5 نصائح سهلة للمبتدئين لتعلم علوم البيانات
هل أنت مهتم بتعلم علوم البيانات، لكنك لست متأكدًا من أين تبدأ؟ الخبر السار هو أن كل عالم بيانات تقريبًا بدأ مكانك بالضبط.
يبدأ العديد من علماء ومحللي البيانات التعلم بأنفسهم، ويقررون ما إذا كانوا سيواصلون التعليم الرسمي بعد أن يتعلموا أساسيات علم البيانات.
من YouTube ® إلى الدورات التدريبية عبر الإنترنت وما بعدها، هناك الكثير من الموارد التي يمكنك اللجوء إليها عند بدء رحلتك إلى الميدان.
بالنسبة للكثيرين، تعتبر رحلة علم البيانات جديرة بالاهتمام. من المتوقع أن ينمو توظيف علماء البيانات بنسبة 36 في المائة من 2021 إلى 2031، وفقًا لمكتب الولايات المتحدة لإحصاءات العمل (BLS).
من المتوقع توفير 13500 فرصة عمل في المتوسط لعلماء البيانات كل عام على مدار العقد، وكان متوسط الأجر السنوي لعلماء البيانات 100،910 دولارًا في مايو 2021. 1
يمكن أن يساعدك هذا الدليل المكون من 5 خطوات في الحصول على قدميك عندما تبدأ في استكشاف أحد أسرع المجالات نموًا في سوق العمل اليوم. هيا بنا نبدأ.
1. بناء فهم لماهية علم البيانات
في حين أن هذا لن يحدث بالتأكيد بين عشية وضحاها، فإن الخطوة الأولى لتعلم علم البيانات بدأت في معرفة ما هو عليه – وماذا يفعل عالم البيانات في الواقع.
هناك الكثير من المفاهيم الخاطئة حول هذا المجال، ولكن أحد أبسط التفسيرات هو هذا من BLS: “يستخدم علماء البيانات أدوات وتقنيات تحليلية لاستخراج رؤى ذات مغزى من البيانات.”
إذا كان هذا يبدو واسع النطاق بالنسبة لك، حسنًا، فلديك الصورة الصحيحة.
علم البيانات هو محيط شاسع من الاحتمالات ويمكن أن تسير حياتك المهنية في مئات الاتجاهات المختلفة.
ابدأ في إجراء بعض الحفر لفهم الاختلافات بين علم البيانات وتحليلات البيانات، والتأكد من أن اهتماماتك تكمن في علم البيانات على وجه التحديد.
على الرغم من ارتباط علم البيانات ارتباطًا وثيقًا بالعلوم والرياضيات والمجالات الأخرى ذات الصلة بالعلوم والتكنولوجيا والهندسة والرياضيات (STEM)، فإن علم البيانات هو مسار وظيفي إبداعي مفتوح النهاية يتطلب منك طرح الأسئلة باستمرار – ووضع نظريات حول طرق الإجابة عليها.
2. ابدأ في إجراء البحث الخاص بك
كيف يتعلم الناس علم البيانات؟ كيف تغمس إصبع قدمك في هذا العالم المثير؟ قبل التركيز بشكل كبير على بناء المعرفة التقنية ومهارات الترميز، استمر في بناء وعيك حول حالة الصناعة والأحداث والاتجاهات الرئيسية في هذا المجال والمكان الذي يعتقد كبار الخبراء أنه يتجه إليه.
عندما تلاحظ المصطلحات أو الاتجاهات التي تجذب اهتمامك، ابحث بشكل أعمق قليلًا وابحث عن تلك الأشياء بشكل أكثر تحديدًا.
نظرًا لأن هذا المجال ضخم جدًا، فقد يكون من المفيد تضييق نطاق تركيزك (خاصة في البداية) للحصول على نظرة عملية على كيفية عمل علم البيانات. أفضل طريقة للقيام بذلك هي من خلال موارد علوم البيانات.
يمكن أن تكون القراءة والتحقق من المحتوى بانتظام عبر عدد قليل من مدونات علوم البيانات طريقة رائعة للحصول على السرعة والحفاظ على نبض الصناعة سريعة الخطى.
يمكن أيضًا أن يكون مجتمع علوم البيانات في Reddit مكانًا مفيدًا للبدء كمورد للعثور على رؤى عامة للصناعة أو إجابات محددة حول لغات برمجة معينة.
سواء كنت مهتمًا بتحليل البيانات أو التعلم الآلي أو التعلم العميق أو أي تخصص آخر من تصور البيانات إلى معالجة اللغة الطبيعية، فإن الحصول على نظرة ثاقبة من خبراء الصناعة وإجراء بعض الأبحاث حول المفاهيم الأساسية يعد مكانًا رائعًا للبدء.
يمكن أن يساعدك في حل المشكلات وتعلم مهارات جديدة والتواصل مع الأشخاص ذوي التفكير المماثل – وكلها عناصر مهمة لأساس قوي.
3. الاستفادة من الموارد لتصبح عصامي
قبل متابعة التعليم الرسمي، يبدأ عدد كبير من علماء البيانات والمبرمجين في تعلم علوم البيانات عبر الإنترنت.
يبدأ الكثير في تعلم علوم البيانات على YouTube ، وهو أحد أكثر الموارد التي يمكن الوصول إليها للأشخاص الذين ليس لديهم خبرة سابقة.
freeCodeCamp ® هو خيار قناة يوتيوب شائع، مع أكثر من 7.8 مليون مشترك و1000 مقطع فيديو.
يعد شيء من هذا القبيل خيارًا جيدًا للحصول على وصول مجاني إلى مشورة الخبراء – خاصة إذا لم يكن لديك الكثير من المعرفة المسبقة. إن مشاهدة شخص ما يشرح مفهومًا أو يوضح عملية على الفيديو يمكن أن يعزز التعلم حقًا.
GitHub ® هو مورد آخر يضم مجتمعًا يضم أكثر من 100 مليون مطور برامج و4 ملايين مؤسسة. توفر المنصة مكانًا للمطورين لبناء برامج آمنة وتوسيع نطاقها وتقديمها.
يمكن لأولئك الذين يرغبون في تعلم علوم البيانات تجربة قواعد بيانات SQL (لغة الاستعلام المهيكلة)، وربطها بالموقع.
نظرًا لأن هذا النظام الأساسي يوفر موارد البرمجة والتطوير، يمكنك أيضًا تجربة يدك في العديد من الأدوات الأخرى التي يجدها علماء البيانات مفيدة.
في حين أن الغوص في الموارد قد يكون هذا التوسّع أمرًا مربكًا، إلا أنه من المطمئن أيضًا أن نرى بشكل مباشر إلى أي مدى وصل هؤلاء المطورون وعلماء البيانات إلى استخدام هذه الأدوات.
أفضل شيء في البدء في تعلم علم البيانات هو أنك لست مضطرًا للقيام بذلك بمفردك؛ التعاون وتبادل المعرفة قيمة رئيسية للمجتمع.
4. اكتشف التعليم الأولي
صحيح أن العديد من علماء البيانات يبدؤون بالتعليم الذاتي، لكن الكثيرين يلجأون أيضًا إلى المزيد من التعليم الرسمي عندما يبدأون في أخذ فكرة مهنة علم البيانات على محمل الجد.
يمكن للبرامج في علم البيانات توضيح أدوات وأدوار علم البيانات في العالم.
بالإضافة إلى ذلك، فإن وجود مدربين لإرشادك عبر هذا المحيط من المعلومات الجديدة يمكن أن يوفر لك الكثير من الوقت والصداع.
غالبًا ما يكون علماء البيانات الموظفون حاصلين على درجة الماجستير، لكن هذا يتطلب الحصول على درجة البكالوريوس أولاً.
ضع في اعتبارك درجة البكالوريوس في تحليلات البيانات واعمل من خلال مشاريعك بينما تأخذ دورات علوم البيانات التي تهمك.
قد يتم الانتهاء من كلتا الدرجتين المذكورتين أعلاه في أقل من 18 شهرًا، وتوفران خبرة عملية باستخدام أدوات العالم الحقيقي والتقنيات المطلوبة.
2 مع درجة البكالوريوس في تحليلات البيانات على وجه الخصوص، ستصبح بارعًا في لغات الترميز مثل SQL وR و Python® – مما يمنحك السبق إذا اخترت متابعة درجة الماجستير في وقت لاحق.
المصدر: rasmussen
قد يهمك:
