11 تغريدة 19 قراءة Jun 23, 2022
١- أكثر سؤال جاني : ماهو الطريق لتعلم علم البيانات أو تحليلها وأي شهادة مناسبة لأي مجال.
لو كنت بتعلم DS (علم البيانات) من جديد فبركز على هذه الأمور:
٢- اللغة عندكم python & R
تبدا بأي لغه هذا راجع لكم. انا بروح للبايثون لأن مجتمعها كبير ودعمها متوفر. أنا بديت ب Matlab ويمكن تتخيلو كيف المشقه والتعب كان فيها لتحليل بسيط لبيانات عاديه.
٣ - اذا اخترتو البايثون ضروري تتعلمو هذه المهارات، بكتبها بالانجليزي لسهولة البحث عنها:
- Data visualisation tools ( plotly , matplotlib ,tabelu etc)
- Data cleaning and analysis skills (pandas , numpy etc)
٤ - Sql مهمة جدًا جدأ ياليت تعلمتها في البداية. قوم بأي مشروع يثبت مهارتك فيها أو شهاده مع مشاريع المهم فيه اثبات وتطبيق لفهمك في github الغني عن التعريف لكل مبرمج.
٥- الرياضيات، مواضيع مثل:
- discrete probability
- linear algebra
- statistics
وغيرها يمكن ما تحضرني لأني درستها في الجامعه وراجعتها في كتاب جميل.
Discrete mathematics and its application.
٦- إلى الآن هذا تحليل البيانات و مهارات مهندس البيانات( Data engineer or Data analyst). اللي يجي بعده يدخل في مجال عالم البيانات ( Data scientists)
٧ - الذكاء الاصطناعي او ML models :
لا تصدق اي كورس اللي يجيب المودل جاهز ويدربه . اذا مثلا بتستعمل logistic regression روح اقرأ عن الرياضيات المستعمله وكيف يشتغل المودل بيساعدك كثير لحل المشكله وهل المودل أصلا مناسب!
٨ - بشكل عام ML لكل مبتدىء الكورس من Andrew Ng افضل شي لكل مبتدئ. وسمعت انه الحين بينزل كورس جديد مشابه له واكثر تطبيقات للبايثون فيه.
٩- الحين عرفت البايثون وعندك رياضيات وفهم للمودل اللي تريد تستعمله، ايش بعد ؟
التطبيق يا شطار ، امسكو اي dataset من kaggle ومثل ما يقولو go crazy with it. حللو كل صغيره وكبيره فيها وطبقو كل اللي تعلمتوه.
١٠- هذه الأشياء ما شرط تتعلمها بشهادة معينة ، أهم شي تكون مطبق اللي تتعلمه في مشروع سواء تعلمت من udemy او coursera او غيرها من المواقع .
نقطة مهمة أخرى: تعمدت ما اذكر المصادر لتعلم أي مهارة. لأن هذا راجع لكم تقيمو مهاراتكم وتشوفي اللي ناقصكم وتبنوا عليها.
١١ - هذا من خبرتي المتواضعه واطلاعي لقصص أناس دخلو في المجال كمبتدئين* بدون شهادات مرموقه.

جاري تحميل الاقتراحات...