دورة تدريبية كورس data mining شرح عربى كامل

  • msft 70 452 01
  • msft 70 452 02
  • msft 70 452 03
  • msft 70 452 04
  • msft 70 452 05
  • msft 70 452 06
  • msft 70 452 07
  • msft 70 452 08
  • msft 70 452 09
  • msft 70 452 10
  • msft 70 452 11
  • msft 70 452 12
  • msft 70 452 13
  • msft 70 452 14
  • msft 70 452 15

تحميل كورس data mining شرح عربى كامل

كورسات برمجة اون لاين شرح عربى للمبتدئيين ، كورسات برمجة اون لاين شرح عربى للمبتدئيين كورس data mining شرح عربى كامل ، كورس data mining شرح عربى كامل كورسات برمجة اون لاين شرح عربى للمبتدئيين ، تحميل كورسات برمجة اون لاين شرح عربى للمبتدئيين ، تحميل كورس data mining شرح عربى كامل ، دروس كورس data mining شرح عربى كامل ، تحميل برابط مباشر و مشاهدة كورس data mining شرح عربى كامل تعليم الاطفال كورسات برمجة اون لاين شرح عربى للمبتدئيين

التنقيب في البيانات(بالانجليزية: data mining) هي عملية بحث محوسب ويدوي عن معرفة من البيانات دون فرضيات مسبقة عما يمكن أن تكون هذه المعرفة.[1][2][3] كما ويعرف التنقيب في البيانات على أنه عملية تحليل كمية بيانات (عادة ما تكون كمية كبيرة) لإيجاد علاقة منطقية تلخص البيانات بطريقة جديدة تكون مفهومة ومفيدة لصاحب البيانات. يطلق اسم "نماذج" models على العلاقات والبيانات الملخصة التي يتم الحصول عليها من التنقيب في البيانات. يتعامل تنقيب البيانات عادة مع بيانات يكون قد تم الحصول عليها بغرض غير غرض التنقيب في البيانات (مثلاً قاعدة بيانات التعاملات في مصرف ما) مما يعني أن طريقة التنقيب في البيانات لاتؤثر مطلقاً على طريقة تجميع البيانات ذاتها. هذه هي أحد النواحي التي يختلف فيها التنقيب في البيانات عن الإحصاء، ولهذا يشار إلى عملية التنقيب في البيانات على أنها عملية إحصائية ثانوية. يشير التعريف أيضاً إلى أن كمية البيانات تكون عادة كبيرة، أما في حال كون كمية البيانات صغيرة فيفضل استخدام الطرق الإحصائية العادية في تحليلها. عند التعامل مع حجم كبير من البيانات تظهر مسائل جديدة مثل كيفية تحديد النقاط المميزة في البيانات، وكيفية تحليل البيانات في فترة زمنية معقولة وكيفية قرار ما إذا كانت أي علاقة ظاهرية تعكس حقيقة في طبيعة البيانات. عادة يتم التنقيب في بيانات تكون جزءاً من كامل البيانات حيث يكون الغرض عادة تعميم النتائج على كامل البيانات (مثلاً تحليل البيانات الحالية لمستهلكي منتج ما بغرض توقع طلبات المستهلكين المستقبلية). من أحد أهداف تنقيب البيانات أيضاً هو اختزال كميات البيانات الكبيرة أو ضغطها بحيث تعبر بشكل بسيط عن كامل البيانات بدون تعميم.

افضل كورس لتعلم Learn HTML Tutorial