لوحة المتصدرين

لا يوجد شخص مهتم بالذكاء الاصطناعي لا يعرف بأن لغة البرمجة بايثون هي واحدة من أهم لغات برمجة الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة فهي توفر الكثير من المكتبات وأطر العمل التي تعزز هذا المجال. وسنعرفك في مقال اليوم أحد أشهر أطر عمل الذكاء الاصطناعي والتعلم العميق Deep Learning في لغة بايثون وهو على إطار عمل باي تورش PyTorch الذي اكتسب شهرة واسعة خلال السنوات الأخيرة، وأصبح اليوم واحدًا من الأدوات الأكثر استخدامًا في العالم في مجال تعلم الآلة، ونوضح لك أبرز مميزاته واستخداماته وطريقة التعامل معه. ما هو باي تورش PyTorch باي تورش PyTorch هو إطار عمل مفتوح المصدر للتعلم العميق، والتعلم العميق هو أحد فروع الذكاء الاصطناعي (AI) يستخدم الشبكات العصبية artificial neural network للتعلم من البيانات وتنفيذ مهام مثل الرؤية الحاسوبية ومعالجة اللغة الطبيعية والتعرف على الكلام. طُوّرَ إطار PyTorch من قبل فريق بحث الذكاء الاصطناعي في شركة ميتا (فيسبوك سابقًا) عام 2016 استنادًا إلى مكتبة تورش السابقة Torch المستندة بدورها إلى لغة البرمجة Lua، وهو مكتوب بلغة البرمجة الشهيرة بايثون Python ويعد اليوم إطار عمل ذائع الصيت ويملك مجتمعًا كبيرًا من المساهمين والمطورين وهو يستخدم في العديد من الشركات الكبرى مثل Tesla و Uber وغيرها. وما نعنيه هنا بإطار التعلم العميق منصة برمجية توفر لك طبقة تجريدية تمكنك من بناء وتدريب الشبكات العصبية العميقة ونشرها بسهولة كبيرة، فالهدف من إطار العمل باي تورش PyTorch هو تمكين المستخدمين من تنفيذ مهام التعلم العميق بطريقة بسيطة وفعالة. فإنشاء نماذج من الصفر في تطبيقات الذكاء الاصطناعي المختلفة مثل التعرف على الصور أو معالجة اللغة الطبيعية، أمر صعب ومعقد لذا يجب الاعتماد على النماذج المدربة مسبقًا في البحث والتطوير وهذا ما يوفره لك إطار باي تورش PyTorch للمختصين في الذكاء الاصطناعي. فمن خلال استخدام أطر العمل مثل باي تورش PyTorch لن يكون هناك حاجة لكتابة الكثير من الشيفرات البرمجية ويمكن استخدام نماذج معقدة بعدد قليل من السطور البرمجية فقط وهذا ما يجعله يعتبر خيارًا ممتازًا للباحثين والمطورين الذين يبحثون عن أداة تعلم عميق مرنة وسهلة الاستخدام ويمكن تخصيصها لتلبية احتياجاتهم الخاصة. ملاحظة: تمثل الشبكة العصبية الاصطناعية نوعًا من الخوارزميات المستخدمة لنمذجة البيانات ذات الأنماط المعقدة. وتحاكي الشبكة العصبية عمل الدماغ البشري من خلال الاعتماد على طبقات متعددة متصلة ببعضها البعض بواسطة عقد Nodes تعالج البيانات قوم بالمعالجة وتتصرف مثل الخلايا العصبية البشرية. إذ تُنشئ هذه الطبقات المتصلة بالعقد شبكة معقدة قادرة على معالجة وفهم كميات ضخمة من البيانات. استخدامات PyTorch يتميز باي تورش PyTorch بمرونته الكبيرة ويستخدم في تطبيقات ومجالات عديدة على سبيل المثال من أهم استخدامات PyTorch ما يلي: في مجال الرؤية الحاسوبية حيث يتم استخدامه لتصنيف الصور والكشف عن الكائنات وتقسيم الصور. في مجال معالجة اللغة الطبيعية (NLP). ويوفر منصة قوية لبناء وتدريب الشبكات العصبية لمهام مثل تصنيف النصوص وتحليل المشاعر والترجمة الآلية. في مجال التعلم المعزز، حيث تم استخدامه لتطوير وكلاء يمكنها لعب ألعاب مثل Atari و Go. وفي تحليل وتوقع السلاسل الزمنية، وكذلك للتعرف على الأصوات وتوليد النصوص. في تطوير النماذج التي يمكنها معالجة سلاسل الدخل الديناميكية ذات الطول المتغير بفضل أسلوب الرسم البياني الحسابي الديناميكي التي يعتمدها. ميزات PyTorch يتمتع إطار باي تورش بالعديد من الفوائد والمميزات التي تجعله الخيار المفضل لدى مهندسي الذكاء الاصطناعي ومن أبرز مميزات باي تورش نذكر: سهل الاستخدام يعتمد على لغة البرمجة الشهيرة بايثون يوفر نماذج منوعة يصلح لتطبيقات متنوعة يملك دعم مجتمعي واسع يوفر ميزة التطوير التفاعلي يوفر ميزة رسم الحسابات الديناميكي يناسب مختلف أنواع العتاد لنوضح المزيد حول كل ميزة من هذه الميزات. سهل الاستخدام حيث يوفر PyTorch واجهة برمجة تطبيقات عالية المستوى تغنيك عن الخوض في العديد من التفاصيل منخفضة المستوى المتعلقة بالتعلم العميق وتسهل عليك التركيز على تصميم النماذج الخاصة بك. يعتمد على لغة البرمجة الشهيرة بايثون وهي واحدة من أشهر لغات البرمجة وأسهلها وتناسب مجال الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة بشكل مثالي، وبما أن باي تورش يعتمد على بايثون فهذا يعني أن مطوري البايثون سيـلفون العمل مع باي تورش بسرعة أكثر من العمل مع أطر برمجة الآلة العميقة الأخرى. كما أنه يتكامل بسلاسة مع مكتبات البايثون الشهيرة مثل NumPy وSciPy وPandas مما يجعل التعامل مع البيانات وتحليلها أمرًا سهلًا. يوفر نماذج متنوعة يوفر إطار باي تورش PyTorch مجموعة متنوعة من النماذج ومعماريات الشبكات العصبية المدربة مسبقًا التي يمكن ضبطها بشكل دقيق واستخدامها لمهام مختلفة في تعلم الآلة، وما نقصده بنموذج PyTorch هنا صنف برمجي بلغة بايثون Python class يمكن إعداده واستدعاؤه بسهولة من أجل إجراء الحسابات والتوقعات كما يمكنك ضبطه على مجموعة معينة من البيانات حسب احتياجاتك. يصلح لتطبيقات متنوعة يصلح PyTorch للاستخدام في طيف واسع من التطبيقات مثل تطبيقات معالجة اللغة الطبيعية، والرؤية الحاسوبية، والتعلم المعزز، والنمذجة التكرارية وغيرها من تطبيقات التعلم العميق. يملك دعم مجتمعي واسع على الرغم من أن بايتورش هو إطار عمل حديث نسبيًا، إلا أنه تمكن من تشكيل مجتمع كبير وضخم من الخبراء والمطورين نظرًا لأن لغة بايثون التي يعتمد عليها تملك أكبر المجتمعات البرمجية على مستوى العالم، وبهذا يستفيد مستخدمو باي تورش من المعرفة المشتركة كما أن توثيق باي تورش منظم جيدًا للغاية ويناسب المبتدئين. يوفر ميزة التطوير التفاعلي يمكنك استخدام محررات أو دفاتر ملاحظات تفاعلية مثل محرر جوبيتر Jupiter التفاعلي بتناغم مع باي تورش. وهذا يسمح لك بالتفاعل مع البيانات وتمثيلها وتصحيح أخطائها خطوة بخطوة ويجعل عملية التطوير أكثر فهمًا. يوفر ميزة رسم الحسابات الديناميكي يتضمن PyTorch ميزات مدمجة لتصور هياكل النماذج، ويستخدم الرسوم البيانية الحسابية الديناميكية dynamic computation graphs ويعني هذا أن رسم الحسابات يتم إنشاؤه أثناء تشغيل البرنامج بشكل فوري وليس ثابت ومحدد مسبقًا static computational graphs كما هو الحال في إطارات التعلم العميق الأخرى مثل TensorFlow. لوصف هذه الميزة بأسلوب أبسط، تخيل وجود قماش يمكنك فيه رسم، تعديل، ومحو أجزاء من رسمك في أي ترتيب يقدم لك إطار باي تورش هذه المرونة في التعامل عند بناء وتعديل نماذج الشبكات العصبية.وهذا يسهل تصحيح الأخطاء وتكرار النماذج وبمجرد تغيير هيكل النموذج سيُحدَّث الرسم البياني الخاص به تلقائيًا. يوفر وحدة مجموعات بيانات مدمجة جاهزة للاستخدام يوفر لك إطار باي تورش PyTorch العديد من مجموعات البيانات التي تناسب العديد من تطبيقات الذكاء الاصطناعي والتعلم العميق، مثل الرؤية الحاسوبية، والتعرف على الكلام، ومعالجة اللغة الطبيعية وبالتالي ستتمكن من بناء شبكة عصبية خاصة بك ولن تضطر لجمع ومعالجة البيانات بنفسك. يسهل تصحيح الأخطاء يمكنك استخدام العديد من أدوات تصحيح الأخطاء Debugging للغة بايثون Python مع إطار باي تورش، على سبيل المثال ، يمكن استخدام الوحدة pdb و ipdb لتصحيح الأكواد البرمجية التي تكتبها في إطار PyTorch. كما يعمل مصحح الأخطاء المدمج مع محرر بايثون باي تشارم PyCharm أيضًا بسلاسة مع كود PyTorch. يناسب مختلف أنواع العتاد يوفر الإطار إدارة فعالة للذاكرة، مما يتيح للمستخدم تدريب شبكات عصبية كبيرة باستخدام موارد الأجهزة المحدودة التي تستخدم وحدة المعالجة CPU كما يدعم تدريب GPU عالي الجود للأجهزة المتطورة التي تتضمن وحدة معالجة الرسومات GPU وهي معالج قوي مكون من مئات النوى التي يمكن أن تتعامل مع البرمجة المتزامنة التي تستخدم آلاف الخيوط Threads في نفس الوقت مما يقلل من وقت التدريب بشكل كبير ويناسب تدريب الشبكات العصبية الكبيرة والمعقدة. عيوب PyTorch على الرغم من أن المميزات والجوانب الإيجابية التي يتمتع بها إطار باي تورش PyTorch إلا أنه يشتمل كذلك من بعض الجوانب السلبية مثل: يفتقر باي تورش PyTorch لبعض الوظائف المدمجة مثل أدوات توسيع البيانات أو تكوين النموذج. وبالتالي يتطلب إنجاز هذه الوظائف بعض الجهد والوقت وقد يكون تنفيذها صعبًا على شخص لا يملك خبرة كافية بهيكلية الإطار والوظائف الخاصة به. إطار بايتورش PyTorch أقل توفقًا -مقارنة بالإطارات الأخرى- مع استخدام النماذج في بيئات الإنتاج بسبب عدم توافر بعض أدوات النشر والتكامل التي تتوفر عادة في إطارات أخرى مثل TensorRT أو ONNX Runtime التابعة لتنسرفلو TensorFlow. على الرغم من توفر خيارات لتحسين الأداء في إطار بايتورش إلا أنه قد يتطلب مزيدًا من الجهد مقارنة بالإطارات الأخرى لتحسين أداء التطبيقات ويعد أداؤه بطيئًا نسبيًا كما أن ميزة الرسم البياني الحسابي الديناميكي تقلل أداءه قليلًا. وعلى الرغم من هذه العيوب إلا أنه يظل واحدًا من الإطارات الأكثر شهرة وقوة في مجال الذكاء الاصطناعي، ويستخدم في العديد من المراكز البحثية والشركات التقنية. مقارنة بين باي تورش PyTorch وتنسرفلو TensorFlow هناك العديد من أطر التعلم العميق المتاحة للاستخدام وتعتبر كل من TensorFlowو PyTorch إطارين قويين لتعلم الآلة في لغة بايثون Python، فبايتورش PyTorch مطور قبل شركة فيسبوك كما ذكرنا سابقًا أما TensorFlow فقد طورته شركة جوجل وهما يقدمان وظائف أساسية مشابهة، إلا أنها يختلفان في بعض النواحي ومن بين أبرز الفروقات بينهما نذكر ما يلي: التنفيذ المتزامن: يستخدم باي تورش PyTorch التنفيذ المتزامن لأكواد لغة البرمجة بايثون من أجل تنفيذ عدة عمليات في نفس الوقت، في حين تحتاج لتهيئة كل عملية بشكل يدوي لتحقيق المعالجة المتزامنة للبيانات في تنسرفلو. تمثيل النماذج: يستخدم باي تورش PyTorch كما ذكرنا من قبل الرسوم البيانية الديناميكية، بينما يستخدم تنسرفلو أسلوب الرسوم الثابتة static computational graphs وهذا يجعله أسرع أداء لكن أقل مرونة. نشر النماذج: ، لا يوفر باي توش PyTorch خدمة لنشر النماذج على الويب، بينما يوفر تنسرفلو TensorFlow هذه الخدمة ويدعم نشر النماذج بسهولة باستخدام إطار عمل يسمى TensorFlow Serving وهو إطار يستخدم واجهات REST API لاستخدام نموذج التنبؤ بمجرد نشره مما يسهل استخدامه أكثر من بايتورش. وإضافة إلى باي تورش PyTorch وتنسرفلو TensorFlow ستجد الكثير من مكتبات وأطر عمل الذكاء الاصطناعي المفيدة الأخرى مثل Keras وMXNet وCaffe وكل إطار له مزاياه وعيوبه ولك الحرية في اختيار الإطار الذي يناسب احتياجاتك وتفضيلاتك، وتعلم خطوات استخدامه بفعالية وكفاءة. خطوات تعلم باي تورش PyTorch إليك أهم الخطوات التي عليك اتباعها كي تتمكن من استخدام إطار عمل بايتورش بكفاءة: قبل أن تتمكن من التعامل مع إطار باي تورش عليك أن تتعلم المفاهيم الرياضية الأساسية مثل الجبر الخطي وحساب التفاضل والتكامل والإحصاء والاحتمالات وتعلم أساسيات الخوارزميات وهياكل البيانات بعدها ابدأ بتعلم لغة البرمجة بايثون Python التي يعتمد عليها إطار باي تورش وتدرب على كتابة التعليمات البرمجية وتصحيح أخطائها الخطوة التي تليها هي تعلم أساسيات الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة والتعلم العميق وافهم تقنيات وخوارزميات التعلم العميق، ومفاهيم كثل التصنيف والانحدار، وتقييم النماذج وتحسينها فهذه المبادئ النظرية أساسية للتطبيق العمل على إطار العمل لاحقًا. تعلم طريقة تثبيت إطار باي تورش وإعداده محليًا وتعرف على واجهته ومكوناته وتآلف مع أسلوب التعامل معه كما يمكنك التعامل معه مباشرة على السحابة. تعرف على طريقة تحضير البيانات في باي تورش والمعالجة المسبقة لها واكتشف طريقة بناء الشبكات العصبية وتدريبها، بدءًا من تحديد النموذج وتدريب في مجالات مختلفة مثل في الرؤية الحاسوبية ومعالجة اللغة الطبيعية. تعلم آلية تقييم النماذج وعمل التنبؤات منها وكيفية تحسين دقة النموذج وسرعته وموثوقيته جرب تنفيذ نماذج التعلم العميق في تطبيقات فعلية في العالم الحقيقي مثل تطبيقات الويب لتعزز فهم المبادئ النظرية مثل تطبيقات التعرف على الصور وإنشاء النصوص وتحليل المشاعر واكتشاف الوجه لتبني معرض أعمال خاص بك. احرص على التعلم المستمر وتطوير مهاراتك كمتخصص في التعلم العميق فهذا المجال متجدد وسريع التطور وعليك دومًا مواكبة أحدث التطورات والاتجاهات. وفي الختام تذكر أن الذكاء الاصطناعي اليوم لم يعد مجالًا مقتصرًا على الباحثين والرياضيين والشركات التقنية المتطورة بل باي بإمكان أي شخص ملم بأساسيات الرياضيات والخوارزميات وبلغة البرمجة بلغة بايثون Python تحقيق نتائج مميزة في الذكاء الاصطناعي والتعلم العميق بسهولة كبيرة. فإذا كانت مهتمًا بتعلم هذا المجال الحديث والثوري وتبحث عن مصادر احترافية باللغة العربية فستجد الكثير من مصادر التعلم من خلال المقالات المنشورة في قسم الذكاء الاصطناعي في أكاديمية حسوب كما توفر الأكاديمية دورة تعلم الذكاء الاصطناعي وهي دورة مميزة وشاملة تساعدك على تعلم لغة بايثون وتطوير تطبيقات ذكية لمعالجة وتحليل البيانات وفهم كافة الخوارزميات والمفاهيم البرمجية التي تحتاجها لبناء نماذج ذكاء اصطناعي متخصصة وتطبيق مشاريع حقيقية وستكسبك هذه الدورة الشاملة الكثير من المعرفة النظرية والتطبيقات العملية التي توصلك من المستوى المبتدئ للاحتراف وتؤهلك لدخول سوق العمل بسرعة والمنافسة بقوة في هذا المجال. دورة الذكاء الاصطناعي احترف برمجة الذكاء الاصطناعي AI وتحليل البيانات وتعلم كافة المعلومات التي تحتاجها لبناء نماذج ذكاء اصطناعي متخصصة. اشترك الآن الخلاصة نرجو أن نكون قد وفقنا في هذا المقال لتعريفك على كل ما تحتاجه إطار عمل باي تورش وهو PyTorch أحد أقوى الأدوات المستخدمة لتدريب الشبكات العصبية العميقة والتعلم العميق وبينا لك أبرز مميزاته التي تجعل منه بيئة ملائمة تفيد أي شخص مهتم بالعمل في مجال الذكاء الاصطاعي، وأبرز الفروقات بينه وبين إطار عمل الذكاء الاصطناعي تنسرفلو TensorFlow، إذا كان لديك أي تساؤل حول ما ورد في المقال يمكنك تركه في قسم النقاش أسفل المقال. اقرأ أيضًا إيجابيات وسلبيات الذكاء الاصطناعي تعلم الذكاء الاصطناعي أهمية الذكاء الاصطناعي برمجة الذكاء الاصطناعي تطبيقات لغة بايثون

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.