المسار الوظيفي لعلوم البيانات: دليل مهني شامل

تشير مسارات التعلم إلى قائمة من الدورات التدريبية المحددة المتعلقة بمهنة معينة أو مصلحة مهنية. يعتمد المسار الذي تختاره بشكل مباشر على مجموعات المهارات التي ستحتاجها للنجاح في حياتك المهنية. إتقان وتطوير المهارات في مجال علوم البيانات هو مسار تعلم علوم البيانات. إنه مسار عالي الطلب يشرع فيه العديد من الطلاب للوصول إلى هدفهم المتمثل في أن يصبحوا علماء بيانات.

توفر الوحدة عالية التنظيم للطلاب مجموعة من الموارد الشاملة والقيمة التي تفيد كلاً من المهنيين وأولئك الذين يدخلون المجال لأول مرة. بالنسبة للطالب الذي ليس على دراية بعلوم البيانات أو مسار التعلم الخاص بها ، من السهل أن تشعر بالارتباك من الخيارات المتاحة. تم تصميم منشور المدونة هذا لمساعدتك على فهم الأساسيات لإزالة ارتباكك ومساعدتك على اتخاذ قرار مستنير.

ما هو علم البيانات؟

فضولي لمعرفة ما هو علم البيانات؟ إذا كنت ستنظر إلى المصطلحات حرفيًا ، فهذا يعني أن العلم الذي يدرس البيانات هو علم البيانات. الواقع بعيد كل البعد عن هذا التفسير البسيط. بالعودة إلى عام 2010 ، أنشأ هيو كونواي ، خبير اقتصاديات العمل في الولايات المتحدة ، مخطط فين الذي يلتقط الطبيعة المعقدة والشاملة لعلوم البيانات. ألق نظرة عليها أدناه:

مصدر

كما ترى في الرسم البياني أعلاه ، هناك ثلاث مناطق أو دوائر رئيسية تغطي علوم البيانات:

1. الرياضيات والمعرفة الإحصائية
2. خبرة واسعة
3. مهارات القرصنة

يكمن علم البيانات حيث تتداخل الدوائر الثلاث وتخلق التقاء. اجتماع الدوائر الأولى والثالثة من الرياضيات والإحصاء ومهارات القرصنة هو مجال التعلم الآلي. لقد تحولت السلبية المحيطة بالقرصنة الآن إلى قرصنة أخلاقية وغير أخلاقية.

مطلوب عالم بيانات أن يكون لديه مهارات القرصنة الأخلاقية ، مع خبرة واسعة في التحليل الرياضي والإحصائي. في حين أن البحث التقليدي والتعلم الآلي من الأدوات المهمة ، فإن احتمال استخدام عالم البيانات لخبرته للتحول من الأخلاقي إلى غير الأخلاقي مرتفع. تعرف على المزيد حول المتطلبات الأساسية لعلوم البيانات.

ماذا يعني هذا في العالم الحقيقي؟

• لا يمكنك إدارة البيانات الضخمة أو قراءتها أو تحليلها دون مساعدة Data Science وفروعها. يتم استخدام الأدوات والخوارزميات والمبادئ والتطبيقات بشكل فردي أو مجتمعي لتفسير مجموعات البيانات العشوائية.
• يتطلب العلم تعلم عمليات جمع البيانات وإعدادها وتطهيرها وتحليلها.
• بصفتك عالم بيانات ، تتمثل مهمتك في استخراج المعلومات الهامة من مجموعة البيانات المجمعة التي تطبق تحليل المشاعر والتحليلات التنبؤية والتعلم الآلي.
• ثم يتم استخدام المعلومات لتوجيه الشركات لإنشاء استراتيجيات لمساعدة المسوقين والمديرين على تحقيق الأهداف التنظيمية.

ماذا يفعل عالم البيانات؟

تتوقع الشركات أن يقوم علماء البيانات بحل مشكلة ما أو تقديم إجابة على استعلام باتباع العمليات المذكورة أعلاه. بمجرد اكتساب رؤى قيمة ، يمكنهم استخدام التحليلات الآلية واللغات مثل Java لبدء إنشاء واستكشاف البرامج التي ستقود الشركة في النهاية إلى تحقيق أهدافها وأهدافها.

يستخدم علماء البيانات أيضًا طرقًا مختلفة ، مثل التجارب عبر الإنترنت لضمان النمو المستدام للشركات. بالإضافة إلى ذلك ، يمكنهم أيضًا مساعدة الشركات من خلال تطوير منتجات البيانات الشخصية التي تفهمها الشركات وتتبعها وتراقب الأنماط الفريدة ومتطلبات العملاء والأنشطة الأخرى. الهدف النهائي هو دائمًا مساعدة الشركات على اتخاذ قرارات منتجة ومربحة. تعرف على المزيد حول الوصف الوظيفي لعلماء البيانات.

ماذا تتوقع من مسار تعلم علوم البيانات؟

تتطلب الحياة المهنية القوية للنطاق المستقبلي لعلوم البيانات أن تكتسب مهارات أساسية في ثلاثة أقسام هي البرمجة والتحليلات والمعرفة بالمجال. سيساعدك مسار التعلم على اكتساب المهارات التالية:

• معرفة قوية بـ Scala و SAS و R و Python
• فهم الوظائف التحليلية المختلفة
• تجربة ترميز قاعدة بيانات SQL
• العمل مع البيانات غير المهيكلة من مقاطع الفيديو ومنصات التواصل الاجتماعي
• التعلم الآلي لإعداد التقارير التنبؤية واكتشاف الأنماط
• سيغطي البرنامج الإحصاء الاستنتاجي والوصفي ، ومعالجة اللغة الطبيعية ، وبناء النماذج والضبط الدقيق

ينصب التركيز الرئيسي لعلماء البيانات على البحث والتحليل الإحصائيين ، والذي يستخدم لاختيار نهج التعلم الآلي الصحيح ، وبعد ذلك يتم نمذجة الخوارزمية ونماذجها للاختبار.

مصدر

باستخدام تقنيات موجهة نحو البيانات مثل SQL و Hadoop والاستفادة المكثفة من الهندسة المعمارية الموزعة وتصور البيانات والتحليل الإحصائي ، يستخرج علماء البيانات المعنى من مجموعات البيانات. يهدف مسار التعلم إلى تخريج مهنيين مهرة خبراء في التعامل مع هذه الجوانب. سيتم تدريبهم على تبديل أدوارهم في أي نقطة معينة عند الاقتضاء في دورة حياة مشروع علوم البيانات.

ما هو هيكل مسار تعلم علوم البيانات؟

يمكن فهم علم البيانات على أنه دمج التخصصات الأبوية المختلفة مثل هندسة البرمجيات ، وتحليلات البيانات ، وهندسة البيانات ، والتحليلات التنبؤية ، والتعلم الآلي وما إلى ذلك. يجب أن يشتمل مسار التعلم على كل هذه الأشياء والمزيد لضمان ظهورك كعالم بيانات ماهر. فيما يلي قائمة تلخص بإيجاز بنية مسار التعلم.

البدء بعلم البيانات وبايثون

تبدأ الرحلة لتصبح عالم بيانات بتعلم المصطلحات والمصطلحات المرتبطة بعلوم البيانات. سيتضمن ذلك فهم دور علماء البيانات والتعرف على لغات البرمجة مثل بايثون. تعرف على المزيد حول لغات علوم البيانات.

الرياضيات والإحصاء

هذا هو المكان الذي تستكشف فيه أسس علوم البيانات. تشمل المفاهيم الأساسية التي سيتم تناولها في هذا القسم الاحتمالات وأساسيات الجبر الخطي والإحصاءات الاستنتاجية. سوف تتعلم أيضًا كيفية تنفيذ EDA أو تحليل البيانات الاستكشافية.

أنظمة التوصية والجبر المصفوف

قد تتساءل عما يفعله Matrix Algebra في القائمة ولماذا قد تحتاج إلى معرفته على الإطلاق. حسنًا ، من أجل القيام ببعض التعلم الجاد حول عمل محركات التوصية ، فإن جبر المصفوفة أمر بالغ الأهمية. يغطي هذا القسم هذين المفهومين الشائعين اللذين يجب فهمهما من حيث صلتهما ببعضهما البعض. يتضمن هذا الموضوع أيضًا مشاريع محرك التوصية وتقنيات تقليل الأبعاد مثل PCA أو تحليل المكونات الرئيسية.

أساسيات التعلم الآلي

سيقدم لك هذا القسم أساسيات وجوهر التعلم الآلي. سوف تتعلم الخوارزميات والتقنيات الأساسية التي ستشمل الانحدار اللوجستي والخطي ، وآلات SVM أو ناقلات الدعم ، وأشجار القرار ، و Naive Bayes وما إلى ذلك.

فرقة التعلم

من خلال هذه الدورة التدريبية ، تتخذ خطوة أكثر تقدمًا في عالم التعلم الآلي. ستقدم لك الموضوعات هنا فهمًا واضحًا لماهية التجميع جنبًا إلى جنب مع تقنيات التجميع المختلفة. سيتعين عليك أيضًا العمل على مجموعات البيانات للحصول على خبرة عملية حول كيفية حل المشكلات العملية.

التعلم العميق والشبكات العصبية

يشكل التعلم العميق قسمًا مهمًا من مسار التعلم لعلوم البيانات. بالنظر إلى الارتفاع الفلكي في اعتماد تطبيقات التعلم العميق ، فإن هذه المعرفة ضرورية لتصبح عالِم بيانات ماهرًا. سيتم تقديمك إلى Keras ، وهو إطار شائع للتعلم العميق. هناك أطر عمل أخرى مثل PyTorch يمكنك الاختيار من بينها حسب تفضيلاتك.

اقرأ أيضًا: راتب عالم البيانات في الهند

البرمجة اللغوية العصبية أو معالجة اللغة الطبيعية

يعتبر البرمجة اللغوية العصبية (NLP) أكثر مجالات الصناعة سخونة. رحلة الأعمال فوق بعضها البعض للحصول على أفضل مواهب البرمجة اللغوية العصبية. ومن ثم ، لم يكن هناك وقت أفضل للتعامل مع البرمجة اللغوية العصبية. هناك أطر عمل معالجة اللغة الطبيعية التي سوف تتعرف عليها في هذا القسم. من BERT (Google) إلى RoBERTa (Facebook) ، ستتعلم العمل مع بعض أطر العمل الحديثة.

الرؤية الحاسوبية

هناك طلب كبير على مجال التعلم العميق هذا. في هذا القسم ، سوف تتعامل مع مجموعة من المشكلات المرتبطة برؤية الكمبيوتر وتطور الخبرة العملية أثناء المضي قدمًا.

السلاسل الزمنية

هذا هو أحد الموضوعات الأكثر تعقيدًا في مسار التعلم. هذا الموضوع في حد ذاته يستحق قسمًا كاملاً وهذا هو السبب في أنك ستجعلك تتعامل مع العديد من المشاريع العملية لضمان فهمك لتطبيقها العملي. عندما تتعرف على المفاهيم المختلفة في السلاسل الزمنية ، ستتعلم أيضًا وظيفتها في العالم الحقيقي.

خاتمة

تم تصميم هيكل برنامج Data Science لتسهيل أن تصبح موهبة حقيقية في مجال علوم البيانات ، مما يسهل عليك الحصول على أفضل صاحب عمل في السوق. سجل اليوم لتبدأ رحلة مسار التعلم مع upGrad!

إذا كنت مهتمًا بالتعرف على علوم البيانات ، فراجع دبلوم PG في IIIT-B & upGrad في علوم البيانات والذي تم إنشاؤه للمهنيين العاملين ويقدم أكثر من 10 دراسات حالة ومشاريع ، وورش عمل عملية عملية ، وإرشاد مع خبراء الصناعة ، 1- على - 1 مع موجهين في الصناعة ، وأكثر من 400 ساعة من التعلم والمساعدة في العمل مع الشركات الكبرى.