أهم الخطوات لإتقان علوم البيانات ، ثق بي لقد جربتها

نشرت: 2017-10-10

حصل Thulasiram على دبلوم PG في تحليلات البيانات من UpGrad و IIIT-Bangalore ويعمل الآن في UpGrad كمساعد برنامج لتحليل البيانات في UpGrad .
قبل سنوات ، قرأت قصة في كتاب الراهب الذي باع سيارته الفيراري ، وهي قصة أتذكرها حتى يومنا هذا.
كان هناك مدرس مشهور بمهاراته في الرماية. قيل أن سهم المعلم لن يفوت عين الثور. جذبت مهاراته العديد من الطلاب. ذات يوم ، طلب المعلم من أحد طلابه عصب عينيه. ثم طلب من الطالب إعداد هدف وإعطائه قوسه وسهمه. حبس جميع الطلاب أنفاسهم وراقبوا المعلم. في قلوبهم ، كانوا على يقين من أن سهم المعلم سيصيب الهدف. بينما كان الجميع يشاهدون بفارغ الصبر ، غادر سهم المعلم القوس وأخطأ الهدف! شعر الطلاب بالذهول. قام أحد الطلاب بإزالة العصابة عن عين السيد وسأله ، "كيف يمكن أن تفوتك الهدف؟" أجاب السيد -

"لا يمكن للمرء أن يصيب هدفًا لا يراه!"

أهم الخطوات لإتقان علوم البيانات ، ثق بي لقد جربتهم مدونة UpGrad
منذ فترة طويلة ، حضرت تدريبًا للمعلمين. في إحدى المحاضرات ، قيل لنا أنه يجب علينا إبلاغ الطلاب مسبقًا بما سيتعلمونه في جلسة معينة لأن ذلك سيساعدهم على الاستعداد بشكل أفضل لما سيأتي. يحدث التعلم بشكل أفضل عندما يعرف الطلاب سبب تعلمهم لما يتعلمونه وكيف يمكن الاستفادة منه. يساعد السياق في تسهيل التعلم. في عملية محاولة حل مشكلة صعبة بطرق إبداعية ، يحدث التعلم بشكل طبيعي ، وما نتعلمه يبقى معنا.
كيف يمكننا تطبيق هذه المبادئ العامة على علم البيانات؟ تتمثل الخطوة الأولى في إتقان علم البيانات في الحصول على هدف قابل للقياس. يجب أن يكون لديك شغف وحب للبيانات. في الآية الرقمية اليوم ، من السهل أن تضيع أو تشتت انتباهك. إن الموازنة بين العمل والأسرة والتعلم تجعل الأمر أكثر تعقيدًا. لذلك ، من الأهمية بمكان تحديد هدف تعليمي ومتابعته بدقة.
دليل بدء التشغيل لتحليلات البيانات

ثانيًا ، الممارسة أمر لا بد منه لإتقان أي مهارة. في كتاب القيم المتطرفة ، يزعم مالكولم جلادويل أن إتقان مهارة ما يستغرق 10000 ساعة. هناك القليل من الجدل حول هذا الرقم ، ولكن هناك أمر واحد واضح: بدون الممارسة ، لا يمكن تحقيق التمكن في أي مهارة. علم البيانات ليس استثناء. أفضل نهج هو العمل على مشكلة تهتم بها ، والتي تلهمك. لن يستمر التعلم من أجل التعلم طويلاً ، وسيتم نسيان النظرية على طول الطريق.
قرأت مؤخرًا مقالًا عن طالب ساعد في حل مشكلة اكتشاف سرطان العين من خلال تحليل الصور المتاحة للجمهور. لقد تعلمت كل ما هو مطلوب لحل المشكلة في الطريق وحققت شيئًا رائعًا. علم البيانات ، بحكم التعريف ، هو موضوع متعدد التخصصات. يتضمن الجبر الخطي والبرمجة والإحصاءات والبنية التحتية للكمبيوتر والعديد من المجالات الأخرى. هذه القائمة الطويلة مخيفة لنا جميعًا الذين يرغبون في المرور عبر بوابات علم البيانات.

ومن ثم ، سيكون من المفيد لك التركيز في البداية على خوارزميتين أو ثلاث خوارزميات ومحاولة تطبيقها على المشكلات التي تختارها. بدلاً من تعلم القليل عن جميع الخوارزميات الموجودة تحت الشمس ، استكشف القليل منها بعمق. في الوقت الحاضر ، الموارد في عالمنا أقل بكثير ، والطلب عليها مرتفع للغاية. يمكن أن يساعدنا استخدام علم البيانات بالطرق المثلى في إيجاد طرق للاستفادة المثلى من هذه الموارد النادرة.
علاوة على ذلك ، حاول التجربة عندما تعمل على حل مشكلة. هناك عدة طرق يمكنك من خلالها المضي قدمًا ، ولن تعرف الطريقة الصحيحة إلا بعد تجربتها. ستجعلك التجارب جاهزًا لأداء مهام علم البيانات مثل تحسين دقة الخوارزميات ، وتقليل الوقت المستغرق في التنفيذ ، والتنفيذ المتوازي ، وجعل النموذج جاهزًا للإنتاج ، وما إلى ذلك. في العديد من مقابلات العمل التي قدمتها ، هناك أمر شائع كان السؤال حول مجموعات البيانات التي تعاملت معها أو مشاكل العالم الحقيقي التي قمت بحلها. سيكون العمل على حل مشكلة بالتأكيد رصيدًا كبيرًا في البحث عن وظيفة أيضًا.
أهم الخطوات لإتقان علوم البيانات ، ثق بي لقد جربتهم مدونة UpGrad
إن توصيل النتائج لا يقل أهمية عن التحليل نفسه. علم البيانات هو كل شيء عن سرد القصص. في مقابلة أخرى ، سئلت -

"كيف تشرح الوسيط لجدتك؟"

كان علي أن أرتجل لشرح المصطلحات المعقدة بكلمات مبسطة. في المنظمة ، غالبًا ما لا تكون الإدارة على دراية بالمصطلحات ، وسيكون التواصل البسيط والفعال هو المفتاح. حاول شرح مفاهيم علم البيانات للأطفال (أو الأجداد!) ، ومعرفة ما إذا كانوا يفهمون ذلك.
رواتب علماء ومحللي البيانات

أخيرًا ، كل شيء يتلخص في الرؤية والحضور. بصفتك عالم بيانات طموحًا ، من الضروري تحسين رؤيتك الرقمية. قم بإنشاء حساب GitHub ، وقم بتحميل جميع مشاريعك للعرض. المساهمة في المدونات الخاصة بعلوم البيانات. انضم إلى مجموعات علوم البيانات وساهم في المناقشات الجارية. حاول الإجابة عن الأسئلة على Quora و Reddit والمنتديات الشعبية الأخرى.

هذه بعض تأملاتي في السير على الطريق الطويل لإتقان علم البيانات. سيكون لديك بالتأكيد أفكار أو اقتراحات أخرى. يرجى مشاركة أفكارك ، ومقالاتك ، ومقاطع الفيديو ، والبودكاست ، أو أي شيء آخر تشعر أنه سيكون مفيدًا لأقرانك أثناء سيرهم معك في هذا الطريق الشاق ولكنه مثير ومرضي للغاية!

ما هو دور عالم البيانات؟

يعمل علماء البيانات في مجموعة متنوعة من الصناعات ، ويتشاركون مع الآخرين لتطوير خوارزميات يمكنها تنظيم واسترداد كميات هائلة من البيانات. تُستخدم هذه البيانات لفحص الإجراءات السابقة للشركة وصياغة الاستراتيجيات ووضع الخطط المستقبلية. علاوة على ذلك ، يعمل علماء البيانات مع مجموعة متنوعة من أصحاب المصلحة في جميع أنحاء المنظمة أو الأعمال التجارية للتوصية بأفضل مسار للعمل بناءً على بياناتهم. إنهم مسؤولون عن شرح المصطلحات التقنية المعقدة مثل التعلم الآلي والبيانات الضخمة والنمذجة الرياضية للمهنيين غير التقنيين.

ما هي المهارات المطلوبة لممارسة مهنة في علوم البيانات؟

علم البيانات هو بلا شك واحدة من أسرع المهن توسعا من حيث فرص العمل. يتم استخدام Data Science في مجموعة متنوعة من التطبيقات ، بدءًا من التنبؤ البسيط بالمبيعات إلى السيارات ذاتية القيادة والمساعدين الشخصيين. ليس من المستغرب أن يرتفع الطلب على عالم البيانات الماهر. لذلك ، لإتقان علوم البيانات ، يجب على المرء أن يكتسب بعض المهارات التقنية وغير التقنية مثل Python and R Programming و Hadoop وقواعد بيانات SQL والتعلم الآلي والذكاء الاصطناعي وتصور البيانات واستراتيجيات الأعمال والاتصال ورواية القصص وحنكة الأعمال وما إلى ذلك.

ما هي أهمية علم البيانات؟

أولاً ، يمكن للشركات والمؤسسات تحويل قدر كبير من البيانات الخام وغير المهيكلة إلى رؤى ذات صلة بمساعدة تكنولوجيا علوم البيانات. ثانيًا ، سواء كانت شركة ضخمة أو شركة ناشئة ، تزداد شعبية علم البيانات. للحصول على تجربة عملاء أفضل ، تستخدم شركات مثل Google و Amazon و Netflix وغيرها من الشركات التي تتعامل مع الكثير من البيانات خوارزميات علوم البيانات. أخيرًا ، يساعد علم البيانات في أتمتة النقل ، مثل تطوير سيارة ذاتية القيادة ، وهي وسيلة النقل في المستقبل. أيضًا ، يمكن أن تستفيد جميع الاستطلاعات المختلفة والانتخابات وتأكيد تذاكر الطيران والتنبؤات الأخرى من علم البيانات.