يُعَدّ تطوير نماذج العلوم/التعلم الآلي/الذكاء الاصطناعي عملية معقدة/مهمة/إبداعية تتطلب مهارات/خبرات/معرفة واسعة/في/من/من خلال مجالات متعددة/حقول متنوعة/قطاعات مختلفة.

يتضمن هذا الخطوة/المرحلة/التقييم من تحليل/معالجة/تصنيف البيانات، و اختيار/تحديد/تنظيم خوارزميات مناسبة/لل/ل/لتطبيق المشكلة، وتدريب/وإعداد/ويعاقب النموذج على مجموعة بيانات كبيرة/واسعة/مثالية، وأخيرا/ثم/ولأجل تقييم/اختبار/تحليل أدائه.

تحليل البيانات واستخلاص المعرفة

تشكل المعلومات قاعدة واسعة من المعرفة. يؤدي {تحليل البيانات لنا استكشاف أنماط {و صيغ تنظم في {البياناتdatasets.

من خلال {استخراج المعرفة{ , يمكن للمستخدمين معرفة القيمة المُخبأة في {البيانات. البيانات.

يُمكن استخدام الشركات و المؤسسات أدوات حديثة لتحقيق المراقبة. يجب على|ينبغي على |يجب أن يكون لل] الفرق خبرة في البيانات الشخصية للتأكد المعلومات محفوظة.

تحليل أعمال من بيانات العملاء

تُعدّ معلومات العملاء أساساً لتوليد رؤى أعمال قيّمة . من خلال تحليل هذه البيانات بشكل ثابت, يمكن الكيانات تحديد عادات الشراء. من هنا،

يمكن تحسين الاستراتيجيات لـ تلبي احتياجات الأفراد.

• تتمحور فائدة رؤى الأعمال من بيانات العملاء حول :
• زيادة المبيعات
• تطوير منتجات أكثر ملاءمة

تكنولوجيا Big Data و التطبيقات المبتكرة

في عالم more info الحضارة التكنولوجية المتسارع، أصبحت تكنولوجيا البيانات الضخمة مركبة أساسية. تتمتع هذه التكنولوجيا قدرة مذهلة على معالجة كميات ضخمة من البيانات، {مما يمكّن الشركات من اتخاذ استراتيجيات أكثر دقة .

استخدامات تكنولوجيا البيانات الضخمة تتزايد التوسع بشكل ملحوظ في المجالات المتعددة .

• التسويق الرقمي
• صحة
• البنوك

إن تطوير برامج جديدة من Big Data يؤدي إلى الإنتاجية .