جدول المحتويات
كيف أتعلم علم تحليل البيانات ؟
كيف أتعلم علم تحليل البيانات ؟
باذن الله ستكون هذه إجابة كافية شافية لكل من يرغب بتعلم تحليل البيانات لن تجدها بمكان أخر
إن كنت تود تعلم تحليل البيانات ولا تعرف من أين تبدا وما هي المهارات التي تحتاجها فأنت في المكان المناسب
فهرس الإجابة
- 1- لماذا ينبغي علي الجميع دراسة علوم البيانات؟
- 2- مفهوم علوم البيانات ؟
- 3- ما الفرق بين تحليل البيانات وعلم البيانات ؟
- 4- الأدوار المختلفة في فريق علوم البيانات؟
- 5- ما هي الخلفية الأكاديمية المطلوبة لمحلل البيانات؟
- 6- كيف تكتسب عقلية محلل البيانات ؟
- 7- ما هي الأدوات العملية التي ينبغي علي إتقانها؟
- 8- ما المهارات الناعمة التي أحتاجها ؟
- 9- تأثير مجالات العمل المختلفة علي محلل البيانات
- 10- من أين أتعلم تحليل البيانات؟
1- لماذا ينبغي علي الجميع دراسة علوم البيانات؟
وظائف علوم البيانات هي الأكثر جاذبية في القرن الواحد والعشرين
مع وجود البيانات من حولنا في كل مكان، الشركات في أشد الإحتياج لمن يساعدها في اتخاذ القرارات المناسبة والصائبة اعتمادا علي الفهم الصحيح للبيانات
بالإستخدام الصحيح للبيانات تستطيع التلاعب بإنتخابات أكبر دولة في العالم كما رأينا من قبل
تستطيع تحويل لاعب كرة قدم من قرية مغمورة لواحد من أفضل 10 لاعبين بالعالم
تستطيع تغيير الرأي العام نحو قضية ما
تستطيع التحكم في حياة الناس، ماذا يقرأون، ماذا يشاهدون, ماذا يحبون, ماذا يأكلون, ماذا يقررون
ك مستثمر تستطيع مضاعفة ثروتك عشرات الأضعاف
ك رئيس تنفيذي لشركة تستطيع اتخاذ القرارات الصحيحة
ك طبيب تستطيع معرفة العلاج الأنسب لمريضك
أنت شخصيا تستطيع الحصول علي وظيفة يحتاجها الجميع
2- مفهوم علوم البيانات ؟
بكل بساطة، التحليلات 3 أنواع او ممكن نقول بنجاوب بيهم علي 3 أسئلة مهمة
حصل اي؟ هيحصل اي؟ استعد ازاي؟
1- descriptive analysis
بكون محتاج اوصف ايه اللي حصل؟ اي الأنماط اللي موجودة في الداتا وبتتكرر؟ ازاي أطلع بمعلومات مفيدة أقدر أجاوب بيها علي اي أسئلة مطروحة؟
2- predictive analysis
بكون محتاج أطلع بتنبؤات باللي ممكن يحصل في المستقبل بناءا علي البيانات والأنماط اللي اكتشفتها في المرحلة السابقة
3- prescriptive analysis
في المرحلة دي بشرح لصناع القرار ازاي يكونوا مستعدين بأحسن طريقة لمواجهة والاستفادة بالتنبؤات اللي استنتجناها مسبقا
3- ما الفرق بين تحليل البيانات وعلم البيانات ؟
ببساطة
تحليل البيانات : هي عملية تجميع وتجهيز البيانات من المصادر المختلفة وتحليلها لإستخراج المعلومات المهمة وإنشاء عروض مرئية لمساعدة صناع القرار علي اتخاد قرارات أكثر استراتيجية
باختصار هي تفسير الماضي والحاضر لإيجاد حل لمشكلة
علم البيانات : هي عملية بناء وتصميم نماذج برمجية وإحصائية بإستخدام خوارزميات التعلم الألي للتنبؤ بما سيحدث بالمستقبل
باختصار هي التنبؤ بالمستقبل
4- الأدوار المختلفة في فريق علوم البيانات؟
لدينا 4 أدوار أساسية
1- Data Engineer : ببساطة المسؤول عن تجميع وتنظيم الداتا
2- Data Analyst : بيعمل تحليل استكشافي للداتا Exploratory Data Analysis ويكتشف الأنماط المختلفة فيها، ويعرضها لصناع القرار في شكل مرئي للإجابة علي أسئلتهم
3- Data Scientist : بالإضافة لمهاراته ك محلل بيانات، عالم البيانات بيقدر يبني نماذج باستخدام التعلم الألي علشان تتنبأ بالمستقبل بناءا علي الداتا المتاحة، وبيقيس جودة وأداء النماذج دي عشان يحسن نتاجها بإستمرار
4- Machine Learning Engineer : النماذج اللي عالم البيانات بناها، لنفترض مثلا Recommendation System – بالمناسبة ده كان مشروع تخرجي – بتحتاج مجهود علشان تندمج وتنضاف للمنتج الرقمي Software Product سواء كان تطبيق او ويب سايت او برنامج فهنا بيكون مهمة مهندس التعلم الألي
5- ما هي الخلفية الأكاديمية المطلوبة لمحلل البيانات؟
طبعا الخلفية الأكاديمية مش بتفرق بشكل كبير لكن بيكون لها دور مهم وواضح بيظهر علي أسلوب تفكيرك وشغلك، ف دول أهم وأسرع تخصصات دراستها هتساعدك ك محلل بيانات
1- علوم البيانات : بالتأكيد درجة البكالوريوس في علوم البيانات هي الأفضل لكنها مش متاحة في كل الجامعات مثلا في مصر هتلاقيها في كلية الحاسبات وعلوم البيانات بجامعة الإسكندرية وكلية الدراسات العليا للبحوث الإحصائية بجامعة القاهرة
2- علوم الحاسوب : علوم الحاسوب هي الخلفية العلمية الأقرب ليك سواء ك محلل بيانات او عالم بيانات، خصوصا في وجود تخصصات زي الحوسبة العلمية بجامعة عين شمس وبنها و بحوث العمليات ودعم القرار بجامعة القاهرة
3- الإحصاء : في الحقيقة معنديش معلومات كفاية عن الكليات في مصر اللي بتدرس فيها الإحصاء بشكل أساسي لكن الإحصاء جزء لا يتجزأ من تحليل البيانات وهتفيدك كثير
4- نظم المعلومات الإدارية : خريج نظم المعلومات عنده فهم جيدة لقواعد البيانات والتعامل معاهم وده بيأهله بشكل مبدئي للمجال
5- الاقتصاد : خريج كليات سياسة واقتصاد او تجارة قادر يدخل المجال بسهولة ك محلل مالي
6- علم النفس : ممكن تكون مفأجاة لكن علماء النفس بيستخدموا البيانات لوصف وتفسير والتنبؤ بالسلوك البشري بشكل دائم
6- كيف تكتسب عقلية محلل البيانات ؟
أهم ما يميز محلل البيانات هو عقليته
الشخص نفسه هو الأهم مش الأدوات اللي بيستخدمها اطلاقا
وإنك تكتسب عقلية محلل البيانات واحدة هي أصعب وأهم مرحلة خلال تعلمك للمجال
ممكن نقسم سوا عقلية المحلل ل6 مهارات رئيسية
1- التفكير النقدي
قدرتك علي التحقق من صحة الافتراضات وتقييم الأدلة والحقائق بشكل عقلاني غير متحيز
2- التفكير الرياضي
قدرتك علي تحليل المبادئ والنظريات والقواعد والعلاقات الرياضية من أجل حل مشكلة
3- التفكير التصميمي
منهجية فكرية لإيجاد حلول لمشاكل غامضة عن طريق الفهم الجيد للعميل
بتتكون من خمس مراحل أساسية ( التعاطف – تحديد المشكلة – تجميع الأفكار – إنشاء نموذج أولي قابل للاستخدام – اختبار النموذج وتطويره)
4- التفكير المنظم او الهندسي
منهجية منظمة لحل المشكلات لإيجاد حلول مبتكرة وإبداعية
5- القدرة علي حل المشكلات
الهدف الأساسي من دورك ك محلل بيانات هو حل المشكلات والإجابة علي أسئلة صناع القرار بأفضل طريقة ممكنة
6- مهارة الانتباه للتفاصيل
انتباهك لأدق التفاصيل وأستغلال مواردك المعرفية المتاحة لإيجاد أكثر الحلول دقة
7- ما هي الأدوات العملية التي ينبغي علي إتقانها؟
في البداية اسمح لي بتذكيرك، أهم ما يميز محلل البيانات هو عقليته لكن إتقانك للأدوات لابد منه ويجعل فرصتك أقوي من غيرك، هناك العديد من الأدوات
لكنني سأركز علي 5 فقط هم الأهم (الإحصاء – برنامج الاكسيل- SQL – POWER BI – بايثون او R )
1- الرياضيات (الإحصاء)
لن تفيد البرمجة إن لم يتم تفسير البيانات بشكل صحيح
لذا اول ما يجب ان تتعلمه كمحلل بيانات هو الرياضيات، أعلم جيدا إنه ليس أداة تقنية لكنه لا يقل أهمية عن اي أداة سوف نتحدث عنها، لكن السؤال هنا ليس لماذا، السؤال اي نوع من الرياضيات تحديدا ؟
1- حساب التفاضل والتكامل
2- الجبر الخطي
3- الاحتمالات
4- الإحصاء الوصفية
5- الاستدلال الإحصائي
6- مبادئ التصميم التجريبي
ربما تحتاج لدراسة (Discrete math- Graph theory) لكنها من وجهة نظري ليست ضرورية
لقد سبق وتعلمت جميع هذه الرياضيات بالمدرسة والجامعة لكنني حينها لم أفهم أهمية تعلمها! ظننتها بلا اي فائدة حتي اليوم الذي بدأت فيه تعلم تحليل البيانات تغير كل شئ، أخذت نفسا عميقا وأخبرت نفسي حينها واااااو يالا المتعة، ما أجمل الرياضيات حين يمكنك تطبيقها وهنا فهمت جيدا الفرق بين النظرية والتطبيق
2- إتقان الاكسيل advanced Microsoft Excel
الاكسيل هو عصايتك السحرية للبدء في المجال، أداة عظيمة جدا ومليئة بالمفاجأت
وإتقانك لها قبل المضي قدما لاي أداة أخري هو شئ لا مفر منه
تكمن ميزة اكسيل الأساسية لسهول التعامل معه ان كانت البيانات صغيرة او بمعني أصح أقل من 200 عمود فالاكسيل مناسب جدا
إن كانت خلفيتك العلمية علوم الحاسوب او هندسة البرمجيات أعلم إنك سوف تستهين بالأمر، لقد فعلتها قبلك، لكن هذه هي الحقيقة، 90% من عملك باي شركة سينتهي بالاكسيل فقط ان كنت تعمل علي داتا صغيرة نسبيا
3- SQL
مفيش شخص مدرك أهمية إتقان التعامل مع قواعد البيانات وإدارتها قد محلل البيانات
وأفضل أداة ممكن تستخدمها لده هي لغة برمجة SQL وبالمناسبة هي مرنة وسهلة جدا
4- POWER BI او tableau
اتفقنا من الأول إن الهدف الأساسي من تحليل البيانات هو مساعدة صناع القرار علي حل مشكلة
وعلشان يقدروا يحلوها محتاجين يفهموا البيانات بشكل كويس جدا، وبالتالي محتاجينك تنقلهم ده بشكل مرئي بسيط وواضح وأحسن طريقة لده هو تصور البيانات : رسم الأنماط والداتا بأشكال بيانية مناسبة توضحها للإنسان العادي
وهنا عندنا أداتين مهمين لا غني عنهم لتصور البيانات POWER BI – tableau
5- PYTHON OR R
وضحنا من شوية ان اكسيل أنسب شئ للداتا الصغيرة لكن لو داتا حجمها كبير فأكيد أفضل حل نلجأ له هو البرمجة
وأفضل لغتين برمجة ممكن تستخدمهم في تحليل البيانات هم البايثون ولغة الR
من وجهة نظري الR أنسب للتحليل الوصفي والبايثون أنسب للتحليل التحليل التنبئي او لتعلم خوازرميات التعلم الألي
8- ما المهارات الناعمة التي أحتاجها ؟
يخطر علي بالي أكثر من 20 مهارة وصفة يجب ان تتمتع بهم شخصية محلل البيانات الان لكنني سوف أكتفي بأهم 5 فقط
1- سرد القصص Storytelling
ينبغي ان يكون محلل البيانات قاص بالفطرة، يمتلك موهبة السرد والحديث، ليس فقط موهبة الحكي بل مهمته أصعب قليلا لإنه يبني قصة كاملة مكونة من بيانات وأرقام مملة، هنا تأتي شطارته في جعلها ممتعة وذات قيمة
2- التواصل Communication
بطبيعة عملك ستتواصل يوميا مع أشخاص من فرق وخلفيات علمية وعملية مختلفة، لذا قدرتك علي التواصل والتكيف مع الجميع أمر لابد منه
3- الفضول Curiosity
بكل بساطة، بتعرف تطلع القطط الفطسانة؟
محلل البيانات بيحاول يجاوب علي أسئلة صناع القرار بإنه يبدا يسأل بنفسه الأسئلة الصح، ويعرف اي أبسط وأدق الأسئلة اللي ممكن يسألها لنفسه ويكون عنده فضول رهيب يساعده يعرف يطلع باستفادة من كل معلومة عنده في الداتا، لازم يكون عندك الفضول تبحث وتسأل أسئلة محدش بيفكر فيها
4- مهارات العرض presentation skills
ممكن تكون شخص شاطر جدا لكن ما بتقدرش تظهر ده عشان ما بتقدرش تعرض شغلك بأنسب شكل ممكن، فاشتغل علي نفسك واتعلم ازاي تعرض شغلك صح
5- فهم المنتج Product Understanding
فهمك للمنتج او المجال اللي شغال عليه هيخليك تشوف الصورة مختلفة
9- تأثير مجالات العمل المختلفة علي محلل البيانات
لو هنقسم مهارات المحلل ل3 أشياء ممكن نقسمهم لأدوات وعقلية وفهم لدومين او مجال العمل
ودومين الشغل نفسه بيختلف باختلاف 3 عوامل أساسية ( نوع الشركة – مجال شغلها – نوع تحليلك )
الشركات نوعين : نوع بيتعامل مع الداتا ك وسيلة لاتخاذ القرارات ونوع تاني بيتعامل مع الداتا ك منتج بيستخدمه زي كورا وميتا وIBM وشركات تانية كثير
فالشغل بيختلف من شركة لشركة
مجال الشغل : وبيختلف من صناعة لصناعة تانية، لما تشتغل في الماركتينج هتكون بتدور علي أحسن طريقة تخلي الزائر يتحول لعميل محتمل ومن ثم عميل دائم
لو شغال في المجال الطبي هتدور علي أسرع طريقة تساعد في شفاء الشخص ورفع الlife expectancy الخاصة بالمريض
لو شغال في مجال الاستثمارات هتدور علي الأسهم اللي تجبلك أعلي عائد استثمار ممكن
لو شغال في مصنع هتدور علي أنسب كل للمنتج ممكن يناسب احتياجات المستخدم
فشغلك هيختلف بشكل كبير من مجال لمجال لكنك هتستخدم نفس الأدوات والعقلية بس فهمك للبيزنس والدومين اللي شغال فيه هيقصر عليك الطريق
نوع تحليلك : لنفترض إن عندنا 10 محللين في غرفة واحدة، صعب تلاقيهم بيعملوا نفس الشئ
لان تحليلك قد يندرج تحت تصنيف Operations Analytics او Accounting Analytics او People Analytics او Business Analytics او Customer Analytics او Product Analytics وده بتتعلمه مع الوقت وتكتشف أنت بتميل لأنهي أكثر
10- من أين أتعلم تحليل البيانات؟
ما يميز هذا المجال عند تعلمه إن كل ما تحتاجه هو لابتوب خاص بك وانترنت ثابت فقط
فهناك 3 منصات رقمية بهم محتوي ممتاز وكافي لتعلمك
الشكر للاخ كاتب المقال
عامر سعيد، محلل بيانات، خريج من كلية الحاسبات والذكاء الاصطناعي بجامعة بنها ببكالوريوس في الحوسبة العلمية،
تحليل البيانات PDF كورس تحليل البيانات
تحليل البيانات للمبتدئين وظيفة تحليل البيانات
أنواع تحليل البيانات