مدخل إلى علم البيانات-الجزء الثاني

نستمر في مواصلة ما بدأنه في مقالنا السابق حول علم البيانات، فنقول إن الأهمية الكبيرة لهذا العلم مؤخرا جعلت منه مجالا نشطا من مجالات العمل والاستثمار من قبل الأفراد والمؤسسات على حد سواء، لذلك سنخصص هذا المقال لمعرفة المسار الذي يجب علينا سلوكه لفهم هذا التخصص والتمكن منه، والإجابة عن السؤال التالي:

كيف تصبح متخصصا في علم البيانات(Data Scientist):

يجب أن نعرف أن علم البيانات هو مجال متعدد التخصصات يركز على جمع البيانات وتحليلها وتفسيرها. وهو يُستخدم في مجموعة واسعة من المجالات، بما في ذلك الأعمال التجارية والحكومات والرعاية الصحية والتعليم.فإذا كنت ترغب في أن تصبح عالم بيانات، فهذه بعض الخطوات الأساسية التي يجب عليك اتخاذها لتعلم هذا المجال والتمكن فيه.

الخطوة 0: الاستعداد:

قبل البدء في خوض هذه المغامرة، من المهم أن تتأكد من أنك جاهز للتحدي، فعلم البيانات مجال معقد يتطلب مهارات قوية في الرياضيات والبرمجة وحل المشكلات، فيما يلي بعض الأشياء التي يمكنك القيام بها للاستعداد:

• خذ بعض الدورات التمهيدية في الرياضيات والبرمجة.
• اقرأ الكتب والمواقع الإلكترونية حول علم البيانات.
• ابدأ بمشاريع صغيرة لتحليل البيانات.

الخطوة 1: تعلم أساسيات علم البيانات:

بمجرد أن تكون مستعدًا، يمكنك البدء في تعلم أساسيات العلم والتعمق أكثر من الخطوة السابقة. هذه الخطوة مهمة لأنها ستوفر لك الأساس الذي تحتاجه لفهم المفاهيم والتقنيات الأكثر تقدمًا.فيما يلي بعض الموضوعات التي يجب أن تتعلمها في هذه الخطوة:

• الرياضيات الأساسية: بما في ذلك الإحصاء(Statistics)، والاحتمالات(Probability)، والجبر الخطي(Linear Algebra).
• برمجة الكمبيوتر: بما في ذلك لغة البرمجة Python أو R.
• قواعد البيانات: بما في ذلك SQL قواعد البيانات العلائقية(Relational DB)، وغير العلائقية(NoSQL DB).
• تحليل البيانات الاستكشافي(Exploratory Data Analysis): بما في ذلك التحليل الإحصائي(Statistical Analysis)، والتصوير البيانات(Data Visualization).

الخطوة 2: فهم تعلم الآلة:

تعلم الآلة(Machine Learning) والتعلم العميق(Deep Learning)، بتقنياته المختلفة التي تتطور بشكل كبير ومتسارع،  هو أحدى الأدوات الرئيسية في علم البيانات، فهو يسمح للحواسيب بتعلم كيفية أداء المهام دون أن تتم برمجتها بشكل صريح، فيما يلي بعض الموضوعات التي يجب أن تتعلمها في هذه الخطوة:

• مبادئ التعلم الآلي: بما في ذلك الفرق بين التعلم الخاضع للإشراف(Supervised Learning) والتعلم غير الخاضع للإشراف(Unsupervised Learning).
• خوارزميات التعلم الآلي: وهي خوارزميات متنوعة تشمل على سبيل المثال، الانحدار(Regression)، والتصنيف(Classification)، والتجميع(Clustering).
• تقييم نماذج التعلم الآلي: لمعرفة بما في ذلك دقة النموذج ودقة التنبؤ.

الخطوة 3: تعلم هندسة البيانات

هندسة البيانات هي مجال آخر مهم في علم البيانات، فهي تركز على جمع البيانات وتخزينها ومعالجتها ونقلها.فيما يلي بعض الموضوعات التي يجب أن تتعلمها في هذه الخطوة:

• مسيرة استخلاص وتحويل وتحميل والبيانات (ETL Workflow): وهي عملية تتضمن جمع البيانات(Data Collection) وتنظيفها(Data Cleaning) وتحويلها(Data Transformation)، وتحميلها(Data Loading).
• البيانات الضخمة(Big Data): بما في ذلك تقنيات المعالجة والتحليل للبيانات الضخمة، وما يتطلبه ذلك من تقنيات متقدمة للتعامل مع البيانات الضخمة التي تمتاز بحجمها الكبير، وعدم تجانسها، ومتطلبات سرعة معالجتها.
• الحوسبة السحابية(Cloud Computing): بما في ذلك فهم ما تقدمه منصاتها من إمكانات حاسوبية متقدمة لمعالجة البيانات.

الخطوة 4: اكتساب الخبرة العملية

أفضل طريقة لتعلم علم البيانات هي اكتساب الخبرة العملية. يمكنك القيام بذلك من خلال العمل في مشروع بحثي أو تطوعي أو من خلال إنشاء مشاريعك الخاصة،فيما يلي بعض الأشياء التي يمكنك القيام بها لاكتساب الخبرة العملية:

• ابحث عن وظائف أو مشاريع تطوعية في مجال علم البيانات.
• انضم إلى مجتمع علم البيانات المحلي، أو على المواقع المتخصصة، وحتى وسائل التواصل الاجتماعي.
• اشترك في ورش عمل أو دورات تدريبية متاحة حول علم البيانات.

الخطوة 5: بناء محفظة أعمالك

محفظة أعمالك هي مجموعة من مشاريعك وإنجازاتك، وهي أداة مهمة للمساعدة في إثبات مهاراتك وخبراتك إلى أصحاب العمل المحتملين، فيما يلي بعض الأشياء التي يمكنك تضمينها في محفظة أعمالك:

• المشاريع التي قمت بإكمالها أو المشاركة فيها.
• الشروحات أو المقالات التي كتبتها حول علم البيانات.
• الشهادات أو الدورات التدريبية التي أكملتها في هذا المجال.

الخلاصة:

علم البيانات مجال معقد ومتشعب، ولكنه مثير للاهتمام وممتع في نفس الوقت. إذا كنت مستعدًا للتحدي، فيمكنك أن تصبح عالم بيانات ناجح باتباع الخطوات السابقة والاستمرار في تنفيذها، وفيما يلي بعض النصائح الإضافية التي قد تساعدك على تحقيق أهدافك:

• كن صبورًا، يستغرق الأمر وقتًا وممارسة لاكتساب مهارات علم البيانات.
• كن مستعدًا للتعلم باستمرار، فمجال علم البيانات يتطور باستمرار، لذا من المهم أن تكون على استعداد لتعلم كل ما يستجد من مفاهيم وتقنيات في هذا المجال.
• كن مبدعًا، فعلماء البيانات الناجحون هم أولئك الذين يمكنهم التفكير خارج الصندوق وحل المشكلات المعقدة بطريقة مبتكرة.