ما هي المجالات والمهارات الأساسية لدراسة علم البيانات Data Science؟

دراسة علم البيانات

قد يرغب الكثير بدراسة مجال علم البيانات ولاشك انه من اكثر المجالات الواعدة والمهمة، وللبدء في دراسة علم البيانات Data Science يجب عليك عزيزي القارئ معرفة المجالات والمهارات الأساسية لإتقانه. وهذا ما سنتطرق إليه في مقال اليوم.

 

ما هي المجالات والمهارات الأساسية لدراسة علم البيانات Data Science؟

 ماهي المجالات والمهارات الأساسية لإتقان علم البيانات Data Science؟

هناك عدة مهارات مهمة ينبغي على الشخص الذي يرغب بتعلم علم البيانات ان يتقنها بشكل كامل، ومن هذه المهارات او المجالات ما يلي:

تعلم الآلة  

بالنسبة لعالم البيانات يعد تعلم الآلة مهارة أساسية حيث تتمثل الفكرة الأساسية للتعلم الآلي في السماح لآلات بالتعلم بشكل مستقل باستخدام كتلة البيانات التي يتم تغذيتها بالجهاز كمدخلات. ومع تقدم التكنولوجيا يتم تدريب الآلات على التصرف مثل البشر في القدرة على اتخاذ القرار.

التعلم العميق

 غالبًا ما يستخدم التعلم العميق في علم البيانات. لأنها تعمل بشكل أفضل بكثير من طرق التعلم الآلي التقليدية. وبالمقارنة مع التعلم الآلي مع التعلم العميق يمكن القول أنه بينما يستخرج التعلم العميق الميزات تلقائيًا من بنية البيانات، يجب أن يتم ذلك يدويًا عن طريق التعلم الآلي، وإذا كان يقوم بتنبؤات غير صحيحة في عملية صنع القرار، فإن الخبير أو المبرمج يجب أن يتناول هذه المشكلة.

الرياضيات

لتحسين مهارات التعلم الآلي، يجب أن يكون لدى عالم البيانات معرفة عميقة بالرياضيات. موضوعان مهمان في الرياضيات من حيث التطبيق في علم البيانات هما الجبر والحساب. في حين أن الجبر يدور حول دراسة المتجهات والوظائف الخطية، فإن الحساب هو الدراسة الرياضية للتغير المستمر. يتم استخدام العديد من المفاهيم الجبرية مثل المتجهات في العديد من مجالات التعلم الآلي. وبالمثل فإن الحسابات مطلوبة في مجالات مختلفة من التعلم الآلي مثل تقنيات التحسين.

الإحصاء والاحتمالية

العالم هو عالم احتمالي، لذلك نحن نعمل مع البيانات الاحتمالية؛ هذا يعني أنه وفقًا لمجموعة محددة من المتطلبات الأساسية، ستظهر لك البيانات جزءًا من الوقت فقط، لاستخدام علم البيانات بشكل صحيح يجب أن يكون المرء على دراية بالاحتمالات والإحصاءات. الإحصاء والاحتمالات من المتطلبات الأساسية في علم البيانات والمعرفة الجيدة في هذا المجال ضرورية.

معالجة اللغة الطبيعية

في مجال علم البيانات، تعد معالجة اللغة الطبيعية مكونًا مهمًا للغاية مع تطبيقات واسعة في مختلف قطاعات الصناعة والشركات. من السهل على البشر فهم اللغة، ومع ذلك فإن الآلات غير قادرة على التعرف عليها بشكل كافي، وتعد معالجة اللغة الطبيعية هي فرع من فروع الذكاء الاصطناعي حيث تركز على سد الفجوة بين التواصل بين الإنسان والآلة لتمكين الآلة من التفسير والفهم.

العرض المرئي للبيانات

يعد تصوير البيانات أحد أهم فروع علم البيانات. حيث ببساطة يتضمن الرسم التوضيحي عرض البيانات في شكل رسوم بيانية ومخططات بيانية.

لغة البرمجة

 يجب أن يتمتع عالم البيانات بمهارات البرمجة حتى يتمكن من استخدامها للعمل مع البيانات المعالجة والتمثيل المرئي وما إلى ذلك واستخدام التعلم الآلي ومهارات التعلم العميق في تنفيذ المشروع، بالإضافة إلى مهارات الكمبيوتر الأساسية مثل الكفاءة في    Microsoft Excel.

 الخوارزميات

نظرًا لأن جميع أنظمة التعلم الآلي تعتمد على الخوارزميات، فمن الضروري جدًا أن يكون لدى عالم البيانات فهم أساسي للخوارزميات وكيفية تصميمها.

 

أتمنى عزيزي القارئ أن  تكون  استفدت من هذا المقال. تم كتابة المقال استناداً لمعلومات من كتاب Machine Learning And Data Science تأليف Milad Vazan ترجمة Dr.Alaa Taima.

وللمزيد من المعلومات والأخبار والمواضيع التقنية ما عليك سوا متابعة موقعنا technookblog.com.

تعديل المقال