Read on Twitter
يعد #علم_البيانات من أكثر التخصصات إثارة وشيوعًا في القرن ٢١!
يسأل الكثير عن خارطة طريق هذا العلم الذي ساهم في تغيير قواعد اللعبة في أغلب القطاعات وأصبحوا يستعينون به في اتخاذ قراراتهم ورسم استراتيجياتهم، أضع بين يدكم خارطة طريق هذا التخصص
#المعلوماتية_الصحية
#علم_البيانات_الصحية
يسأل الكثير عن خارطة طريق هذا العلم الذي ساهم في تغيير قواعد اللعبة في أغلب القطاعات وأصبحوا يستعينون به في اتخاذ قراراتهم ورسم استراتيجياتهم، أضع بين يدكم خارطة طريق هذا التخصص
#المعلوماتية_الصحية
#علم_البيانات_الصحية
الخطوة الأولى: تعلم لغات برمجة
تعلم لغة بايثون أو R، ولكل لغة إيجابياتها وسلبياتها، ويفضل تعلم اللغتين.
التطبيق: قراءة أحد الكتب المرفقة/الدورات التالية:
https://learn.datacamp.com/courses/intro-to-python-for-data-science
https://www.youtube.com/playlist?list=PL-osiE80TeTskrapNbzXhwoFUiLCjGgY7
https://learn.datacamp.com/courses/free-introduction-to-r
تعلم لغة بايثون أو R، ولكل لغة إيجابياتها وسلبياتها، ويفضل تعلم اللغتين.
التطبيق: قراءة أحد الكتب المرفقة/الدورات التالية:
https://learn.datacamp.com/courses/intro-to-python-for-data-science
https://www.youtube.com/playlist?list=PL-osiE80TeTskrapNbzXhwoFUiLCjGgY7
https://learn.datacamp.com/courses/free-introduction-to-r
يفضل تعلم بعض مكتبات لغة بايثون، مثال:
Pandas
Numpy
Matplotlib
Scikit learn
Bokeh
Pandas
Numpy
Matplotlib
Scikit learn
Bokeh
الخطوة الثانية: تعلم أساسيات الاحتمالات و الإحصاء، ومن أهم الموضوعات:
Probability
Descriptive Statistics
Inferential Statistics,
Confidence Intervals & Hypothesis testing
التطبيق: قراءة أحد الكتب المرفقة / الدورات التالية:
https://www.edx.org/course/probability-the-science-of-uncertainty-and-data
https://www.youtube.com/playlist?list=PL1328115D3D8A2566
Probability
Descriptive Statistics
Inferential Statistics,
Confidence Intervals & Hypothesis testing
التطبيق: قراءة أحد الكتب المرفقة / الدورات التالية:
https://www.edx.org/course/probability-the-science-of-uncertainty-and-data
https://www.youtube.com/playlist?list=PL1328115D3D8A2566
الخطوة الثالثة: تعلم الجبر الخطي Linear Algebra
التطبيق: عن طريق الكتب المرفقة أو الدورات التالية:
https://www.khanacademy.org/math/linear-algebra
التطبيق: عن طريق الكتب المرفقة أو الدورات التالية:
https://www.khanacademy.org/math/linear-algebra
الخطوة الرابعة: تعلم إدارة قواعد البيانات SQL
التطبيق: عن طريق الدورات التالية: https://learn.datacamp.com/courses/introduction-to-sql
التطبيق: عن طريق الدورات التالية: https://learn.datacamp.com/courses/introduction-to-sql
الخطوة الخامسة: تعلم أساسيات علم البيانات
التطبيق: عن طريق الكتب المرفقة/ الدورات التالية:
https://learn.datacamp.com/courses/data-science-for-everyone
https://www.youtube.com/playlist?list=PLWd4nYaF_Vx65cPZF_I2OpWERatzh5Gdj
التطبيق: عن طريق الكتب المرفقة/ الدورات التالية:
https://learn.datacamp.com/courses/data-science-for-everyone
https://www.youtube.com/playlist?list=PLWd4nYaF_Vx65cPZF_I2OpWERatzh5Gdj
الخطوة السادسة: تعلم معالجة وتنظيف البيانات Data Cleaning and Preprocessing
عن طريق pandas & NumPy
التطبيق:
https://learn.datacamp.com/courses/data-manipulation-with-pandas
https://learn.datacamp.com/courses/pandas-foundations
https://learn.datacamp.com/courses/preprocessing-for-machine-learning-in-python https://www.codecademy.com/learn/intro-statistics-numpy/modules/dspath-intro-numpy
عن طريق pandas & NumPy
التطبيق:
https://learn.datacamp.com/courses/data-manipulation-with-pandas
https://learn.datacamp.com/courses/pandas-foundations
https://learn.datacamp.com/courses/preprocessing-for-machine-learning-in-python https://www.codecademy.com/learn/intro-statistics-numpy/modules/dspath-intro-numpy
الخطوة السابعة: تصوير البيانات Data Visualization
في الغالب سيُتطرق لتصوير البيانات في لغات البرمجة سواء البايثون أو R، لكن توجد أدوات لديها مميزات أكثر مثل:
Tableau
Power PI
التطبيق: الدورات التالية + هذا الكتاب مفيد أيضًا:
https://learn.datacamp.com/courses/introduction-to-tableau
https://learn.datacamp.com/courses/introduction-to-power-bi
في الغالب سيُتطرق لتصوير البيانات في لغات البرمجة سواء البايثون أو R، لكن توجد أدوات لديها مميزات أكثر مثل:
Tableau
Power PI
التطبيق: الدورات التالية + هذا الكتاب مفيد أيضًا:
https://learn.datacamp.com/courses/introduction-to-tableau
https://learn.datacamp.com/courses/introduction-to-power-bi
الخطوة الثامنة: التعلم الآلي والتعلم العميق + TensorFlow
Machine learning and Deep learning
التطبيق:
الدورات التالية:
https://learn.datacamp.com/courses/machine-learning-for-everyone https://learn.datacamp.com/courses/introduction-to-tensorflow-in-python
Machine learning and Deep learning
التطبيق:
الدورات التالية:
https://learn.datacamp.com/courses/machine-learning-for-everyone https://learn.datacamp.com/courses/introduction-to-tensorflow-in-python
تعد هذه هي الخطوات الأساسية لتعلم #علم_البيانات، ولا تعد كافية لاحتراف المجال، بل هي المدخل لتعلم أمور أكثر عمقًا وتعقيدًا في علم البيانات.
ثمة موقع يختصر لك الوقت ويجمع كل الموضوعات الأساسية المتعلقة بـ #علم_البيانات في مكان واحد وبترتيب جيد وهو موقع:
Data Science 365 https://365datascience.com/courses/
Data Science 365 https://365datascience.com/courses/
وأخيرًا من الأمور الأساسية في تعلم أي علم، الانخراط في مجتمعات هذا العلم والتعرف على ذوي الخبرة والماهرين في هذا المجال للتعلم منهم والاستفادة من خبراتهم، وهذه بعض المجتمعات المفيدة:
Kaggle: يعد موقع التواصل الاجتماعي الخاص بعلماء البيانات، ويحتوي على مجموعات بيانات، مسابقات، دورات وأمور عديدة، يستحق التصفح.
Github: موقع يساعدك على تخزين الأكواد وإمكانية مشاركتها مع فرق العمل، والتعلم من الأكواد والمشاريع الموجودة في الموقع.
Github: موقع يساعدك على تخزين الأكواد وإمكانية مشاركتها مع فرق العمل، والتعلم من الأكواد والمشاريع الموجودة في الموقع.
هذه بعض الحسابات المفيدة والجميلة في مجال #علم_البيانات
@series_data
@ale6aly
@KhamisAmbusaidi
@DataCommunitySA
@DataRiyadh
@JeddahData
@DataSharqiyah
@Dr_Hmood
@SSDS_ksu
@SDatanalys
@SaudiData2030
@bayan_data
#المعلوماتية_الصحية
#علم_البيانات_الصحية
@series_data
@ale6aly
@KhamisAmbusaidi
@DataCommunitySA
@DataRiyadh
@JeddahData
@DataSharqiyah
@Dr_Hmood
@SSDS_ksu
@SDatanalys
@SaudiData2030
@bayan_data
#المعلوماتية_الصحية
#علم_البيانات_الصحية
