كيف تتعلم علوم البيانات؟

كونك عالم بيانات هو مهنة مجزية ، لكن تعلم هذا المجال يتطلب مدى الحياة من التفاني والعمل الجاد. لا يمكنك أن تصبح عالم بيانات في غضون عام أو ستة أشهر. بمساعدة خارطة طريق علوم البيانات ، فإن القدرات المدرجة أدناه هي أول ما يجب أن تتعلمه لتصبح عالم بيانات.

ستكون دورة عالم البيانات التي تقدمها Intellipaat ذات فائدة كبيرة لك إذا كنت مهتمًا حقًا بتعلم علوم البيانات.

سيتم اختتام الموضوعات التالية المذكورة أدناه في هذه المدونة:

• ما هو علم البيانات؟
• طرق مختلفة لتعلم علوم البيانات
  • اختر لغة برمجة
  • إحصائيات
  • تعلم لغة SQL
  • تنظيف البيانات
  • تحليل البيانات استكشافية
  • تعلم خوارزميات التعلم الآلي
  • تدرب على تحليلات Vidhya و Kaggle
• استنتاج

ما هو علم البيانات؟

علم البيانات هو مجال يجمع بين المهارات العلمية والتكنولوجية لتطوير وتحليل الحلول القائمة على البيانات للقضايا الحالية. إنه مجال متعدد التخصصات يتضمن مبادئ من الإحصاء وعلوم الكمبيوتر والرياضيات والمجالات الأخرى ذات الصلة.

يستخدم المحترفون في علم البيانات الإحصائيات المتطورة والتعلم العميق والذكاء الآلي لتقديم التحليلات وتقديم الحلول للقضايا الصعبة. نظرًا لأن الشركات تحاول استخدام البيانات للتغلب على المنافسين ، فقد نما علم البيانات ليصبح جزءًا مهمًا من العديد من المؤسسات.

يتم استخدام علم البيانات من قبل المؤسسات في كثير من الأحيان لفهم متطلبات عملائها بشكل أفضل وتحديد الاحتمالات وصياغة استراتيجيات أكثر فاعلية.

تم لاحقًا دمج علم البيانات في بيئة الأعمال المعاصرة. علم البيانات هو في الأساس دراسة لاستخراج رؤى مهمة من مجموعات بيانات كبيرة. يتضمن استخدام طرق تحليلية متقدمة لتصفية البيانات بحثًا عن الارتباطات والارتباطات والرؤى الأخرى.

يقوم علماء البيانات بتحليل وتفسير البيانات التي تستخدم العديد من الأدوات والأساليب ، بما في ذلك التعلم العميق والتعلم الآلي واستخراج البيانات. قد يكتشف علماء البيانات المزيد حول البيانات ويكتشفون المعلومات المخفية لاستخدام هذه الأساليب.

طرق مختلفة لتعلم علوم البيانات

واحدة من أكثر الطرق شيوعًا لتعلم علوم البيانات هي من خلال الدورات التدريبية عبر الإنترنت. تتوفر مجموعة متنوعة من الدورات التدريبية عبر الإنترنت ، بدءًا من الدورات التمهيدية إلى الدورات التدريبية الأكثر تقدمًا التي تغطي موضوعات محددة مثل التعلم الآلي والتعلم العميق. معظم هذه الدورات ذاتية ، لذا يمكنك العمل عليها عندما يكون ذلك مناسبًا لك. يمكن العثور على العديد من هذه الدورات التدريبية على منصات مثل Coursera و edX و Udemy.

هناك طريقة أخرى لتعلم علوم البيانات وهي حضور معسكرات التدريب. المعسكرات التمهيدية هي دورات مكثفة تغطي مجموعة متنوعة من الموضوعات المتعلقة بعلوم البيانات في غضون أيام قليلة.

بالإضافة إلى ذلك ، يمكنك تعلم علم البيانات من خلال التسجيل في دورات في كلية أو جامعة قريبة. تقدم العديد من الكليات دورات في علوم البيانات ، والتي قد تكون طريقة رائعة لإتقان أساسيات المجال. قد تكون قادرًا على التواصل مع المدرسين والطلاب الآخرين من خلال التسجيل في الفصول الدراسية شخصيًا.

يمكنك أيضًا تثقيف نفسك في علم البيانات إذا تعلمت أكثر بشكل مستقل. قد تتعلم علم البيانات عبر العديد من موارد الإنترنت ، بما في ذلك البرامج التعليمية والكتب والمواقع الإلكترونية. يمكنك أيضًا طرح أسئلة على علماء البيانات المخضرمين من خلال الانضمام إلى المنتديات عبر الإنترنت مثل Stack Overflow أو Reddit.

تُعقد معظم المعسكرات بشكل شخصي ، ولكن هناك أيضًا بعض الخيارات المتاحة عبر الإنترنت. تعد المعسكرات التمهيدية طريقة رائعة للحصول على مقدمة مكثفة وشاملة لعلوم البيانات في فترة زمنية قصيرة. يعد Intellipaat أحد المعسكرات التدريبية الشهيرة في الهند والذي يوفر أفضل دورة في علوم البيانات في الهند.

فيما يلي بعض المؤشرات لأولئك الذين يرغبون في تعلم علوم البيانات وفهم هذا المجال التكنولوجي سريع التطور:

الخطوة 1: اختر لغة برمجة (Python / R)

تعلم لغة البرمجة هو الخطوة الأولى في بداية رحلة علم البيانات. Python هي لغة البرمجة الأكثر شيوعًا بين الاثنين ويستخدمها معظم علماء البيانات.

وهو يدعم العديد من المكتبات المدمجة مثل Numpy و Pandas و MatplotLib و Scipy وغيرها الكثير وهو سهل التشغيل ومتعدد الاستخدامات.

الخطوة 2: الإحصاء

تعتبر معرفة الإحصاء والاحتمالات ضرورية لكونك عالم بيانات مثل الملح في الوجبات. سيساعد فهمها علماء البيانات في تفسير مجموعات البيانات الضخمة بشكل أفضل واكتساب رؤى منها وتحليلها.

الخطوة الثالثة: تعلم لغة SQL

لاستخراج البيانات من قواعد البيانات الكبيرة والتفاعل معها ، يتم استخدام SQL. يجب أن يكون فهم أنواع التطبيع العديدة وإنشاء استعلامات متداخلة واستخدام الاستعلامات ذات الصلة وتنفيذ عمليات الانضمام وما إلى ذلك على البيانات والاستخراج بتنسيق خام من الأولويات. سيتم بعد ذلك تنظيف البيانات باستخدام إما مكتبات Python أو Microsoft Excel.

الخطوة 4. تنظيف البيانات

يقضي عالم البيانات غالبية الوقت الذي يقضيه عالم البيانات في تنظيف مجموعة البيانات ومعالجة القيم المفقودة وحذف المعلومات غير المرغوب فيها.

يمكنك تحقيق ذلك من خلال استخدام العديد من مكتبات Python المضمنة ، مثل Pandas و Numpy. بالإضافة إلى ذلك ، يجب أن يكون المرء بارعًا في التعامل مع البيانات في Microsoft Excel.

الخطوة 5: تحليل البيانات الاستكشافية

علم البيانات ممكن فقط عندما يتم تحليل البيانات الاستكشافية. يعد العثور على أنماط البيانات وتقييم البيانات وتحديد الاتجاهات الصحيحة في البيانات مجرد عدد قليل من الوظائف العديدة التي يجب على عالم البيانات إكمالها.

واستخدام تقنيات بيانية وإحصائية مختلفة لاستخراج رؤى مفيدة وما إلى ذلك منها ، بما في ذلك:

1. أ) تحليل البيانات على أساس الباندا والنومبي
2. ب) التلاعب بالبيانات
3. ج) تصور البيانات.

الخطوة 6: تعلم خوارزمية التعلم الآلي

تنص Google على أن "التعلم الآلي هو أسلوب لتحليل البيانات يعمل على أتمتة بناء النماذج التحليلية. إنه قسم من الذكاء الاصطناعي يعتمد على

ستكون المرحلة الأكثر أهمية في توظيف عالم البيانات عندما يبنون إصدارات مختلفة باستخدام خوارزميات التعلم الآلي ويتعين عليهم التنبؤ والتوصل إلى إجابة أكثر فعالية لأي موقف.

تعتمد هذه المرحلة على فكرة أن الأنظمة يمكنها التعلم من البيانات ، وتحديد الأنماط ، واتخاذ القرارات مع القليل من التدخل البشري أو بدونه.

الخطوة 7: تدرب على تحليلات Vidhya و Kaggle

حان الوقت لاكتساب الخبرة العملية في علوم البيانات بعد تعلم أساسيات الموضوع. هناك العديد من الموارد عبر الإنترنت التي قد توفر لك خبرات عملية ، مثل Kaggle و Analytics Vidhya.

خبرة في العمل مع مجموعات البيانات على المستويين الأساسي والخبير. يمكن أن تساعد في فهمك لخوارزميات التعلم الآلي المختلفة ، وطرق التحليل ، وما إلى ذلك.

استنتاج

بغض النظر عن الطريقة التي تقرر بها تعلم علم البيانات ، من المهم أن تضع في اعتبارك أنه موضوع معقد يحتاج إلى الكثير من الالتزام والجهد. ومع ذلك ، قد يكون علم البيانات مجالًا مربحًا يمكن أن يؤدي إلى احتمالات جديدة إذا كنت مستعدًا للعمل.