كيف تتعلم علم البيانات بشكل فعال

01-Feb-2022

لحسن الحظ ، لا يتطلب أن تصبح عالم بيانات أن تحصل على شهادة ، لذلك يمكنك أن تتعلم علم البيانات بشكل فعال. يمكنك أن تصبح عالم بيانات إذا كنت منفتحًا على تعلم أشياء جديدة وعلى استعداد لبذل الجهد والوقت.

مسار التعلم: كيف تتعلم علم البيانات؟

قد يكون اختيار مسار تعليمي لعلوم البيانات أمرًا صعبًا نظرًا لوفرة الخيارات المتاحة ، ولكن من الأفضل تحديد البرنامج الذي يلبي احتياجاتك وأهدافك على أفضل وجه. يتمتع علماء البيانات الناجحون عادةً بفهم شامل للأدوات المختلفة بالإضافة إلى لغات البرمجة.

SAS و R و Python هي أمثلة على لغات البرمجة. ما ستحتاج إلى معرفته يعتمد على مجموعة متنوعة من العوامل.

مسار تعلم علم البيانات

أن تصبح عالم بيانات هو مسار تعلم علم البيانات المثير ، ومع ذلك ، لا يمكنك تعلم علم البيانات في عام أو ستة أشهر ؛ بل هي عملية تستمر مدى الحياة وتتطلب التفاني المناسب والعمل الجاد.

إذا كان تعلم علم البيانات هو هدفك ، فيجب إضافة Python إلى مجموعة المهارات الخاصة بك لأن المزيد والمزيد من المتخصصين في الصناعة يتعلمون لغة البرمجة هذه.

اختر لغة برمجة (Python / R)

تتمثل الخطوة الأولى في الشروع في مسار تعلم علم البيانات في التعرف على لغة البرمجة. Python هي لغة الترميز الأكثر شيوعًا ، ويستخدمها غالبية علماء البيانات. إنه سهل الاستخدام ومتعدد الاستخدامات ويتضمن عددًا من المكتبات المدمجة مثل Numpy و Pandas و MatplotLib و Seaborn و Scipy والعديد من المكتبات الأخرى.

إحصائيات

معرفة الإحصائيات والاحتمالات مهمة في مسار تعلم علم البيانات مثل تناول الملح في طعامك. ستساعد معرفتها علماء البيانات في تفسير مجموعات البيانات الكبيرة بشكل أفضل واكتساب رؤى منها وتحليلها.

تعلم لغة SQL

تستخدم لغة الاستعلام الهيكلية (SQL) لاستخراج المعلومات من قواعد البيانات الكبيرة والتواصل معها. سيتم بعد ذلك تنظيف هذه البيانات باستخدام مكتبات Microsoft Excel أو Python.

تنظيف البيانات

عندما يتم تخصيص مشروع لعالم بيانات ، يقضي معظم وقته في تنظيف مجموعة البيانات وإزالة القيم غير المرغوب فيها والتعامل مع القيم المفقودة. من الممكن تحقيق ذلك من خلال استخدام بعض مكتبات Python المضمنة مثل Pandas و Numpy.
من الجيد أيضًا معرفة كيفية التعامل مع البيانات في Microsoft Excel.

تحليل البيانات استكشافية

عند مناقشة علم البيانات ، يعد تحليل البيانات الاستكشافية أمرًا بالغ الأهمية. عالم البيانات مسؤول عن مجموعة متنوعة من المهام ، بما في ذلك تحديد أنماط البيانات ، وتحليل البيانات ، وتحديد الاتجاهات ذات الصلة في البيانات ، والحصول على رؤى قيمة ، من بين أمور أخرى ، باستخدام مجموعة متنوعة من الأساليب الرسومية والإحصائية ، مثل:

تحليل البيانات باستخدام Pandas و Numpy
معالجة البيانات
عرض مرئي للمعلومات

تعلم خوارزميات التعلم الآلي

"التعلم الآلي هو طريقة لتحليل البيانات تعمل على أتمتة بناء النماذج التحليلية ،" وفقًا لجوجل. إنه حقل فرعي من الذكاء الاصطناعي يعتمد على فكرة أن الأنظمة يمكنها التعلم من البيانات ، وتحديد الأنماط ، واتخاذ القرارات مع تدخل بشري ضئيل أو بدون تدخل بشري.

تدرب على التحليلات

حان الوقت لتطبيق ما تعلمته عن علم البيانات. هناك العديد من المنصات عبر الإنترنت التي يمكن أن توفر لك خبرة عملية مع مجموعات البيانات على المستويين المبتدئين والمتقدمين.

يمكنك البدء بتنزيل مجموعات البيانات وتحليل البيانات وتطبيق جميع الأساليب التي تعلمتها.

عندما تكون واثقًا بدرجة كافية ، يمكنك المشاركة في المسابقات التي تستضيفها منصات متعددة أخرى. لن يساعدك هذا فقط على صقل مهاراتك في علوم البيانات ، ولكنه سيساعدك أيضًا على تعلم علم البيانات بشكل أكثر فعالية.

تعلم علم البيانات مسار تعلم علم البيانات