دليل علم البيانات

نظرة شاملة على علم البيانات تغطي التحليلات، البرمجة، والمهارات التجارية اللازمة لإتقان هذا التخصص

تمت مقارنة العثور على عالم بيانات جيد بالصيد من أجل وحيد القرن: التركيبة المطلوبة من المهارات التقنية يصعب جداً العثور عليها في شخص واحد. بالإضافة إلى ذلك، فإن علم البيانات الجيد ليس مجرد تطبيق روتيني لمجموعات المهارات القابلة للتدريب؛ بل يتطلب القدرة على التفكير بمرونة حول جميع هذه المجالات وفهم الروابط بينها. يوفر هذا الكتاب دورة مكثفة في علم البيانات، تجمع جميع المهارات اللازمة في تخصص موحد.

على عكس العديد من كتب التحليلات، يتم إعطاء علوم الكمبيوتر وهندسة البرمجيات تغطية واسعة لأنها تلعب دوراً مركزياً في العمل اليومي لعالم البيانات. يصف المؤلف أيضاً خوارزميات التعلم الآلي الكلاسيكية، من أسسها الرياضية إلى تطبيقاتها في العالم الحقيقي. يتم مراجعة أدوات التصور، ويتم تسليط الضوء على أهميتها المركزية في علم البيانات. يتم تناول الإحصاءات الكلاسيكية لمساعدة القراء على التفكير النقدي حول تفسير البيانات والمزالق الشائعة. يتم تخصيص فصل خاص للتواصل الواضح للنتائج التقنية، والتي ربما تكون أكثر المهارات غير المدربة في علم البيانات، ويتم شرح جميع المواضيع في سياق حل مشاكل البيانات في العالم الحقيقي. يتضمن الكتاب أيضاً:

• كود عينة واسع ودروس تعليمية باستخدام Python™ جنباً إلى جنب مع مكتباتها التقنية

• التقنيات الأساسية لـ البيانات الضخمة، بما في ذلك نقاط قوتها وقيودها وكيف يمكن استخدامها لحل مشاكل العالم الحقيقي

• تغطية للواقع العملي للأدوات، مع الحفاظ على النظرية إلى الحد الأدنى؛ ومع ذلك، عندما يتم تقديم النظرية، يتم ذلك بطريقة بديهية لتشجيع التفكير النقدي والإبداع

• مجموعة متنوعة من دراسات الحالة من الصناعة

• نصائح عملية حول واقع كونك عالم بيانات اليوم، بما في ذلك سير العمل العام، حيث يتم قضاء الوقت، أنواع مجموعات البيانات التي يتم العمل عليها، ومجموعات المهارات المطلوبة

دليل علم البيانات هو مورد مثالي لمنهجية تحليل البيانات وأدوات البرمجيات للبيانات الضخمة. الكتاب مناسب للأشخاص الذين يرغبون في ممارسة علم البيانات، ولكنهم يفتقرون إلى مجموعات المهارات المطلوبة. يشمل ذلك المحترفين في البرمجيات الذين يحتاجون إلى فهم أفضل للتحليلات والإحصائيين الذين يحتاجون إلى فهم البرمجيات. علم البيانات الحديث هو تخصص موحد، ويتم تقديمه على هذا النحو. هذا الكتاب هو أيضاً مرجع مناسب للباحثين وطلاب الدراسات العليا في المستوى المبتدئ الذين يحتاجون إلى تعلم التحليلات في العالم الحقيقي وتوسيع مجموعة مهاراتهم.

FIELD CADY هو عالم البيانات في معهد ألين للذكاء الاصطناعي، حيث يقوم بتطوير أدوات تستخدم التعلم الآلي لاستخراج الأدبيات العلمية. لقد عمل أيضاً في Google والعديد من الشركات الناشئة في مجال البيانات الضخمة. لديه بكاليوس في الفيزياء والرياضيات من جامعة ستانفورد، وماجستير في علوم الكمبيوتر من جامعة كارنيجي ميلون.