البيانات

تحليل البيانات أصبح جزء أساسي من عملية اتخاذ القرارات في الشركات والمؤسسات و يتطلب هذا المجال المهارات التقنية والعملية التي تمكن المحللين من استخراج رؤى قيمة من البيانات الضخمة. في هذا المقال، سنستعرض أهم المهارات التي يجب أن يتقنها كل محلل بيانات. المهارات التقنية الأساسية البرمجة وتحليل البيانات القدرة على البرمجة تعتبر حجر الأساس في تحليل البيانات، فهي التي تمكن المحللين من التعامل مع كميات ضخمة من البيانات وتحليلها بفعالية. من بين أهم لغات البرمجة:Python: واحدة من أكثر لغات البرمجة شيوعاً في تحليل البيانات، حيث توفر مكتبات متقدمة مثل Pandas و NumPy و Matplotlib لتسهيل تحليل البيانات.SQL: تستخدم لاسترجاع ومعالجة البيانات من قواعد البيانات. تعتبر لغة أساسية لا غنى عنها في أي بيئة تحليلية.R: لغة متخصصة في التحليل الإحصائي وتعد مناسبة لتحليل البيانات والرسوم البيانية. إدارة قواعد البيانات فهم كيفية تخزين البيانات وإدارتها بشكل فعال يساعد المحللين في الوصول إلى البيانات وتحليلها بسرعة ودقة. تشمل المهارات المهمة في هذا المجال:MySQL و SQL Server: أدوات لتخزين واسترجاع البيانات، و تمكن المحللون على بناء استفسارات فعالة لاستخراج المعلومات المطلوبة. التصور البياني للبيانات القدرة على تحويل البيانات إلى رسوم بيانية ولوحات تفاعلية يسهل فهمها.  بعض الأدوات في هذا المجال تشمل:Power BI: أداة متقدمة لإنشاء لوحات تحكم تفاعلية تعرض البيانات بشكل مرئي.Tableau: تستخدم لإنشاء تصورات معقدة، وهي مناسبة للمشاريع الكبيرة التي تتطلب تحليلات عميقة. تعلم الآلة والذكاء الاصطناعي بفضل التقدم في تعلم الآلة، يمكن للمحللين تطوير نماذج تنبؤية تساعد الشركات على التنبؤ بالاتجاهات المستقبلية. من بين أشهر الخوارزميات:الانحدار الخطي Linear Regression: يستخدم لتحديد العلاقة بين المتغيرات وتوقع النتائج.شجرة القرار Decision Tree: تساعد في تصنيف البيانات واتخاذ القرارات بناء على مجموعة من القواعد.الغابات العشوائية Random Forest: تعمل على تحسين دقة التنبؤ من خلال إنشاء مجموعة من أشجار القرار وجمع نتائجها.SVM دعم الآلات المتجهة: تستخدم لتصنيف البيانات بشكل دقيق.خوارزمية K-Mean: تُستخدم لتجميع البيانات في مجموعات بناءً على التشابه.الانحدار اللوجستي Logistic Regression: يركز على التصنيف الثنائي ويساعد في تحليل البيانات ذات الفئات المحددة. المهارات الشخصية (Soft Skills) إلى جانب المهارات التقنية، يحتاج محلل البيانات إلى تطوير مجموعة من المهارات الشخصية التي تساعده في التفاعل مع الفريق وأصحاب القرار. من أبرز هذه المهارات:التواصل الفعال: القدرة على تقديم النتائج والتحليلات بلغة مفهومة للجمهور غير المتخصص.العمل الجماعي: التعاون مع فرق متعددة التخصصات لتحقيق أهداف المشروع.الإبداع وحل المشكلات: القدرة على التفكير النقدي وإيجاد حلول مبتكرة للمشاكل المعقدة باستخدام البيانات. التحليل الإحصائي وحل المشكلات المحللون لا يتعاملون فقط مع البيانات الخام، بل يجب عليهم فهم الأنماط والعلاقات داخل البيانات. لذلك، يجب تطوير مهارات في:الإحصاء: القدرة على تحليل البيانات الإحصائية مثل التوزيعات والانحرافات المعيارية والارتباطات.استخدام الأدوات التحليلية: مثل Excel و Google Analytics، التي تساعد في تحليل البيانات والتنبؤ بالاتجاهات المستقبلية. إدارة المشاريع وتحليل الأعمال إلى جانب التحليل الفني، يحتاج المحللون إلى مهارات إدارة المشاريع وفهم الأعمال لتحقيق النجاح. من المهارات المهمة:إدارة الوقت: القدرة على تنظيم العمل وإدارة الوقت بفعالية لتحقيق الأهداف في المواعيد المحددة.فهم الأهداف التجارية: العمل على تحليل البيانات بما يتماشى مع أهداف الشركة واستراتيجياتها. تحليل البيانات يتطلب مجموعة متكاملة من المهارات التقنية والشخصية. من إتقان لغات البرمجة مثل Python و SQL، إلى فهم الخوارزميات المعقدة لتعلم الآلة، بالإضافة إلى القدرة على التواصل بفعالية والعمل ضمن فريق، كل هذه المهارات مجتمعة تساعد في تحقيق النجاح في هذا المجال. 

قاعدة البيانات، المخطط، الجدول Database, Schema, Table قاعدة البيانات Database: نظام يخزن ويدير البيانات المنظمة.المخطط Schema: يحدد هيكل البيانات وقواعد تخزينها.الجدول Table: ينظم البيانات في صفوف وأعمدة داخل قاعدة البيانات.مثال:في جامعة، قاعدة بيانات تخزن معلومات الطلاب، يتضمن المخطط تقسيم البيانات إلى جداول مختلفة مثل جدول الطلاب، جدول  وجدول الدرجات. خط أنابيب البيانات Data Pipeline هو نظام يدير تدفق البيانات من نقاط جمعها إلى وجهات التخزين مثل بحيرات البيانات أو المستودعات.مثال مصنع يجمع بيانات من أجهزة الاستشعار المختلفة مثل درجة الحرارة والرطوبة، ثم ينقل هذه البيانات إلى مستودع بيانات لتحليلها فيما بعد ETL مقابل ELT ETL: عملية استخراج البيانات، تحويلها إلى تنسيق مناسب، ثم تحميلها في نظام تخزين.ELT: عملية استخراج البيانات، تحميلها في نظام التخزين، ثم تحويلها داخليًا.مثال: ETL متجر إلكتروني يقوم بجمع بيانات المبيعات اليومية، يحولها إلى تنسيق مشترك، ثم يخزنها في مستودع بيانات.ELT: شركة تحليل بيانات تقوم بتحميل جميع بيانات العملاء إلى مستودع البيانات مباشرة، ثم تستخدم أدوات تحليلية لتحويل هذه البيانات. بحيرة البيانات, مستودع البيانات , متجر البيانات Data Lake ,Data Warehouse , Data Mart بحيرة البيانات Data Lake: تخزن كميات ضخمة من البيانات الخام بمختلف أنواعها.مستودع البيانات Data Warehouse: قاعدة بيانات مخصصة للبيانات المهيكلة والمجهزة للاستعلام.متجر البيانات Data Mart: قسم محدد من مستودع البيانات يركز على وظيفة أو قسم معين. مثال لبحيرة البيانات, شركة تقنية تخزن كل أنواع بيانات المستخدمين الخام، من النصوص إلى مقاطع الفيديو.مستودع البيانات, بنك يحتفظ ببيانات المعاملات المالية المهيكلة لاستعلامات دورية.متجر البيانات, قسم التسويق في شركة يستخدم متجر بيانات مخصص للوصول إلى بيانات العملاء وتوجيه الحملات الإعلانية. المعالجة الدُفعية و المعالجة المستمرة Batch , Stream Processing المعالجة الدفعية Batch: معالجة مجموعة من البيانات دفعة واحدة في وقت محدد.المعالجة المستمرة Stream: معالجة البيانات فور وصولها بشكل مستمر وفي الوقت الفعلي.مثال المعالجة الدفعية, منصة تجارة إلكترونية تقوم بمعالجة جميع طلبات الشراء في نهاية كل يوم.المعالجة المستمرة, نظام كشف الاحتيال الذي يراقب معاملات بطاقات الائتمان في الوقت الفعلي لمنع الاحتيال فور حدوثه. جودة البيانات Data Quality هو ضمان أن البيانات دقيقة و متسقة وملائمة للهدف.مثال شركة تأمين تتحقق من دقة واكتمال بيانات العملاء لضمان تقديم عروض تأمين مناسبة لكل عميل. نمذجة البيانات Data Modeling تصميم هيكل قاعدة البيانات بطريقة تدعم التحليل السريع والفعال.مثال متجر إلكتروني يصمم قاعدة بيانات بحيث يمكن استرداد معلومات مثل المنتجات الأكثر مبيعًا أو سجلات العملاء بسهولة. تنسيق البيانات Data Orchestration إدارة حركة البيانات وتكاملها عبر الأنظمة المختلفة لتوفير تدفق سلس وتحليل فعال.مثال شركة دولية تقوم بجمع بيانات مبيعات من متاجرها في جميع أنحاء العالم وتنسيقها في مستودع بيانات مركزي لتحليل أداء المبيعات عالميا. نسب البيانات Data Lineage تتبع مسار البيانات وتحولاتها من المصدر إلى الوجهة النهائية.مثال شركة أدوية تتبع البيانات المتعلقة بتطوير دواء معين، من لحظة جمع البيانات التجريبية، مرورا بالتحليلات المختلفة  إلى التقارير النهائية التي تقدم إلى الجهات المعنية. التعلم الآلي Machine Learning فرع من الذكاء الاصطناعي يعتمد على تدريب النماذج على البيانات لتمكين الأنظمة من التعلم واتخاذ القرارات دون برمجة صريحة.مثال منصة توصيات الأفلام تستخدم التعلم الآلي لتحليل تاريخ مشاهدة المستخدم واقتراح الأفلام التي قد تعجبه. تحليل البيانات Data Analysis عملية استكشاف وتفسير البيانات لاستخلاص رؤى تدعم اتخاذ القرارات.مثال محلل بيانات يقوم بدراسة بيانات مبيعات الشركة لتحليل أداء المنتجات وتحديد الاستراتيجيات لتحسين المبيعات. البيانات الضخمة Big Data مجموعات بيانات ضخمة ومعقدة لا يمكن معالجتها بواسطة أدوات وتقنيات إدارة البيانات التقليدية.مثال شركات مثل Google وAmazon تعالج وتحلل كميات هائلة من البيانات الضخمة لتقديم خدمات مخصصة للمستخدمين. النموذج التنبؤي Predictive Model نموذج يستخدم البيانات التاريخية للتنبؤ بالنتائج المستقبلية.مثال بنك يستخدم نموذج تنبؤي لتقدير احتمالية تخلف العملاء عن سداد القروض بناء على تاريخهم المالي. التصور البياني Data Visualization تحويل البيانات إلى رسومات بصرية مثل المخططات والخرائط لعرض المعلومات بشكل سهل الفهم.مثال مدير مشروع يستخدم لوحة معلومات تحتوي على رسوم بيانية تعرض تقدم العمل ومؤشرات الأداء الرئيسية.  

مع استمرار توسع عالم الذكاء الاصطناعي (AI)، أصبحت الحاجة إلى علماء البيانات القادرين على جمع وتحليل وتفسير كميات هائلة من البيانات أكبر من أي وقت مضى. ولكن من أين تبدأ إذا كنت جديدًا في هذا المجال؟ في هذا الدليل، سنتناول أساسيات علوم البيانات، مع التركيز على المهارات والمفاهيم الرئيسية التي تحتاج إلى تعلمها لبناء أساس قوي للذكاء الاصطناعي. جمع البيانات وتنظيفها البيانات هي العمود الفقري لأي مشروع ذكاء اصطناعي، والخطوة الأولى هي جمع البيانات ذات الصلة. يمكن أن تأتي هذه البيانات من مصادر متنوعة مثل قواعد البيانات، أو APIs، أو من خلال استخراج البيانات من الويب. ولكن غالبًا ما تكون البيانات الأولية غير منظمة ومليئة بالأخطاء. يتطلب تنظيف البيانات تصحيح الأخطاء أو إزالة البيانات غير الصحيحة، مما يضمن أن البيانات المستخدمة في التحليل دقيقة وقابلة للاعتماد عليها. تحليل البيانات واستكشافها EDA يُعتبر التحليل الاستكشافي للبيانات EDA خطوة مهمة في فهم خصائص البيانات و طبيعتها. يتضمن ذلك استخدام تقنيات مختلفة لاستكشاف البيانات بصريًا وتحليلها إحصائيًا لتحديد الأنماط والعلاقات. يُعد EDA الخطوة الأساسية لتحديد الاتجاهات المبدئية وتوجيه الخطوات التالية في عملية التحليل. التصور وتحليل البيانات تصور البيانات هو وسيلة قوية لتحويل الأرقام والبيانات الخام إلى رسوم بيانية واضحة ومفهومة. يساعد التصور في تسهيل فهم الأنماط والاتجاهات داخل البيانات. يمكن أن يشمل هذا الرسوم البيانية والخرائط الحرارية والمخططات التي تساعد في تحليل البيانات بشكل أعمق، وتُستخدم بشكل واسع في توصيل الأفكار المعقدة بطريقة بسيطة. التحليل الوصفي للبيانات التحليل الوصفي هو عملية استخدام الإحصاءات لوصف وتلخيص البيانات. يتضمن ذلك حساب مقاييس مثل المتوسط والانحراف المعياري والنسب المئوية. هذه الأدوات تساعد في تلخيص البيانات وتقديم نظرة عامة حول الاتجاهات والأنماط الرئيسية. معالجة البيانات وتحويلها Data Wrangling معالجة البيانات هي عملية تحويل البيانات من شكلها الأصلي إلى شكل يمكن تحليله بسهولة أكبر. قد يشمل ذلك دمج مجموعات البيانات، وتغيير صيغ البيانات، وتصحيح الأخطاء. يُعد هذا جزءًا أساسيًا من عملية تحليل البيانات، حيث يضمن أن البيانات جاهزة للتحليل. الإحصاء الاستنتاجي Inferential Statistics الإحصاء الاستنتاجي هو الفرع الذي يتعامل مع اتخاذ القرارات أو التنبؤات بناءً على البيانات التي تم تحليلها. يساعد هذا النوع من الإحصاءات على استنتاجات عامة حول السكان استنادًا إلى عينة من البيانات، وتكمن أهميته في بناء النماذج التنبؤية وتقييم الفرضيات. قواعد البيانات وSQL تُعد قواعد البيانات من أهم الأدوات لإدارة البيانات الضخمة، وSQL  هي اللغة الأساسية للتفاعل مع هذه القواعد. تعلم SQL ضروري لاستخراج البيانات من قواعد البيانات الكبيرة وتنظيمها، مما يسهل عملية التحليل لاحقًا. تكنولوجيا البيانات الضخمة مع تزايد حجم البيانات، أصبحت تقنيات البيانات الضخمة ضرورية للتعامل مع كميات هائلة من البيانات التي لا يمكن معالجتها باستخدام الأساليب التقليدية. تقنيات مثل Hadoop وSpark تُستخدم لتوزيع وتخزين ومعالجة البيانات الضخمة بشكل فعال. معالجة البيانات المسبقة Data Preprocessing قبل أن تبدأ عملية تحليل البيانات، يجب أن تمر البيانات بمرحلة معالجة مسبقة. يتضمن ذلك تنظيف البيانات، تحويلها، وتطبيعها لتكون جاهزة للتحليل. هذه الخطوة ضرورية لضمان جودة البيانات ودقة النتائج التي يتم الحصول عليها لاحقًا. خصوصية البيانات والأخلاقيات مع تزايد كمية البيانات المتاحة، تصبح خصوصية البيانات وأخلاقيات استخدامها من الأمور الحاسمة. يتضمن ذلك التأكد من استخدام البيانات بطريقة أخلاقية، وضمان الحفاظ على سرية وخصوصية بيانات المستخدمين. يجب أن يكون علماء البيانات على دراية كاملة بقوانين ولوائح حماية البيانات. تعتبر هذه المهارات مهمة في تحليل البيانات بفعالية، وتطوير نماذج دقيقة، واتخاذ قرارات مستنيرة. حيث تعتبر علوم البيانات مفتاحًا لفهم البيانات الضخمة واستغلالها لبناء حلول ذكية ومستقبلية.