هل يفضل انا ابتد بكورس تحليل البيانات قبل البد بكورس تعلم الاله

وعليكم السلام،

مجال تعلّم الآلة يعتمد بشكل أساسي على إنشاء وتدريب نماذج تستخدم البيانات المتوفّرة من أجل توليد نتائج جديدة. ولكن قبل الوصول إلى خطوة إنشاء وتدريب النموذج، توجد دائما خطوة سابقة تعرف باسم المعالجة الأوّلية للبيانات (Data preprocessing). في هذه الخطوة، تحتاج إلى تحويل بياناتك إلى صيغة عددية متوافقة مع ما يتوقّعه النموذج. نماذج تعلّم الآلة لا تقبل سوى الأعداد (لا نصوص، لا صور، ولا أي شيء آخر)، لذلك يجب أن تكون متمكّنا من هذا تحويل البيانات التي نستخدمها إلى بيانات عدديّة يقبلها النموذج. طبيعة البيانات العددية تختلف من نموذج إلى آخر، لكن النقطة المشتركة بينهم هي ضرورة التحويل إلى أعداد. من أجل ذلك، يجب عليك أن تتعلّم كيفية التعامل مع البيانات والقيام ببعض العمليات الإحصائية عليها، لأنّ هذه الأمور هي أساس التحويلات التي ستقوم بها في خطوة المعالجة الأوّلية للبيانات.

لذلك فالجواب هو نعم، يستحسن دراسة أساسيات تحليل البيانات قبل الدخول إلى تعلّم الآلة.

بالتوفيق.

بتاريخ 3 دقائق مضت قال حمزة عباد:

وعليكم السلام،

مجال تعلّم الآلة يعتمد بشكل أساسي على إنشاء وتدريب نماذج تستخدم البيانات المتوفّرة من أجل توليد نتائج جديدة. ولكن قبل الوصول إلى خطوة إنشاء وتدريب النموذج، توجد دائما خطوة سابقة تعرف باسم المعالجة الأوّلية للبيانات (Data preprocessing). في هذه الخطوة، تحتاج إلى تحويل بياناتك إلى صيغة عددية متوافقة مع ما يتوقّعه النموذج. نماذج تعلّم الآلة لا تقبل سوى الأعداد (لا نصوص، لا صور، ولا أي شيء آخر)، لذلك يجب أن تكون متمكّنا من هذا تحويل البيانات التي نستخدمها إلى بيانات عدديّة يقبلها النموذج. طبيعة البيانات العددية تختلف من نموذج إلى آخر، لكن النقطة المشتركة بينهم هي ضرورة التحويل إلى أعداد. من أجل ذلك، يجب عليك أن تتعلّم كيفية التعامل مع البيانات والقيام ببعض العمليات الإحصائية عليها، لأنّ هذه الأمور هي أساس التحويلات التي ستقوم بها في خطوة المعالجة الأوّلية للبيانات.

لذلك فالجواب هو نعم، يستحسن دراسة أساسيات تحليل البيانات قبل الدخول إلى تعلّم الآلة.

بالتوفيق.

تمام طيب حضرتك تمصحني بكورسات اي علي اليتويوب 

نعم يفضل أن تبدأ بدراسة تحليل البيانات قبل البدء بتعلم الذكاء الاصطناعي. حيث أن تحليل البيانات هو الأساس الذي يبنى عليه الذكاء الاصطناعي. يحتاج ال AI إلى بيانات كبيرة ليتعلم منها لذلك تحتاج لتعلم الأساسيات  مثل تنظيف البيانات واستكشاف البيانات والتنبؤ وغيرها وهي مهارات أساسية في مجال ال AI .

لذلك يفضل بالبدء بدراسة تحليل البيانات قبل البدء بدراسة الذكاء الاصطناعي. 

طيب حضرتكم تنصحوني بكورس اي عن نحليل البيانات 

هل كورس جوجل المجانيه او كورسات علي يوتيوب

وطباع انا مش احتاج اعرف عن اكسل وكده صح

بتاريخ 4 دقائق مضت قال Ail Ahmed:

تمام طيب حضرتك تمصحني بكورسات اي علي اليتويوب

صراحة ليس لدي اطلاع كاف على دورات مجانية في علم البيانات تحديدا، لأنّي شخصيا لم أتعلّمه بهذه الطريقة المنظمة، بل كانت مجرّد دراسة عشوائية لتوثيق مكتبات مثل Numpy و Pandas أثناء تعلّمي لمكتبات تعلّم الآلة والتعلّم العميق مثل Scikit-learn و TensorFlow، وبعض ما تعلّمته كان بفضل دراستي الأكاديمية في الثانوية والجامعة لأننا درسنا كثيرا من دروس الإحصاء.

يمكنك أن تبدأ القراءة من هذا المقال فهو يريك الطريق بشكل أوضح ويمكنك من خلاله أن تبحث عن المزيد بطريقة أحسن من الطريقة التي تعلّمت بها:

بتاريخ 24 دقائق مضت قال حمزة عباد:

صراحة ليس لدي اطلاع كاف على دورات مجانية في علم البيانات تحديدا، لأنّي شخصيا لم أتعلّمه بهذه الطريقة المنظمة، بل كانت مجرّد دراسة عشوائية لتوثيق مكتبات مثل Numpy و Pandas أثناء تعلّمي لمكتبات تعلّم الآلة والتعلّم العميق مثل Scikit-learn و TensorFlow، وبعض ما تعلّمته كان بفضل دراستي الأكاديمية في الثانوية والجامعة لأننا درسنا كثيرا من دروس الإحصاء.

يمكنك أن تبدأ القراءة من هذا المقال فهو يريك الطريق بشكل أوضح ويمكنك من خلاله أن تبحث عن المزيد بطريقة أحسن من الطريقة التي تعلّمت بها:

 

تمام , شكرااا جدا لحضرتك جزاك الله كل خير 

هل الأمر ضروري؟ 

الإجابة هي لا، ليس عليك تعلم تحليل البيانات لدخول مجال تعلم الآلة.

لكن تحليل البيانات هو الأساس لتعلم الآلة، حيث تعتمد خوارزميات تعلم الآلة على البيانات للتعلم والتنبؤ، بالتالي، من المهم أن يكون لديك فهم قوي لكيفية تحليل البيانات قبل البدء في تعلم الآلة.

وستحتاج إلى فهم أنواع البيانات المختلفة وكيفية تنظيفها ومعالجتها قبل استخدامها في خوارزميات تعلم الآلة.

ويتوفر العديد من خوارزميات تعلم الآلة المختلفة، ولكل منها نقاط قوتها وضعفها، وعليك أن تكون قادرًا على اختيار الخوارزمية المناسبة لمشكلتك.

فإن لم تقم بتحليل البيانات قبل استخدام خوارزميات التعلم الآلي، فستجد نفسك تجرب خوارزميات مختلفة دون فهم البيانات التي تستخدمها وذلك يشبه محاولة فتح قفل بدون معرفة نوع المفتاح - قد ينجح عن طريق الصدفة، لكن هذا أمر غير محتمل.

بمجرد فهم نقاط الضعف، يمكنك معالجتها من خلال تقنيات تنظيف البيانات وتحضيرها، وقد يتضمن ذلك إصلاح الأخطاء أو معالجة القيم المفقودة أو تحويل البيانات إلى تنسيق مناسب لخوارزمية التعلم الآلي المختارة.

وكبداية عليك تعلم Excel لتصل لمستوى متوسط به حيث ستعتمد عليه بشكل كبير في تحليل البيانات والـ Data visualisation، وأيضًا برنامج Power BI.

ثم عليك تعلم SQL، بعد ذلك عليك تعلم Data Mining.

بتاريخ 15 دقائق مضت قال Mustafa Suleiman:

هل الأمر ضروري؟ 

الإجابة هي لا، ليس عليك تعلم تحليل البيانات لدخول مجال تعلم الآلة.

لكن تحليل البيانات هو الأساس لتعلم الآلة، حيث تعتمد خوارزميات تعلم الآلة على البيانات للتعلم والتنبؤ، بالتالي، من المهم أن يكون لديك فهم قوي لكيفية تحليل البيانات قبل البدء في تعلم الآلة.

وستحتاج إلى فهم أنواع البيانات المختلفة وكيفية تنظيفها ومعالجتها قبل استخدامها في خوارزميات تعلم الآلة.

ويتوفر العديد من خوارزميات تعلم الآلة المختلفة، ولكل منها نقاط قوتها وضعفها، وعليك أن تكون قادرًا على اختيار الخوارزمية المناسبة لمشكلتك.

فإن لم تقم بتحليل البيانات قبل استخدام خوارزميات التعلم الآلي، فستجد نفسك تجرب خوارزميات مختلفة دون فهم البيانات التي تستخدمها وذلك يشبه محاولة فتح قفل بدون معرفة نوع المفتاح - قد ينجح عن طريق الصدفة، لكن هذا أمر غير محتمل.

بمجرد فهم نقاط الضعف، يمكنك معالجتها من خلال تقنيات تنظيف البيانات وتحضيرها، وقد يتضمن ذلك إصلاح الأخطاء أو معالجة القيم المفقودة أو تحويل البيانات إلى تنسيق مناسب لخوارزمية التعلم الآلي المختارة.

وكبداية عليك تعلم Excel لتصل لمستوى متوسط به حيث ستعتمد عليه بشكل كبير في تحليل البيانات والـ Data visualisation، وأيضًا برنامج Power BI.

ثم عليك تعلم SQL، بعد ذلك عليك تعلم Data Mining.

تمام , شكراا جداا لحضرتك