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 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	Reddit
79	Reddit
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