مهنة علم البيانات: دليل المبتدئين للتطبيقات الواقعية

هل لديك فضول لمعرفة ما يفعله علماء البيانات طوال اليوم وكيف يحل machine learning المشكلات الواقعية؟ قد يبدو مجال علم البيانات ساحقًا، ولكن فهم مبادئه الأساسية هو الخطوة الأولى نحو مسيرة مهنية ناجحة.\n\nتزيل هذه الدورة النصية الغموض عن مهنة علم البيانات من خلال تقسيم المفاهيم المعقدة إلى شروحات واضحة وسهلة المنال. ستنتقل من مجرد فضول غامض حول البيانات إلى فهم كيفية هيكلة مجموعات البيانات الواقعية وتحليلها واستخدامها لتدريب نماذج machine learning.\n\nما ستتعلمه:\n- فهم التعريفات الأساسية لـ data و data science و machine learning.\n- التمييز بين أنواع البيانات الرقمية (numerical) والفئوية (categorical) وكيفية معالجتها.\n- استكشاف تقنيات machine learning الشائعة، بما في ذلك التجميع (clustering) باستخدام K-means.\n- تحديد أدوار البيانات الحديثة، بما في ذلك data engineering و analytics engineering و data science.\n- التعرف على الآثار الأخلاقية لجمع البيانات والخصوصية والتحيز الخوارزمي (algorithmic bias) في التطبيقات الحديثة.\n\nبدءًا من المصطلحات التأسيسية وهياكل البيانات الأساسية، ستتقدم عبر دراسات حالة واقعية وتطبيقات مفاهيمية لـ machine learning، لتختتم بخريطة طريق واضحة لمشهد البيانات الحديث.\n\nتم تصميم هذه الدورة خصيصًا للمبتدئين الذين ليس لديهم خلفية تقنية سابقة أو متطلبات مسبقة للبرمجة ويرغبون في الحصول على نظرة واقعية للصناعة.\n\nابدأ القراءة اليوم لبناء أساس مفاهيمي متين واتخاذ خطواتك الأولى في عالم data science.