أفضل 10 دورات في علوم البيانات يجب أن تأخذها في عام 2023

هل أنت مهتم بالغوص في عالم علم البيانات المثير؟ لا مزيد من البحث! سواء كنت مبتدئًا تسعى لاستكشاف هذا المجال الديناميكي أو محترفًا متمرسًا يتطلع إلى تعزيز مهاراتك ، فلدينا أفضل الدورات التدريبية عبر الإنترنت لك.

في عالم اليوم ، البيانات ليست مجرد مجموعة من الأرقام والأرقام. إنه مورد قيم يمكن تطبيقه لدفع نجاح الأعمال.

سيزداد الطلب على علماء البيانات فقط مع استمرار الشركات في جمع كميات هائلة من البيانات. ودعونا نكون صادقين ، من لا يريد أن يكون جزءًا من مجال لديه القدرة على التأثير في العديد من الصناعات؟

وهو حاليًا أفضل وقت لاكتساب المعرفة في علم البيانات للحصول على مهنة مثيرة ومجزية.

تشير تقارير Glassdoor إلى أن متوسط ​​الراتب الأساسي لعالم البيانات في الولايات المتحدة هو 1،03،973 دولارًا سنويًا ، مع حصول أصحاب الدخل المرتفع على أكثر من 180،000 دولار سنويًا.

هناك عدد من الموارد المتاحة على الإنترنت ، وقد يكون من الصعب معرفة من أين تبدأ. لهذا السبب من المهم أن تأخذ دورة منظمة ومنظمة جيدًا لإتقان المهارات المطلوبة لمهنة ناجحة في علوم البيانات.

التحديات

فيما يلي بعض التحديات الشائعة التي يواجهها الأفراد غالبًا أثناء أخذ دورات في علوم البيانات ، جنبًا إلى جنب مع استراتيجيات للتغلب عليها:

منحنى التعلم حاد

يشمل علم البيانات مجموعة واسعة من المفاهيم والتقنيات المعقدة ، والتي يمكن أن تكون ساحقة للمبتدئين. يتطلب التغلب على هذا التحدي الصبر واتباع نهج منظم.

ابدأ بالأساسيات ، وافهم المفاهيم الأساسية جيدًا ، وقم بالبناء عليها تدريجيًا. قسّم الموضوعات المعقدة إلى مواضيع أصغر ومارسها بانتظام لتعزيز تعلمك.

الخلفية الرياضية

يتضمن علم البيانات مفاهيم رياضية مختلفة مثل الإحصاء والجبر الخطي وحساب التفاضل والتكامل ونظرية الاحتمالات. بالنسبة للأفراد الذين ليس لديهم خلفية رياضية قوية ، يمكن أن يشكل ذلك تحديًا كبيرًا. للتغلب على هذا ، خصص وقتًا إضافيًا لصقل المفاهيم الرياضية الضرورية.

ابحث عن البرامج التعليمية عبر الإنترنت أو الكتب المدرسية أو الموارد التكميلية التي تشرح هذه المفاهيم في سياق علم البيانات. بالإضافة إلى ذلك ، تدرب على تطبيق هذه المفاهيم على مشاكل البيانات في العالم الحقيقي.

مهارات البرمجة

الكفاءة في لغات البرمجة مثل Python أو R أمر بالغ الأهمية لعلوم البيانات. ابدأ فقط بتعلم أساسيات لغة البرمجة التي اخترتها ، بما في ذلك بناء الجملة وهياكل البيانات وتدفق التحكم. استخدم منصات البرمجة عبر الإنترنت والبرامج التعليمية وتمارين الترميز لممارسة كتابة التعليمات البرمجية.

في هذه المقالة ، قمنا بالعمل الشاق من أجلك وقمنا بتجميع قائمة ببعض أفضل دورات علوم البيانات المتاحة عبر الإنترنت.

هيا بنا نبدأ!

شهادة IBM Data Science Professional

إذا كنت مهتمًا حقًا بممارسة مهنة في علوم البيانات أو التعلم الآلي ، فقد تكون دورة الشهادة هذه من شركة IBM هي الخيار الأمثل لك. تم تصميم برنامج الدورة هذا لمساعدتك على تطوير المهارات ذات الصلة اللازمة للنجاح في مجال علم البيانات.

تتضمن سلسلة الدورات العشر هذه مجموعة من المهام والمشاريع التي يمكن للطلاب المشاركة فيها ، مثل تطوير نموذج التعلم الآلي ، وفحص بيانات الوسائط الاجتماعية ، وتطوير لوحة معلومات البيانات.

تمنح هذه المهام المتعلمين الفرصة لتطبيق المهارات التي تعلموها على مشاكل العالم الحقيقي وبناء مجموعة من الأعمال التي يمكنهم عرضها لأصحاب العمل المحتملين.

بالإضافة إلى ذلك ، سيحصل المتعلمون على شهادة احترافية من كورسيرا وشارة رقمية من شركة آي بي إم توضح إتقانهم للمهارات المكتسبة. يوصى بهذا البرنامج ACE®. وهذا يعني أنه عند الانتهاء ، يمكن للمتعلمين كسب ما يصل إلى 12 ساعة معتمدة جامعية.

تعد هذه الشهادة طريقة رائعة لاكتساب ميزة تنافسية في سوق العمل كعالم بيانات مبتدئ يتمتع بأحدث المهارات الجاهزة للوظيفة.

ماذا ستتعلم؟

• تشمل أساسيات علم البيانات تحليل البيانات وتصور البيانات والتحليل الإحصائي.
• كيفية استخدام الأدوات والمكتبات مفتوحة المصدر ، بما في ذلك Pandas و NumPy و Matplotlib و Seaborn و Scikit-Learn و ScipPy.
• بناء النماذج التنبؤية باستخدام خوارزميات التعلم الآلي.
• كيفية العمل مع قواعد البيانات واستخدام SQL للاستعلام عن البيانات.
• تم تطبيق التعلم من خلال المعامل العملية في IBM Cloud باستخدام مجموعات وأدوات البيانات الواقعية.

شهادة هارفارد المهنية في علوم البيانات

هذه دورة شهادة مهنية تقدمها جامعة هارفارد على منصة edx.

سيأخذ هذا البرنامج مهاراتك في علم البيانات إلى المستوى التالي من خلال مساعدتك في تنفيذ خوارزميات ML واكتساب معرفة متعمقة بمفاهيم علوم البيانات الأساسية من خلال تحفيز دراسات الحالة الواقعية.

سوف تكتسب مهارات برمجة R الأساسية وتتعلم المفاهيم الإحصائية مثل الاحتمال والاستدلال والنمذجة.

هذه الدورة هي أكثر من مجرد مجموعة من المهارات التقنية.

سوف تكتسب خبرة في تقنيات مثل تصور البيانات ومناقشة البيانات باستخدام ggplot2 / dplyr.

سوف تتعرف أيضًا على الأدوات الأساسية لممارسة علماء البيانات ، مثل Unix / Linux و Git و RStudio.

لكن هذا ليس كل شيء.

تم تصميم دراسات الحالة في الدورة لإلهامك ومساعدتك على التعلم من خلال الإجابة على أسئلة محددة من خلال تحليل البيانات. ستستكشف موضوعات مثل الاتجاهات في الصحة العالمية والاقتصاد ، ومعدلات الجريمة في الولايات المتحدة ، وغيرها الكثير.

المهارات التي ستكتسبها

• خوارزميات التعلم الآلي
• Git و GitHub
• البرمجة R
• المفاهيم المتعلقة بالاحتمالات

بايثون لعلوم البيانات و ML

إنها واحدة من أشهر الدورات التدريبية على منصة Udemy. التحق Lakhs من الطلاب من جميع أنحاء العالم في هذه الدورة ووجدوا أنها مورد قيم لتطوير مهاراتهم في علوم البيانات والتعلم الآلي.

تغطي هذه الدورة أيضًا تقنيات تصور البيانات المتقدمة باستخدام مكتبات مثل Matplotlib و seaborn و Plotly. ستتعلم كيفية إنشاء تصورات مذهلة تجعل بياناتك تنبض بالحياة وتجعل من السهل فهمها وتحليلها.

لكن الإثارة الحقيقية تبدأ عندما تغوص في التعلم الآلي باستخدام SciKit Learn. ستتعرف على مجموعة كبيرة من خوارزميات التعلم الآلي مثل الغابات العشوائية وأشجار القرار وغير ذلك الكثير.

تقدم هذه الدورة منهجًا ممتازًا يغطي مختلف الموضوعات المتعلقة بعلوم البيانات والتعلم الآلي. يتضمن أكثر من 100 محاضرة بالفيديو عالي الدقة تقدم شروحات وشروحًا متعمقة. يتم توفير دفاتر تعليمات برمجية مفصلة لكل محاضرة تتيح للمتعلمين ممارسة وتطبيق ما تعلموه.

ماذا ستتعلم؟

فما تنتظرون؟ سجل في هذه الدورة التدريبية اليوم واتخذ خطوتك الأولى نحو مهنة مثيرة في علم البيانات.

تخصص علم البيانات

تقدم جامعة جونز هوبكنز دورة تخصص علوم البيانات هذه. هناك ما مجموعه 10 دورات في هذا التخصص. وهي مصممة لتزويد المتعلمين بالمفاهيم والأدوات الأساسية المطلوبة لخط أنابيب علوم البيانات بأكمله.

من أبرز ما يميز دورة التخصص هذه مشروع Capstone ، حيث ستتاح لك الفرصة لتطبيق ما تعلمته من خلال إنشاء منتج بيانات باستخدام بيانات العالم الحقيقي. تتيح لك هذه التجربة العملية عرض إتقانك للمواد وإنشاء محفظة تعكس قدراتك.

تم تطوير هذه الدورة وتدريسها من قبل أعضاء هيئة التدريس ذوي الخبرة من جامعة جونز هوبكنز. يمكنك توقع تعليمات وإرشادات عالية الجودة طوال الدورة.

في مهام الدورة التدريبية ، سيتعين عليك إجراء تحليل الانحدار واستخدام نماذج الانحدار لاكتساب رؤى أعمق لبياناتك مما سيساعدك على أن تصبح عالم بيانات حقيقيًا.

ماذا ستتعلم؟

• التعلم الالي
• تحليل الانحدار
• جيثب
• البرمجة R
• التحليل العنقودي
• تعبير عادي (REGEX)

علم البيانات مع R و Python

تقدم أكاديمية Oak هذه الدورة على منصة Udemy. يمكن تقسيم محتوى الدورة على نطاق واسع إلى جزأين.

الجزء 1: R لعلوم البيانات

في الجزء الأول من الدورة ، سوف تغوص في عالم علم البيانات باستخدام R. سوف تتعلم كيفية التعامل الفعال مع مجموعات البيانات الكبيرة ، ومعالجة البيانات ، واشتقاق رؤى ذات مغزى. ستعرفك الدورة على الأدوات الأساسية في R المستخدمة بشكل شائع في مشاريع علوم البيانات.

الجزء 2: بايثون لعلوم البيانات

يركز الجزء الثاني من الدورة على استخدام بايثون لتحليل البيانات. سوف تتعلم كيفية تحليل البيانات وإنشاء تصورات وتطبيق خوارزميات قوية للتعلم الآلي. يمكنك تحسين فهمك للغة Python ومكتباتها ، بما في ذلك NumPy و Pandas و Matplotlib ، من خلال تمارين متنوعة.

اقرأ أيضًا: كتب ودورات لتعلم numpy

بنهاية الدورة يمكنك أن تتوقع تحقيق ما يلي:

• الكفاءة في R و Python لمهام علوم البيانات.
• القدرة على إنشاء تصورات بيانات إعلامية وجذابة بصريًا.
• الفهم والتطبيق العملي لخوارزميات التعلم الآلي القوية.
• الكفاءة في استخدام المكتبات الأساسية مثل NumPy و Pandas و matplotlib و Tidyverse.

شهادة Google Data Analytics Professional

تعد شهادة Google Data Analytics Professional المقدمة على Coursera برنامجًا ممتازًا مصممًا لتوفير تدريب احترافي في مجال تحليلات البيانات.

تتكون سلسلة الشهادات هذه من 8 دورات تزود المتعلمين بالمهارات المطلوبة اللازمة لشغل وظائف على مستوى الدخول في تحليلات البيانات بغض النظر عن الخبرة السابقة.

خلال برنامج الشهادة هذا ، ستتاح لك الفرصة للتعلم من موظفي Google الذين بنوا حياتهم المهنية على أسس قوية في تحليلات البيانات. المنهج منظم بشكل جيد للتأكد من حصولك على المهارات والمعرفة المطلوبة للنجاح في هذا المجال.

يمكنك إكمال دورة الشهادة بأكملها في أقل من ستة أشهر مع التزام أقل من 10 ساعات في الأسبوع. يبدو جيدا ، أليس كذلك؟

عند الانتهاء ، ستكون مستعدًا لأدوار وظيفية مختلفة ، بما في ذلك محلل بيانات مبتدئ أو مساعد ، ومسؤول قاعدة البيانات ، والمزيد.

يتضمن البرنامج أكثر من 180 ساعة من التدريس والعديد من التقييمات القائمة على الممارسة التي تحاكي سيناريوهات تحليلات البيانات في العالم الحقيقي. هذه التقييمات مهمة لتطوير المهارات الأساسية للنجاح في مكان العمل.

المحتوى تفاعلي للغاية وتم تطويره حصريًا من قبل موظفي Google ذوي الخبرة الذين أمضوا عقودًا في العمل في تحليلات البيانات. سوف تتفاعل مع مجموعة متنوعة من المواد التعليمية ، مثل مقاطع الفيديو والتقييمات والمختبرات العملية ، لتتعرف على الأدوات والمهارات التحليلية اللازمة للعمل مع البيانات.

المهارات التي ستكتسبها

• تصور البيانات (DataViz)
• حل المشاكل
• جدول
• لغة الاستعلام الهيكلية (SQL)
• جمع البيانات

برنامج Nanodegree لعالم البيانات

يعد برنامج Nanodegree لعالم البيانات الذي تقدمه Udacity برنامجًا متقدمًا مصممًا لتزويد الطلاب بالمهارات والمعرفة اللازمة لمتابعة أدوار عالم البيانات.

قبل البدء في البرنامج ، من المفيد تلبية المتطلبات الأساسية التالية:

Python: هناك حاجة إلى الكفاءة في برمجة Python ، بما في ذلك القدرة على كتابة الوظائف ، وبناء التطبيقات الأساسية ، والإلمام بالمكتبات الشائعة مثل NumPy و Pandas.

بالإضافة إلى ذلك ، يجب أن يتمتع الطلاب بخبرة في برمجة SQL ، بما في ذلك الاستعلام عن قواعد البيانات واستخدام الصلات والتجميعات والاستعلامات الفرعية. الراحة في استخدام Terminal و GitHub مفيدة أيضًا.

الاحتمالية والإحصاء: هناك حاجة إلى فهم قوي للإحصاءات الوصفية ، مثل حساب مقاييس المركز والانتشار. المعرفة بالإحصاءات الاستنتاجية ، مثل توزيع العينات واختبار الفرضيات ، ضرورية أيضًا.

تبادل البيانات والتصور: يجب أن يتمتع الطلاب بخبرة في الوصول إلى أنواع مختلفة من مصادر البيانات مثل قواعد البيانات وملفات CSV وملفات JSON. تعد الكفاءة في تنظيف البيانات والتحويلات باستخدام مكتبات مثل الباندا و Scikit-Learn أمرًا مهمًا.

تعد معرفة تقنيات تصور البيانات باستخدام أدوات مثل Matplotlib ذات قيمة أيضًا. بالإضافة إلى ذلك ، يجب أن يكون الطلاب على دراية بأساليب تصور تحليل البيانات الاستكشافية والتفسيرية.

الوقت المقدر لإكمال البرنامج هو أربعة أشهر ، يشارك خلالها المتعلمون في مشاريع عملية طورها خبراء الصناعة. من خلال هذه المشاريع ، ستتاح للمشاركين فرصة العمل على خطوط أنابيب البيانات في العالم الحقيقي ، وتصميم التجارب ، وبناء أنظمة التوصية ، ونشر الحلول على السحابة.

يعد برنامج Nanodegree هذا مناسبًا بشكل خاص للأفراد الذين لديهم بالفعل بعض الخبرة في التعلم الآلي.

Tableau 2022 AZ

تم تصميم هذه الدورة لتزويدك بالمهارات التي تحتاجها لتصبح مستخدمًا ماهرًا في لوحة Tableau.

بدءًا من الأساسيات ، ستتعلم كيفية التنقل في برنامج Tableau وتوصيله بملفات البيانات وتصدير أوراق العمل. ستدرس استخراج البيانات وتحليل السلاسل الزمنية لاكتشاف الاتجاهات وإنشاء تنبؤات دقيقة.

عند الانتهاء من هذه الدورة ، ستكون مجهزًا بمهارات مستخدم Tableau الماهر وعالم البيانات. ستتمكن من استخراج المعلومات من البيانات وتحليل الأسئلة المعقدة وتصور مخرجاتك بسهولة.

سواء كنت تعمل مع البيانات العلمية أو تهدف إلى تحسين أرباح الأعمال من خلال التنبؤ بالاتجاهات ، فإن هذه الدورة تمكنك من جمع البيانات وفحصها وتقديمها بشكل فعال.

انضم إلى هذه الدورة التدريبية الآن وانتقل بمهاراتك في Tableau إلى آفاق جديدة!

ماذا ستتعلم؟

• قم بإنشاء المخططات الشريطية والخرائط والمخططات المبعثرة والخرائط الشبكية ولوحات المعلومات التفاعلية.
• العمل مع مزج البيانات في Tableau
• تعيين الأدوار الجغرافية لعناصر البيانات
• العمل مع بيانات السلاسل الزمنية

SQL لعلوم البيانات

تعد هذه الدورة التدريبية على Coursera نقطة انطلاق رائعة لأي شخص مهتم بتحليل البيانات لأغراض علم البيانات. لا يلزم معرفة مسبقة بـ SQL. يأخذك من الأساسيات إلى مفاهيم أكثر تقدمًا تساعدك على تطوير المهارات اللازمة لاستخراج رؤى قيمة من البيانات.

في البداية ، ستتعلم أساسيات SQL ، بما في ذلك كيفية كتابة استعلامات لاسترداد البيانات من الجداول. تقدم لك الدورة تدريجيًا استفسارات أكثر تعقيدًا وتعلمك تقنيات لتصفية وتحسين نتائجك. ستعمل مع أنواع بيانات مختلفة مثل السلاسل والأرقام وستكتسب خبرة عملية في معالجة البيانات عن طريق إنشاء جداول جديدة ونقل البيانات بينها.

خلال الدورة ، سوف تصبح على دراية بمشغلي SQL الشائعين وتكتشف كيفية دمج البيانات من مصادر مختلفة. يتم أيضًا تغطية الموضوعات المتقدمة مثل بيانات الحالة وحوكمة البيانات والتنميط ، مما يمنحك فهمًا واضحًا لـ SQL لأغراض علم البيانات.

يتضمن أيضًا مهام البرمجة في العالم الحقيقي. تتيح لك هذه المهام ممارسة مهاراتك وتحليل مجموعات البيانات الفعلية. ستتمكن أيضًا من استخدام SQL بشكل فعال للتحليل المستهدف من خلال تفسير الهيكل والمعنى والعلاقات داخل البيانات.

لا توجد متطلبات مسبقة محددة أو متطلبات برامج ضرورية لهذه الدورة. على الرغم من أن وجود محرر نصوص بسيط سيكون مفيدًا للمشروع النهائي.

ماذا ستتعلم؟

• اختيار مجموعة فرعية من البيانات
• سكليتي
• تصفية البيانات وفرزها
• التلاعب بالسلاسل

علم البيانات مع R.

تبدأ هذه الدورة بتعريفك بممارسة علم البيانات وتعريفك بأساسيات لغة البرمجة R. ستكتسب فهمًا لكيفية تطبيق علم البيانات لاستخراج معلومات قيمة من البيانات الأولية.

بمجرد أن يكون لديك أساس متين ، تتعمق الدورة في عملية تحويل البيانات وتنظيفها. ستتعلم تقنيات للتعامل مع البيانات الفوضوية وغير المهيكلة. بالإضافة إلى ذلك ، سوف تكتشف كيفية إنشاء إحصائيات وصفية ، والتي تسمح لك بتلخيص واكتساب رؤى من بياناتك بشكل فعال.

ستتعلم كيفية بناء النماذج التي يمكنها الكشف عن العلاقات داخل بياناتك وإجراء تنبؤات بناءً على تلك العلاقات. تعتبر مجموعة المهارات هذه ذات قيمة خاصة عند محاولة الكشف عن الأنماط المخفية أو التنبؤ بالنتائج المستقبلية.

كما تعلم بالفعل ، تلعب خوارزميات التعلم الآلي دورًا حيويًا في علم البيانات. وتقدم هذه الدورة مقدمة لخوارزميات تعلم الآلة. ستكتشف كيفية تطبيق تقنيات التعلم الآلي باستخدام R ، والتي تمكنك من عمل تنبؤات واستخلاص استنتاجات من بياناتك.

يمكّنك فهم هذه الخوارزميات من حل المشكلات المعقدة واكتشاف الأنماط القيمة في مجموعات البيانات الخاصة بك.

أخيرًا ، تغطي الدورة نشر نماذج R في الإنتاج. ستتعلم كيفية حزم التعليمات البرمجية الخاصة بك وإنشاء تطبيقات تفاعلية ومشاركة أفكارك مع الآخرين.

تسمح لك هذه المعرفة العملية بسد الفجوة بين تحليل البيانات والتنفيذ في العالم الحقيقي. سواء كنت مبتدئًا أو محترفًا في مجال البيانات ، تزودك هذه الدورة بالمعرفة والتقنيات اللازمة للتميز في مجال علم البيانات.

ماذا ستتعلم؟

• إنشاء النماذج الإحصائية وتصورات البيانات
• التعامل مع البيانات الضخمة
• لغة R
• خوارزميات ML

خاتمة

علم البيانات هو مجال عملي ، والخبرة العملية مطلوبة للإتقان. ومع ذلك ، قد يكون الوصول إلى مجموعات البيانات الواقعية والعمل معها أمرًا صعبًا. ابحث عن مجموعات البيانات مفتوحة المصدر المتاحة عبر الإنترنت أو من خلال منصات مثل Kaggle.

شارك في مسابقات عبر الإنترنت ، أو ساهم في مشاريع مفتوحة المصدر ، أو أنشئ مشاريعك باستخدام البيانات المتاحة للجمهور. لن يوفر بناء مجموعة من مشاريع علوم البيانات خبرة قيمة فحسب ، بل سيُظهر أيضًا مهاراتك لأصحاب العمل المحتملين.

أتمنى أن تكون قد وجدت هذه المقالة مفيدة في التعرف على الدورات المختلفة لتعلم علوم البيانات. قد تكون مهتمًا أيضًا بالتعرف على أفضل كتب علوم البيانات للتعلم من النظرية إلى التطبيقات العملية [2023 Edition].