يُعَد إنترنت الأشياء، الذي يشمل جميع الأجهزة المتصلة بالويب في منزلك، متضمنةً المحاور الذكية ومصابيح الإنارة والثلاجة، إحدى القوى المُشكِّلة لسوق العمل في المستقبل، إذ يُنتج كمًا هائلًا من البيانات المُتاحة لأن تستغلها الشركات، وهنا يبرز دور تحليل البيانات لاعبًا رئيسيًا في هذه الصناعة، وفقًا لمؤسسة التحليل التقني، ففي عصر يتعاظم فيه الاعتماد على البيانات التي لا تتوقف عن النمو، يصبح تحليل البيانات أمرًا بالغ الأهمية، وتلوح الفرص المتزايدة لمحللي البيانات لاغتنامها، فإن كنت تبحث عن وظيفة غير مُهددة في المستقبل ويمكن أداؤها من المنزل فعليك تعلم تحليل البيانات، و سنرشدك في هذا المقال إلى الطريق الصحيح.
ما دور مُحلِّل البيانات؟
يحلل محلل البيانات مجموعات البيانات الضخمة ليستنبط منها أهم النتائج، أي ترجمة الأرقام إلى لغة مفهومة، ويتضمن ذلك إنشاء التقارير والعروض المرئية لعرض المعلومات وإظهار العلاقات أو التوجهات بينها، ما يساعد صانعي القرار على اتخاذ قرارات مدروسة، وقد يعمل محللو البيانات ضمن شركات معينة أو مع العديد مع العملاء.
من الأمثلة في مجال التسويق، يكتشف محللو البيانات أن نسبةً عالية من الزبائن الذين اشتروا منتجًا معينًا من المتخصصين في مجال محدد، وبناءً على ذلك يرشحون استهداف تلك الفئة أكثر من غيرها في حملات الترويج المستقبلية، أو ربما يلاحظ محللو البيانات اهتمامًا متزايدًا بين الرجال بمنتج معين، ما يعطي صانعي القرار فرصة للاستثمار في التسويق لتلك الشريحة.
مثال عملي آخر يأتي من موقع تنبؤات الطقس Forecastwatch.com الذي يجمع التنبؤات بحالة الطقس من آلاف التقارير ويقارنها بالتقارير المُشاهَدة عن حالة الطقس، ويستعمل المتنبئون تلك المعلومات لتحسين نماذجهم وتطويرها.
مصادر البيانات ودورها
يمكن الحصول على البيانات الضخمة من مصادر عديدة، مثل إحصائيات المبيعات وبطاقات الولاء وحسابات المستخدمين وآراء العملاء وبيانات التطبيقات والبرامج وتحاليل زيارات مواقع الإنترنت وبحوث السوق والدراسات المعملية وغير ذلك، ويتضمن جزء كبير من عمل محللي البيانات إنشاء التقارير التي تُزود صانعي القرار بالمعلومات المهمة، وجعل البيانات الضخمة المُجَمَّعة من أكثر من مصدر ذات مغزى، واستبعاد البيانات الخاطئة، وأحيانًا يُطلب منهم تعديل البيانات بجعلها أكثر مرونة وملاءمةً لأهداف المؤسسة.
يختلف دور محلل البيانات بين شركة وأخرى، فقد تكون تلك الوظيفة مثيرة وذات مردود جيد، وقد تقود الشركة لسلوك اتجاه معين بناء على المعلومات المهمة المُستنبَطة من البيانات، لكنها أيضًا قد تكون مملة وسخيفة ولا تختلف كثيرًا عن مهمة إدخال البيانات أو إعداد ملف محاسبي.
ما الفرق بين مُحلل البيانات وعالِم البيانات؟
يفصل خط رفيع بين الوظيفتين. عمومًا يهتم عالم البيانات بالنماذج التنبؤية والذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة، ويستعمل كلاهما البيانات للتنبؤ بالمستقبل، ولدى كليهما خلفية قوية في الرياضيات والإحصاء والبرمجة، ويُعَد تعلم الآلة نسخةً مؤتمتة مما يقوم به محلل البيانات يدويًا، إذ تُسخَّر الخوارزميات للبحث عن الأنماط في مجموعات البيانات الكبيرة، مثل التعرف على أشياء معينة في الصور أو التعرف على لغة بشرية أو اتخاذ قرارات بشأن الإعلانات. وقد يكتب عالِم بيانات أكوادًا بلغة (بايثون) أو لغة (SQL) لاسترجاع البيانات وإعدادها للاستخدام.
يبلغ متوسط أجر مُحلِّل البيانات نحو 65 ألف دولار سنويًا، وفقًا لموقع indeed.com، في حين يبلغ متوسط أجر عالمِ البيانات نحو 120 ألفًا. في حال رغبت في أن تصبح عالم بيانات وأن تعمل على أحدث خوارزميات تعلم الآلة يمكنك البدء من هنا Machine Learning and Data Science Certification Bundle.
المهارات والمؤهلات والأدوات
رغم أنه ليس شرطًا أساسيًا، يُعَد الحصول على مؤهل في أحد التخصصات التالية مفيدًا لمحلل البيانات:
- الرياضيات.
- علوم الحاسب.
- الإحصاء.
- الاقتصاد.
- إدارة الأعمال.
لحسن الحظ، تتوفر العديد من الدورات على منصة يوديمي Udemy بأسعار مناسبة لا تتجاوز عشرين دولارًا غالبًا، ومن المفيد الإلمام بالتالي:
الإكسل
يقضي العديد من محللي البيانات الكثير من الوقت عليه، لإنشاء الجداول والمعادلات، وسيكون عليك إظهار مهارات متقدمة في الإكسل لتخطي المقابلات الشخصية: Microsoft Excel – Excel From Beginner to Advanced.
لغة (إس كيو إل)
لغة التعامل مع قواعد البيانات بإنشائها أو استرجاعها، ربما تبدو صعبةً في البداية لكنها تصبح أسهل مع الممارسة، وتتحول إلى أداة ممتازة لتحليل البيانات.
أدوات تحليل جوجل
يحلل جوجل أداء المواقع والتطبيقات ويجمع البيانات عن الزائرين ومواقعهم، والمواقع التي أحالتهم إلى الموقع الحالي، ويتتبع المنتجات والصفحات التي زاروها.
لغة (بايثون)
يحتاج عالم البيانات أو محلل البيانات إلى تعلم بعض المهارات البرمجية الأساسية أو المتقدمة، التي يمكن استخدامها في استخراج البيانات بكفاءة من مصادر مختلفة، لمعالجتها بطرق مختلفة أو تقديمها وعرضها بوضوح للعملاء، وتُعَد لغة (بايثون) مرنةً ما يجعلها من الخيارات المنتشرة بين محللي البيانات.
(أباتشي هادوب)
يضم هادوب مجموعة من الأدوات مفتوحة المصدر التي تسمح بمعالجة البيانات الضخمة الموزعة بين حواسيب متعددة، وهي مفيدة للعمل مع البيانات بالغة الضخامة التي تتطلب العديد من الخوادم لتوفير المساحة التخزينية المناسبة، وكذلك لعمليات التحليل المتقدمة.
(أباتشي سبارك)
هو تَجَمُّع من إطارات الحوسبة التي توفر مكتبات برمجية قوية لكتابة برامج سريعة بلغة (جافا) أو (بايثون) أو غيرهما، وتُستعمل عمومًا مع الهادوب، وتتطلب بعض الأدوار الأخرى مهارات إضافية باختلاف المتطلبات الوظيفية، لذا عليك قراءة الوصف الوظيفي جيدًا، ويمكنك الحصول على شهادة مثل تلك الصادرة من جامعة كولومبيا The Certification of Professional Achievement in Data Sciences أو تلك الصادرة من جامعة كولورادو Certified Analytics Professional Cloudera Certified Associate (CCA) Data Analyst.
هل يناسبك تخصص تحليل البيانات؟
إذا أعجبتك فكرة العمل على البيانات، فنعم! تحليل البيانات خيار ممتاز للذين يسعون للحصول على وظيفة مطلوبة في السنوات القادمة، وسيلعب إنترنت الأشياء وتعلم الآلة دورًا كبيرًا في تشكيل مستقبل الوظائف، لذلك يُعَد التخصص في تحليل البيانات تفكيرًا منطقيًا وسليمًا، وبوسع مُحلل البيانات أن يعمل من بُعد إن أراد البقاء في المنزل.
اقرأ أيضًا:
ما مدى أهمية الخوارزميات في حياتنا؟
ما الذي يقدمه تعلم الالة ل الذكاء الاصطناعي ؟
ترجمة: أحمد جمال
تدقيق: سمية المهدي
مراجعة: أكرم محيي الدين
