دليل شامل عن مجال تحليل البيانات؛ أهم الأشياء التي تحتاج أن تتعلمها

مجال تحليل البيانات؛ ربما شاهدت العديد من الفيديوهات، وقرأت المقالات التي تتحدث عن مجال تحليل البيانات (field of data analysis)، ولم تكن مُرضية بالنسبة لك، أو قامت بـإعطائك معلومات غير كافية حول هذا المجال. لكن في هذا المقال، سوف نتحدّث عن أهم الأشياء التي تحتاج أن تتعلمها لتبدأ طريقك في التعلّم حول هذا المجال.

ما هو مجال تحليل البيانات؟

لا يخفى علينا سرعة تطور التكنولوجيا الذي ساهم في نشأة علم كبير، وقام بمساعدتنا في عدم جعل أنظارنا تقتصر على اللحظة الحالية فقط، وإنما على ما هو آتٍ إلينا في المستقبل؛ وسُمي هذا العِلم بـتحليل البيانات (Data Analysis).

نحن في مجال تحليل البيانات نستطيع التعامل مع الحاضر والتنبؤ بالمستقبل؛ عن طريق تحويل البيانات الأولية إلى معلومات واستخلاص النتائج ذات المغزى والقابلة للتنفيذ.

يتم استخدام هذه المعلومات لمساعدة الشركات على اتخاذ قرارات ذكية، واستغلالها في بناء تصورات حقيقية حول الواقع المُعاش وتحسينه، وأيضًا وضع سيناريوهات للمستقبل حتى نجعله أفضل ما يُمكن.

يتكوّن مجال تحليل البيانات من 6 أشياء يجب الإلمام بها لكي تتعلمه.

“تعرف على: تطبيقات الذكاء الاصطناعي في المجال الطبي“

عقلية محلل البيانات

عليك أن تتعلم كيف تكون لديك عقلية محلل البيانات (data analysis mindset)، وعليم أن تتعلم كيفية إيجاد المُحلل حل للمشاكل التي تواجهه عن طريق تحليل البيانات فقط، ومعرفتك لهذه الخطوة ستجعلك مُتميِّز في المجال، وسوف تجعلك لست مجرد شخص يستخدم الأدوات بطريقة عشوائية.

“قد يهمك: أفكار مواقع إلكترونية“

مَهام محلل البيانات

تشمل أهم مَهام محلل البيانات التالي:

1. جمع البيانات من مجموعة متنوعة من المصادر.
2. إعداد البيانات للتحليل أو ما يسمى بـتنظيف البيانات.
3. إجراء مسح للبيانات.
4. تحليل البيانات ونمذجتها.
5. إنشاء تصورات وتقارير للبيانات

تختلف متطلبات سوق العمل من مكان لآخر، لذا عليك قراءتها بتمعّن.

أساسيات في مجال تحليل بيانات

في التالي سوف نتعرف معًا على أساسيات في مجال تحليل بيانات:

• اللغة الإنجليزية من أساسيات data analysis field

تعلم اللغة الانجليزية ليس حصرًا على مجال التحليل، بل يمتد أثره في كل حياتك، وبالإضافة لأن ظهور مجال تحليل البيانات قد بدأ للتو في سوق العمل العربي، لكن هو مُنتشر بِشدة في سوق العمل الأجنبي، فـإذا أردت الحصول على فُرص وظيفية أفضل في حياتك؛ عليك البدء بـتعلم اللغة الإنجليزية.

• الإحصاء والرياضيات

الإحصاء والرياضيات هي مهمة جدًا بالنسبة لك كـمحلل بيانات، حيث تكمن أهمية الرياضيات في اكتساب الفهم، والتوصل لاستنتاجات دقيقة تقوم على المنهج الرياضي، ولنعلم أن تخصص تحليل البيانات لا يقوم على تعلم بعض الأدوات فقط، بل يقوم بالأساس على فهم ومعرفة مبادئ مادة الإحصاء،

هناك قسمين من مادة الإحصاء عليك تعلّمهم :

1. 1. 1. الإحصاء الوصفية – Descriptive statistics:
         من خلالها ستستطيع أن توصف البيانات وتتعرف عليها بشكل عام، ومعظم الوظيفة يعتمد عليها.
      2. الإحصاء الاستدلالية – Inferential statistics:
         من خلالها ستستنتج صفات معينة للبيانات الكبيرة والغير متوفرة عن طريق عدد محدود من البيانات، وفهمك للإحصاء الاستدلالي يُساهم بشكل كبير في مقدار احترافيتك للتعامل مع البيانات، مما يساعدك بصورة كبيرة في تجميع البيانات بذكاء، ووقت أقل مما يوفر المال للشركة التي تعمل بها، ويجعلك كمُحلل تُنجز مشاريعك بسرعة أكثر.

• برنامج مايكروسوفت إكسل -Microsoft Excel

برنامج إكسل ضروري جدًا لكل محلل بيانات، لكن في فترةٍ ما انتشرت صورة نمطية عن البرنامج بأنه مجرد أداة تقوم ببعض المعادلات البسيطة، لكن في الحقيقة هذا البرنامج يحتوي على الكثير من الأدوات والخصائص بداخله، والتي تقوم بتأهيلك لتحليل البيانات بدون الحاجة لاستخدام برنامج آخر معه.

تعتمد أغلب الشركات والمؤسسات الكبيرة وحتى الصغيرة منها على هذا البرنامج في نشاطاتهم اليومية؛ حتى يُخزّنوا فيه البيانات أو يحللونها أو يعرضونها بصريًا.

• تعلّم SQL

في مرحلة متقدّمة قد لا تستخدم الإكسل، حيث تكون البيانات مُخزّنة في قاعدة بيانات database، مما يضطرك لـتعلّم الـ sql؛ حتى تستطيع إخراج البيانات من القاعدة ومِن ثَم تحليلها، ستكون مُطالب بمعرفة كتابة الكود الصحيح الذي ستتعامل به مع قاعدة البيانات.

مُحلل البيانات الذي لديه معرفة في sql، يكون ذو قيمة أكبر للشركة التي يعمل بها، حيث يجعلك سريعًا ومُستقلًا، وتقوم بتوفير وقتك بدلًا من انتظارك لشخص آخر من قسم البرمجة يقوم بإتمام هذه المهمة.

• تعلم لغة البرمجة بايثون python

هناك الكثير من الأقوال حول ما إذا كان محلل البيانات يحتاج إلى Python أم لا، حيث يقول البعض إنهم يحتاجون ذلك بينما يقول الآخرين إنهم لا يحتاجونها.

في الحقيقة ذلك يعتمد على الشركة التي تعمل بها، ولكن من الجيد أن نكون موظف لديك ميزة من خلال معرفتك للغة بايثون؛ لأنها واحدة من أكثر لغات البرمجة استخدامًا في عالم تحليل البيانات، وهي أيضًا من ضمن مجالات البرمجة الأكثر طلباً.

تشتهر Python ببساطتها وسهولة قراءتها وتعدد استخداماتها، مما يجعلها خيارًا شائعًا لِـمُحللي البيانات. لغة بايثون لديها مجموعة واسعة من المكتبات والأدوات التي تجعل التحليل أسهل، مثل مكتبة Pandas لمعالجة البيانات وتحليلها، ومكتبة Numpy للحوسبة العلمية وmatplotlib لتصوّر البيانات.

كما أن لديها القدرة على أتمتة المهام، مما يجعل تحليل البيانات أكثر كفاءة وفعالية، حيث يعد تعلمها في مجال تحليل البيانات استثمارًا كبيرًا في حياتك المهنية، وستفتح لك العديد من الفرص للعمل مع مجموعات بيانات أكبر وتحليلات أكثر تعقيدًا.

تعلّم بايثون يجعلك أحد الأصول القيمة في أي مؤسسة تركز على البيانات.

• تعلُّم برنامج لتصميم البيانات

حتى تعرض النتائج الأخيرة للبيانات بشكل مفهوم، عليك تعلم أحد البرامج المتخصصة في تصميم البيانات، مثل مايكروسوفت باور بي آي Power BI أو برنامج تابلو Tableau.

المقارنة صعبة جدًا بين البرنامجين، لكن المحدد الأساسي للاختيار هو البرنامج المستخدم في سوق العمل في دولتك أو مدينتك، حيث أن برنامج تابلو Tableau: هو برنامج لتمثيل البيانات بصريًا، حيث يساعدنا في تبسيط وعرض البيانات في صيغ مفهومة وواضحة.

يعد tableau أداة ذكاء أعمال، تساعد في تصميم البيانات بصريًا عن طريق السحب والإفلات، وتمكنك من استكشاف طرق عرض مختلفة للبيانات، عن طريق المخططات والرسوم التفاعلية.

أيضًا برنامج power bi من أفضل الأدوات لعرض البيانات بشكل سلس، ومفهوم من خلال عدد من الرسومات البسيطة، ومن المُهم أن تكون مُتقن لاستخدامه، لأنه سيساهم بشكل كبير في تطورك المهني.

“تعرف على: كيفية العثور على صورك على جوجل“

مهارات محلل البيانات

ضمن الحديث عن دليل شامل عن مجال تحليل البيانات، من الهام التحديث عن مهارات محلل البيانات. تشمل أهم مهارات محلل البيانات ما يلي:

• الانتباه للتفاصيل الدقيقة.
• التفكير الرياضي.
• القدرة على التعامل بخبرة مع التكنولوجيا الحديثة وبرامجها المتنوعة.
• التفكير النقدي.
• القدرة على التعلّم الذاتي ومواكبة الجديد في المجال.

لا تَخف، فلا أحد يملك كل هذه المهارات وهو في مرحلة البداية، لكن استمرارك يومٌ تلو الآخر في التعلّم والتدرّب على كل مهارة منهم سيوصلك لمرحلة الإتقان.

تحديد مجال العمل

هنا يجب عليك تحديد المجال الذي ستعمل فيه كمحلل، وتعلم المجال حتى يكون لديك أفكار أكثر وتستطيع فهم البيانات التي تكون بين يديك، حيث أن كل مجال توجد فيه بيانات، ترتبط به وظيفة المُحلل، وذلك مثل:

• مجال التسويق وإدارة الأعمال.
• مجال الاقتصاد.
• مجال الرعاية الصحيَّة.

“اطلع على: العمل الحر عبر الإنترنت“

الالتحاق بوظيفة في مجال تحليل البيانات

حتى تثبت أنك مؤهل للوظيفة تحتاج لعمل نماذج مشاريع تكون كـنماذج لك، فـالمكان الذي تريد أن تتوظّف فيه يحتاج لرؤية خبرتك العمليّة، لأن مجرد معرفتك النظرية للمجال غير كافية بالنسبة لهم.

كمُحلل ستحتاج لتنفيذ خطوات معيّنة في كل مشروع تقوم بعمله، حتى تزيد من فرص قبولك، بدايةً من استنتاجك للمشكلة، وقيامك بكتابة شرح مختصر واحترافي لكل خطوة قُمت بفعلها إلى أن توصّلت للحل النهائي، وهذا الأسلوب سيعكس للشركات مدى معرفتك في المجال، مما يجعلهم أكثر ثقة بك.

الخطوات هي التالي:

1. توضيح المشكلة ومدى أهميتها.
2. كيف قمت بتجميع البيانات.
3. توضيح مرحلة تنظيم وتنظيف البيانات، وأي أداة تم استخدامها ولماذا؟
4. شرح مرحلة التحليل وكيفية وصولك للنتائج.
5. كتابة تقرير في النهاية تبدأ فيه شرح المعلومات التي وصلت لها وعرضها باحتراف وبشكل منظم وبألوان متناسقة.
6. أخيرًا يمكنك كتابة توصيات، واقتراحك الخاص لحل المشكلة.

عليك تطبيق هذه الخطوات على أي مشروع، حسب مجالك الذي تعمل في، ويمكن اختصار هذا في ثلاث كلمات: تعلّم، طبّق، وكرر.

أن تصبح مُحلل بيانات يتطلّب منك العمل الجادّ والشغف بالمجال، وأهم شيء هو اتباعك للأشياء الموضحة لك في المقال؛ حيث ستساعدك على اكتساب المهارات والمعرفة اللازمة لتصبح مُحلل بيانات ناجح.

تذكّر أن تظل فضوليًا، لا تتوقف أبدًا عن التعلم مهما يكن، ودائمًا كُن على استعداد للتكيّف مع التقنيات الجديدة، ومع المثابرة يمكنك تحقيق هدفك، وتصبح مُحلل بيانات ماهرًا؛ مما يفتح عالمًا من الفُرص الوظيفية أمامك.

مستقبلك في مجال تحليل البيانات “data analysis field” يعتمد على كل ساعة تذاكرها الآن بتركيز، فاجتهد لتتعلمه ولا تتكاسل؛ حتى تستطيع رفع قيمتك في سوق العمل.