ما هي وظيفة تحليل البيانات؟
تحليل البيانات هو عملية فحص مجموعات البيانات لاستخلاص الرؤى والمعلومات التي يمكن أن تساعد في اتخاذ القرارات. يشبه الأمر البحث عن الكنز حيث يقوم المحلل بالغوص في الأرقام والإحصائيات لاكتشاف الأنماط والاتجاهات.
هل تحليل البيانات سهل التعلم؟
تحليل البيانات قد يبدو معقدًا في البداية، لكن مع الإرشادات الصحيحة والموارد المناسبة، يمكن أن يكون مجالًا مثيرًا ومتاحًا للتعلم. دعونا نستكشف ما يلزم لتعلم هذه المهارة القيمة:
الأساسيات: يبدأ كل شيء بالأساسيات. الإحصاء والرياضيات هما الأساس الذي يقوم عليه تحليل البيانات، يمكن للمبتدئين البدء بدورات مقدمة في الإحصاء والرياضيات التطبيقية.
الأدوات واللغات:
بعد فهم الأساسيات، يأتي دور تعلم الأدوات ولغات البرمجة. Excel هو نقطة انطلاق جيدة لأنه يقدم العديد من الوظائف للتحليل الأساسي. بعد ذلك، يمكن التقدم إلى أدوات أكثر تعقيدًا مثل SQL لإدارة البيانات، وPython أو R للتحليلات الإحصائية والتنبؤية.
كم من الوقت تحتاج لتعلم مجال تحليل البيانات:
تعتمد المدة الزمنية اللازمة لتعلم تحليل البيانات على الوقت والجهد المبذول. بشكل عام، يمكن للمتعلمين الحصول على فهم جيد للأساسيات في غضون بضعة أشهر تتراوح بين ٤ إلى ٦ أشهر . ومع ذلك، يتطلب الإتقان والتخصص وقتًا أطول وممارسة مستمرة.
كيفية البدء في تعلم مجال تحليل البيانات:
من خلال منصات مثل Coursera وedX وUdacity يمكنك البدء بتعلم مجال تحليل البيانات حيث أنها تقدم كورسات متخصصة في تحليل البيانات، ، تجد رابط الجزء الثاني أسفل المقال حيث يحتوي على عدد ضخم من الموارد المتنوعة للبدء بها.
ملحوظة:
النظرية وحدها لا تكفي. يجب على المتعلمين تطبيق ما يتعلمونه على مشاريع حقيقية. يمكن البدء بمشاريع صغيرة، مثل تحليل بيانات المبيعات لمتجر محلي، ثم التقدم إلى مشاريع أكبر.
اخيرا، تحليل البيانات هو مجال يمكن تعلمه بالتدريج. مع الالتزام والمثابرة، يمكن لأي شخص اكتساب المهارات اللازمة ليصبح محلل بيانات ماهر.
كيف يمكنك التفكير كمحلل بيانات؟
هذه بعض النقاط التي عليك مراعاتها:
- الفضول: كن فضوليًا بشأن الأرقام والأنماط. اسأل دائمًا عن السبب وراء الأرقام وماذا يمكن أن تخبرك.
- التحليل النقدي: تعلم كيف تنظر إلى البيانات بشكل نقدي. لا تأخذ الأرقام على أنها حقائق مطلقة، بل فكر في ما قد تعنيه وكيف يمكن أن تؤثر على القرارات.
- التفاصيل: انتبه للتفاصيل. حتى الأخطاء الصغيرة في البيانات يمكن أن تؤدي إلى استنتاجات خاطئة.
- تعلم كيف تشرح البيانات بطريقة يمكن للآخرين فهمها. ليس من الضروري أن يكون الجميع خبراء في البيانات، لذا يجب أن تكون قادرًا على تقديم المعلومات بشكل واضح ومبسط.
- التعلم المستمر: عالم البيانات يتغير باستمرار. حافظ على تحديث معرفتك بأحدث الأدوات والتقنيات والنظريات في مجال تحليل البيانات.
باتباع هذه الخطوات، يمكنك تطوير القدرات اللازمة لفهم وتحليل البيانات بفعالية، وهو ما يعد جزءًا أساسيًا من عقلية محلل البيانات.
ما هو مستقبل وظيفة تحليل البيانات؟
البيانات تنمو بوتيرة غير مسبوقة، ومعها ينمو الطلب على المهنيين القادرين على تحليل هذه البيانات واستخلاص الرؤى منها.
أصدرت لينكدإن وGlassdoor عدد من الإحصائيات التي تؤكد عل أن وظائف تحليل البيانات من بين أسرع الوظائف نموًا في السوق.
محللو البيانات ليسوا مقتصرين على قطاع واحد؛ بل يمكنهم العمل في مجموعة متنوعة من الصناعات مثل الرعاية الصحية، التمويل، التسويق الرقمي، والتكنولوجيا. هذا التنوع يوفر فرصًا واسعة للنمو المهني والتطور.
الوظائف المتاحة لمحللي البيانات
مع ازدياد أهمية البيانات في صنع القرارات الاستراتيجية، تبرز الحاجة إلى خبراء تحليل البيانات. لنلقِ نظرة على المسارات المهنية المتاحة وكيف يمكن للمهتمين أن يخطوا أولى خطواتهم في هذا المجال المثير:
- محلل البيانات: يُعتبر المدخل الرئيسي للعديد من المتخصصين في هذا المجال. يقوم بجمع البيانات، تنقيتها، وتطبيق التحليلات الإحصائية لاستنباط الأفكار التي تدعم عملية صنع القرار.
- عالم البيانات: يتعمق أكثر من مجرد التحليل الأساسي، مستخدمًا النمذجة التنبؤية والتعلم الآلي لاستخلاص رؤى أكثر عمقًا والتنبؤ بالتوجهات المستقبلية.
- مهندس البيانات: يُركز على تطوير البنية التحتية والأنظمة اللازمة لجمع البيانات وتخزينها بفعالية، وهو عنصر أساسي لإجراء التحليلات المتقدمة.
- محلل الأعمال: يُطبق المعرفة بالبيانات لتحسين الإجراءات التجارية ويساهم في صياغة استراتيجيات الأعمال.
- مدير المنتجات المستند إلى البيانات: يجمع بين خبرة تحليل البيانات وإدارة المنتجات لابتكار منتجات تستجيب لمتطلبات السوق استنادًا إلى التحليلات البيانية.
دعنا نتخيل مشروعًا لتطوير تطبيق يساعد الناس على تتبع عاداتهم الغذائية:
- مهندس البيانات: يقوم بإعداد قواعد البيانات التي ستجمع معلومات من المستخدمين حول وجباتهم اليومية. يضمن أن هذه البيانات يمكن جمعها بأمان وبكفاءة.
- محلل البيانات: بعد جمع البيانات، يقوم محلل البيانات بتحليل الأنماط، مثل الأطعمة الأكثر شيوعًا أو أوقات الوجبات، ويقدم تقارير تساعد في فهم سلوك المستخدمين.
- عالم البيانات: يستخدم البيانات لبناء نماذج تنبؤية تساعد في توقع العادات الغذائية للمستخدمين ويمكن أن يساعد في تطوير ميزات جديدة للتطبيق تعتمد على هذه التوقعات.
- محلل الأعمال: يقوم بتحليل السوق واحتياجات العملاء لضمان أن التطبيق يلبي الاحتياجات الحقيقية للمستخدمين ويقترح تحسينات على النموذج الأولي للتطبيق.
- مدير المنتجات المستند إلى البيانات: يراقب ردود فعل المستخدمين على التطبيق ويستخدم البيانات المجمعة لتحديد الأولويات في تطوير المنتج وتحسينه.
في النهاية، الفرص المتاحة لمحللي البيانات متنوعة وواعدة. مع الاستعداد الصحيح والتدريب المستمر، يمكن للمهتمين بدء مسيرتهم المهنية في هذا المجال المتنامي والمثير.
الشهادات المهنية للبدء في مجال تحليل البيانات:
الحصول على شهادات مهنية مثل Certified Analytics Professional (CAP) أو شهادات محددة لأدوات مثل Tableau أو Power BI يمكن أن يعزز من فرصك للعمل في مجال تحليل البيانات.
هذا البرنامج بمثابة شهادة معتمدة في مجال تحليل البيانات يمكنك الاطلاع عليه :
البرنامج التأهيلي المتكامل من شركة SAP في تحليل البيانات 2024
التحديات الرئيسية لمن يعمل في تحليل البيانات:
- سوء فهم البيانات: أحيانًا قد يُساء تفسير البيانات بسبب نقص الفهم للسياق أو الافتراضات الخاطئة. الحل: تأكد من فهم السياق الكامل للبيانات واطلب المساعدة أو التوضيح عند الحاجة.
- تجاهل جودة البيانات: البيانات السيئة تؤدي إلى نتائج سيئة. الحل: قم دائمًا بتنظيف البيانات والتحقق من صحتها قبل البدء في التحليل.
- الاعتماد المفرط على الأدوات: الأدوات تساعد في التحليل لكنها لا تستطيع استبدال الفهم البشري. الحل: استخدم الأدوات كمساعد ولكن لا تعتمد عليها بشكل كامل.
- تجاهل السياق الأوسع: البيانات ليست مجرد أرقام، بل هي جزء من صورة أكبر. الحل: حاول دائمًا وضع البيانات في سياقها الأوسع لفهم الصورة الكاملة.
- الإفراط في التعقيد: أحيانًا يمكن أن يؤدي التعقيد غير الضروري إلى تشويش الرؤى. الحل: ابدأ بالتحليلات البسيطة وتقدم تدريجيًا نحو التقنيات الأكثر تعقيدًا.
مثال على ذلك: إذا كنت تحلل استبيانًا حول رضا العملاء، فمن الخطأ الاعتماد فقط على الأرقام دون النظر في التعليقات النصية التي قد تقدم سياقًا وفهمًا أعمق للبيانات.
- تفسير البيانات: يجب تقديم البيانات بطريقة تسهل اتخاذالقرارات الاستراتيجية وتوجيه الأعمال.
- التحديات التقنية: اختيار الأدوات المناسبة وتكامل البيانات من مصادر مختلفة يمثل تحديًا كبيرًا.
- الحوكمة والأمان: مع تزايد الاهتمام بالبيانات، يجب حمايتها والتعامل معها وفقًا للقوانين المعمول بها.
دورة حياة علم البيانات ووظائفه:
مقدمة إلى علم البيانات:
هو علم يعتمد على تقنيات وأساليب وخوارزميات وأنظمة متقدمة لاستخراج الفهم والإدراك من البيانات، سواء كانت مرتبة أو عشوائية. يشمل استخدام التقنيات الإحصائية والحاسوبية للنظر في مجموعات كبيرة من البيانات المعقدة وفهمها ثم استخدام تحليل البيانات هذا لاتخاذ قرارات جيدة. يمكن أن يساعد علم البيانات الشركات في تحسين استراتيجيات التسويق والمبيعات الخاصة بهم، والعثور على آفاق أعمال جديدة، وزيادة الكفاءة التشغيلية.
يتبع علم البيانات دورة حياة تشمل مراحل مختلفة:
- تجميع البيانات (Data Collection):
– يبدأ علم البيانات بجمع البيانات من مصادر متعددة مثل قواعد البيانات، وملفات النص، والاستطلاعات، والأجهزة الاستشعارية.
– يجب أن تكون البيانات موثوقة ومناسبة للتحليل.
- تنظيف البيانات وتحضيرها (Data Cleaning and Preparation):
– يتضمن تنظيف البيانات من القيم المفقودة، والتكرار، والأخطاء.
– يتم تحضير البيانات للتحليل من خلال تحويلها إلى تنسيق مناسب واختيار المتغيرات المهمة.
- الغوص في أعماق البيانات (Data Diving):
– يتم استكشاف البيانات باستخدام الرسوم البيانية والإحصائيات لفهم العلاقات والأنماط.
– يساعد في تحديد الأسئلة المهمة والفرضيات.
- فحص البيانات واستخلاص النتائج (Data Examination):
– يشمل استخدام تقنيات إحصائية وتعلم الآلة لاستخراج الرؤى من البيانات.
– يمكن استخدام النماذج التنبؤية للتنبؤ بالاتجاهات المستقبلية.
- بناء نماذج (Model Building):
– يتم بناء نماذج تعتمد على البيانات باستخدام تقنيات تعلم الآلة.
– يمكن استخدام هذه النماذج للتنبؤ وتحليل البيانات.
- تقديم النتائج (Results Presentation):
– يتم تقديم النتائج باستخدام الرسوم البيانية والتقارير.
– يساعد في اتخاذ القرارات القائمة على البيانات.
قد يهمك:
كورسات الجامعة الأمريكية لتعلم الإنجليزية مجانا
اكتشف أشهر دورات موقع Class Central
اشترك في قناتنا على الانستجرام لمعرفه الوظائف والكورسات المتاحة ….
طرق تعلم علم البيانات واللغات البرمجية المستخدمة في هذا المجال:
- لغة البرمجة بايثون:
– تُستخدم على نطاق واسع لتطبيقات علم البيانات نظرًا لبساطتها وقابليتها للقراءة ودعمها الشامل للمكتبات.
– يوفر النظام البيئي الواسع للمكتبات في بايثون، مثل NumPy و Pandas و Matplotlib، أدوات قوية لمعالجة البيانات وتحليلها وتصورها.
– مكتبات التعلم الآلي الشهيرة مثل TensorFlow و Keras تجعل بايثون خيارًا ممتازًا لتنفيذ النماذج والتقنيات المتقدمة التي تعتمد على البيانات.
- لغة البرمجة R:
– تستخدم على نطاقواسع في علم البيانات لدعمها القوي للنمذجة الإحصائية وتحليل البيانات والتصور.
– النظام البيئي الشامل للحزم R، بما في ذلك ggplot2 و dplyr و Shiny، يوفر للمطورين مجموعة واسعة من الأدوات لتطبيقات علوم البيانات.
- SQL :
– وسيلة الاستعلام عن البيانات وإدارتها.
– تُستخدم على نطاق واسع في الصناعة لإدارة البيانات والاستعلام عنها.
– معرفة إس كيو إل ضرورية للعمل مع مجموعات البيانات واسعة النطاق وغالبًا ما تكون شرطًا أساسيًا لشغل وظائف علوم البيانات.
- Julia:
– لغة عالية الأداء لعلوم البيانات والحوسبة التقنية.
– تُستخدم في علم البيانات نظرًا لأدائها الحسابي الرائع وقوة جذبها.
– دعم جوليا القوي للحوسبة المتوازية والموزعة يجعلها خيارًا جذابًا لتطبيقات علوم البيانات الضخمة.
يمكنك متابعة تفاصيل كورسات في علم البيانات: دليلك لفهم تحليل البيانات وتعلم الآلة
تفاصيل كورسات في علم البيانات وتعلم الآلة
اخيرا تعرف على بعض المصادر المجانية لتعلم علم البيانات وتحليل البيانات والتعلم الآلي من هنا.