Return to Video

Twitter Data Set - Data Wranging with MongoDB

  • 0:00 - 0:03
    .Okay. أتمنى أن تكونوا مستمتعين بالدورة التدريبية حتى الآن
  • 0:03 - 0:05
    في هذا الدرس، سنتعامل مع مجموعة من
  • 0:05 - 0:08
    التغريدات. أريد الآن توضيح أن هذه
  • 0:08 - 0:11
    مجموعة من التغريدات التي تم جمعها في وقت سابق، حيث
  • 0:11 - 0:13
    لا تعكس الحالة التي يبدو عليها موجز Twitter
  • 0:13 - 0:17
    الآن. إنها لقطة صغيرة في وقت محدد. لذا بدت التغريدات
  • 0:17 - 0:21
    بالصيغة التالية. ويمكنك أن تلاحظ هنا وجود
  • 0:21 - 0:25
    معرف فريد. إذ ستجد نصًا للتغريدة نفسها
  • 0:25 - 0:28
    ثم حقل كيانات. تندرج تحت حقل الكيانات
  • 0:28 - 0:30
    إشارات المستخدم وعناوين url وعلامات التجزئة، وحيث إننا ألقينا نظرة
  • 0:30 - 0:33
    ،من قبل على إحدى التغريدات في الدرس الأخير
  • 0:33 - 0:36
    .فمن المفترض أن تكونوا على دراية بالأمر حتى ولو جزئيًا
  • 0:36 - 0:40
    ،تمثل إشارات المستخدم وعناوين url وعلامات التجزئة ذلك النوع من البيانات
  • 0:40 - 0:43
    .وكذلك مكان تواجدها في نص التغريدة
  • 0:43 - 0:46
    لقد تم استخراجها لنا وتخزينها في هذه الحقول
  • 0:46 - 0:50
    الفردية. وتقترن بكل تغريدة معلومات حول
  • 0:50 - 0:52
    المستخدم في وقت إنشاء التغريدة. وكما
  • 0:52 - 0:55
    تلاحظ، تشتمل مستندات التغريدة فعليًا على المزيد من
  • 0:55 - 0:58
    الحقول. سنعمد إلى تمثيل تلك الحقول من خلال علامات الحذف التي تظهر
  • 0:58 - 1:01
    في هذا المثال. على غرار مجموعات البيانات التي
  • 1:01 - 1:05
    درسناها، فإن هذا النوع من البيانات يمثل ما
  • 1:05 - 1:08
    يمكنك التعامل معه كعالم بيانات. إذ يتم توظيف العديد من علماء
  • 1:08 - 1:11
    البيانات في أماكن تتعامل بشكل مكثف مع الوسائط
  • 1:11 - 1:15
    الاجتماعية. وتعد Google وFacebook وTwitter من أبرز الشركات
  • 1:15 - 1:19
    التي يُقدر عددها بالآلاف توظيفًا للأشخاص بغرض تحليل هذا
  • 1:19 - 1:22
    النوع من البيانات. تخيل الآن للحظة أنواع
  • 1:22 - 1:25
    التحليلات التي قد تحتاج إلى إجرائها على التغريدات. يُشاع عن هذا النوع
  • 1:25 - 1:29
    .من البيانات استيعاب سلوك المستخدمين، وكذلك الشبكات المعنية
  • 1:29 - 1:31
    وتوجد العديد من الطرق التي يمكن من خلالها إنجاز ذلك. أحد أكثر الأمور
  • 1:31 - 1:35
    فعالية فيما يتعلق بوضع البيانات داخل قاعدة البيانات هو
  • 1:35 - 1:39
    أن معظم قواعد البيانات توفر بعض أدوات التحليلات المدمجة، والتي تتيح لنا إمكانية
  • 1:39 - 1:41
    استكشاف قدر قليل من البيانات وإدراك التفاصيل
  • 1:41 - 1:45
    التي تبلغنا بها. في MongoDB، تظهر أدوات التحليلات المدمجة
  • 1:45 - 1:47
    .على هيئة ما نطلق عليه إطار عمل aggregation
  • 1:48 - 1:50
    وفي حين أن استخدامه لا يقل كبديل للخرائط في كثير
  • 1:50 - 1:53
    من المواقف، يوفر أيضًا أداة فعالة
  • 1:53 - 1:57
    لاستكشاف البيانات سواءً كنا نعمد إلى تدقيق
  • 1:57 - 2:00
    .جودة البيانات أو إجراء بعض التحليلات
  • 2:00 - 2:03
    وتصبح هذه الأداة
  • 2:03 - 2:06
    أكثر فعالية مع كل إصدار رئيسي من إصدارات MongoDB. إذ يشتمل الإصدار 2.6 فعليًا
  • 2:06 - 2:08
    .على العديد من التحسينات عالية القيمة المضافة إلى ميزاته
Tytuł:
Twitter Data Set - Data Wranging with MongoDB
Video Language:
English
Team:
Udacity
Projekt:
UD032: Data Wrangling with MongoDB
Duration:
02:08

Arabic subtitles

Revisions