حمزة ب.

هذا المشروع كان طويل في مدة 6 أشهر , صفتي في المشروع هي عالم بيانات و العمل الذي قمت به كان يتمثل في :

إنشاء نموذج (Model) للتنبؤ بسلوكيات الأفراد على مواقع التواصل الاجتماعي هو مشروع متقدم يتطلب فهمًا عميقًا لعلوم البيانات، تعلم الآلة، وتحليل السلوك البشري. في هذا المشروع قمنا :

التنبؤ بنوع المحتوى الذي سيتفاعل معه المستخدم (إعجاب، مشاركة، تعليق).

التنبؤ بسلوك المستخدمين (مثل احتمال مغادرة المنصة أو الإدمان عليها).

تصنيف المستخدمين بناءً على اهتماماتهم (مثل الرياضة، التكنولوجيا، الفن).

جمع البيانات : البيانات هي العنصر الأساسي لأي نموذج تنبؤي. يمكن جمع البيانات من مصادر مختلفة:

واجهات برمجة التطبيقات (APIs): مثل Twitter API، Facebook Graph API، أو Instagram API.

بيانات عامة: مجموعات البيانات المتاحة على منصات مثل Kaggle أو UCI Machine Learning Repository.

بيانات محاكاة: إذا لم تكن البيانات متاحة، يمكن إنشاء بيانات وهمية لمحاكاة سلوك المستخدمين.

أنواع البيانات التي يمكن جمعها:

بيانات التفاعل (الإعجابات، المشاركات، التعليقات).

بيانات المحتوى (نوع المنشور، الوقت، النص).

بيانات المستخدم (العمر، الجنس، الموقع الجغرافي).

بيانات الوقت (وقت النشاط، الفترات الأكثر تفاعلًا).

تنظيف البيانات: إزالة القيم المفقودة، التكرارات، والبيانات غير ذات الصلة.

معالجة النصوص: إذا كانت البيانات تحتوي على نصوص (مثل التعليقات أو المنشورات)، يمكن استخدام تقنيات مثل Tokenization، أو تحويل النصوص إلى متجهات باستخدام Word Embedding (مثل Word2Vec أو GloVe).

تشفير البيانات الفئوية: تحويل البيانات الفئوية (مثل الجنس أو نوع المحتوى) إلى قيم رقمية باستخدام One-Hot Encoding أو Label Encoding.

تطبيع البيانات: تطبيق تقنيات مثل Min-Max Scaling أو Standardization لجعل البيانات متجانسة.

تحليل البيانات واستكشافها (EDA)

استخدام أدوات مثل Python (Matplotlib، Seaborn) أو Tableau لتصور البيانات.

تحليل العلاقات بين المتغيرات (مثل العلاقة بين وقت النشر وعدد التفاعلات).

اكتشاف الأنماط والاتجاهات في البيانات.

بناء النموذج

اختيار الخوارزمية: بناءً على طبيعة المشكلة، قمنا استخدام خوارزميات مثل:

التصنيف: Logistic Regression، Decision Trees، Random Forest، أو Gradient Boosting (مثل XGBoost).

التجميع (Clustering): K-Means أو DBSCAN لفهم مجموعات المستخدمين.

تقسيم البيانات: تقسيم البيانات إلى مجموعتين: تدريب (Training) واختبار (Testing) بنسبة 80/20 أو 70/30.

تدريب النموذج: استخدام بيانات التدريب لتدريب النموذج.

ضبط المعلمات: استخدام تقنيات مثل Grid Search لتحسين أداء النموذج.

الاحتمالات: دراسة النظريات الأساسية والمتقدمة في الاحتمالات، بما في ذلك التوزيعات الاحتمالية، المتغيرات العشوائية، والعمليات العشوائية.

الإحصاء: تعلم الأساليب الإحصائية لتحليل البيانات، بما في ذلك الإحصاء الوصفي، الاستدلال الإحصائي، الانحدار، وتحليل التباين.

الرياضيات: دراسة الرياضيات الأساسية والمتقدمة التي تدعم فهم الاحتمالات والإحصاء، مثل الجبر الخطي، التفاضل والتكامل، والتحليل الرياضي.

تطبيقات عملية: استخدام البرمجيات الإحصائية مثل R، Python، لتحليل البيانات وتطبيق النظريات على مشاكل واقعية.

مواد اختيارية: قد تشمل مواضيع مثل تحليل السلاسل الزمنية، الإحصاء البايزي، التعلم الآلي، أو الإحصاء الحيوي.

تحليل البيانات الضخمة: دراسة الأساليب والتقنيات المستخدمة في جمع، تخزين، ومعالجة البيانات الضخمة.

تعلم الآلة (Machine Learning): تطوير النماذج التنبؤية باستخدام خوارزميات التعلم الآلي.

قواعد البيانات المتقدمة: التعامل مع قواعد البيانات الضخمة مثل NoSQL، Hadoop، وSpark.

تصور البيانات (Data Visualization): استخدام أدوات مثل Tableau، Power BI، أو Python libraries لتمثيل البيانات بشكل مرئي.

الإحصاء المتقدم: تطبيق الأساليب الإحصائية لتحليل البيانات الضخمة.

أمن البيانات: دراسة كيفية حماية البيانات الضخمة من الاختراقات والتهديدات.

تطبيقات عملية: العمل على مشاريع واقعية باستخدام أدوات مثل Python، R،Scikit-learn ,TensorFlow.