All about businesses

* BCG Data Science and Analytics Internship

It is a global management consulting company with offices in many countries of the world and its headquarters is located in Boston, and it is known as one of the highest-level consulting companies in the world. It is famous for creating many management analysis methods, including the growth and participation matrix, the effects of the experience curve, and others.

The course includes:

* Business understanding

* Hypothesis framing

* Exploratory data analysis

* Feature engineering and modeling

* TATA Data Visualization Internship

The TATA Group includes many companies that provide energy, engineering and information systems services, in addition to training programs related to data science, especially with regard to solving problems and dealing with them to reach the best results.

The course includes:

Data cleaning

data analysis

Data visualization

Advertisements

* British Airways Data Science Internship

This course will enable you to learn about the day-to-day work of the Data Science team at British Airways. You will learn how they extract data from customer reviews and create predictive models.

The course includes:

* Predicting customer behavior

* Data cleaning

* Cognizant Artificial Intelligence Internship

Similar to the previous company, during this course, you will be allowed to enter the daily work world of the American company Cognizant, allowing you to virtually complete the tasks of the artificial intelligence team and gain experience and skill

This course includes:

* Exploratory data analysis

* Data modeling

* Machine Learning Production

* Accenture Data Analytics Internship

A strong company in various fields with highly qualified employees and the latest technology

Allows you to make effective virtual changes to virtual projects as required, raising your skills and expanding your range of expertise

Course content:

* Project Understanding

* Data cleaning and modeling

* Data visualization and storytelling

* Client Presentation

* Quantium Data Analytics Internship

This training program allows you to learn about the ability of data to penetrate individuals and organizations. This program is provided by Quantium, a leading company in data science and technology, by creating decision support tools, generating insights, and developing data sets

Course content:

* Data validation

* Data Wrangling

* Data analysis

* PwC Power BI Internship

PwC offers an outstanding training program for those wishing to develop their skills in Power BI

It is a leading company in providing consulting services in relation to human resources, auditing, accounting and taxation

Course includes:

* Defining KPIs

* Power BI Dashboard / Editor

* Develop visions

From what we have seen, these courses are an opportunity to get acquainted with the mechanism of dealing with important companies with data science and various analysis techniques, so that they allow you to work with them virtually to increase your experience and expand your skills.

Advertisements

مجموعة دورات تدريبية مجانية افتراضية بعلوم البيانات مقدمة من أفضل الشركات

Advertisements

مع التقدم العلمي المتسارع أصبحت أطر التعلم أكثر توسعاً وتنوعاً، ونظراً لاعتبار التعلم المستمر هو ركن أساسي بالنسبة للمتعلم ليطور من نفسه ويزيد مهاراته التي يحتاجها لنمو عمله

لذا فالتطوير المهني هو من دعائم التقدم لأي عمل أو مهنة سواء على مستوى الفرد أو المؤسسة وصولاً إلى الشركات بكافة مستوياتها

ويمكن إسقاط ما سلف ذكره على علوم البيانات وكل ما يتفرع عنها من علوم واختصاصات، فتطوير عالِم البيانات لمهاراته وخبراته وبالتالي مواكبته للتطورات والتحديثات المستمرة يرفع من قيمته ومستواه العلمي

يمكن اكتساب الخبرة والمهارة في علم البيانات وتحليلاتها من عدة مصادر منها الدورات التدريبية، لكن بالمقابل يجب أن تكون مصادر هذه الدورات التدريبية موثوقة من حيث المعلومة الصحيحة والكفاءة العالية، لذا سنقدم قائمة بدورات تدريبية افتراضية مجانية مقدمة من أفضل الشركات المختصة بعلم البيانات مع روابط التسجيل الخاصة بها

* KPMG Data Analytics Internship

تعتبر هذه الشركة فرد من عائلة شركات محاسبة كبرى تقدم محتوى علمي قيّم، تركز في برنامجها التعليمي على تبسيط مفهوم التعامل مع البيانات الضخمة وكيفية التعامل الأمثل مع التحليلات الفعالة للبيانات

: محتوى الدورة

رؤى البيانات*

تصور البيانات *

تقييم جودة البيانات *

* BCG Data Science and Analytics Internship

هي شركة استشارات إدارية عالمية لها مكاتب في العديد من دول العالم ويقع مقرها الرئيسي في بوسطن، وتعرف على أنها واحدة من أرفع الشركات الاستشارية مستوى في العالم. تشتهر بابتكار العديد من أساليب التحليل الإداري ومنها مصفوفة النمو والمشاركة، وتأثيرات منحني الخبرة وغيرها.

: تتضمن الدورة

فهم الأعمال *

تأطير الفرضية *

تحليل البيانات الاستكشافية *

هندسة الميزات والنمذجة *

* TATA Data Visualization Internship

العديد من الشركات TATA تضم مجموعة

التي تقدم خدمات الطاقة والهندسة وأنظمة المعلومات إضافة إلى البرامج التدريبية المتعلقة بعلوم البيانات وخاصة فيما يتعلق بحل المشكلات والتعامل معها للوصول إلى أفضل النتائج

:تتضمن الدورة

تنظيف البيانات *

تحليل البيانات *

تصور البيانات *

Advertisements

* British Airways Data Science Internship

تتميز هذه الدورة بأنها ستمكنك من التعرف على العمل اليومي الذي يقوم به فريق علوم البيانات في الخطوط الجوية البريطانية ستتعرف على كيفية استخراجهم لبيانات مراجعات العملاء وإنشاء النماذج التنبؤية

: تتضمن الدورة

التنبؤ بسلوك العملاء *

تنظيف البيانات *

* Cognizant Artificial Intelligence Internship

على غرار الشركة السابقة سيتاح لك في خلال هذه الدورة

الأمريكية Cognizant الدخول إلى عالم العمل اليومي لشركة

بحيث تتيح لك بشكل افتراضي إكمال مهام فريق الذكاء الاصطناعي واكتساب الخبرة والمهارة

:تتضمن هذه الدورة

تحليل البيانات الاستكشافية *

نمذجة البيانات *

نموذج البناء إنتاج التعلم الآلي *

* Accenture Data Analytics Internship

شركة قوية في مختلف المجالات تمتلك موظفين على مستوى عالي من الكفاءة كما وتمتلك أحدث التقنيات

تتيح لك القيام بإجراء التغييرات الافتراضية الفعالة لمشاريع افتراضية وفق المطلوب بحيث ترفع مهاراتك وتوسع نطاق خبراتك

: محتوى الدورة

فهم المشروع *

تنظيف البيانات والنمذجة *

تصور البيانات ورواية القصص *

عرض العميل *

* Quantium Data Analytics Internship

يتيح لك هذا البرنامج التدريبي التعرف على مدى قدرة البيانات على الاختراق للأفراد والمؤسسات

Quantium وهذا البرنامج مقدم من شركة

الرائدة في علوم البيانات والتكنولوجيا من خلال ابتكار أدوات دعم القرار وتكوين الرؤى وتطوير مجموعات البيانات

: محتوى الدورة

التحقق من صحة البيانات *

البيانات المشاحنات *

تحليل البيانات *

* PwC Power BI Internship

برنامجاً تدريبياً متميزاً PwC تقدم شركة

Power BI للراغبين بتطوير مهاراتهم في

وهي شركة رائدة في تقديم الخدمات الاستشارية فيما يتعلق بالموارد البشرية وأعمال المراجعة والمحاسبة والضرائب

: تتضمن الدورة

تحديد مؤشرات الأداء الرئيسية *

Power BI محرر *

تطوير الرؤى *

How to write a killer resume and ace the interview

من خلال ما رأينا تعتبر هذه الدورات بمثابة فرصة للتعرف على آلية تعامل الشركات المهمة مع علم البيانات وتقنيات التحليل المتنوعة بحيث تتيح لك العمل معها بشكل افتراضي لتزيد خبراتك وتتوسع مهاراتك

Advertisements

Comprehensive Illumination on What A Beginner in Data Science Should Learn

Posted on July 20, 2023 by s4l8384gmailcom

Advertisements

We have already noted in previous articles that a job in data science is the dream of many in recent times, and this matter requires effort to obtain great experience and knowledge due to the high level of competition to obtain this job.

And the most important pillars of the required expertise is not only knowing the tools and dealing with them, but it is necessary for the data scientist to have a comprehensive idea of the main concepts and techniques and use them later according to the requirements of the work to be accomplished.

In this article, we will provide a comprehensive guide for beginners who are about to learn data science

Let’s first learn about the concept of data science

Data science in a simplified way is the integration of a group of sciences such as mathematics, statistics and programming that work together to obtain useful insights when dealing with data.

Many related sciences branch out from data science, and the following sciences are the most common, including:

Machine learning, data analysis, business intelligence, statistics, mathematics and other sciences whose prevalence is no longer a secret

Data science is utilized according to previous features and technologies in several areas, including:

Language translation and text analytics, image sorting, remote sensing and health services management

The three most common tasks in data science

Data Analyst: Analyze data to generate better insights for business decisions

Data Scientist: Extracting useful information from big data

Data architecture: dealing with data pipelines

What are the best ways to learn data work?

Learning data science is distinguished by the fact that the deeper you study it, the more knowledge horizons will increase in front of you, and you will feel that you still have a lot to learn. Through this plan, diversify learning sources, such as using online training courses, viewing certificates, and choosing the appropriate ones. There are other means that we will discuss later.

* Know the basic concepts

Knowing the necessary tools and software used by a data scientist as well as the main techniques is one of the most important necessities to learn

Learning a programming language is the most important pillar necessary to start the journey of learning as the Python language (or any language of your choice), you must learn it to the point of proficiency, and reading articles related to the basics of programming and learning how to write code helps you to enable and consolidate the information you receive

* learning through the implementation of projects

This method is the best for learning, as it will introduce you to the work environment in data science. As you implement projects, you will have clear visions, and you will have your own style in deducing options and exploring appropriate solutions.

The implementation of projects requires conducting many searches and carrying out relevant studies. It is advised to start with simple projects that suit your level as a beginner, and with continuous repetition and good follow-up, you will find yourself starting to learn broader concepts to move on to implementing more complex projects, thus increasing your experience and skills.

What are the most important points that a beginner data scientist should learn?

You must choose a field in which you specialize in data science, and accordingly we mention several concepts that you must learn and master

1. Comprehensive knowledge

You must realize the real world around you by following the news that benefits you in your field of learning and keeping abreast of all updates and technologies. By employing the events around you in your studies in a field of data science, you can get the maximum benefit from the course of events around you.

2. Mathematics and Statistics

mathematics

* Linear Algebra: It is a branch that is useful in machine learning because it relies on the formation of matrices, which is a basic pillar of machine learning, so that the matrix represents the data set

Probability: This branch of mathematics is useful in predicting the unknown outcomes of a particular event

* Calculus: They are useful in collecting small differences to determine the derivatives and integrals of functions, and this appears in deep learning and machine learning

Statistics

Descriptive statistics: includes (average, median, cut statistics, and weighted statistics). This is considered the beginning of the stages of analyzing quantitative data formed in the form of charts and graphs.

Inferential statistics: includes determining working measures A and B tests and creating hypothesis tests, probability value, and alpha values for analyzing the collected data

3. Dealing with databases

When talking about data engineering, we should mention the intersection between a data scientist and a data engineer, where pipelines are created for all data from several sources and stored in a single data warehouse.

As a beginner it is recommended to learn SQL and then move to One RDBMS such as

MySQL and One NoSQL

Advertisements

4. Python and its libraries

It is the most widely used programming language for later use in data analytics due to its simplicity in terms of building code and organizing sentences, and it has many libraries such as NumPy, Pandas, Matplotlib, and Scikit-Learn.

This allows the data scientist to use data more effectively

There are courses for beginners in Python on Udemy or Coursera that can be used to learn the principles of Python

5. Data cleaning

It is a time-consuming task for beginners, but it must be implemented in order to obtain good data analysis resulting from clean data.

For a detailed explanation of data cleaning, you can read a comprehensive article through this link Click here

6. Exploratory data analysis

This type of analysis is meant to detect anomalies in the data and test hypotheses with the help of statistics and graphs

As a beginner, you can use Python to perform EDA according to the following steps

Data collection: It involves gathering, measuring, and analyzing accurate data from multiple sources in order to find a solution to a specific problem

Data cleaning: Troubleshoot incorrect data

Univariate analysis: It is an analysis process based on a single change without addressing complex relationships and aims to describe the data and identify existing patterns

Bivariate Analysis: This process compares two variables to determine how the features affect each other to perform the analysis and determine the causes

7. Visualization

One of the most important pillars of all data analysis projects, visualization is a technique that makes seeing data clear and effective in the end, and reaching effective results in visualization depends on having the right set of visualizations for different types of data

Types of perceptions:

HISTOGRAM

bar chart

BUBBLE CHART

RADAR CHART

WATERFALL CHART

PIE CHART

LINE CHART

AREA CHART

TREE MAP

SCATTERPLOT

BOX PLOT

The most important visualization tools:

Tableau: This is the most popular tool for data visualization due to its reliance on scientific research, which improves analysis results with the required speed

BI Bower: An interactive program developed by Microsoft that is often used in business intelligence

Google Chart: It is widely used by the analyst community due to its provision of graphical visualizations

JupiterR: This web-based application features the convenience of creating and sharing documents with visualizations

So we conclude from the above that visualization is the process of showing data in a visual way without having to plan all the information

I hope that I have been successful in identifying the most important points that help a beginner in data science to stand on his feet and prove himself as a data scientist seeking to develop himself and refine his skills

It is certain that many of you, dear readers, have knowledge of other important points that I did not mention. Share them with us in the comments, Thank you.

Advertisements

إضاءة شاملة على ما يجب أن يتعلمه المبتدئ في علم البيانات

Advertisements

سبق وأن نوهنا في مقالات سابقة أن الوظيفة في علم البيانات هي حلم الكثيرين في الآونة الأخيرة، وأصبح هذا الأمر يتطلب مجهوداً في الحصول على خبرة ومعرفة كبيرين بسبب ارتفاع مستوى المنافسة للحصول على هذه الوظيفة

وأهم ركائز الخبرة المطلوبة ليس فقط معرفة الأدوات والتعامل معها بل من الضروري أن يمتلك عالِم البيانات فكرة شاملة عن المفاهيم والتقنيات الرئيسية واستخدامها فيما بعد وفق متطلبات العمل المراد إنجازه

في هذا المقال سنتقدم دليلاً إرشادياً شاملاً للمبتدئين المقبلين على تعلم علم البيانات

لنتعرف في البداية على مفهوم علم البيانات

علم البيانات بشكل مبسط هو تكامل مجموعة علوم كالرياضيات والإحصاء والبرمجة تؤدي عملها مع بعضها للحصول على رؤى مفيدة عند التعامل مع البيانات

:يتفرع عن علم البيانات العديد من العلوم ذات الصلة وتعد العلوم الآتية هي الأكثر شيوعاً نذكر منها

التعلم الآلي وتحليل البيانات وذكاء الأعمال والإحصائيات والرياضيات وغيرها من العلوم التي لم يعد انتشارها يخفى على أحد

:يُستفاد من علم البيانات وفق الميزات والتقنيات السابقة في عدة مجالات نذكر منها

ترجمة اللغة وتحليلات النص، فرز الصور، الاستشعار عن بعد وإدارة الخدمات الصحية

المهام الثلاث الأكثر شيوعاً في علم البيانات

محلل البيانات: تحليل البيانات لتكوين رؤى أفضل لقرارات العمل

عالِم البيانات: استخراج المعلومات المفيدة من البيانات الضخمة

مهندس بيانات: التعامل مع خطوط أنابيب البيانات

ما هي الطرق الأمثل لتعلم عمل البيانات؟

يتميز تعلم علم البيانات بأنه كلما تعمقت في دراسته أكثر كلما ازدادت الأفق المعرفية أمامك أكثر وستشعر بأن ما زال أمامك الكثير لتتعلمه، وبإمكانك كمتعلم مبتدئ أن تضع لنفسك خطة تدريبية تعينك على التعلم بمرونة وسهولة لتتجنب الوقوع في فخ الملل ثم اليأس كما يحصل مع الكثيرين ويمكنك من خلال هذه الخطة تنويع مصادر التعلم كالاستعانة بالدورات التدريبية عبر الإنترنت والاطلاع على الشهادات واختيار المناسب منها وهناك وسائل أخرى سنتطرق إليها لاحقاً

التعرف على المفاهيم الأساسية *

التعرف على الأدوات والبرامج اللازمة التي يستخدمها عالِم البيانات إضافة إلى التقنيات الرئيسية هي من أهم الضرورات التي يجب تعلمها

فتعلم لغة برمجة هو أهم الركائز الضرورية لبدء رحلة التعلم كلغة بايثون (أو أي لغة تختارها)، يجب عليك تعلمها إلى درجة الإتقان كما وأن قراءة المقالات المتعلقة بأساسيات البرمجة وتعلم كيفية كتابة الكودات البرمجية يساعدك على تمكين وترسيخ المعلومات التي تتلقاها

طريقة التعلم عن طريق تنفيذ المشاريع *

تعتبر هذه الطريقة هي الأفضل للتعلم فهي ستدخلك في بيئة العمل في علم البيانات فقيامك بتنفيذ المشاريع ستتشكل لديك الرؤى الواضحة وسيتكون عندك أسلوباً خاصاً بك في استنتاج الخيارات واستكشاف الحلول المناسبة

يتطلب تنفيذ المشاريع إجراء العديد من عمليات البحث وتنفيذ الدراسات ذات الصلة وينصح بالبدء بمشاريع بسيطة تناسب مستواك كمبتدئ، ومع التكرار المستمر والمتابعة الجيدة ستجد نفسك بدأت تتعلم مفاهيم أوسع لتنتقل إلى تنفيذ مشاريع أكثر تعقيداً فتزداد خبرتك ومهاراتك

ما هي أبرز النقاط التي يجب على عالِم البيانات المبتدئ أن يتعلمها؟

يجب عليك اختيار مجال تختص فيه في علم البيانات وبناءً عليه نذكر لك عدة مفاهيم يجب أن تتعلمها وتتقنها

1. المعرفة الشاملة

عليك أدراك العالم الواقعي من حولك عن طريق متابعة الأخبار التي تفيدك في مجال تعلمك ومواكبة كافة التحديثات والتقنيات، فمن خلال توظيف الأحداث من حولك في دراستك في مجال من مجالات علم البيانات يمكنك تحصيل الاستفادة القصوى من مجريات الأحداث من حولك

2. الرياضيات والإحصاء

الرياضيات

الجبر الخطي: هو فرع يفيد في التعلم الآلي لاعتماده على تشكيل المصفوفات التي هي ركيزة أساسية في التعلم الآلي، بحيث تمثل المصفوفة مجموعة البيانات

* الاحتمالات: يفيد هذا الفرع من الرياضيات في التنبؤ بالنتائج الجهولة لحدث معين

التفاضل والتكامل: يفيدان في جمع الفروق الصغيرة لتحديد مشتقات وتكاملات الوظائف وهذا يظهر في التعلم العميق والتعلم الآلي

الإحصاء

الإحصاء الوصفي: يشمل (المتوسط والوسيط والإحصاءات المقطوعة والإحصاءات الموزونة) وتعتبر هذه بداية مراحل تحليل البيانات الكمية المتشكلة على هيئة مخططات ورسوم بيانية

الإحصاء الاستدلالي: تشمل تحديد مقاييس العمل اختبارات أ وَ ب وإنشاء اختبارات الفرضيات والقيمة الاحتمالية وقيم ألفا لتحليل البيانات المجمعة

3. التعامل مع قواعد البيانات

عند التطرق إلى الحديث عن هندسة البيانات فيجدر بنا التنويه إلى التقاطع بين عالم البيانات ومهندس البيانات، بحيث يتم إنشاء خطوط أنابيب لجميع البيانات من عدة مصادر وتخزينها في مستودع بيانات واحد

SQL وكمبتدئ ينصح بتعلم

One RDBMS ومن ثم الانتقال إلى نظام

One NoSQL و MySQL مثل

Advertisements

4. لغة بايثون والتعرف على مكتباتها

وهي اللغة الأكثر استخداماً في البرمجة للاستخدام اللاحق في تحليلات البيانات نظراً لبساطتها من حيث بناء الكودات وتنظيم الجُمل

وهي تمتلك العديد من المكتبات

NumPy و Pandas و Matplotlib و Scikit-Learn مثل

ما يتيح لعالِم البيانات باستخدام البيانات بفاعلية أكبر

يوجد دورات تدريبية للمبتدئين في بايثون

Coursera أو Udemy على

يمكن الاستفادة منها في تعلم مبادئ بايثون

5. تنظيف البيانات

وهي مَهمة تستهلك بالنسبة للمبتدئين كثيراً من الوقت لكن لابد من تنفيذها وذلك من أجل الحصول على تحليل بيانات جيد ناتج عن بيانات نظيفة

وللتوضيح بشكل تفصيلي عن تنظيف البيانات يمكنك قراءة مقال شامل من خلال هذا الرابط

6. تحليل البيانات الاستكشافية

يقصد بهذا النوع من التحليل اكتشاف حالات الشذوذ في البيانات واختبار الفرضيات بمساعدة الإحصاءات والرسوم البيانية

كمبتدئ يمكنك استخدام بايثون

وفق الخطوات التالية EDA لإجراء

جمع البيانات: تتضمن جمع البيانات الدقيقة من مصادر متعددة وقياسها وتحليلها بغية إيجاد حل لمشكلة معينة

تنظيف البيانات: استكشاف البيانات غير الصحيحة وإصلاحها

التحليل أحادي المتغير: وهي عملية تحليل تعتمد على تغير واحد دون التطرق إلى العلاقات المعقدة والهدف منها وصف البيانات وتحديد الأنماط الموجودة

التحليل الثنائي المتغير: تجري هذه العملية مقارنة بين متغيرين لتحديد كيفية تأثير الميزات على بعضها البعض لإجراء التحليل وتحديد الأسباب

7. التصور

أحد أهم الدعائم الأساسية لكافة مشاريع تحليل البيانات، فالتصور هو تقنية تجعل من رؤية البيانات بشكل واضح وفعال في النهاية، والوصول إلى نتائج فعالة في التصور يعتمد على امتلاك المجموعة الصحيحة من التصورات لأنواع البيانات المختلفة

:أنواع التصورات

HISTOGRAM

BAR CHART

BUBBLE CHART

RADAR CHART

WATERFALL CHART

PIE CHART

LINE CHART

AREA CHART

TREE MAP

SCATTERPLOT

BOX PLOT

: أهم أدوات التصور

:Tableau

تعد هذه الأداة الأكثر شيوعاً في تصور البيانات لاعتمادها على البحث العلمي مما يحسن نتائج التحليل بالسرعة المطلوبة

:Bower BI

برنامج تفاعلي مطوَّر من قِبَل شركة مايكروسوفت يستخدم غالباً في ذكاء الأعمال

:Google Chart

يستخدم بكثرة عند مجتمع المحللين نظراً لما يوفره من إنتاج التصورات الرسومية

:JupiterR

يعتمد هذا التطبيق على الويب ويتميز بأنه يتيح إنشاء المستندات التي تتضمن التصورات ومشاركتها بكل أريحية

إذاً نستنتج مما سبق أن التصور هو عملية إظهار البيانات بشكل مصوَّر مرئي دون الحاجة إلى تخطيط جميع المعلومات

أرجو أن أكون قد وُفِّقت في تحديد أكثر النقاط أهمية والتي تعين المبتدئ في علم البيانات على الوقوف على قدميه وإثبات نفسه كعالِم بيانات يسعى إلى تطوير ذاته وصقل مهاراته

من المؤكد أن كثيراً منكم أعزاءي القراء لديهم المعرفة بنقاط هامة أخرى لم أقم بذكرها شاركونا بها في التعليقات ولكم الشكر

Advertisements

Stages of preparation for building a successful data science team

Posted on July 5, 2023July 5, 2023 by s4l8384gmailcom

Advertisements

The data science employee in his first appointment period often suffers from some difficulties that are embodied in some chaos, instability, lack of organization, and perhaps difficulty in adapting and confusion, especially in the early days, at the very least, but the new employee must overcome these obstacles, which, in my opinion, are a normal condition. His first steps towards success and development

What we will discuss in this article is how to create the right conditions for building a successful team in the data science job

Co-workers are the environment that helps each person in this group to progress and develop at their various levels, and as a junior employee, your colleague, who was hired a short time ago, will help you answer beginners’ questions, and soon you will have an idea of the basics of the work system for the job, and as your activity grows and develops Your level You can start the stage of receiving ideas about a group of experiences and skills from those older than you in the job with experience and competence at work until you find in yourself that experienced employee who can discuss with his manager on deeper and more accurate topics, as the manager in general tends to the employee who offers suggestions and initiates To the effective discussion by expressing valuable opinions and providing feasible solutions.

You must agree with me that if we look at any successful functional community, whether it is a company, an institution, or even within the private sector, we see that the basis for success lies in the spirit of cooperation and love among the team members at different levels and degrees.

At the beginning of talking about the incorporation stages, especially in the first month of the job, we recommend asking a lot of questions, as it is an ideal period for receiving information, setting priorities and learning vocabulary, by following the following instructions:

1. Be sure to join the guidance units provided by your company, which are dedicated to guiding new employees, as they are capable of informing you of the company’s policy and approach in terms of privacy, security and ethics, and you will also be able to request comprehensive guides for what you need.

2. Always seek information about the team’s work so that you can keep up with the work with them, through continuous communication with your manager and try to make suggestions that contribute to the progress of the company’s work, and try to know the type of challenges that the company faces to start building a successful plan based on your skills and method to overcome problems and face the challenges.

3. Take advantage of the opportunity when there are no internal repositories to publish analytics suites, collect examples and create one so that these repositories become very important to the team and future employees, and do not miss out on getting to know the previous work or project of the company – that is, before your appointment period – to have an idea of how it works Upcoming projects.

4. Try to stay abreast of current issues in the company by joining e-mail subscriptions and other chat platforms. Joining these channels, getting to know their users, and sharing ideas and experiences with them helps you gain more experience.

5. Make sure to introduce yourself in front of your manager and your colleagues through the meetings, and try briefly to present some of your work and projects that you have undertaken and the solutions that you presented during the implementation of the projects. It will increase their confidence in you.

We have already explained in a previous article how to build a business portfolio in the field of data science. For information, click here

6. It is necessary to know the main contacts in the company so you should request a list of contacts from your manager or colleagues

Advertisements

Start building your own data science ecosystem

1. The first step is to prepare your computer with login and remote access information, download the necessary software for your business, get technical support, and don’t forget the necessary equipment and devices

2. It is very important that you obtain the information as soon as possible after your appointment, as the processing takes some time and the time factor here is very important. You should take the initiative directly to ask your manager and those in charge of the work about the data sets that you need to communicate with them and ask for a list of websites that you may need in your business

3. Definitely don’t forget to download the software that your team relies on to work continuously, such as programming languages and data visualization tools

4. Understanding (domain): It is very necessary to help you ensure that the data is interpreted correctly when doing analysis or using a machine learning model The proficiency stage After completing the correct preparation and preparation stage, you must establish yourself and

prove your competence by following these steps:

1. Start your career journey by getting to know your colleagues and introducing yourself to them, such as asking your manager to work with them by appointing you to the team. Share your opinions and experiences with them, even if they are modest. This will help them determine the level of interaction with you and will help build a spirit of cooperation and participation among team members.

2. The first impression is the effect that will be imprinted on your colleagues from the first meeting, whether it is at the level of your morals or your scientific level. In terms of ethics and dealing, people generally tend towards a humble, loving and tolerant person, and they rush to gain his friendship to be close to him. As for the scientific level, when your colleagues find you A person who loves to cooperate and share ideas and experiences will be an ideal person and a model for an efficient employee

3. Let others know about the nature of your work and your main mission in the company, and keep them up to date with your work style and achievements, such as placing links in newsletters and presenting them to the team

Finally..

I believe that by following these steps it is possible to overcome the most difficult period in the appointment stage for a new job, and this is what came to my mind regarding the matters that necessitated that.

My friends If you, think that there are things that we did not mention that may help in establishing a successful work team, then share them with us in the comments so that we can apply what we have previously read on the ground and build a small team whose members exchange information and experiences between the publisher and the recipient .. Thank you.

Advertisements

مراحل التجهيز لبناء فريق عمل ناجح في علم البيانات

Advertisements

غالباً ما يعاني موظف علم البيانات في فترة تعيينه الأولى من بعض الصعوبات التي تتجسد ببعض الفوضى وعدم الاستقرار وقلة التنظيم ولربما صعوبة التأقلم والارتباك خصوصاً في الأيام الأولى على أقل تقدير، ولكن لابد للموظف الجديد أن يتجاوز هذه العراقيل التي هي باعتقادي حالة طبيعية فتجاوز هذه المرحلة يعتبر أولى خطواته نحو النجاح والتطور

وما سنتناوله في مقالتنا هذه هو كيفية تهيئة الظروف المناسبة لبناء فريق عمل ناجح في وظيفة علم البيانات

يعتبر زملاء العمل هم البيئة التي تساعد كل شخص في هذه المجموعة على التقدم والتطور وعلى مختلف مستوياتهم، وكونك موظف مبتدئ ليعينك زميلك الذي تم تعيينه منذ فترة وجيزة على الإجابة عن أسئلة المبتدئين وسرعان ما تتشكل لديك فكرة عن أساسيات منظومة العمل للوظيفة، ومع نمو نشاطك وتتطور مستواك يمكن أن تبدأ مرحلة تلقي أفكار حول مجموعة خبرات ومهارات ممن هم أقدم منك في الوظيفة من ذوي الخبرة والكفاءة في العمل إلى أن تجد في نفسك ذلك الموظف المتمرس الذي بإمكانه مناقشة مديره في مواضيع أعمق وأدق، فالمدير بشكل عام يميل إلى الموظف الذي يقدم الاقتراحات ويبادر إلى المناقشة الفعالة عن طريق إبداء الآراء القيمة وتقديم الحلول المجدية

ولابد أنكم تتفقون معي بأننا إذا نظرنا إلى أي مجتمع وظيفي ناجح شركة كانت أم مؤسسة أو حتى ضمن القطاع الخاص نرى أن أساس النجاح يكمن روح التعاون والمحبة بين أعضاء الفريق على اختلاف على مستوياتهم وشهاداتهم

وفي مستهل الحديث عن مراحل التأسيس وخصوصاً في الشهر الأول من الوظيفة ننصح بالإكثار من الأسئلة فهي فترة مثالية لتلقي المعلومات وتحديد الأولويات وتعلم المفردات وذلك من خلال اتباع الإرشادات التالية

احرص على الانضمام إلى الوحدات الإرشادية التي تقدمها شركتك وهي مخصصة لتوجيه الموظفين الجدد فهي كفيلة بإطلاعِك على سياسة الشركة ونهج عملها من ناحية الخصوصية والأمن والأخلاق، كما وسيكون بإمكانك طلب أدلة إرشادية شاملة بما تحتاجه

اسعى دائماً للحصول على معلومات تخص عمل الفريق لكي تتمكن من مواكبة العمل معهم وذلك عن طريق التواصل المستمر مع مديرك ومحاولة تقديم اقتراحات تسهم في تقدُّم عمل الشركة، وحاول معرفة نوع التحديات التي تواجهها الشركة لتبدأ ببناء خطة ناجحة معتمداً على مهاراتك وأسلوبك للتغلب على المشاكل ومواجهة التحديات

اغتنم الفرصة في حال عدم وجود مستودعات داخلية لنشر مجموعات التحليلات وقم بجمع الأمثلة وإنشاء واحدة بحيث تصبح هذه المستودعات مهمة جداً للفريق والموظفين المستقبليين ولا تفوت على نفسك التعرف على العمل أو المشروع السابق للشركة – أي قبل فترة تعيينك – لتتكون لديك فكرة عن آلية عمل المشاريع القادمة

حاول البقاء على اطلاع مستمر على المواضيع الحالية في الشركة وذلك عن طريق الانضمام إلى اشتراكات البريد الإلكتروني ومنصات الدردشة الأخرى فانضمامك لهذه القنوات والتعرف على روداها ومشاركتهم الأفكار والخبرات يساعدك اكتساب مزيد من الخبرة

احرص على تقديم نفسك أمام مديرك وزملائك من خلال الاجتماعات وحاول بإيجاز طرح بعض أعمالك ومشاريعك التي قمت بها والحلول التي قدمتها خلال قيامك بالمشاريع أي باختصار أعطِ نظرة مبسطة عن إنجازاتك كتلك التي تحدثت عنها أثناء المقابلة، فاطلاع مديرك وزملائك على محفظة أعمالك سيرفع رصيدك العملي وسيزيد ثقتهم بك

وقد كنا قدر شرحنا في مقال سابق كيفية بناء محفظة أعمال في مجال علم البيانات للاطلاع اضغط هنا

من الضروري التعرُّف على جهات الاتصال الرئيسية في الشركة لذا يجب عليك طلب قائمة بجهات الاتصال من مديرك أو زملائك

Advertisements

ابدأ بتجهيز منظومة عملك الخاصة بعلوم البيانات

الخطوة الأولى هي إعداد الكمبيوتر الخاص بك ورفده بمعلومات تسجيل الدخول والوصول عن بعد، قم بتنزيل البرامج اللازمة لعملك واحصل على الدعم الفني ولا تنسى المعدات والأجهزة اللازمة

من المهم جداً أن تحصل على المعلومات في أسرع وقت ممكن بعد تعيينك إذ أن المعالجة تحتاج لبعض الوقت وعامل الوقت هنا مهم جداً، عليك المبادرة مباشرةً بسؤال مديرك والقائمين على العمل عن مجموعات البيانات التي تلزمك للتواصل معهم واطلب قائمة بمواقع الويب التي قد تحتاجها في عملك

بالتأكيد لا تنس تحميل البرامج التي يعتمد عليها فريقك في العمل بشكل مستمر كلغات البرمجة وأدوات تصور البيانات

فهم (الدومين): فهو أمر ضروري جداً يعينك على ضمان تفسير البيانات بشكل صحيح عند القيام بعمليات التحليل أو استخدام نموذج التعلم الآلي

مرحلة إثبات الكفاءة

بعد إتمامك لمرحلة التجهيز والإعداد الصحيحين يتوجب عليك تثبيت نفسك وإثبات كفاءتك وذلك باتباع الخطوات التالية

ابدأ رحلتك الوظيفية بالتعرف على زملائك وعرفهم عن نفسك كأن تطلب من مديرك أن يعملهم بتعيينك معهم في الفريق شاركهم آراءك وخبراتك ولو كانت متواضعة فهذا سيساعدهم على تحديد مستوى التفاعل معك وسيساعد في بناء روح التعاون والمشاركة بين أعضاء الفريق

الانطباع الأول هو الأثر الذي سينطبع عند زملائك منذ اللقاء الأول سواء كان على مستوى أخلاقك أو مستواك العلمي، فمن ناحية الأخلاق والتعامل يميل الناس بشكل عام نحو الشخص المتواضع والمحب والمتسامح ويسارعون لاكتساب صداقته ليكونوا مقربين منه، أما على المستوى العلمي فعندما يجد زملاؤك فيك الشخص المحب للتعاون وتشارك الأفكار والخبرات فستكون بنظرهم شخصاً مثالياً ونموذجاً للموظف الكفؤ

دع الآخرين يتعرفون على طبيعة عملك ومهمتك الأساسية في الشركة وابقهم على اطلاع دائم بأسلوب عملك وإنجازاتك كأن تضع روابط في الرسائل الإخبارية وتقدمها إلى الفريق

أخيراً.. أعتقد أنه باتباع هذه الخطوات يمكن تجاوز الفترة الأصعب في مرحلة التعيين في وظيفة جديدة، وهذا ما وصل إلى ذهني من أمور تعين على ذلك

إن كنتم أصدقائي ترون أن هناك أمور لم نتطرق إلى ذكرها قد تساعد على تأسيس فريق عمل ناجح فشاركونا فيها في التعليقات لنطبق ما قرآناه سابقاً على أرض الواقع ونبني فريقاً مصغراً يتبادل أعضاؤه المعلومات والخبرات بين الناشر والمتلقي .. وشكراً

Advertisements

With a little experience, you can land a job in data science

Posted on June 8, 2023June 8, 2023 by s4l8384gmailcom

Advertisements

Although the job market in data science requires skill and experience, lack of experience or even a lack of it does not prevent you from getting a data science job. How is that done? This is what we will discuss in this article

It is noticeable in recent years the great interest in the development of data science of all kinds, such as big data generated by smart devices and the diversity of computer resources such as cloud computing. On the other hand, the development of algorithms has received a great deal of attention.

In addition, the diversity of the fields of the labor market in data science, which includes health, transportation, and industry sectors, in addition to academic, environmental, security, and other activities.

And with the diversity of areas that branch out from data science, such as data analysis, predictive analysis, machine learning, deep learning, data visualization, and other branches.

All these factors have led to an increased demand for data scientists, who have a variety of fields of employment, with a variety of available opportunities, including:

Data Scientist, Data Analyst, Predictive Analyst, Business Analyst, AI Writer, Data Visualizer, Data Engineer

So we are going to give you a set of tips that will help you get a job in data science

1. Learn key skills:

It is necessary to learn the basic principles of data science by following good-level online training courses, and it is preferable to obtain a degree in a university, and these skills include:

Problem Solving, Decision Making, Programming (Python or R), Statistics, Mathematics (Linear Algebra and Calculus), Machine Learning, Deep Learning, Data Visualization, Report Writing

Mastering these skills will increase your chance of getting a job in data science

2. Learn about data science libraries:

The most famous of these libraries:

NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn, Scikit-Learn, Tensorflow, Keras

And other libraries that must be recognized

3. Stay up-to-date with developments and developments:

One may think that once he gets the job, he no longer needs to keep up with new developments and technologies in this field, but this view is wrong par excellence. Staying abreast of developments in data science increases the skills and experience of the learner because forgetting or interrupting learning is the first enemy of progress and distinction.

4. Specialization in a specific field:

Especially for those who do not have the comprehensive experience that qualifies them to get a job in data science. Therefore, expanding the mastery of a specific field in one of the sub-fields is considered an effective weapon in the hands of its bearer, as is the case in mastering machine learning or deep learning.

5. Self-training on practical experiences:

This advice is specifically directed at learning and developing machine learning algorithms. After the learning stage comes the stage of being able to write code that leads to algorithmic outputs that produce real data, and this will pave the way for you to be able to modify codes, produce new outputs, and make comparisons and analyzes.

Advertisements

6. Take notes

Recording notes and all the experiences you have learned will help you to retrieve information when you need to refer to it, and with the passage of time it will form a blog that you can benefit from in the future so that you can build your own brand.

7. Follow online training courses

It is widely available on the Internet, but be sure to follow the reliable courses in terms of information led by trainers with scientific weight in this field

Start by learning the principles of data science, machine learning, deep learning, and other technologies

And I recommend courses offered by famous platforms such as Coursera, as they offer scientific degrees in cooperation with the best universities in the world, and it is not necessary to apply for paid courses in order for the novice learner to start developing his skills, as the free courses are sufficient for such cases

8. Support your CV with a professional certificate

In continuation of what was stated in the previous paragraph, you can obtain a certificate after you have followed a paid course. This certificate is considered an official document indicating your level of experience and skill.

9. Create a community of data scientists

It is one of the things that increase your chances of being accepted into a job in data science

The following platforms are fertile environments for building a community of data scientists

LinkedIn: A scientific community is built by creating and sharing data science posts on the platform

Medium: Through it, you can create a blog related to data science and build an information network

Kaggle: Through it, you can participate in data science competitions and build a network

10. Completion of projects in accordance with the requirements of the potential job

You must complete projects related to the field of work that you prefer to apply for in the potential job, for example, if you prefer to apply for a job in the field of data visualization, you must implement projects related to data visualization

11. Start your career at a low job level

As working at low job levels does not require you to have a lot of sufficient experience as a beginner in the job, and with the acquisition of more experience, you can search for a higher-level job, but the right start for the inexperienced starts from a mini-work environment

12. Build a distinguished resume

Building a distinguished CV reflects a positive impression on decision makers in employment matters, and thus will support your chances of getting a job.

And we can call the characteristic of excellence on the resume if it has the factors we mentioned in a previous article, you can view them by reading the article in detail from here How to write a killer resume and ace the interview

Advertisements

بقليل من الخبرة يمكنك أن تحصل على وظيفة في علوم البيانات

Advertisements

رغم أن سوق العمل في علم البيانات يتطلب المهارة والخبرة إلا أن قلة الخبرة أو حتى انعدامها لا يمنع من أن تحصل على وظيفة علم البيانات كيف يتم ذلك؟ هذا ما سنناقشه في هذا المقال

من الملاحظ في السنوات الأخيرة الاهتمام الكبير بتطوير علوم البيانات بأنواعها كالبيانات الضخمة المتولدة عن طريق الأجهزة الذكية وتنوع الموارد الحاسوبية كالحوسبة السحابية، ومن جانب آخر نال تطوير الخوارزميات حيزاً كبيراً من الاهتمام، والجانب الأكثر أهمية من ذلك أن مجالات العمل في علم البيانات ذات مصدر مفتوح

علاوة على ذلك تنوع مجالات سوق العمل في علم البيانات والتي تشمل قطاعات الصحة والنقل والصناعة إضافة إلى النشاطات الأكاديمية والبيئية والأمنية وغيرها من الفعاليات الأخرى

ومع تنوع المجالات التي تتفرع عن علم البيانات كتحليل البيانات والتحليل التنبؤي والتعلم الآلي والتعلم العميق وتصور البيانات وغيرها من الفروع الأخرى

كل هذه العوامل أدت إلى تزايد الطلب على علماء البيانات الذين تنوعت أمامهم مجالات التوظيف مع تنوع الفرص المتاحة والتي نعدد منها

عالم بيانات، محلل بيانات، محلل تنبؤي، محلل الأعمال، كاتب الذكاء الاصطناعي، مصور البيانات، مهندس بيانات

لذا سنتقدم لك مجموعة نصائح تساعدك على الحصول على وظيفة في علم البيانات

1- : تعلم المهارات الرئيسية

من الضروري تعلم المبادئ الأساسية لعلم البيانات وذلك عن طريق متابعة دورات تدريبية ذات مستوى جيد عبر الإنترنت كما ويفضل الحصول على شهادة في إحدى الجامعات وتشمل هذه المهارات

(R حل المشكلات، صنع القرار، البرمجة ( بايثون أو

الإحصاء، الرياضيات (الجبر الخطي وحساب التفاضل والتكامل)، التعلم الآلي، التعلم العميق، تصور البيانات، كتابة التقارير

إتقان هذه المهارات سيزيد فرصتك في الحصول على وظيفة في علم البيانات

2- :التعرف على مكتبات علوم البيانات

:وأشهر هذه المكتبات

NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn, Scikit-Learn, Tensorflow, Keras

وغيرها من المكتبات التي لابد من التعرف عليها

3- :الاطلاع على المستجدات والتطورات بشكل مستمر

قد يعتقد المرء أنه بمجرد حصوله على الوظيفة فإنه لم يعد بحاجة إلى مواكبة التطورات والتقنيات الجديدة في هذا المجال إلا أن هذه النظرة خاطئة بامتياز فالبقاء على اطلاع دائم على تطورات علم البيانات يزيد المهارات والخبرات عند المتعلم لأن النسيان أو الانقطاع عن التعلم هو العدو الأول للتقدم والتميز

4- :التخصص في مجال معين

وخصوصاً للذين لا يمتلكون الخبرة الشاملة التي تؤهلهم للحصول على الوظيفة في علم البيانات لذا فالتوسع في إتقان مجال معين في إحدى المجالات الفرعية يعتبر سلاح فعال بيد حامله كما هو الحال في إتقان التعلم الآلي أو التعلم العميق

5-:التدرب الذاتي على الخبرات العملية

وهذه النصيحة موجهة خصيصاً لتعلم وتطوير خوارزميات التعلم الآلي فبعد مرحلة التعلم تأتي مرحلة القدرة على كتابة الكودات البرمجية المؤدية إلى مخرجات خوارزميات تنتج بيانات حقيقية، وهذا سيمهد أمامك الطريق لتصبح قادراً على تعديل الكودات وإنتاج مخرجات جديدة وإجراء المقارنات والتحليلات

Advertisements

6- :تدوين الملاحظات

تسجيل الملاحظات وكل ما تعلمته من خبرات سيعينك على استعادة المعلومات عند الحاجة إلى الرجوع إليها وسيشكل مع مرور الزمن مدونة يمكنك الاستفادة منها مستقبلاً بحيث تبني لك علامة تجارية خاصة بك

7-:متابعة دورات تدريبية عبر الإنترنت

وهي متوفرة بشكل كبير على شبكة الإنترنت ولكن احرص على اتباع الدورات الموثوقة من حيث المعلومات يقودها مدربون يتمتعون بثقل علمي في هذا المجال

ابدأ من تعلم مبادئ علوم البيانات والتعلم الآلي والتعلم العميق وغيرها من التقنيات

Coursera وأوصي بدورات تقدمها منصات شهيرة مثل

فهي تقدم شهادات علمية بالتعاون مع أفضل الجامعات في العالم، ولا يشترط التقدم إلى الدورات المدفوعة لكي يبدأ المتعلم المبتدئ بتطوير مهاراته فالدورات المجانية تفي بالغرض لمثل هذه الحالات

8- :ادعم سيرتك الذاتية بشهادة مهنية

واستطراداً لما ورد في الفقرة السابقة يمكنك الحصول على شهادة بعد اتباعك لدورة مدفوعة وتعتبر هذه الشهادة وثيقة رسمية تدل على مستوى خبرتك ومهارتك

9- :إنشاء مجتمع علماء البيانات

وهي من الأمور التي ترفع من حظوظك في القبول في وظيفة في علم البيانات

وتعتبر المنصات الأساسية التالية بيئات خصبة لبناء مجتمع يضم علماء البيانات

: LinkedIn

يتم بناء مجتمع علمي عن طريق إنشاء منشورات علوم البيانات ومشاركتها على المنصة

: Medium

ومن خلالها يمكنك إنشاء مدونة تتعلق بعلم البيانات وبناء شبكة معلومات

: Kaggle

ومن خلالها يمكنك المشاركة في مسابقات علوم البيانات وبناء شبكة

10- :إنجاز مشاريع وفق متطلبات الوظيفة المحتملة

عليك إنجاز مشاريع تتعلق بمجال العمل الذي تفضل التقدم إليه في الوظيفة المحتملة، مثلاً إن كنت تفضل التقدم على وظيفة في مجال تصور البيانات فيجب عليك تنفيذ مشاريع تتعلق بتصور البيانات

11- :ابدأ مسيرتك الوظيفية بمستوى وظيفي منخفض

إذ أن العمل في مستويات وظيفية منخفضة لا يحتاج منك الكثير من الخبرة الكافية كمبتدئ في الوظيفة، ويمكنك مع اكتساب مزيد من الخبرات أن تبحث عن وظيفة ذات مستوى أعلى لكن البداية الصحيحة بالنسبة لقليلي الخبرة تنطلق من بيئة عمل مصغرة

12- :بناء سيرة ذاتية متميزة

بناؤك لسيرة ذاتية متميزة يعكس انطباعاً إيجابياً لدى أصحاب القرار في أمور التوظيف وبالتالي ستدعم حظوظك في الحصول الوظيفة

ويمكن أن نطلق صفة التميز على السيرة الذاتية إذا توفرت فيها عوامل ذكرناها في مقال سابق يمكنك الاطلاع عليها من خلال قراءة المقال بشكل مفصل من هنا

Advertisements

5 Free Data Engineering Projects Which To Build Your High-Level portfolio

Posted on May 22, 2023May 30, 2023 by s4l8384gmailcom

Advertisements

Data engineering in our current era enjoys a great deal of interest and unprecedented demand, as many believe that it will be the most important science in the near future and will occupy a prominent place within the family of all data sciences, and even beyond that, data engineering is considered the future of artificial intelligence.

This science derives its importance as it mainly represents the backbone of data, so to speak, and rather the data infrastructure on which data science in all its branches depends.

Therefore, due to the scarcity of data engineering projects, we put in your hands five projects that will help you build a strong business portfolio that raises your chances when applying for any job related to data science.

Before moving on to the list of projects, please share this information and follow the blog in support of us to continue providing everything that is useful, and we are pleased to see your opinions and experiences in the comments .. thanks

Let’s get to know the five projects:

1. Surfline Dashboard

What you will learn in this project You will collect data from Surfline API via pipeline and export CSV file to Amazon S3

The goal of this project is to have a nice dashboard showing the data and to that end it loads the latest file into S3 to eventually feed it into the Postgres data warehouse

Advertisements

2. Audiophile End-To-End ELT Pipeline

The implementation of this project requires the creation, design, and management of a data pipeline that will extract data from Crinacle’s Headphone and InEarMonitor databases and finalize metabase dashboard data.

You will learn AWS S3, Redshift, RDS, data transformation tool dbt, streaming

3. The FinnHub Streaming Data Pipeline

The aim of this project is to provide users with real-time financial data through a solid foundation

You will deal with building and implementing a data architecture that will handle big data in real time and stream data pipelines based on FinnHub.io API which is WebSocket which is used for real time handling data.

You will learn, for example:

Apache Kafka, Spark, Cassandra, Kubernetes and Grafana

4- Twitter data pipeline using Airflow

Through this project you will learn the main principles of Airflow and the skills of creating a data pipeline

In a big data environment, the concept of data pipeline is automatically associated with data engineering, and data engineering mastery is associated with mastery of data pipeline skills

You will also learn:

Python for DE
Airflow Basics
Working with Tweepy
Twitter Data Package
Writing ETL functions
Data storage on Amazon S3

5. Youtube data engineering project from start to finish

Frankly, this project carries a great benefit, so do not skimp on yourself by enriching your information and raising your scientific balance in data engineering, in addition to learning how to understand problems and address them, so you will implement a complete data engineering project, and the implementation will take you about three hours.

You will follow the trainer’s instructions step by step, highlighting the important points and necessary details

Advertisements

خمسة مشاريع مجانية لهندسة البيانات تبني بها محفظة أعمال عالية المستوى

Advertisements

تحظى هندسة البيانات في عصرنا الحالي بحيزٍ كبيرٍ من الاهتمام والإقبال غير المسبوق حيث أن الكثيرين يرون أنها من ستكون أهم العلوم في المستقبل القريب وستحتل مكانة مرموقة ضمن عائلة علوم البيانات كافة بل ويتعدى ذلك إلى اعتبار هندسة البيانات مستقبل الذكاء الاصطناعي

يستمد هذا العلم أهميته باعتبار أنه يمثِّل بشكل رئيسي عصب البيانات إن صح التعبير وبالأحرى البنية التحتية للبيانات التي تعتمد عليها علوم البيانات بكافة فروعها

لذا ونظراً لندرة توفر مشاريع هندسة البيانات، نضع بين أيديكم خمسة مشاريع تساعدك على بناء محفظة أعمال قوية ترفع من حظوظك عند التقدم لأي وظيفة تتعلق بعلوم البيانات

قبل الانتقال إلى قائمة المشاريع الرجاء مشاركة هذه المعلومات ومتابعة المدونة دعماً لنا للاستمرار بتقديم كل ما هو مفيد، كما ويسعدنا مشاهدة آراءكم وتجاربكم في التعليقات.. مع جزيل الشكر

:هيا بنا لنتعرف على المشاريع الخمسة

1. Surfline Dashboard

ما ستتعلمه في هذا المشروع بأنك ستقوم بتجميع البيانات

عبر خط الأنابيب Surfline API من

Amazon S3 إلى CSV وتصدير ملف

الهدف من هذا المشروع هو الحصول على لوحة معلومات رائعة تعرض البيانات وللوصول إلى هذه الغاية يتقوم بتحميل أحدث ملف في S3 ليتم في نهاية المطاف إدخاله في مستودع بيانات Postgres

Advertisements

2. Audiophile End-To-End ELT Pipeline

يتطلب تنفيذ هذا المشروع إنشاء وتصميم وإدارة خط أنابيب البيانات التي ستقوم باستخراج البيانات

Crinacle’s Headphone من قواعد البيانات

InEarMonitorو

وإنهاء بيانات لوحة بيانات قاعدة التعريف

ستتعلم

AWS S3 ، Redshift ، RDS ،

التدفق ،dbt أداة تحويل البيانات

3. The FinnHub Streaming Data Pipeline

الهدف من هذا المشروع هو إمداد المستخدمين ببيانات مالية في الوقت الفعلي من خلال قاعدة متينة سوف تتعامل مع بناء وتنفيذ بنية البيانات التي بدورها ستتعامل مع بيانات ضخمة في الوقت الفعلي كما وستقوم بتدفق خطوط أنابيب البيانات

WebSocket وهو FinnHub.io API استناداً على

والذي يستخدم لبيانات التعامل في الزمن الحقيقي

سوف تتعلم على سبيل المثال لا الحصر:

Apache Kafka, Spark, Cassandra, Kubernetes and Grafana

4- Twitter data pipeline using Airflow

من خلال هذا المشروع

Airflow ستتعلم المبادئ الرئيسية لـ

ومهارات إنشاء خط أنابيب البيانات

في بيئة البيانات الضخمة يرتبط مفهوم خط أنابيب البيانات تلقائياً بهندسة البيانات ويعتبر احتراف هندسة البيانات مقروناً بإتقان المهارات المتعلقة بالتعامل مع خط أنابيب البيانات

: ستتعلم أيضاً

Python for DE

Airflow أساسيات

Tweepy والعمل مع

Twitter Data Package

ETL كتابة وظائف

Amazon S3 تخزين البيانات على

5. من البداية إلى النهاية Youtube مشروع هندسة بيانات

بصراحة هذا المشروع يحمل فائدة كبيرة لذا لا تبخل على نفسك بإغناء معلوماتك ورفع رصيدك العلمي في هندسة البيانات إضافة إلى تعلمك كيفية فهم المشاكل ومعالجتها لذا فستقوم بتنفيذ مشروع هندسة بيانات كامل وسيستغرق معك التنفيذ حوالي ثلاث ساعات

ستتَّبِع تعليمات المدرب خطوة بخطوة مع الوقوف على النقاط الهامة والتفاصيل الضرورية