تعلم علوم البيانات - دليل نهائي لتصبح عالم بيانات

أدى ظهور البيانات الضخمة إلى ولادة واحدة من أكثر المهن المربحة في القرن الحادي والعشرين - عالم البيانات. احتل مصطلح "عالم البيانات" عناوين الأخبار منذ بعض الوقت.

في الواقع ، يعد عالم البيانات واحدًا من بين أفضل 3 وظائف وظيفية على LinkedIn.

تتحدث الحقيقة المذكورة أعلاه عن الحجم لتقوية حقيقة أن المحترفين من خلفيات مختلفة - الرياضيات ، وأجهزة الكمبيوتر ، والإدارة ، والإحصاء - يتطلعون إلى تحقيق أقصى استفادة من هذه الفرصة.

ولكن كما هو الحال مع كل ما يتم طرحه كثيرًا ، أصبح مصطلح "علم البيانات" ، وبالتالي وظيفة عالم البيانات ، غامضًا إلى حد كبير. لذا ، قبل أن نتحدث عن الموضوع المطروح ، دعونا نلقي نظرة على ما يفعله عالم البيانات.

ماذا يفعل عالم البيانات

بكلمات بسيطة ، عالم البيانات هو خبير محترف يتعامل على نطاق واسع مع البيانات الضخمة. يستخدم علماء البيانات مزيجًا من التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي والإحصاءات والأدوات التحليلية لاستخراج معلومات مفيدة من مجموعات البيانات الضخمة. على عكس ما سبق ، عندما كانت مجموعات البيانات منظمة في الغالب ، فإن البيانات الموجودة تحت تصرفنا اليوم غير منظمة إلى حد كبير. لذلك ، بطبيعة الحال ، يقضي علماء البيانات قدرًا كبيرًا من وقتهم في جمع البيانات وتنظيفها وتعديلها لتمكين تحليلها وتفسيرها.

يتضمن الدور الوظيفي لعالم البيانات دمج المهارات الرياضية والإحصائية والتحليلية والبرمجة. في أي يوم عمل نموذجي ، يقوم عالم البيانات بالعديد من الأدوار المتنوعة على مدار اليوم بأكمله - من كونه مهندس برمجيات وعامل منجم البيانات إلى محلل البيانات ومصلح الأخطاء ، يعمل عالم البيانات أيضًا كحلقة اتصال حيوية بين تكنولوجيا المعلومات ومجالات الأعمال لمؤسسة قائمة على البيانات. إن علماء البيانات هم من يساعدون محللي الأعمال على استخدام البيانات المفسرة بطرق يمكنها تحسين فوائد الأعمال.

لكي نكون دقيقين ، يساعد علماء البيانات الشركات في إدارة البيانات وتفسيرها لحل مشاكل الأعمال المعقدة.

إذا كان بإمكانك تخيل نفسك تتعامل مع البيانات الضخمة وتؤدي مثل هذه الواجبات المتنوعة في المستقبل ، فإن وظيفة عالم البيانات هي مكالمتك الاحترافية! ومع ذلك ، لكي تصبح عالم بيانات ، يجب عليك أولاً اكتساب المهارات الأساسية التي تعتبر جوهرية في هذه المهنة.

كما ذكرنا من قبل ، يتطلب علم البيانات مهارات محددة. وبالتالي ، لكي تصبح عالم بيانات ، يجب أن تتحمل مجموعة المهارات التالية:

1. موهبة في البرمجة

لتصبح عالم بيانات ، فإن القاعدة الأولى هي أن تكون لديك موهبة لا تشوبها شائبة في البرمجة. لذلك ، يجب أن يكون لديك معرفة قوية بكل من لغات البرمجة الإحصائية مثل Python أو R أو Java ، ولغات الاستعلام عن قواعد البيانات مثل SQL و CQL وما إلى ذلك. تبحث الشركات أيضًا عن المتقدمين الذين يتقنون ما لا يقل عن لغتين أو أكثر من لغات البرمجة.

2. معرفة حساب التفاضل والتكامل والجبر الخطي

قد تتساءل لماذا يحتاج عالم البيانات إلى إتقان حساب التفاضل والتكامل متعدد المتغيرات والجبر الخطي. السبب ببساطة هو أن امتلاك فهم قوي لحساب التفاضل والتكامل متعدد المتغيرات والجبر الخطي مفيد للغاية للمؤسسات التي تعتمد على البيانات حيث يمكن حتى للتغيير / التحسين البسيط في تحسين الخوارزمية أن يوفر فرصًا تجارية رائدة.

3. الإلمام بأساسيات الإحصاء

يتطلب جزء كبير من وظيفة عالم البيانات التعامل في الإحصاء. يجب أن يكون لدى كل عالم بيانات طموح معرفة عميقة بالمفاهيم الإحصائية مثل الإحصاء الوصفي (المتوسط ​​، الوسيط ، النطاق ، الانحراف المعياري ، إلخ) ، نظرية الاحتمالات ، نظرية بايز ، تحليل البيانات الاستكشافية ، النسب المئوية والقيم المتطرفة ، المتغيرات العشوائية ، وظيفة التوزيع التراكمي (CDF) ، على سبيل المثال لا الحصر. كلما فهمت هذه المفاهيم بشكل أفضل ، زادت قدرتك على التنبؤ بصحة الأساليب الإحصائية.

4. فهم الذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم الآلي (ML)

لقد تناول الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي جزأين لا يتجزأ من علوم البيانات ، وبالتالي ، فإن الكفاءة في هذين الجزأين أمر لا بد منه. من المثير للدهشة أنه لا يوجد الكثير من علماء البيانات على دراية جيدة بمفاهيم وتقنيات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي. لذلك ، إذا كنت ترغب في البقاء في صدارة المنحنى التنافسي ، فمن الأفضل تحسين مفاهيم الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي بما في ذلك ML الخاضع للإشراف ، والتعلم الآلي غير الخاضع للإشراف ، وتعلم التعزيز ، ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP) ، ومحركات التوصية ، والاكتشاف الخارج ، وتحليل البقاء ، من بين اشياء اخرى. أيضًا ، إذا كنت بارعًا في تقنيات تعلم الآلة مثل أشجار القرار ، والانحدار اللوجستي ، وتعني k المجموعات ، وخوارزمية المصنف Naive Bayes ، وما إلى ذلك ، يمكنك حل مجموعة من مشاكل علوم البيانات.

5. الاهتمامات في مشاحنات البيانات

غالبًا ما يتعامل علماء البيانات مع مجموعات بيانات كبيرة غير منظمة / شبه منظمة والتي تستمر في الزيادة فقط كل دقيقة. نتيجة لذلك ، يتعين عليهم بذل الكثير من الجهد لتنظيم وتنظيف مجموعات البيانات المعقدة والفوضوية لتمكين التحليل والتفسير بسهولة. تُعرف هذه العملية باسم Wrangling البيانات. ما يفعله علماء البيانات هو تحويل البيانات يدويًا أو تعيينها من تنسيق خام إلى تنسيق آخر أكثر ملاءمة ، بحيث يصبح من السهل الحفاظ على البيانات منظمة ومناسبة للتفسير والتحليل. لذلك ، بصفتك عالم بيانات طموحًا ، يجب أن تعرف كيفية التعامل مع العيوب ومواطن الخلل في البيانات.

6. معرفة تصور البيانات

بالنسبة للمهنيين الذين يتعاملون مع الجانب التجاري للشركة ، من الصعب فهم البيانات الأولية. هذا هو المكان الذي يعمل فيه علماء البيانات كحلقة وصل أساسية بين تكنولوجيا المعلومات وأجنحة الأعمال. بعد تحليل البيانات وتفسيرها ، يصور علماء البيانات البيانات بمساعدة أدوات تصور البيانات مثل Tableau و Matplottlib و ggplot و d3.js. علاوة على ذلك ، يقومون بإيصال النتائج التي توصلوا إليها إلى كل من الموظفين التقنيين وغير التقنيين لتسهيل فهمها. من خلال التمثيل المرئي للبيانات ، يصبح من السهل على الأعضاء غير التقنيين فهم كيفية استخدام رؤى البيانات لتحسين العمليات التجارية والبقاء متقدمين على الشركات المنافسة لهم.

7. الشعور بحدس البيانات

بصرف النظر عن كونه أداة يومية مفيدة للغاية لعلماء البيانات ، يعد Data Intuition أيضًا جزءًا مهمًا من المقابلات الوظيفية. أثناء المقابلات ، سيختبر أصحاب العمل كل قدراتك ، بما في ذلك قدرتك البديهية على فهم المفاهيم المتعلقة بعلوم البيانات. هذا ما نسميه "حدس البيانات". في حين أنه من الصحيح أنك بحاجة إلى مهارات رياضية وإحصائية وتصور قوية ، يجب أن تكون قادرًا أيضًا على تحديد الأساليب والتقنيات التي يجب استخدامها لحل مشكلة معينة ، والأدوات التي يجب استخدامها ، وما إلى ذلك.

الآن بعد أن عرفت المهارات التي تحتاج إلى اكتسابها لتصبح عالم بيانات ، فلنلقِ نظرة على الخطوات التي ستوصلك إلى هناك!

كيف تكون عالم بيانات - مسار التعلم

الطريق إلى أن تصبح عالم بيانات واضح ومباشر. يبدأ من البداية. دعنا نرشدك من خلالها!

• بداية كل شيء.

تتضمن الخطوة الأولى فهم ما يدور حوله علم البيانات. بصرف النظر عن تعلم جميع المفاهيم الأساسية لعلوم البيانات ، فهذه هي المرحلة التي تختار فيها لغة البرمجة الأولى لديك وتتقن ذلك. ستشمل الأشهر القليلة الأولى الترميز باللغة التي تختارها. بمجرد أن تكون بارعًا في البرمجة بلغة معينة ، سيصبح تعلم لغات البرمجة الأخرى أكثر راحة.

• تعلم أساسيات الرياضيات والإحصاء.

تشكل الرياضيات والإحصاء الأساس لخوارزميات تعلم الآلة. بطبيعة الحال ، سيتعين عليك تعلم المفاهيم الأساسية للرياضيات والإحصائيات مثل المتوسط ​​والوسيط والوضع والتباين والاحتمال الشرطي واختبار الفرضيات والجبر الخطي وحساب التفاضل والتكامل والإحصاء الوصفي والإحصاء الاستدلالي ، من بين أشياء أخرى.

• تعلم مفاهيم ML وتطبيقاتها

بعد إتقان مفاهيم الرياضيات والإحصائيات ، حان الوقت للانتقال إلى مجال أكثر تقدمًا - التعلم الآلي. وجدت خوارزميات ML تطبيقًا في العديد من سيناريوهات العالم الحقيقي - من اكتشاف الاحتيال ومحركات التوصية إلى تحليل المشاعر لتعليقات العملاء. بصرف النظر عن المفاهيم المذكورة سابقًا ، سيتعين عليك أيضًا التعرف على التعلم العميق ، والشبكات العصبية الاصطناعية ، والتعلم الاستقرائي ، وما إلى ذلك تدريجيًا ، عندما تحصل على مفاهيم ML هذه ، سيتعين عليك تجربتها في الواقع- نماذج العالم من خلال استراتيجيات التحقق المختلفة.

• مقدمة في التعلم العميق

مجموعة فرعية من ML ، التعلم العميق ، تتعامل في الخوارزميات التي تستلهم من بنية ووظيفة الشبكات العصبية الاصطناعية الشبيهة بالدماغ. هذه الشبكات العصبية الاصطناعية تحاكي عمل الدماغ البشري. تحتوي نماذج التعلم العميق على ثلاث طبقات على الأقل تتلقى فيها كل طبقة معلومات من الطبقة السابقة وتمررها إلى الطبقة التالية. يجب أن تفهم تمامًا أداء التعلم العميق ، ولفهمه ، يجب أن تكون على دراية جيدة بالانحدار الخطي واللوجستي.

• معماريات التعلم العميق

بعد الحصول على تعليق التعلم العميق ، يجب عليك الغوص للتعرف على بنيات التعلم العميق المتقدمة مثل AlexNet و GoogleNet والشبكات العصبية التلافيفية (RNN) والشبكات العصبية التلافيفية (CNN) القائمة على المنطقة (RCNN) و SegNet وشبكة الخصومة التوليدية (GAN) ، إلخ. نظرًا لأن هذه مفاهيم ضخمة جدًا ، فأنت بحاجة إلى تكريس بضعة أسابيع فقط لفهم أدائها.

• الرؤية الحاسوبية

يعتبر Computer Vision (CV) مجالًا علميًا للدراسة يسعى إلى إيجاد طرق وتطوير تقنيات تسمح لأجهزة الكمبيوتر بفهم المحتوى الرقمي مثل مقاطع الفيديو والصور. يتضمن "الحصول على الصور الرقمية ومعالجتها وتحليلها وفهمها" للحصول على بيانات عالية التخصص من العالم الحقيقي لإنشاء معلومات رقمية / رمزية بشكل أكبر. نظرًا لكونه أحد أهم مجالات الاستكشاف الآن ، يحتاج كل علماء بيانات طموحين إلى معرفة جيدة برؤية الكمبيوتر.

• البرمجة اللغوية العصبية

تعد معالجة اللغة الطبيعية جزءًا لا يتجزأ من علوم البيانات. وبالتالي ، يجب أن يكون لدى كل عالم بيانات فهم قوي للغة البرمجة اللغوية العصبية وتقنياتها. في المقام الأول ، يسعى البرمجة اللغوية العصبية إلى معالجة وتحليل وفهم البيانات المستندة إلى اللغة الطبيعية (نص ، كلام ، إلخ) من خلال مجموعة من الأدوات والخوارزميات المعقدة. أثناء التعامل مع البرمجة اللغوية العصبية ، ستتعرف على استرجاع البيانات (جنبًا إلى جنب مع تجريف الويب) ، ومناقشة النص ، والتعرف على الكيانات المسماة ، وأجزاء من وضع علامات على الكلام ، والتحليل الضحل ، والدوائر الانتخابية والتبعية ، وتحليل العاطفة والمشاعر.

أفكار ختامية

كل يوم ، تستمر البيانات العالمية في الزيادة ، ومعها يتم توسيع نطاق الابتكار والإبداع. مع استمرار تقدم تقنيات البيانات الضخمة وعلوم البيانات ، ستتغير مجموعة وظائف علماء البيانات أيضًا تماشياً مع العصر. إذن ، كيف إذن ، هل تواكب ذلك؟ عن طريق رفع المهارات. علم البيانات هو مجال ديناميكي لا يزال يتطور. لكي تصبح عالم بيانات ، يجب أن يكون لديك دائمًا تعطش لا يُخمد للمعرفة والتعلم. إذا قمت بذلك ، فلن يكون هناك ما يمنعك من التألق في مجال علوم البيانات.