على الرغم من الزيادة الأخيرة في شعبيتها ، إلا أنَّ البيانات الضخمة لا تزال غير مُؤكدة نسبيًا مُقارنةً بمجالات التكنولوجيا الأخرى الراسخة. نتيجة لذلك ، يجد معظم المُبتدئين صعوبة في ممارسة ودراسة النظريات والمفاهيم بسبب نقص البيانات والموارد. ومع ذلك ، باستخدام Kaggle لعلوم البيانات ، يُمكنك التغلب على هذه المشكلة مع القليل من الإجهاد أو بدونه.
إذن ، ما هي Kaggle ، وكيف يُمكنك أن تُصبح مطورًا محترفًا على هذه المنصة؟ هنا ، ستحصل على نظرة عامة على أداة علم البيانات المُتميزة هذه وستفهم سبب قضاء العديد من المُحترفين لساعات في استخدامها. استمر في القراءة لاكتشاف المزيد. تحقق من أفضل الطرق السهلة للحصول على تجربة SQL قبل وظيفتك الأولى.
ما هي Kaggle؟
Kaggle هي منصة تُوفر مجتمع عبر الإنترنت لعشاق علوم البيانات وتعلم الآلة (ML). إنها أفضل أداة تعليمية للمُبتدئين والمحترفين ، مع مشاكل مُمارسة واقعية لشحذ مهاراتك في علم البيانات. تسمح Kaggle للمستخدمين بالعثور على مجموعات البيانات ونشرها ، واستكشاف النماذج وإنشائها في بيئة علم البيانات المُستندة إلى الويب ، والعمل مع علماء البيانات الآخرين ومُهندسي تعلم الآلة والدخول في مسابقات لحل تحديات علوم البيانات.
مملوكة لشركة Google ، وهي حاليًا أكبر منصة ويب جماعية في العالم لعلماء البيانات ومُمارسي تعلم الآلة. وبالتالي ، تمنحك Kaggle إمكانية الوصول إلى العديد من المهنيين في مجالك بحيث يُمكنك تبادل الأفكار والمنافسة وحل مشكلات الحياة الواقعية معهم.
لماذا نستخدم Kaggle لعلوم البيانات؟
يُعرِّف الخبراء البيانات الضخمة بأنها أي مجموعة من البيانات التي هي بحجم يفوق قدرة معالجتها باستخدام أدوات قواعد البيانات التقليدية من التقاط ، ومشاركة ونقل ، وتخزين ، وإدارة و تحليل في غضون فترة زمنية مقبولة لتلك البيانات ، و من وجهة نظر مُقدمي الخدمات هي الأدوات والعمليات التي تحتاجها الشركات للتعامل مع كمية كبيرة من البيانات لغرض التحليل.
مع صعود مفهوم البيانات الضخمة ، هناك طرق فريدة لمعرفة مصادر البيانات إلى جانب Kaggle ، وتزداد هذه الأساليب نموًا بسرعة فائقة يوميًا. هناك أيضًا العديد من المنصات لتعلم ودراسة الأكواد. لذا ، لماذا يجب أن تجعل Kaggle منصة التعلم المُخصصة لك؟
في هذا القسم ، سنرى الفوائد المُتعمقة لـ Kaggle وما يجعلها شائعة للغاية لدى علماء البيانات في جميع أنحاء العالم.
1. توافر مجموعات البيانات
تُعد مجموعات بيانات Kaggle أكثر ميزاتها استخدامًا ، حيث يمثل الحصول على البيانات في الوقت الفعلي مشكلة كبيرة لمعظم علماء البيانات. تخيل قضاء وقتك ودفع أموالك في تعلم النظريات وعدم القدرة على التدريب أثناء التعلم.
تحل Kaggle هذه المشكلة المُحبطة من خلال توفير أكثر من 50.000 مجموعة بيانات يُمكنك استخدامها أثناء تدريب النماذج. بغض النظر عن المجال الذي تريد العمل فيه أو المشكلة التي تُريد حلها ، هناك مجموعة بيانات لك على Kaggle.
بالطبع ، قد يكون العمل على مجموعات بيانات “أكثر رواجًا” 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 أنَّ مجموعات البيانات هذه تأتي بتنسيقات ملفات مُختلفة ، بما في ذلك CSV و JSON و SQLite وغيرها الكثير.
2. أمثلة لا حصر لها من التعليمات البرمجية
على غرار منصات التطوير الأخرى ، تُقدم Kaggle عددًا كبيرًا من مُقتطفات التعليمات البرمجية والأمثلة لأغراض التعلم. تُعد دراسة الكود من الخبراء طريقة رائعة للنمو كمُطور ، ونعم ، يحتاج علماء البيانات إلى كتابة التعليمات البرمجية من حين لآخر.
مثل مجموعات البيانات ، من الأفضل للمُبتدئين العمل مع Python من أجل التوفر الكافي لأمثلة الكود ، حيث إنها لغة البرمجة الأكثر شيوعًا لعلوم البيانات. ومع ذلك ، بالنسبة للمتعلمين الأكثر تقدمًا ، لدى Kaggle مقتطفات التعليمات البرمجية لكل من R و Julia و SQLite.
والأهم من ذلك ، تُقدم Kaggle مقتطفات التعليمات البرمجية هذه بتنسيق Jupyter Notebook القابل للتخصيص ، مما يسمح لك بتعديل الملفات وإجراء التغييرات المطلوبة على دفتر ملاحظاتك.
3. دورات علوم البيانات المُستهدفة
على الرغم من أنَّ علم البيانات أبسط مما يُدركه معظم الأشخاص ، إلا أنَّ هناك عددًا قليلاً من النظريات المُعقَّدة بلا شك في هذا المجال. ولكن ، من أجل فهم أفضل ، هناك العديد من دورات Kaggle حول مفاهيم علوم البيانات ، مع التركيز على تطبيقاتها العملية.
لحسن الحظ ، هذه الدورات مجانية وتأتي كاملة بشهادات مُعترف بها. علاوة على ذلك ، إذا كنت تفضل تجنب الدورات التدريبية المزدحمة التي تستغرق شهرًا والمُتاحة على منصات التعلم الإلكتروني ، فاستكشف هذه الخيارات الأقصر والأكثر مباشرة. تحقق من كيف تُصبح مُتخصصًا في إدخال البيانات.
4. المجتمع
في مجال التكنولوجيا ، تُعد المجتمعات ضرورية للنمو والرؤية. Kaggle هي مجتمعك عبر الإنترنت وداعمك كعالم بيانات ، لأنها تمنحك الفرصة للتعلم من الآخرين ، والتواصل ، وعرض عملك. يُمكنك طرح الأسئلة والتواصل مع أقرانك والبناء على معرفتك الحالية من خلال مجتمعك.
يُساعدك عرض عملك أيضًا على بناء حضور بارز كخبير في مجالك ، وهو أمر بالغ الأهمية للبحث عن وظيفة.
5. المُنافسة والدافع
تُمكِّنك 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 ، أنَّ العديد من هذه الاختبارات لديها جوائز نقدية ، مما يجعلها أكثر جاذبية.
تسعير Kaggle
الآن ، إلى السؤال الأكثر إلحاحًا ، “كم تكلفة Kaggle؟” من المُثير للدهشة أنَّ جوهرة علم البيانات هذه مجانية تمامًا! يُمكنك الحصول على مجموعة من مجموعات البيانات والمشاركة في المسابقات ودراسة عينات الرموز وعرض عملك بدون تكلفة. يُمكنك التسجيل في Kaggle.com وإنشاء حساب للبدء.
ماذا يُمكنك أن تفعل باستخدام Kaggle كعالم بيانات؟
بصفتك عالم بيانات ، فإنَّ وظيفتك تتضمن تحديد مصادر البيانات وتحليلها. تُقدم لك Kaggle بيانات عالية الجودة لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي وتسمح لك بنشر نتائج بياناتك للاستخدام العام.
بالإضافة إلى ذلك ، يُمكنك العمل مع زملائك مهندسي البيانات لحل مشاكل العالم ، وبناء سيرتك الذاتية ، والحصول على وظائف ذات رواتب عالية من خلال بناء المُجتمع المُستمر.
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 ومُجتمعية أخرى ، يمكن أن تُساعدك Kaggle في الوصول إلى قمة اللعبة ، ولكن فقط إذا كنت تعرف كيفية تعظيم فوائدها. إليك دليل تفصيلي خطوة بخطوة.
1. الحصول على المعرفة الأساسية
إنَّ استخدام Kaggle بدون معرفة أساسية بعلوم البيانات يُعادل إجراء اختبارات متقدمة دون المرور بفصولك الدراسية الأساسية. نعم ، يُمكن لأي شخص استخدام Kaggle ، مبتدئًا أم لا ، ولكن يجب أن تكون مُطلعًا على مفاهيم علوم البيانات الأساسية لتجنب الالتباس.
أنت بحاجة إلى معرفة كيفية بدء حياتك المهنية في علم البيانات وأخذ بعض الدورات المُتعمقة قبل الدخول في Kaggle. تأكد أيضًا من فهمك لبرمجة Python الأساسية والإحصاءات وكيفية استخدام المكتبات. تحقق من أفضل تطبيقات وأداوت تحليل البيانات التي يُمكنك تعلم استخدامها بسرعة.
2. الانتقال من خلال مجموعات البيانات
عندما تكتسب معرفة المُبتدئين بنجاح ، يُمكنك الآن بدء البحث عن البيانات لمساعدتك في التدرب. هذا هو المكان الذي تصبح فيه مجموعات بيانات Kaggle مُفيدة لك.
استكشف مجموعات البيانات المُتاحة ، بدءًا من المجموعات المباشرة قبل الترقية إلى مجموعات أكثر تعقيدًا. على الرغم من أنَّ مجموعات بيانات Kaggle قياسية ، فقد لا تزال ترغب في إجراء فحوصات للتأكد من أنَّ البيانات تفي بمواصفاتك.
3. مقارنة مقتطفات كود EDA مع عملك
كما تم التأكيد عليه سابقًا ، تُعد دراسة نماذج الشفرات البرمجية طريقة مضمونة لتحسين قدراتك. انقر فوق علامة التبويب دفاتر الملاحظات في مجموعة البيانات المُحددة لمقتطفات التعليمات البرمجية لدراستها ومقارنتها بعملك الأصلي.
علاوة على ذلك ، ركز على عينات الكود ذات النشاط الأكبر أو من المساهمين المُعترف بهم لتحليل البيانات الاستكشافية. هذا لا يعني أنَّ نماذج التعليمات البرمجية الأخرى سيئة تلقائيًا ، ولكن الاحتمالات هي أنه كلما زاد النشاط ، زادت دقته.
4. فحص دفاتر علوم البيانات
لا شك أنَّ تصحيح عملك باستخدام مُقتطفات التعليمات البرمجية سيُحسن قدراتك بمرور الوقت ، مما يعني أنه يُمكنك الآن التقدم إلى تحديات أكثر تعقيدًا. ادرس بعناية دفاتر الملاحظات التي تحل مشاكل معينة وحاول تكرارها.
لاحظ أنَّ فهم المنهجية والمفهوم سيكونان أكثر فائدة لك من مجرد نسخ الكود. في حين أنَّ هذا قد يعزز ظهورك ، إلا أنه في النهاية لن يجعلك عالم بيانات أفضل.
5. الانخراط في المسابقات لصقل مهاراتك
بعد اتباع جميع الخطوات المذكورة أعلاه ، يجب أن تكون مُستعدًا للمشاركة في مسابقات Kaggle الرئيسية. قد يبدو التنافس مرعبًا في البداية ، خاصةً عند دخولك لأول مرة ، ولكن كلما زادت مشاركتك ، زادت ثقتك.
يُمكن أن تأخذك الدراسة فقط حتى الآن ؛ هناك مفاهيم وطرق معينة يُمكن أن تُعرِّضك لها المسابقات وحدها. علاوة على ذلك ، فإن الجائزة النقدية المرفقة لا تؤذي. تحقق من ما هي مراكز البيانات ولماذا هي مُهمة؟
كن عالم بيانات أفضل مع Kaggle
لا يوجد شيء مثل المنصة التي تستند إلى المُجتمع لمساعدتك على تحسين مهاراتك ، خاصةً في مجال واسع مثل علم البيانات. لا تُؤدي المشاركة النشطة في مجتمعات مثل Kaggle إلى تحسين معرفتك وخبراتك فحسب ، بل يُمكن أن تُعرضك أيضًا للعديد من الفرص ، بما في ذلك الوظائف والتدريب الداخلي. يُمكنك الإطلاع الآن على ما هو التلاعب بالبيانات وكيف يُمكنك تجنبه؟
