تحليل ومعالجة البيانات وادارة قواعد البيانات باستخدام بايثون ومكتباتها (حجم البيانات 20 عمود و2000 صف )

0 (0)

الوصف

تحليل ومعالجة البيانات الضخمة هو مجال أساسي في علوم البيانات والهندسة الحديثة، ويهدف إلى استخراج المعرفة والقيمة من كميات هائلة ومتنوعة من البيانات بسرعة وكفاءة. دعنا نفصلها بشكل منظم:
- جمع البيانات (Data Ingestion):
- أدوات مثل Kafka و Flume لجمع البيانات في الوقت الحقيقي.
- تخزين البيانات (Storage):
- قواعد بيانات ضخمة مثل HDFS, AWS S3, Google BigQuery, أو Redshift.
- تنظيف وتحويل البيانات (ETL):
- باستخدام Spark, Airflow, أو AWS Glue.
- يشمل إزالة التكرار، معالجة القيم المفقودة، وتحويل الصيغ.
- تحليل البيانات (Analytics):
- التحليل الوصفي (Descriptive) لفهم الماضي.
- التحليل التنبؤي (Predictive) باستخدام Machine Learning.
- التحليل الموجه (Prescriptive) لاتخاذ قرارات مثالية.
- التصور (Visualization):
- أدوات مثل Tableau, Power BI, أو مكتبات /pandas/numpy/Matplotlib/Seaborn في Python.