تحليل البيانات والتعلم الآلي 2024 : دليل مبسط للمبتدئين

 

هذا المقال سيقدم لك نظرة عامة عن كيفية استخدام البيانات لاستخراج المعرفة وكيف يمكن للأنظمة أن تتعلم من البيانات لاتخاذ قرارات ذكية.هذا المقال سيقدم لك نظرة عامة عن كيفية استخدام البيانات لاستخراج المعرفة وكيف يمكن للأنظمة أن تتعلم من البيانات لاتخاذ قرارات ذكية، ستعرف عن تحليل البيانات و الوظائف المتاحة لمحلل البيانات وكيف يمكن لك البدء في هذا المجال 

 

تعريف تحليل البيانات 

عملية تحليل البيانات هو عملية مهمة تستخدم لاستخلاص المعلومات والرؤى من مجموعات البيانات. دعوني أوضح ذلك بشكل أكثر تفصيلًا:

1. جمع البيانات: يبدأ التحليل بجمع البيانات من مصادر متعددة. يمكن أن تكون هذه البيانات متنوعة، مثل الأرقام، والنصوص، والصور، والمقاطع الصوتية.
2. تنظيف البيانات: يتم تنظيف البيانات من الأخطاء والتكرارات والقيم المفقودة. هذه الخطوة ضرورية للحصول على نتائج دقيقة.
3. استكشاف البيانات: يتم استكشاف البيانات لاكتشاف الأنماط والترابطات. يمكن استخدام أدوات مثل الرسوم البيانية والتحليل الإحصائي لتحقيق ذلك.
4. التحليل الاستنتاجي: يتم استخدام تقنيات متقدمة لتحليل البيانات. يمكن أن يكون ذلك في شكل تحليل توقعي، أو تحليل تصنيفي، أو تحليل تجريبي، حسب الحاجة.
5. التقرير واتخاذ القرارات: يتم تلخيص النتائج في تقارير توضح الرؤى والتوجيهات. يمكن استخدام هذه المعلومات لاتخاذ قرارات مستنيرة في مجموعة متنوعة من المجالات، مثل الأعمال والطب والتسويق والعلوم.

باختصار، تحليل البيانات يساعدنا على فهم الظواهر واتخاذ قرارات مبنية على الأدلة. 

 

كيف يمكن البدء في تعلم مجال تحليل البيانات؟ 

تحليل البيانات يمكن أن يكون مجالًا مثيرًا للتعلم، ويمكن للأشخاص من مختلف الخلفيات أن يصبحوا محترفين فيه. دعوني أوضح بعض النقاط الرئيسية:

1. الأساسيات: يبدأ التعلم بفهم الأساسيات. يجب أن يكون لديك فهم جيد للإحصاء والرياضيات. يمكن للمبتدئين البدء بدورات مقدمة في الإحصاء والتحليل الإحصائي.
2. الأدوات واللغات: بعد فهم الأساسيات، يجب أن تتعلم أدوات ولغات البرمجة المستخدمة في تحليل البيانات. بعض الأدوات الشائعة تشمل:
   • برنامج الإكسل: يُستخدم للتحليل الأساسي والتصفية.
   • قاعدة بيانات اس كيو ال: يُستخدم لاستعلام قواعد البيانات وإدارة البيانات.
   • لغات البرمجة بايثون و ر : للتحليلات الإحصائية والتنبؤية. يمكن استخدامهما لإجراء تحليلات معقدة وإنشاء نماذج تنبؤية.
3. التطبيق العملي: قم بتطبيق ما تعلمته على مجموعات بيانات حقيقية. يمكنك العمل على مشاريع صغيرة أو المشاركة في تحديات تحليل البيانات عبر الإنترنت.
4. التعلم المستمر: تحليل البيانات هو مجال متغير باستمرار. تابع تعلم أحدث التقنيات والأدوات.

 

المدة الزمنية لتعلم مجال تحليل البيانات 

الوقت الذي يحتاجه الشخص لتعلم هذا المجال يعتمد على عدة عوامل، مثل خلفيته السابقة والجهد الذي يستثمره. إليك نظرة عامة:

1. الأساسيات (4-6 أشهر):
   • في البداية، يمكن للمتعلمين الحصول على فهم جيد للأساسيات في غضون بضعة أشهر. هذا يشمل فهم مفاهيم الإحصاء والرياضيات الأساسية.
   • يمكن استخدام أدوات بسيطة مثل Excel للتحليل الأساسي.
2. التطور والتخصص (6 أشهر إلى 2 سنة):
   • للوصول إلى مستوى متقدم، يجب التعمق في أدوات ولغات البرمجة المستخدمة في تحليل البيانات. Python و R هما من أشهر هذه اللغات.
   • يمكن أن يستغرق التخصص والتعمق في مجال معين من 6 أشهر إلى سنتين.
3. التطبيق العملي والمشاريع (مستمر):
   • يجب أن يكون لديك مشاريع عملية تساعدك على تطبيق ما تعلمته. يمكنك العمل على مجموعات بيانات حقيقية وحل مشكلات تحليلية.
   • الممارسة المستمرة تساعد في تطوير مهاراتك.
4. التعلم المستمر (مدى الحياة):
   • تحليل البيانات هو مجال متغير باستمرار. تابع تعلم أحدث التقنيات والأدوات.

يمكن للشخص أن يبدأ بالأساسيات في غضون بضعة أشهر، ولكن التطور والتخصص يستغرق وقتًا أطول.

 

كيفية التفكير كمحلل بيانات محترف

لتفكير كمحلل بيانات ماهر، يجب أن تتبع النقاط التالية:

1. الفضول: يجب أن تكون لديك رغبة قوية في استكشاف الأرقام والأنماط. اطرح الأسئلة لفهم الأسباب والعلاقات وراء البيانات.
2. التحليل النقدي: تعلم كيف تقيّم البيانات بعقلية نقدية. لا تقبل الأرقام كحقائق دون تساؤل، بل فكر في السياق والتأثيرات المحتملة.
3. الاهتمام بالتفاصيل: كن دقيقًا وانتبه للتفاصيل الصغيرة. الأخطاء البسيطة يمكن أن تؤدي إلى استنتاجات غير صحيحة.
4. التواصل الفعّال: تعلم كيف تشرح البيانات بطريقة واضحة ومبسطة حتى يمكن للأشخاص غير المتخصصين فهمها.
5. التعلم المستمر: ابقَ على اطلاع بأحدث الأدوات، التقنيات، والنظريات في مجال تحليل البيانات. العالم الرقمي يتطور باستمرار، ويجب أن تتطور معه.

باتباع هذه النقاط، ستكون قادرًا على تطوير القدرات اللازمة لتحليل البيانات بكفاءة وفعالية، وهذا جزء أساسي من عقلية محلل البيانات المحترف.

 

مجالات العمل في تحليل البيانات 

مستقبل وظيفة تحليل البيانات يعتبر واعدًا للغاية، وذلك بفضل الزيادة الكبيرة في كمية البيانات المتاحة والحاجة المتزايدة لتحليلها. هنا بعض الأسباب التي تجعل هذا المجال مهمًا للمستقبل:

1. النمو السريع للبيانات: مع تزايد كمية البيانات، يزداد الطلب على المهارات المتخصصة في تحليلها واستخلاص الرؤى القيمة منها.
2. التطبيقات المتعددة: محللو البيانات مطلوبون في مجموعة واسعة من الصناعات، بما في ذلك الرعاية الصحية، التمويل، التسويق الرقمي، والتكنولوجيا، مما يوفر فرصًا متنوعة للعمل والتطور المهني.
3. التقدم التكنولوجي: التكنولوجيا تتطور بسرعة، ومعها تتطور أدوات وتقنيات تحليل البيانات، مما يفتح آفاقًا جديدة للابتكار والتحليل.
4. التأثير على القرارات: تحليل البيانات يلعب دورًا محوريًا في دعم القرارات التجارية والاستراتيجية، مما يجعله مهارة ضرورية في عالم الأعمال.
5. التحول الرقمي: الشركات تتجه نحو التحول الرقمي، وتحليل البيانات هو جزء لا يتجزأ من هذا التحول، مما يعزز من أهمية الدور الذي يلعبه محللو البيانات.

بناءً على هذه العوامل، يمكن القول بأن مستقبل وظيفة تحليل البيانات مشرق ويحمل الكثير من الفرص للنمو والتطور المهني. 

 

يمكنك متابعة قناتنا على الإنستجرام للحصول على آخر المستجدات حول الوظائف والدورات التدريبية المتاحة وكيفية التسجيل فيها.

قناة الانستجرام

 

الوظائف المتاحة في مجال تحليل البيانات 

في عالم اليوم حيث تُعتبر البيانات أحد أهم الأصول، تتنوع الوظائف المتاحة لمحللي البيانات وتتسع لتشمل مجالات عديدة. إليك نظرة على بعض هذه الوظائف:

1. محلل البيانات: يعمل على جمع البييانات وتنقيتها وتحليلها لاستخراج الأفكار التي تساعد في صنع القرارات.
2. عالم البيانات: يذهب إلى أبعد من التحليل الأساسي، باستخدام النمذجة التنبؤية والتعلم الآلي لاستخراج رؤى أعمق والتنبؤ بالاتجاهات المستقبلية.
3. مهندس البيانات: يركز على بناء البنية التحتية والأنظمة اللازمة لجمع وتخزين البيانات بكفاءة، وهو أمر ضروري للتحليلات المتقدمة.
4. محلل الأعمال: يستخدم المعرفة بالبيانات لتحسين العمليات التجارية ويساهم في تطوير استراتيجيات الأعمال.
5. product manager based on data: يدمج بين خبرة تحليل البيانات وإدارة المنتجات لتطوير منتجات تلبي احتياجات السوق بناءً على التحليلات البيانية.

إليك مثالًا يوضح بعض وظائف محللي البيانات في سياق مشروع تحسين تجربة المستخدم لتطبيق الهاتف المحمول:

1. محلل البيانات:
   • يقوم بتحليل بيانات استخدام التطبيق من قاعدة المستخدمين.
   • يحدد الأنماط في استخدام التطبيق، مثل الشاشات الأكثر زيارة والوظائف الأكثر استخدامًا.
   • يقدم تقارير تفصيلية لفريق التطوير حول أداء التطبيق والتحسينات المحتملة.
2. عالم البيانات:
   • يستخدم البيانات لبناء نماذج تنبؤية لتوقع سلوك المستخدمين، مثل الأوقات التي يستخدمون فيها التطبيق بشكل أكثر تكرارًا.
   • يقدم توجيهات لتحسين تجربة المستخدم، مثل تخصيص الاقتراحات وتحسين واجهة المستخدم.
3. مهندس البيانات:
   • يبني البنية التحتية لجمع بيانات استخدام التطبيق، مثل قواعد البيانات والخوادم.
   • يضمن أن البيانات تُجمع بشكل آمن ويمكن الوصول إليها بكفاءة.
4. محلل الأعمال:
   • يستخدم البيانات لفهم احتياجات المستخدمين وتحديد الميزات الأكثر أهمية.
   • يقدم توجيهات لفريق التطوير حول الأولويات والتحسينات المستقبلية.
5. product manager based on data:
   • يراقب أداء التطبيق باستمرار ويستخدم البيانات لتحديد الأولويات في تطوير المنتج.
   • يتفاعل مع فرق التصميم والتطوير لتحسين تجربة المستخدم.

باختصار، محللو البيانات يلعبون دورًا حاسمًا في تحسين المنتجات وتجربة المستخدم، وهم يعملون على تحويل البيانات إلى رؤى قيمة تؤثر على القرارات والابتكارات. 

 

كيفية البدء في تعلم مجال تحليل البيانات 

لبدء رحلتك في عالم تحليل البيانات، تعتبر المواقع التعليمية عبر الإنترنت مثل كورسيرا ويوداسيتي خيارات مثالية، حيث تقدم سلسلة من الدورات المتخصصة التي تغطي مختلف جوانب هذا القطاع. تتضمن هذه الدورات مجموعة واسعة من الموارد التعليمية التي تساعد على بدء الرحلة التعليمية.

ملاحظة مهمة: الفهم النظري وحده ليس كافيًا لإتقان تحليل البيانات. من الضروري أن يقوم المتعلمون بتطبيق المعرفة التي اكتسبوها في مشاريع عملية، بدءًا من مشاريع صغيرة مثل تحليل بيانات المبيعات لأعمال تجارية صغيرة، وصولاً إلى مشاريع أكبر وأكثر تعقيدًا.

 

شهادات يمكن ان تساعدك في دخول مجال تحليل البيانات 

تتوفر مجموعة من الشهادات المتخصصة التي تمكنك من اقتحام عالم تحليل البيانات. فيما يلي بعض الشهادات البارزة في هذا المجال:

 

• محلل بيانات Power BI المعتمد من Microsoft: شهادة تقدمها Microsoft تؤكد على قدرتك في استخدام برنامج Power BI لأغراض تحليل البيانات. تغطي الشهادة مهارات متنوعة مثل تحويل البيانات، إنشاء النماذج، تصوير البيانات، وإجراء التحليلات.
• محلل البيانات المعتمد من Tableau: شهادة تُبرز قدرتك على استخدام برنامج Tableau في تحليل البيانات. تتضمن الشهادة مهارات تجهيز البيانات، نمذجتها، تصويرها بصريًا، وتحليلها.

اختيارك للشهادة يجب أن يتناسب مع اهتماماتك الشخصية والأدوات التقنية التي تود تعلمها وإتقانها.

 

 

مرتبات وظيفة محلل البيانات 

في مصر، يتقاضى محلل البيانات راتبًا يتراوح في المتوسط حوالي 7,970 جنيه مصري شهريًا . الرواتب قد تصل إلى 12,300 جنيه كحد أعلى. تعتمد هذه الأرقام على مستوى الخبرة ومتغيرات أخرى. يُعتبر هذا المجال مليء بالفرص للتقدم المهني. 

 

الخلاصة: تحليل البيانات هو مجال يتطلب التعلم التدريجي والممارسة المستمرة. بالالتزام والجهد المستمر، يمكن للمرء أن يطور مهاراته ويصبح محلل بيانات محترفًا.

اكتشف مجال التعلم الآلي machine learning 

موسوعة من الدورات في مجال تحليل البيانات والتعلم الآلي