البيانات هي مجموعة من الحقائق التي ترجمت الى نموذج يمكن لأجهزة الكمبيوتر معالجتها وقراءتها. البيانات تعطي القدرة على إتخاذ قرارات أكثر دقة وفعالية، تعطي رؤية واضحة لمعرفة أسباب المشاكل التي نواجهها في المنظمات و العمل و المجتمعات، و أيضاً تسمح بقياس فعالية القرارات و الأستراتجيات التي يتم تطبيقها في الشركات و المؤسسات و يحدد مكان الخلل إن وجد. فالبيانات تساهم بشكل كبير في تغيير شكل العالم الذي نعرفه الآن وهي موجودة ونستطيع جمعها من حولنا. لكن عندما نريد أن نحصل على نتائج و قرارات أكثر دقة نحتاج الى ما يسمى بالبيانات الضخمة.

نحن ننتج البيانات بشكل ضخم وكبير يوميًا، فعندما تكتب تغريدة في تويتر او تلتقط صورة او ترسل رسالة نصية انت بفعلك هذا تقوم بخلق بيانات جديدة، تتدفق البيانات منا وحولنا في شتى جوانب حياتنا، جانب العمل، التعليم والصحة وغيرها.

هل خطوت خطوتك الأولى في مجال التعلم العميق و تود استكشاف امكانيات الشبكات العصبية؟ هذا المقال سيستعرض كيفية بناء شبكة عصبية تُمَيز الصور في ثلاث خطوات بسيطة.

دائماً ما تشدنا الرسومات البيانية وغالبا هي أول ما يجذب انتباهنا سواءً في الأخبار، المنشورات، الكتب، العروض التوضيحية أو حتى في تغريدات تويتر. السبب في ذلك قدرة هذه الرسوم على ايصال الرسالة المطلوبة بوضوح وسرعة، لكن إذا تم تمثيلها بطريقة خاطئة يمكن أن تعطي معلومة مظللة أو غير كاملة عن نتائج البيانات الصحيحة. لُوحظ مؤخراً أن عدد من الرسوم البيانية يتم التلاعب فيها لتوهم بنتائج معينة وهذا تصرف غير أخلاقي ويقلل من تقدير حاجة المُتلقي للمحتوى الفعلي. هذه الفئة من الأخطاء كثيرة ومتنوعة ولكن سنستعرض الأخطاء الأكثر شيوعا.

(Deep Data) أو البيانات الغير مهيكلة (Unstructured Data) هي نوع من البيانات الموجودة في علم البيانات و التي يرمز لها بالجزء المخفي من الجبل الجليدي كما يُشار إليه بالصورة التوضيحية أدناه.