أهم 10 مهارات في علوم البيانات DATA SCIENC هناك العديد من مهارات علوم البيانات وهنا 10 من هذه القائمة . يعتبر علم البيانات كواحد من أعظم الوظائف في سوق التكنولوجيا المعاصرة دورًا تقنيًا للغاية في كثير من الأحيان . و علم البيانات هو أحدث التقنيات التي تحكم مجموعة واسعة من القطاعات والشركات اليوم. و تعد مهارات علوم البيانات ضرورية في عصر الذكاء الاصطناعي والبيانات الضخمة والأتمتة. حيث تبحث الشركات عن محترفين مهرة يمكنهم إدارة الكميات المتزايدة باستمرار من البيانات الناتجة عن عملياتهم . الرياضيات البحتة ( حساب التفاضل والتكامل متعدد المتغيرات والجبر الخطي ) يتم إنشاء معظم نماذج التعلم الآلي ، نماذج علم البيانات ، باستخدام العديد من المتنبئات أو المتغيرات غير المعروفة. و تعد معرفة حساب التفاضل والتكامل متعدد المتغيرات أمرًا مهمًا لبناء نموذج التعلم الآلي . فيما يلي بعض موضوعات الرياضيات التي يمكن أن تكون على دراية بها للعمل في علوم البيانات ابحث عن هذه المواضيع : Derivatives and gradients, Step function, Sigmoid function, Logit function, ReLU (Rectified Linear Unit) function البرمجة والحزم والبرمجيات يدور علم البيانات بشكل أساسي حول البرمجة . بينما لا توجد قاعدة محددة حول اختيار لغات البرمجة ، فإن Python و R هما الأكثر تفضيلاً . يختار علماء البيانات لغة برمجة تخدم الحاجة إلى بيان المشكلة في متناول اليد. ومع ذلك ، يبدو أن بايثون أصبحت أقرب شيء إلى لغة مشتركة لعلوم البيانات . معالجة البيانات Data Wrangling غالبًا ما تكون البيانات التي تحصل عليها الشركة أو تتلقاها غير جاهزة للنمذجة . لذلك ، من الضروري فهم ومعرفة كيفية التعامل مع العيوب في البيانات. هي العملية التي تقوم فيها بإعداد بياناتك لمزيد من التحليل ؛ تحويل البيانات الأولية وتعيينها من نموذج إلى آخر لإعداد البيانات للرؤى. هذه هي أهم مهارة في علم البيانات يجب أن يمتلكها المرء . إدارة قاعدة البيانات Database Management مع وجود أكوام وكميات كبيرة من البيانات للعمل عليها ، من الضروري أن يعرف عالم البيانات كيفية إدارة تلك البيانات . تتكون إدارة قواعد البيانات بشكل جوهري من مجموعة من البرامج التي يمكنها تحرير قاعدة البيانات وفهرستها ومعالجتها . يقبل نظام إدارة قواعد البيانات (DBMS) طلبًا يتم تقديمه للحصول على بيانات من أحد التطبيقات ويوجه نظام التشغيل لتوفير البيانات المطلوبة المحددة . التفكير النقدي Critical Thinking من خلال التفكير النقدي ، يمكن لعلماء البيانات تحليل الأسئلة والفرضيات والنتائج بموضوعية وفهم الموارد الحاسمة لحل مشكلة ما . يمكنهم أيضًا النظر في المشكلات من وجهات نظر ووجهات نظر مختلفة. التفكير النقدي هو مهارة قيّمة تنتقل بسهولة إلى أي مهنة. التواصل الفعال Effective Communication التواصل الفعال هو مهارة أخرى يتم البحث عنها في كل مكان تقريبًا . سواء كنت في منصب مبتدئ أو مدير تنفيذي ، فإن التواصل مع أشخاص آخرين هو سمة مفيدة تساعدك على إنجاز الأمور بسرعة وسهولة . في مجال الأعمال التجارية ، يحتاج علماء البيانات إلى أن يكونوا بارعين في تحليل البيانات ، ثم يجب عليهم بعد ذلك شرح نتائجهم بوضوح وطلاقة لكل من الجماهير التقنية وغير الفنية . كتابة SQL وبناء خطوط أنابيب البيانات Writing SQL & Building Data Pipelines يعد تعلم كيفية كتابة استعلامات SQL قوية وجدولتها على نظام أساسي لإدارة سير العمل مثل Airflow أمرًا حيويًا كعالم بيانات . سيساعدك في بناء خطوط أنابيب البيانات الأساسية وتحسين الرؤى التي يتم جمعها مما يجعل الأمور أسهل . هذه إحدى المهارات العملية في علم البيانات لتعلم كيفية الاستمرار في الطلب في السوق . الانحدار والتصنيف بناء نماذج الانحدار والتصنيف ، النماذج التنبؤية ليست شيئًا ستعمل عليه دائمًا ، ولكنها شيء يتوقع أصحاب العمل أن تعرفه إذا كنت عالم بيانات . لإعطاء بعض المنظور ، كان للنماذج الحرجة للمهمة تأثير كبير على الأعمال. هذه إحدى المهارات العملية في علم البيانات لتعلم كيفية الاستمرار في الطلب في السوق . قابل تفسير الذكاء الاصطناعي AI Explainable تم اعتبار العديد من خوارزميات التعلم الآلي "مربعات كبيرة" لفترة طويلة لأنه لم يكن من الواضح كيف استخلصت هذه النماذج توقعاتها بناءً على المدخلات الخاصة بكل منها . ايضا SHAP و LIME هما طريقتان تخبرك ليس فقط بأهمية الميزة لكل ميزة ولكن أيضًا التأثير على ناتج النموذج ، على غرار المعاملات في معادلة الانحدار الخطي . الشبكة العصبية Network Architectures تشكل الشبكات العصبية جزءًا من عملية التعلم العميق وهي مستوحاة من بنية الدماغ البشري. إنها هياكل معقدة تم إنشاؤها من الخلايا العصبية الاصطناعية التي يمكنها معالجة مدخلات متعددة وإنتاج مخرجات فردية . #استمر_تصل programmerscaffe.com