses.

                  Advertisements
                  Advertisements
                  Advertisements

                  What Are The Best Digital Marketing Strategies For Successful Businesses?

                  Advertisements

                  Drawing a correct digital marketing strategy is one of the most important pillars on which the proper conduct of the promotional process is based and choosing the right plan is important in the optimal use of the features offered by all digital marketing media, which will bring you great benefit and raise your business to the desired level.

                  On the contrary, if the marketing plan is not at a good level of professionalism, the chances of its success will diminish, and therefore the marketing campaign is doomed to failure.

                  There is no doubt that most of the companies that are very popular and enjoy an excellent reputation have derived their popularity and success from the well-chosen purely strong marketing approach through which their business continues to grow.

                  What is the best strategy for e-marketing success?

                  The skill in using the methods and tools available to build business relationships with customers and deal with product pricing and distribution techniques in the right way constitutes the basic structure of a successful digital marketing strategy and this is what you will learn about in this article in order to reach professionalism as an advertiser through digital marketing capable of leading social networking sites and employ it in the service of your advertising project.

                  In our explanation of the digital marketing strategy, we will address an example of marketing through the Facebook platform, which has a major role in spreading advertising content on a large scale.

                  • As Facebook has many advertisement tools that allow anyone to create a business page. It is an ideal plan to start using this page to pick the target group audience and type of the publication that interest the audience. Thus, it is an exemplary step towards the success of the promotion process on Facebook, especially since the features available on the page enable linking other accounts with the Facebook account, such as a website that helps the audience to find it easily and get more visits, thus increasing the opportunity for the business to grow.
                  • The content marketing strategy also has an effective role in the growth of the business. For example, a toy store presents a blog about games that enhance the children creativity. Choosing the appropriate title that will appear in the first search results for those looking for games that enhance the child’s creativity represents an effective strategy for content marketing. Additionally, sharing this blog on social media could attract more visitors to your product website and encourage them to sign up and get emails for future activities.
                  • One of the other marketing strategies that contribute the growth of the business is “Google My Business”  because using this tool could help people to easily find the location of any business as the features and services offered by that platform that allow  classifying the business product according to the lists of services, categories and hours of operation on maps online Like Google Maps, then include this business in search lists to show researchers specific products and services.

                  Finally, the most important way to increase the visitors numbers  is choosing the appropriate promotional words that are frequently used and that will appear in search engines for the huge number of Internet users in order to search for a specific business. Assuming that you are a seller of women’s clothing and dresses, with the approaching festive seasons, the title “Best Evening Dresses” appears in Google ads could be very useful to attract more people to your websit.

                  Advertisements
                  Advertisements
                  Advertisements

                  What Are The 8 Types Of Digital Marketing?

                  Advertisements

                  Digital marketing is divided into 8 main sections: social media marketing, email marketing, search engines, pay-per-click, content marketing, affiliate marketing, mobile marketing, marketing analysis, and affiliate marketing.

                  It has been noted that relying on digital marketing has contributed greatly to the development of the marketing approach for companies and institutions through the possibility of choosing advertising designs and controlling the quality of the target group of the audience according to their interest in the advertised product.

                  Types of digital marketing:

                  Search Engine Optimization (SEO)

                  The appearance of the site that contains the advertised products in the first search results on Google is an important factor for this site to reach the largest category of customers looking for those products, but the extent of the success of this process requires the promoters in this way to select the appropriate words and phrases most frequently used by researchers on Search engines and their inclusion in the advertising content of the advertiser, and the way the website is designed in an attractive and organized manner and the choice of its link with the other site plays a major role in obtaining the desired results from the marketing process using search engines.

                  So, it is imperative for marketers in this way to be fully aware of the mechanism of search engines, especially Google, and to understand their algorithms by following these steps:

                  A good site structure helps search engines reach it fully, including advertising content, and this is done through the correct format of sitemaps, links and URLs.

                  It is necessary to replace images with alternative texts, videos and sounds with texts so that the search engine can read the content of the site clearly.

                  Choosing the appropriate words and search terms in the advertising content within the site and selecting the frequently used phrases in a concise manner is considered one of the mainstays for improving the priority of the site’s appearance in the search engine results.

                  Social media marketing:

                  It is everything that includes promotions on social media platforms, provided that it is not limited to creating sponsored posts and interacting with comments only, but also includes full coordination of the automation and scheduling processes offered by these platforms, especially the continuous follow-up and use of them to serve the progress of the promotional process to the fullest.

                  Those in charge of promoting through social media must remain in contact with the general marketing staff and coordinate with them fully to ensure the exchange of messages and all elements of the advertising program at a high level of harmony and organization across all systems, whether through the Internet or other means of other promotion.

                  Also, the continuous follow-up of the ad traffic by measuring and evaluating the audience’s interactions with the advertising publications plays a major role in correcting the defect, if any, and enhancing the positive points in the event that the promotional process proceeds as required.

                  Social media platforms give you many options that are not limited to Twitter and Instagram, but also include other areas such as:

                   Google My Business, eBay, Facebook Messenger, and Marketplace.

                  With all these advantages offered by these platforms to you as an advertiser, the extent of the success of the promotion process remains dependent on the type and form of the advertising publications in a way that draws attention and attracts the onlookers and in the manner of presenting the advertising text that cannot be overlooked as an essential element of the advertising campaign.

                  Pay-per-click (PPC):

                  It is the indication of each click of the ads that appear at the front of search results at the top of the page, or those that appear while browsing web pages and mobile applications, or that appear before the beginning of YouTube clips. It is an effective way to raise the percentage of the promotion process to advanced ranks in the search results, and on the other hand, it is distinguished from others that you pay the advertising expense when someone clicks on your ad.

                  The percentage of the cost of advertising varies according to the number of people searching for keywords and keywords in the sites, so the value increases by the large number of searchers for those words and decreases as their number decreases.

                  Email Marketing:

                  Email marketing is one of the important sections of content marketing. Email marketing experts have an integrated vision of how to deal with people professionally and flexibly, and they have the skill to follow and analyze customer interactions by tracking the number of people who entered the email, the percentage of clicks, opening the mail, etc. From tracking mail traffic in general, and certainly there are several important things that should not be hidden from the originator of e-mail advertisements, including:

                  * Your personal stamp is an identification identity for you through your mail for customers and visitors, which distinguishes you from others

                  * Convincing the public of the urgent need for the advertised product and presenting a strong offer that ends within a short period of time, making the site a great turnout.

                  Content Marketing:

                  This is a method that is considered a marketing plan that will continue in the long term, through which advertisers present the marketing content elements of videos, voices, texts and podcasts, which will continue over time to attract the largest segment of the audience.

                  Mobile Marketing:

                  This type of marketing is done via smartphones or tablets to the target audience through text messages, websites, e-mail and social media by offering promotional offers or advertising content during a specific time and place.

                  Statistics have proven that a large group of consumers spend much more time using smart phone applications compared to watching advertisements on TV.

                  Marketing Analytics :

                  This type of marketing allows the advantage of tracking the progress of the marketing process in great detail by knowing the behavior of users in terms of the number of visits, click rate, the number of times email messages are opened, and many other advantages that require those in charge of the marketing process to absorb the huge amount of analysis information and deal with it according to a plan a certain professionalism.

                  Knowing the implications resulting from the analysis of the marketing process helps to create a specific strategy by knowing the strengths and employing them in supporting advertising campaigns to upgrade them to the best possible performance on the one hand, and on the other hand knowing the flaws and weaknesses to be remedied and avoided.

                  Marketers have a good number of techniques that allow them to assess the effectiveness of marketing operations, and perhaps the most famous of these is the Google Analytics tool used for marketing analytics.

                  Affiliate Marketing:

                  This type of marketing depends on establishing a business relationship that connects your company with specialized agencies to lead the promotions according to well-thought-out and highly effective systematic plans by involving their audience in your company’s promotional processes, whether publications or videos to attract a larger number of customers that increase the expansion of your business within a short period .

                  Many platforms that adopt the commission promotion process have spread, such as TikTok, Instagram and Youtube, and it is expected that the number of platforms that adopt this type of digital marketing as an approach to it will increase, according to statistical studies.

                  Finally:

                  In the end, digital marketing is one of the most important areas that everyone should learn how to master their skills

                  Advertisements
                  Advertisements
                  Advertisements

                  What Is The Concept Of Digital Marketing?

                  Advertisements

                  Digital marketing is the process of promoting and selling products and services by electronic devices through social media, search engines, e-mail and mobile applications.

                  About digital marketing it depends on online marketing and offline marketing that is built on seven main pillars:

                  1. Content Marketing

                  2. Search Engine Optimization (SEO)

                  3. Social Media Marketing (SMM)

                  4. Affiliate Marketing

                  5. Using Search Engine Marketing (SEM)

                  6. Email Marketing

                  7. Pay-per-click (PPC) advertising

                  In this article, we will highlight The offline marketing:

                  Offline marketing is based on four main categories, which are electronic marketing( enhanced offline marketing), radio marketing, television marketing and telemarketing, and we will address each of them separately.

                  Electronic Marketing(Enhanced Offline Marketing):

                  The billboard is one of the means of marketing that is not connected to the Internet, especially electronic ones. However, the success of advertising in this way depends mainly on the placement of the billboard, as it is placed in a place crowded with pedestrians that attracts a larger number of customers, which returns to the advertiser with more positive results.

                  The detailed explanation through pictures and illustrations, which attracts a good number of pioneers in electronic stores, is an important factor in the digital marketing plan.

                  From the above, we conclude that the success of offline marketing depends on attracting the largest segment of people.

                  TV Marketing:

                  According to statistics related to television marketing, the number of television viewers in the United States is still consolidating the mass base on which television marketing is based, especially the high percentage of subscribers to multicast channels.

                  Radio Marketing:

                  A study says that in recent years, the number of radio listeners in the United States has increased significantly, and in return, the value of spending on radio advertising is rising in parallel with that rise.

                  And the methods of advertising on the radio developed by making the host of the program start his radio program by reciting your advertisement and promoting your product.

                  So, with the help of search engines, you must choose the stations whose interests and requirements are in line with your advertised products. For example, if you own a sportswear and equipment company, you need to search for a radio program whose listeners are youth and athletes, on the one hand, and on the other hand. As a radio advertiser, you must choose the advertisement that is entertaining and not boring for the listener in the absence of the visual effect that people are more attracted to.

                  Mobile Marketing:

                  The number of people connected to the Internet from smart phones has increased by much more than the number of Internet users from computers. This wide spread of smart devices has contributed to raising the value of the amounts spent on mobile advertising compared to desktop advertising expenditures.

                  Call and text:

                  It depends on contacting a person and trying to sell a product to him, but this method has limited effectiveness compared to marketing through social media.

                  And text messages have a better role in the marketing process due to their availability on all phones and their widespread spread. Offering discounts is an important factor for any advertiser to attract the largest segment of customers. On the other hand, you can send special offers and gifts to customers participating in text messages. The text message service allows you to remind customers of appointments. Specific to launch a specific product and determine the date of receipt, for example.

                  Finally:

                  Despite the great reliance on the Internet in the development of the marketing process that cannot be dispensed with for any advertiser, the use of traditional methods that do not need to connect to the Internet still exists and achieves good results in marketing and contributes to expanding the circle of potential customers as well as working on the development of traditional devices to achieve maximum benefit of digital media.

                  Advertisements
                  Advertisements
                  Advertisements

                  Essential Python Interview Questions

                  Advertisements

                  Programmers and developers show great interest in the Python language, given that it is one of the most important and most popular programming languages in the world of technology, especially contemporary sciences such as data science, artificial intelligence and its branches.

                  Therefore, it is essential to look at the top eight questions that you will face if you are going to conduct a Python interview .

                  1- What is your knowledge about interpreted language?

                  Hiring staff usually start the interview by asking the basic questions about Python and brief explanation of basic concepts of this programming language.

                  2- What are the benefits of Python?

                  This is one of the main questions in interviews, that reveals your understanding of the Python language and why companies start replacing other programming languages ​​such as JavaScript, C ++, R and others with Python.

                  3- Create a list of the common data types in Python

                  The interviewers are likely to ask about basic functions and concepts that are used a lot when anyone starts using Python including numeric data type, string type, assignment type, list types, set type, and so on.

                  4- What are the basic differences between lists and tuples?

                  Your answer to this question reveals your major understanding and ability to identify the differences between basic components of this language like lists ,tuples, mutable and immutable terms.

                  5- What is _init_?

                  Some Recruiters ask about details of functions and codes to test your knowledge in this language. The _init_ method is implemented in Python when creating a new object to help distinguishing between methods and attributes during the programming process.

                  6- Explain the differences between .py and .pyc?

                   One of the general questions in a Python interview, through which they learn about the programmer’s ability to understand concepts and terms in order to deal with the two differences in an optimal manner as required.

                  7- Describe Python namespaces.

                  This is one of the most interesting questions that recruiters usually like to ask in interviews because of the importance of Namespaces to set objects correctly. Your skills in defining the dictionary and Namespaces types is strong evidence for the interviewers of your high proficiency in understanding the Python language.

                  8- What are all necessary Python keywords?

                  A main and important question that requires any candidate in the interview to know the important keywords of the Python language before starting the interview, which are 33 keywords that include the meanings of variables and functional terms.

                  Advertisements
                  Advertisements
                  Advertisements

                  5 Books To Take Your Data Visualization Skills To The Next Level

                  Advertisements

                  In this article, we will review the best data visualization books that will help you raise your level and develop your performance in graphic representation.

                  1- The Data Visualization Sketchbook:

                  This book is characterized by being a comprehensive guide to clarify the rules of drawing and dealing with graphs, starting from the stage of its creation, through how to deal with the control panel and designing slides, all the way to the stage of completing the graph in an optimal manner.

                  2- Storytelling with Data: A Data Visualization Guide for Business Professionals :

                  This book will teach you the whole process of creating helpful visualisations from A to Z, and how to attract the audience’s attention to the main visualisation points.

                  3- Effective Data Visualization: The Right Chart for the Right Data

                  This book is characterized by its easy style and simple presentation to explain the concepts of graphing through its focus on the use of Excel charts and graphs to achieve the Data findings very easily. On the other hand, this book could guide you to successful visualisation creations and teach you how to choose the correct chart for your Data.

                  4- Resonate: Present Visual Stories that Transform Audiences :

                  The content of this book focuses on building amazing visualisation that is not forgettable by putting all the elements together with perfect and suitable colors and specific criteria in order to present data finding to your audience in a very particular way, easily and simply.

                  5- Better Data Visualizations: A Guide for Scholars, Researchers, and Wonks

                  Researchers are the leaders who find new methods to discover new things in all life aspects and this book is a guidance that helps researchers to present their findings better.

                  Finally:

                  Mastering the skills of mathematics and statistics in addition to programming skills and graphic representation will make you a professional in the field of data science and being aware of visualisation tools will enable you to get quick results with high efficiency.

                  Advertisements
                  Advertisements

                  Advertisements

                  Best Books for Data Science (Intermediate )

                  • To advance past the junior data scientist level the key is to practice coding as much as could reasonably be expected to remain on top.
                  Advertisements
                  • First : Python for Data Analysis is the ideal method to become more familiar with standard Python libraries like NumPy or pandas, as you need these libraries for Real-World Data analysis and visualization. So, this book is a finished composition that begins by reminding you how Python functions and investigates how to extract helpful insights from any data you may deal with as a Data Scientist.
                  Advertisements
                  • Second: Python Data Science Handbook is an extraordinary aide through all standard Python libraries also like NumPy, pandas, Matplotlib, Scikit-learn.
                  • This book is an extraordinary reference for any data-related issues you may have as a data scientist. Clean, transform and manipulate data to discover what is behind the scene.
                  Advertisements
                  • Third: Python Machine Learning is somewhere close to transitional and master. It will request both specialists and individuals who are somewhere in the middle.

                  It begins delicately and afterward, continues to latest advances in AI and machine learning.

                  It is an Extraordinary read for any AI engineer or Data Scientist exploring different avenues regarding AI calculations!

                  Advertisements
                  • Fourth: Active Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow (the second version is out!) is a stunning reference for a mid-level data scientist.

                  This book covers all basics (classification methods, dimensionality reduction) and afterward gets into neural organizations and deep learning utilizing Tensorflow and Keras to assemble ML models.

                  • These are some of many important books for intermediate level, if you know other books please share in comments.
                  Advertisements

                  :بالعربي

                  Advertisements

                  كما قرأنا سابقا” عن بعض الكتب التي تساعدك كمبتدئء في علم البيانات بالدخول الى هذا المجال من دون الحاجة لمعرفة اي لغة من لغات البرمجة, ولكن لتصبح متمرس اكتر لابد من البدء بتعلم لغة واحدة على الاقل وانا انصح بلغة البايثون لسهولة تعلمها.

                  ومن هنا لنتعرف على الكتاب التالي وهو (البايثون لتحليل الداتا) يعتبر اقتناء هذا الكتاب وقرائته طريقى مثلى للبدء بالتعرف غلى مكاتب البايثون اللازمة قي تحليل البيانات و تمثيلها مرئيا” مثل مكتبة الباندا و النمباي, حيث يتدرج في شرح المعلومات من مستوى المبتدئء وحتى مستوى متقدم اكثر.

                  Advertisements

                  الكتاب الثاني هو ( البايثون لتعلم الداتا ساينس) , يعتبر هذا الكتاب المساعد الاول لاي عالم بيانات مستجد حيث من خلاله يمكنك ايجاد الكثير من الحلول التي ممكن ان تواجهك اثناء تصحيح البيانات ومعالجتها , او تطبيق الخوارزميات وغيرها.

                  Advertisements

                  اما الكتاب الثالث فهو (البايثون لتعلم الالة) يعتبر هذا الكتاب مرجع جيد لمن هم في منتصف الطريق في رحلة تعلمهم لعلم البيانات او حتى ممن يمارسون المهنة فهو دليل شامل يتدرج من المستوى المبتدئ و حتى مستويات اعلى.

                  Advertisements

                  اما الكتاب الرابع فهو ( تعلم الالة باستخدام الكيراس و التنسر فلو) , يعتبر هذا الكتاب ايضا مهم جدا للمستويات المتوسطة في علم البيانات حيث يساعدك على تعلم مبادئء خوارزميات التصنيف و غيرها و من ثم ينتقل الى مستويات اعلى بتعلم ميادئء الشبكات العصبية والتعلم العميق باستخدام التنسرفلو و الكيراس.

                  المقالة القادمة ستكون لكتب المرحلة المتقدمة , اذا كان لديكم كتب اخرى قمتم بقرائتها واستفدتم منها شاركونا بالتعليقات

                  Advertisements

                  Best Books for Data Science (For Beginners)

                  Advertisements
                  • Data Science is certainly the most sizzling business sector at this time. Pretty much every organization has a Data science position opened or will open soon. That implies, it’s the best ideal opportunity to turn into a Data Scientist or sharpen your abilities in case you’re as of now one and need to step up to more senior positions. So, to get such a valuable help in this career, I will recommend you with the most valuable books that could lead you to know more skills in Data Science. More further, books are good and necessary but 70% of your Data analysis skills comes in practicing and performing projects.
                  Advertisements

                  Data Science books for Beginners

                  1- In case you’re simply beginning your experience with Data Science, you should start with this book:

                  • You do not need to know Python to start, this book is very helpful to start from the beginning as you’ll get a brief training in Python, learn basic math for Dat Science, and you will be able to break down data and analyzing it.
                  Advertisements

                  2- In case you’re a beginner in machine learning you will find this book very helpful:

                  • you do not need to know Python as well as this book will help you to know all machine learning Algorithms and how to apply them in Python.
                  Advertisements

                  3- Finally, assuming you are looking for a good guidance of what Data Scientist mean?, then, at that point view a valuable book:

                  • This book will help you to know what skills you need to obtain to turn into Data Scientist, how Data Scientists perform their jobs, or how to land your first interview for the first position.

                  I introduced most important books for Beginners who are taking their decision to become a Data Scientist. So, Good Luck, and it is my pleasure to share in comments some of other valuable books in Data Science for beginners that you may know about, that we can all exchange our experience.

                  Advertisements

                  ( Arabic):بالعربي

                  :اهم الكتب في مجال علم البيانات

                  Advertisements

                  علم البيانات هو من أهم قطاعات العمل المنتشرة في العصر الحديث وخاصة في دول الغرب جميع الشركات حاليا تسعى لاستثمار البيانات المتوفرة والموجودة لديها في تحسين اداء العمل واكتشاف الثغرات و وضع خطط عمل مستقبلية تتماشى مع تحقيق اهداف الشركة ,لذلك بدأت هذه الشركات بتوظيف علماء ومحللين البيانات للتعامل مع البيانات وتوظيفها كما ذكرنا في ما يخدم مصلحة العمل.

                  فاذا كنت حاليا بدأت بتعلم هذا الاختصاص او تمارس هذا الاختصاص في احدى الشركات وبحاجة. الى كتب تساعدك في رحلة التعلم اليك هذا المقال الذي سنستعرض فيه اهم الكتب للمبتدئين في مجال الداتا ساينس

                  Advertisements

                  ١- بداية اذا كنت مستجد في هذا المجال ولا تعرف عن الاختصاص الا اسمه يمكنك البدء بهذا الكتاب الذي يساعدك بوضع اللبنة الاولى برحلة تعلمك الجديدة ومن دون اي حاجة لمعرفة سابقة بلغات البرمجة , حيث يساعدك بتعلم الرياضيات الاساسية في مجال الداتا ساينس وكيفية تطبيقها بشكل مبسط على برنامج البايثون الذي يعتبر من اسهل لغات البرمجة

                  Advertisements

                  ٢- اذا كنت من المستجدين في تعلم لغة الالة فهذا الكتاب سيساعدك كثيرا لفهم هذا المجال وفهم الخوارزميات المستخدمة في التعلم الالي و كيفية تطبيقها بخطوات بسيطة على برنامج البايثون

                  Advertisements

                  ٣- اما اذا كنت تبحث عن كتاب يوفر لك معلومات عن معنى علم البيانات وماهي المهارات التي يجب ان تتعلمها للدخول في هذا المجال , او كيف يمكن ان تحصل على المقابلة الاولى التي ستوفر لك العمل المناسب فإليك هذا الكتاب

                  وفي ختام هذا المقال نكون قد استعرضنا اهم الكتب اللازمة للمبتدئين في مجال علم البيانات , نتمنى للجميع التوفيق و نتمنى ايضا مشاركتنا بالتعليقات عن كتب اخرى قمتم بقرائتها لتبادل الخبرات والمعرفة بين الجميع

                  Advertisements
                  Advertisements

                  How To Build A Career In DATA SCIENCE?

                  Advertisements

                  introduction:

                  Data Scientists are a blend of mathematicians, trend-spotters, and Computer Scientists. The Data Scientists’ job is to deal with huge amounts of data and complete further investigation to discover trends and gain a more profound understanding of what everything implies.

                  To start a career in Data Science you need some skills like analysis, machine learning, statistics, Hadoop, etc. Also, you need other skills like critical thinking, persuasive communications, and are a great listener and problem solver. 

                  This is an industry where plenty of opportunities are available, so once you have the education and capabilities, the positions are sitting tight for you—presently and later on.

                  Advertisements

                  Data Scientist Job Market:

                  These days Data is considered very valuable, organizations are utilizing the discovered insights that data scientists give to remain one step ahead of their opposition. Large names like Apple, Microsoft, Google, Walmart, and more famous companies have many job opportunities for Data Scientists.

                  Data science job role was discovered to be the most encouraging vocation in 2019 and has positioned one of the best 50 positions in the US.

                  Advertisements
                  • How to start your first step?

                  The academic requirements for Data Science jobs are among the outstanding roles in the IT business—about 40% of these positions today expect you to hold a postgraduate education. There are also many platforms that offer to teach Data Science online like EDX, Coursera, Data world workshops, and many others.

                  These courses permit you to acquire deep learning about the most developed skills and techniques that Data scientists use, like Power Bi, Hadoop, R, SAS, Python, AI, and more.

                  Did you start your career, write in comments which is the best platform to learn the skills from your perspective?

                  Advertisements

                  بالعربي

                  كيف تبني خبراتك المستقبلية لتصبح خبير في مجال علم البيانات؟

                  Advertisements

                  عالم البيانات يعتبر مزيج من علم الرياضيات والمعلوماتية حيث يعتمد علم البيانات كما قرأنا سابقا على معالجة حجوم كبيرة من البيانات لاستكشاف ماوراء الداتا , مدلولاتها , والترند التي تشير اليها و بالتالي فهم ماهية الامور و كيفية حدوثها .

                  للبدء باختصاص الداتا ساينس لابد من اكتساب المهارات اللازمة لهذا المجال و اهمها القدرة على تحليل الامور و قراءة المخططات البيانية التحليلية وفهم مدلولاتها بالاضافة لاكتساب معلومات اولية في مبادىء الاحصاء والاحتمالات الرياضية التي تساعد كثيرا في تحليل الداتا

                  ايضا بالاضافة للمهارة السابقة يجب تعلم لغة برمجية تساعد اثناء عملية التحليل وتطبيق الخوارزميات او تعلم البرامج التحليلية الجاهزة متل النايم وغيره , و اما اذا كنت تتعامل مع كميات كبيرة وضخمة جدا من البيانات يجب التطرق الى المنصتين الاساسيتين للداتا الضخمة وهما سبارك و هادوب

                  اما لتعلم مهارات التصوير البياني او مايسمى باللغة الانكليزية فيجواليزيشن عليك التطرق الى احدى المنصتين هما تابلو و بور بي اي

                  ايضا بالاضافة للمهارات السابقة يجب ان يكون لديك المهارة والقدرة العالية على تحليل الامور و ربط الاحداث مع بعضها بالاضافة للمهارات الجيدة بالتواصل مع الزملاء و العمل ضمن فريق كامل متكامل لايجاد الحلول للمشاكل التي يمكن ان تواجهك اثناء عملية التحليل

                  يعتبر هذا المجال حاليا مجال العصر والمستقبل وبسبب النقص الكبير في اعداد الخبراء هناك توفر كبير لفرص العمل بالاضافة للرواتب الجيدة نسبيا ومهما كانت شهادتك البكالوريوس التي حصلت عليها سابقا بامكانك تعلم مهارات علم البيانات والدخول به حيث انه مجال شامل مكمل لاي اختصاص سابق ويتم تطبيقه في العديد من القطاعات ومجالات الحياة

                  Advertisements

                  سوق العمل في مجال الداتا ساينس:

                  ذكرنا سابقا ان العديد من الوظائف مفتوحة في مجال الداتا ساينس ولكن هناك نقص كبير بالخبراء , لكن هل سالت نفسك لماذا هذا الاقبال الشديد من قبل الشركات على هذا الاختصاص تحديدا؟

                  حقيقة الكثير من الشركات وخاصة الشركات الكبرى مثل غوغل, مايكرو سوفت, امازون , ابل وغيرها يعتمدون على هذا المجال لزيادة ارباحهم وتقييم منتجاتهم و وضع خطط مستقبلية لتطوير منتجاتهم من خلال دراسة اقبال الناس على شراء منتجاتهم و المنتجات المحبذة لدى الزبائن و دراسة متطلباتهم ,و كل ذلك يتم بدراسات احصائية و تحليلية طويلة الامد تحتاج خبراء حقيقين في مجال الداتا ساينس

                  منذ العام ٢٠١٩ اعتبر مجال الداتا ساينس من اهم القطاعات التي يجب التشجيع عليها و تعلم مهاراتها حيث اصبح هذا المجال من اوئل ال ٥٠ وظيفة الاكثر اهمية وطلبا في سوق العمل في الولايات المتحدة الامريكية

                  Advertisements

                  اذا ماهي الخطوة الاولى للبدء في هذا المجال؟

                  الدراسة الاكاديمية الان ضرورية جدا للدخول في هذا المجال حيث ان معظم الشركات حوالي الاربعين بالمئة منهم يطلبون اذا لم يكن تخصصك الجامعي في مجال الحاسوب او المعلوماتية ان يكون لديك على الاقل دبلوم عالي في مجال الداتا ساينس, ولكن هذا لا يعني انه عليك اكتساب الدبلوم او الماستر اولا للبدء في هذا المجال وانما يمكنك تعلم المهارات من خلال العديد من منصات الاون لاين واحتراف المهارات المطلوبة من دون دراسة اكاديمية , و من اهم هذه المنصات داتا كامب, ايدكس , كورسيرا وغيرها كثير

                  هل بدأتم بتعلم هذا المجال؟ اكتبولي بالتعليقات ماهي افضل المنصات التعليمية الاون لاين من وجهة نظركم وحسب تجربتكم؟

                  Advertisements