أفضل مسار تعلم للعلوم البيانات والذكاء الاصطناعي والمسار التعليمي المناسب؟

Data Science هو علم يجمع بين الرياضيات والإحصاء والبرمجة المتخصصة والتحليلات المتقدمة والذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي مع خبرة محددة في موضوع معين لكشف الأفكار القابلة للتنفيذ المخفية في بيانات المؤسسة. يمكن استخدام هذه الأفكار لتوجيه عملية صنع القرارات والتخطيط الاستراتيجي.

AI Data هو تطبيق للذكاء الاصطناعي في مجال تحليل البيانات. يستخدم AI Data تقنيات التعلم الآلي والشبكات العصبية لتحليل بيانات المؤسسة وإنشاء نظام توصية يستند إلى التحليلات.

لا يمكن قول أن Data Science أفضل من AI Data أو العكس، حيث يختلف كلاهما في طبيعة استخدامه. إذا كان هدفك هو تحليل بيانات المؤسسة، فإن Data Science هو المجال المثالي لك. إذا كان هدفك هو تطبيق التحليلات على بيانات المؤسسة، فإن AI Data هو المجال المثالي لك.

هناك العديد من الموارد التعليمية عبر الإنترنت التي يمكن استخدامها لتعلم Data Science و AI Data.  كما تحتوي أكاديمية حسوب على مسار خاص بتحليل البيانات في دورة بايثون.

علوم البيانات والذكاء الاصطناعي (AI) مجالان حيويان ومترابطان في عصرنا الحالي، يُعتبر العلماء والمحللون المتخصصون في البيانات والمتخصصون في الذكاء الاصطناعي من أكثر الخبرات المطلوبة في سوق العمل ولكن بشكل أكبر في الدول الأجنبية.

بالنسبة لأيهما أفضل، فإن الاختيار يعتمد على اهتماماتك وأهدافك الشخصية، وأيضًا حالتك المادية ومدى إحتياجك للوظيفة، حيث كلا المجالين بحاجة إلى وقت أكبر للتعلم ومجهود أيضًا.

فإذا كنت ترغب في تحليل البيانات واستخراج الأنماط والتوصل إلى اكتشافات مهمة، فقد يكون التركيز على العلوم البيانات هو الأنسب لك، وإذا كنت تهتم بتطوير النظم الذكية التي تتعلم وتتكيف تلقائيًا، فقد يكون الذكاء الاصطناعي هو الاختيار الأمثل.

بالنسبة لمسار التعلم، يوجد العديد من الخيارات المتاحة. يمكنك البدء بتعلم المفاهيم الأساسية في العلوم البيانات أو الذكاء الاصطناعي من خلال الدورات، بعد ذلك، يمكنك العمل على مشاريع تطبيقية لتطبيق المفاهيم التي تعلمتها.

وقد تم النقاش حول سؤالك بالتفصيل من قبل أرجو منك الإطلاع على النقاشات والمقالات التالية:

علوم البيانات (Data Science) والذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)، هما مجالان واسعان ومتشابهان في بعض الجوانب، لكن لهما أهداف وتطبيقات مختلفة .

علوم البيانات (Data Science): تعنى بتحليل البيانات واستخلاص المعرفة والتحقق من النظريات والاستنتاجات منها. يستخدم البرمجة والاحصاء والرياضيات وتقنيات التعلم الآلي لتحليل البيانات واستخلاص الأنماط والقوانين منها.
مجالات تطبيق علوم البيانات تشمل تحليل الأعمال (Business Analytics)، وتحليل السلوك (Behavioral Analytics)، وتحليل المخاطر (Risk Analytics)، وتحليل الصحة (Healthcare Analytics)، وغيرها.
مسارات تعلم علوم البيانات تشمل تعلم لغات البرمجة المستخدمة في هذا المجال مثل Python وR، وتعلم مفاهيم الاحصاء والرياضيات المستخدمة في تحليل البيانات، وتعلم تقنيات التعلم الآلي وتحليل البيانات.

الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence): تعني دراسة وتطوير أنظمة تعتبر ذكية وقادرة على تنفيذ مهام بشكل مستقل واتخاذ قرارات. يغطي مجموعة واسعة من المجالات مثل التعلم الآلي (Machine Learning)، ومعالجة اللغة الطبيعية (Natural Language Processing)، والروبوتات، وتحليل الصور والرؤية الحاسوبية، وغيرها.
مسارات تعلم الذكاء الاصطناعي تشمل دراسة مفاهيم التعلم الآلي والشبكات العصبية وتقنيات التعلم العميق (Deep Learning)، والتعلم التعزيزي (Reinforcement Learning) والتعامل مع البيانات الكبيرة (Big Data) في سياق الذكاء الاصطناعي.

زيادة على ما اشار اليه المدربون في التعليقات السابقة، 

بالنسبة لعلوم البيانات، يمكن البدء بتعلم الأساسيات في الإحصاء والرياضيات والبرمجة، ومن ثم التركيز على تعلم لغات البرمجة المشهورة في هذا المجال مثل Python و R. يمكن الحصول على العديد من الدورات المجانية والمدفوعة على الإنترنت لتعلم هذه المهارات، كما يمكن الحصول على شهادات معتمدة في هذا المجال مثل شهادة Certified Data Scientist من معهد SAS.

بالنسبة للذكاء الاصطناعي، يمكن البدء بتعلم الرياضيات المتقدمة والبرمجة، ومن ثم التركيز على تعلم تقنيات الذكاء الاصطناعي مثل التعلم العميق والتعلم الآلي ومعالجة اللغات الطبيعية والتعلم التعاوني والشبكات العصبية الاصطناعية والتعلم المعزز وما الى ذلك. يمكن الحصول على العديد من الدورات المجانية والمدفوعة على الإنترنت لتعلم هذه المهارات، كما يمكن الحصول على شهادات معتمدة في هذا المجال مثل شهادة TensorFlow Developer من شركة Google او غيرها.

تعتبر علوم البيانات والذكاء الاصطناعي مجالين مثيرين للاهتمام ويتطلبان دراسة وتدريب شاملين ومستمرين. فيما يلي مسارات التعلم المقترحة لكلا المجالين:

لعلوم البيانات:

1. تعلم اللغة البرمجية: يمكن البدء بتعلم لغة برمجة مثل Python و R لتحليل البيانات. يجب أن تعمل على فهم الأساسيات مثل متغيرات البرمجة والتحكم في الجريان.
2. فهم الإحصاءات وعلم البيانات: يجب أن تعمل على فهم الإحصاءات الأساسية وعلم البيانات، والتحليل الاستكشافي للبيانات.
3. تعلم أدوات البيانات: يجب أن تتعلم تقنيات تخزين البيانات والأدوات المستخدمة لتحليلها وتصورها كـ Tableau و Power BI وغيرها.
4. التطبيق العملي: يجب أن تتعلم تطبيق مهارات العلوم البيانات على مجموعة متنوعة من البيانات من خلال حل المشكلات العملية.

للذكاء الاصطناعي:

1. تعلم الرياضيات: يجب أن تتعلم الرياضيات الأساسية مثل الجبر والإحصاءات والاحتمالات والتفاضلي والتكاملي.
2. تعلم اللغات البرمجية: يجب أن تتعلم لغات البرمجة المستخدمة في الذكاء الاصطناعي مثل Python و R و Matlab.
3. فهم مفاهيم الذكاء الاصطناعي: يجب أن تفهم المفاهيم الرئيسية في الذكاء الاصطناعي مثل التعلم الآلي والتعلم العميق.
4. تالتطبيق العملي: يجب أن تتعلم كيفية تطبيق مهارات الذكاء الاصطناعي على مجموعة متنوعة من المشاكل والتطبيقات.

التدريب,  يمكن الحصول على التدريب في هذين المجالين من خلال العديد من المصادر مثل:
دورات الإنترنت والفيديوهات التعليمية مثل Coursera وUdemy وEdX وغيرها.
برامج التدريب والشهادات المعتمدة من مؤسسات مثل IBM وMicrosoft و Google وغيرها.
المجتمعات العلمية والمنتديات على الإنترنت والمشاريع مفتوحة المصدر.

الخلاصة, لا يمكن اعتبار أحدهما أفضل من الآخر، حيث يشتركان في نفس الأساس ولا يمكن وجود ذكاء اصطناعي دون البيانات أو تحليل البيانات دون الذكاء الاصطناعي. بدلاً من ذلك، يتوجه العديد من الأشخاص إلى تعلم الاثنين في نفس الوقت لتحسين فرص العمل.

بالإضافة إلى ما سبق ذكره، أريد توضيح أمر لك بناء على خبرتي العملية، حيث أنني مهندس ذكاء صنعي.

علوم البيانات كما سبق و تم شرحها تعنى بالعمليات على البيانات و نستطيع من خلالها أخذ معلومات مفيدة عنها، و البيانات بدورها من أهم الأمور في الذكاء الصنعي، حيث أن خطأ بسيط في طريقة معالجة البيانات قد يعني فشل النموذج في تعلم ما نريده.

بالتالي يجب عليك معرفة أساسيات علوم البيانات في حال كنت تريد الدخول في مجال الذكاء الصنعي، خاصة في التعلم العميق deep learning حيث أن البيانات جزء أساسي جداً و بدون تحليل لها لا يمكنك اتخاذ بعض القرارات بخصوص شكل النموذج و طريقة التدريب و ما إلى هنالك.

كما ذكر المدربون هناك مسار في دورة البايثون خاص بتحليل البيانات، أنصحك بالإطلاع عليه.

بالنسبة للمسار التعليمي المناسب، يمكن البدء بتعلم الأساسيات عن طريق الكورسات المجانية على الإنترنت والمنصات التعليمية مثل Coursera و EdX و Udacity وغيرها. كما يمكن الانتساب للبرامج الأكاديمية المختصة في العلوم البيانات والذكاء الاصطناعي في الجامعات والمعاهد العليا. كما يمكن الاستثمار في الدورات التدريبية المدفوعة والتي تقدمها شركات التدريب والمؤسسات المختلفة.

إليك أفضل 5 دورات في علوم البيانات مدفوعة الأجر عبر الإنترنت لتنمية حياتك المهنية في عام 2023

• Coursera: IBM Data Science Professional Certificate يغطي برنامج الشهادة الشامل عبر الإنترنت هذا من Coursera و IBM مجموعة واسعة من الموضوعات في علم البيانات ، بما في ذلك تصور البيانات والتعلم الآلي ومعالجة اللغة الطبيعية. تعلمك الدورة بعضًا من أهم مهارات برمجة علوم البيانات ، مثل Python و SQL و Jupyter و Git ، دون أي خبرة أو مؤهل سابق. يتضمن تسع دورات ومشروع تتويجا مصممًا لمساعدتك في بدء حياتك المهنية في علم البيانات أو تطوير مهاراتك الحالية.

• DataCamp: Data Science Career Track هذه أفضل دورات علوم البيانات الأخرى عبر الإنترنت. DataCamp هو برنامج شامل مصمم لمساعدتك في أن تصبح عالم بيانات. يتضمن أكثر من 400 ساعة من المحتوى ، ويغطي موضوعات مثل برمجة R ، وخوارزميات التعلم الآلي ، وتصور البيانات ، ونمذجة البيانات ، والتعلم العميق.

كما يوجد العديد من الدورات الأخرى على udemy أو coursera والعديد من المواقع الأخرى 

أفضل الدورات الإلكترونية لتعلم الذكاء الاصطناعي في عام 2023

•  دورة "AI for Everyone" التي تقدمها Coursera بإشراف Andrew Ng، وهو شخص قد ألهم الملايين من المطورين في مجال الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة من خلال دوراته الكلاسيكية في هذا المجال. وتقدم هذه الدورة نظرة شاملة على مفهوم الذكاء الاصطناعي ومعاني مختلف المفاهيم المستخدمة في هذا المجال، بالإضافة إلى تعليم الطلاب الكلمات المفتاحية للتحدث عن هذا الموضوع مع زملائهم وغيرهم عبر الإنترنت وفي الحياة اليومية. وينصح بتعلم هذه الدورة لأنها توفر تجربة عملية وشيقة للتعلم في هذا المجال.

•  دورة "Artificial Intelligence A-Z" المقدمة عبر منصة Udemy، والتي تعد واحدة من أفضل الدورات لتعلم الذكاء الاصطناعي. وتشير القطعة إلى أن هذه الدورة هي الدورة الأولى التي تعلمتها في هذا المجال، وذلك بسبب اهتمامها بالتعليم الشيق والأسلوب الذي يتضمن القدر المناسب من النظريات والتطبيقات العملية.

  وتشرح القطعة محتوى الدورة وتوضح أنها ستعلم الطلاب كيفية دمج العلوم البيانات وتعلم الآلة والتعلم العميق لإنشاء ذكاء اصطناعي قوي لتطبيقات العالم الحقيقي، مثل إنشاء ذكاء اصطناعي للفوز في لعبة Breakout أو تجاوز مستوى في لعبة Doom أو إنشاء منطق للسيارات ذاتية القيادة.