هل أنت مهتم بعلوم البيانات؟ تعرف على كيفية البدء مع Kaggle ، أكبر مجتمع لعلوم البيانات في العالم ، في دليل المبتدئين هذا.
على الرغم من زيادة شعبيتها مؤخرًا ، لا تزال البيانات الضخمة غير مؤكدة نسبيًا مقارنة بمجالات التكنولوجيا الأخرى الراسخة. نتيجة لذلك ، يجد معظم المبتدئين صعوبة في ممارسة ودراسة النظريات والمفاهيم بسبب نقص البيانات والموارد. ومع ذلك ، باستخدام Kaggle لعلوم البيانات ، يمكنك التغلب على هذه المشكلة مع القليل من الإجهاد أو بدون إجهاد.
إذن ، ما هو Kaggle ، وكيف يمكنك أن تصبح مطورًا محترفًا على هذه المنصة؟ هنا ، ستحصل على نظرة عامة على أداة علم البيانات المتميزة هذه وستفهم سبب قضاء العديد من المحترفين لساعات في استخدامها. استمر في القراءة لاكتشاف المزيد.
ما هو Kaggle؟
Kaggle هو مجتمع عبر الإنترنت لعشاق علوم البيانات والتعلم الآلي (ML). إنها أفضل أداة تعليمية للمبتدئين والمحترفين ، مع مشاكل ممارسة واقعية لشحذ مهاراتك في علم البيانات.
وهي مملوكة لشركة Google ، وهي حاليًا الأكبر في العالم التعهيد الجماعي منصة ويب لعلماء البيانات وممارسي تعلم الآلة. وبالتالي ، تمنحك Kaggle إمكانية الوصول إلى العديد من المهنيين في مجالك بحيث يمكنك تبادل الأفكار والمنافسة وحل مشكلات الحياة الواقعية معهم.
لماذا نستخدم Kaggle لعلوم البيانات؟
مع صعود البيانات الضخمة ، هناك طرق فريدة لمصدر البيانات إلى جانب Kaggle ، وتزداد هذه الأساليب بسرعة فائقة يوميًا. هناك أيضًا العديد من المنصات لتعلم ودراسة الكود. لذا ، لماذا يجب أن تجعل Kaggle منصة التعلم الخاصة بك؟
في هذا القسم ، سنرى الفوائد المتعمقة لـ Kaggle وما يجعلها شائعة للغاية لدى علماء البيانات في جميع أنحاء العالم.
1. توافر مجموعات البيانات
تعد مجموعات بيانات Kaggle أكثر ميزاتها استخدامًا ، حيث يمثل الحصول على البيانات في الوقت الفعلي مشكلة كبيرة لمعظم علماء البيانات. تخيل قضاء وقتك وأموالك في تعلم النظريات وعدم القدرة على التدريب أثناء التعلم.
يحل Kaggle هذه المشكلة المحبطة من خلال توفير أكثر من 50000 مجموعة بيانات يمكنك استخدامها أثناء تدريب النماذج. بغض النظر عن المجال الذي تريد العمل فيه أو المشكلة التي تريد حلها ، هناك مجموعة بيانات لك على Kaggle.
بالطبع ، قد يكون العمل على مجموعات بيانات "أكثر سخونة" أكثر فائدة للمبتدئين. على الرغم من أنه يمكنك تطبيق معرفتك على أي مشكلة ، فمن الأسهل الحصول على مساعدة بشأن مجموعات البيانات الأكثر شيوعًا. لاحظ أيضًا أن مجموعات البيانات هذه تأتي بتنسيقات ملفات مختلفة ، بما في ذلك CSV و JSON و SQLite وغيرها الكثير.
2. أمثلة لا حصر لها من التعليمات البرمجية
على غرار منصات المطورين الأخرى ، يقدم Kaggle عددًا كبيرًا من مقتطفات الشفرة والأمثلة لأغراض التعلم. تعد دراسة الكود من الخبراء طريقة رائعة للنمو كمطور ، ونعم ، يحتاج علماء البيانات إلى كتابة التعليمات البرمجية من حين لآخر.
مثل مجموعات البيانات ، من الأفضل للمبتدئين العمل مع Python من أجل التوفر الكافي لأمثلة الكود ، كما هي لغة البرمجة الأكثر شيوعًا لعلوم البيانات. ومع ذلك ، بالنسبة للمتعلمين الأكثر تقدمًا ، لدى Kaggle مقتطفات التعليمات البرمجية في R و Julia و SQLite.
والأهم من ذلك ، يقدم Kaggle مقتطفات التعليمات البرمجية هذه بتنسيق Jupyter Notebook القابل للتخصيص ، مما يسمح لك بتحرير الملفات وإجراء التغييرات المطلوبة على دفتر ملاحظاتك.
3. دورات علوم البيانات المستهدفة
على الرغم من أن علم البيانات أبسط مما يدركه معظم الناس ، إلا أن هناك عددًا قليلاً من النظريات المعقدة بلا شك في هذا المجال. ولكن من أجل فهم أفضل ، هناك العديد دورات Kaggle في مفاهيم علوم البيانات، مع التركيز على تطبيقاتها العملية.
لحسن الحظ ، هذه الدورات مجانية وتأتي كاملة بشهادات معترف بها. علاوة على ذلك ، إذا كنت تفضل تجنب الدورات التدريبية المزدحمة التي تستغرق شهرًا والمتاحة على منصات التعلم الإلكتروني ، فاستكشف هذه الخيارات الأقصر والأكثر مباشرة.
4. مجتمع
في مجال التكنولوجيا ، تعد المجتمعات ضرورية للنمو والرؤية. Kaggle هو مجتمعك عبر الإنترنت وقفة واحدة كعالم بيانات ، لأنه يمنحك الفرصة للتعلم من الآخرين ، والتواصل ، وعرض عملك. يمكنك طرح الأسئلة والتواصل مع أقرانك والبناء على معرفتك الحالية من خلال مجتمعك.
يساعدك عرض عملك أيضًا على بناء حضور بارز كخبير في مجالك ، وهو أمر بالغ الأهمية للبحث عن وظيفة.
5. المنافسة والتحفيز
تمكنك المسابقات من التعرف بشكل مباشر على أدائك ضد الآخرين ومدى الخبرة التي اكتسبتها. أيضًا ، كلما نجحت في اجتياز المزيد من الاختبارات ، زادت ثقتك في رحلتك في علم البيانات.
في Kaggle ، هناك العديد من مسابقات علوم البيانات لاختبار معرفتك ضد أقرانك وتعزيز سيرتك الذاتية. والأفضل من ذلك ، أن العديد من هذه الاختبارات لديها جوائز نقدية ، مما يجعلها أكثر جاذبية.
تسعير Kaggle
الآن ، إلى السؤال الأكثر إلحاحًا ، "كم تكلفة Kaggle؟" من المثير للدهشة أن جوهرة علم البيانات هذه مجانية تمامًا! يمكنك الحصول على مجموعة من مجموعات البيانات والمشاركة في المسابقات ودراسة عينات الرموز وعرض عملك بدون تكلفة. يمكنك التسجيل في Kaggle.com وإنشاء حساب للبدء.
ماذا يمكنك أن تفعل مع Kaggle كعالم بيانات؟
بصفتك عالم بيانات ، فإن وظيفتك تتضمن تحديد مصادر البيانات وتحليلها. يقدم لك Kaggle بيانات عالية الجودة لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي ويسمح لك بنشر نتائج البيانات الخاصة بك للاستخدام العام.
بالإضافة إلى ذلك ، يمكنك العمل مع زملائك مهندسي البيانات لحل مشاكل العالم ، وبناء سيرتك الذاتية ، والحصول على وظائف ذات رواتب عالية من خلال بناء المجتمع المستمر.
كيفية استخدام Kaggle لعلوم البيانات
بعد التسجيل ، ماذا بعد؟ هناك بعض الخطوات التي يجب عليك اتخاذها لتحقيق أقصى استفادة من Kaggle وتعزيز حياتك المهنية أثناء التعلم.
مثل أي منصة تعليمية ومجتمعية أخرى ، يمكن أن تساعدك Kaggle في الوصول إلى قمة اللعبة ، ولكن فقط إذا كنت تعرف كيفية تعظيم فوائدها. إليك دليل تفصيلي خطوة بخطوة.
1. احصل على المعرفة الأساسية
إن استخدام Kaggle بدون معرفة أساسية بعلوم البيانات يعادل إجراء اختبارات متقدمة دون المرور بفصولك الأساسية. نعم ، يمكن لأي شخص استخدام Kaggle ، مبتدئًا أم لا ، ولكن يجب أن تكون راسخًا في مفاهيم علوم البيانات الأساسية لتجنب الالتباس.
تحتاج الى ان تعرف كيف تبدأ حياتك المهنية في علم البيانات وأخذ بعض الدورات المتعمقة قبل الانضمام إلى Kaggle. تأكد أيضًا من فهمك لبرمجة Python الأساسية والإحصاءات وكيفية استخدام المكتبات.
2. اذهب من خلال مجموعات البيانات
عندما تكتسب معرفة المبتدئين بنجاح ، يمكنك الآن بدء البحث عن البيانات لمساعدتك في التدرب. هذا هو المكان الذي تصبح فيه مجموعات بيانات Kaggle مفيدة لك.
استكشف مجموعات البيانات المتاحة ، بدءًا من المجموعات المباشرة قبل الترقية إلى مجموعات أكثر تعقيدًا. على الرغم من أن مجموعات بيانات Kaggle قياسية ، فقد لا تزال ترغب في إجراء فحوصات للتأكد من أن البيانات تفي بمواصفاتك.
3. قارن بين مقتطفات كود EDA مع عملك
كما تم التأكيد سابقًا ، تعد دراسة نماذج الرموز طريقة مضمونة لتحسين قدراتك. انقر فوق علامة التبويب دفاتر الملاحظات في مجموعة البيانات المحددة لمقتطفات التعليمات البرمجية لدراستها ومقارنتها بعملك الأصلي.
علاوة على ذلك ، ركز على عينات الكود ذات النشاط الأكبر أو من المساهمين المعترف بهم لتحليل البيانات الاستكشافية. هذا لا يعني أن نماذج التعليمات البرمجية الأخرى تالفة تلقائيًا ، ولكن الاحتمالات هي أنه كلما زاد النشاط ، زادت دقة ذلك.
4. افحص دفاتر علوم البيانات
لا شك أن تصحيح عملك باستخدام مقتطفات التعليمات البرمجية سيحسن قدراتك بمرور الوقت ، مما يعني أنه يمكنك الآن التقدم إلى تحديات أكثر تعقيدًا. ادرس بعناية دفاتر الملاحظات التي تحل مشاكل معينة وحاول تكرارها.
لاحظ أن فهم المنهجية والمفهوم سيكونان أكثر فائدة لك من مجرد نسخ الكود. في حين أن هذا قد يعزز ظهورك ، إلا أنه في النهاية لن يجعلك عالم بيانات أفضل.
5. شارك في مسابقات لصقل مهاراتك
بعد اتباع جميع الخطوات المذكورة أعلاه ، يجب أن تكون مستعدًا للانخراط في التخصص مسابقات Kaggle. قد يبدو التنافس مرعبًا في البداية ، خاصة عند دخولك لأول مرة ، ولكن كلما زادت مشاركتك ، زادت ثقتك.
يمكن أن تأخذك الدراسة فقط حتى الآن ؛ هناك مفاهيم وطرق معينة يمكن أن تعرضك لها المسابقات وحدها. علاوة على ذلك ، فإن الجائزة النقدية المرفقة لا تؤذي.
كن عالم بيانات أفضل مع Kaggle
لا يوجد شيء مثل النظام الأساسي للمجتمع لمساعدتك على تحسين مهاراتك ، خاصة في مجال واسع مثل علم البيانات. لا تؤدي المشاركة النشطة في مجتمعات مثل Kaggle إلى تحسين معرفتك وخبراتك فحسب ، بل يمكن أن تعرضك أيضًا للعديد من الفرص ، بما في ذلك الوظائف والتدريب الداخلي.