CALM/arwiki huggingface dataset:
حتى إذا استخدنا خانات أكثر، التمثيل الدقيق مستحيل. العدد &lt;math /&gt;يُكتب في العشرية 0.333333333..., يستمر إلى إلى أجل غير مسمى. لو توقف قبل أجله، فإن القيمة لن تمثل  &lt;math /&gt; بدقة.
أعداد الفاصلة العائمة أو النقطة العائمة.
في حين أن كلا من الأعداد بإشارة و بدون إشارة تُستخدم في أنظمة الأعداد، حتى عدد صحيح من 32-بت لا يكفي للتعامل مع كل مجموعات الأرقام التي يمكن للآلة الحاسبة التعامل معها، وهذا ليس فقط الكسور. لتقريب مجموعة أكبر و أكثر دقة من  الأرقام الحقيقية, يجب أن نتخلى عن نظام الأعداد الصحيحة بدون إشارة ونظام  النقطة ثابتة الأرقام، و ننتقل إلى تنسيق "النقطة العائمة".
في النظام العشري، نحن على دراية بأرقام الفاصلة العائمة غلى صورة (الكتابة العلمية):
أو بشكل مضغوط أكثر:
وهو ما يعني العدد واحد "1.1030402  مرة تليها 5 أصفار". لدينا بعض القيمة الرقمية (1.1030402) المعروفة باسم "معامل"،مضروبا بقوة من 10 (E5, يعني 105 أو 100 ، 000) ، والمعروفة باسم "الأس".
إذا كان لدينا أس سالب، فهذا يعني أن الرقم مضروب في 1 إلى عدة أماكن على يمين النقطة العشرية. على سبيل المثال:
ميزة هذا النظام هو أنه باستخدام الأس يمكننا الحصول على مجموعة أوسع بكثير من الأرقام، حتى لو كان عدد المعاملات كبير جدًا، أو "دقة الرقم" أصغر بكثير من النطاق. تنسيقات مماثلة للفاصلة العائمة الثنائية يمكن استخدامها لتعريف أجهزة الكمبيوتر. هناك عدد من هذه المخططات الأكثر شعبية تم تحديدها من قبل معهد مهندسي الكهرباء والإلكترونيات (IEEE). في IEEE 754-2008 ، تم تحديد المواصفات القياسية  ك 64 بت لتنسيق الفاصلة العائمة:
دعونا نرى كيف يبدو هذا التنسيق من خلال إظهار كيف يتم تخزين هذا العدد في 8 بايت من الذاكرة:
حيث "S" يدل على البت المخصص للإشارة، "x" يدل على الأس، و "m" يدل على البتات التي تمثل المعاملات.عندما  يتم استخراج البتات، يتم تحويلها بهذه الحسابات:
هذا المخطط يوفر أرقام صحيحة إلى حوالي 15 من الأرقام العشرية التالية، بمجموعة مدى الأرقام التالية:
هذه المواصفات تحدد أيضا عدد من القيم الخاصة الغير معرفة، و هي شائغة باسم "NaNs" ، "ليس عددا". وتستخدم هذه القيم في البرامج لتعيين العمليات الغير صالحة و مثل ذلك.
بعض البرامج أيضا تستخدم نظام 32 بت لأعداد الفاصلة العائمة. النظام الأكثر شيوعا يستخدم  23 بت للمعامل مع بت واحد للعلامة، إضافة إلى 8 بتات للأس في تنسيق "الفائض-127" . مُعطى 7 خانات عشرية صحيحة.
يت تحويل البتات إلى قيمة عددية بهذه الحسابات:
مما يؤدي إلى المدى التالي من الأرقام:
أرقام الفاصلة العائمة معروفة باسم  "حقيقية" أو "عائمة" بشكل عام، ولكن مع وجود عدد من الاختلافات:
أرقام الفاصلة العائمة 32 بت تُسمى أحيانا "حقيقية 32" أو "أحادي" بمعنى "قيمة أحادية الدقة و بنقطة عائمة".
رقام الفاصلة العائمة 64 بت تُسمى أحيانا "حقيقية 64" أو "مزدوجة" ، بمعنى "قيمة مزدوجة الدقة و بنقطة عائمة".
يتم اختيار العلاقة بين الأرقام و أنماط البتات من أجل ملاءمة معالجة الحاسب ؛ ثمانية بايت مخزنة في ذاكرة الكمبيوتر قد تمثل ب64 بت الحقيقي، أو باثنين 32 بت الحقيقي، أو أربعة من الأعداد الصحيحة بإشارة أو بغير إشارة، أو أي نوع آخر من البيانات التي تناسبها في ثمانية بايت. الفرق الوحيد هو كيف يفسر الكمبيوتر هذه الأنظمة. إذا خزن الكمبيوتر أربعة من الأعداد الصحيحة بغير إشارة ومن ثم قرأها مرة أخرى من الذاكرة ك64-بت الحقيقي، فسينتج عدد صالح تمامًا بشكل دائم  تقريبًا، على الرغم من أنه سيكون من البيانات غير المرغوب فيها (غير صحيح).
فقط مجموعة محدودة من الأرقام الحقيقية يمكن أن تكون ممثلة مع عدد معين من البتات. العمليات الحسابية يمكن أن تنزل عن الحد الأدنى أو تتجاوز الحد الأقصى، مما ينتج عنه قيمة كبيرة جدا أو صغيرة جدا لتمثيلها.
التمثيل محدود الدقة. على سبيل المثال, 15 خانة عشرية فقط يمكن أن تكون ممثلة مع 64 بت الحقيقي. إذا تمت إضافة عدد صغير جدا من تنسيق النقطة العائمة إلى كبير، النتيجة هي مجرد العدد الكبير. العدد الصغير كان صغيرًا جدًا لدرجة أنه لا يظهر في 15 أو 16 التنسيق، فيتجاهل الحاسب ذلك بشكل فعال. تحليل تأثير محدودية الدقة هو مشكلة مدروسة جيدًا. تقديرات حجم أخطاء التقريب و وضع أساليب للحد من تأثيرها على الحسابات الكبيرة هو جزء من أي مشروع حسابي كبير. محدودية الدقة تختلف عن محدودية المجال، لأنها تؤثر على المعامل، وليس الأس.
المعامل هو كسر في النظام الثنائي و الذي ليس بالضرورة أن يتوافق تمامًا مع الكسر العشري. في كثير من الحالات، لا يتطابق مجموع القوى ل2 مع الكسر العشري المحدد، ونتائج العمليات الحسابية سيكون منزاحًا قليلًا. على سبيل المثال، الكسر العشري "0.1"  يعادل تكرار لا نهائي للكسر الثنائي: 0.000110011 ...
الأرقام في لغات البرمجة.
البرمجة في لغة التجميع تتطلب من المبرمج تتبع تمثيل الأرقام. حيث أن المعالج لا يدعم العملية الرياضية المطلوبة، يجب على المبرمج عمل خوارزمية مناسبة و سلسلة تعليمات لتنفيذ العملية; في بعض المعالجات الدقيقة، حتى ضرب الأعداد الصحيحة يجب القيام به برمجيًا.
لغات البرمجة عالية المستوى مثل LISP و بايثون توفر الأعداد المجردة، التي قد تكون  أنواع موسعة مثل: الأعداد النسبية, "الأعداد الكبيرة جدًا، الأعداد" المركبة. يتم تنفيذ العمليات الرياضية من خلال إجراءات المكتبات المقدمة من خلال تنفيذ اللغة. الرمز الرياضي مُعطى في شفرة المصدر، فيتم استدعاء أجزاء برمجية مختلفة بحيث تناسب نوع التمثيل العددي من قبل مشغل الحمولة الزائدة، ؛ العمليات الحسابية على أي عدد— سواءً كان بإشارة، بغير إشارة، نسبي، بفاصلة عائمة، بفاصلة ثابتة، صحيح، مركب — كلها مكتوبة بنفس الطريقة.
بعض اللغات مثل REXX و جافا ، وتوفير عمليات لأنظمة الأعداد بفاصلة عشرية عائمة، و التي توفر أخطاء التقريب بشكل مختلف.
مجموعة أخصائي البرمجة المتقدمة (APSG) هي مجموعة متخصصة (SG) لجمعية الحاسبات البريطانية (BCS). عقدت أول اجتماع لها، عندما تمت الإشارة إليها باسم "مجموعة دراسة BCS رقم 5" ، في بيشوب هاوس، هاي هولبورن، لندن WC1 ، إنجلترا في 17 ديسمبر 1959. وقد اجتمعت بشكل مستمر في لندن منذ ذلك الحين، بشكل عام في الخميس الثاني من الأشهر من أكتوبر إلى مايو من كل عام.
تسعى APSG لاستكشاف تطورات جديدة في لغات البرمجة، وبيئات وقت التشغيل، وأدوات البرمجة، ومعالجات متعددة المراكز، ومنصات الهاتف المحمول وواجهات المستخدم النهائي التي تعتبر مهمة لتطبيقات اليوم الواقعية.
الرؤساء السابقون للمجموعة هم Ewart Willey (الرئيس الأول 1959-1974) ، الأستاذ بيتر كينغ (1974-1980) ، Peter Prowse (1980-1982) ، البروفيسور جون فلورنتين (1982-2010) ، البروفيسور جيف شارمان (2010) -2014) ، وروب باكوود (2014-2016). الرئيس الحالي هو البروفسور Algirdas Pakštas.
من وقت لآخر، تعقد المجموعة اجتماعات مشتركة مع SGS وفروع BCS الأخرى، على سبيل المثال:
التعلم التكيفي المعروف أيضًا بالتدريس التكيفي، هو طريقة تعليمية تستخدم خوارزمية الكمبيوتر لتنظيم التفاعل مع المتعلم وتقديم الموارد المخصصة وايضًا أنشطة التعلم لتلبية الاحتياجات المختلفة لكل طالب. تقوم أجهزة الكمبيوتر بتكييف عرض المواد التعليمية وفقًا لاحتياجات تعلم الطلاب، و اللتي تُستمد من إجاباتهم على الأسئلة وقيامهم بالمهام و أيضًا خبراتهم. تشمل التكنولوجيا المستخدمة في التعلم التكيفي جوانب مستمدة من مختلف المجالات الدراسية بما في ذلك علوم الكمبيوتر، الذكاء الاصطناعي، القياسات النفسانية، التعليم، علم النفس، وعلوم الدماغ.
لقد كان الدافع وراء إيجاد التعلم التكيفي هو أن التعليم المخصص لا يمكن أن يتم تطبيقه على نطاق واسع باستخدام أساليب التعلم التقليدية – غير التكيفية. تسعى أنظمة التعلم التكيفي إلى تحويل المتعلم من وضعية المستقبل السلبي للمعلومات إلى المتعاون في العملية التعليمية. التطبيق الأساسي لأنظمة التعلم التكيفي هو ما يتم في العملية التعليمية، ولكن هناك تطبيق شائع آخر يستخدم فيه التعلم التكيفي وهو التدريب على الأعمال التجارية. وقد تم تصميم هذه الأنظمة كتطبيقات سطح المكتب، وتطبيقات الويب، ويجري الآن إدخالها في المناهج العامة.
تم تنفيذ التعلم التكيفي في أواخر عام 2012 من قبل مجلس المدارس العالمي - لندن في عدة أنواع من الأنظمة التعليمية مثل الوسائط الفائقة المتكيفة، وأنظمة الدروس الذكية، والاختبارات التكيفية المحوسبة، والخوادم التربوية المعتمدة على الكمبيوتر.
التكنولوجيا المستخدمة والمنهجية المتبعة.
تقسم أنظمة التعلم التكيفية تقليديًا إلى مكونات منفصلة أو 'نماذج'. قد يكون هناك أحياناً مجموعات مختلفة من النماذج، ولكن معظم هذه الأنظمة تتضمن بعض أو جميع النماذج التالية (قد تكون بأسماء مختلفة أحيانا):
التعلم عن بعد.
يمكن تنفيذ أنظمة التعلم التكيفي على الإنترنت و استخدام هذه الأنظمة  في التعلم عن بعد والتعاون الجماعي.
يتضمن مجال التعلم عن بعد الآن جوانب التعلم التكيفي. تمكنت الأنظمة الأولية التي لا تحتوي على جانب التعلم التكيفي من تقديم تعليقات آلية تلقائية للطلاب الذين يتم طرح أسئلة محددًا مسبقًا من أحد بنوك الأسئلة.غير أن هذا النهج يفتقر إلى التوجيه الذي يمكن أن يوفره المعلمون داخل الفصل الدراسي. كما أن الاتجاهات الحالية في التعلم عن بعد تدعو إلى استخدام التعلم التكيفي لتطبيق السلوك الديناميكي الذكي في بيئة التعلم.
خلال الوقت الذي يقضيه الطالب في تعلم مفهوم جديد يتم اختباره على قدراته وتقوم سجلات قواعد البيانات الخاصة بالطالب بتتبع تقدمه باستخدام أحد النماذج. يأخذ الجيل الأحدث من أنظمة التعلم عن بعد إجابات الطلاب ويتكيف مع القدرات المعرفية للطالب باستخدام مفهوم يسمى 'المنصات المعرفية'. المنصات المعرفية هي قدرة نظام التعلم الآلي على إنشاء مسار تعليمي للتقييم من الأقل إلى الأعلى بناءً على القدرات المعرفية الموضحة. إن التطبيق الناجح الحالي للتعلم التكيفي في التعلم عن بعد على شبكة الإنترنت هو محرك Maple لـ WebLearn من قبل جامعة RMIT الأسترالية. يعتبر WebLearn تطبيق متقدم حيث أنه يمكنه تقييم الأسئلة المطروحة على الطلاب حتى لو كانت تلك الأسئلة ليس لها إجابة ومميزة كالأسئلة الموجودة في مجال الرياضيات.
يمكن دمج التعلم التكيفي لتسهيل التعاون الجماعي داخل بيئات التعلم عن بعد مثل المنتديات أو خدمات مشاركة الموارد. تتضمن بعض الأمثلة عن كيفية مساعدة التعلم التكيفي في التعاون:التجمعات التلقائية للمستخدمين الذين يمكلكون اهتمامات مشتركة، وتخصيص الروابط إلى مصادر معلومات بناءًا على اهتمامات المستخدم المعلنة أو عادات تصفح المستخدمين.
في عام 2014 ، أنهى باحث تعليمي دراسة متعددة السنوات للتعلم التكيفي لتصميم الألعاب التعليمية. طور الباحث وصدق على نموذج ALGAE (تصميم لعبة التعلم التكيفي) ، وهو نموذج تعليمي تكيفي شامل يعتمد على نظريات وممارسات تصميم الألعاب، والاستراتيجيات التعليمية، و أيضًا نماذج التكيف. وقد امتد البحث ليغطي الأبحاث السابقة في تصميم الألعاب والاستراتيجيات التعليمية والتعلم التكيفي، وجمع هذه المكونات الثلاثة في نموذج واحد معقد.
أسفرت الدراسة عن تطوير نموذج تصميم لعبة تربوي تعليمي ليعمل كدليل لمصممي الألعاب ومصممين العملية التعليمية والموجهين التربويين بهدف زيادة مخرجات التعليم. أكد المشاركون في الاستطلاع على قيمة نموذج ALGAE وقدموا إحصاءات محددة حول بناء النموذج واستخدامه ومزاياه والتحديات التي تواجهه. يعتمد نموذج ALGAE الحالي على هذه الأفكار.يعمل النموذج الآن كمبدأ توجيهي لتصميم وتطوير ألعاب الكمبيوتر التعليمية.
تم تقييم قابلية تطبيق النموذج على أنه متعدد الاستخدام في مجالاتعدة بما في ذلك الوكالات / الوحدات الحكومية والعسكرية، وفي صناعة الألعاب، وايضًا الأوساط الأكاديمية.سيتم تحقيق القيمة الفعلية للنموذج ونهج التنفيذ المناسب (المركّز أو غير المركّز) بشكل كامل مع تبنّي وانتشارا نموذج ALGAE .
في حين أن ميزات التعلم التكيفي غالبا ما يتم ذكرها في المواد التسويقية للأدوات، إلا أن نطاق التكيف قد يكون مختلفًا بشكل كبير. تميل أدوات المسترى المبتدئ إلى التركيز على تحديد مسار المتعلم استنادًا إلى معايير مبسطة مثل إجابة المتعلم لسؤال متعدد الخيارات. قد تؤدي الإجابة الصحيحة إلى انتقال المتعلم إلى مسار التعلم A ، في حين أن الإجابة غير الصحيحة قد تأخذه إلى مسار التعلم B.على الرغم من أن هذه الأدوات توفر طريقة مناسبة للتفرّع الأساسي، فإنها غالباً ما تعتمد على نموذج خطي أساسي، حيث يتم ببساطة إعادة توجيه المتعلم إلى نقطة ما في مكان ما على طول خط تعلم معرف مسبقاً.ونتيجة لذلك، فإن قدراتها لا ترقى إلى مستوى التكيف الحقيقي. ينما في الطرف الآخر، توجد أدوات متطورة تمكن من إنشاء تكيفات معقدة للغاية تستند إلى أي عدد من الشروط المعقدة. قد تتعلق هذه الشروط بما يقوم به المتعلم حاليا، والقرارات السابقة، والتتبع السلوكي، والأنشطة التفاعلية والخارجية على سبيل المثال لا الحصر.لا تحتوي هذه الأدوات المتقدمة بشكل عام على نظام ملاحة أساسي لأنها تميل إلى استخدام أساليب الذكاء الاصطناعي مثل نظام الاستدلال. نظرًا للفرق الأساسي في التصميم، فإن الأدوات المتقدمة قادرة على توفير قدرات تقييم غنية. بدلاً من أخذ سؤال بسيط متعدد الخيارات، يمكن تقديم المحاكاة المعقدة إلى المتعلم حيث يتم النظر في عدد من العوامل لتحديد كيفية تكيف المتعلم.
بنية الحوسبة السحابية تشير إلى المكونات الفرعية المطلوبة للحصول على الحوسبة السحابية. هذه المكونات عادة تتكون من (الحاسوب الشخصي، حاسوب معتمد على الخادم، الجهاز المحمول) ، (خوادم، التخزين)، نظام سحابي، وشبكة (الإنترنت والإنترانت، Intercloud). بواسطتها جميعا يتم تشكل بنية الحوسبة السحابية.
أنظمة العميل السحابية.
الحوسبة السحابية أبنية تتألف من الواجهات الأمامية والتي يطلق عليها العملاء. هؤلاء العملاء إما خوادم، حاسوب شخصي، حاسوب معتمد على الخادم، أو الجهاز المحمول. هؤلاء العملاء يتفاعلون مع سحابة تخزين البيانات عن طريق وسيط، عبر متصفح الويب أو virtual session.
التخزين السحابي.
شبكة تخزين حيث يتم تخزين البيانات وتكون متاحة إلى العديد من العملاء. سحابة التخزين عموما منتشرة بالأشكال التالية: السحابة العامة، السحابة الخاصة، السحابة المجتمعية المشتركة، أو مزيج من الثلاثة المعروفة أيضا باسم السحابية الهجينة.
من أجل أن تكون فعالة، سحابة التخزين يجب أن تكون خفية، مرنة، قابلة للتطوير، متعددة الإيجار، وآمنة.
Software as a service (SaaS).
فإن البرمجيات كخدمة نموذج ينطوي على مزود السحابة في تركيب وصيانة البرمجيات في السحابة، فالمستخدمين يدخلون البرامج عن طريق المتصفح، دون التعامل مع البرنامج، ككيفية تطويره. أجهزة المستخدمين لا تحتاج إلى تثبيت أي تطبيق-برامج معينة - فالتطبيقات السحابية تشتغل على الخادم (في السحابة). في الماضي، كل عميل كان يشتري ويتم تحميل النسخة الخاصة بهم من التطبيق على أجهزتهم الخاصة، ولكن مع SaaS يمكن الوصول إلى التطبيق من دون تثبيت البرنامج محليا. SaaS عادة ما ينطوي رسوم شهرية أو سنوية.
Platform as a service.
منصة كخدمة هو خدمة الحوسبة السحابية التي توفر للمستخدمين منصات التطبيقات وقواعد البيانات كخدمة. مشابه للmiddleware قديما.
Infrastructure as a service (IaaS).
البنية التحتية كخدمة هو أخذ الأجهزة الملموسة ونقلها افتراضيا. بعبارة أخرى، الشركات تدفع رسوم (شهريا أو سنويا) لتشغيل الخوادم الافتراضية، شبكات، والتخزين من السحابة. هذا يقلل من الحاجة إلى مركز بيانات والتدفئة والتبريد وصيانة الأجهزة على المستوى المحلي.
الشبكات السحابية.
عموما، طبقة الشبكة السحابية يجب أن تقدم:
يعرض هذا المقال تاريخ الكلاسيكو بين النادي الإفريقي والنجم الرياضي الساحلي.
الرابطة التونسية المحترفة الأولى لكرة القدم.
2019 : النجم الرياضي الساحلي - النادي الإفريقي 1-0
2019 : النادي الإفريقي - النجم الرياضي الساحلي0-2
2020 : النجم الرياضي الساحلي - النادي الإفريقي 1-1
2020 : النادي الإفريقي - النجم الرياضي الساحلي2-3
2020 : النادي الإفريقي - النجم الرياضي الساحلي1-1
خوارزمية فلويد-مارشل
في علوم الحاسب، خوارزمية فلويد-مارشل تستخدم لإيجاد أقصر طريق في رسم بياني موزون مع حدود موجبة أو سالبة الوزن (ولكن بدون دائرة سالبة). عندما استخدام الخوارزمية، سوف تجد نتيجة مجموع أوزان الأطوال لأقصر لطريق بين رؤوس الرسم البياني.
هذه الخوارزمية لا تعطي تفاصيل الطريق ولكن يمكن أن تعيد إنشاء الطريق باستخدام تعديلات من الخوارزمية.
خوارزمية فلويد-مارشل هي مثال على البرمجة الديناميكية. الاسم مقتبس من روبرت فلويد في 1962 ولاحقا انضم ستيفن ورشيل لوجود الإغلاق المتعدد للرسم.
الخورامية تسمى أيضًا: خوارزمية فلويد، خوارزمية روي ورشل، خوارزمية روي فلويد.
الخوارزمية تقارن جميع الطرق الممكنة في رسمة. يكون من خلال مقارنة في رسمة.
السودو كود لهذه الخوارزمية هو كالتالي:
1 let dist be a |V| × |V| array of minimum distances initialized to ∞ (infinity)
2 for each edge (u,v)
3 dist[u][v] ← w(u,v) // the weight of the edge (u,v)
4 for each vertex v
5 dist[v][v] ← 0
6 for k from 1 to |V|
7 for i from 1 to |V|
8 for j from 1 to |V|
9 if dist[i][j] &gt; dist[i][k] + dist[k][j]
10 dist[i][j] ← dist[i][k] + dist[k][j]
11 end if
إيجاد أقصر طريق في رسمة مباشرة (Directed graph)
الإغلاق المتعدد للرسمة المباشرة (Transitive closure of directed graph)
إيجاد التعبير النمطي في لغة اعتيادية
انعاكس المصفوفات الحقيقي
ناثانيال دوريف فريدمان (مواليد 6 أغسطس 1977) هو مسؤول تنفيذي في مجال التكنولوجيا الأمريكية.
في عام 1996 عندما كان فريدمان في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا ، أصبح صديقًا لميغيل دي إيكازا. كمتدرب في مايكروسوفت فريدمان عمل على خوادم معلومات الإنترنت تعرف بـIIS . درس في معهد ماساتشوستس علوم الكمبيوتر والرياضيات وتخرج مع بكالوريوس العلوم في عام 1999.
شارك فريدمان في تأسيس اكسماين ثم هيلكس كود مع دي إيكازا لتطوير التطبيقات والبنية التحتية لـ جنوم ، وقد بدأ مشروع دي إيكازا بهدف إنتاج بيئة سطح مكتب حرة. تم شراء الشركة لاحقا من قبل نوفيل في عام 2003.
بعد شراءها من نوفيل، شغل فريدمان منصب رئيس قسم التكنولوجيا والإستراتيجية في المصادر المفتوحة حتى يناير 2010. هناك أطلق مشروع هولا الذي بدأ بإصدار مكونات نوفيل نيتميل. خلال فترة عمله، بدأت شركة نوفل في محاولة لترحيل 6000 موظف من مايكروسوفت ويندوز إلى سوسي لينكس ومن مايكروسوفت أوفس إلى اوبن اوفس.أورج.
خلال إجازته، أنشأ فريدمان واستضاف بودكاست يدعى "هاكر ميدلي".
في مايو 2011 ، أسس فريدمان ودي إيكازا معًا شركة زامارين ، وأصبح فريدمان الرئيس التنفيذي.
تم إنشاء الشركة لتقديم الدعم التجاري لمونو، وهو المشروع الذي بدأه دي إيكازا في اكسماين لتوفير تنفيذ برامج مجاني لشركة مايكروسوفت.
في زامارين ، ركزوا على الاستمرار في تطوير مونو ومونوديفلب وتسويق زامارين سي دي كيه عبر المنصات للمطورين الذين يستهدفون أجهزة الكمبيوتر المحمول ووحدات تحكم ألعاب الفيديو.
في عام 2016 ، أصبح فريدمان موظفًا لدى مايكروسوفت عند استحواذها على زامارين. هناك ارتفع إلى منصب نائب رئيس الشركة، في قسم خدمات المطور.
ومع إعلان يونيو 2018 عن الاستحواذ على شركة غيت هاب من "مايكروسوفت" بقيمة 7.5 مليار دولار، أعلنت الشركتين في وقت واحد أن فريدمان سيصبح الرئيس التنفيذي الجديد لـ غيت هاب.
تايلر باتريك جونز (و. ) هو ممثل تلفزي، وممثل أفلام، وممثل، من الولايات المتحدة، ولد في كاليفورنيا.
التحليلات هي اكتشاف وتفسير، والاتصال من أنماط ذات معنى في البيانات. لها قيمة خاصة في المناطق الغنية بالمعلومات المسجلة، والتحليلات تعتمد على التطبيق المتزامن للإحصاءات وبرمجة الكمبيوتر وبحوث العمليات لقياس الأداء. قد تطبق المنظمات التحليلات البيانات التجارية وتحسين أداء الأعمال تحديدا وتتضمن مجالات ضمن نطاق التحليلات، التحليلات التنبؤية، وتحليلات إلزامية، إدارة قرارات مؤسسة، تحليلات وصفية، والتحليلات المعرفية، 'تحليلات البيانات الكبيرة'، تحليلات البيع بالتجزئة، تشكيلة تخزين ووحدة حفظ المخزون الاتصال الأمثل، التسويق الأمثل والتسويق مزيج النمذجة، تحليلات الويب، تحليلات، تحليلات الكلام، وتحجيم قوة المبيعات الأمثل، والأسعار وتعزيز النمذجة والعلوم التنبؤية، تحليل مخاطر الائتمان وتحليلات الاحتيال. حيث يمكن أن تتطلب تحليلات حسابية واسعة النطاق (انظر البيانات الضخمة ) الخوارزميات والبرمجيات المستخدمة لتحليلات تسخر الأساليب الأحدث في علوم الحاسب الآلي والإحصاء والرياضيات.
التحليل والتحليلات
ويركز التحليل على فهم الماضي؛ ماذا حدث. تحليلات تركز على لماذا حدث ما حدث وما سيحدث بعد. تحليلات البيانات متعددة التخصصات. وهناك الاستخدام المكثف لمهارات الكمبيوتر والرياضيات والإحصاء، واستخدام التقنيات الوصفية والنماذج التنبؤية لاكتساب معرفة قيمة من البيانات. يتم استخدام الاحصاءات من البيانات للتوصية بالعمل أو لتوجبة عملية صنع القرار التي تضرب بجذورها في سياق الأعمال. وبالتالي، فان التحليلات لا تهتم كثيرا بالتحليلات الفردية أو خطوات التحليل، ولكن مع منهجية كاملة. هناك ميل واضح استخدام مصطلح التحليلات في اعداد الأعمال مثل النص في تحليلات مقابل تعديل النص الأكثر عمومية للتأكيد على هذا المنظور الأوسع نطاقا. وهناك تزايد في استخدام مصطلحات متقدمة للتحليلات، وتستخدم عادة لوصف الجوانب التقنية للتحليلات، خاصة في المجالات الجديدة كاستخدام تقنيات التعلم آلألي مثل الشبكات العصبية، شجرة القرار، الانحدار اللوجستي، تحليل الانحدار الخطي إلى متعدد، التصنيف للقيام بالنمذجة التنبؤية. كما يشمل أيضًا تقنيات التعلم الآلي غير المُشجعة مثل التحليل العنقودي وتحليل المكونات الأساسية وتحليل التوصيف التجزيئي وتحليل الارتباطات.
تطبيق التحليلات
تحسين التسويق
قد تطور التسويق من عملية إبداعية إلى عملية تعتمد على البيانات بشكل كبير. تستخدم منظمات التسويق التحليلات لتحديد نتائج الحملات أو الجهود وتوجيه القرارات الخاصة بالاستثمار واستهداف المستهلكين. تسمح الدراسات الديموغرافية وتجزئة العملاء والتحليل الوحدوي وغيرها من التقنيات لجهات التسويق باستخدام كميات كبيرة من بيانات الشراء والاستقصاء وبيانات الألواح لفهم واستراتيجية التسويق.
يسمح تحليلات الويب للمسوقين بجمع معلومات على مستوى الجلسة حول التفاعلات على موقع الويب باستخدام عملية تسمى الدورة. يعد "Google Analytics" مثالًا لأداة تحليلات مجانية شائعة يستخدمها المسوقين لهذا الغرض. توفر هذه التفاعلات أنظمة معلومات تحليلات الويب بالمعلومات اللازمة لتتبع المُحيل، والبحث عن الكلمات الرئيسية، وتحديد عنوان "IP" ، وتتبع أنشطة الزائر. باستخدام هذه المعلومات، يمكن للمسوق تحسين الحملات التسويقية ومحتوى تصميم موقع الويب وهندسة المعلومات.
تشتمل أساليب التحليل المستخدمة بكثرة في التسويق على نماذج المزج التسويقي، والتحليلات التسعيرية والترويجية، وتحسين قوة المبيعات وتحليلات العملاء على سبيل المثال: التجزئة. تعمل تحليلات الويب وتحسين مواقع الويب والحملات عبر الإنترنت كثيرًا جنبًا إلى جنب مع أساليب تحليل التسويق الأكثر تقليدية. لقد أدى التركيز على الوسائط الرقمية إلى تغيير المفردات بشكل طفيف حتى يشار إلى نماذج المزج التسويقي عمومًا باسم نمذجة الإحالة في سياق نماذج المزيج الرقمي أو التسويق.تدعم هذه الأدوات والتقنيات قرارات التسويق الاستراتيجي (مثل حجم الإنفاق الإجمالي على التسويق، وكيفية تخصيص الميزانيات عبر مجموعة من العلامات التجارية والمزيج التسويقي) ودعم أكثر تكتيكيًا للحملات، من حيث استهداف أفضل العملاء المحتملين باستخدام الرسالة المثلى في المتوسط الأكثر فعالية من حيث التكلفة في الوقت المثالي.
تحليلات الناس
يستخدم تحليلات الناس البيانات السلوكية لفهم كيفية عمل الأشخاص وتغيير كيفية إدارة الشركات. تُعرف تحليلات الأشخاص أيضًا باسم تحليلات القوة العاملة، وتحليلات الموارد البشرية، وتحليلات المواهب، وإحصاءات الأشخاص، وإحصاءات المواهب، وإحصاءات الزملاء، وتحليلات رأس المال البشري، وتحليلات نظام معلومات الموارد البشرية. تحليلات الموارد البشرية هي تطبيق للتحليلات لمساعدة الشركات على إدارة الموارد البشرية. والهدف من ذلك هو تحديد الموظفين الذين يوظفون، والتي تكافئ أو تروج، وما هي المسؤوليات المترتبة على التنازل، ومشاكل الموارد البشرية المماثلة. أصبحت تحليلات الموارد البشرية مهمة بشكل متزايد لفهم أي نوع من الملامح السلوكية ستنجح وتفشل. على سبيل المثال، قد يجد التحليل أن الأفراد الذين يتناسبون مع نوع معين من الملفات الشخصية هم أولئك الذين يرجح أن ينجحوا في دور معين، مما يجعلهم أفضل الموظفين للتعيين.ومع ذلك، هناك اختلافات رئيسية بين تحليلات الأشخاص وتحليلات الموارد البشرية. تحليلات الناس يحل مشاكل العمل. تحليلات الموارد البشرية يحل مشاكل الوارد البشرية كما تبدو تحليلات الناس في العمل والتنظيم الاجتماعي. "يقيس برنامج الموارد البشرية التحليلات ويدمج البيانات حول العمليات الإدارية للموارد البشرية" ، كما يقول بن وابير، ومعهد ماساتشوستس للتكنلوجيا ووسائل الاعلام مختبر دكتوراه والرئيس التنفيذي لشركة هومانيزي جوش بيرسين، مؤسس ووالرئيس في قادهم بشركة ديلويت، يوافق على أن تحليلات الأشخاص هي صناعة أكبر من تحليلات الموارد البشرية، موضحةً ببمرور الوقت، أعتقد أنها لا تنتمي إلى الموارد البشرية. على الرغم من أن هذا الفريق قد يبدأ في الموارد البشرية، إلا أنه مع مرور الوقت يتولى هذا الفريق مسؤولية تحليل إنتاجية المبيعات، ومعدل الدوران، والاحتفاظ، والحوادث، والاحتيال، وحتى قضايا الأشخاص التي تحفز الاحتفاظ بالعملاء ورضا العملاء ... هذه كلها في العالم الحقيقي مشاكل الأعمال، وليس مشاكل الموارد البشرية.
تحليلات المحفظة
احد التطبيقات الشائعة لتحليل الأعمال هو تحليل المحفظة في هذا، لدى بنك أو وكالة إقراض مجموعة من الحسابات ذات القيمة والمخاطر المتغيرة. قد تختلف الحسابات حسب الحالة الاجتماعية (الأثرياء، الطبقة الوسطى، الفقراء، إلخ) للحائز، والموقع الجغرافي، وقيمته الصافية، والعديد من العوامل الأخرى. يجب على المقرض أن يوازن العائد على القرض مع خطر التخلف عن السداد لكل قرض. والسؤال هو كيفية تقييم المحفظة ككل.قد يكون القرض الأقل خطراً على الأثرياء جداً، لكن هناك عدد محدود جداً من الأثرياء. من ناحية أخرى، هناك العديد من الفقراء الذين يمكن إقراضهم، ولكن في خطر أكبر. يجب وضع بعض التوازن الذي يزيد العائد ويقلل من المخاطر. قد يجمع حل التحليلات بين تحليل السلاسل الزمنية والعديد من القضايا الأخرى من أجل اتخاذ القرارات بشأن موعد إقراض الأموال إلى هذه الشرائح المختلفة للمقترضين، أو اتخاذ قرارات بشأن سعر الفائدة الذي يتحمله أعضاء قطاع المحفظة لتغطية أي خسائر بين الأعضاء في ذلك الجزء.
تحليلات المخاطر
تم تطوير نماذج تنبؤية في الصناعة المصرفية لتحقيق درجة من اليقين عبر درجات المخاطر للعملاء الأفراد. يتم إنشاء درجات الائتمان للتنبؤ بسلوك الجنوح واستخدامها على نطاق واسع لتقييم الجدارة الائتمانية لكل مقدم طلب. علاوة على ذلك، يتم تحليل المخاطر في العالم العلمي وصناعة التأمين. كما أنه يستخدم على نطاق واسع في المؤسسات المالية مثل شركات الدفع عبر الإنترنت لتحليل ما إذا كانت المعاملة حقيقية أم خادعة. لهذا الغرض يستخدمون سجل المعاملات للعميل. وهذا أكثر شيوعًا في شراء بطاقة الائتمان، عندما يكون هناك ارتفاع مفاجئ في حجم معاملة العميل، يحصل العميل على نداء تأكيد إذا تم بدء المعاملة من قبله. هذا يساعد في تقليل الخسائر بسبب هذه الظروف.
التحليلات الرقمية
التحليلات الرقمية هي مجموعة من الأنشطة التجارية والتقنية التي تحدد، أو تنشئ، أو تجمع، تحقق، أو تحول البيانات الرقمية إلى تقارير، أبحاث، تحليلات، توصيات، تحسينات، تنبؤات، وأتمتة. وهذا يشمل أيضًا تحسين محركات البحث (كبار المسئولين الاقتصاديين) حيث يتم تتبع البحث عن الكلمات الرئيسية واستخدام البيانات لأغراض التسويق. حتى إعلانات البانر والنقرات تدخل ضمن التحليلات الرقمية. يعتمد عدد متزايد من العلامات التجارية وشركات التسويق على التحليلات الرقمية لتخصيصات التسويق الرقمي، حيث يعد ( عائد الاستثمار التسويقي ) أحد مؤشرات الأداء الرئيسية المهمة (KPI).
تحليلات الامن.
شير التحليلات الأمنية إلى تكنولوجيا المعلومات (IT) لجمع وتحليل الأحداث الأمنية لفهم وتحليل الأحداث التي تشكل أكبر المخاطر. تشتمل المنتجات في هذا المجال على معلومات الأمان وإدارة الأحداث وتحليلات سلوك المستخدم.
تحليلات البرمجيات
المقال الرئيسي: تحليل البرمجيات
تحليلات البرمجيات هي عملية جمع المعلومات حول طريقة استخدام جزء من البرامج وإنتاجها