سؤال عن دوره الذكاء الاصطناعي

بما أنك تدرس مسار تحليل البيانات، يمكنك بالتركيز على فهم المفاهيم الأساسية. يمكنك تعزيز الجانب النظري من خلال الرجوع داخل الأكاديمية نفسها إلى الدروس المرتبطة، ومحاولة التعمق فيها بشكل أبطأ مع طرح أسئلة إضافية.

ننصحك أيضًا اتبع أسلوب فعال بعد كل درس:

تكتب ملخصًا بسيطًا بيدك لما فهمته، تطبق مثالًا من عندك، تسأل: "لماذا استخدمنا هذه الطريقة؟ وهل يوجد بديل؟"

كما يمكنك إعادة مشاهدة بعض الدروس، لكن هذه المرة مع التركيز على "لماذا" يتم تنفيذ الخطوات.

تحياتي لك.

الدورة ليس تخصصها مجال تحليل البيانات، ما ستتعلمه بها هو جزء كبير من الأساسيات اللازمة لذلك المجال، بعد ذلك ستحتاج تعلم أساسيات برنامج الـ Excel، وبالأخص دوال ومعادلات SUM, AVERAGE, VLOOKUP, INDEX, و MATCH.

ثم دورة لتعلم الإحصاء والإحتمالات، سواء من Khan Academy أو من مصادر أخرى، ثم دورة أخرى متخصصة في تحليل البيانات باستخدام برنامج الـ Excel.

ثم تعلم قواعد البيانات ولغة الـ SQL وقد تعلمت ذلك بالدورة بالفعل، لكن ستحتاج إلى تعلم SQL for Data Analytics للتعمق قليلاً والتعرف على مفاهيم متقدمة منها JOINs بأنواعها، GROUP BY, Window Functions, Subqueries, CTEs، وللعلم معظم مقابلات العمل لمحللي البيانات تتضمن أسئلة SQL متقدمة.

الخطوة التالية هي تعلم أحد برامج التحليل والتصوير المرئي للبيانات مثل Power BI  أو Tableau أو Google Looker Studio، وبالطبع الأفضل برنامج Power BI فهو المطلوب في سوق العمل.

كما أنه يجب عليكِ الاستمرار في التطبيق بكثافة على بيانات حقيقية لتحليلها كلما تقدمت في المسار التعليمي، ومن أشهر المواقع التي يمكنك الحصول منها على بيانات لتقم بتحليلها هو موقع Kaggle الشهير، ولديك أيضًا Data.gov.

للتبسيط الصورة التالية جيدة:

وفي المرحلة المتقدمة ستحتاج إلى دراسة تعلم الآلة، وذلك ما ستتعلمه بالدورة بالفعل، بالتالي تحتاج إلى دراسة القليل خارج الدورة فيما يخص الأساسيات.

ستجدي هنا تفصيل لما تحتاجينه:

• https://roadmap.sh/data-analyst

لم تُحدد هل تريد التخصص في مجال تحليل البيانات أم تريد أن تصبح مهندس ذكاء اصطناعي AI Engineer؟ 

فما درسته بالدورة يكفي كأساسيات لتحليل البيانات، حيث سندرس ما يلي:

• جلب البيانات بطرق مختلفة (SQL, NoSQL, Web Scraping, APIs, CSV).
• الرياضيات بدراسة الإحصاء وهو عصب الذكاء الاصطناعي.
• الاستكشاف والتنظيف بواسطة Pandas.
• التصوير المرئي لفهم البيانات من خلال مكتبتي Matplotlib و Seaborn.
• التطبيق العملي من خلال مشاريع حقيقية لتثبيت المعلومة.

ولا حاجة لدراسة أكثر من ذلك في الوقت الحالي، فقط عند الحاجة فيما بعد، ركز حاليًا على استكمال باقي الدورة لمتابعة مسار تخصصك وهو  AI Engineer.

أولاً  أنصحك بقراءة وثائق المكتبات الرسمية وخاصة Pandas وMatplotlib وNumPy. الوثائق الرسمية مكتوبة بشكل تعليمي ممتاز وتحتوي على شرح نظري لكل دالة وسبب وجودها، وهذا يبني فهمًا أعمق بكثير من مجرد حفظ الاستخدام.

ثانياً المحتوى الخاص بتحليل البيانات في الدورة هو فكرة عامة وغير متخصصة بالمجال ولذلك سيكون عليك الكثير من المهارات لتعلمها إذا أردت التخصص في هذا المجال أما إذا لم تنوي التخصص بهذا المجال فالمحتوى الموجودة بالدورة يكفي لدراسة الذكاء الإصطناعي