نعيش
في عصر أصبحت فيه البيانات تشكل أغلى شيء وأثمن شيء يمكن أن تحصل عليه، من أجل
بناء مشروع أو مقاولة، وأصبح أصحاب تحليل البيانات مسؤولون بشكل أساسي عن تحويل
البيانات إلى رؤى قابلة للتنفيذ، لدرجة أن بعض المجالات المتخصص في مجال الوظائفن ترى أن علم البيانات سيكون أكثر مجالات جذبا
في القرن الحادي والعشرين.
لأن تحليل البيانات يساعدنا في التسويق ومعرفة مدى نجاعة الحملة الإعلانية التي نقوم بها على المستوى الرقمي، لماذا تعتبر الحملة التسويقية أكثر فعالية في مناطق معينة؟” أو “لماذا تتم تخفيض مبيعات المنتجات في الوقت الحالي؟" ولذلك فإن تحليل البيانات يحتاج إلى تنقيب عن البيانات، R،SQL، التعلم الآلي، Hadoop، التحليل الإحصائي، تحليل البيانات، OOPS، وما إلى ذلك.
ما هي المهارات الأساسية لتعلم تحليل البيانات؟
1- الاحصاء: يحتاج علم تحليل البيانات إلى معرفة محكمة بمجال الإحصاء، وفي جمع وتحليل وتفسير كميات كبيرة من البيانات وإنتاج رؤى مفيدة للشركة، من الواضح أن التحليل الإحصائي جزء كبير من الوصف الوظيفي. هذا يعني أنه يجب أن تكون على دراية بأساسيات التحليل الإحصائي، بما في ذلك الاختبارات الإحصائية والتوزيعات والانحدار الخطي ونظرية الاحتمالات، لذلك من المهم أن يكون لديك معرفة دقيقة بها.
ومن جهة أخرى تعد مهارة البرمجة مهمة في عملية تحليل البيانات، حيث يستخدم Python بسبب قدرته على التحليل الإحصائي وسهولة قراءته، إذ تحتوي Python على حزم متعددة للتعلم الآلي، وتصور البيانات، وتحليل البيانات....
البيانات الضخمة Big Data
يجب أن تكون بارعًا في “إدارة البيانات” التي تتضمن استخراج البيانات وتحويلها وتحميلها، هذا يعني أنه يجب عليك استخراج البيانات من مصادر مختلفة، ثم تحويلها بالتنسيق المطلوب للتحليل وتحميلها في النهاية إلى مستودع بيانات، لأن البيانات الضخمة التي توجد داخل العالم الرقمي، تعد أهم شيء يساعد في التحسن والتغير على مستوى المهارات والقدرات والإمكانيات الذهنية.