مشاريع علوم البيانات لممارسة بايثون

هل تتطلع لبدء مهنة في علم البيانات؟ كما هو الحال في أي مجال جديد، ستحتاج إلى الكثير من الممارسة. دعنا نستكشف أين يمكنك العثور على مشاريع علوم البيانات لممارسة مهاراتك المكتسبة حديثًا في بايثون.

تستخدم المنظمات الكبيرة والصغيرة في جميع أنحاء العالم لغة PYTHON في مشاريع تطوير البرمجيات وعلوم البيانات الخاصة بها. ولكن حتى لو كنت متحمسًا جدًا للعمل في مجال علوم البيانات، فقد يبدو تعلم لغة برمجة جديدة أمرًا صعبًا للغاية. لذلك قد تتساءل ما إذا كانت لغة بايثون تستحق التعلم وما مدى صعوبة تعلم لغة برمجة مثل بايثون.

في الواقع، بايثون صديقة جدًا للمبتدئين؛ يمكنك تعلمها بسرعة كبيرة، خاصة مع الممارسة الكافية. في هذه المقالة، سأرشدك عبر العديد من الموارد لممارسة مهارات البرمجة بلغة بايثون في مشاريع واقعية. لكن أولاً، لنبدأ ببعض التعريفات الأساسية.

ما هي علوم البيانات؟

يجمع علم البيانات بين البرمجة والرياضيات والإحصاء والخبرة التجارية لاستخلاص رؤى ذات معنى من البيانات. في الأساس، يتم إعطاء علماء البيانات مشاكل العمل التي يجب حلها. إنهم يطبقون فهمهم للعمليات الصناعية والتجارية والأدوات الإحصائية وأدوات تعلم الآلة وبايثون لحل المشكلات.

يعمل علماء البيانات جنبًا إلى جنب مع مهندسي البيانات ومحللي البيانات لمساعدة الشركات في اتخاذ القرارات المستندة إلى البيانات. لكن أدوارهم مختلفة:

• يركز مهندسو البيانات على إعداد البنية التحتية للبيانات. سيتم استخدام هذه البيانات لاحقًا بواسطة محللي البيانات وعلماء البيانات.
• يعمل محللو البيانات عادةً مع البيانات المنظمة لتحديد الاتجاهات والأنماط التي يمكن ترجمتها إلى رؤى قابلة للتنفيذ.
• يعتبر علماء البيانات عمومًا نسخة أكثر تقدمًا من محلل البيانات. يمكنهم العمل مع كل من البيانات المنظمة وغير المنظمة. وعادةً ما يستخدمون تقنيات بيانات أكثر تقدمًا لاكتشاف الاتجاهات الحالية بالإضافة إلى التنبؤ بالمستقبل. من المتوقع أن يشعر معظم علماء البيانات بالارتياح عند استخدام نماذج التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي المتقدمة.

علم البيانات هو مهنة المستقبل وبايثون هي إحدى أدواتها الرئيسية. تختار شركات التكنولوجيا الكبرى والشركات الناشئة الصغيرة والمنظمات البحثية وحتى الأوساط الأكاديمية لغة PYTHON بسبب بساطتها ونظامها البيئي الغني ومجتمعها الكبير والداعم وكفاءتها وقابلية التوسع.

إذا كنت جديدًا في البرمجة ولكنك متحمس لتعلم البرمجة باستخدام Python، فإنني أوصي بتجربة مسارنا المصغر PYTHON BASICS. تحتوي دوراتها التفاعلية الثلاث على أكثر من 200 تحدي للبرمجة.

بمجرد أن تتعرف على الأساسيات، يمكنك مواصلة رحلتك التعليمية من خلال مشروعك الأول في علم البيانات.

كيف تبدأ مشروعك الأول في علم البيانات

بالنسبة لمشروعك الأول، من الجيد أن تختار موضوعًا يثير اهتمامك – فهو مصدر رائع للتحفيز. لذا فكر في ما قد تجد متعة في العمل عليه: إحصاءات كرة القدم، وتصور تغير المناخ، والتنبؤ بأسعار العملات المشفرة، وما إلى ذلك.

على سبيل المثال، لنفترض أنك تريد استكشاف إحصائيات الجريمة في مدينتك حتى تتمكن من اختيار الحي الأكثر أمانًا لشراء منزل. يمكنك أن تأخذ في الاعتبار العديد من العوامل المختلفة، بما في ذلك عدد جرائم القتل والسطو وسرقة السيارات وغيرها من الجرائم لكل 1000 شخص؛ عدد رجال الشرطة لكل 1000 شخص؛ متوسط ​​دخل الأسرة، وما إلى ذلك. فيما يلي بعض الأمثلة على ما يمكنك القيام به باستخدام مجموعة أدوات علم البيانات:

• توقع عدد الجرائم المختلفة بناءً على البيانات التاريخية (أي تحليل السلاسل الزمنية).
• قم بتحليل العوامل التي لها التأثير الأكبر على عدد الجرائم.
• بناء نموذج للتعلم الآلي للتنبؤ بعدد الجرائم في العام المقبل بناءً على ديناميكيات الجريمة وعوامل أخرى
• تصور مدى خطورة الجرائم على خريطة المدينة.

يمكن لـبايثون المساعدة في كل هذه المهام، بما في ذلك التنبؤ بالسلاسل الزمنية، وتحليل البيانات الاستكشافية، وبناء نماذج التعلم الآلي، وتصور البيانات، والمزيد. إن علم البيانات وPython قويان جدًا معًا. ومع ذلك، فأنت بحاجة إلى ممارسة بايثون كثيرًا لتصبح عالم بيانات فعالًا. إن كتابة التعليمات البرمجية لسيناريوهات مختلفة واختبار مهاراتك في مشاريع وتحديات مختلفة هي أقصر طريق للحصول على الخبرة في علم البيانات. لذلك، دعونا نرى أين يمكنك العثور على مشاريع علوم البيانات في العالم الحقيقي.

أين يمكن العثور على مجموعات البيانات ومشاريع البيانات النموذجية

هناك العديد من الموارد التي تقدم مجموعات بيانات واقعية لممارسة مهارات لغة بايثون وعلوم البيانات المكتسبة حديثًا. وهنا عدد قليل من الخيارات:

• LearnPython.com عبارة عن منصة تعليمية تحتوي على العديد من دورات Python التفاعلية، بما في ذلك Python Basics: Practice، والتي تقدم 15 تمرينًا للبرمجة لممارسة مهارات البرمجة الأساسية. تقدم هذه التمارين بعض المشكلات التي من المحتمل أن تواجهها في مهام العمل الواقعية. ومع ذلك، هذا ليس مثل مشروع علم البيانات المستقل الخاص بك، ولكنه بالأحرى مجموعة من تحديات البرمجة. لذا، فهو الأفضل للمبتدئين تمامًا.
• يمكن القول إن Kaggle هو أكبر مجتمع لعلوم البيانات. تحتوي المنصة على 50000 مجموعة بيانات عامة، مما يسمح لك بممارسة جميع أنواع علوم البيانات ومهارات بايثون. تتضمن بعض الأمثلة مجموعة بيانات للتنبؤ بالتخلف عن السداد في بطاقات الائتمان، ومعلومات المبيعات من أكبر تجار التجزئة في الولايات المتحدة، وبيانات البنك الدولي حسب المنطقة والأمة، وبيانات عن جميع حلقات البرنامج التلفزيوني House. يمكنك أيضًا تنمية مهاراتك في علوم البيانات من خلال المشاركة في مسابقاتهم المنتظمة التي تتسم بالصعوبة
• يوفر موقع Data.gov إمكانية الوصول إلى البيانات المفتوحة للحكومة الأمريكية. يتضمن ذلك بيانات الزراعة والمناخ، والموارد المتعلقة بموضوعات الطاقة الرئيسية، ومجموعات البيانات الخاصة بالنقل البحري، والمزيد.
• بوابة ناسا للبيانات المفتوحة عبارة عن كتالوج لمجموعات بيانات ناسا المتاحة للجمهور. ويتضمن عشرات الآلاف من مجموعات البيانات التي تغطي مجموعة واسعة جدًا من المواضيع، بما في ذلك بيانات الطيران والفضاء الوطنية، وعلم المحيطات الفيزيائي، وبيانات بيولوجيا المحيطات، ورصد موارد الأرض، والبيانات الاجتماعية والاقتصادية، والمزيد.
• يمكن أن تكون بيانات الأرض مصدرًا مفيدًا للغاية إذا كنت مهتمًا بموضوعات مثل الغلاف الجوي والأرض والمحيطات والغلاف الجليدي وما شابه ذلك. ستجد هنا بيانات رصد الأرض التابعة لناسا والتي تم توفيرها لقاعدة واسعة من المستخدمين.
• DrivenData هو موقع ويب صغير الحجم لمسابقة البيانات يركز على مجموعات البيانات وحالات الاستخدام من المنظمات غير الربحية.
• يتضمن سجل البيانات المفتوحة على AWS أكثر من 300 مجموعة بيانات تغطي الرعاية الصحية والفضاء وتغير المناخ ومواضيع أخرى.
• يعد مستودع التعلم الآلي UCI واحدًا من أقدم مصادر البيانات على الويب. على الرغم من أن العديد من مجموعات البيانات الموجودة على هذه المنصة قديمة جدًا، إلا أنها لا تزال جيدة لممارسة مهارات بايثون الأساسية.
• يعد NASDAQ Data Link مصدرًا رئيسيًا للبيانات الخاصة بالمشاريع المالية والاقتصادية. إذا كنت مهتمًا بتحليل أسعار الأسهم أو نشاط التداول أو ديناميكيات أسعار الفائدة، فيجب أن يكون هذا هو المصدر الأساسي للبيانات.

حان الوقت لممارسة بايثون!

نأمل أن تجد مجموعة البيانات المثالية لمشروعك القادم في علم البيانات في مكان ما في القائمة أعلاه. ومع ذلك، إذا كنت تشعر أنك بحاجة إلى تحديث و/أو تعزيز مهاراتك في لغة بايثون – أو إذا كنت مثلي وتفضل تعلم لغة Python من خلال دورات تدريبية تفاعلية ممتعة وسهلة المتابعة عبر الإنترنت – فقد ترغب في البدء بأحد الدورات التدريبية التفاعلية عبر الإنترنت. مسارات التعلم التالية:

• يعد Python Basics مسارًا صغيرًا مثاليًا للأشخاص الذين يريدون فقط معرفة ما إذا كانت البرمجة مناسبة لهم. يتضمن المسار 229 تحديًا للبرمجة تغطي أساسيات بناء جملة Python، والمتغيرات، وأغراضها، وعبارات if، والحلقات، والدوال، وهياكل البيانات الأساسية (بما في ذلك القوائم والقواميس والمجموعات). ليست هناك حاجة إلى معرفة مسبقة بالبرمجة أو تكنولوجيا المعلومات.
• Python for Data Science هو مسار تعليمي مكون من 5 دورات يغطي الأساسيات اللازمة لبدء العمل في مجال علم البيانات. يتضمن مئات من تحديات البرمجة التي تغطي الحسابات الأساسية، وتحليلات البيانات البسيطة، وتصورات البيانات، والعمل مع البيانات الجدولية والنصية، ومعالجة البيانات من ملفات CSV، وExcel، وJSON.
• يستهدف تعلم البرمجة باستخدام Python القادمين الجدد الذين يرغبون في فهم لغة بايثون ومن ثم تجاوز الأساسيات وتعلم المزيد من مفاهيم البرمجة المتقدمة. بالإضافة إلى أساسيات بايثون الموضحة أعلاه، فهو يغطي هياكل البيانات والخوارزميات المضمنة.

يوضح الطلب المستمر (وعلى المدى الطويل) لعلماء البيانات مدى شعبية هذا المجال. تفضل الشركات والمؤسسات اليوم اتخاذ قرارات تعتمد على البيانات، وتحتاج إلى علماء بيانات للقيام بذلك. لذا، ابذل قصارى جهدك لتعلم وممارسة لغة بايثون في علم البيانات. قريبًا جدًا، سيكون لديك مهنة ناجحة وذات أجر جيد كعالم بيانات.