×
الرئيسية إنشاء سيرة ذاتية دورات تدريبية الأختبارات
قناة منصة معارف علي التليجرام الاقوي عربيا .. اشترك الآن

شرح msft 70 452 01

دورة كورس data mining شرح عربى كامل

شارك الآن استفساراتك مع اعضاء دورة كورس data mining شرح عربى كامل اضغط هنا
سجل الان للحصول على دورات تدريبية معتمدة مع إمكانية إستخراج شهادة إتمام الدورة مجانا
سجل الآن
قائمة الدروس | 15 درس

التعليقات

faroog farag
من 2 سنة

مافي ترجمة!

1 0 أكتب رد

يجب ان يكون لديك حساب داخل المنصة حتى تستطيع المشاركة في المناقشة و التعليق, سجل الآن مجانا أضغط هنا

يجب ان يكون لديك حساب داخل المنصة حتى تستطيع المشاركة في المناقشة و التعليق, سجل الآن مجانا أضغط هنا

أفضل قنوات التليجرام لمختلف المجالات
قنوات تساعدك بكل سهولة على الوصول للمصادر التعليمية و الوظائف و النصائح المهنية و المنح الدراسية

اشترك الآن مجانا

نحن نهتم بتقيمك لهذه الدورة

ممتاز
2 تقيمات
جيد
3 تقيمات
متوسط
1 تقيمات
مقبول
0 تقيمات
سئ
0 تقيمات
4.0
6 تقيمات

جيد جدا 2022-10-16

في مشكله في الشهادة رفض تنزيل 2021-05-05

جيد 2021-01-06

شكرا اول مشاركة اتمنى ان استفيد 2021-01-06

5 نجمات 2020-12-07

جيد 2020-11-06

إظهار تقيمات اخرى
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.
×

يجب ان يكون لديك حساب داخل المنصة
حتى تستطيع المشاركة و التفاعل مع التعليقات

سجل الآن مجانا