كلام في الفريلانس

دليلك لاحتراف العمل في مجال تحليل البيانات

في عالمنا الحديث، أصبحت البيانات تُعتبر بمثابة النفط الجديد، فهي القوة الدافعة وراء العديد من الابتكارات والتطورات في مختلف المجالات. لكن ما هي البيانات دون تحليلٍ فعال؟ هنا يظهر دور تحليل البيانات الذي يعد أحد أهم المهارات المطلوبة في عصرنا الرقمي. بفضل هذه المهارة، يمكن للشركات والمؤسسات فهم كميات ضخمة من البيانات الخام واستخلاص رؤى قيمة تساعدها في اتخاذ قرارات مستنيرة ومدروسة.

تحليل البيانات هو العملية التي يتم من خلالها جمع وتنظيف وتحليل وتفسير البيانات بهدف الحصول على معلومات مفيدة. هذه المعلومات يمكن أن تكون مفيدة في تحسين العمليات، وزيادة الأرباح، وتقليل التكاليف، وحتى التنبؤ بالاتجاهات المستقبلية. إن الاعتماد المتزايد على البيانات في اتخاذ القرارات يجعل من تحليل البيانات مهارة أساسية لا غنى عنها لكل من يسعى للتفوق في مجاله.

بفضل التطور التكنولوجي وانتشار الأدوات والبرمجيات المتقدمة، أصبح تحليل البيانات أكثر سهولة ودقة من أي وقت مضى. ومع ذلك، يبقى التحدي في كيفية استخدام هذه الأدوات بشكل صحيح لتحويل البيانات إلى معلومات قابلة للتنفيذ. هنا يأتي دور محللي البيانات الذين يمتلكون الخبرة والمعرفة لتحليل وتفسير البيانات بطرق تساعد في تحقيق الأهداف المنشودة.

يمكنك مشاهدة الفيديو التالي لمعرفة المزيد عن هذا المجال:

دبلومة تحليل البيانات بتقنيات الذكاء الاصطناعي | اكاديمية ابن سينا

في هذا المقال، سنستعرض بشكل مفصل ما هو مجال تحليل البيانات، ونتعرف على طبيعة عمل محلل البيانات، وأهم المجالات التي تستفيد من تحليل البيانات، بالإضافة إلى حجم الطلب على هذا المجال حالياً وفي المستقبل، وكيفية الحصول على عمل في هذا المجال، وأنواع تحليل البيانات، وأخيراً كيفية تعلم وتطوير مهارة تحليل البيانات. دعونا نستكشف هذا العالم المثير ونتعرف على أهمية تحليل البيانات في حياتنا المهنية واليومية.

ما هو عمل محلل البيانات؟

يُعتبر محلل البيانات أحد الركائز الأساسية في أي مؤسسة تسعى للاستفادة من البيانات المتاحة لديها. يتمثل عمل محلل البيانات في تحويل كميات ضخمة من البيانات الخام إلى معلومات قيمة يمكن استخدامها لاتخاذ قرارات استراتيجية. يبدأ المحلل بجمع البيانات من مصادر متعددة، سواء كانت داخلية مثل قواعد البيانات الخاصة بالشركة، أو خارجية مثل تقارير السوق والإحصاءات العامة. بعد ذلك، يقوم المحلل بعملية تنظيف البيانات، وهي خطوة ضرورية لضمان دقة البيانات وإزالة أي تشويش أو معلومات غير دقيقة.

يتبع ذلك عملية تحليل البيانات باستخدام أدوات وتقنيات متقدمة مثل الإحصاءات، وتعلم الآلة، والبرمجيات المتخصصة مثل Python وR وSQL. يعتمد المحلل على هذه الأدوات لاكتشاف الأنماط والاتجاهات المخفية في البيانات، وتقديم تقارير بصرية باستخدام برامج مثل Tableau وPower BI لتسهيل فهم النتائج من قبل الإدارة وأصحاب القرار. لا يقتصر دور المحلل على استخراج المعلومات فحسب، بل يمتد إلى تقديم توصيات مبنية على البيانات لدعم استراتيجيات الأعمال وتوجيه الخطط المستقبلية. إن مهارة التواصل الفعال وشرح النتائج بوضوح تعتبر جزءًا حيويًا من عمل محلل البيانات، حيث يجب عليه أن يكون قادرًا على توضيح تعقيدات البيانات بطرق بسيطة ومفهومة.

أنواع تحليل البيانات

تحليل البيانات يمكن تقسيمه إلى عدة أنواع تعتمد على الهدف النهائي من التحليل والمنهجية المتبعة تشمل:

 التحليل الوصفي: 

يهدف إلى تلخيص البيانات وفهم ما حدث في الماضي من خلال استخدام الإحصاءات الأساسية مثل المتوسطات والانحرافات المعيارية. و يساعد في تقديم لمحة عامة عن البيانات المتاحة وكشف الأنماط الأساسية.

التحليل التشخيصي: 

والذي يذهب خطوة أبعد من التحليل الوصفي ليحاول فهم الأسباب وراء الظواهر التي تم ملاحظتها. يتم استخدام تقنيات مثل تحليل الانحدار والمخططات البيانية للكشف عن العلاقات السببية والعوامل المؤثرة. 

التحليل التنبؤي: 

هذا التحليل يستخدم النماذج الإحصائية وتقنيات تعلم الآلة لتوقع النتائج المستقبلية بناءً على البيانات التاريخية.

التحليل الوصفي التوجيهي: 

الذي لا يقتصر على التنبؤ بما سيحدث، بل يقدم توصيات حول كيفية التصرف لتحقيق النتائج المرجوة باستخدام الأدوات والنماذج المحاكاة.

تحليل البيانات باستخدام Excel

Excel هو أداة قوية وشائعة لتحليل البيانات، يستخدمها المحترفون في مختلف المجالات بفضل واجهته السهلة ووظائفه المتقدمة. إليك نظرة عامة على كيفية استخدام Excel لتحليل البيانات:

1. استيراد البيانات

في البداية، يمكن استيراد البيانات إلى Excel من مصادر متعددة مثل قواعد البيانات، ملفات CSV، وملفات النص. يتم ذلك من خلال خيارات “Get Data” المتاحة في الشريط الرئيسي. يمكن أيضًا استيراد البيانات من الإنترنت أو منصات أخرى عبر الربط بمصادر البيانات الخارجية.

2. تنظيف البيانات

قبل البدء في التحليل، يجب تنظيف البيانات للتأكد من دقتها واتساقها. يمكن استخدام وظائف Excel مثل “Remove Duplicates” لإزالة التكرارات، و”Text to Columns” لتقسيم النصوص، و”Find and Replace” لتصحيح الأخطاء الشائعة. أدوات مثل “Data Validation” تساعد في التأكد من أن البيانات تتوافق مع المعايير المطلوبة.

3. التحليل الوصفي

Excel يوفر مجموعة من الأدوات الإحصائية التي يمكن استخدامها لتحليل البيانات وصفياً. يمكن استخدام الدوال الإحصائية مثل AVERAGE لحساب المتوسط، وMEDIAN للوسيط، وSTDEV للانحراف المعياري. كما يمكن استخدام PivotTables لتلخيص البيانات بسرعة وإظهار الأنماط الأساسية.

4. التحليل التشخيصي

لتحديد العلاقات بين المتغيرات وفهم الأسباب الكامنة وراء البيانات، يمكن استخدام تحليل الانحدار وأدوات التحليل المتقدمة الأخرى المتاحة في Excel. ميزة “Data Analysis Toolpak” توفر مجموعة من الأدوات التحليلية مثل تحليل الانحدار، ANOVA، والاختبارات الإحصائية المختلفة.

5. التحليل التنبؤي

Excel يمكن أن يستخدم لتطوير نماذج تنبؤية بسيطة باستخدام أدوات مثل “Forecast Sheet” التي تساعد في التنبؤ بالقيم المستقبلية بناءً على البيانات التاريخية. يمكن أيضًا استخدام الدوال مثل LINEST وTREND لإجراء تحليلات أكثر تعقيدًا.

6. التصور البياني

تعد الرسوم البيانية من أقوى أدوات Excel لتصور البيانات. يمكن إنشاء مجموعة متنوعة من الرسوم البيانية مثل الرسوم البيانية الشريطية، الخطية، والدوائر البيانية باستخدام خيارات “Insert Chart”. PivotCharts توفر طريقة أخرى لتصور البيانات بشكل تفاعلي وسهل التعديل.

7. لوحات المعلومات (Dashboards)

لإنشاء لوحات معلومات تفاعلية، يمكن دمج العديد من الرسوم البيانية والجداول في ورقة عمل واحدة وتنسيقها بشكل يسهل قراءتها وتفسيرها. استخدام أدوات مثل “Slicers” و”Timelines” يجعل من السهل تصفية البيانات والتنقل بين الفترات الزمنية المختلفة.

8. التقارير

Excel يسمح بإنشاء تقارير مخصصة تتضمن الرسوم البيانية والجداول المستخرجة من التحليل. يمكن استخدام ميزات مثل “Conditional Formatting” لتسليط الضوء على البيانات المهمة وجعل التقارير أكثر جاذبية وسهولة في الفهم.

أهم المجالات التي تحتاج مجال تحليل البيانات

تحليل البيانات أصبح لا غنى عنه في العديد من المجالات التي تعتمد على الدقة والابتكار لتحقيق النجاح والتفوق. أحد أبرز هذه المجالات هو الرعاية الصحية، حيث يُستخدم تحليل البيانات لتحسين جودة الخدمات الصحية من خلال تحليل سجلات المرضى، والتنبؤ بالأمراض، وتطوير العلاجات المخصصة. كما يسهم تحليل البيانات في تحسين عمليات المستشفيات وتقليل التكاليف عبر إدارة الموارد بكفاءة أكبر.

في مجال التجارة والتسويق 

يلعب تحليل البيانات دورًا حاسمًا في فهم سلوك المستهلكين وتوجيه الحملات التسويقية بشكل أكثر فعالية. يساعد تحليل البيانات الشركات على تحديد الفئات المستهدفة، وقياس فعالية الحملات التسويقية، وتطوير منتجات وخدمات تلبي احتياجات السوق. كذلك في القطاع المالي، يستخدم تحليل البيانات للكشف عن الاحتيال، وتقييم المخاطر، وإدارة الاستثمارات بشكل أفضل. البيانات المالية الضخمة تُحلل للتنبؤ بالتوجهات الاقتصادية واتخاذ قرارات استثمارية مدروسة.

في مجال الطب

تحليل البيانات يلعب دورًا حاسمًا في تحسين جودة الرعاية الصحية وتطوير العلاجات المخصصة. من خلال تحليل السجلات الطبية للمرضى، يمكن للأطباء التنبؤ بالأمراض وتقديم العلاجات الوقائية قبل ظهور الأعراض. كما يمكن استخدام البيانات لتحليل نتائج الأدوية والعلاجات، مما يساعد في تحسين فعالية الرعاية الصحية. التحليل الجيني وتحليل البيانات الكبيرة (Big Data) يمكن أن يساهمان في تطوير علاجات مخصصة تناسب الفرد بناءً على تركيبته الجينية.

في مجال التعليم

يساعد تحليل البيانات في تحسين جودة التعليم من خلال تحليل أداء الطلاب وتحديد نقاط القوة والضعف لديهم. يمكن للمؤسسات التعليمية استخدام البيانات لتخصيص المناهج الدراسية وتقديم دعم إضافي للطلاب الذين يحتاجونه. كما يمكن للمعلمين استخدام التحليل لفهم أساليب التدريس الأكثر فعالية وتطوير برامج تعليمية مبتكرة تلبي احتياجات الطلاب بشكل أفضل. تحليل البيانات يساعد أيضًا في تحسين الإدارة التعليمية واتخاذ قرارات استراتيجية مبنية على البيانات.

في مجال الزراعة

تحليل البيانات يسهم في تحسين الإنتاجية الزراعية من خلال تحليل بيانات الطقس والتربة والمحاصيل. يمكن للمزارعين استخدام البيانات للتنبؤ بالتغيرات المناخية واتخاذ القرارات الزراعية المناسبة مثل تحديد أوقات الزراعة والحصاد واستخدام الموارد بشكل أكثر كفاءة. تحليل البيانات يمكن أن يساعد أيضًا في الكشف عن الأمراض النباتية في مراحل مبكرة وتقديم حلول للوقاية منها. استخدام تقنيات الزراعة الدقيقة وتحليل البيانات يمكن أن يزيد من الإنتاجية ويقلل من التكاليف.

في مجال الرياضة

تحليل البيانات أصبح جزءًا لا يتجزأ من تطوير الأداء الرياضي وتحسين استراتيجيات الفرق. يمكن للفرق الرياضية استخدام البيانات لتحليل أداء اللاعبين، وتتبع تقدمهم البدني والفني، وتحديد نقاط القوة والضعف. التحليل يساعد المدربين في وضع خطط تدريب مخصصة وتحسين استراتيجيات اللعب بناءً على بيانات الأداء الفعلية. يمكن أيضًا استخدام البيانات لتحليل أداء الفرق المنافسة ووضع خطط للفوز. في الرياضة الاحترافية، يمكن لتحليل البيانات أن يكون الفرق بين الفوز والخسارة.

حجم الطلب على مجال تحليل البيانات حالياً وفي المستقبل

في السنوات الأخيرة، شهد مجال تحليل البيانات طلبًا متزايدًا بوتيرة سريعة، وذلك بفضل الاعتماد المتزايد على البيانات في اتخاذ القرارات وتحقيق النجاح في مختلف القطاعات. الشركات والمؤسسات في جميع أنحاء العالم تدرك الآن أهمية تحليل البيانات في تحسين عملياتها وزيادة كفاءتها. سواء كانت في مجال التكنولوجيا، أو الصحة، أو التمويل، أو التسويق، تعتمد جميعها بشكل كبير على البيانات لاكتساب ميزة تنافسية. هذا الطلب المتزايد يتجلى في الارتفاع الكبير في فرص العمل المتاحة لمحللي البيانات، حيث أصبح هذا التخصص من أكثر المجالات الوظيفية نموًا وطلبًا.

أما بالنسبة للمستقبل، فإن التوقعات تشير إلى استمرار هذا النمو القوي في الطلب على محللي البيانات. مع تطور التكنولوجيا وازدياد كمية البيانات المنتجة يوميًا، ستظل الحاجة إلى المتخصصين القادرين على تحليل هذه البيانات واستخراج رؤى قيمة منها أمرًا حيويًا. التحول الرقمي المستمر والاعتماد المتزايد على الذكاء الاصطناعي وتقنيات تعلم الآلة يعززان هذا الطلب، حيث يحتاج السوق إلى محترفين قادرين على التعامل مع هذه التقنيات المتقدمة. إضافة إلى ذلك، فإن التوسع في مجالات جديدة مثل إنترنت الأشياء (IoT) والبيانات الضخمة (Big Data) يفتح آفاقًا جديدة لمحللي البيانات، مما يجعل من هذا المجال خيارًا وظيفيًا مستدامًا ومليئًا بالفرص المستقبلية.

كيف تحصل على العمل في مجال تحليل البيانات

للحصول على عمل في مجال تحليل البيانات، هناك خطوات أساسية يجب اتباعها لتطوير المهارات اللازمة والتأهل لهذه الوظيفة المتخصصة، ثم بناء علاقات بورتفوليو قوي، وعلاقات فعالة والتقدم للعمل في المنصات المختلفة

يمكن البحث النشط عن فرص العمل من خلال مواقع التوظيف والشبكات المهنية مثل LinkedIn، والتقديم على الوظائف المعلنة، وتحضير سيرة ذاتية قوية تسلط الضوء على المهارات والخبرات ذات الصلة، للحصول على وظيفة كمحلل بيانات.

كما تعرض منصات العمل الحر المختلفة العديد من وظائف تحليل البيانات وستجدها في المواقع العربية مثل مستقل وكفيل، أو المواقع الأجنبية مثل: Upwork وFreelancer

أخيرًا، بناء شبكة علاقات قوية في المجال يمكن أن يساعد في العثور على فرص عمل. 

حضور المؤتمرات، الندوات، وورش العمل المتخصصة في تحليل البيانات، والانضمام إلى الجمعيات المهنية مثل جمعية محللي البيانات (Data Science Association) يمكن أن يفتح الأبواب أمام فرص توظيف.

متوسط دخل محلل البيانات

متوسط دخل محلل البيانات يمكن أن يختلف بشكل كبير اعتمادًا على عدة عوامل، منها الموقع الجغرافي، مستوى الخبرة، التعليم، حجم الشركة، والقطاع الذي يعمل فيه المحلل. ولكن يمكن تقديم نظرة عامة على متوسط دخل محلل البيانات في الشرق الأوسط ومصر:

في منطقة الشرق الأوسط:

• المحلل المبتدئ: يتراوح متوسط الدخل بين 10,000 و 20,000 دولار سنويًا.
• المحلل ذو الخبرة المتوسطة: يتراوح متوسط الدخل بين 20,000 و 35,000 دولار سنويًا.
• المحلل ذو الخبرة العالية: يمكن أن يصل متوسط الدخل إلى 40,000 دولار أو أكثر

في مصر:

• المحلل المبتدئ: يتراوح متوسط الدخل بين 60,000 و 100,000 جنيه مصري سنويًا.
• المحلل ذو الخبرة المتوسطة: يتراوح متوسط الدخل بين 100,000 و 150,000 جنيه مصري سنويًا.
• المحلل ذو الخبرة العالية: يمكن أن يتجاوز متوسط الدخل 150,000 جنيه مصري سنويًا، وخاصة إذا كان يعمل في شركات دولية أو في قطاعات عالية الطلب.

تجدر الإشارة إلى أن هذه الأرقام تقديرية وتعتمد على العديد من العوامل بما في ذلك تكاليف المعيشة في المنطقة، والطلب على محللي البيانات في السوق المحلي، والتقدم التكنولوجي في الصناعة.

كيف تتعلم مهارة تحليل البيانات؟

لتعلم وتطوير مهارة تحليل البيانات، هناك خطوات محددة يجب اتباعها لتحقيق التميز في هذا المجال. 

أولاً، الحصول على تعليم متميز وهذا ما تقدمه اكاديمية ابن سينا في دبلومات تحليل البيانات حيث تتناول المحاور التالية:

• كورس تحليل البيانات باستخدام EXCEL and Google sheets
• كورس تحليل البيانات باستخدام Power Bi and SQl and Tableau
• كورس تحليل البيانات باستخدام Python

ثانيًا، اكتساب الخبرة العملية، وهذا أيضًا تقدمه الدبلومة حيث 

• سينفذ المتدرب 5 مشاريع Dashboard على مدار الدبلومة
• عرض مشاريع مختلفة على مدار الدبلومة أثناء الشرح وفي مختلف domain تحليل البيانات
• المشاريع على مدار الدبلومة هتكون من مجالات مختلفة مثل:

1. الاتصالات
2. التسويق
3. الرعاية الصحية
4. الخدمات الإلكترونية مثل فوري وكريم.

فيديوهات إضافية

قصة نجاح إيمان إبراهيم (من الصيدلة إلى تحليل البيانات) دبلومة تحليل البيانات بتقنيات الذكاء الصناعي| ادرس Data analysis وتأهل للعمل برواتب مجزية

قصة نجاح مروة عبد الواحد طبيبة بيطرية

المـشروع النهائي لكورس تحليل البيانات باستخدام Python 📊

الـمشروع النهائي لكورس تحليل البيانات باستخدام Tableau 📊

الخلاصة

تحليل البيانات أصبح لا غنى عنه في العصر الرقمي الذي نعيش فيه. بفضل التطور التكنولوجي، يمكن للشركات والمؤسسات في جميع المجالات استغلال كميات هائلة من البيانات لاتخاذ قرارات استراتيجية مستنيرة وتحقيق التفوق التنافسي. من خلال فهم وتحليل البيانات، يمكن التنبؤ بالاتجاهات المستقبلية، تحسين العمليات، وزيادة الكفاءة.

تقدم أكاديمية ابن سينا دبلومة شاملة في تحليل البيانات باستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي، تشمل شرحًا نظريًا شاملًا، وتدريبًا عمليًا يساعد في اكتساب الخبرة الكافية لخوض العمل في هذا المجال.