خارطة طريق علوم البيانات 2024: دليل شامل لإتقان علوم البيانات

لقد برز علم البيانات كواحد من أكثر المجالات الواعدة في النهج الرقمي. يمكن أن يشكل مسار التعلم المصمم بشكل صحيح الفرق بين مجرد الحصول على جميع المهارات المطلوبة وإتقانها، خاصة أنه لا يزال أكثر أهمية في العديد من الصناعات. ستساعدك خريطة طريق علوم البيانات لعام 2024 على إدراك ذلك من خلال ترويض التنوع واستشعار مصادر الحقيقة لديك وتوسيع العمق والاتساع أثناء سفرنا عبر هذه السلسلة من المنشورات.

1. فهم أساسيات علم البيانات

دعونا أولاً نفهم المفاهيم الأساسية قبل الدخول في التعقيد-

• ما هو علم البيانات؟

يقوم علم البيانات بتحليل البيانات وتوفيرها لتمكين اتخاذ القرار. وهذا ممكن باستخدام الإحصائيات والتعلم الآلي وممارسات علوم الكمبيوتر.

• أهمية علم البيانات في عام 2024

مع استمرار زيادة البيانات بشكل كبير، تحتاج الشركات إلى تعزيز جهودها باستخدام الاستراتيجيات المثلى لإدارة هذه البيانات. يغير علم البيانات الصناعات في جميع المجالات، من الرعاية الصحية والتمويل إلى تسويق التصنيع.

2. المهارات الأساسية لعلم البيانات في عام 2024

قبل أن تبدأ العمل كعالم بيانات، يجب عليك إتقان المهارات الأساسية التالية ليكون لديك أساس متين في هذا المجال، وهي كما يلي:

أ. مهارات البرمجة

كونك عالم بيانات، يجب أن تكون ماهرًا في البرمجة لمعالجة البيانات وتحليلها. أعلى لغتين من حيث الشعبية هما

• بايثون

المكتبات الرائعة، NumPy، وScikit-learn، وTensorFlow تجعلها اللغة المفضلة لعلوم البيانات. تعد لغة Python مكانًا ممتازًا للبدء به من بين لغات أخرى نظرًا لبساطتها وسهولة قراءتها.

• ر

R – R هو منتج لغة حوسبة إحصائية يسمح للمستخدمين بتصميم أدوات تصور البيانات والحسابات الخاصة بهم للتحليل.

ب. الرياضيات والإحصاء

خلفية قوية في الجبر الخطي والاحتمالات والإحصاء لتطوير النماذج وتفسير رؤى البيانات التي تدور في ذهني المفاهيم الأساسية؛ التوزيعات الاحتمالية، واختبار الفرضيات، والأهمية الإحصائية.

ج. تنظيف البيانات ومعالجتها

جدل البيانات — جوهر أي عالم بيانات.

• الباندا (بيثون): تنظيف مجموعات البيانات ومعالجتها وتحليلها بسهولة بمجرد إتقان الباندا
• SQL تعني لغة الاستعلام الهيكلية، ويتم استخدامها لإدارة قواعد البيانات العلائقية. تعد لغة SQL مهمة عندما يتعين عليك العمل على مجموعات بيانات كبيرة جدًا ومخزنة في قاعدة بيانات.

د. تصور البيانات

باستخدام تصور البيانات، يمكنك تقديم نتائج بحثك بشكل فعال. Matplotlib، Seaborn for pythonPanels for PythonTableauVisualizations لا تزال أدوات تصور المعلومات الفوضوية مثل MatplotLib تهيمن على مجالات السوق هذه لتسهيل حياة تجربة التصور BI في عام 2024 أيضًا (seg.)

هـ. التعلم الآلي

يعد التعلم الآلي وظيفة أساسية تمكن الأنظمة من التعلم من البيانات والتنبؤ بالنتائج من خلال الأنماط. ركز على هذه المواضيع:

• التعلم الخاضع للإشراف - مثل الانحدار الخطي وأشجار القرار والغابات العشوائية.
• تقنيات التجميع: وسائل k والتجميع الهرمي - تجميع الكائنات المتشابهة.
• حدود التعلم الآلي التقليدي: يجب التعامل مع النطاق الذي يتم فيه إنشاء البيانات من خلال الشبكات العصبية والأطر مثل TensorFlow أو Keras، مما يجعل التعلم العميق مجالًا جذابًا للدراسات العليا في عام 2024.

3. مسار التعلم المنظم: دليل خطوة بخطوة

خطة خطوة بخطوة لعالم البيانات 2024

• الخطوة 1: Python وSQL (الشهر 1-3) &

أساسيات بايثون -> انتقل إلى مكتبات مثل Pandas وNumPy لمعالجة البيانات. ابدأ أيضًا في تعلم SQL لإدارة استعلامات قاعدة البيانات الخاصة بك.

• الخطوة 2: الرياضيات والإحصاء (الشهر 3-4)

احصل على أساس رياضي لدعم مهاراتك في علم البيانات. هناك العديد من الموارد عبر الإنترنت، مثل Academy عبر الإنترنت أو Coursera.com، وEdX لدراسة موضوعات مثل الإحصاء والجبر الخطي الاحتمالي.

• الخطوة 3: الجدل حول البيانات واستكشافها [الشهر 5-6)

كيفية تنظيف البيانات: باستخدام Pandas تعرف على كيفية التعامل مع البيانات باستخدام مكتبات Matplotlib وSeaborn.

• الخطوة 4: خوارزميات التعلم الآلي (الأشهر 7-9)

انخرط في التعلم الآلي وتعلم خوارزميات الانحدار والتصنيف والتجميع. تعرف على مقايضات التباين والتحيز، والتركيب الزائد، والتحقق المتبادل. تمرن باستخدام مجموعات البيانات الفعلية أو Kaggle، UCI Machine Learning Repository.

• الخطوة 5: (التعلم العميق والموضوعات المتقدمة؛ الشهر 10-12)$

إذا كنت تتقن أساسيات التعلم الآلي، فانتقل إلى التعلم العميق والشبكات العصبية. بعد ذلك، قم بدراسة الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs) للحصول على بيانات الصور والشبكات العصبية المتكررة (RNNs) من أجل Rata Learn TensorFlow المتسلسل وكذلك TC Learn PyTorch وأصدقائه.

4. المشاريع والخبرة العملية

المشاريع العملية هي أفضل طريقة لممارسة مهاراتك. قم بالتركيز على:

• مسابقات Kaggle: الممارسة في تحديات التعلم الآلي. اكتب عنها عندما تشعر بالارتياح بما فيه الكفاية!
• تعاون في مشاريع علوم البيانات مفتوحة المصدر: مشاريع علوم البيانات مفتوحة المصدر لوضع مهاراتك موضع التنفيذ.
• المشاريع الشخصية - افعل شيئًا بمشروع خاص بك يعكس اهتمامك (على سبيل المثال، تحليل بيانات وسائل التواصل الاجتماعي، وبناء نظام التوصيات...)

5. المهارات الشخصية ومعرفة المجال

المهارات الشخصية لا تقل أهمية (مطور Blockchain وAltcoin ZeroConstructor.

• التواصل: أعظم الأفكار لا قيمة لها إذا لم يتمكن أصحاب المصلحة غير التقنيين من فهمها.
• حل المشكلات: يجب أن تكون قادرًا على اتخاذ قرارات صعبة إذا كانت لديك بيانات فوضوية أو مشاكل غامضة.
• المعرفة بالمجال: كلما عرفت مجال العمل الذي تعمل فيه بشكل أفضل (مثل الرعاية الصحية والمالية والتسويق)، سيساعدك ذلك على تفسير المعلومات الثاقبة من البيانات.

6. البقاء على اطلاع دائم: اتجاهات علوم البيانات لعام 2024

علم البيانات هو مجال دائم التغير. في عام 2024

• AutoML (التعلم الآلي الآلي): أمثلة على Google AutoML وH2O. ولتبسيط العملية، يساعد الذكاء الاصطناعي الآن في بناء نماذج التعلم الآلي مع تدخل يدوي أقل.
• Edge AI: يتم نقل النماذج إلى الأجهزة الطرفية (مثل هواتفنا المحمولة)، وبالتالي تتطلب مهارات ضغط النماذج ونشرها.
• الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير (XAI) - على الرغم من التعقيد الذي أصبحت عليه نماذج التعلم الآلي اليوم، فقد تزايدت الرغبة في الشفافية وقابلية التفسير. هو - هي

خاتمة

كل هذا يجب أن يقودك إلى المهارات والثقة التي يتطلبها أي عالم بيانات طموح في عام 2024. تعلم المهارات الأساسية أولاً، وتعلم من خلال ممارسة المشروع وكن على اطلاع دائم بالاتجاهات الناشئة. كن مخلصًا ومتسقًا، وسوف تصل إلى هناك. وتصبح عالم بيانات!

الأسئلة الشائعة