علم البيانات Data Science مسار تعلم
علم البيانات هو علم متعدد التخصصات يعتمد على استخدام الأساليب العلمية والمعالجات والخوارزميات والأنظمة لاستخراج المعرفة والأفكار من شكلين من أشكال البيانات ، سواء كانت منظمة أو غير منظمة ، على غرار حفر البيانات. يعتمد علم البيانات أيضًا على تقنيات التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي وبرامج معالجة البيانات الضخمة. يتم تعريف علم البيانات على أنه “مفهوم…
علم البيانات
هو علم متعدد التخصصات يعتمد على استخدام الأساليب العلمية والمعالجات والخوارزميات والأنظمة لاستخراج المعرفة والأفكار من شكلين من أشكال البيانات ، سواء كانت منظمة أو غير منظمة ، على غرار حفر البيانات. يعتمد علم البيانات أيضًا على تقنيات التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي وبرامج معالجة البيانات الضخمة.
يتم تعريف علم البيانات على أنه “مفهوم موحد يعتمد على الإحصائيات وتحليل البيانات والتعلم الآلي والأساليب ذات الصلة لاستخدام البيانات لفهم وتحليل الظواهر الفعلية.”
يستخدم نظريات وأساليب من تخصصات متعددة بما في ذلك الرياضيات والإحصاء وعلوم المعلومات وعلوم الكمبيوتر.
تصور جيم جراي ، الحائز على جائزة تورينج ، علم البيانات على أنه “النموذج الرابع” للعلم (التجربة ، النظرية ، الحساب ، والآن البيانات) ، مؤكداً أن “كل شيء في العلم يتغير بسبب تأثير تكنولوجيا المعلومات” وفيضان البيانات.
أصبحت علوم البيانات كلمة رنانة في عام 2012 عندما وصفتها هارفارد بزنس ريفيو بأنها “أكثر الوظائف إثارة في القرن الحادي والعشرين”. يتم استخدامه الآن بالتبادل مع المفاهيم السابقة مثل تحليلات الأعمال وذكاء الأعمال والتحليلات التنبؤية والإحصاءات. حتى هانز روسلينج شرح مصطلح علم البيانات الساخنة في فيلم وثائقي لهيئة الإذاعة البريطانية عام 2011: “الإحصائيات هي أهم موضوع من حولنا في الوقت الحالي”. يلاحظ نيت سيلفر أن علم البيانات يجعل الإحصائيات أكثر سخونة. في بعض الحالات ، تم إعادة تسمية العديد. تعريف أو محتوى الدورات المناسبة.
أنواع علم البيانات
اهم أدوات علم البيانات
اهم مكتبات علم البيانات واهم المصطلحات والأدوات والمقاييس
سيتم شرح التفاصيل التالية بطريقة احترافية ابقى قريبا لمعرفة مزيد من التفاصيل
ID | Term |
1 | AI |
2 | Python – Map and Filter |
3 | anaconda |
4 | Anaconda Environment Setup |
5 | Appendix |
6 | Associations |
7 | Autoencoders |
8 | Autoencoders (AutoRec) |
9 | Basic Intuitions |
10 | Bayesian Approach |
11 | Bayesian Matrix Factorization |
12 | Bayesian Matrix Factorization |
13 | Bayesian Ranking |
14 | Bayesian Ranking (Beginner Version) |
15 | Big Data |
16 | Big Data & Spark |
17 | Capstone Project |
18 | Categorical RBM for Recommender System Ratings |
19 | Collaborative Filtering |
20 | Collaborative Filtering : Data Preprocessing – User-User – Item-Item – |
21 | Confidence Intervals |
22 | convert Keras into Tensorflow |
23 | Data Preprocessing |
24 | Decision Tree |
25 | Deep Neural Network |
26 | Deep Neural Network |
27 | Demographics |
28 | Demographics and Supervised Learning |
29 | Evaluating a Ranking |
30 | Evaluating a Ranking |
31 | Gaussian Conjugate Prior |
32 | Hacker News |
33 | Hacker News |
34 | How do I Choose Which Model to Use |
35 | How do I Solve the Cold-Start Problem |
36 | install Numpy, Theano, Tensorflow |
37 | Intractability |
38 | Intractability |
39 | K Means Clustering |
40 | K Nearest Neighbors |
41 | Keras |
42 | Keras Neural Network |
43 | Logistic Regression |
44 | Machine Learning |
45 | Machine Learning |
46 | Matplotlib |
47 | Matrix Factorization |
48 | Matrix Factorization : Expanding Our Model – Regularization – Vectorized |
49 | Matrix Factorization in Keras |
50 | Matrix Factorization in Keras |
51 | Matrix Factorization in Spark |
52 | Motivation Behind RBMs |
53 | Natural Language Processing (NLP) |
54 | Neural Network |
55 | Neural Network Equations |
56 | Neural Network Equations |
57 | notebook jupyter |
58 | Numpy |
59 | PageRank |
60 | PageRank |
61 | Pandas |
62 | Plotly and Cufflinks |
63 | Principal Component Analysis (PCA) |
64 | Probabilistic Matrix Factorization |
65 | Probabilistic Matrix Factorization |
66 | Problems with Average Rating & Explore vs. Exploit |
67 | Python – Comparisons Operators |
68 | Python – data types |
69 | Python – Functions |
70 | Python – if, else, elif statement |
71 | Python – Lambda Expression |
72 | Python – List Comprehension |
74 | Random Forests |
75 | RBMs for Collaborative Filtering |
76 | RBMs for Collaborative Filtering |
77 | Recommendation System |
78 | |
79 | |
80 | Residual Learning |
81 | Seaborn |
82 | Setting up a Spark Cluster on AWS |
83 | Spark |
84 | Support Vector Machines (SVMs) |
85 | SVD (Singular Value Decomposition) |
86 | SVD (Singular Value Decomposition) |
87 | Training an RBM |
88 | User-User Collaborative Filtering |
89 | User-User Collaborative Filtering in Code |
90 | What if I Don’t Like Math or Programming |