مرشد الوظائف – محلل البيانات

يعني ايه محلل البيانات أو ايه هو تحليل البيانات؟ ببساطة هو عملية جمع المعلومات من البيانات وتقييمها باستخدام منهج منطقي وتحليلي. العملية دي بتشمل مراحل كتير زي جمع البيانات وتجهيزها وتنظيفها. المفهوم ده ممكن يكون قريب شوية من مفهوم علم البيانات أو تحليل الأعمال. لو بصينا علي الأسماء المشتركة بينهم، هيبقى الموضوع واضح أكتر.

تحليل البيانات بيشبه جسر بين علم البيانات وتحليل الأعمال. علم البيانات بيحاول يلاقي الأسئلة المناسبة للسؤال، وتحليل البيانات بيلاقي الأجوبة على الأسئلة دي، وتحليل الأعمال بيستخدم الأفكار اللي جايه من تحليل البيانات عشان ياخد قرارات الأعمال بناءًا عليها.

البيانات هي اللغة العالمية للأعمال، ومحلل البيانات هو المترجم اللي بيفهمها ويترجمها لقصص ناجحة.

جيفري شيو

إقرأ المزيد: العالم الجديد للبيانات: تحليل البيانات بين القرن العشرين والواحد وعشرين

علم البيانات

هو مصطلح عام بيشمل تحليل البيانات وغيرها. علماء البيانات بيخلقوا نماذج وخوارزميات عشان يتعاملوا مع البيانات الكبيرة باستخدام أكتر من أداة. غير التحليل، علم البيانات بيشمل تنقيب البيانات وتعلم الآلة وتطوير البرامج. تحليل الأعمال مسئول عن تحويل البيانات الحالية لأفكار استراتيجية للأعمال.

بالنسبة لتحليل الأعمال، البيانات بتبقى أداة عشان يستخلص منها أفكار. على الرغم من إن المعرفة الفنية ضرورية، إلا إن المهارات الناعمة أكتر شوية هنا؛ زي حل المشاكل والتفكير النقدي. تحليل البيانات بيبقى المرحلة اللي بيتم فيها خلق الأفكار عشان يتم حل المشاكل. تحليل البيانات بيبقى تحت علم البيانات وبيدعم تحليل الأعمال بالمعلومات.

محلل البيانات بيعمل ايه؟

محلل البيانات ياسيدي هو اللي بيتعامل مع عملية جمع البيانات، وبيحللها ويستخلص منها معلومات مهمة وده باستخدام تقنيات إحصائية. وبتمشي عادة في يومه بفتح الداتا الكبيرة وبيسحب منها اللي يحتاجه عشان يعمل تحليلات عليها. ولما يفهم الاتجاهات اللي بتظهر في البيانات، بيدي معلومات مهمة للشركة اللي بيشتغل فيها. لإن الشركات بتوظف المحللين عشان يدوهم معلومات، وعشان يستخدموا المعلومات دي في اتخاذ القرارات المهمة اللي بتحسّن الأعمال.

الشغل دلوقتي فيه داتا كتير، والداتا اللي بتتجمع في أي مكان شغل بتكون عادة كتير. لو انت شركة، ممكن تتعرض لمجموعات بيانات كبيرة جدًا ومتعرفش تعمل حاجة معاها. ولو انت شركة عايزة تتحسن، فمجموعات البيانات الكبيرة بتقدملك فرص كتير. وعشان تستفيد منها، لازم تتعاقد مع محترف إسمه “Data Analyst“.

مهام ومسؤوليات محلل البيانات

هنتعرف دلوقتي على شغل المحللين اللي بشكل عام. دمهم الاساسي بيكون جمع البيانات وتحليلها، بس بيختلف شغلهم من شركة للتانية. يلا بينا نشوف مع بعض مهامهم بالتفصيل:

• جمع البيانات وتفسيرها.
• إجراء التحليلات الإحصائية.
• اختبار وتصحيح الأخطاء.
• معرفة اتجاهات البيانات.
• كتابة رموز SQL.
• تصميم أنظمة الأعمال.
• قادرين يدوك رؤى وتوصيات.
• معرفة مشاكل البيانات واقتراح حلول.
• تقديم الاستشارات الفنية لأنظمة البيانات.
• تحسين أداء البيانات.
• تطوير المؤشرات الأساسية لاتخاذ القرارات الاستراتيجية.
• تدريب محللي البيانات التانيين.
• الشغل مع محللي الأعمال والشركاء التجاريين.

المسميات الوظيفية

لو بتخطط تشتغل في مجال البيانات وعايز تعرف اسم الوظيفة اللي هتشتغل فيها، هتسأل نفسك ايه نوع الوظيفة اللي انت حابب تشتغلها؟ مجال علم البيانات بيدخل مع مجالات ومهن تانية، فمش ممكن نحدد وظيفة واحدة بس أو نحدد نفس المرتب لكل الوظايف. قايمة الوظايف المختلفة بتقدر تكون طويلة، بس هنا بنعرض أكتر الوظايف المنتشرة في علم البيانات والمرتبات التقريبية ليها.

عالم البيانات

الـ Data Scientist بيفرق عن الـ Data Analyst في إنه بيعمل موديلات تعلم آلي. بيشتغل تجريبي على البيانات اللي بيتعامل معاها، وده اللي بيخليه عالم. الـ Data Scientist بيهتم بالبيانات بشكل فني وإحصائي، بيفسرها، وبيعالجها وبيديرها باستخدام الأساليب التقنية. الوظيفة دي بتحتاج معرفة تقنية جدية.

مهندس البيانات

الـ Data Engineers هما اللي بيبنوا الأساس للي بيعمله الـ Data Scientists. بيبنوا البنية التحتية والأدوات المطلوبة عشان يتم جمع البيانات وتخزينها. الـ Data Engineers بيحوّلوا البيانات دي لحاجة مفيدة وبيُعتبروا هم الدعم لفرق البيانات. لو حصل أي مشكلة في البيانات، مهندسين البيانات هما اللي بيحلوها. المهارات اللي بيحتاجوها الـ Data Engineers هي مهارات تطوير البرمجيات أكتر من المهارات الإحصائية.

محلل الأعمال

الـ Business analysts دي الناس اللي بتقدر تستخدم البيانات اللي بتتوفرلهم بشكل فعال. بياخدوا البيانات وبيحولوها لإستراتيجيات للشركة. ممكن يحتاجوا لمهارات علم البيانات في بعض الحالات، بس التحليل الفني المفصّل للبيانات مش بيكون شغلهم. بيوجهوا الشركات علشان يحسّنوا أدائهم بالإجراءات المناسبة.

مهندس الذكاء الاصطناعي

الـ Artificial Intelligence Architect هو الشخص الرئيسي في فريق علوم البيانات؛ وده اللي بيفهم الاحتياجات ويقرر أفضل الحلول الممكنة لتنفيذها؛ وده من خلال قيادة أعضاء الفريق عشان يقدر يجمع المعلومات الصحيحة. وكمان بيعرف ازاي يستخدم المعلومات النظرية في الممارسة والتعامل مع المشكلات. الدور ده بيحتاج منك إنك تتعلم مهارات حل المشكلات بشكل رئيسي.

مدير منتجات الذكاء الاصطناعي

الـ AI Product Manager هو عنوان حديث بشكل نسبي، مدير المنتجات هو حاجة عارفينها من فترة طويلة؛ بس الذكاء الاصطناعي بدأ بشكل مؤخر يتطلب دمجه في المنتجات. مديري منتجات الذكاء الاصطناعي هما المسؤولين عن المنتجات اللي فيها AI، وبيساعدوا الشركات في عملية اعتماد المنتج. التفكير النقدي هو المؤهل الرئيسي للمنصب ده.

الرواتب

بالنسبة للرواتب فده متوسط الأجور الشهرية لكل الوظايف اللي اتكلمنا عنها:

• محلل البيانات: 5،608 دولار.
• عالم البيانات: 10،000 دولار.
• محلل الأعمال: 6،860 دولار.
• مهندس الذكاء الاصطناعي: 10،760 دولار.
• مدير منتجات الذكاء الاصطناعي: 9،714 دولار.
• مهندس البيانات: 10،800 دولار.

المهارات المطلوبة عشان تكون محلل بيانات

لو عايز تبقى محلل بيانات، لازم تكون عندك مهارات فنية ومهارات ناعمة. يعني لازم تتعلم بعض الأدوات وتطور مهاراتك الناعمة. خلينا كده نشوف إيه هي المهارات اللي لازم تكون عندك عشان تبقى محلل بيانات متميز.

مهارات البرمجة

لو هنتكلم عن المهارات الفنية، لازم نبتدي بلغات البرمجة.

• R: ده برنامج مجاني ومفتوح المصدر، بيُستخدم بشكل خاص في تحليل الإحصائيات. بيستخدمه المحللين الإحصائيين وكمان علماء البيانات في استخراج البيانات وتعلم الآلة.
• Python: دي واحدة من أفضل لغات البرمجة لمحللين البيانات. الحاجة اللي بتخليها مناسبة للاستخدامات المتعددة إنك ممكن تستخدمها مش بس في تطوير مواقع الويب، كمان برضو في أنواع تانية من برمجة وتطوير البرامج.
• SQL: اللغة البرمجية الشائعة اللي اتصممت لإدارة البيانات من خلال الوصول ليها وقراءتها وتغييرها.
• MatLAB: ده مش أكتر الأدوات المشهورة في مجال علم البيانات، بس بيكون مفيد جدًا إنك تعرف لغته لإنه فيه toolbox خاص بتعلم الآلة والذكاء الاصطناعي ممكن تستخدمه لتحليل البيانات.
• HTML & Javascript & CSS: لغة HTML هي لغة ترميز بتُستخدم لصفحات الويب، بتضيف معنى للمحتوى النصي. CSS هي لغة ورق الأنماط اللي بتنسق المحتوى، JavaScript اللي بتخلي المحتوى والتنسيق تفاعليين.

المهارات الاحصائية

التحليل الإحصائي جزء أساسي في تحليل البيانات، زي ما قولنا لحد دلوقتي. طبيعي إن الأمر ده بيحتاج مهارات مرتبطة بالإحصاء، وده اللي هنعرضهولك دلوقتي. مهم جدًا إنك تلاحظ إن المهارات الإحصائية اللي ممكن تحتاجها بتختلف على حسب وظيفتك، بمعني إن مش لكل منصب محلل بيانات محتمل محتاج لمعرفة مفصّلة.

مهارات الرياضيات

التحليل والرياضيات ما بيتفرقوش. التحليل لازم يستخدم الرياضيات بطريقة صحيحة عشان يبقى دقيق. افتكر معايا مفهوم تحليل البيانات شوية؛ كل خطوة فيها بتحتاج لفهم رياضي.

• حل المشاكل: البيانات وخصوصا البيانات الكبيرة، بيجي معاها مشاكل لازم نحلها. وفي بعض الأحيان دي المشاكل بتبقى معقدة. عشان كده، واحد من أهم مهارات محللي البيانات هي مهارات حل المشاكل. دي مهارة قوية هنحتاجها لما تقابلنا أخطاء في الطريق.

• الجبر الخطي والحساب: بنستخدم طرق الجبر الخطي في تعلُّم الآلة، بالمصفوفات والفيكتور. وبالنسبة للحساب، بنستخدمه في تحسين المشاكل وبنبني بعض الوظايف

مهارات تصور البيانات

الإبداع بيحسّن معظم الحاجات. تصميم تصورات للبيانات بيخلي فهم البيانات أسهل. علم البيانات موضوع معقد، خاصة للناس اللي مش ملمين بالمفهوم ده. كمحلل بيانات، تصور البيانات مهارة مفيدة ليك. لما تشوف تصور بدل من محاولتك قراءة الأرقام، بيبقى أسهل بكتير تلاحظ النقاط الحرجة وتفسِّر كل حاجة.

النقاط العشوائية بتخلي الشكل مختلف، وبنفس الإحصائيات. طريقة تانية لتصور البيانات هي عمل لوحات القيادة أو التقارير. لما يكون عندك بيانات عايز تجمعها بشكل منظم وتعرضها بطريقة بصرية، لوحات القيادة بالرسم البياني هي اللي بتحل مشكلتك. لما بتحط كمية كبيرة من البيانات في العملية، لوحات القيادة بتكون الخلاصة. عمل لوحات القيادة/التقارير مهارة كويسة لمحلل بيانات في تصور البيانات.

جوجل أناليتكس

دي خدمة على الإنترنت بتستخدمها الناس عشان يتبعوا حركة بعض على مواقعهم الإلكترونية. الخدمة دي مفيدة جدًا في التسويق وتحسين نتايج محركات البحث. جوجل أناليتكس بتدي للمستخدمين تفاصيل وتقارير مفصّلة عن حركة المرور على الموقع، عشان يقدروا يحسنوا العوائد المالية على موقعهم. والخدمة مش معقدة خالص، وممكن تتعلم إزاي تقرأ التقارير بسرعة وسهولة. فجوجل أناليتكس بيكون مهارة سهلة التحسين بسرعة للي عايز يشتغل في تحليل البيانات.

التعلم الآلي

مش شرط إنك تستخدم التعلم الآلي في تجربتك في تحليل البيانات، بس معرفة بسيطة فيه ممكن تفيدك في المستقبل. ممكن تتبع طريق تخصصات جديدة وتلاقي فرص جديدة في الشغل. ولو حتى كنت مش بتطبقه في شغلك، بيكون ممتاز إنك تعرف عنه عشان تزود من قيمتك في السوق وتكون متفوق على المنافسين في بحث الوظايف.

الذكاء الاصطناعي

التعلم الآلي بيركز على فكرة إن الماكينات بتتعلم حاجات وتتكيف، لكن الذكاء الاصطناعي بيزود من نطاق الفكرة دي وبيقول إن الماكينات بتقدر تكون ذكية. الذكاء الاصطناعي ببساطة هو الذكاء اللي بتتمتع بيه الماكينات وقدرتها على التفكير المنطقي. في تحليل البيانات، الذكاء الاصطناعي بيشير لمجموعة التقنيات اللي بتساعد محلل البيانات على استخراج النتايج والاستنتاجات من البيانات بشكل فعال. بتقدر تتعلم إزاي تستخدم الذكاء الاصطناعي في تحليل البيانات وكمان تاخد نتايج دقيقة ومفيدة.

مهارات الكتابة والتواصل

المهارات الناعمة داعمة جدًا للمهارات التقنية. لإنه مهما كنت متدرب على التقنية، من غير القدرة على التعبير عن نفسك، البيانات مش بتفيد. لازم تكون قادر توضح النتايج بشكل مفهوم لزمايلك في الشغل وإزالة أي سوء فهم. محلل البيانات لازم يكون قادر يتواصل بشكل فعال مع الناس اللي شغالين معاه ويكون قادر يفهمهم ويتعامل معاهم بشكل جيد. المهارات دي مهمة جدًا في وظيفة تحليل البيانات.

مهارة الاكسيل القوية

لما تتكلم عن علوم البيانات، مش هتقول إن الاكسيل ده أداة معقدة وصعبة. هتقول إن في برامج تانية وتقنيات حديثة أكتر. وفي ناس بتفكر وتقول: “ايه علاقة الاكسيل بعلوم البيانات؟”. بس الحقيقة إن الاكسيل بيحب البيانات وفيه لغة برمجة خاصة بيه. وممكن تستخدمه في التحليل البياني بطرق كتيرة ما تقدرش تتصورها. محتاج تعرف بعض الأساسيات عشان تستخدم الاكسيل في التحليل البياني.

ودي بعض المميزات والوظايف المهمة في الاكسيل:

• مهارات أساسيىة: الطباعة، الاستعلام، الترشيح، الفرز، ومعالجة البيانات الجدولية البسيطة.
• الدوال والصيغ: استخدام الدوال والصيغ الشائعة، والدوال المتعددة، والدوال المتقدمة زي SUM و IF و CONCATENATE.
• خيارات العرض: الرسوم البيانية المتقدمة، والخرائط، والرسوم البيانية، وإضافات الرسم البياني.
• جداول البيانات المحورية PivotTable، وتطوير برامج VBA.

أسئلة الانترفيو لمحللي البيانات

شايل هم الأسئلة اللي هتتسئلها في الانترفيو كمحلل بيانات؟ ممكن تجهز نفسك قدر الإمكان لكن لو عرفت بعض الأسئلة اللي ممكن تتسئلها هتسّهل عليك العملية. هيكون فيه أسئلة عامة عشان يعرفوا إزاي انت محلل بيانات، وأسئلة محددة أكثر عشان يشوفوا طريقة تفكيرك. ودي بعض الأسئلة الللي ممكن تتسأل فيها في الانترفيو.

• ايه دوافعك عشان تكون محلل بيانات؟
• المنصب الوظيفي اللي بتفضل تشتغل فيه وليه؟
• برامج ولغات البرمجة اللي انت عارفها؟
• هتعمل ايه لو حصل وخسرت بيانات؟
• أي جزء من مشروع تحليل البيانات تحب تشتغل فيه أكتر؟
• أشرح مصطلح “تطهيرالبيانات” وأفضل طرق التدريب عليه؟
• أي طرق إحصائية بتفضل تستخدمها في التحليل؟
• اي هي خصائص نموذج البيانات الكويسة؟
• المشاكل اللي ممكن تواجهها وقت تحليل البيانات؟
• ايه الأدوات اللي تقدر تستخدمها عشان تعمل اللوحات الإلكترونية؟
• إزاي هتحدد عدد الجينز اللي ممكن يتم بيعها في نيويورك في كل مارس؟
• شرح الفرق بين استخراج البيانات وتحليل البيانات.
• إزاي هتستخدم إكسل كأداة لتحليل البيانات؟
• إزاي هتتعامل مع مجموعات بيانات مليانة بالأخطاء والبيانات غير المرتبة؟
• أي هي مهارات محلل البيانات اللي موجودة عندك؟

كتب تحليل البيانات

في مجال علم البيانات فيه كتب لازم تقراها، ودي بعض من أفضل الكتب المناسبة للناس اللي مهتمة بتحليل البيانات.

“داتا ساينس من الصفر” للكاتب جويل جروس

الكتاب ده كويس جدًا علشان تبدأ تتعلم علوم البيانات من الأساس. في الكتاب هتلاقي معلومات للمبتدئين عن الخوارزميات، الإحصاء، المكتبات وغيرها، وهتقدر من خلال الكتاب ده تتعلم الأساسيات بسرعة.

“إحصائيات عملية لعلماء البيانات”، للمؤلفين بيتر بروس وأندرو بروس

وده كتاب تاني مناسب للمبتدئين في مجال تحليل البيانات. الكتاب بيقدم مبادئ الإحصاء وإزاي تستخدمها في تحليل البيانات. هتقدر تتعلم طرق الإحصاء في تحليل البيانات بالتفصيل من خلال الكتاب ده، اللي مكتوب بلغة سهلة جدًا.

“بايثون لتحليل البيانات”، للمؤلف ويس ماكني

هو كتاب بيقدم مفهوم تحليل البيانات من خلال لغة البرمجة بايثون. هتقدر تتعلم المفاهيم العامة عن تحليل البيانات بالإضافة للمعلومات التفصيلية عن ميزات بايثون.

“تحليل البيانات بسهولة”، للمؤلف أ. ماهيشواري

كمان الكتاب ده بيعلم تحليل البيانات بأمثلة من الواقع. القراء المتقدمين هيستفيدوا من الكتاب بنفس القدر اللي القراء المبتدئين هيستفيدوا منه.

“البيانات الضخمة: ثورة ستحول كيفية عيشنا وعملنا وتفكيرنا”، للمؤلفين فيكتور ماير شونبرجر وكينيث كوكير

هو كتاب بيدي أهمية كبيرة لتحليل البيانات. هتتعلم في الكتاب أكتر عن إزاي تحليل البيانات بيكون مهم في مجالات مختلفة وإزاي مفاهيم البيانات الضخمة بتتشكل مع مرور الوقت.

“البيانات الكبيرة غير قابلة للتجاهل: الحالة الرئيسية للبيانات الكبيرة في الأعمال”، للمؤلف بيل سيمون

هو كتاب أساسي خاصة للي مهتمين بالبيانات الكبيرة في المجال العملي. الكتاب بيدي نظرة عن إزاي تحويل البيانات لمعلومات ذكية وإزاي تستخدمها.

“الأعمال غير الذكية: رؤى وابتكارات بعيدًا عن تحليلات البيانات والبيانات الضخمة”، للمؤلف بيل ديفلين

هو كتاب بيسلط الضوء على بعض المشاكل في مجال تحليل البيانات. هتتعلم في الكتاب عن أوهام تحليل البيانات، بالاضافة لتاريخ تحليل البيانات وذكاء الاعمال، وإزاي هما النهاردة وإزاي هيبقوا في المستقبل.

الدورات التدريبية

التعلّم مش بيخلص، ولو حتى اتدربت على حاجة محددة، ممكن تتعلّم حاجات جديدة فيها دايمًا. علم البيانات موضوع متعدد الأبعاد وبيحتاج للاستثمار في نفسك بشكل مستمر. ممكن تدّعم معلوماتك الحالية بمواد تدريبية إضافية. دلوقتي هنشوف أنواع التدريب والدورات اللي ممكن ياخدها محلل بيانات.

1. برنامج IBM Data Analyst: البرنامج ده ماجستير في علم تحليل البيانات ومقدم من شركة سيمبليليرن بالتعاون مع شركة IBM. هتتعلم فيه عن أدوات التحليل والإحصاءات وقواعد بيانات SQL ولغات R و Python وتصور البيانات.
2. Cloudera Data Analyst Training: ده كورس لمدة 4 أيام من خدمات التعليم في شركة كلوديرا. هتتعلم فيه إزاي تحول وتحلل مجموعات بيانات كبيرة في مجموعة Hadoop باستخدام SQL ولغات برمجة معروفة.
3. دورة Udemy Data Science: دي دورة نهائية لتعليم علم البيانات. هتتعلم فيها الرياضيات والإحصاءات ولغة Python وتعلم الآلة والتعلم العميق.
4. Data Analyst in Python by Dataquest: الكورس ده بيركّز على الاحتمالات والإحصاءات وتنظيف البيانات وتصورها، وبيعلم الأساسيات في Python. بتقدر تتعلم وتطور مهاراتك في البرمجة بعد الكورس ده.
5. Introduction to Data Analysis Using Excel: الكورس ده مُقدم من كورسيرا وبيعلمك بشكل رئيسي إزاي تحليل البيانات على برنامج Excel. هتتعلم إزاي تقرأ وتنظم وتعدل البيانات باستخدام وظايف Excel.

الشهادات

دي مجموعة من الشهادات اللي ممكن تحتاجها كمحلل بيانات، ووفرنا ليك كل المعلومات المتاحة عنها.

شهادة Certified Analytics Professional (CAP)

CAP هي شهادة في علوم تحليل البيانات بتغطي كل حاجة من إختيار المنهجية وبناء النماذج وإدارة دورة حياة النموذج. لازم تجدد الشهادة كل 3 سنين.

المنظمة: INFORMS.

السعر: 495 دولار لأعضاء INFORMS و 695 دولار لغير الأعضاء.

المتطلبات: امتحان CAP والالتزام بشروط أخلاقيات CAP.

الشهادة المهنية لإنجاز علوم البيانات

ده برنامج بيتكون من 4 أجزاء: خوارزميات علوم البيانات، الاحتمالات والإحصاء، التعلم الآلي لعلوم البيانات، وتحليل البيانات التحليلي والتصور.

المنظمة: جامعة كولومبيا.

السعر: 1,968 دولار لكل وحدة دراسية، ورسوم التقديم 85 دولار للبرنامج الحضوري، و 150 دولار للبرنامج علي الإنترنت ورسوم تقنية 395 دولار لكل دورة.

المتطلبات: درجة البكالوريوس، ودورات سابقة في البرمجة الكمونية والكمية.

Cloudera Certified Associate (CCA) Data Analyst

البرنامج المعتمد ده بيوفر للمتقدمين المؤهلات الأساسية المناسبة لتعلم كيفية استخدام Impala و Hive لعمل التقارير في بيئة Cloudera CDH.

المنظمة: Cloudera.

السعر: 295 دولار.

المتطلبات: اجتياز امتحان CCA Data Analyst.

شهادة EMC Proven Professional Data Scientist Associate (EMCDSA)

الشهادة دي بتوفر فرصة لمحللي البيانات للمساهمة في مشاريع تحليلات البيانات الكبيرة. وبامتلاكك للشهادة دي، ممكن تتعلم طريقة تطبيق التقنيات التحليلية على البيانات الكبيرة وعمل النماذج الإحصائية.

المنظمة: Dell EMC Education Services.

السعر: 230 دولار لشراء قسيمة الامتحان.

المتطلبات: اجتياز امتحان في علوم البيانات وتحليلات البيانات الكبيرة، وخبرة في SQL أو Java أو Perl أو Python أو R.

Open Certified Data Scientist

دي شهادة عالمية مستقلة بتساعد المحللين في تطوير مهاراتهم في مجال البيانات. البرنامج مش محتاج امتحانات كتابية ولا بيوفر دورات تدريبية.

المنظمة: The Open Group.

السعر: 1250 دولار عشان تاخد الشهادة، و 250 دولار لإعادة التجديد.

المتطلبات: استمارة طلب خبرة ومراجعة من قبل لجنة الشهادة.

SAS Certified Advanced Analytics Professional Using SAS 9

شهادة في استخدام SAS لتحليل البيانات الكبيرة باستخدام التحليل الإحصائي، وتقنيات التعلم الآلي، والتحسين، والنمذجة التنبؤية. فالمتقدمين للحصول على الشهادة لازم يكون عندهم خبرة في التعلم الآلي، والتحسين، وتوقعات السلاسل الزمنية، وكشف الأنماط، وغيرها.

المنظمة: SAS.

السعر: 250 دولار لامتحان واحد، و 180 دولار للاختبارين التانيين.

المتطلبات: 3 امتحانات:

• Predictive Modeling Using SAS Enterprise Miner 7 أو 13 أو 14.
• SAS Advanced Predictive Modeling.
• SAS Text Analytics، Time Series، Experimentation and Optimization.

الـ KPIs في تحليل البيانات

تحديد الـ KPIs في تحليل البيانات مهم عشان بيساعد الشركات يركزوا على المعلومات اللي بتهمهم. معرفة الـ KPIs بيخلي الشركات تقرب أكتر لأهدافها التجارية. السؤال هو: ازاي نحدد نجاح مبادرات البيانات الكبيرة؟ إيه هي المقاييس اللي بتقيس النجاح في تحليل البيانات؟ المؤشرات اللي بتقيس الأداء بتختلف من مجال لمجال أو من شركة لشركة، بس فيه بعض المؤشرات اللي منتشرة في كل الأحوال.

• خدمة العملاء: ازاي بتفيد البيانات الضخمة في خدمة العملاء؟ ممكن يحصل تغييرات في تجربة العملاء بعد المبادرات المرتبطة بالبيانات. قيمة عمر العميل، معدل الاحتفاظ بالعملاء، ومعدل المروجين الصافي هي المقاييس المرتبطة بالعملاء اللي ممكن نستخدمها عشان نعرف طريقة تأثير البيانات الضخمة على خدمة العملاء.

• كفاءة التكلفة: البيانات الضخمة بتحتاج لاستثمارات تقنية كبيرة، والهدف من بعض المبادرات المرتبطة بالبيانات هو تخفيض التكاليف على المدى الطويل، ولكن ممكن إنها تسبب تكاليف إضافية خلال عملية التنفيذ. فالتوفير في التكلفة لازم يتم قياسه بعناية بالنظر لنفقات الشركة زي وقت التعطل، وتكاليف الصيانة أو النفقات الغير مباشرة.

• كفاءة التشغيل: من المهم قياس تأثير المبادرات المرتبطة بالبيانات على العمليات. يمكن إن محللي البيانات يعطلوا التقدم العملي بالكامل أو يحسّنوه، فاستخدام القدرة، واعتماد المنتجات التحليلية المندرجة في الأعمال هي عوامل مرتبطة بالمقاييس اللي لازم نبص عليها وقت تقييم كفاءة التشغيل.

• رضا الموظفين: فيه علاقة مباشرة بين رضا الموظفين ومبادرات البيانات الضخمة. قبل كل حاجة، الموظفين لازم يتدربوا على البيانات الضخمة عشان يعرفوها على الأقل بشكل عام. التدريب ده بيبقى معناه إضافة وقت ومجهود. الساعات الإضافية، والتدريب، والطريقة اللي الموظفين بيكتسبوا بيها القدرات للعمل مع البيانات الضخمة كلها مقاييس لمؤشرات الأداء الرئيسية (KPI).

أدوات تحليل البيانات

الأدوات دي أكيد هتحتاجها عشان تحليل البيانات.

اكسيل

اكسيل هو أداة تحليلية أساسية أغلبنا اتعلمها، وبتُستخدم في كل الصناعات وكل نوع من الوظايف. بما إنها بتتعامل مع البيانات كتير، يعني إن Excel بيكون مرتبط جدًا بمحللي البيانات. المحللين بيقدروا يستفيدوا من المميزات زي الجداول الدورانية والخيارات المتقدمة لتحليل الأعمال لتحليل البيانات. وكمان فيه إضافات زي Analysis ToolPak بتكون مرتبطة جدًا بالمحللين.

بايثون

الـ Python ده برنامج مجاني ومفتوح المصدر وبيُعتبر واحد من أهم لغات البرمجة في تحليل البيانات. بتقدر تستخدمه لتحليل وتصور البيانات وتقييمها بكفاءة عالية من خلال المميزات القوية اللي فيه.

تابلو

تقدر تعمل تحليل وتصور البيانات بسهولة باستخدام برنامج Tableau. البرنامج بيوفر منصة سريعة وقوية لتحليل البيانات، وفيه ميزات زي دمج البيانات، والتحليل الفوري للبيانات، وجمع البيانات.

بور بي آي Power BI

خدمة تحليلات وبرنامج تصور بيانات تم عمله من خلال شركة مايكروسوفت. زي باقي البرامج، بيساعدك تدير البيانات من البداية للنهاية، من التحليل للتصوير والحصول على رؤى.

جوجل داتا ستوديو Google Data Studio

أداة مجانية من جوجل بتساعدك تحول بياناتك لوحدات تحكم وتقارير يمكن تخصيصها. فيها رسومات بيانية وجداول وخيارات تانية كتير متاحة لعمل لوحات التحكم. مش بس تصور بياناتك، بس كمان تقدر توصّلها وتشاركها بسهولة. سهلة جدًا في الاستخدام.

R Programming / R Studio

ده برنامج اسمه “آر”، ده من أهم البرامج اللى بنستخدمها فى تحليل البيانات و الإحصاء. بيساعد جدًا فى نمذجة البيانات والعمل على الإحصاءات، وبيشتغل على أنظمة تشغيل مختلفة زى يونيكس، ويندوز، وماك.

SAS

برنامج لتحليل البيانات ولغة برمجة مشهورة. بتسّهل عليك الشغل وبتنفع للناس اللي بتشتغل في تحليل البيانات.

مهم: تحليل البيانات باستخدام إكسل

في الختام

أحب اقولك إن الحياة المهنية دايمًا صعبة وفيها تحديات كتير، مهما كانت مهنتك. كل اللي اتكلمنا عنها نقاط مهمة عشان تبني نفسك في مهنة تحليل البيانات. ده لو هدفك تبقى محلل بيانات، أو إنك بالفعل بتشتغل كمحلل بيانات، هتعرف إيه اللي ممكن يواجهك في المستقبل وإزاي تجهز نفسك ليه. تقدر توصل لأعلى مراحل حياتك المهنية بالخطوات الصحيحة، وتستفيد من الدورات والبرامج المعتمدة، وتتعلم أكتر عن الأدوات المستخدمة وتقرأ الكتب المهمة. استخدم الدليل ده والمعلومات اللي وفّرناه ليك فيه كأداة تحضيرية وابدأ في تحسين مهاراتك كمحلل بيانات.