بناء محفظة محلل البيانات واستكشاف منصات تحليل البيانات

«علم البيانات هو مزيج من ثلاثة أشياء: التحليل الكمي والبرمجة والسرد. يشير التحليل الكمي إلى الدقة المطلوبة لفهم بياناتك. تسمح لك البرمجة بمعالجة بياناتك والتصرف بناءً على رؤيتك (في حين أن السرد يعني فهم ما تعنيه البيانات). - إدوين تشين

قد يكون من المخيف محاولة بناء محفظة كبيرة لمحللي البيانات. هناك الكثير من المفاهيم التي تعلمتها والكثير الذي لم تتعلمه. مليون فكرة مشروع في كل مكان ولست متأكدًا من أين تبدأ. لذلك، للبدء، قمت بتجميع بعض النصائح لك!

موصى به: اقرأ دليل أبهاي شارما على إيجاد فرص عمل مستقلة لمحللي البيانات لبناء محفظة قوية لمحللي البيانات

{{رابط سريع -3 =» /ساندبوكس /home-v3"}}

كيفية إنشاء محفظة محلل بيانات؟

فيما يلي 5 إجراءات يجب القيام بها يمكن أن تساعدك في بناء محفظة كبيرة لمحللي البيانات للقيام بدور في تحليل البيانات 🛎️

1. استكشف مجموعات بيانات Kaggle للمبتدئين

كاغل هو موقع يستخدمه الكثير من المتحمسين للعثور على بياناتهم وبدء تحليلهم. اختر مجال اهتمام مثل الرعاية الصحية والتمويل والأفلام والطعام وما إلى ذلك. قم بتنزيل البيانات وتنظيفها والقيام ببعض تصور البيانات وتلخيص الإحصائيات وها أنت قد أنجزت للتو مشروع بيانات.

إذا كان Kaggle يبدو مربكًا، فاستخدم بياناتك الشخصية للبدء، أو ربما قم بإجراء الاستطلاع الخاص بك واطلب من الأشخاص ملء استبيان. في المرة القادمة، قم بتسريع الأمر قليلاً وابحث عبر الإنترنت عن مجموعة بيانات. اختر شيئًا تهتم به مثل ألعاب الفيديو والرياضة والأفلام وحدد لنفسك سؤالًا للإجابة عليه. قد لا يبدو هذا أمرًا مهمًا لإظهاره للقائمين بالتوظيف، ولكنك ستقوم ببناء المهارات والثقة للانتقال إلى مشاريع أكثر مشاركة.

نصيحة احترافية: بمجرد الانتهاء من العمل على عدد قليل من مجموعات البيانات المتاحة، حاول التنافس في إحدى مسابقاتها الشهيرة واحصل على فكرة في الوقت الفعلي عن كيفية بناء الأشياء من الصفر. 📊

المشروع الحالي في Qureos: سرد البيانات: تحليل البيانات وبناء السرد. هذه إحدى الطرق لإظهار المهارات المناسبة عند إنشاء محفظة محلل بيانات.

2. نظف يديك عن طريق تنظيف البيانات

إن البدء هو الجزء الأصعب ولكن لن يكون لديك أبدًا مشاريع محفظة رائعة لتتباهى بها إذا لم تبدأ صغيرًا. عند البحث عبر الإنترنت عن مجموعة بيانات، يوجد رقم في سجل البيانات المفتوحة على الخدمات اللاسلكية المتقدمة وهو متاح مجانًا. مجموعات البيانات هذه متوافقة أيضًا مع موارد الحوسبة السحابية لـ AWS. أفضل جزء في مجموعات البيانات هذه هو أنه يمكنك العثور على شيء فريد، بينما مع Kaggle قد تكرر العمل الذي قام به الآخرون بالفعل.

نصيحة احترافية: البيانات المفتوحة من المصادر الحكومية مفيدة للغاية. غالبًا ما تكون مجموعات البيانات هذه غير منظمة، وتحتاج إلى قضاء بعض الوقت في معالجة تلك البيانات وتنظيفها بطريقة مفيدة. ستواجه ظروفًا مماثلة في العالم الحقيقي أيضًا. لذلك، لوث يديك وانخرط بشكل كامل في عملية تنظيف البيانات التي غالبًا ما تستغرق معظم وقتك! 📈

3. خوارزميات تحليل البيانات

غالبًا ما تكون عملية التفكير هي التي يهتم بها أصحاب العمل بدلاً من قائمة التسوق للنماذج ولغات البرمجة التي استخدمتها في إنشائها.

لذلك، لا تفرط في التفكير في الأمر، ما عليك سوى تنفيذ مشروع ومعرفة ما سيحدث. غالبًا ما أبدأ بمجموعة بيانات وأعمل على تطبيق الخوارزميات الرئيسية: الانحدار الخطي، الانحدار اللوجستي، SVM، تعزيز التدرج، الغابة العشوائية، PCA، K-Means، التصفية التعاونية، KNN، ARIMA.

نصيحة احترافية: ليس فقط لتشغيل الخوارزميات ولكن لفهم متى ولماذا تستخدم كل منها حقًا! 🤔

4. عرض محفظة تحليلات البيانات

لقد أنجزت العمل وأنت مستعد لإنشاء محفظة مثالية لمحللي البيانات ولكن كيف تعرض مشاريعك بصريًا؟

4.1 محفظة جيت هاب

استخدم جيت هاب صفحات لعرض بعض عناصر المشروع. من السهل جدًا إعداد وإظهار بعض عمليات تنظيف البيانات/هندسة الميزات في مجموعات البيانات التي تجدها مثيرة للاهتمام. ثم قم بإضافتها تدريجيًا أو واجه تحديات مختلفة.

4.2 موقع ووردبريس الشخصي

من ناحية أخرى، يمكنك بناء موقع الويب المجاني الخاص بك باستخدام ووردبرس حيث يمكنك مشاركة المزيد من الأفكار المتعلقة بعلوم البيانات أو التكنولوجيا أو هواياتك بشكل عام. يمكنك تحسين محركات البحث (SEO) لموقعك للوصول به إلى أعلى عمليات بحث Google ذات الصلة.

تهانينا! يمكن للجميع في العالم الآن رؤية عملك وشغفك بعلوم البيانات. 👏

5. مسائل الشبكات

استخدم LinkedIn للتواصل والاتصال مع الأشخاص الذين يشاركونك نفس الاهتمامات. لا تتردد في التواصل مع مسؤولي التوظيف وإجراء محادثات حول احتياجات أعمالهم وكيف يمكنك إضافة قيمة لشركتهم. استخدم لقاء للتحقق من اللقاءات المحلية لعلوم البيانات والتكنولوجيا.

احضرهم وتواصل مع الأشخاص الذين لديهم اهتمامات مماثلة. هذه أماكن رائعة للوصول إلى مسؤولي التوظيف. 🤝

وإليك نصيحة إضافية لجميع عقول Qureos

اختر صناعة أو نشاطًا تجاريًا يثير اهتمامك وحاول تحديد نقطة الألم في هذا العمل والتي يمكن استخدام علم البيانات لحلها. سيثير ذلك إعجاب مديري التوظيف لأنه يوضح أنك تفهم بالفعل أعمالهم وكيفية الاستفادة من البيانات في خلق القيمة. هذا ما يوظفون من أجله في نهاية اليوم! 💼

حول المؤلف

أبهاي شارما هو مستشار مشارك في قسم الاستشارات التقنية في Ernst & Young (EY). لقد منحته درجة التخصص الثلاثية في علوم الكمبيوتر والرياضيات والإحصاء تجربة متنوعة لاستخدام البيانات وأدوات الأعمال لحل المشكلات الصعبة. قام Abhay بتوجيه أكثر من 150 طالبًا ومحترفًا على أدوات مثل Tableau و SQL و Excel والمزيد. يمكنك أيضًا احجز مكانًا للإرشاد بنسبة 1:1 مع أبهاي شارما.

إذا كنت تتطلع إلى أن تصبح المرشح الأكثر تأهيلًا في أي غرفة بمحفظة ممتازة يستحيل رفضها! إكمال مشاريع المحفظة واستعرض خبرتك في البيانات وقم بحماية تطبيقك من الخداع.

قم ببناء محفظة العمل الخاصة بك - مشاريع البيانات