صورة المؤلف
تلعب البيانات دورًا حاسمًا في قيادة عملية صنع القرار المستنيرة وتمكين التطبيقات القائمة على الذكاء الاصطناعي. ونتيجة لذلك، هناك طلب متزايد على محترفي البيانات المهرة في مختلف الصناعات. إذا كنت جديدًا في علم البيانات، فقد تم تصميم هذه المجموعة الشاملة من الأدلة لمساعدتك على تطوير المهارات الأساسية المطلوبة لاستخلاص الرؤى من كميات هائلة من البيانات.
الرابط: 7 خطوات لإتقان SQL لعلوم البيانات
إنه نهج خطوة بخطوة لإتقان SQL، ويغطي أساسيات أوامر SQL، والتجميعات، والتجميع، والفرز، والصلات، والاستعلامات الفرعية، ووظائف النافذة.
يسلط الدليل أيضًا الضوء على أهمية استخدام SQL لحل مشكلات الأعمال الواقعية من خلال ترجمة المتطلبات إلى تحليلات فنية. للتدريب والتحضير لمقابلات علوم البيانات، توصي بممارسة لغة SQL من خلال منصات عبر الإنترنت مثل HackerRank وPGExercises.
الرابط: 7 خطوات لإتقان بايثون لعلوم البيانات
يوفر هذا الدليل خريطة طريق خطوة بخطوة لتعلم برمجة بايثون وتطوير المهارات اللازمة للعمل في مجال علوم البيانات والتحليلات. يبدأ الأمر بتعلم أساسيات لغة بايثون من خلال الدورات التدريبية عبر الإنترنت وتحديات البرمجة. ثم يغطي مكتبات بايثون لتحليل البيانات والتعلم الآلي وتجميع الويب.
يسلط الدليل المهني الضوء على أهمية ممارسة البرمجة من خلال المشاريع وبناء محفظة عبر الإنترنت لعرض مهاراتك. كما يقدم توصيات مجانية ومدفوعة للموارد لكل خطوة.
الرابط: 7 خطوات لإتقان تقنيات تنظيف البيانات والمعالجة المسبقة
دليل خطوة بخطوة لإتقان تقنيات تنظيف البيانات ومعالجتها مسبقًا، والتي تعد جزءًا أساسيًا من أي مشروع لعلم البيانات. يغطي الدليل موضوعات مختلفة، بما في ذلك تحليل البيانات الاستكشافية، والتعامل مع القيم المفقودة، والتعامل مع التكرارات والقيم المتطرفة، وترميز الميزات الفئوية، وتقسيم البيانات إلى مجموعات تدريب واختبار، وقياس الميزات، ومعالجة البيانات غير المتوازنة في مشاكل التصنيف.
سوف تتعلم أهمية فهم بيان المشكلة والبيانات بمساعدة رموز الأمثلة لمختلف مهام المعالجة المسبقة باستخدام مكتبات Python مثل Pandas وscikit-learn.
الرابط: 7 خطوات لإتقان التعامل مع البيانات باستخدام Pandas وPython
إنه مسار تعليمي شامل لإتقان التعامل مع البيانات مع الباندا. يغطي الدليل المتطلبات الأساسية مثل تعلم أساسيات Python، وSQL، وتجميع الويب، متبوعة بخطوات لتحميل البيانات من مصادر مختلفة، وتحديد إطارات البيانات وتصفيتها، واستكشاف مجموعات البيانات وتنظيفها، وإجراء التحويلات والتجميعات، والانضمام إلى إطارات البيانات وإنشاء جداول محورية. وأخيرًا، يقترح بناء لوحة معلومات تفاعلية للبيانات باستخدام Streamlit لعرض مهارات تحليل البيانات وإنشاء مجموعة من المشاريع، الضرورية لمحللي البيانات الطموحين الباحثين عن فرص عمل.
الرابط: 7 خطوات لإتقان تحليل البيانات الاستكشافية
يوضح الدليل الخطوات السبعة الرئيسية لإجراء تحليل فعال للبيانات الاستكشافية (EDA) باستخدام لغة بايثون. تتضمن هذه الخطوات جمع البيانات، وإنشاء ملخص إحصائي، وإعداد البيانات من خلال التنظيف والتحويلات، وتصور البيانات لتحديد الأنماط والقيم المتطرفة، وإجراء تحليل أحادي المتغير وثنائي المتغير ومتعدد المتغيرات للمتغيرات، وتحليل بيانات السلاسل الزمنية، والتعامل مع القيم المفقودة والقيم المتطرفة. تعد EDA مرحلة حاسمة في تحليل البيانات، حيث تمكن المتخصصين من فهم جودة البيانات وبنيتها وعلاقاتها، مما يضمن تحليلًا دقيقًا ومتبصرًا في المراحل اللاحقة.
لبدء رحلتك في علم البيانات، يوصى بالبدء بإتقان لغة SQL. سيسمح لك ذلك بالعمل بكفاءة مع قواعد البيانات. بمجرد أن تعتاد على لغة SQL، يمكنك الغوص في برمجة Python، والتي تأتي مع مكتبات قوية لتحليل البيانات. يعد تعلم التقنيات الأساسية مثل تنظيف البيانات أمرًا مهمًا، لأنه سيساعدك في الحفاظ على مجموعات البيانات عالية الجودة.
بعد ذلك، اكتسب الخبرة في التعامل مع البيانات مع الباندا لإعادة تشكيل بياناتك وإعدادها. والأهم من ذلك، إتقان تحليل البيانات الاستكشافية لفهم مجموعات البيانات بدقة والكشف عن الرؤى.
بعد اتباع هذه الإرشادات، فإن الخطوة التالية هي العمل على مشروع واكتساب الخبرة. يمكنك البدء بمشروع بسيط ثم الانتقال إلى مشاريع أكثر تعقيدًا. اكتب عنها على موقع Medium وتعرف على أحدث التقنيات لتحسين مهاراتك.
عابد علي عوان (@ 1abidaliawan) هو عالم بيانات محترف ومعتمد يحب بناء نماذج التعلم الآلي. يركز حاليًا على إنشاء المحتوى وكتابة المدونات التقنية حول تقنيات التعلم الآلي وعلوم البيانات. يحمل عابد درجة الماجستير في إدارة التكنولوجيا ودرجة البكالوريوس في هندسة الاتصالات. وتتمثل رؤيته في بناء منتج للذكاء الاصطناعي باستخدام شبكة عصبية بيانية للطلاب الذين يعانون من مرض عقلي.
- محتوى مدعوم من تحسين محركات البحث وتوزيع العلاقات العامة. تضخيم اليوم.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. تمكين نفسك. الوصول هنا.
- أفلاطونايستريم. ذكاء Web3. تضخيم المعرفة. الوصول هنا.
- أفلاطون كربون، كلينتك ، الطاقة، بيئة، شمسي، إدارة المخلفات. الوصول هنا.
- أفلاطون هيلث. التكنولوجيا الحيوية وذكاء التجارب السريرية. الوصول هنا.
- المصدر https://www.kdnuggets.com/collection-of-guides-on-mastering-sql-python-data-cleaning-data-wrangling-and-exploratory-data-analysis?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=collection-of-guides-on-mastering-sql-python-data-cleaning-data-wrangling-and-exploratory-data-analysis
