ما هي أهمية دراسة تخصص تحليل البيانات؟
هذا التخصص من التخصصات المستقبلية المنتشرة في أنحاء العالم خاصة في الآونة الأخيرة. من التخصصات التي تعود الطالب على إمكانية التفكير بطرق منطقية. اتخاذ طرق ووسائل متطورة لحل كافة المشكلات، وذلك عن طريق استخدام البيانات والمعلومات المتاحة. أقوى الشهادات والاعتمادات في تحليل وعلم البيانات وتعلم الآلة و الذكاء الاصطناعي - مدونة سالم العلياني. يساعد في تمكين الطالب من استخدام التكنولوجيا الحديثة والتقنيات المتطورة. يمنح الطالب درجة متخصص في مجال علم البيانات. اكتساب المهارات الأساسية والخبرات العملية في البرامج العالمية الحديثة مثل Microsoft Data Science. يمنح لخريجي هذا التخصص فرص عمل عديدة في أكبر الشركات والمؤسسات العالمية مما يتناسب مع طبيعة العمل والحصول على راتب شهري مرتفع، لذا فإن مستقبل تحليل البيانات بالنسبة للجانب المهني مضمون للغاية. ما هي مواد تخصص تحليل البيانات؟
تختلف مواد دراسة هذا التخصص طبقًا لاختلاف الجامعات، فمما لا شك فيه أن هذه المواد قد تزيد لدى أحد الجامعات أو تقل، ولكن المؤكد والذي لا خلاف عليه أن هناك بعض المواد الأساسية التي من الضرورة دراستها في هذا التخصص وهي كما يلي:
أولًا الرياضيات والتي تشمل دراسة الإحصاء والجبر الخطي. ثانيًا إدارة البيانات وهي تتضمن مجال استرجاع المعلومات عن طريق البيانات.
تخصص علم البيانات
و في السطور القادمة سوف نعرض كل كورس بالتفصيل: الكورس الأول ( Challenger Data Analyst): و هو كورس من كورسات المستوي الأول الخاص بالمبتدئين في منحة وزارة الاتصالات مع Udacity و لايتطلب هذا الكورس أي معرفة أو خبرة مسبقة في مجال تحليل البيانات. و نتكون مدة هذا الكورس 7 أسابيع مقسمة إلي 5 أسابيع لدراسة الموضوعات التقنية و أسبوعين للتدريب علي سوق العمل و بداية مسارك المهني الخاص علي منصات العمل الحر المتعاونة مع وزارة الاتصالات و تكنولوجيا المعلومات.
أقوى الشهادات والاعتمادات في تحليل وعلم البيانات وتعلم الآلة و الذكاء الاصطناعي - مدونة سالم العلياني
على سبيل المثال تطبيق موبايل لبيع الملابس يعمل على أجهزة الأيفون والاندرويد. البيانات (Data): أظهرت البيانات أنه خلال الشهر الماضي تم استخدام التطبيق من قبل 5000 مستخدم. التحليلات(Analytics): يمكن استخدام التحليلات لإيجاد عدد المستخدمين الذين استعملوا التطبيق من خلال الايفون. فهم التحليلات(Insights): من الممكن اكتشاف أن مستخدمي الايفون هم أقل احتمالاً للشراء عبر التطبيق بنسبة 40%. الخطوة التالية تتمثل بمعرفة السبب وراء انخفاض نسبة التعاملات باستخدام اجهزة الايفون مقارنة بباقي الأجهزة. هل يمكن أن يتعلق هذا الأمر بصعوبة وتعقيد واجهة استخدام التطبيق في الايفون؟
فإذا كان الأمر صحيحاً، فإن جعل واجهة الاستخدام بسيطة أكثر، سوف يرفع من احتمال عملية شراء المنتجات عبر المستخدمين الذين يملكون أيفون. تطوير منتجات مرتبطة بالبيانات [6] [ عدل]
يستخدم هذا القسم البيانات الموجودة لدى الشركة، كمدخلات إلى الخوارزميات والنماذج التي يقوم ببنائها "عالم البيانات". تخصص علم البيانات. يعتمد هذا القسم بشكل كبير على معرفة الشخص بعلم الحاسوب و خوارزميات تعلم الآلة والذكاء الصناعي. أمثلة [ عدل]
Google Search عندما تقوم بالبحث عن شيء معين، فإن محرك البحث غوغل لا يقوم بعرض النتائج المتعلقة بهذه الكلمة فقط، بل يستخدم جميع البيانات التي يمكن الحصول عليها من المستخدم لعرض أفضل نتيجة ممكنة.
مواقع دورات تعليمية لتحليل البيانات وعلم البيانات – Rawan Dev
التحليل التشخيصي:
يُظهر التحليل التشخيصي "لماذا حدث ذلك؟"، كما أن هذا التحليل مفيد جداً لتحديد أنماط سلوك البيانات، فإذا ظهرت مشكلة جديدة في عملك، فيمكنك النظر في هذا التحليل وذلك للعثور على أنماط مماثلة لتلك المشكلة، ولذلك قد يكون هناك فرص عديدة لاستخدام وصفات مماثلة للمشاكل الجديدة. التحليل التنبؤي:
حيث يُظهر التحليل التنبئي "ما يمكن أن يحدث" باستخدام البيانات السابقة، كما يقوم هذا التحليل بتقديم تنبؤات حول النتائج المستقبلية وذلك بناءً على البيانات الحالية أو البيانات السابقة. بينما تمكنت العديد الشركات من استخدام التحليلات التنبؤية لعملية المبيعات من الألف إلى الياء، وقياس توليد العملاء المحتملين، وعدد التفاعلات..
ما هي المواد التي سوف تدرسها في هذا التخصص؟
مواد هذا التخصص تختلف طبقًا لاختلاف الجامعات. لذلك و مما لا شك فيه أن هذه المواد قد تختلف اختلافاً طفيفاً من جامعة لأخرى. ولكن هناك بعض المواد الأساسية التي من الضرورة دراستها في هذا التخصص وهي كما يلي:
الرياضيات وهي تشمل دراسة مادتي الإحصاء والجبر الخطي. إدارة البيانات وهي تتضمن دراسة مجال استرجاع المعلومات عن طريق البيانات. تحليل البيانات وهو أحد الركائز الأساسية في تخصص علم البيانات.
إقرأ أيضاً: تحليل البيانات و الذكاء الإصطناعي إختصاص المستقبل
بعض طرق و مراحل تحليل البيانات:
تختلف الطرق عن المراحل هنا و سنذكر أمثلة بسيطة لكل منهما، و نبدأ بطرق تحليل البيانات:
التحليل عن طريق الإحصاء: أو التحليل الإحصائي و يتم ببعض البرامج و بعض الأوامر المعينة مثل برنامج Excel المشهور. التحليل الوصفي: و هو الذي يمكن من خلاله البحث بوقاية و منطق تام لوصف ظاهرة أو معلومة معينة. التحليل النوعي: و هو أحد فروع الكيمياء التحليلية و التي تستعمل في الطب و الكيمياء عادةً. و هذه بعض مراحل تحليل البيانات:
تحليل البيانات و تحويلها إلى معلومات: و هذه المرحلة من أجل جمع أكبر عدد من المعلومات المفيدة و التي تنتهي بنتيجة و إستنتاج مهم و الذي نحتاجه، و تقدم لنا أيضاً حلاً لبعض الأسئلة المدخلة و تفضل أن تكون كثيرة من أجل الدقة في التحليل. إدخال البيانات: و هي مرحلة أساسية يتم إدخال فيها المعلومات و الأسئلة المراد تحليلها و حلها بأفضل الطرق و الإستنتاجات، و يمكن أن تتم أيضاً هذه المرحلة عبر إدخال المعلومات في برنامج معين، و لكن يجب الإنتباه و دقة المعلومات المدخلة. و العديد العديد من المراحل الأخرى التي يمكنك دراستها عند دخولك للمجال.
يتم تحليل البيانات باستخدام لغة بايثون فهي الأفضل دون غيرها لسهولة التعامل بها كما يمكن استخدام لغات أخرى. ومن ثم ومع وجود ثورة البيانات في هذه الأيام و التي ساهمت بدور فعال في خلق الروح التنافسية لذلك أصبح مستقبل تحليل البيانات عظيمًا. لهذا المجال أهمية كبرى في تنافس الشركات والمؤسسات، والعمل على استخدام أفضل وأحدث الطرق في عمليات تحليل البيانات كي تستطيع كلًا منهم التميز في مجالها دون غيرها. الأنواع الرئيسية لتحليل البيانات:
الأنواع الرئيسية لتحليل البيانات
التحليل الإحصائي:
وهو عملية جمع وتفسير وعرض ونمذجة البيانات، وذلك للكشف عن الأنماط والاتجاهات الأساسية، وهو أحد مكونات تحليل البيانات، في سياق ذكاء الأعمال (BI). كما يتضمن التحليل الإحصائي جمع وفحص كل عينة بيانات بمجموعة من العناصر التي يمكن أخذ العينات منها. التحليل الوصفي:
يعتبر التحليل الوصفي الخطوة الأولى والأهم لإجراء التحليلات الإحصائية؛ ويعطيك فكرة عن توزيع بياناتك. وغالبًا ما يستخدم هذا عند تتبع مؤشرات الأداء الرئيسية (KPIs) والإيرادات والمبيعات المتوقعة. التحليل الاستنتاجي:
حيث أنه يحلل عينة من البيانات الكاملة، وفي هذا النوع من التحليل، يمكنك العثور على استنتاجات مختلفة من نفس البيانات عن طريق اختيار عينات مختلفة.