علم البيانات باستخدام خارطة طريق بايثون: خطوة بخطوة

هل تريد أن تتعلم علم البيانات باستخدام بايثون وتبحث عن علم البيانات Data Science باستخدام خارطة طريق بايثون Python Roadmap؟ إذا كانت الإجابة بنعم، فهذه المقالة لك. في هذه المقالة، ستجد خارطة طريق خطوة بخطوة لتعلم علم البيانات باستخدام بايثون. إلى جانب ذلك، ستجد في كل خطوة موارد للتعلم.

لذلك بدون مزيد من اللغط، فلنبدأ

علم البيانات مع خارطة طريق بايثون

لذلك، اخترت برمجة بايثون. قرار جيد!

لأن بايثون هي واحدة من أكثر لغات البرمجة استخدامًا في مجال علوم البيانات. تحتوي بايثون على العديد من الحزم والمكتبات المصممة خصيصًا لدوال معينة مثل pandas و NumPy و scikit-Learn و Matplotlib و SciPy.

دعنا الآن نرى الترتيب الذي يجب أن تبدأ به تعلم علوم البيانات باستخدام بايثون.

الخطوة 1 : تعلم بايثون أولاً

إذا كنت مبتدئًا تمامًا وليس لديك معرفة ببرمجة بايثون، فتعلم بايثون أولاً.

ولكن إذا كانت لديك بالفعل معرفة بايثون، فأنت على بعد خطوة واحدة من تعلم علم البيانات.

لماذا أقترح تعلم بايثون أولاً؟

لأن علم البيانات هو كل شيء عن التنفيذ. وإذا لم تكن لديك معرفة برمجية، فلا يمكنك تنفيذ أي شيء.

الآن قد تفكر، “ما مقدار بايثون الذي يجب أن أتعلمه في هذه الخطوة؟”

في هذه الخطوة، تعلم أساسيات بايثون فقط. حتى تتمكن من البرمجة بلغة بايثون.

الخطوة 2 : تعلم الرياضيات والإحصاء

لتعلم علم البيانات، يجب أن يكون لديك فهم جيد للإحصاء والرياضيات. ستمنحك المعرفة بالإحصاءات القدرة على تحديد الخوارزمية المناسبة لمشكلة معينة

تشمل المعرفة الإحصائية الاختبارات الإحصائية statistical tests والتوزيعات distributions ومقدرات الاحتمالية القصوى maximum likelihood estimators. كلها ضرورية في علم البيانات.

تساعدك المعرفة بالإحصاءات على العد count جيدًا والتسوية normalize جيدًا والحصول على التوزيعات ومعرفة متوسط mean ميزة الإدخال الخاصة بك وانحرافها المعياري standard deviation .

تساعدك الرياضيات على تحديد الضبط الزائد Overfitting والضبط الناقص Underfitting من خلال فهم موازنة التباين والانحياز.

الخطوة الثالثة : التعرف على مكتبات بايثون

الآن ، أنت بحاجة إلى معرفة كيفية التعامل مع البيانات. ولهذا، تمتلك بايثون مجموعة غنية من المكتبات لأداء معالجة البيانات وتحليلها وتصورها.

المكتبات هي مجموعة من الدوال والكائنات الموجودة مسبقًا. يمكنك استيراد هذه المكتبات إلى السكريبت الخاص بك لتوفير الوقت.

يوجد في بايثون المكتبات التالية:

• Numpy: سيساعدك NumPy على إجراء عمليات عددية على البيانات. بمساعدة NumPy، يمكنك تحويل أي نوع من البيانات إلى أرقام. في بعض الأحيان لا تكون البيانات في شكل رقمي، لذلك نحتاج إلى استخدام NumPy لتحويل البيانات إلى أرقام.
• Pandas: pandas هي أداة تحليل ومعالجة البيانات مفتوحة المصدر. بمساعدة pandas ، يمكنك العمل مع إطارات البيانات. لا تشبه إطارات البيانات ملفات Excel.
• Matplotlib: يسمح لك Matplotlib برسم رسم بياني ومخططات لنتائجك. في بعض الأحيان يكون من الصعب فهم النتيجة في شكل جدول. وهذا هو سبب أهمية تحويل النتائج إلى رسم بياني. ومن أجل ذلك، سوف يساعدك Matplotlib.
• Scikit-Learn: Scikit-Learn هي واحدة من أكثر مكتبات التعلم الآلي شيوعًا في بايثون. لدى Scikit-Learn العديد من خوارزميات ووحدات التعلم الآلي للمعالجة المسبقة والتحقق المتبادل وما إلى ذلك.

الخطوة 4 : صقل مهارات SQL

يجب أن تعرف كيفية تخزين وإدارة البيانات الخاصة بك في قاعدة بيانات. لهذا السبب يجب أن يكون لديك فهم لـ SQL.

يمكنك معالجة البيانات باستخدام كل من SQL و Pandas. ولكن هناك بعض مهام معالجة البيانات التي يمكن تنفيذها بسهولة باستخدام SQL.

لهذا السبب يجب أن تعرف كيفية استخدام SQL و بايثون معًا بكفاءة.

الخطوة 5 : تعلم خوارزميات التعلم الآلي

الآن، لقد تعلمت مكتبات بايثون. حان الوقت لتعلم مفاهيم التعلم الآلي Machine Learning.

في هذه الخطوة، تحتاج إلى تعلم أساسيات التعلم الآلي وأنواع خوارزميات التعلم الآلي (التعلم الخاضع للإشراف Supervised، غير الخاضع للإشراف Unsupervised، شبه الخاضع للإشراف Semi-Supervised، التعلم المعزز Reinforcement Learning).

يمكنك مشاهدة دورة Andrew Ng Machine Learning لفهم الأساسيات. يمكنك أيضًا التحقق من موارد التعلم الآلي هذه.

الخطوة 6 : بناء نموذج التعلم الآلي الأول الخاص بك باستخدام scikit-Learn

الآن، أنت تعرف كيفية إجراء معالجة البيانات وتحليلها وتصويرها. حان الوقت للتنبؤ بشيء ما والعثور على أنماط مثيرة للاهتمام من البيانات. لذا ابدأ في بناء نموذجك الأول للتعلم الآلي.

scikit-learn هي مكتبة تقدمها بايثون. يحتوي scikit-Learn على العديد من خوارزميات التعلم الآلي المفيدة المضمنة والجاهزة للاستخدام.

أنت الآن بحاجة إلى تجربة خوارزميات مختلفة للتعلم الآلي.

ابحث عن مشكلة في التعلم الآلي، واخذ البيانات، وطبق خوارزميات مختلفة للتعلم الآلي، واكتشف الخوارزمية التي تعطي نتائج أكثر دقة.

الخطوة 7 : شارك في مسابقات علم البيانات

حان الوقت الآن للتدرب على الأمر والتحقق منه في علم البيانات. أفضل طريقة للممارسة هي المشاركة في المسابقات. ستجعلك المسابقات أكثر كفاءة في علوم البيانات.

عندما نتحدث عن أهم مسابقات علم البيانات، فإن Kaggle هي واحدة من أكثر المنصات شيوعًا لعلم البيانات. لدى Kaggle الكثير من المسابقات حيث يمكنك المشاركة وفقًا لمستوى معرفتك.

يمكنك البدء ببعض مسابقات المستوى الأساسي مثل Titanic – Machine Learning from Disaster، وكلما اكتسبت المزيد من الثقة في المسابقات، يمكنك اختيار المزيد من المسابقات المتقدمة.

يمكنك أيضًا التحقق من هذه المنصات لمسابقات علم البيانات:

• Driven Data
• Codalab
• Iron Viz
• Topcoder
• CrowdANALYTIX Community
• Bitgrit

هذا كل شئ!. إذا اتبعت هذه الخطوات واكتسبت هذه المهارات المطلوبة ، فيمكنك بسهولة تعلم علم البيانات باستخدام بايثون. لكن الشيء الأكثر أهمية هو الاستمرار في تحسين مهاراتك من خلال العمل على المزيد والمزيد من التحديات.

كلما تدربت أكثر، زادت المعرفة بعلم البيانات التي ستكتسبها. لذلك بعد الانتهاء من هذه الخطوات، لا تتوقف، فقط ابحث عن تحديات جديدة وحاول حلها.

ستجعل هذه المشاريع والتحديات ملفك أكثر إثارة للإعجاب من غيرها.

حان وقت الختام!

الاستنتاج

في هذه المقالة، لقد ناقشت علم البيانات خطوة بخطوة باستخدام خارطة طريق بايثون إذا كانت لديك أي شكوك أو استفسارات، فلا تتردد في سؤالي في قسم التعليقات. أنا هنا لمساعدتك.

كل التوفيق في حياتك المهنية!

تعلم سعيد!