لا يزال الطلب على المتخصصين في مجال علم البيانات من أولئك المهرة مرتفعًا. لذا، فهذا هو الوقت المناسب للتعمق في علم البيانات. ولكن كيف وأين تبدأ؟
هل يجب عليك الاشتراك في المعسكرات التدريبية والشهادات المهنية وبرامج الدراسات العليا لتعلم علم البيانات؟ نعم، هذه كلها خيارات جيدة. ومع ذلك، يمكنك تعلم علم البيانات مجانًا ضمن خطة تغيير مهنتك بنجاح.
لمساعدتك على البدء، جمع موقع «kdnuggets» قائمة من الدورات الجامعية المجانية التي ستساعدك على تعلم علم البيانات من الألف إلى الياء. ونظرًا لأن هذه الدورات تحتوي على منهج منظم، فلا داعي للقلق بشأن ما يجب تعلمه وبأي ترتيب – والتركيز فقط على التعلم والتحسن.
اقرأ أيضًا.. راتبها 300 ألف دولار.. 6 دورات مجانية لتعلم الهندسة الفورية
1. مقدمة في علم البيانات باستخدام لغة بايثون – جامعة هارفارد
إذا كنت بحاجة إلى تجديد معلوماتك في برمجة Python قبل البدء في تعلم علم البيانات، فاطلع على مقدمة CS50 للبرمجة باستخدام Python التي يتم تدريسها في جامعة هارفارد.
بعد تعلم أساسيات البرمجة باستخدام Python، يمكنك الاطلاع على دورة مقدمة لعلوم البيانات باستخدام Python، من جامعة هارفارد أيضًا.
ستتعلم في هذه الدورة المواضيع التالية:
أساسيات البرمجة
استخدام لغة بايثون في البرمجة والإحصاءات وسرد البيانات
مكتبات علوم بيانات بايثون مثل NumPy وpandas وmatplotlib وscikit-learn
بناء وتقييم نماذج التعلم الآلي
تطبيقات التعلم الآلي
رابط الدورة: مقدمة في علم البيانات باستخدام بايثون
2. مقدمة في التفكير الحسابي وعلم البيانات – معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا
تعتبر مقدمة التفكير الحسابي وعلوم البيانات من معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا (MIT) دورة جيدة أخرى لتعلم أسس علم البيانات. ستساعدك هذه الدورة التدريبية على التعرف على علوم البيانات ومفاهيم الإحصاء الأساسية.
فيما يلي نظرة عامة على ما تغطيه هذه الدورة:
مسائل التحسين (Optimization problems): هي نوع من المسائل الرياضية التي تستهدف إيجاد أفضل حل ممكن من مجموعة محتملة من الحلول. في علوم البيانات، يتم استخدام التحسين لتطوير وتحسين الخوارزميات التي تستخرج المعنى من البيانات، مثل التعلم الآلي والتحليل الإحصائي والتنقيب في البيانات. يمكن ترجمة المبادئ الإحصائية (مثل المخاطر والاحتمالية والدلالة والتعميمية) إلى مقاييس ووظائف يمكن مهاجمتها بخوارزمية.
التفكير العشوائي (Stochastic thinking): التفكير العشوائي هو نوع من التفكير الرياضي الذي يستخدم أو يستفيد من العشوائية أو الاحتمالية في حل المشاكل. في علوم البيانات، يساعد التفكير العشوائي في التعامل مع التباين والتحيز والتعقيد والغموض في البيانات والنماذج. يمكن تطبيق التفكير العشوائي في مجالات مختلفة من علوم البيانات ، مثل التحليل الإحصائي والتعلم الآلي والتحسين والمحاكاة.
اقرأ أيضًا.. دورات في الذكاء الاصطناعي.. إليك 4 مجانية
فهم البيانات التجريبية (Understanding experimental data): هو عملية تحليل وتفسير البيانات التي تم الحصول عليها من تجارب أو ملاحظات علمية. في علوم البيانات، يساعد فهم البيانات التجريبية في اختبار الفرضيات وتقييم النماذج واستنباط النتائج والتنبؤات. يمكن فهم البيانات التجريبية باستخدام طرق مختلفة ، مثل التحليل الإحصائي والتحليل الاستكشافي والتحليل الرسومي والتحليل السببي.
رابط الدورة: مقدمة في التفكير الحسابي وعلوم البيانات
3. التعلم الإحصائي – جامعة ستانفورد
يعد التعلم الإحصائي من جامعة سانفورد دورة شائعة أخرى لتعلم كيفية عمل خوارزميات التعلم الآلي المختلفة.
تمارين البرمجة في هذه الدورة موجودة باللغة R. ولكن يمكنك أيضًا العمل من خلالها باستخدام Python. يمكنك استخدام إصدار Python من كتاب مقدمة إلى التعلم الإحصائي (وهو مجاني أيضًا) كمرافق لهذه الدورة
تغطي هذه الدورة المواضيع التالية:
الانحدار الخطي: هو تقنية إحصائية تستخدم لدراسة العلاقة بين متغير واحد أو أكثر (المتغيرات المستقلة) ومتغير آخر (المتغير التابع). الهدف من الانحدار الخطي هو إيجاد معادلة خطية تصف أفضل ما يمكن هذه العلاقة وتستخدم للتنبؤ بقيم المتغير التابع من قيم المتغيرات المستقلة.
التصنيف: هو نوع من مشاكل التعلم الآلي، حيث يتم تدريب النموذج على مجموعة من البيانات التي تحتوي على فئات محددة مسبقا، ويتم تقييم قدرة النموذج على تحديد الفئة الصحيحة لبيانات جديدة. يمكن استخدام التصنيف لمهام مثل تمييز البريد الإلكتروني العشوائي، أو التعرف على الوجوه، أو التشخيص الطبي.
اقرأ أيضًا.. أهم 5 دورات في تكنولوجيا البلوكشين للمبتدئين
طرق إعادة التشكيل: هي عمليات تحويل أو تعديل البيانات لجعلها أكثر ملاءمة للتحليل أو النمذجة. تشمل طرق إعادة التشكيل مثل التحجيم، أو الترميز، أو التحويل، أو التجميع، أو التقليل، أو التوسيع، أو التنظيف.
اختيار النموذج: هو عملية مقارنة وتقييم واختيار النموذج الأنسب لمشكلة التعلم الآلي المحددة. تعتمد عملية اختيار النموذج على معايير مثل الدقة، أو التعقيد، أو القابلية للتفسير، أو الاستقرار، أو السرعة، أو الامتثال.
التنظيم: هو تقنية تستخدم لمنع حدوث ظاهرة الإفراط في التعلم (overfitting)، وهي حالة يكون فيها النموذج متكيفا جدا مع البيانات التدريبية بحيث يفقد القدرة على التعميم على البيانات الجديدة. يعمل التنظيم على تقليل معاملات النموذج أو تحديد قيود على تعقيده، مما يؤدي إلى تحسين أداء النموذج على البيانات الاختبارية.
الأساليب المبنية على الأشجار: هي عائلة من الخوارزميات التي تستخدم هياكل شجرية لتمثيل القرارات أو التنبؤات. تتكون الأشجار من عقد وفروع، حيث تحتوي كل عقدة على شرط أو قاعدة تقسم البيانات إلى مجموعات فرعية، وتحتوي كل فرع على نتيجة أو قيمة. تشمل الأساليب المبنية على الأشجار مثل شجرة القرار، أو غابة القرار العشوائي، أو تعزيز التدرج.
دعم آلات المتجهات: هي نوع من مصنفات التعلم الآلي، وهي مفيدة بشكل خاص للتنبؤ العددي والتصنيف والتعرف على الأنماط. تعمل دعم آلات المتجهات على إيجاد أفضل مستوى فاصل (hyperplane) بين الفئات المختلفة، بحيث يكون الهامش (margin) بين الفئات أكبر قدر ممكن. تستخدم دعم آلات المتجهات مفاهيم مثل الأنوية (kernels) والتنظيم والتحسين.
4. موضوعات في رياضيات علم البيانات – معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا
حتى لو كنت على دراية ببناء نماذج التعلم الآلي باستخدام مكتبات Python وPython مثل scikit-learn، فيجب عليك فهم بعض المفاهيم الرياضية أيضًا.
سيكون تعلم مفاهيم الرياضيات مفيدًا إذا كنت ترغب في الدخول في أبحاث التعلم الآلي وسيمنحك أيضًا ميزة في المقابلات الفنية. من المهم أن تتعلم أن ذلك سيساعدك على الحصول على الأفضلية وسيمنحك ميزة.
ستعلمك دورة موضوعات في رياضيات علوم البيانات من معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا بعض موضوعات الرياضيات المتعلقة بعلم البيانات. على وجه التحديد، تقليل الأبعاد المتقدمة ومفاهيم التجميع.
إليك بعض المواضيع التي ستتعلمها:
تحليل المكونات الرئيسية (PCA): هو طريقة لتقليل الأبعاد في مجموعة البيانات، بحيث تحتفظ بأكبر قدر ممكن من التباين في البيانات. يقوم PCA بإيجاد مجموعة من المتغيرات غير المرتبطة خطيا تسمى المكونات الرئيسية، والتي تمثل اتجاهات البيانات الأكثر أهمية.
التجمعات الطيفية (Spectral clustering): هي طريقة لتجميع البيانات إلى مجموعات متجانسة بناء على شبهية البيانات. تستخدم التجمعات الطيفية مصفوفة شبهية تعبر عن العلاقات بين البيانات، وتقوم بتحويلها إلى مساحة ذات أبعاد أقل باستخدام تحليل المكونات الرئيسية أو تحليل القيم الذاتية. ثم تستخدم خوارزمية تجميع بسيطة مثل k-means لتجميع البيانات في المساحة الجديدة.
الاستشعار المضغوط (Compressive sensing): هو مفهوم يسمح بأخذ عينات من الإشارات النادرة أو المضغوطة بمعدل أقل من معدل نايكويست التقليدي، واستعادة الإشارة الأصلية بدقة عالية. يستفيد الاستشعار المضغوط من الطبيعة الزائدة للبيانات ويجمع فقط عددا صغيرا من العينات ذات المعلومات الهامة. يستخدم الاستشعار المضغوط مصفوفة قياس لمراقبة الإشارة المقاسة، وخوارزمية إعادة بناء لاستعادة الإشارة المقاسة من قيمة المراقبة5.
خوارزميات التقريب (Approximation algorithms): هي خوارزميات تجد حلولا تقريبية لمشاكل الحساب الصعبة، مثل مشاكل الحد الأمثل أو الحد الأدنى. تضمن خوارزميات التقريب أن الحل الذي تجده يكون قريبا من الحل الأمثل بنسبة معينة، وتحدد الزمن اللازم لإيجاد الحل. خوارزميات التقريب تكون مفيدة عندما يكون الحل الأمثل صعب الحساب أو غير معروف.
رابط الدورة: موضوعات في رياضيات علم البيانات
5. علم البيانات: التعلم الآلي – جامعة هارفارد
ستساعدك دورة علم البيانات: التعلم الآلي من جامعة هارفارد على مراجعة أساسيات التعلم الآلي وتطبيقها لبناء نظام التوصية، وتعلم التالي:
أساسيات التعلم الآلي
خوارزميات التعلم الآلي الشائعة
تقنيات التنظيم
بناء نظام التوصية
