الرئيسيةعامة

تحليل البيانات – Data Analysis

فاش كناخدوا شي قرار في حياتنا سوا كان غادي يأثر علينا على مدى قصير ولا طويل .. كيكون هاد شي بناءاً على تفكير فشنو دوزنا من قبل، وشنو هي نتائج لي غادي نخرجوا بيها بناءاً على تنفيذ هاد قرار في مستقبل، هاد عملية كتعتابر تحليل لماضي ديالنا و محاولة نتوقعوا مستقبل ديالنا، ونتاخدوا قرارات بناءًا على هاد تحليل و توقع، وهادا هو جوهر ديال عملية تحليل البيانات بواحد شكل مبسط .. كاع شركات لكبار ولا ناجحة في لعالم كتعتامد على تحليل بيانات ديال عملاء بواحد شكل لي مستمر من سنوات هادي، كيفاش ؟

  • من خلال فرز ديال بيانات لي تم استهلاكها من قبل علماء ومحللوا بيانات باش يوصلوا لأنماط خاصة بسلوك ديالهم، وبهاد طريقة كيقدروا من خلالها تحسين ديال منتجات و خدمات وحتى زيادة في مبيعات.
غادي نبدا بأهم مصطلحات فهاد المجال !

تحليل بيانات من مجالات لي فيها بزاف مصطلحات، فحال مصطلح “Data Analysis” و “Big Data” لي واخا رتباط ديالهم ببعض إلا انهم كيختالفوا في تعريف !!

وباش نفهموا مجال “تحليل البيانات” بشكل واضح خاصنا نتطرقوا لتعريف ديال كل مصطلح بوحدو، وخاصنا نعرفوا دور ديال كل وحدا، وهاد شي كامل باش نقضروا نكونوا واحد صورة متكاملة على هاد مجال.

1. بيغ داتا – Big Data !

مصطلح بيغ داتا كيتطلق على لبيانات لي كيكون لحجم ديالها كبير، وكتكون فيها أكبر كمية ديال معلومات، و من صفات ديالها مع مرور لوقت كيتزاد لحجم ديالها بواحد لمعدل شبه خيالي، وهاد لبيغ داتا معقدة لوحد درجة مكتصورش وتعامل معاها صعيب. و هدف أساسي من تحليل بيغ داتا هو باش نوصلوا لمعلومات لي واضحة على وضع لحالي وباش نوصلوا لتوقعات محددة على مستقبل، وهاد شي كيكون من خلال دراسة سلوك نتاع مستخدمين لي تم جمع بيانات ديالهم بعدة طرق مختالفة.

  • كاينين أهداف وحدة اخرى مورا تحليل بيغ داتا :

الهدف لأول هو باش نوصلوا لواحد لقيمة كتعبر على وضع شي شركة في أسواق العالمية مقارنة مع شي شرطة اخرى كتنافسها.

الهدف ثاني هو نعتامدوا عليها باش نستخرجوا معلومات لي غادي تعاون في دراسة دوافع شي جريمة. ولا منع لكوارث الطبيعية.

سبب لي كيخلي لحجم ديال بيغ داتا كيتزاد بواحد لمعدل سريع .. كيرجع لكثرة الأجهزة لي كيتفاعلوا معاها مستخدمين ولي كتعتامد على الأنترنت. حيث في بداية كان هاد شي محصور بين اجهزة لبيسي (مكتبي) و (لمحمول)، من بعد توسعات حتى وصلات لتيليفون .. ومن بعد بانت أجهزة التابلت و سمارت تيفي وأجهزة وحدة أخرى فحال سيارات، ولا آي جهاز كيتم الإتصال بالإنترنت وعندوا واجهة استخدام كيحتوي على بيانات كيتفاعل معاهة لمستخدم.

بالنسبة لشركات ولا تعامل تجاري مع بيغ داتا .. كاع أجهزة لي ذكرناها قبل كتصيفط بيانات لمستخدم لشركات المصنعة سوا بتصريح منوا ولا لا. ولي بدورها كتحلل هاديك البيانات لهدف واحد هو يعرفوا معلومات على تفاعل مستخدم مع منتج ديالهم، واش عجباتوا شي حاجة في منتج ولا لا .. واش قادر يشري منتج واحد آخر من عند نفس شركة ولا شي نسخة لنفس لمنتج. وكيتم جمع آي معلومة يمكن تستخدمها شركة في توقع سلوك مستخدم فالمستقبل.

  • أمثلة تحت تعريف بيغ داتا: “بيانات تداول أسهم البورصة” – “بيانات وكالة الفضاء ناسا” – “بيانات مواقع التواصل الاجتماعي” – “بيانات سلوك مستخدمي مواقع فحال متاجر الإلكترونية” – “بيانات مستخدمي أجهزة الذكية فحال ساعات الذكية”.

الأمثلة لي للفوق كتولد يومياً بيانات لحجم ديالها كيتراوح بين 1تيرابايت إلى 500 تيرابايت.

2. علم البيانات – Data Science !

مصطلح “علم البيانات” كاين في بزاف ديال مجالات فحال البرمجة والماط والإحصاء و Machine Learning هدف هو نوصلوا لمعلومات مفيدة من بيغ داتا، علم البيانات كيتم الإستخدام ديالوا في اتخاذ شي قرار و وصول لشي توقع من خلال تحليل هاد البيانات .. خلاصة: هاد العلم يعتمد عليه باش تخاذ قرارات مستقبلية)

3. عالم البيانات – Data Scientist !

دور ديال عالم البيانات هو كيخدم بواحد الخوارزميات بMachine Learning باش يحلل البيانات متاحة عندو سوا صور ولا فيديوات .. إلخ، باش يخرج بذكاء اصطناعي يقدر على أداء شي مهمة تحليلية للبيانات .. لي في الغالب كتحتاج لعنصر بشري لتحليل ديالها.

ليصل هذا الذكاء الاصطناعي في النهاية إلى تنبؤات وتوقعات يمكن استخدامها في تقديم تقارير واضحة، والتي تساعد الشركات في الوصول إلى معلومات يمكن الاعتماد عليها في اتخاذ قرارات تتعلق بمستقبل نشاط هذه الشركات وتزيد من معدل نجاحهم.

4. تحليل البيانات – Data Analysis !

تعريف تحليل البيانات أو الـData Analysis هي واحد لعملية استخراج معلومات لي غادي تنفع في اتخاذ قرارات خاصة بشي مجالات معينة فحال “المال، الأعمال، الصحة .. إلخ” و محلل بيانات كيستخدم “علم تحليل البيانات” باش يتعامل مع بيغ داتا باش يخرج بمعلومات مفيدة، وهاد شي بناء على طلب من شي شركة ولا مؤسسة كبيرة لي عندها هذا الكم من البيان.

5. دور محلل البيانات – Data Analysis !

فحال عالم البيانات، دور محلل البيانات بنفس دور تحليلي مع واحد الإختلاف أساسي، ولي هو محلل مكيقدمش تنبؤات لشنوا غادي يطرا مستقبلاً، دور ديالو هو تحليل البيانات لي متاحة لتحليل وضع ديال شي شركة ولا مؤسسة العملاقة.

6. تحويل البيانات إلى صورة مرئية او ما يسمى بـData Visualization !

على رغم كاعما كيتم ذكر الـData Visualization بزاف فاش كيهضروا على مجال تحليل البيانات، إلا أن هاد لقسم الـDV كيتعتابر من الأقسام مهمة غي مجال تحليل البيانات. بحيث دور لمهم ديالوا هو في الآخر ديال عملية تحليل البيانات خاص تكون مفهومة لغير متخصصين، هنا فين كيجي دور ديال الـDV باش يعطينا رسم بياني ولا مخطط ولا آي شكل مرئي .. يمكن لناس لي كاعما عندها علاقة مع دومين تفهم (فحال: مدير تنفيذي ولا صحاب الأسهم .. كيتعتابر منتج انهائي للجميع، حيت بجوج “محلل البيانات” و “عالم البيانات” كيخدموا باش يكون منتج نهائي ديالهم على شكل مجموعة من صور ولا مخططات ولا رسوم بيانية .. لي كتوضح معنى ديال البيانات.

  • أهم الجهات التي تعتمد على تحليل البيانات:
  1. منصات تواصل الإجتماعي
  2. البنوك
  3. شركات الإتصالات
  4. الجامعاتشركات الأدوية
  5. كبار المصنعين
  6. مختبارات العلوم
  7. مواقع التجارة الإلكترونية.
7. وظيفة محلل البيانات – Data Analyst !

محلل بيانات من بين أكثر الوظائف طلبا في لعالم في الوقت الحالي .. هذا الطلب كيتزاد بواحد شكل مرتفع في سنوات آخيرا وهاد شي راجع لإرتفاع كبير في تواجد الأشخاص على نت لبزاف ديال الأغراض (التسوق – العمل – ترفيه .. إلخ) هاد شي لي خلا حجم ديال بيانات يتزاد على نت .. منصات فحال فيسبوك و أمازون و نتفلكس تزاد عدد ديال مستخدمين ديالها في عام فايت لي وصل لمعدلات غير مسبوقة من حيت ناس جداد .. طلب على تحليل البيانات مرتفع بزاف على عدد متخصصين في هاد المجال في عالم كامل (هادي ميزة زوينة لآي واحد باغي يتعلم هاد المجال) .. سبب ديال هاد العجز هو هاد تخصص كيحتاج لدراسة في عدة مجالات فحال برمجة، تحليل وحتى الإحصاء وغيرها.

8. كيفاش تبدأ في مجال تحليل البيانات !

فهاد المجال كاينين بزاف ديال معلومات خاصك تعرفها قبل، هاد معلومات من خبراء في المجال:

  • خاص تكون عندك شهادة أكاديمية فواحد من هاد المجالات سواء في “تكنولوجيا المعلومات لمعروفة بـIT” ولا “علوم الحاسب الآلي – Computer Science” ولا آي شهادة عندها علاقة بالـCS .. فحال رياضيات أولا الإحصاء .. ولا دكتوراه في مجال كيتعلق بالتعامل مع البيانات .. طور من قدراتك ديالك فهاد مجال، سوا بشكل أكاديمي فحال الإلتحاق بشي برنامج دراسي معتمد ولا البحث و دراسة بشكل فردي (فداركم)
    بالنسبة لشهادات فهاد المجال كاين العديد من منصات أونلاين فحال: كورسيرا و يوديمي لي كتوفر دورات للمبتدئين .. كورسيرا عندها مسارات دراسية كاملا في تحليل البيانات كتوازي شهادات لكبيرة.
9. متطلبات للعمل في مجال Data Analysis !

كيف ما قلنا قبل كيحتاج “محلل البيانات” يكون عندو مع بعض المجالات باش يقدر من تحليل البيانات بشكل مطلوب .. لتحت مثال على أهم المجالات مطلوب :

[1] البرمجة: برمجة هي جزء مهم من مجال تحليل البيانات .. كاينين جوج لغات برمجة لولا “Python” و “R” كبداية باش تقدر تعامل مع مكتبات “علم تحليل البيانات” فحال: reshape2 و scipy.

[2] الإحصاء: واخا برمجة مطلب أساسي باش دخل لهاد لمجال إلا أن علم الإحصاء كيتعتابر من خطوات لولة في عملية ديال تحليل البيانات (خاصك جوج حوايج تعلم ليهم الإحصاء الوصفي والاستنتاجي) .. بشكل عام غادي تحتاج لمعرفة الأساسيات في علم الإحصاء.

[3] الرياضيات: ناتج الأخير ديال عملية “تحليل البيانات” هو الأرقام لذلك أمر أساسي يكون عندك مع رياضيات باش تكون محلل بيانات .. بشكل مبدئي خاص يكون عندك بالخصوص مع جبر .. وكيفاش تصيغ مشاكل على أرض لواقع لمعادلات رياضية يمكن لك من فهم وحل ديالها.

[4] ماشين ليرنينغ: آو Machine Learning كيستخدم جبر و إحصاء باش يوصل لتوقعات بناءاً على بيانات لي تم معالجة ديالها محلل بيانات .. كتحتاج غير تعرف شي أمثلة في ضومين خوارزميات ماشين ليرنينغ فحال: “تحليل مكونات الرئيسية” و “الشبكات العصبية” خلاصة خاصك تعرف غير إيجابيات وسلبيات هاد الأمثلة ووقتاش تستعملها ووقتاش لا.

[5] معالجة البيانات: جمع بيانات في صورة كاعما معالجة .. وترتيب وتنظيم ديالها باش تحول لبيانات يمكن قراء و لفهم ديالها وكيحتاج هاد لمجال معرفة بأساسيات تعامل مع قواعد البيانات فحال: MySQL و Oracle وتعرف تعامل مع ملفات CSV و XML

[6] حل المشاكل: بيغ داتا فيها عدد كبير من معلومات .. وخا هاد تقدم تقني باقي هاد المجال من المجالات لي معقدة .. تحليل ديال البيانات يقدر يستغرق وقت وحتى مجهود، فمثلاً فاش كتعمق كمحلل غادي تصادف مع العديد من مشاكل (حيت كتعامل مع بشر كيتغير سلوك ديالهم..) مهمة ديالك كتمحور حول حل أي مشكلة.

10. جامعات كتقري على تحليل البيانات:

Al Akhawayn University

Massachusetts Institute of Technology

Carnegie Mellon University

University of Chicago

University of Texas

Cornell University

 University of Pennsylvania

Northwestern University

New York University

Purdue University

Stanford University

11. كورسات في تحليل البيانات:

Best Overall: Data Analyst Nanodegree (Udacity)

Data Analyst with R (DataCamp)

Data Analytics Immersion (Thinkful)

Data Science Specialization (Coursera)

Business Analytics Specialization (Coursera)

Big Data Analytics with Tableau (Pluralsight)

The Data Science Course 2020: Complete Data Science Bootcamp (Udemy)

Become a Data Analyst (LinkedIn Learning)

Data Analytics Bootcamp (Springboard)

12. أهم مواقع تحليل البيانات:

Flowing Data

Analytics Vidhya

R-Bloggers

Edwin Chen

Hunch

KDNuggets

DataScienceCentral

Kaggle

Simply Statistics

FastML

 

  • بقلم: okr3vl@

اترك تعليقاً

لن يتم نشر عنوان بريدك الإلكتروني. الحقول الإلزامية مشار إليها بـ *

زر الذهاب إلى الأعلى

أنت تستخدم إضافة Adblock

برجاء دعمنا عن طريق تعطيل إضافة Adblock