لوحة المتصدرين

نعيش اليوم في عصر يتصف بتفجر غير مسبوق في كمية البيانات، فكل الأجهزة التي نتعامل معها في حياتنا اليومية سواء هواتفنا الجوالة أو مواقع التجارة الإلكترونية التي نتسوق منها أو شبكات التواصل الاجتماعي التي نتصفحها بشكل يومي وحتى أجهزة الاستشعار الموجودة في أجهزة إنترنت الأشياء التي باتت منتشرة في كل مكان حولنا…إلخ. كلها تتعقبنا وتسجل بياناتنا والإجراءات التي نقوم بها والخيارات التي نتخذها ولك أن تتخيل كمية البيانات المهولة التي تولد عن كل هذا طوال الوقت! هذه البيانات الضخمة في شكلها الأولي لا تعني أي شيء في الواقع لذا كان لا بد من تحليلها واستخراج المعلومات المفيدة منها وهنا يأتي دور علم البيانات الحديث الذي يعالج كل جزء من البيانات التي يتم إنشاؤها اليوم لتطوير وتيرة الأعمال واتخاذ القرارات الصائبة والموثوقة التي تعتمد على هذه المعلومات. سنركز في مقال اليوم على أحد التخصصات المهمة في هذا العلم وهو تحليل البيانات Data analysis وهو التخصص الذي يهتم باستخلاص معلومات ذات قيمة من هذه البيانات الخام ونوضح أهميته في عالم الأعمال اليوم ونكتشف أهم الأدوات والتقنيات والمهارات التي تحتاجها لتصبح محلل بيانات محترف، كما سنكتشف أهم الفروقات بين علم البيانات وتحليل البيانات وهندسة البيانات ونسرد بعض الأمثلة الواقعية على شركات تستخدم تحليل البيانات لتحسين أعمالها بأسلوب بسيط وسهل الفهم بعيدًا عن المصطلحات المعقدة. ما هو تحليل البيانات Data Analysis؟ علم تحليل البيانات Data analysis هو تنظيف وتحويل ونمذجة البيانات حتى تحويلها أخيرًا إلى معلومات مفيدة تساعد في اتخاذ قرارات أو توضيح رؤى، حيث يهدف إلى تحويل البيانات إلى معلومات والفرق بين البيانات والمعلومات هو أن الأولى عبارة أن أجزاء بيانات متناثرة تفتقد المعنى مثل عدد 25 أو اسم أحمد بينما الأخيرة هي بيانات لها معنى مثل أن العدد 25 هو عمر أحمد فأصبح له معنى، هذا على مستوى عدد فكيف لو كان لدينا آلاف أو ملايين البيانات والأعداد المماثلة، تخيل! يقوم محللو البيانات باستخراج البيانات الأولية وتنظيمها ثم تحليلها وتحويلها من أرقام غير مفهومة إلى معلومات مفسرة وواضحة وبعد الانتهاء من تفسير البيانات تصاغ النتائج التي تم التوصل إليها بشكل اقتراحات أو توصيات حول الخطوات التالية التي يجب اتخاذها في العمل وتتقاطع هذه المهام مع مهام مهندسي البيانات. يمكنك التفكير في مجال تحليل البيانات كشكل من أشكال ذكاء الأعمال أو ما يعرف استخبارات الأعمال Business intelligence واختصارًا BI، وهو علم يستخدم لحل مشاكل وتحديات معينة داخل المؤسسات والشركات، وتكمن أهميته وقوته في العثور على مجموعات وأنماط البيانات التي يمكنها أن تخبرنا بشيء مفيد وملائم حول مشكلة أو أمر معين من العمل يخص العملاء أو الموظفين أو المنتجات أو المخزون …إلخ. ولا يساعد هذا العلم على فهم السلوك الماضي فحسب بل يمكّننا من التنبؤ بالاتجاهات والسلوكيات المستقبلية وبهذا تكون أي قرارات تتخذ مدروسة بناءً على ما تخبرنا به البيانات وليست مجرد قرارات تعتمد على التخمين والحدس. الفرق بين علم البيانات Data Science وتحليل البيانات Data Analysis لا بد أن نعرف قبل الغوص في الفرق بين علم البيانات وتحليل البيانات أنّ كلا العلمين يتعامل مع البيانات الضخمة لكن لكل منهما نهجه الخاص. وعمومًا يشكل علم البيانات مظلة تضم تحتها علم تحليل البيانات وتستفيد من إمكاناته لكنه يغطي مجالًا أوسع في التعامل مع البيانات. يركز علم البيانات على إيجاد ترابط منطقي بين كم هائل من البيانات، بينما يركز تحليل البيانات على إيجاد ميزات الرؤى المستخلصة من تلك البيانات. بكلمات أخرى: علم البيانات هو فرع من علم البيانات يُعنى بالإجابة عن أسئلة محددة يطرحها علم البيانات وكيفية إنجاز أو تطبيق هذه الإجابات. يقتضي الفرق بين علم البيانات وتحليلها اختلافًا في الطرق المستخدمة في العمل، إذ يستخدم عالم البيانات الرياضيات والإحصاء وخوارزميات الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة لتصحيح وتنظيف ومعالجة وتفسير البيانات الخام لاستخلاص الرؤى منها وإنجاز نماذج أولية توضح الترابط بين البيانات المدروسة. أما محلل البيانات فهو من يتفحص مجموعات البيانات ليجد مدلولها ويخلص بنتائج ملموسة، إذ يجمع محلل البيانات كميات كبيرة من البيانات المهيكلة ثم ينظمها ويحللها ليتعرف على الأنماط التي يبحث عنها، ثم يحاول بعد ذلك تصوير هذه الأنماط بعرضها على شكل مخططات ورسومات وغير ذلك من الأشكال التي تسهل الفهم والتفاعل مع النتائج. باختصار ينقّب علم البيانات في البيانات الخام بحثًا عن رؤى وأفكار منها، بينما يُستخدم تحليل البيانات في نقل هذه الرؤى والأفكار التي قد تبدو معقدة إلى لغة أبسط يفهمها التقنيون وغير التقنيين في المؤسسة التي طلبت الدراسة ويطورون أنظمة لأتمتة وتحسين الأداء العام للعمل مع البيانات. وقد أفردنا لعلم البيانات مقالًا مفصلًا بعنوان علم البيانات Data science: الدليل الشامل يمكنك الرجوع إليه للاستزادة حول تخصص علم البيانات. أهمية تحليل البيانات في شركات الأعمال تبرز أهمية تحليل البيانات في المقام الأول بسبب الكمية الضخمة من البيانات التي تجمع في مختلف المنظمات ومؤسسات العمل فعلى سبيل المثال تقوم شركات البيع بالتجزئة اليوم بجمع وتخزين كميات هائلة من البيانات وتتعقب أي منتجات أو خدمات قمت بتصفحها وشرائها وتسجل كافة الصفحات التي قمت بزيارتها على مواقعها الإلكترونية وتتعقب القنوات التي اشتريت منها وتتعرف على عاداتك في الإنفاق وتجمع كل شاردة وواردة عنك! هذه البيانات التي تجمع بكميات مهولة هي واحدة من أهم أصول الشركات التجارية وأكثرها استراتيجية في عالم الأعمال لكن هل تساءلت لماذا تتنافس الشركات فيما بينها لجمع كل هذه المعلومات؟ لأن التنقيب في هذه البيانات وتحليلها وفهمها يساعدها على استخراج كنوز منها وهذه الكنوز هي معلومات قيمة تساعد أصحاب العمل على اتخاذ أفضل القرارات وتطوير الأداء بشكل مضمون. فالحصول على البيانات وجمعها لا يكفي وحده وهو ليس الغاية في الواقع فماذا يفعل صاحب العمل بكميات مهولة من البيانات المختلفة في بنيتها والتي قد تكون في كثير من الأحيان مكررة أو ربما ناقصة أو غير دقيقة، صاحب العمل يريد في النهاية الخلاصة أو بكلام آخر يريد القصة التي ترويها هذه البيانات والمستنتجة من كل هذا الزخم كي يبني عليها قرارًا صائبًا بشأن الميزانية أو الأسعار أو الموارد وفي نهاية المطاف يسعى في المقام الأول لزيادة أرباحه النهائية وهنا يبرز دور علم البيانات وتحليل البيانات. فشركات البيع على سبيل المثال قادرة الاستفادة من تحليل هذه البيانات في معرفة العادات الشرائية لعملائها وتوصيتهم بأنسب المشتريات وتحديد التحسينات الأنسب في أسعارها وتتبع مخزونها وكشف عمليات الاحتيال ومقارنة مستوى المبيعات وغير ذلك الكثير. وكي تتمكن الشركات من ذلك يجب أن تتمكن من صياغة البيانات وتمثيلها بشكل تقارير مناسبة توضح لصناع القرار في مجال الأعمال المغزى منها وتمكنهم على فهم دلالاتها واتخاذ إجراءات موثوقة وسريعة بالاعتماد عليها وإحداث تغيير إيجابي داخل الشركات لذا تلجأ إلى تحليل البيانات الذي يفسر لأصحاب العمل كل ما تحاول البيانات إخبارهم به. مهام محلل البيانات يلعب محلل البيانات دورًا حيويًا ومهمًا في الشركات والمنظمات ويساعدها على فهم البيانات الضخمة المتوفرة لديها ويتعاون مع باقي أعضاء فريق البيانات للمساعدة في استخراج عن أي معلومات مفيدة وقيمة. كما يقوم محلل البيانات بجمع وتحليل البيانات لحل مشكلة معينة ويكون مسؤولًا عن تحويل البيانات الأولية إلى رؤى ذات مغزى ويستخدم البيانات والأفكار التي توفرها عملية تحليل البيانات لحل مشاكل محددة أو الإجابة على أسئلة محددة. وإليك قائمة بأهم المهام التي يقوم بها محلل البيانات: جمع البيانات الأولية معالجة البيانات ضمان أمن وخصوصية البيانات نمذجة البيانات فهم وتفسير البيانات عرض البيانات نستعرض في الفقرات التالية المزيد من التفاصيل حول كل مهمة من هذه المهام. 1. جمع البيانات الأولية الخطوة الأولى هي جمع البيانات الخام ويمكن أن يقوم محلل البيانات بهذه المهمة ويجمع المعلومات المطلوبة فالبيانات التي سيحللها قد تكون موجودة في مصادر مختلفة، فهي إما أن تكون موجودة في قواعد بيانات الشركة مبعثرة هنا وقد يحتاج لجمعها من خلال إجراء استطلاعات الرأي أو من خلال تتبع بيانات زوار موقع الشركة على الويب، أو من خلال الاستعانة ببيانات الشركات المنافسة حيث يمكن للشركات تبادل البيانات فيما بينها لتحقيق مصالح مشتركة. 2. معالجة البيانات بعد جمع البيانات يجب على محلل البيانات البدء بتنظيف وإعداد هذه البيانات الأولية لأنها في الغالب تحتوي على نسخ مكررة أو قيم خاطئة أو غير دقيقة أو مفقودة للحصول على بيانات سليمة وموثوقة ومفهومة وذات جودة عالية وقد يحتاج إلى تحويل البيانات من هيكل إلى آخر أو من نوع إلى آخر حتى يصبح من الممكن التعامل معها بإحدى لغات البرمجة أو تخزينها في قواعد البيانات كي تكون تفسيرات هذه البيانات دقيقة فإذا لم تكن البيانات التي نبني نحللها نظيفة وصحيحة لن تكون التحليلات والنتائج التي تحصل عليها دقيقة. أحيانًا وفي الشركات أو المشاريع المتوسطة إلى الكبيرة يتولى هذه المهمة مهندس البيانات الذي يركز على هذه المهمة نظرًا لكبر المشروع أو ضخامة البيانات بينما يركز محلل البيانات على عملية التحليل بعيدًا عن عملية الجمع والمعالجة والتجهيز الذي يكون دوره تاليًا. 3. ضمان أمن وخصوصية البيانات قد يحتاج محلل البيانات لإخفاء هوية البيانات الحساسة والشخصية أو حذفها بالكامل لمنع الآخرين من الاطلاع عليها عندما لا تكون هناك حاجة لها للحصول على النتيجة التي يريدها، وأيضًا قد يتولى مهندس البيانات هذه المهمة وتأتي البيانات مشفرة ومحمية إلى محلل البيانات ليقوم بالخطوات التالية. 4. نمذجة البيانات الخطوة التالية هي تحليل وتحديد نقاط البيانات المختلفة التي تم جمعها وإنشاءها بواسطة محللي البيانات واختيار أنواع البيانات المراد تخزينها وجمعها وإنشاء علاقات بينها وتحديد كيفية ترابط مجموعات البيانات مع بعضها البعض وكيفية عرض هذه البيانات وتساعد النمذجة الصحيحة للبيانات على تسريع وتيرة فهمها وإعداد التقارير الخاصة بها. 5. فهم وتفسير البيانات بعد نمذجة البيانات تأتي الخطوة التالية وهي تفسير هذه البيانات من خلال تحديد الأنماط أو الاتجاهات في البيانات التي يمكنها أن توفر معلومات مفيدة تُستخلص منها إجابات على أسئلة توضح سلوكيات أو تفسر أسباب لمشكلات تخص العمل كما تُبنى عليها قرارات وغيرها. 6. عرض البيانات الخطوة الأخيرة والضرورية التي يتوجب على محلل البيانات القيام بها هي عرض وتقديم البيانات بشكل يضفي عليها الحيوية فالمعلومات التي حصلت عليها يجب أن تصاغ على هيئة مخططات ورسوم بيانية وتقارير مكتوبة بألوان متناسقة وخطوط مفهومة ثم تقدم لأصحاب العمل المهتمين لمساعدتهم على فهم ما تعنيه هذه البيانات وتمكينهم من اتخاذ قرارات دقيقة وحيوية بشأنها. هل تحتاج إلى تطوير أعمال شركتك وتحسين فرصها؟ وظّف محلل بيانات محترف من مستقل لتحليل بياناتك وتقديم رؤى استراتيجية تعزز أداء نشاطك التجاري أضف مشروعك الآن مجالات تحليل البيانات نظرًا للتطور التقني الحاصل في عصرنا الراهن فقد أصبح جمع البيانات وفرزها وتحليلها أمرًا ضروريًا لأي مجال من مجالات الحياة وبات من الضروري توظيف محللي البيانات في كافة قطاعات العمل، وفيما يلي نستعرض بعض المجالات والتخصصات التي يمكن لمحللي البيانات العمل فيها. محلل الأعمال محلل الأعمال هو المسؤول عن تحليل ومعالجة البيانات التي تساعد الشركات والمؤسسات على تفسير وتوثيق العمليات التجارية والمنتجات والخدمات والبرامج ويتمثل دوره الأساسي في زيادة كفاءة الأعمال. محلل تسويق محلل التسويق أو محلل أبحاث السوق هو الشخص المسؤول عن جمع وتحليل بيانات المنافسين والعملاء فهو يدرس المنافسين ويبحث عن تفضيلات العملاء وظروف العمل واتجاهات السوق وأي معلومات أخرى تساعد في جهود التسويق للشركة مثل تحديد المبيعات المحتملة لمنتج أو خدمة ما أو تحديد المنتجات التي يفضلها الناس وتقدير تكلفتها وتحديد الفئات التي ستشتريها ويسعى بشكل أساسي لزيادة الإيرادات وتحسين الحملات التسويقية. محلل العمليات محلل العمليات أو محلل أبحاث العمليات هو المسؤول عن تحليل وتقييم البيانات بهدف تحسين العمليات التجارية وحل المشكلات الداخلية وضمان سير عمليات الشركة بسهولة وسلاسة وإنشاء نماذج التسعير والتسويق، فهو من يحدد الحملات التسويقية التي ستجلب عملاء جدد ويجد الطرق الأنسب لخفض التكاليف دون المساس بجودة المنتج أو الخدمة التي تقدمها الشركة. محلل نظم تقنية المعلومات يعرف محلل نظم تقنية المعلومات أيضًا باسم محلل النظم وهو متخصص تقني لديه معرفة واسعة بأنظمة التشغيل والبرامج والأنظمة الأساسية ومهمته الأساسية تحليل وتصميم وتنفيذ نظم المعلومات والعمل على مشاكل العمل باستخدام التقنيات والأدوات التي يحترفها. المحلل المالي المحلل المالي Financial Analyst هو شخص مسؤول عن جمع البيانات وتنظيم المعلومات وتحليل البيانات المالية السابقة للعملاء والشركات بهدف تقديم المشورة الأفضل حول كيفية إنفاق الأموال لتعظيم الأرباح وتقييم نتائج السندات والأسهم والاستثمارات الأخرى. محلل كميات محلل الكميات أو المحلل الكمي quantitative analyst هو شخص متخصص في حل المشكلات المالية وإدارة المخاطر باستخدام الأساليب الرياضية والإحصائية فهو يطور وينفذ نماذج متقدمة تساعد المؤسسات والشركات التي تعمل في مجال الاستثمار وتداول الأوراق المالية مثل شركات التأمين وشركات المحاسبة وشركات البرمجيات المالية على اتخاذ القرارات المناسبة وتحديد فرص الاستثمار والتسعير المناسبة وإدارة المخاطر. محلل ذكاء الأعمال محلل ذكاء الأعمال business intelligence يحلل تقارير أبحاث السوق التي تسلط الضوء على أنماط السوق والاتجاهات التي قد يكون لها تأثير على عمليات الشركة وأهدافها المستقبلية ويعرض النتائج على الجمهور المناسب. محلل استراتيجي محلل استراتيجيات الشركة هو المختص في حل مشاكل العمل فهو يعتمد على تحليل البيانات التي تمكنه من توفير نتائج مفيدة تساعد الشركات على اتخاذ قرارات أفضل ومعالجة التحديات التي تواجهها وتحديد فرص النمو الجديدة للشركة وتطوير الخطط التي تحدد أفضل الطرق والاستراتيجيات لتحقيق الأهداف. محلل طبي يهتم المحلل الطبي أو محلل الرعاية الصحية بجمع وتنظيم وتحليل وتفسير البيانات الطبية مثل بيانات المرضى والعلاجات والمنتجات الطبية لتحسين العمليات التجارية للمستشفيات والمرافق الطبية وتطوير أدائها. محلل الأمني فحص المحلل الأمني البيانات لفحص أي تهديدات محتملة وتحديد ما إذا كان هناك هجوم قد وقع أو على وشك الوقوع. قد يستخدمون أيضًا معرفتهم الإحصائية والرياضية لتطوير طرق جديدة لجمع البيانات حول تهديدات محددة أو هجمات محتملة. مدير تحليل البيانات يوجه مدير تحليل البيانات فريق محللي البيانات في مقر العمل وينسق العمل بينهم ويشرف على عمليات تحويل البيانات الأولية إلى رؤى تجارية يمكن استخدامها لاتخاذ القرارات ويساعد في التوصية بحلول لإنجاز العمل والبحث عن طرق فعالة لجمع البيانات وإنشاء وتطوير النماذج الإحصائية المعقدة واستخدام الخوارزميات والاستراتيجيات الفعالة لتحليل البيانات. مسؤول قاعدة البيانات يراقب مسؤول قاعدة البيانات قاعدة البيانات ويهتم بسلامة بياناتها وسلامة الأجهزة التي توجد عليها وهو يشارك في معالجة البيانات وتحويلها والتحقق من صحتها وتنظيفها لتلبية احتياجات العمل والمتطلبات كما يهتم بأمن هذه البيانات ومنح الوصول لها واستخدامها وفق احتياجات ومتطلبات العمل فقط وتقييد وصول المستخدمين غير المصرح بهم إليها. ارتقِ بأعمالك وابدأ التحول الرقمي انقل نشاطك التجاري إلى الإنترنت وطور أنظمة رقمية شاملة لتنمية أعمالك مع خدمات الخبراء على خمسات ابدأ التحول الرقمي الآن أنواع تحليل البيانات يقسم تحليل البيانات إلى خمس مكونات أو أنواع وهي كالتالي: التحليل الوصفي Descriptive التحليل التشخيصي Diagnostic التحليل التنبؤي Predictive التحليل التقديري Prescriptive التحليل الإدراكي أو المعرفي Cognitive وكلما كان محلل البيانات أكثر خبرة كلما كان قادرًا على تحديد النوع الصحيح من التحليلات بما يتناسب واحتياجات العمل كي يضمن تحقيق أقصى استفادة من البيانات التي تمتلكها المؤسسة وبالتالي تحقيق أفضل النتائج من هذا التحليل. دعنا نتعرف بالتفصيل على طريقة إجراء كل نوع من هذه التحليلات وأهميتها في مكان العمل. 1. التحليل الوصفي Descriptive Analytic التحليل الوصفي هو نوع التحليل الأبسط والأكثر استخدامًا فهو يمكن محلل البيانات من تحليل البيانات المتوفرة باستخدام أدوات تحليل مثل Google Analytics التي تمكنه من فهم ما جرى في مؤسسته أو شركته، فالتحليل الوصفي يوفر لمحلل البيانات الإدراك المتأخر لما يجري في العمل. على سبيل المثال إذا كنت محلل بيانات وحصل انخفاض مفاجئ في مبيعات موقع التجارة الإلكترونية الخاص بشركتك في شهر ما لن تقف مكتوف الأيدي لتنتظر هل ستتحسن المبيعات في الشهر التالي بل عليك استخدام التحليلات الوصفية لتحليل بيانات كافة الأشخاص الذين زاروا الموقع في هذا الشهر لمعرفة سبب ما حدث وهل هو ناتج عن انخفاض في عدد زيارات الموقع أو خطأ في أحد الصفحات أو مرتبط بموسم محدد وتعثر على إجابة لكافة التساؤلات حياله ووصف النتائج التي حصلت عليها لأصحاب العمل. يمكن أن تستعين في إجراء هذه المهمة بأدوات التحليل مثل جوجل أناليتكس Google Analytics وتستسخدم مؤشرات قياس الأداء الرئيسية KPIs التي تمكنك من تتبع الأداء ومعرفة مدى نجاح وفشل الأهداف الرئيسية. فالتحليلات الوصفية باختصار تساعد في معرفة ما حدث في السابق مثل انخفاض المبيعات أو زيادة الإيرادات أو نقص الموارد وتلخص مجموعات البيانات الكبيرة وتصف النتائج التي تم التوصل لها لأصحاب العمل وتستفيد منها في معرفة أسباب النجاح أو الفشل السابق وإنشاء تقارير بها. هذا النوع من التحليل على أهميته يعطي المحلل نظرة ثاقبة فقط حول ما إذا كان كل شيء في العمل يسير على ما يرام أم لا، لكنه في الواقع لا يفسر السبب الجذري لوقوعها لذا تعمد الشركات عادة على الدمج بين هذا النوع من التحليل وأنواع التحليلات الأخرى للحصول على رؤية أفضل. 2. التحليل التشخيصي Predictive Analytic التحليلات التشخيصية هي الشكل الثاني لتحليل البيانات وهي تساعد أصحاب الأعمال في الإجابة عن السبب الأساسي في وقوع حدث ما أو العوامل التي تؤثر على سير العمل، فعندما يعرف محلل البيانات ما يحدث بالفعل في عمله باستخدام التحليلات الوصفية لكنه يريد أن يعرف الأسباب والعوامل التي تسببت بحدوثها بشكل جذري يأتي دور التحليل التشخيصي للإجابة عن أسئلة حول سبب وقوع الأحداث. على سبيل المثال كي يشخص محلل الأعمال إن كانت زيادة الأسعار الأخيرة على أسعار منتجات الشركة لها علاقة بانخفاض المبيعات يمكنه استخدام التحليل التشخيصي باستخدام برنامج إحصائي مثل Microsoft Excel أو يستخدم خوارزمية معينة تمكنه من تحليل بيانات المنتجات والعملاء وفحصها ومقارنتها للعثور على الإجابة الدقيقة. هناك العديد من المفاهيم الإحصائية التي يجب على محلل البيانات فهمها قبل أن يتمكن من إجراء التحليلات التشخيصية وأهمها اختبار الفرضيات والفرق بين الارتباط والسببية وتحليل الانحدار التشخيصي. تكمل تقنيات التحليلات التشخيصية التحليلات الوصفية الأساسية حيث يساعد دمج التحليلات التشخيصية والوصفية الشركات في العثور على العلاقات بين الأسباب والنتائج وفحص مؤشرات الأداء لاكتشاف سبب التحسن أو التراجع بدقة. بشكل عام تحدث هذه العملية في ثلاث خطوات: تحديد الشذوذ في البيانات فقد تكون هذه الحالات الشاذة تغييرات غير متوقعة فيمقياس أو سوق معين. جمع البيانات المتعلقة بهذه الحالات الشاذة. استخدم التقنيات الإحصائية لاكتشاف العلاقات والاتجاهات التي تشرح هذه الحالات الشاذة. 3. التحليل التنبؤي Predictive Analytic يساعد التنبؤ بالمستقبل أصحاب الأعمال على توقع اتجاهات السوق وسلوكيات العملاء وكشف حالات الاحتيال قبل وقوعها وتحليل المنافسين لتحسين وبناء استراتيجيات حديثة لتحسين نتائج الأعمال. يعتمد التحليل التنبؤي على النتائج التي تم الحصول عليها من التحليل الوصفي والتشخيصي ويستخدم للعثور على إجابات حول الأمور التي من المحتمل أن تحدث في المستقبل بناءً على النتائج والأنماط السابقة. على سبيل المثال يمكن استخدام التحليل التنبؤي في الشركات والبنوك لتحليل التركيبة السكانية للعملاء وسجلات الدفع السابقة والمنتجات التي اشتروها وأي سلوكيات سلبية حديثة وقعت من قبلهم لتوقع العملاء الذين سيتأخرون في دفع المستحقات والفواتير المترتبة عليهم ولن يسددوها في الوقت المحدد مما يمكنهم من إدارة التدفقات المالية بشكل أفضل واتخاذ خطوات للتخفيف من حدوث هذه المشكلة مثل تقديم خيارات دفع أخرى أو إرسال رسائل تذكير إلى العملاء الذين تم التنبؤ بأنهم سيتأخرون في تسديد المستحقات وتحديد أفضل تاريخ ووقت لإرسال هذه الرسائل وأفضل طريقة للاتصال بهم مثل البريد إلكتروني أو المكالمة الهاتفية أو الرسائل النصية …إلخ. كما تستخدم النماذج التنبؤية بشكل كبير في مجال الرعاية الصحية وتحلل مجموعة من البيانات المتغيرة حول المرضى مثل العمر أو العلاجات السابقة أو تاريخ المرض ومعدل الكوليسترول والوزن للتنبؤ بما إذا كان الشخص عرضة للإصابة بأمراض معينة كالسكري أو النوبات القلبية أم هشاشة العظام أم لا. يعتمد إجراء التحليل التنبؤي على الخوارزميات الإحصائية المتنوعة وعلى تقنيات التعلم الإحصائي وخوارزميات التعلم الآلي مثل الشبكات العصبية وأشجار القرار والانحدار …إلخ. التي تساعد محلل البيانات على تقديم توصيات وتوفير إجابات للأسئلة المتعلقة بما قد يحدث في المستقبل ولكونها تحليلات تعتمد على التخمينات والاحتمالات فهي تعطي نتائج تقديرية قد لا تكون صحيحة ودقيقة بنسبة مئة بالمئة. 4. التحليل التقديري Prescriptive Analytic التحليل التقديري هو الخطوة التالية التي تأتي بعد إجراء التحليل التنبؤي وهو يساعد الشركات على امتلاك رؤية ثاقبة عما يجب عليهم القيام به لحل مشاكل العمل بناءً على العوامل المشتقة من البيانات. فأثناء تحليل البيانات الضخمة لا تكون التنبؤات التي حصلنا عليها من المدخلات دقيقة كما ذكرنا وبالتالي لا يمكننا التيقن من السبب الحقيقي في حدوث مشكلات معينة وهنا يأتي دور التحليلات التقديرية. فعندما يحصل محلل البيانات على النتائج من التحليلات الوصفية والتشخيصية والتنبؤية ويعرف ما حدث ولماذا حدث ويتوقع ما قد يحدث في المستقبل يمكنه أن يستخدم التحليل التقديري لمساعدته في تحديد أفضل مسار للعمل وما الإجراءات التي يجب الإبقاء عليها وما الإجراءات التي يجب التخلي عنها لزيادة نتائج ومخرجات الأعمال. تعتمد تقنيات التحليلات التقديرية على تعلم الآلة لكونها قادرة على تحليل كميات كبيرة من البيانات بسرعة وكفاءة أكبر واختبار مجموعة كبيرة من الشروط والعثور على أنماط محددة في مجموعات البيانات الكبيرة وتقديم التوصيات بناء عليها. على سبيل المثال تستخدم خرائط جوجل التحليل التقديري لمساعدتك على اختيار وتقدير أفضل طريق عليك اتباعه للوصول لوجهتك من خلال الاعتماد على جميع البيانات ذات الصلة مثل المسافة والسرعة وحركة المرور إضافة للمعلومات السابقة المسجلة عن الأشخاص الذي سلكوا هذه الوجهة من قبل. ومن الأمثلة الأخرى على هذا النوع من التحليل توقع توصيات المحتوى المناسب لك على منصات التواصل الاجتماعي من خلال تحليل سجلات سلوكك والمحتوى الذي تشاهده وتتفاعل معه سواء على هذه المنصات نفسها أو على أنظمة أخرى وتمرير سلوكياتك السابقة لخوارزمية محددة تحلل هذه البيانات وتقدر بناء على ذلك نوع المحتوى الذي تهتم به وتقترحه لك. 5. التحليل المعرفي Cognitive Analytic هذا النوع من التحليل هو الأكثر تقدمًا ولا زال في بداياته وهو مستوحى من الطريقة التي يعالج فيها دماغنا البشري البيانات أي أنه يحلل البيانات بذكاء يشبه ذكاء الإنسان فهو يستخلص النتائج ويكتسب الخبرة من التعلم ويطور نفسه مع الزمن، ويساعدك على معرفة ما قد يحدث إذا تغيرت الظروف وتحديد أفضل الطرق للتعامل معها وهو أمر لا تستطيع التحليلات البسيطة القيام به. يعتمد هذا النوع من التحليل مجموعة من التقنيات الذكية مثل الذكاء الاصطناعي وخوارزميات التعلم الآلي ونماذج التعلم العميق والمزيد لمعالجة المعلومات واستخلاص النتائج من البيانات والأنماط الموجودة ويتوقع أن تصبح تطبيقاته واستخداماته أكثر فعالية بمرور الوقت من خلال تعلمه وتفاعلاته المستمرة مع البيانات ومع البشر. وباستخدام هذا النوع من التحليل ستتمكن من معالجة اللغة الطبيعية مباشرة مثل سجلات محادثة مركز الاتصال ومراجعات المنتجات فهو لا يفهم الكلمات في هذه النصوص فقط بل يفهم السياق الكامل لما يتم كتابته أو نطقه! على سبيل المثال تعد كل من Cortana من مايكروسوفت، و Siri من أبل، و Watson من IBM وآخرها ChatGPT من OpenAI روبوتات محادثة تستخدم التحليل المعرفي لتتفاعل معك بلغتك الطبيعية وتوفر لك المعلومات والرؤى التي تريدها. يمكن أن تستفيد الشركات من هذا التحليل للنظر في أنماط المشتريات من السنوات السابقة وتحديد المنتجات التي قد تكون شائعة العام المقبل وفهم سبب شعبية ورواج منتج معين وما إذا كانت شعبيته ستبقى في السنوات المقبلة مما يساعدها على تحديد فيما إذا كانت ستواصل تخزين كميات كبيرة من هذا المنتج الرائج أم لا كما يمكن للمؤسسات الطبية استخدام التحليل المعرفي لإعطاء أفضل العلاجات الممكنة للمرضى. هذه كانت نبذة عن أهم أنواع التحليلات التي يمكنك الاعتماد كمحلل بيانات عليها واختيار الأنسب من بينها لتعزيز مسار العمل والحصول على أي إجابات يحتاج صاحب العمل لمعرفتها لتعزيز تواجده في السوق أو زيادة أرباحه أو التخلص من مشاكل العمل الحالية أو المستقبلية …إلخ. دعنا نلخص هذه التحليلات كما يلي: إجراء التحليلات الوصفية لإدراك ما حدث بعد وقوعه. إجراء التحليلات التشخيصية إذا طلب منك معرفة لماذا حدث هذا الأمر. إجراء التحليلات التنبؤية إذا طلب منك أن تكون بعيد نظر وتعرف ماذا يمكن أن يحدث في المستقبل. إجراء التحليلات التقديرية لتكسب أصحاب العمل بصيرة ثاقبة يعرفون من خلالها ما الذي يجب عليهم فعله بعد ذلك؟ إجراء التحليلات المعرفية للحصول على رؤية صحيحة وصائبة لما يجب أن يتم. أهم أدوات وتقنيات تحليل البيانات في السابق كان تحليل البيانات أمرًا صعبًا ومرهقًا بسبب عدم توفر التقنيات المساعدة فكانت البيانات تجمع يدويًا بطريقة مرهقة، لكن يمكن اليوم لمحلل البيانات الاستعانة بالكثير من أدوات تحليل وتمثيل البيانات المتوفرة لمساعدته على أداء عمله بسرعة وسهولة وفيما يلي نذكر أهم 10 أدوات في تحليل البيانات: برنامج مايكروسوفت إكسل Microsoft Excel برنامج Microsoft Power BI برنامج التحليل الإحصائي SAS إطار عمل أباتشي سبارك Apache Spark لغة بايثون Python لغة البرمجة R لغة الاستعلام الهيكلية SQL تطبيق Jupyter Notebook منصة KNIME برنامج Tableau دعنا نشرح كل أداة من هذه الأدوات وكيف يمكن لمحلل البيانات الاستفادة منه في عمله. برنامج مايكروسوفت إكسل Microsoft Excel يمكننا برنامج جدولة البيانات مايكروسوفت إكسل من إجراء الحسابات على البيانات وفرزها وتجميعها ومعالجتها والبحث فيها وعرضها بشكل رسوم بيانية وإنشاء النماذج وإعداد التقارير، لكن المشكلة في برنامج إكسل أنه ضعيف في التعامل مع البيانات الضخمة. برنامج Microsoft Power BI مايكروسوفت باور بي آي Microsoft Power BI هو برنامج احترافي لتحليل بيانات الأعمال وهو برنامج تجاري مدفوع لكنه يوفر نسخة مجانية بمواصفات محدودة وقد بدأ كمكوِّن إضافي لبرنامج Excel ثم أعيد تطويره عام 2010 وصدر كبرنامج مستقل. يوفر هذا البرنامج مجموعة أدوات متكاملة لتحليل بيانات الأعمال وهو برنامج احترافي يسمح للمستخدمين بإنشاء تقارير مرئية تفاعلية ولوحات معلومات وهو يتكامل مع برنامج إكسل و SQL Server وخدمات جوجل السحابية ويوفر العديد من الميزات الأخرى المفيدة لمحللي البيانات. برنامج SAS برنامج SAS هو أداة تحليل إحصائي تستخدم لتحليل معلومات وبيانات المؤسسات التجارية الكبيرة تم تطويره لتحديد سمات العملاء وإعداد التقارير واستخراج البيانات وإجراء التحليلات التنبؤية ويملك وحدات برمجية لاستخدامات متقدمة مثل مكافحة غسيل الأموال وتحليل لإنترنت الأشياء لكنه منتج مدفوع وسعره مرتفع نوعًا ما. أباتشي سبارك Apache Spark أباتشي سبارك هو إطار عمل برمجي سريع وديناميكي وسهل الاستخدام لمعالجة البيانات وهو يحتوي مكتبة غنية لخوارزميات التعلم الآلي ويستخدم عادة من قبل محللي البيانات وعلماء البيانات لمعالجة البيانات الضخمة وغير المهيكلة وإجراء مهام التحليل الثقيلة حسابيًا من خلال توزيعها على عدة حواسيب. دورة تطوير التطبيقات باستخدام لغة Python احترف تطوير التطبيقات مع أكاديمية حسوب والتحق بسوق العمل فور انتهائك من الدورة اشترك الآن لغة البرمجة بايثون Python توفر لغة البرمجة بايثون لمحلل البيانات آلاف المكتبات المجانية التي تساعده على استخراج البيانات وتحليلها وإعداد التقارير عنها مثل مكتبات NumPy و pandas التي تبسط إجراء العمليات الحسابية ومكتبات Beautiful Soup و Scrapy لاستخراج البيانات من الويب ومكتبة Matplotlib لتمثيل البيانات رسوميًا وإعداد التقارير حولها. لغة البرمجة R لغة R هي لغة برمجة مفتوحة المصدر تستخدم في التحليل الإحصائي واستخراج البيانات وتوفر الكثير من الحزم المساعدة لمحللي البيانات بشكل مشابه لبايثون، ورغم أن كتابة التعليمات في لغة R أكثر تعقيدًا من لغة بايثون إلا أنها لغة مصممة خصيصًا للتعامل مع المهام الإحصائية وتمثيل البيانات المتقدم. لغة الاستعلام الهيكلية SQL تعد لغة SQL أحد التقنيات الأساسية لتحليل البيانات وإعداد التقارير وهي لغة شائعة وسهلة التعلم ومرنة بشكل كبير ما يجعلها اللغة المفضلة لمحللي البيانات لفلترة البيانات والاستعلام عنها وإعداد التقارير …إلخ. Jupyter Notebook تطبيق Jupyter Notebook هو تطبيق ويب مفتوح المصدر يسمح لمحللي البيانات بإنشاء مستندات تفاعلية تتضمن نصوص وأكواد ومعادلات رياضية ورسوم بيانية تشبه إلى حد ما مستندات وورد لكنها أكثر تفاعلية ومصممة خصيصًا لتحليل البيانات وهو متكامل مع أدوات تحليل البيانات الضخمة مثل Apache Spark. برنامج KNIME KNIME هي منصة مفتوحة المصدر وقائمة على السحابة تملك واجهة رسومية GUI سهلة الاستخدام تستخدم في مهام تحليل البيانات والتنقيب عن البيانات والتعلم الآلي تم تطويرها عام 2004 لصناعة المستحضرات الصيدلانية إلا أن قوتها في تجميع البيانات من العديد من المصادر في نظام واحد دفعت محللي البيانات إلى استخدامها في العديد من المجالات مثل تحليل العملاء وذكاء الأعمال والتعلم الآلي. وهي شائعة لدى الشركات الصغيرة ذات الميزانيات المحدودة. برنامج Tableau برنامج Tableau هو برنامج تجاري عملاق لتحليل البيانات وذكاء الأعمال يمكنه التعامل مع كميات كبيرة من البيانات ومعالجتها وإنشاء حسابات معقدة عليها، ويوفر استعلامات SQL لفلترة البيانات ويمكنك من كتابة استعلاماتك الخاصة وهو سهل الاستخدام ويملك واجهة رسومية GUI تعتمد تقنية السحب والإفلات. كانت هذه قائمة بأشهر أدوات والتقنيات المستخدمة. وتذكّر لا توجد أداة واحدة تفعل كل شيء! عليك كمحلل استخدام الأدوات التي تلبي حاجة عملك بأفضل صورة. مصادر تعلم تحليل البيانات ستجد في أكاديمية حسوب العديد من الدروس والمقالات التي تفيدك في تخصص تحليل البيانات ومن أبرز هذه المصادر دروس تعلم برنامج اكسل المشروحة بطريقة منظمة ومبسطة تساعدك على تعلمه بسرعة وسهولة. وإذا كنت مهتمًا بتعلم لغة بايثون التي تعد من أهم لغات البرمجة المستخدمة في تحليل البيانات فقد وفرت لك أكاديمية حسوب قسم دروس ومقالات متنوعة حول لغة بايثون وهي تُحدَّث باستمرار لذا كن على اطلاع دائم عليها لتتعلم كل جديد وإن كنت تفضل التعلم من الكتب المنهجية يمكنك تنزيل كتاب البرمجة بلغة باثيون من أكاديمية حسوب وللمزيد من المصادر أنصحك بزيارة موسوعة حسوب الشاملة التي تضم توثيقات الكثير من لغات البرمجة، بما في ذلك توثيق لغة بايثون. ومن المصادر المميزة التي تسهل عليك طريق الاحتراف دورة تطوير التطبيقات باستخدام لغة Python التي توفرها أكاديمية حسوب والتي تفرد فيهًا مسارًا كاملًا يشرح بشكل واضح ومبسط أساسيات تحليل البيانات ويعرفك على أهم أدوات ومكتبات بايثون وآليات تطبيقها لإجراء عمليات التحليل الإحصائي والوصفي والتصوير البياني وتنظيف وفهم البيانات وغيرها ذلك الكثير من المعلومات التي تؤهلك لبدء العمل كمحلل بيانات في أي شركة أو منظمة أيًا كان مجال عملها. كما توفر دورة الذكاء الاصطناعي التي تساعدك في احتراف برمجة الذكاء الاصطناعي AI وتحليل البيانات وتعلم كافة المعلومات التي تحتاجها لبناء نماذج ذكاء اصطناعي متخصصة وتطوير تطبيقات ذكية تقوم بتحليل البيانات Data Analysis وتمثيلها مرئيًا، وتطبيقات تعلم الآلة Machine Learning والتعلم العميق Deep Learning وغيرها من التطبيقات المنوعة التي تساعدك على احتراف هذا المجال. وأنصحك كذلك بتعلم البرمجة بلغة R التحليلية باللغة العربية وأسلوب منهجي ومنظم وبشرح مبسط من خلال الاطلاع على مجموعة المقالات والدروس حول لغة R التي توفرها أكاديمية حسوب. وتوفر لك أكاديمية حسوب سلسلة دروس ومقالات عن لغة SQL،كما توفر كتابًا تعليميًا متكاملاً بعنوان ملاحظات للعاملين بلغة SQL 1.0.0 يتضمن مجموعة من الملاحظات والأمثلة العملية عن مختلف مواضيع لغة SQL من الأساسيات حتى الاحتراف. الخلاصة تعرفنا في مقال اليوم على مفهوم تحليل البيانات واستكشفنا معًا المهام المختلفة لمحلل البيانات وكيف يتعامل مع جميع البيانات التي يتم إنشاؤها كل يوم والمتاحة في مكان عمله، من بيانات المعاملات في قاعدة بيانات تقليدية وبيانات القياس المختلفة والبيانات التي يتم جمعها من وسائل التواصل الاجتماعي وكيف يستخرج منها المعرفة التي تطور سير العمل وتحسنه للأفضل. هل لديك اهتمام بتحليل البيانات؟ إذا كانت الإجابة نعم فقد حان الوقت لتبدأ من الآن رحلتك في احتراف هذا التخصص الواعد الذي يزدهر الطلب عليه بشكل كبير في سوق العمل.

من المرجّح أنك سمعت بمصطلح الذكاء الاصطناعي Artificial Intelligence أو اختصارًا AI كثيرًا في الآونة الأخيرة نظرًا للتطورات المذهلة التي وصل إليها هذا المجال. ولكن ما هو الذكاء الاصطناعي بالضبط، وما أهمية الذكاء الاصطناعي؟ بالنسبة للشق الأول من السؤال، فلقد أجبنا عليه بالتفصيل سابًقا في مقالة الذكاء الاصطناعي: دليلك الشامل، إذ يشير الذكاء الاصطناعي في جوهره إلى قدرة الآلات على تقليد أو محاكاة السلوك البشري، بغية أداء المهام التي يقوم بها الإنسان. ومن الضروري أن نلاحظ أنه على الرغم من أن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يحاكي جوانب معينة من الذكاء البشري، إلا أنه يفتقر إلى الوعي والعواطف البشرية. إذ يمتلك البشر الحدس والإبداع والفهم العاطفي وهي صفات لا يستطيع الذكاء الاصطناعي محاكاتها، وبغض النظر عن مدى تقدمه. من أداء ثديبدو مذهلًا إلا أن الذكاء الاصطناعي يعمل ضمن المعايير التي حددها مبرمجوه والبيانات التي تم تدريبه عليها، وهذا لا يتطابق مع تعقيد عمليات التفكير البشري. بالنسبة للشق الثاني من السؤال، فهذا هو موضوع مقالتنا هذه المرة. فقد أحدث الذكاء الصناعي ضجة كبيرة في عالمنا لأنه يمثل تحولًا مذهلًا في طريقة عيشنا وعملنا وتفاعلنا مع التقنية. متميّزًا عن أي ابتكار سابق، فإن الذكاء الصناعي قادر على إحداث ثورة في الصناعات وحل المشكلات المعقدة والارتقاء بحياتنا اليومية وتسهيلها بطرق لم يكن من الممكن تصورها من قبل فالكفاءة والدقة والإمكانيات اللامحدودة هو ما يجعل الذكاء الاصطناعي موضوعًا مهمًا ومثيرًا للغاية. نكتشف معًا في هذه المقالة الأسباب الكامنة وراء هذا الضجيج، ونستكشف سبب أهمية الذكاء الاصطناعي وكيف يعيد تشكيل عالمنا. أهمية الذكاء الاصطناعي: النقاط التي تجعل الذكاء الاصطناعي مهمًا الذكاء الاصطناعي ليس مجرد كلمة طنانة بل هو قوة تحويلية تعيد تشكيل الطريقة التي نعيش بها ونعمل ونتفاعل مع العالم. وسنستكشف في الفقرات التالية التأثير العميق للذكاء الاصطناعي على مجتمعنا ولماذا يعد فهم أهميته أمرًا ضروريًا للجميع. الذكاء الاصطناعي وحل المشكلات: تطبيقات العالم الحقيقي لعل أحد الأسباب الأساسية لأهمية الذكاء الاصطناعي هي قدرته على حل المشكلات التي نواجهها. حيث يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي تحليل كميات هائلة من البيانات وتحديد الأنماط التي قد تفوتها عقولنا البشرية. مما يوفر لنا هذه القدرة إمكانية برمجة تطبيقات ثورية في مجالات مثل الرعاية الصحية والنقل والأعمال والصناعة والزراعة وإنتاج المحاصيل، ولاشك أن براعة الذكاء الاصطناعي في حل المشكلات يعد مساعدة عظيمة لمعالجة التحديات الصعبة التي تواجه البشرية. الذكاء الاصطناعي والكفاءة: توفير الوقت والموارد تخيل عالماً تتعامل فيه مع المهام المتكررة المملة بسلاسة وسرعة، ويسمح لك بالتركيز على الإبداع والابتكار. يجعل الذكاء الاصطناعي هذا الأمر ممكنًا من خلال أتمتة المهام التي كانت تستغرق منك وقتًا طويلاً. على سبيل المثال في الصناعات، تعمل الروبوتات التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي على تبسيط عمليات التصنيع وتحسين الكفاءة وخفض تكاليف الإنتاج. وفي مجال خدمة العملاء، تستجيب روبوتات المحادثة المدعومة بالذكاء الاصطناعي للاستفسارات بشكل فوري، مما يعزز تجربة المستخدمين ويوفر الوقت والموارد. الذكاء الاصطناعي في المستقبل: رسم ملامح المرحلة القادمة يعد الذكاء الاصطناعي حافزًا للابتكار، ويولد أفكارًا وتطبيقات عديدة كانت تعتبر في السابق خيالًا علميًا. فمن السيارات ذاتية القيادة التي تَعِد بطرق أكثر أمانًا إلى الفن والموسيقى التي يولدها الذكاء الاصطناعي والتي تتحدى مفاهيمنا عن الإبداع، فإن الاحتمالات لا حدود لها. كما تعمل الأبحاث المعتمدة على الذكاء الاصطناعي على تسريع الاكتشافات العلمية وتساعد في تحسين مجالات مثل الطب وعلوم البيئة. ومثل هذه الابتكارات لا ترتقي بحياتنا فحسب، بل تمهد الطريق أيضًا لمستقبل تكون فيه الإمكانات البشرية لا حدود لها. إن فهم القوة التحويلية للذكاء الاصطناعي لا يقتصر على مجرد مسألة محو الأمية الرقمية بل هو جانب هام لكي تكون مشاركًا مستنيرًا ونشطًا في العالم الحديث. ونتعمق في الأقسام التالية أكثر في أهمية الذكاء الاصطناعي، ونستكشف كيف ساهم في تحويل الصناعات وإحداث ثورة في الطريقة التي نعيش بها ونعمل بها، كما نكشف عن التأثير الاستثنائي للذكاء الاصطناعي في حياتنا اليومية. الذكاء الاصطناعي في الحياة اليومية لقد دمج الذكاء الاصطناعي نفسه بسلاسة في نسيج روتيننا اليومي، ليشكل بهدوء الطريقة التي نعيش بها ونتفاعل مع العالم. نستكشف في هذا القسم الجوانب المختلفة للذكاء الاصطناعي في حياتنا اليومية، ونسلط الضوء على الطرق التي يؤثر بها علينا. كيف يؤثر الذكاء الاصطناعي عليك يوميًا يؤثر الذكاء الاصطناعي على يومك منذ اللحظة التي تستيقظ فيها. فهو يُسهّل روتينك الصباحي من خلال التنبؤ بطرق حركة المرور، مما يضمن وصولك إلى وجهتك بسرعة، أو أثناء قيامك بتصفح موجز الوسائط الاجتماعية الخاص بك، إذ تعمل خوارزميات الذكاء الاصطناعي على تنظيم المحتوى وتخصيصه وفقًا لاهتماماتك وتجعل تجربتك عبر الإنترنت أكثر فائدة وسهولة وجاذبية. الذكاء الاصطناعي موجود في هواتفنا الذكية يعد هاتفك الذكي، ذلك الرفيق الموجود في كل مكان، مثالًا رئيسيًا على اندماج الذكاء الاصطناعي في حياتنا اليومية. إذ يستجيب المساعدون الافتراضيون الصوتيين المدعومون بالذكاء الاصطناعي مثل سيري Siri وأليكسا Alexa ومساعد جوجل Google Assistant لأوامرك الصوتية ويساعدونك في جدولة المواعيد وتوفير المعلومات في الزمن الحقيق، كما يكمل النص التنبؤي المعتمد على الذكاء الاصطناعي الجمل التي تكتبها، مما يجعل إرسال الرسائل النصية أسرع وأكثر سهولة. أهمية الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية بالنسبة لمجال الرعاية الصحية، تأتي أهمية الذكاء الاصطناعي من إمكانية تحليل مجموعات كبيرة من البيانات لتعزيز دقة التشخيص ومساعدة الأطباء في تحديد الأمراض في مراحل مبكرة. وتتنبأ خوارزميات الذكاء الاصطناعي بتفشي الأمراض، مما يساعد في التخطيط المسبق للرعاية الصحية. أهمية الذكاء الاصطناعي في النقل تأتي أهمية الذكاء الاصطناعي في مجال النقل من إمكانية تشغيل أنظمة الملاحة وتحسين المسارات في الزمن الحقيقي والتنبؤ بأنماط حركة المرور، وهذا ما يضمن أن تكون رحلتك فعّالة وخالية من التوتر أو المشاكل. كما حققت صناعة السيارات في السنوات الـ 130 الماضية تقدمًا ملحوظًا، مما أدى إلى تغيير الطريقة التي نتحرك بها. في ألمانيا مثلًا، يمتلك أكثر من نصف السكان الآن سيارة خاصة بهم، مما يوفر لهم إمكانية تنقل غير مسبوقة للعمل والأنشطة اليومية والترفيه. هذا الاعتماد على المركبات لا يمكن إنكاره، خاصة في المناطق ذات وسائل النقل العام المحدودة مثل الأرياف. يعد مستقبل النقل بمزيد من الراحة من خلال دمجه مع أنواع مختلفة من الذكاء الاصطناعي إذ ستصبح السيارات الكهربائية ذاتية القيادة أو السيارات الروبوتية، حقيقة واقعة وستنقلنا هذه المركبات ذاتية القيادة إلى أي وجهة تقريبًا، مما يسمح للركاب بالقراءة أو العمل أو الاسترخاء أثناء الرحلة، وفي حين توفر وسائل النقل العام وسائل راحة مماثلة، فإن السيارات الآلية ستوفر هذه الحرية على أي طريق وفي أي وقت. إضافة إلى ذلك ستظهر سيارات الأجرة الآلية التي لا تحتاج لسائق والتي يمكننا استدعاؤها وقت الحالجة من خلال تطبيق هاتف ذكي بسيط، وسيكون لدينا خيار السفر بمفردنا أو مشاركة الرحلة مع الآخرين، مما يلغي الحاجة إلى السيارات الشخصية تمامًا. ولا يوفر لنا هذا التحول المال فحسب، بل يريحنا أيضًا من مسؤوليات مختلفة مثل التزود بالوقود والصيانة والتنظيف ومعضلات ركن السيارات، مما يعد بمستقبل التنقل السهل والفعال من حيث التكلفة. وإلى جانب المكاسب الفورية في مجال الراحة والملاءمة، ستوفر السيارات الآلية مزايا كبيرة أخرى. على سبيل المثال، وفقاً لدراسة أجرتها شركة ماكينزي، سنحتاج إلى عدد أقل بكثير من السيارات، وفي المقام الأول، سنحتاج إلى عدد أقل بكثير من أماكن ركن السيارات في عصر السيارات ذاتية القيادة، وهو ما سيؤدي إلى انخفاض هائل في استهلاك الموارد. ووفقًا لدراسة أجراها مختبر لورانس بيركلي الوطني، ستتسبب السيارات الكهربائية ذاتية القيادة في انخفاض بنسبة 90% في انبعاثات غازات الاحتباس الحراري لكل ميل مسافر بسبب كفاءة استخدام الطاقة في المركبات والتوافق الأمثل بين السيارة والغرض منها. وبالتالي ستكون سيارات الأجرة الآلية أكثر صداقة للبيئة من الحافلات الثقيلة مثلًا، والتي غالبًا ما تعمل بسعة منخفضة، خاصة في المناطق الريفية. بشكل عام، سوف تساهم سيارات الأجرة الروبوتية بشكل كبير في توفير الطاقة. وستكون سلامة الركاب أعلى بكثير مما هي عليه اليوم، ويقدر الخبراء حاليًا معدلات الحوادث المستقبلية بين صفر وعشرة بالمائة مقارنة باليوم فلن يكون هناك قيادة عاطفية أو غضب على الطريق أو قيادة مشتتة. أهمية الذكاء الاصطناعي في الترفيه: البث والألعاب تُحدث خوارزميات الذكاء الاصطناعي ثورة في مجال الترفيه وتبرز أهمية الذكاء الاصطناعي في منصات البث للتوصية بالأفلام والعروض المناسبة لاهتمام المستخدمين، حيث تكون مصممة خصيصًا لسجل المشاهدة الخاص بك، وبالتالي ستظهر أمامك المحتويات التي تهمك دومًا. من الناحية الأخرى، تبرز أهمية الذكاء الاصطناعي في عالم صناعة الألعاب وقدرته على تكييف طريقة اللعب بناءً على تصرفات اللاعبين. أهمية الذكاء الاصطناعي في الأعمال تستفيد الشركات من الذكاء الاصطناعي لتبسيط العمليات وتعزيز خدمة الدعم الفني وتحسين عملية صنع القرار. إذ توفر روبوتات الدردشة Chatbots المدعومة بالذكاء الاصطناعي، دعمًا فوريًا للعملاء وحل الاستفسارات بكفاءة. تقوم التحليلات المعتمدة على الذكاء الاصطناعي بفحص كميات هائلة من البيانات، واستخراج رؤى قيّمة تفيد في اتخاذ قرارات الأعمال الاستراتيجية، مما يضمن بقاء الشركات قادرة على المنافسة في سوق سريع التغير، ولا يقتصر تأثير الذكاء الصناعي على هذه المجالات فحسب، بل يمتد ليشمل كل جانب من جوانب حياتنا تقريبًا. ننتقل في القسم التالي للحديث عن أهمية الذكاء الاصطناعي في مجال مهم وهو الابتكار والإبداع. الابتكار والإبداع على عكس المخاوف من أن تحل الآلات محل البشر أو الإبداع البشري، فإن الذكاء الاصطناعي أداة قوية لتعزيز قدراتنا الإبداعية وتضخيمها وليس استبدالها. فقد كان الابتكار دائمًا قوة دافعة وراء تقدم وتطور المجتمعات على مر العصور، ولطالما كان هناك عناصر وعوامل تُنشّط وتعزز الابتكار في كل حقبة، فسابقًا كان لازدهار الدولة الإسلامية في بغداد السبب الرئيسي لظهور علماء وابتكارات عربية مازالت مرتبطة بأسماء النجوم حتى الآن. مثال آخر، وفي وقت ليس ببعيد، كان لاختراع الكهرباء سببًا مباشرًا لآلاف الابتكارات الأخرى. أما اليوم فلدينا الذكاء الاصطناعي، الذي بدون أدنى شك، هو كهرباء هذه الحقبة. حيث يعمل الذكاء الاصطناعي كمحفز للابتكارات التكنولوجية والعلمية التي من شأنها أن ترتقي بمجتمعاتنا من خلال تقديم وجهات نظر وحلول جديدة للمشاكل أو المهام القديمة ولا شك أن قدرة الذكاء الصناعي على معالجة وتحليل البيانات الضخمة في وقت قصير، سيؤدي إلى مزيد من الاكتشافات والابتكارات الرائدة. دورة الذكاء الاصطناعي احترف برمجة الذكاء الاصطناعي AI وتحليل البيانات وتعلم كافة المعلومات التي تحتاجها لبناء نماذج ذكاء اصطناعي متخصصة. اشترك الآن أهمية الذكاء الاصطناعي في الفن والموسيقى والتصميم لقد حقق الذكاء الاصطناعي نجاحات كبيرة في عالم الإبداع. على سبيل المثال، في عالم الفن، تولد خوارزميات الذكاء الاصطناعي لوحات ومنحوتات وقطع فنية رقمية مذهلة. هذه الإبداعات، التي لا يمكن تمييزها غالبًا عن تلك التي صنعها الفنانون البشريون في الدقة والجمالية. من ناحية أخرى، يعد التأليف الموسيقي المعتمد على الذكاء الاصطناعي مجالًا مثيرًا آخر يؤكّد لنا مدى أهمية الذكاء الاصطناعي في هذا الحقل، حيث تقوم الخوارزميات بتحليل الأنماط الموسيقية وإنشاء مقطوعات موسيقية ملهمة. وفي مجال التصميم الجرافيكي، تساعد أدوات الذكاء الاصطناعي المصممين المحترفين من خلال أتمتة المهام المتكررة وتسمح لهم بالتركيز على التفكير والتصور. إطلاق العنان للإبداع باستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي أحد الجوانب الرائعة للذكاء الاصطناعي هو قدرته على تمكين الأفراد من إطلاق العنان لإبداعهم. إذ يمكن الآن بسهولة الوصول إلى العديد من أدوات ومنصات الذكاء الاصطناعي، مما يمكّن الأشخاص ذوي الخبرة التقنية المحدودة من استخدام قدارات الذكاء الاصطناعي. وتتراوح هذه الأدوات من تطبيقات تحرير الصور التي تستخدم الذكاء الاصطناعي لتحسين الصور، إلى روبوتات الدردشة التي تساعد المؤلفين على توسيع وتطوير الأفكار. ومن تسهيل إمكانية الوصول إلى تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي، سيصبح الإبداع بلا حدود ومتاحًا لأي شخص لديه شرارة من الخيال. يعمل الذكاء الاصطناعي بمثابة لوحة يمكن للإبداع البشري أن يزدهر عليها، فهو يوفر وسيلة لاستكشاف مناطق مجهولة وتجربة أفكار جديدة وتحويل كل ما يدور بخيالنا لأفكار واقعية، ما يعد بمستقبل لا يعرف فيه الابتكار حدودًا. تبني ثورة الذكاء الاصطناعي في ختام مقالتنا عن أهمية الذكاء الاصطناعي، يصبح من الواضح أن تبني ثورة الذكاء الاصطناعي ليس مجرد خيار، بل هي ضرورة للأفراد والمجتمعات على حد سواء. فتبني الذكاء الصناعي يعني تبني التغيير والتكيف مع التطور التكنولوجي والتعرّف على الإمكانات المذهلة التي يحملها الذكاء الصناعي. ومن خلال فهم قدراته ومحدوياته يمكننا تسخير قوته لخلق مستقبل أفضل. واعتماد الذكاء الصناعي ينطوي على تحوّل في عقليتنا وتفكيرنا، والاعتراف بأن التقنية هي أداة يمكنها حل المشكلات المعقدة وتحسين حياتنا شريطة استخدامها بشكل مسؤول. وأنت كقارئ وعضو في المجتمع، تلعب دورًا هامًا في تشكيل مستقبل الذكاء الاصطناعي، وينبغي أن تبقى على اطلاع دائم بتطورات الذكاء الاصطناعي، وتطرح الأسئلة حوله وتشارك في المناقشات حول آثاره المجتمعية وتشجّع التعليم والوعي حول الذكاء الصناعي في مجتمعك. أفكار أخيرة حول أهمية الذكاء الاصطناعي في هذا النسيج الكبير للتقدم البشري المُمتد على مليارات السنين، يعد الذكاء الاصطناعي خيطًا جديدًا ينسج طريقه إلى كل جانب من جوانب حياتنا. فهو لم يعد مفهومًا بعيدًا ولكنه أصبح واقعًا حاليًّا يؤثر على خياراتنا ويدفع الابتكار ويحل التحديات التي كانت تعتبر في السابق مستحيلة الحل، وبينما نمضي قدمًا، دعونا نتعامل مع الذكاء الصناعي بتوازن بين الحماس والمسؤولية. ومن خلال القيام بذلك، يمكننا إطلاق العنان لإمكاناته الكاملة. في الختام، تذكر أن أهمية الذكاء الاصطناعي تتجاوز مجالات التقينة وتؤثر على كل مجالات الحياة وعلينا أن نتقبل ثورة الذكاء الصناعي بعقل متفتح وقلب مفعم بالأمل ونأمل أنها ستجعل مستقبلنا أكثر إشراقًا. اقرأ أيضًا أساسيات الذكاء الاصطناعي: دليل المبتدئين مجالات الذكاء الاصطناعي مكتبات وأطر عمل الذكاء الاصطناعي: القوة الكامنة خلف الأنظمة الذكية لغات برمجة الذكاء الاصطناعي فوائد الذكاء الاصطناعي

في مقال اليوم سنوضح لك ما هي أكواد البرمجة، وما أهمية تعلمها في عالم اليوم الذي يزداد فيه تعاملنا مع الآلات والأجهزة الرقمية بشكل كبير، وتزداد معه حاجتنا إلى توجيه هذه الأجهزة وتسخيرها لتلبّي حاجاتنا ومتطلباتنا. فكل جهاز رقمي يخطر في بالك اليوم، سواء أكان حاسوبًا أم تلفازًا حديثًا أم جوالًا أم صاروخًا فضائيًّا، لا يعمل إلا بالكود البرمجي. فما هو الكود البرمجي؟ وكيف يعمل؟ وما طريقة كتابته؟ ما هو الكود البرمجي الكود code كلمةٌ إنكليزية الأصل، تطوّر معناها على مرّ العصور فقد كانت تعني في البداية كتابة القوانين، ثم أصبحت تشير إلى نظام تخاطب سري تحكم استخدامه قوانين خاصة، ثم أخيرًا تطور معناها ليصبح نظامًا أو أسلوبًا للتعبير عن المعلومات والتعليمات في صيغة يمكن للحاسوب فهمها. فالكود البرمجي فهو مجموعة من التعليمات أو نظام من القواعد المكتوبة بلغة برمجية معينة. وتستخدم أكواد البرمجة في تطوير مختلف أنواع التطبيقات، كما تستخدم في بناء أنظمة الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة، وبرمجة الألعاب الإلكترونية وغيرها من مجالات البرمجة المختلفة. كانت كتابة الكود البرمجي في البداية عملية صعبة ومعقدة وتعتمد على لغات برمجة منخفضة المستوى وقريبة من مستوى الجهاز أو الآلة التي يعمل عليها مثل لغة الآلة ولغة التجميع، في حين يكتب الكود البرمجي اليوم بلغات عالية المستوى وقريبة للغات البشرية المحكية مثل لغة بايثون وجافا وجافاسكربت وغيرها. بعدها يمرّ هذا الكود البرمجي بمراحل من التفسير interpretation أو التصريف compilation لينتقل من الأسلوب القريب من الفهم البشري إلى ما هو أقرب إلى العتاد الحاسوبي الذي يتعامل مع مواقع ذاكرة الحاسوب ووحدة المعالجة المركزية مباشرة ويدير العمليات فيها. ويُسمّى كود البرمجة الذي يكتبه المبرمج قبل أن يُترجَم كود المصدر أو الكود المصدري source code، وهو الذي تجري على تعليماته بعد ذلك برامج ترجمة أو تفسير لتنتج كودًا آخر بلغة الآلة يُسمّى الكود الهدف target code أو الكود المترجَم compiled code. دورة علوم الحاسوب دورة تدريبية متكاملة تضعك على بوابة الاحتراف في تعلم أساسيات البرمجة وعلوم الحاسوب اشترك الآن ما معنى كود برمجي نظيف Clean Code نظافة كود البرمجة هو اصطلاح يضمّ عدة معايير ويتبع مجموعة قواعد اعتمدها مجتمع المبرمجين بوصفها مقياسًا لجودة هذا الكود. وتعلم كتابة الأكواد البرمجية النظيفة مهارة لا بدّ منها لكل مطور أو مبرمج محترف يريد أن يعمل في فريق أو شركة أو يبرمج تطبيقات مختلفة، ومن شروط الكود البرمجي النظيف نذكر: أن تكون أسماء المتحولات والدوال المستخدمة في الكود البرمجي ذات معنى ودلالة. أن تكون لكل مهمة محددة وظيفة أو دالة واحدة تنجزها. أن يحتوي على تعليقات توضح عمل الكود البرمجي وتبيّن مواضع اللبس فيه. أن يكون منظَّمًا في الصيغة والإزاحات. ألا يحتوي على تكرار لنفس الكود عدة مرات. أن يُعالج الأخطاء في حال حدوثها. أن يحتوي على اختبارات تفحص وظائفه. إليك مثالًا عن كود نظيف مكتوب بلغة بايثون لحساب مساحات الأشكال يحقق المعايير المطلوبة: import math def calculate_circle_area(radius): """ تقوم هذه الدالة بحساب مساحة دائرة معطاة نصف قطرها. الدخل: radius (float): نصف قطر الدائرة. الخرج: float: مساحة الدائرة. """ # حساب المساحة باستخدام الصيغة πr^2 area = math.pi * radius * radius return area # مثال على استخدام الدالة radius = 5 area = calculate_circle_area(radius) print("مساحة الدائرة التي نصف قطرها", radius, "=", round(area, 2)) لابد أن سنفهم بسهولة كود البرمجة السابق والهدف منه حتى لو لم تكن على دراية مسبقة بلغة البرمجة التي كتب بها، الآن قارن كود البرمجة السابق بالكود التالي غير النظيف الذي يؤدي الوظيفة نفسها: import math def func1(r): x = math.pi * r * r return x x = func1(5) print("area =", x) أنواع الكود البرمجي كما تختلف أهداف البرمجة ومقاصدها، وكما تختلف أنظمة التشغيل والأجهزة، تختلف أنواع الكود البرمجي من جهتين هما: لغة البرمجة المستخدمة لكتابة كود البرمجة. أسلوب كتابة الكود البرمجي. فلنلق نظرة على كل منهما. لغات كتابة أكواد البرمجة لكل لغة برمجة مجال تتفوق فيه على غيرها، وإن كانت معظم لغات البرمجة عالية المستوى اليوم متعددة الاستخدامات بفضل المكتبات المتعددة التي تتوفر فيها. ومن أشهر لغات البرمجة التي يمكنك كتابة أكواد برمجة باستخدامها نذكر: جافاسكريبت JavaScript: تتفوق هذه اللغة في إضافة الديناميكية إلى صفحات الويب، وإن كانت استخداماتها قد اتسعت لتشمل مجالات كثيرة، من بناء الواجهات الخلفية لتطبيقات الويب إلى بناء تطبيقات الجوال. بايثون Python: تصدّرت هذه اللغة مجال الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة، ولطالما جذبت هذه اللغة المبتدئين لسهولة قراءة وكتابة أكوادها البرمجية. كما تتنوع تطبيقات ومجالات لغة بايثون من بناء الواجهات الخلفية لتطبيقات الويب إلى تطبيقات الذكاء الاصطناعي وتطبيقات استخلاص المعلومات من مواقع الويب وأتمتة المهام المتكررة وغير ذلك. جافا Java: تتميز لغة البرمجة جافا بأدائها العالي ومجتمعها الواسع ودعمها للبرمجة كائنية التوجه oop. وتستخدم لغة جافا في العديد من المجالات من أبرزها بناء التطبيقات الضخمة التي تتعامل مع قواعد البيانات، كما تستخدم في بناء الواجهات الخلفية لمواقع وتطبيقات الويب. روبي Ruby: تتميز لغة روبي على غيرها من لغات البرمجة عالية المستوى بسهولة قراءة وكتابة كود البرمجة المكتوب بها. وتعد هذه اللغة من أسهل لغات البرمجة على المبتدئين وتتعدد استخداماتها من تطوير تطبيقات الويب والجوال إلى برمجة الألعاب وتحليل البيانات وحتى تطبيقات الذكاء الصنعي. جو Go: تتصدر لغة البرمجة Go المشهد في التطبيقات المتوازية التي تعتمد على مبدأ خيوط المعالجة المتوازية وتمكنك من الاستفادة من كامل قوة المعالج. وتناسب التطبيقات التي تهتم بالأداء العالي، مثل التطبيقات الشبكية والسحابية وتطوير الويب وتحليل البيانات والألعاب الإلكترونية. أساليب كتابة أكواد البرمجة تتنوع أساليب تنظيم الكود بين لغات البرمجة وبين المطورين. وقد تدعم لغة البرمجة الواحدة عدة أساليب برمجية، وقد تقتصر على أسلوب واحد. وفيما يلي نذكر أهم أساليب كتابة كود البرمجة: البرمجة كائنية التوجه OOP أو البرمجة بالكائنات هي أسلوب في كتابة أكواد البرمجة يعتمد على مفهوم الكائن object الذي يمكن أن يحتوي على بيانات أو خصائص تصفه properties وعلى توابع برمجية methods تتعامل مع هذه البيانات، وتعد البرمجة كائنية التوجه من أهم وأشهر أساليب كتابة الأكواد والشيفرات البرمجية، وهي مدعومة في عدة لغات برمجة مثل جافا وبايثون (التي تتبع برمجة كائنية التوجه قائمة على مفهوم الصنف class) وفي جافاسكريبت (التي تتبع مفهوم برمجة كائنية التوجه قائمة على مفهوم الخاصية prototype). البرمجة الإجرائية Procedural Programming: هي أسلوب في كتابة الكود البرمجي يعتمد على مفهوم الإجراءات ونعني بها سلسلة من الخطوات لإنجاز مهمة محددة وينفذها الحاسوب لدى استدعاء هذه الإجرائية. تدعم لغات بايثون وسي وجافا سكريبت وغيرها مبدأ البرمجةَ الإجرائية. البرمجة الوظيفية Functional Programming: هي نموذج برمجي يعتمد على تطبيق الدوال أو التوابع وتركيبها، وتشيع في اللغات المستعملة في الصناعة والتعليم، مثل لغة وولفرام Wolfram كما تدعمها لغة بايثون وكوتلن Kotlin وغيرها. البرمجة المنطقية Logic Programming: هي نموذج برمجي يعتمد على المنطق الصُّوَري أو الرسمي formal logic، ويُستخدم لاستنتاج قيم مجهولة بناءً على قواعد ومعارف معلومة، من أهم اللغات التي تعتمد على برمجة المنطق لغة برولوغ Prolog. نفذ مشاريعك البرمجية باللغة التي تحتاجها استعن بأفضل المبرمجين في كتابة وتصحيح الأكواد البرمجية على خمسات اطلب خدمتك الآن برامج كتابة الكود البرمجي يعتمد المطورون على برامج تسهّل وتيسّر كتابة الكود البرمجي، منها بيئات التطوير المتكاملة IDEs ومحررات الأكواد البرمجية إذ يمكن للمبرمج استخدام كل بيئات التطوير المتكاملة والمحررات في كتابة وتحرير الأكواد البرمجية، لكن بيئات التطوير المتكاملة تتميز بدعمها لميزات أكبر مثل توفير أدوات مدمجة لتسهيل كتابة الكود وتصريفه وتشغيله وتصحيح أخطائه. ومن أشهر برامج كتابة أكواد البرمجة نذكر: فيجوال استوديو كود Visual Studio Code: أشهر وأوسع بيئات التطوير المتكاملة، تدعم مختلفة أنظمة التشغيل، ومعظم لغات البرمجة. IntelliJ IDEA: من أشهر بيئات التطوير المستعملة للغة جافا Java، ويمكن استعمالها مع لغات أخرى مثل Javascript وغيرها. PyCharm: بيئة تطوير مبنية خصيصًا لتحرير أكواد بايثون، وتدعم لغات برمجة كثيرة أخرى. NetBeans: من بيئات التطوير الشائعة والمجانية، وتدعم البرمجة بلغات جافا وجافا سكريبت و PHP و C++‎ وغيرها. خطوات كتابة أكواد البرمجة كيف إذًا تبدأ تعلم كتابة أكواد البرمجة؟ إن تعلم لغات البرمجة وفهم مبادئ الخوارزميات وأصول التفكير المنطقي هي البداية التي يجب على كل مهندس برمجيات الانطلاق منها. إليك هذه الخطوات التي تساعدك على كتابة الأكواد البرمجية: أمعن التفكير في المشكلة المطلوب حلها: لا بد من إمعان النظر في المشكلة قبل البدء بكتابة كود البرمجة، يمكنك استخدام الورقة والقلم لفهم المشكلة جيدًا وإيجاد حل منطقي لها، كما يستعمل مهندسو البرمجيات مخططات ووثائق لتحليل المتطلبات وحالات الاستخدام لتطوير البرامج والتطبيقات. قسّم المشكلة إلى مشكلات أصغر قدر الإمكان: بمعنى آخر اعتمد مبدأ فرّق تسُد، فكلما كانت الوحدات البرمجية في كودك محددة وتركز على مهمة واحدة كان الكود أعلى جودة وأفضل أداءً. حدد المدخلات والمخرجات لكود البرمجة ولكل وحداته الجزئية: تفيد هذه المعلومات في كتابة أكواد البرمجة وتسهيل مهمة صيانتها فيما بعد. حدد لغة البرمجة المناسبة لمشكلتك: هل تحتاج المشكلة إلى ذكاء صنعي وتعلم آلة؟ هل تحتاج إلى موقع ويب؟ هل تحتاج إلى تطبيق جوال أو حاسوب؟ لكل خيار من هذه الخيارات لغة برمجة هي الأمثل في نطاقه. ابدأ التطبيق العملي للحل: انتقل من التحليل والتصميم إلى التطبيق والإنجاز، وتذكّر الالتزام بقواعد كتابة الكود النظيف. اختبر أكواد البرمجة التي تكتبها: بعد كتابة الكود، اختبره بوسائل الاختبار اليدوي والبرمجي. توفّر كل لغات البرمجة أدوات لاختبار الوحدات والأنظمة والتكامل بين وحدات النظام. لا تتوقف عن صيانة وتطوير كود البرمجة: فالكود الناجح هو الكود الذي تستمر صيانته ويستمر تطويره بعد تسليم النسخة الأولى منه. لذا احرص على تطويره وإضافة المزيد من المميزات في أي كود تكتبه، وأصلح أي خلل يظهر بعد تسليمه للحصول على منتج برمجي عالي الجودة والكفاءة. توثيق أكواد البرمجة إن توثيق أكواد البرمجة هو العملية المسؤولة عن شرح كيفية عمل الكود وكيفية استخدامه، وهو أمر لا بد منه في كتابة الأكواد البرمجية حتى لو كان الكود البرمجي مكتوبًا بشكل مفهوم بالنسبة لك ولا يحتاج لشرح، فعملية التوثيق تسهّل صيانة الكود البرمجي وتساعدك أنت شخصيًا على تذكر وظيفته عند العودة له بعد فترة من الزمن، كما يسهّل الكود الموثق جيدًا التعاون بين أعضاء الفريق البرمجي ويرفع مستوى التفاهم فيما بينهم. ومن أهم عناصر توثيق كود البرمجة: كتابة التعليقات ضمن كود البرمجة: حيث تساعد التعليقات داخل الكود على توثيق الكود وزيادة وضوحه وفهم كيفية عمله وكيفية استعماله، وتعد كتابة التعليقات كما شرحنا سابقًا أحد من شروط الكود النظيف. إنشاء مستندات التوثيق: هي مستندات تشرح كيفية عمل الكود البرمجي وكيفية استخدامه والاستفادة منه ومن واجهاته مثل واجهات برمجة التطبيقات APIs، وتشرح القرارات البرمجية التي اتخذها فريق التطوير والدوافع وراءها، ويكمن أن تنشر هذه المستندات على هيئة قاعدة معرفة، أو ضمن مستودع الكود أو في ملفات مستقلة تتضمن مقتطفات من الكود البرمجي مرفقة بشرحه. لا تنسَ أن التوثيق يحتاج إلى الصيانة والمراجعة والتطوير مثل الكود تمامًا، كما يجب أن يكون مستواه مناسبًا للفئة المستهدفة. خاتمة بهذا نكون وصلنا إلى ختام مقالنا الذي وضحنا فيه مفهوم أكواد البرمجة. أرجو أن يكون هذا المقال قد وفّر لك ملعومات وافية حول معنى الكود البرمجي، وساعدك على معرفة أنواع أكواد البرمجة وطرق كتابتها المختلفة. وإذا كان لديك أي سؤال بخصوص ما ورد في المقال، فلا تتردد في كتابته في قسم التعليقات. اقرأ أيضًا تعلم كتابة أكواد بايثون من خلال الأمثلة العملية دليل شامل لتعلم البرمجة أساسيات البرمجة تعرف على أشهر لغات برمجة التطبيقات