علوم البيانات هي مجال متنامي ومثير للاهتمام يجمع بين الرياضيات والإحصاء والبرمجة والتحليل لاستخراج المعرفة والقيمة من البيانات. إذا كنت ترغب في تعلم علوم البيانات أو تطبيقها على مشروعك الخاص، فقد تواجه بعض التحديات مثل:
- كيف تجد وتجمع وتنظف وتستكشف وتحلل البيانات؟
- كيف تختار الأساليب والتقنيات والنماذج المناسبة لمشكلتك؟
- كيف تقيم وتحسن وتنشر وتحافظ على حلولك؟
- كيف تتعامل مع القيود والمخاطر والأخلاقيات المتعلقة بالبيانات؟
لحسن الحظ، هناك العديد من الأدوات المجانية ومفتوحة المصدر التي تساعدك في التغلب على هذه التحديات وتمكينك من إنشاء مشروع علوم البيانات الخاص بك بسهولة وفعالية. في هذا المقال، سأقدم لك بعض هذه الأدوات وكيفية استخدامها في مراحل مختلفة من دورة حياة مشروع علوم البيانات.
الخطوة الأولى: تعلم أساسيات علوم البيانات
قبل أن تبدأ في مشروعك، من الضروري أن تكون لديك فهم جيد لأساسيات علوم البيانات. هذا يشمل الإحصاء، والتعلم الآلي، والبرمجة بلغة مثل Python أو R. هناك العديد من الموارد المجانية على الإنترنت التي يمكنك استخدامها لتعلم هذه المهارات.
الخطوة الثانية: اختيار أدواتك
بمجرد أن تكون لديك فهم جيد لأساسيات علوم البيانات، الخطوة التالية هي اختيار الأدوات التي ستستخدمها في مشروعك. هناك العديد من الأدوات المجانية ومفتوحة المصدر المتاحة، بما في ذلك:
- Python: لغة برمجة قوية مع العديد من المكتبات المفيدة لعلوم البيانات.
- R: لغة برمجة أخرى شائعة تستخدم في علوم البيانات.
- Jupyter Notebooks: بيئة تطوير تفاعلية تسمح لك بكتابة الكود وتشغيله ومشاركته بسهولة.
- GitHub: منصة لتتبع التغييرات في مشروعك والتعاون مع الآخرين.
الخطوة الثالثة: بدء مشروعك
بمجرد أن تكون لديك الأدوات المناسبة، يمكنك البدء في مشروعك. قد ترغب في البدء بمشروع صغير لتطبيق ما تعلمته، ثم توسيعه تدريجياً.
البحث عن والحصول على البيانات
الخطوة الأولى في أي مشروع علوم البيانات هي العثور على مجموعة بيانات تتناسب مع مشكلتك أو فرضيتك أو اهتمامك. هناك العديد من المصادر التي توفر البيانات المفتوحة والمجانية في مجالات مختلفة مثل الصحة والتعليم والبيئة والاقتصاد والرياضة والفن والمزيد. بعض هذه المصادر هي:
- Kaggle: منصة شهيرة للتعلم والتنافس في علوم البيانات والتعلم الآلي. تحتوي على أكثر من 50 ألف مجموعة بيانات في موضوعات متنوعة وتتيح لك تنزيلها واستكشافها وتحليلها ومشاركتها مع المجتمع.
- UCI Machine Learning Repository: مستودع شامل لمجموعات البيانات المستخدمة في البحوث العلمية في مجالات التعلم الآلي وعلوم البيانات. يحتوي على أكثر من 500 مجموعة بيانات في تنسيقات مختلفة ويوفر معلومات مفصلة عن خصائصها ومصادرها واستخداماتها.
- Google Dataset Search: محرك بحث قوي وسهل الاستخدام يساعدك في العثور على مجموعات البيانات المنشورة على الويب. يمكنك البحث عن البيانات حسب الكلمات الرئيسية أو الفئات أو الناشرين أو التنسيقات أو التراخيص والحصول على روابط لتنزيلها أو عرضها أو استخدامها.
بعد أن تجد مجموعة بيانات مناسبة، تحتاج إلى تنزيلها وتخزينها في مكان يمكنك الوصول إليه والتعامل معه بسهولة. هناك العديد من الخيارات المتاحة لك مثل:
- Google Drive: خدمة تخزين سحابي مجانية وموثوقة تتيح لك تخزين ومشاركة وتنظيم ملفاتك على الإنترنت. يمكنك رفع مجموعات البيانات الخاصة بك إلى Google Drive والوصول إليها من أي جهاز ومزامنتها مع تطبيقات Google الأخرى مثل Google Sheets وGoogle Colab.
- GitHub: منصة تطوير برمجيات شهيرة تستخدم نظام التحكم في الإصدار Git. تسمح لك بإنشاء وإدارة ومشاركة مشاريعك البرمجية والبيانات والوثائق على الويب. يمكنك استخدام GitHub لتخزين وتتبع وتحديث مجموعات البيانات الخاصة بك وربطها بأكوادك ونماذجك وتقاريرك.
- Dropbox: خدمة تخزين سحابي أخرى تتيح لك تخزين ومشاركة وتعاون على ملفاتك على الإنترنت. يمكنك استخدام Dropbox لتخزين مجموعات البيانات الخاصة بك والوصول إليها من أي جهاز ومزامنتها مع تطبيقات أخرى مثل Microsoft Office وSlack وTrello.
تنظيف واستكشاف وتحليل البيانات
بعد أن تحصل على مجموعة بيانات مناسبة، تحتاج إلى تنظيفها واستكشافها وتحليلها لفهم خصائصها وإمكانياتها وتحدياتها. هناك العديد من الأدوات المجانية ومفتوحة المصدر التي تساعدك في هذه المرحلة مثل:
- Google Colab: بيئة تطوير متكاملة على الويب تتيح لك كتابة وتنفيذ ومشاركة أكواد برمجية في لغات مختلفة مثل Python وR وJulia. توفر لك Google Colab إمكانية الوصول إلى موارد حوسبة قوية مثل وحدات معالجة الرسومات ووحدات معالجة التنسورات والتي تسرع عمليات التعلم الآلي والتحليل الإحصائي. كما تتيح لك Google Colab الاتصال بمصادر البيانات الخاصة بك المخزنة على Google Drive أو GitHub أو Dropbox أو الويب واستيرادها وتصديرها بسهولة.
- Pandas: مكتبة برمجية شهيرة في لغة Python توفر أدوات قوية وسهلة الاستخدام للتعامل مع البيانات الهيكلية وغير الهيكلية. تساعدك Pandas في تحميل وتخزين وتنظيف وتحويل وتجميع وتصفية وترتيب وتجميع وتلخيص وتصور البيانات بطرق مختلفة. كما توفر لك Pandas واجهات للتكامل مع مكتبات أخرى مثل NumPy وSciPy وMatplotlib وScikit-learn وTensorFlow وPyTorch والتي تزيد من قدراتك في التحليل والتعلم الآلي والتصور.
- RStudio: بيئة تطوير متكاملة على الويب تتيح لك كتابة وتنفيذ ومشاركة أكواد برمجية في لغة R. توفر لك RStudio إمكانية الوصول إلى مجموعة واسعة من المكتبات والحزم والأدوات التي تساعدك في تحليل البيانات والتعلم الآلي والتصور والإبلاغ والتعاون. كما تتيح لك RStudio الاتصال بمصادر البيانات الخاصة بك المخزنة على الويب أو الحاسوب المحلي أو السحابي واستيرادها وتصديرها بسهولة.
تصور وتقديم البيانات
بعد أن تحلل البيانات وتستخرج المعلومات والمعرفة منها، تحتاج إلى تصورها وتقديمها بطريقة جذابة ومفهومة ومقنعة للجمهور المستهدف. هناك العديد من الأدوات المجانية ومفتوحة المصدر التي تساعدك في هذه المرحلة مثل:
- Matplotlib: مكتبة برمجية شهيرة في لغة Python توفر أدوات قوية ومرنة لإنشاء وتخصيص وحفظ وعرض مخططات بيانية مختلفة مثل الخطوط والأعمدة والنقاط والمنحنيات والمساحات والمربعات والقطاعات والموجات والمجسمات والمزيد. تساعدك Matplotlib في تصوير البيانات بطرق مرئية وتوضيح العلاقات والتباينات والتجمعات والتوزيعات والتغيرات والتنبؤات والتوصيات والقيم المضافة والمعرفة المفيدة.
- Plotly: منصة تصوير بياني على الويب تتيح لك إنشاء وتحرير ومشاركة مخططات بيانية متفاعلة ومتحركة ومتعددة الأبعاد في لغات مختلفة مثل Python وR وJulia وJavaScript. توفر لك Plotly إمكانية الوصول إلى مجموعة واسعة من النماذج والتصاميم والألوان والرموز والتأثيرات والتحكمات والتي تساعدك في تصوير البيانات بطرق مبتكرة وجذابة ومفهومة ومقنعة.
- Google Data Studio: أداة تقارير وتحليلات على الويب تتيح لك إنشاء وتخصيص ومشاركة لوحات معلومات وتقارير بصرية ومتفاعلة ومتعاونة. توفر لك Google Data Studio إمكانية الوصول إلى مصادر البيانات الخاصة بك المخزنة على Google Drive أو Google Sheets أو Google Analytics أو Google BigQuery أو الويب واستيرادها وتحويلها وتصورها بطرق مختلفة. كما توفر لك Google Data Studio إمكانية إضافة النصوص والصور والرسوم البيانية والجداول والخرائط والمخططات والمؤشرات والتي تساعدك في تقديم البيانات بطريقة واضحة وملخصة ومفصلة.
تذكر، الأهم في مشروع علوم البيانات هو العملية، وليس النتيجة النهائية. تعلم من الأخطاء، واستمر في التحسين، وستكون على الطريق الصحيح لإنشاء مشروع ناجح في علوم البيانات .
أتمنى لك التوفيق في رحلتك في علوم البيانات!
اترك تعليقاً