بناء مستقبل مهني ناجح في علوم البيانات من خلال الرياضيات

“راتب من 5 أو 6 أرقام!” يبدو جيداً! لا أريد أن أكون مضحكاً، نعم هذا ممكن مع المهنة المناسبة. في عالم اليوم الذي يحركه عالم التكنولوجيا، فإن المهن المثالية مثل تطوير البرمجيات، والمبرمجين الإحصائيين، والكتاب التقنيين، ومهندسي البيانات، والمحللين الكميين، ومحللي التسويق، تحقق الأحلام.
تُعد هذه الوظائف مثالية للباحثين عن عمل من ذوي التعليم العالي والمهارات العالية الذين يهدفون إلى الحصول على رواتب تصل إلى 100,000 دولار أو أكثر في السنة. عالم البيانات هي مهنة واحدة مشتركة بين الجميع. فعلم البيانات ليس مجرد مصطلح مهني واحد، بل هو العمود الفقري للابتكار في مجال الأعمال واتخاذ القرارات.
فهو يغير البيانات الخام إلى شكل بسيط لمساعدة المؤسسات على اتخاذ قرارات مستنيرة وتحسين العمليات والتنبؤ بالاتجاهات المستقبلية. لهذا، يجب أن يكون لديك فهم عميق للرياضيات. فقد اكتسبت الرياضيات ميزة قوية في حل المشكلات المعقدة ومسارًا لتحقيق مهنة في علم البيانات.
في هذه المقالة، سوف نستكشف ما هو علم البيانات، ودور الرياضيات في علم البيانات، وكيف تساعدك الرياضيات على بناء أساس قوي كعالم بيانات.
ما هو علم البيانات؟
علم البيانات هو مجال احترافي يستخرج معرفة ذات مغزى من البيانات. فهو يحول البيانات الوصفية أو الخام إلى شكل بسيط لمساعدة المهندسين على اتخاذ قرارات مستنيرة. ويستخدمون تقنيات مختلفة من مجالات مختلفة (مثل: الإحصاء والرياضيات وعلوم الكمبيوتر) لتحليل وتفسير النتائج من مجموعات البيانات الكبيرة. تساعد التقنيات في جمع البيانات، وتنظيف البيانات، وتحليل البيانات، وتصور البيانات بسهولة.
عمليًا، يلعب علم البيانات دورًا واسعًا في صناعات مثل الرعاية الصحية والتمويل والتسويق والتكنولوجيا. فهو يساعد في حل المشاكل المعقدة وتحسين عملية اتخاذ القرار وابتكار أفكار جديدة لنمو الأعمال في هذه المجالات.
دور الرياضيات في علم البيانات
تلعب الرياضيات دورًا رئيسيًا في العديد من مجالات العلوم، وعلم البيانات أحد هذه المجالات. فهي تساعد علماء البيانات في تحليل البيانات لفهم الأنماط والاتجاهات والعلاقات داخل البيانات. وهي تساعد في العمليات الأساسية لأي خوارزميات للتعلم الآلي.
من خلال الفهم العميق للرياضيات، من الممكن تطوير خوارزميات واسعة النطاق. تُستخدم هذه الخوارزميات لتمكين علم البيانات الحديث. توجد العديد من المفاهيم المشابهة لعلوم البيانات في الرياضيات.
من خلال فهم أفضل للمفاهيم الرياضية يقوم علماء البيانات بتصميم نماذج أفضل، وتحسين الدقة التنبؤية، وحل تحديات الأعمال المعقدة بكفاءة. فيما يلي مناقشة بعض المفاهيم الرياضية المهمة في الرياضيات:
المفهوم الرياضي الأساسي لعلوم البيانات
الإحصاء: إذا كنت ترغب في تحليل أو تفسير نتائج أفضل من البيانات، فإن التحليل الإحصائي يوفر طرقًا لتلخيص البيانات وتصورها واستخلاص استنتاجات منها. وهو يساعد في حساب المتوسطات أو تحديد الاتجاهات، مما يسمح لعلماء البيانات باستخلاص رؤى ذات مغزى من مجموعات البيانات الكبيرة.
نظرية الاحتمالات: يعتمد علم البيانات أيضًا على نظرية الاحتمالات للتنبؤ بالنتائج بناءً على البيانات التاريخية لمجموعات البيانات المختلفة. وهي تساعد في التعلّم الآلي على وضع خوارزميات أو نماذج تنبؤية مختلفة للتنبؤ الدقيق واتخاذ القرارات.
الجبر الخطي: تستخدم العديد من تقنيات علم البيانات مثل نماذج التعلم الآلي والتعلم العميق مصفوفات ومتجهات مختلفة لمعالجة أي بيانات. يساعد الجبر الخطي في التعامل مع مجموعات البيانات الكبيرة وحل المعادلات وفهم العلاقات بين هذه المتغيرات.
التفاضل والتكامل: يلعب حساب التفاضل والتكامل دورًا رئيسيًا في التعلم الآلي ونظرية التحسين لإيجاد معدل تغير البيانات أو الخوارزميات المختلفة. يستخدم علماء البيانات ذلك لضبط معدلات التعلم، وتحسين الخوارزميات، وحل المشاكل الواقعية المتعلقة بالبيانات المستمرة.
يوجد التطبيق العملي لهذه المفاهيم الرياضية في العديد من المجالات مثل التعلم الآلي وتصور البيانات والتحليل الإحصائي. ساعدت هذه المفاهيم بقوة في النماذج الإحصائية أو الرياضية على تفسير/عرض البيانات بفعالية. فهي تمكن علماء البيانات من وضع فرضيات صحيحة للحصول على نتائج فعالة واستنتاج قرارات قائمة على الأدلة.
الاستفادة من من منصات التعلم وحل المشكلات عبر الإنترنت
لتحقيق مهنة ناجحة في مجال علوم البيانات، من الضروري وجود أساس قوي في كل من المفاهيم الرياضية ومهارات البرمجة. فمفاهيم حل المشكلات الرياضية أو بعض لغات البرمجة تجعل من محللي البيانات محترفين.
علم البيانات هو استخراج المعلومات من مجموعات البيانات الكبيرة، وتتطلب هذه العملية خبرة في مجالات مثل الإحصاء والجبر الخطي وحساب التفاضل والتكامل. كما أن إجادة لغات البرمجة مثل Python أو Numpy أو R. هذه المهارات ضرورية لمهام مثل تنظيف البيانات وتحليلها وتصورها وأي خوارزميات تعلم آلي.
مع النمو السريع في هذا المجال، هناك مجموعة كبيرة من الدورات التدريبية عبر الإنترنت لمنصات التعلم لاكتساب إتقان علوم البيانات. أيضًا استخدام أدوات حل المشكلات عبر الإنترنت لتحسين المعرفة أو مهارات حل المشكلات كمحترف. نناقش بعضها أدناه:
منصة التعلم عبر الإنترنت:
كورسيرا: وهي منصة على الإنترنت تقدم دورات فردية وكاملة البرامج (مثل التخصصات) لتعلم لغات البرمجة. شهادة IBM لعلوم البيانات الاحترافية وتخصص التعلم العميق من IBM (من إعداد أندرو نغ) وهي دورة ممتازة لعلوم البيانات والتعلم الآلي. وهو يغطي موضوعات أساسية مثل تحليل البيانات، وتصور البيانات، والتعلم الآلي، وبرمجة Python. استخدم أيضًا مكتبات مثل Pandas و NumPy و Matplotlib و Scikit-learn لتعلم البيانات.
EdX: وهي منصة معروفة تقدم دورات وبرامج عالية الجودة عبر الإنترنت من أفضل الجامعات والمؤسسات (مثل معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا وهارفارد). أكثر الدورات المرموقة هي برنامج MicroMasters في علوم البيانات. وهو مصمم للمتعلمين للحصول على فهم مفصل لمواضيع علوم البيانات. وهو يقدم استكشافاً مفصلاً للمواضيع المتقدمة في تحليل البيانات والتعلم الآلي.
يودمي: إنها منصة ممتازة لتعلم علوم البيانات نظرًا لقدرتها على تحمل التكاليف ومرونتها ومجموعة واسعة من الدورات التدريبية. يقدم Udemy مجموعة متنوعة من دورات علوم البيانات لجميع المستويات. ويوفر دورات في لغة بايثون التي تساعد في مشاريع التعلم الآلي. في الدورات التي تركز على لغات علوم البيانات، إلى جانب مكتبات مثل Pandas وNumPy وMatplotlib لمعالجة البيانات وتصورها.
DataCamp: هذه المنصة التعليمية متخصصة في علوم البيانات وتحليلات البيانات. وهي معروفة بدروس البرمجة العملية التفاعلية. وتوفر من خلال ذلك مجموعة متنوعة من الدورات التدريبية التي تركز على معالجة البيانات والتصور والتعلُّم الآلي، مع إتقان لغتي Python وR، وهما أكثر لغات البرمجة استخداماً في علوم البيانات.
تساعد هذه الدورات التدريبية عبر الإنترنت على تمكين فهم المفاهيم الرياضية المختلفة. كما تساعد أيضًا في عمل خوارزميات أو نماذج جديدة للتعلم الآلي. وبشكل عام تعزز هذه المصادر فهم لغة البرمجة لعلماء البيانات المحترفين.
أدوات حل المشكلات عبر الإنترنت:
ماتلاب: هو برنامج حوسبة عالي المستوى يُستخدم في الهندسة وعلوم البيانات. وهو يتفوق في حسابات المصفوفات، وتحليل البيانات، وتطوير الخوارزميات. هذه المنصة متعددة الاستخدامات مناسبة لأي شخص يتطلع إلى تطبيق الرياضيات في المشاكل الحسابية.
Desmos: وهي عبارة عن آلة حاسبة بيانية قائمة على الويب تساعد على تصور الدوال وحل المعادلات وإجراء التحليلات الإحصائية. تسمح واجهته المبتكرة لعلماء البيانات بتجربة وظائف مختلفة من حساب التفاضل والتكامل والجبر، لجعل مفاهيم التعلم المثالية.
Allmath: هو موقع إلكتروني على الإنترنت، يوفر أكثر من 500 آلة حاسبة على الإنترنت تجعل التحليل الرياضي أو الإحصائي أسهل. تساعد أدواته المتنوعة على حل المسائل الصعبة في حساب التفاضل والتكامل والاحتمالات والجبر والإحصاء. تقدم الأدوات الموجودة على هذه المنصة حلولاً خطوة بخطوة تعمل على تحسين مفاهيم حل أي مسائل. يساعدك هذا التمكين على إنشاء خوارزمية أو نموذج جيد التنظيم يساعدك على أن تصبح عالم بيانات جيد.
Geo Gebra: هو برنامج رياضيات ديناميكي يساعد في الهندسة والجبر والتفاضل والتكامل والإحصاء. يوفر بيئة تفاعلية لفهم المفاهيم الرياضية من خلال الرسوم البيانية التفاعلية والمخططات والنماذج ثلاثية الأبعاد. يمكن للمستخدمين استكشاف الدوال والمصفوفات والمتجهات والتوزيعات الاحتمالية بصريًا. هذا التصور المرئي للبيانات مفيد في تعلم المبادئ الرياضية المستخدمة في التعلم الآلي وعلوم البيانات.
هذه الأدوات لا تجعل الرياضيات أكثر سهولة في التعامل معها فحسب، بل توفر أيضًا خبرة عملية لعلماء البيانات، فهم يطبقون هذه المفاهيم في عملهم لتحقيق نتائج أفضل. وقد أثبتت أنها مصدر قيّم للممارسة، لجعل الموضوعات المعقدة أسهل في فهمها أو تطبيقها.
كيف تساعد مهارات الرياضيات على النمو الوظيفي في علوم البيانات؟
الرياضيات ليست فقط لحل المشكلات أو حفظ المعادلات الطويلة. فهي تساعد في النمو الوظيفي إلى مستويات أعلى في مجال علوم البيانات. ناقش هنا كيف يمكن أن يساعدك إتقان الرياضيات في النمو الوظيفي:
الأفضلية الوظيفية: يمكن لأصحاب العمل إعطاء الأفضلية للمرشحين الذين لديهم مهارات قوية في الرياضيات. لأنهم يحلون المشاكل المعقدة بسهولة ويبنون نماذج بيانات دقيقة أو واسعة النطاق. وهذه القدرة ستميزهم عن منافسيهم.
رواتب أعلى: مهارات الرياضيات المتقدمة تجعل الخبراء خبراء في تطوير الخوارزميات والنماذج. هذه القدرة تجعل الموظفين أكثر قيمة بالنسبة للشركات. يمكن للمحترفين الذين يتمتعون بهذه الخبرة الحصول على رواتب أعلى في أدوار مثل مهندسي التعلم الآلي والمحللين الكميين.
التحسين الوظيفي: تسمح المهارات الرياضية القوية لعلماء البيانات بتولي مشاريع أكثر تحدياً والحصول على المزيد من الترقيات. يمنح إتقان المفاهيم الرياضية القدرة على الابتكار والتفوق في دور محلل البيانات المحترف يومًا بعد يوم.
الخلاصة
الرياضيات هي العمود الفقري لعلم البيانات وتلعب دورًا حاسمًا في تأسيسه. وإلى جانب الرياضيات، تعزز دورات البرمجة مهارات البرمجة التي تساعد في الحصول على مهنة جيدة كعالم بيانات.
توفر أدوات الرياضيات عبر الإنترنت طريقة فعالة لبناء أساس قوي في مفاهيم الرياضيات. تساعد هذه الأدوات علماء البيانات على اكتساب الثقة وتطوير المهارات اللازمة لمعالجة المشاكل المعقدة، والعمل مع الخوارزميات المتقدمة، والتقدم في حياتهم المهنية كمحللي بيانات.