الدليل الكامل والشامل لدراسة تحليل البيانات

مما لا شك فيه في عالم متسارع في تطبيقات الحداثة واستعمال قوة التكنولوجيا لضبط إيقاع الحياة أصبحت الشركات تبحث عن متخصصين في مجالات عدة منهم من يقوم على جمع البيانات من مصادر مختلفة وآخرون يقومون بتحليلها للإستفادة منها فيما بعد لمعرفة إذا ما كانت منتجات الشركات ذات صلة بعملائهم أو ينال رضاهم لذلك ظهر مجال تحليل البيانات لهذا الغرض سنشرح في هذه المقالة الدور الفعلي للمتخصصين في مجال تحليل البيانات ونبحث معكم الطريق لكل من هو شغوف بهذا العلم وطريقة الدراسة لتصبح محترف في مجال تحليل البيانات

أرجو قراءة المقالة حتى النهاية.

لنبدأ معا بتعريف 

ما هي البيانات؟

يمكن تقسيمها إلى ثلاثة أنواع رئيسية:

1.البيانات المنظمة: 

هي البيانات التي تكون جامدة أو تأخذ شكلا منظما أو بتسمية آخرى تكون مجدولة أن يتم وضعها في جدول من صفوف وأعمدة أشبه بجداول اكسل وغوغل شيت وقواعد البيانات.

2. البيانات شبه المنظمة: 

عبارة عن خليط بين بيانات مجدولة وغير مجدولة مثل الإيميلات عبر البريد الالكتروني

3. الغير منظمة: 

غالبا ما تكون بيانات معقدة ولا يمكن وضعها في جداول مثل بيانات وسائل التواصل الاجتماعي والملفات المضغوطة والويب.

ننتقل إلى السؤال التالي 

ما هو تعريف تحليل البيانات؟

بكل بساطة يمكن تعريف تحليل البيانات بأنه أخذ مجموعة كبيرة من البيانات المحفوظة بقواعد بيانات كبيرة في مكان ما والقيام بمجموعة من العمليات التقنية والعقلية للوصول إلى حل لمشكلة ما أو إجابة عن مجموعة من الأسئلة التي تخص شركة أو مؤسسة أو منظمة بغية تقديم قصة محكية تكون سهلة الفهم لصناع القرار. 

يمكن تلخيصها على الشكل التالي: 

1. عملية جمع، وتنظيف، تحليل وتنقيب البيانات.

2. تفسير النتائج.

3. إعداد تقارير بالنتائج.

يوجد أنواع مهمة في تحليل البيانات على الشكل التالي: 

أنواع تحليل البيانات: 

يوجد أربع أنواع من التحليل:

1. التحليل الوصفي: (يجيب على سؤال ماذا حدث)

 يزود هذا التحليل رؤى لأحداث حدثت في الماضي.

2. التحليل التشخيصي: (يجيب على سؤال لماذا حدث ذلك) 

يأخذ الرؤى من التحليل الوصفي ليبحث بعمق ليجد سبب النتائج.

3. التحليل التنبؤي: (يجيب على سؤال ماذا سيحدث لاحقا) 

يبحث في الاستفادة التاريخية من اتجاهات المختلفة للبيانات ليتوقع نتائج المستقبل.

4. التحليل التوجيهي: ( يجيب على سؤال ما هو المهم لأجل تداركه) 

تحليل قرارات الماضي والأحداث لتقدير احتمال الاختلاف في المستقبل.

ويقوم محلل البيانات بمجموعة من العمليات 

العمليات التي يقوم بها محلل البيانات: 

يمكن تصنيفها ب 7 أقسام:

1. فهم المشكلة والنتائج المرغوبة: 

تحديد أين أنت وإلى أين ستذهب.

2. إعداد مقايس نظيفة: 

تحديد ما الذي ستقيسه وكيف ستقوم بقياسه.

3. جمع البيانات: 

تحديد البيانات المطلوبة، المصادر المختلفة التي سيتم الوصول إليها وأفضل الأدوات للعمل.

4. تنظيف البيانات: 

إصلاح جودة البيانات وتوحيد مصادر البيانات.

5. تحليل وتنقيب البيانات: 

استخراج، تحليل، والتعامل مع البيانات من وجهات نظر مختلفة لفهم الاتجاهات وتحديد الارتباطات، وإيجاد النماذج والتغيرات.

6. تفسير النتائج: 

تقييم التحليل والظروف التي يمكن أن تكون غير صحيحة.

7. إعداد التقارير: 

التواصل وإعداد النتائج وبشكل واضح ومؤثر بطرق ملائمة.

تعتمد مسؤوليات محلل البيانات على حسب نوع المنظمة أو الممارسات المعتمدة على البيانات لكن من أهم هذه المسؤوليات هي:

مسؤوليات محلل البيانات: 

1. الحصول على البيانات.

2. خلق استعلامات للحصول على البيانات المطلوبة.

3. فلترة، تنظيف، توحيد، وإعادة تنظيم البيانات.

4. استخدام أدوات إحصائية.

5. إستخدام تقنيات إحصائية.

6. تحليل النماذج.

7. إعداد التقارير والمخططات.

8. إعداد توثيق مناسب.

يتمتع محلل البيانات بمجموعة من المهارات على الشكل التالي: 

1. المهارات التقنية لمحلل البيانات:

1. الخبرة في استخدام جداول البيانات مثل: 

Microsoft Excel, Google Sheets

2. الخبرة في التحليل الإحصائي وأدوات التصور والبرمجيات مثل: 

IBM Cognos,IBM SPSS, Oracle Visual Analyzer, Microsoft Power BI, SAS, and Tableau

3. الخبرة بلغات البرمجة مثل: 

R, Python, C++, Java, and Matlab

4. معرفة جيدة بلغة الاستعلامات SQL وفهم برامج قواعد البيانات العلائقية والغير علائقية NoSQL. 

5. القدرة على استخراج البيانات من مستودعات البيانات مثل: 

Data Marts, Data Warehouses, Data Lake and Data Pipelines

6. معرفة البيانات الضخمة وأدوات المعالجة مثل: 

Hadoop, Hive and Spark

2. المهارات الوظيفية لمحلل البيانات: 

1. الخبرة في الإحصاء:

تحليل البيانات، إصلاح التحليل، تحديد المغالطات والأخطاء المنطقية. 

2. المهارات التحليلية: 

البحث وتفسير البيانات، النظر بالمشكلة، صنع التوقعات.

3. مهارات حل المشاكل:

إمكانيات إيجاد الحلول للمشاكل الموجودة.

4. مهارات التدقيق:

تحديد حالة المشكلة والنتائج المرغوبة.

5. مهارات العرض وبناء التصورات: 

خلق تصورات واضحة ومفحمة لتقديم التحليل.

6. مهارات في إدارة المشاريع: 

إدارة العمليات، الناس، التبعيات والخطوط الزمنية. 

3. المهارات الناعمة لمحلل البيانات: 

المقدرة على: 

 1. العمل بشكل تعاوني مع الأعمال ومن خلال الفرق الوظيفية.

2. التواصل الفعال لإعداد التقارير تحضير النتائج.

3. قول قصة مقنعة.

الفضول: 

1.  السماح بأسئلة جديدة تظهر إلى السطح وتحديات تفترضها.

2. أن يكون لديك حدس وتوقع للمستقبل بناءا على معرفة النماذج والخبرات السابقة. 

ننتقل الآن إلى السؤال الأهم وهو 

كيف أصبح محلل بيانات:

يعتبر تحليل البيانات من المجالات الجديدة نسبيا لكن هذا العلم يعتمد بالدرجة الأولى على الدراسة الأكاديمية وخصوصا المجالات العلمية في الإحصاء والرياضيات وعلوم الحاسب لذلك يمكن النظر مبدأيا على أن الدخول في هذا المجال يعتمد على إجازة البكالوريوس في علوم الحاسب أو الإحصاء أو  الرياضيات أو الفيزياء كحد أدنى ويمكن أيضا لخريجي الهندسة في اي مجال الدخول كمحلل بيانات والأفضلية غالبا ما تكون لحملة شهادة الماجستير في الاختصاصات السابقة كما ويطلب في سوق العمل خبرة تدريب إما أون لاين أو تدريب حقيقي في شركة والعمل على مشاريع حقيقية. 

مصادر تعلم تحليل البيانات: 

بعد امتلاك الشهادة الجامعية يمكنك الحصول على تدريب مدفوع في شركة أو الحصول عليه أون لاين عبر مصادر مختلفة لكن هناك مصادر متميزة جدا 

سأوردها لكم لتكون عونا لكم في مسيرتكم الدراسية: 

1. داتا كامب DataCamp

وهي المنصة الأهم في نظري من حيث المحتوى وهي منصة متخصصة في هذا المجال يوجد مسارين أحدهما بلغة بايثون والآخر بلغة R 

Data Analyst with Python

Data Analyst with R

2.منصة كورسيرا Coursera

 يوجد تدريب من شركتين عالميتين هما:

غوغل و IBM 

الشهادة المهنية من غوغل بلغة R

Google Analytics

الشهادة المهنية من IBM بلغة بايثون

IBM Data Analyst

الشهادة المهنية من IBM بلغة R

IBM Data Analyst with Excel and R 

بعد أن استعرضنا أهم الشهادات يمكن أن يخطر في بال القارىء هل هذه الشهادات كافية للدخول في المجال؟! 

الجواب القصير هو لا 

الجواب الطويل هو نعم لكن يجب أن تطور نفسك من خلال الأدوات التقنية فهدف هذه الشهادات المهنية هو فقط أن تضعك على أول الطريق فقط لذلك يجب أن تضيف اليها مهارات أو أن تطور من مهاراتك لذا أنصحك عزيري القارىء بمجموعة داعمة من الكورسات 

يمكنك الحصول على تدريب في الاكسل والاكسل المتقدم من قناة المهندس المنذر سفان - المنذر سفان اكسل متقدم  على يوتيوب 

وهناك أيضا من موقع كوسيرا يوجد كورس كل يوم اكسل  ممتاز جدا

ويجب أن تطور نفس في استخدام ادوات التصور والعرض مثل Power BI ايضا من قناة المهندس المنذر سفان 

ويوجد ايضا برنامج آخر مطلوب في سوق العمل وهو Tableau ويوجد تدريب ممتاز على كوسيرا مقدم من جامعة كاليفورنيا.

الفرق بين محلل البيانات وعالم البيانات: 

الفرق غالبا ما يكون أن علم البيانات هو العلم الاشمل فعالم البيانات يمتلك جميع خبرات محلل البيانات بالإضافة أنه يكون لديه خبرة في التعلم الآلي والتعلم العميق أي يدخل مجالات الذكاء الصناعي في عملية بناء النماذج لذا يعتبر علم البيانات علم متقدم عن تحليل البيانات وغالبا ما يصبح محللو البيانات علماء بيانات بعد خبرة تتعدى الثلاثة سنوات أو أكثر.

أرجو أن أكون قد وفقت في شرح مجال تحليل البيانات أتمنى مشاهدة تعليقاتكم واستفساراتكم