There are four tools that you can learn for free
Basic principles of skill development
There is no work, project, or commercial activity that does not need analysis or statistics, even if it is on a small scale, whether to know the movement of buying and selling, customer interaction, the type of product required, the reasons for profit and loss, and other elements of commercial activity.
However, with the development of commercial activities techniques such as marketing, selling and buying, it became necessary to study the analysis processes of the data that make up the project in more depth and to acquire the necessary experience to conduct advanced statistical operations that yield more accurate and effective results.
Start learning coding and building code:
As a person who does not have any knowledge or experience in the basics of programming that starts from coding and building codes, you must find it difficult to start learning coding, but this thinking is not suitable for those who aspire to be a data scientist, as the determination and insistence on learning coding is an essential pillar in initiating the process This learning, no matter how complicated it may seem at first, and what also contributes to the correct learning of coding is the help of a person who has sufficient experience in programming who directs you to the right path in the learning journey and draws your attention to errors and helps you on how to avoid them, and perhaps the best programming language for a learner to start with is Python They are excellent for data analysis due to their multiple characteristics that can be employed to deal with different types of data
Learn programming:
1. Codecademy platform:
Codecademy platform is the best place to start learning programming and Python will be the best choice to start learning data analysis
The advantage of this platform lies in several points, including that it allows writing code on the browser directly, and this is not easily available in other platforms. That in the event that there is a defect resulting from your writing a software code, then you will know that the error is in the structure of the code itself and not as a result of an error in preparing the program that you need to install on the computer
Also, the smooth sequence and flexible transition between learning stages is very comfortable for beginners and removes some of the fear from learning programming
Interestingly, the courses on this platform are free, of high quality, and are a very good starting point for new learners
Learn to analyze data:
2. Coursera Majored in Data Science from Johns Hopkins :
The free version of the Coursera Data Science specialization provides learners with a free token certificate, but it is not officially accredited, but its importance lies in the moral value that you get as a data science learner, as it will qualify you to show the skills you acquired in the training course in dealing with technical interviews
Since this educational series includes teaching the R language as well, given that it is an excellent language for statistical analysis, and it is the preferred language for academics, however, most analysts prefer the Python language to perform the data analysis process, especially in companies and private and public bodies.
It is clear from the quality of these Python courses that they are directed to the category of software engineers who have a desire to advance to data science, so you find these courses assume that you have high programming skills in advance
What distinguishes Coursera data science is that it starts from the beginning and helps to understand the main principles of the data science mechanism, especially addressing programming in R, and establishes the general concept of master data technology, analysis and machine learning in a broader sense through which you can start completely comfortably with the use of code to analyze data, which gives motivation Larger to complete educational courses.
Learn to query databases:
3. Stanford Online Course
In fact, Data Science Coursera did not include SQL in its training curriculum, so it is advised to go to the Stanford platform to learn SQL on your own via the Internet. This platform is run by professional trainers who use simple explanatory models in a variety of ways.
Learning SQL is very important for data scientists in terms of extracting data from databases, and once you have completed the Stanford SQL course, you can apply for a job in data science
Install information:
4. edx Principles of Data Analysis:
It is important for those who study data science to learn the basic principles of data analysis by edx, and most importantly, to review each learner’s principles and concepts to consolidate and consolidate the information he received in the training courses.
One of the most important elements of correct learning is training at the hands of different trainers, so the learner acquires various skills and becomes able to present wide options in processing and analysis, so it becomes easier when the learner intends to turn to machine learning and advanced statistics.
Applying to a job in data science:
It can be said that having sufficient experience and the required technical skills enhances your chance of passing the final interview and thus obtaining a suitable job in data science. You are the person that the bosses will look for, as the basic requirement for them is a person with capabilities that raise the technical and material level of the company, relying on those experiences that you have gained. In the training courses and in your practical experiences that they will learn about at the interview, and they know full well that your balance of knowledge and experience is a valuable treasure that they will never neglect.
This qualitative transition constitutes an important stage in your scientific and practical life. Here you are now a data scientist that everyone is looking for, so be sure to choose a suitable company that will open new horizons for you full of success and permanent development. In the end, we can conclude from the aforementioned that the difficulties and challenges that will stand in your way during the beginning of the journey of learning programming should not be an obstacle that makes you feel frustrated by several attempts that may fail, but on the contrary, you should invest every bump in searching for solutions that refine your expertise, you will not You will learn only if you make a mistake, and you will not get up unless you fall. Know that if you pass the stage of fear and dread and start to gain the necessary confidence, your motivation will grow and your desire to complete the path that will lead you to the goal you aspire to will increase.
كيف تنتقل من مستوى صفر في البرمجة إلى عالِم بيانات
في 6 أشهر ؟
هناك أربع أدوات يمكنك تعلمها مجاناً
المبادئ الأساسية لتنمية المهارات
لا يوجد عمل أو مشروع أو نشاط تجاري لا يحتاج إلى تحليل أو إحصاء وإن كان على نطاق ضيِّق سواء لمعرفة حركة البيع والشراء وتفاعل الزبائن ونوعية المنتج المطلوب وأسباب الربح والخسارة وغيرها من مقومات النشاط التجاري
ولكن ومع تطور تقنيات الفعاليات التجارية من تسويق وبيع وشراء أصبح لابد من التعمق أكثر في دراسة عمليات التحليل للبيانات المكوِّنة للمشروع واكتساب الخبرة اللازمة لإجراء عمليات الإحصاء المتقدمة التي تعود بنتائج أكثر دقة وفاعلية
البدء في تعلم الترميز وبناء الكودات البرمجية : كشخص لا يملك أي معرفة أو خبرة في أساسيات البرمجة التي تبدأ من الترميز وبناء الكودات لابد وأنك ستجد صعوبة في بدء تعلم الترميز ولكن هذا التفكير لا يناسب من يطمح لأن يكون عالِم بيانات , إذ أن العزيمة والإصرار على تعلم الترميز هي ركن أساسي في الشروع في عملية التعلم هذه مهما بدا الأمر معقداً في البداية , ومما يسهم أيضاً في التعلم الصحيح للترميز هو الاستعانة بشخص يمتلك الخبرة الكافية في البرمجة يوجهك إلى الطريق الصحيح في رحلة التعلم ويلفت نظرك إلى الأخطاء ويساعدك على كيفية تلافيها , ولعل أفضل لغة برمجة يبدأ بها المتعلم هي لغة بايثون فهي ممتازة لتحليل البيانات نظراً لما لها من خصائص متعددة يمكن توظيفها للتعامل مع مختلف أنواع البيانات
تعلم البرمجة
1. Codecademy منصة
Codecademy تعتبر منصة
المكان الأفضل لبدء تعلم البرمجة وستكون بايثون الخيار الأفضل لبدء تعلم تحليل البيانات
تكمن ميزة هذه المنصة في عدة نقاط منها أنها تتيح كتابة التعليمات البرمجية على المتصفح مباشرة وهذا مالا يتوفر بسهولة في منصات أخرى فعملية تنصيب بيئات البرمجة على جهاز الكمبيوتر تشكل صعوبة لدى بعض المستخدمين لذا فهذه الميزة التي توفرها هذه المنصة تعتبر بداية مثالية مريحة للمبتدئين أضف على ذلك أنه في حال وجود خلل نتج عن كتابتك لكود برمجي فستعلم عندها أن الخطأ في بنية الكود نفسه وليس نتيجة خطأ في إعداد البرنامج الذي تحتاج إلى تنصيبه على الكمبيوتر
كما أن التسلسل السلس والانتقال المرن بين مراحل التعلم يعتبر مريحاً جداً للمبتدئين ويزيل بعض الرهبة من تعلم البرمجة
والمثير للاهتمام أن هذه الدورات في هذه المنصة مجانية وهي ذات جودة عالية وتعتبر نقطة بدء ممتازة جداً للمتعلمين الجدد
: تعلم تحليل البيانات
2. تخصص كورسيرا في علم البيانات
: Johns Hopkins من جامعة
تتيح النسخة المجانية من تخصص علم بيانات كورسيرا للمتعلمين شهادة رمزية مجانية ولكنها ليست معتمدة رسمياً إلا أن أهميتها تكمن في القيمة المعنوية التي تحصل عليها كمتعلم لعلم البيانات بحيث ستؤهلك لإظهار المهارات التي اكتسبتها في الدورة التدريبية في التعامل مع المقابلات التقنية
بما أن هذه السلسلة التعليمية يدخل في منهاجها
أيضاً على اعتبار R تعليم لغة
أنها لغة ممتازة للتحليل الإحصائي وهي اللغة المفضلة لدى الأكاديميين إلا أن أغلب المحللين يفضلون لغة بايثون لإجراء عملية تحليل البيانات وخاصة في الشركات والهيئات الخاصة والعامة
يتضح من خلال نوعية هذه الدورات الخاصة ببايثون أنها موجهة لفئة مهندسي البرمجيات الذين لديهم الرغبة في الارتقاء إلى علم البيانات لذا تجد هذه الدورات تفترض أنك تملك مهارات عالية في البرمجة مسبقاً ما يميز علوم بيانات كورسيرا هو أنها تنطلق منذ البداية وتساعد على استيعاب المبادئ الرئيسية لآلية علم البيانات ولاسيما التطرق إلى
R البرمجة في
وترسخ المفهوم العام لتقنية البيانات الرئيسية والتحليل والتعلم الآلي بمعنى أشمل يمكنك من خلالها أن تبدأ بأريحية تامة مع استعمال الكود لتحليل البيانات مما يعطي دافع أكبر لإتمام الدورات التعليمية
: تعلم الاستعلام قواعد البيانات
3. دورة ستانفورد عبر الإنترنت
في الواقع لم يقم تخصص علوم البيانات كورسيرا
ضمن منهجه التدريبي SQL بإدخال
لذا ينصح بالتوجه إلى
ذاتياً SQL لتعلم Stanford منصة
عبر الإنترنت فهذه المنصة يديرها مدربون محترفون يستخدمون نماذج توضيحية بسيطة بأساليب متنوعة
SQL يعتبر تعلم
مهم جداً لعلماء البيانات من جهة استخلاص البيانات من قواعد البيانات , وما إن تنتهي من استكمال
SQL دورة ستانفورد
يمكنك التقدم لوظيفة في علم البيانات
تثبيت المعلومات
4. مبادئ تحليل البيانات edx
من المهم لمن يدرس علم البيانات أن يتعلم المبادئ الأساسية لتحليل البيانات بواسطة edx والأهم مراجعة كل متعلمه من مبادئ ومفاهيم لتثبيت وترسيخ المعلومات التي تلقاها في الدورات التدريبية
ومن أهم مقومات التعلم الصحيح هو التدرب على أيدي مدربين مختلفين فبذلك يكتسب المتعلم مهارات متنوعة فيصبح قادر على طرح خيارات واسعة في المعالجة والتحليل فيصبح الأمر أسهل عندما ينوي المتعلم التوجه إلى التعلم الآلي والإحصاء المتقدم
: التقدم إلى وظيفة في علم البيانات
يمكن القول أن امتلاكك للخبرة الكافية والمهارات التقنية المطلوبة يعزز فرصتك في تجاوز المقابلة النهائية وبالتالي حصولك على وظيفة مناسبة في علم البيانات , أنت الشخص الذي سيبحث عنه رؤساء العمل فالمطلب الأساسي بالنسبة لهم هو شخص يتمتع بقدرات ترفع المستوى الفني والمادي للشركة معتمدين على تلك الخبرات التي اكتسبتها في الدورات التدريبية وفي تجاربك العملية التي سيتعرفون عليها عند المقابلة وهم يعرفون تمام المعرفة أن رصيدك من المعارف والخبرات هو بمثابة كنز ثمين لن يفرطوا به أبداً
هذا الانتقال النوعي يشكل مرحلة هامة في حياتك العلمية والعملية , ها أنت الآن أصبحت عالِم بيانات يبحث عنه الجميع فاحرص على اختيار شركة مناسبة تفتح لك آفاق جديدة مكللة بالنجاح والتطور الدائم
وفي النهاية يمكن أن نستخلص مما ذُكر آنفاً أن الصعوبات والتحديات التي ستعترض طريقك أثناء بداية رحلة تعلم البرمجة لا يجب أن تشكل عائقاً يجعلك تشعر بالإحباط جراء عدة محاولات ربما تبوء بالفشل , بل على العكس يجب أن تستثمر كل عثرة في البحث عن الحلول التي تصقل خبراتك فلن تتعلم إلا إذا أخطأت ولن تنهض إلا إذا سقطت واعلم أنك إذا تجاوز مرحلة الخوف والرهبة وبدأت تكتسب الثقة اللازمة وسينمو عندك الدافع وستزيد الرغبة في إكمال الطريق الذي سيوصلك إلى هدفك الذي ترنو إليه
Data World 