Complete Road Map for Data Science & ML for Begineers

أهلا بك عزيزي المتابع لموقع (journey for learn) نقدم دورات بكوبونات متاحة لاول 1000 تسجيل مجاني فقط وكوبونات اخري لفترة محدودة فاذا كنت تريد ان تحصل علي كل الكورسات علي موقعنا وان تكون اول المسجلين في الكورسات المجانية قم بتسجيل الدخول أوقم بالدخول علي وسائل التواصل الاجتماعي وخصوصا التليجرام نوضح الوصف المختصر والطويل للدورات لكي تعرف الدروس التي سوف تتعلمها بسهولة ويسر :

لماذا علم البيانات؟ (قرر الهدف أولاً؟) لذا، قبل القفز إلى خريطة الطريق الكاملة لعلم البيانات، يجب أن يكون لدى الشخص هدف واضح في ذهنه وهو لماذا يريد تعلم علم البيانات؟ هل هذا من أجل عبارة "الوظيفة الأكثر جاذبية في القرن الحادي والعشرين"؟ هل هو لمشاريعك الأكاديمية الكلية؟ أم أنها لحياتك المهنية طويلة الأمد؟ أو هل ترغب في تحويل حياتك المهنية إلى عالم عالم البيانات؟ لذا قم أولاً بتحديد هدف واضح. لماذا تريد أن تتعلم علم البيانات؟ على سبيل المثال، إذا كنت ترغب في تعلم علوم البيانات للمشاريع الأكاديمية في كليتك، فيكفي أن تتعلم فقط الأشياء المبتدئة في علوم البيانات. وبالمثل، إذا كنت ترغب في بناء حياتك المهنية على المدى الطويل، فيجب عليك تعلم أشياء مهنية أو متقدمة أيضًا. يجب عليك تغطية جميع الأشياء المطلوبة بالتفصيل. لذا فالأمر بيدك وهو القرار الخاص بك لماذا تريد تعلم علوم البيانات. كيف تتعلم علوم البيانات؟ عادةً ما يأتي علماء البيانات من خلفيات تعليمية وخبرة عملية مختلفة، ويجب أن يكون معظمهم بارعين، أو في الحالة المثالية أن يكونوا ماجستير في أربعة مجالات رئيسية.

معرفة المجال

مهارات الرياضيات

علوم الكمبيوتر

مهارات الاتصال

معرفة المجال يعتقد معظم الأشخاص أن معرفة المجال ليست مهمة في علم البيانات، ولكن من المهم جدا. لنأخذ مثالاً: إذا كنت تريد أن تصبح عالم بيانات في القطاع المصرفي، ولديك المزيد من المعلومات حول القطاع المصرفي مثل تداول الأسهم، ومعرفة بالتمويل، وما إلى ذلك، فسيكون هذا مفيدًا جدًا لك وسيعطي البنك نفسه تفضيلًا أكبر لهذا النوع من المتقدمين أكثر من المتقدمين العاديين. مهارات الرياضيات، الجبر الخطي، حساب التفاضل والتكامل متعدد المتغيرات وتقنية التحسين، هذه الأشياء الثلاثة مهمة جدًا لأنها تساعدنا في فهم خوارزميات التعلم الآلي المختلفة التي تلعب دورًا مهمًا في علوم البيانات. وبالمثل، فإن فهم الإحصائيات مهم جدًا لأنه جزء من تحليل البيانات. الاحتمالية مهمة أيضًا للإحصاءات وتعتبر شرطًا أساسيًا لإتقان التعلم الآلي.

ما هي المتطلبات الأساسية لدخول الدورة والتسجيل فيها على موقعنا؟ رحلة التعلم:

(احصل على الدورة للدخول إلى الموقع والتسجيل)

يجب أن يكون لديك بريد إلكتروني (حساب بريد) تتذكره لنفسك وأيضًا يجب أن تتذكر كلمة مرور البريد الإلكتروني الذي ستسجل به ، وإذا لم يكن لديك حساب بريد إلكتروني ، فمن الأفضل إنشاء حساب (Gmail)