أفضل مسار لتعلم علم البيانات - طريقة دخول هذا المجال بالشكل الصحيح.
فيه متابع ، طلب مني أن أعمل ثريد على علم البيانات ، و قلت له في قادم الأيام رح أسويه من أجلك ، وهاقد أتى هذا اليوم.
هذا الثريد من أجلك @Maherghoneem1 ، و من أجل أي شخص يهمه هذا المجال.
فيه متابع ، طلب مني أن أعمل ثريد على علم البيانات ، و قلت له في قادم الأيام رح أسويه من أجلك ، وهاقد أتى هذا اليوم.
هذا الثريد من أجلك @Maherghoneem1 ، و من أجل أي شخص يهمه هذا المجال.
علم البيانات يختلف حسب التطبيق او الشركة او الحالة التي تعمل بها. ما زال هنالك غموض بعض الشيء حول هذا الموضوع وبالفعل هو طريق شاق وطويل. هذه التدوينة تحوي مقدمة مفيدة عن المهارات اللازمة لتصبح عالم بيانات.
ولكن دعني ألخص لك ماتحتاجه لكي تصبح عالم بيانات يستطيع إنجاز مهام فريدة:
ولكن دعني ألخص لك ماتحتاجه لكي تصبح عالم بيانات يستطيع إنجاز مهام فريدة:
- يجب ان تتقن بشدة لغة برمجة ما، وأنصح ببايثون بسبب عدد المكتبات الكبير المتوفرة في بايثون لمعالجة البيانات، وبسبب مكتبتها المميزة matplotlib في الرسم البياني.
- بعد أن تتقن لغة البرمجة بشكل جيد انصح بشدة ان تدرس قليلا من الإحصاء والاحتمالات وهنا يظهر الفرق بين الهواة والخبراء، أنصح بهذا الكتاب المفيد والمبسط :
shamra-academia.com/show/5f3b87070…
shamra-academia.com/show/5f3b87070…
بعد ذلك، قم بتخصيص فترة اسبوع لكي تتعلم اساسيات الرسم البياني، هذه مقدمة مفيدة لك:
shamrablog.com/article/5e8920…
shamrablog.com/article/5e8920…
- في هذه المرحلة يجب عليك الانتقال إلى تعلم اساسيات التعلم الألي Machine Learning وبالاخص بعض المفاهيم المشهورة مثل Linear Regression و مسائل التصنيف Classification وال Clustering.
-من الضروري ايضا ان تتعلم بعض المهارات الخاصة بمعالجة البيانات وخصوصا Data Normalisation لان اغلب البيانات قد لا تكون جاهزة لتطبيق خوارزميات التعلم الألي والتنقيب قبل ان تقوم بمعالجتها.
بالنهاية هذه بعض المراجع المفيدة لتعلّم علوم البيانات:
shamrablog.com/article/5eced4…
بالنهاية هذه بعض المراجع المفيدة لتعلّم علوم البيانات:
shamrablog.com/article/5eced4…
النصيحة الذهبية لك، علم البيانات غير مفيد بدون فهمك للحالة التي تقوم بدراستها او دعني أقول ال Business الذي يقوم بتطبيق علم البيانات، لانك كعالم بيانات المطلوب منك تقديم اكتشافات وملاحظات Insights and Observations من البيانات
وتقديم شرح كافي لها بإسقاطه على العمل الذي تقوم بتحليله، مثلا تخيل انك تقوم بتحليل بيانات لمطعم بيتزا واكتشفت وجود زيادة على التوصيل المنزلي في بعض التواريخ، لا يكفي ان تقول لصاحب الشركة هذه الحقيقة،
يجب عليك البحث أكثر وتقديم معلومة مفيدة أكثر مثل: عندما كان هنالك مباراة مهمة لكرة القدم ازدادت طلبات التوصيل المنزلي، هنا فقط أنت كعالم بيانات تكون قد أكملت مهتمك وقمت بتحويل البيانات الخام إلى ذهب.
• • •
Missing some Tweet in this thread? You can try to
force a refresh
