Data Science Roadmap

خريطة طريق علم البيانات

مقدمة

علم البيانات هو مجال متعدد التخصصات يجمع بين الإحصاء، وعلوم الحاسوب، والمعرفة بالمجال لحل المشكلات المعقدة واتخاذ قرارات مستندة إلى البيانات. يزداد الطلب على علماء البيانات بشكل كبير في مختلف الصناعات، مما يجعلها مسارًا وظيفيًا واعدًا. هذه المقالة تقدم خريطة طريق شاملة للمبتدئين الراغبين في دخول عالم علم البيانات.

الخطوة الأولى: الأساسيات الرياضية والإحصائية

قبل الغوص في البرمجة والتعلم الآلي، من الضروري بناء أساس قوي في الرياضيات والإحصاء. هذه المفاهيم ضرورية لفهم الخوارزميات وتقييم النتائج.

• الجبر الخطي: فهم المتجهات والمصفوفات والعمليات عليها. الجبر الخطي مهم لتمثيل البيانات ومعالجتها.
• حساب التفاضل والتكامل: فهم المشتقات والتكاملات لتحسين الخوارزميات. حساب التفاضل والتكامل يلعب دورًا في العديد من خوارزميات التعلم الآلي.
• الإحصاء والاحتمالات: فهم التوزيعات الإحصائية، واختبار الفرضيات، والانحدار، والارتباط. الإحصاء هو أساس تحليل البيانات.
• نظرية الاحتمالات: فهم المفاهيم مثل الاحتمال الشرطي، وقاعدة بايز، والتوزيعات الاحتمالية. نظرية الاحتمالات ضرورية لفهم نماذج التعلم الآلي.

الخطوة الثانية: تعلم لغات البرمجة

بعد بناء الأساس الرياضي، يجب تعلم لغات البرمجة المستخدمة في علم البيانات.

• Python: اللغة الأكثر شيوعًا في علم البيانات نظرًا لسهولة استخدامها وتوفر مكتبات قوية. Python هي الخيار الأمثل للمبتدئين.
• R: لغة قوية أخرى، خاصة في التحليل الإحصائي. R غالبًا ما تستخدم في الأوساط الأكاديمية.
• SQL: ضرورية لاستخراج البيانات من قواعد البيانات وإدارتها. SQL هي لغة الاستعلام القياسية.

الخطوة الثالثة: أدوات علم البيانات والمكتبات

بعد تعلم لغة برمجة، يجب التعرف على الأدوات والمكتبات المستخدمة في علم البيانات.

• Pandas: مكتبة Python لمعالجة البيانات وتحليلها. Pandas تسهل التعامل مع البيانات المنظمة.
• NumPy: مكتبة Python للحسابات العددية. NumPy توفر دعمًا قويًا للمصفوفات والعمليات الرياضية.
• Matplotlib و Seaborn: مكتبات Python لتصور البيانات. تصور البيانات يساعد في فهم الأنماط والاتجاهات.
• Scikit-learn: مكتبة Python للتعلم الآلي. التعلم الآلي يوفر خوارزميات جاهزة للاستخدام.
• TensorFlow و Keras و PyTorch: أطر عمل للتعلم العميق. التعلم العميق مناسب للمهام المعقدة مثل التعرف على الصور والصوت.

الخطوة الرابعة: استكشاف البيانات وتحليلها

تتضمن هذه الخطوة عملية جمع البيانات وتنظيفها وتحليلها لاستخلاص رؤى قيمة.

• تنظيف البيانات: التعامل مع القيم المفقودة، والقيم المتطرفة، وتنسيق البيانات. تنظيف البيانات يضمن جودة البيانات.
• استكشاف البيانات (EDA): استخدام تقنيات التصور والإحصاء لفهم البيانات. استكشاف البيانات يساعد في تحديد الأنماط والعلاقات.
• الهندسة المميزة: إنشاء ميزات جديدة من البيانات الموجودة لتحسين أداء النماذج. الهندسة المميزة هي فن تحويل البيانات.

الخطوة الخامسة: بناء نماذج التعلم الآلي

في هذه الخطوة، يتم بناء نماذج التعلم الآلي للتنبؤ أو التصنيف أو التجميع.

• الانحدار الخطي واللوجستي: نماذج بسيطة ولكنها قوية للتنبؤ والتصنيف. الانحدار الخطي و الانحدار اللوجستي هما أساسيات التعلم الآلي.
• أشجار القرار والغابات العشوائية: نماذج قوية وغير خطية. أشجار القرار و الغابات العشوائية مناسبة للبيانات المعقدة.
• آلات الدعم المتجهي (SVM): نماذج فعالة للتصنيف والانحدار. آلات الدعم المتجهي يمكنها التعامل مع البيانات ذات الأبعاد العالية.
• الشبكات العصبية: نماذج معقدة مستوحاة من الدماغ البشري. الشبكات العصبية قوية ولكنها تتطلب بيانات كثيرة.

الخطوة السادسة: تقييم النماذج وتحسينها

بعد بناء النماذج، يجب تقييم أدائها وتحسينها.

• مقاييس التقييم: استخدام مقاييس مثل الدقة، والاسترجاع، و F1-score، و RMSE لتقييم النماذج. مقاييس التقييم تساعد في مقارنة النماذج المختلفة.
• التحقق المتقاطع: تقنية لتقييم أداء النماذج بشكل موثوق. التحقق المتقاطع يقلل من خطر التجاوز.
• ضبط المعلمات: تحسين أداء النماذج عن طريق ضبط معلمات الخوارزمية. ضبط المعلمات يمكن أن يحسن بشكل كبير من أداء النموذج.

استراتيجيات تداول الخيارات الثنائية ذات الصلة (للتوضيح والتوسع في استخدام البيانات)

• بولينجر باند
• MACD
• RSI
• Fibonacci Retracements
• Ichimoku Cloud
• Head and Shoulders
• Double Top/Bottom
• Moving Average Crossover
• Candlestick Patterns
• Elliott Wave Theory
• Support and Resistance
• Volume Analysis
• Breakout Trading
• Scalping
• Day Trading

التحليل الفني وحجم التداول

• التحليل الفني يعتمد على دراسة الرسوم البيانية التاريخية لتحديد الاتجاهات المستقبلية.
• حجم التداول هو عدد الأسهم أو العقود المتداولة في فترة زمنية معينة.
• مؤشر متوسط التداول يقيس متوسط حجم التداول على مدى فترة زمنية محددة.
• التقلبات تشير إلى مدى تغير سعر الأصل.
• السيولة تشير إلى مدى سهولة شراء أو بيع الأصل.
• مؤشر القوة النسبية (RSI) يقيس سرعة وتغير تحركات الأسعار.
• مؤشر الماكد (MACD) يوضح العلاقة بين متوسطين متحركين لأسعار الأسهم.
• مؤشر ستوكاستيك يقارن سعر الإغلاق الحالي بنطاق أسعاره خلال فترة زمنية معينة.
• مؤشر ADX يقيس قوة الاتجاه.
• مؤشر ATR يقيس تقلبات الأسعار.

الموارد الإضافية

• Coursera
• Udacity
• edX
• Kaggle
• GitHub

خاتمة

علم البيانات مجال مثير ومليء بالتحديات. من خلال اتباع خريطة الطريق هذه، يمكن للمبتدئين بناء أساس قوي والبدء في رحلتهم نحو أن يصبحوا علماء بيانات ناجحين. تذكر أن التعلم المستمر والممارسة هما مفتاح النجاح في هذا المجال المتطور باستمرار.

ابدأ التداول الآن

سجل في IQ Option (الحد الأدنى للإيداع $10) افتح حساباً في Pocket Option (الحد الأدنى للإيداع $5)

انضم إلى مجتمعنا

اشترك في قناة Telegram الخاصة بنا @strategybin للحصول على: ✓ إشارات تداول يومية ✓ تحليلات استراتيجية حصرية ✓ تنبيهات باتجاهات السوق ✓ مواد تعليمية للمبتدئين