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.

مصطلح إطار العمل أو الفريم وورك Framework يعد أحد المصطلحات الفنية والبرمجية التي تربك المبتدئين على وجه الخصوص في بداية مشوار تعلم البرمجة والتي لا يستطيع فهم دلالتها ولا إدراك مدى أهميتها بشكل جيد. وكثيرًا ما يتساءل المبرمج المبتدئ عن معنى إطار العمل Framework وعن مزايا ومحدويات استخدام أطر العمل Frameworks في عمله البرمجي وعملية البرمجة عمومًا، وهل يتوجب عليه تعلم إطار عمل للغة برمجة محددة، أم أن تعلمه للغة البرمجة نفسها يكفيه في سوق العمل، وهل تعلم إطار العمل صعب ويستغرق وقتًا، ومالفرق بين إطار العمل والمكتبة، وغيرها من الأسئلة من هذا القبيل. فإذا كنت مهتمًا بعرفة الإجابة على كل هذه التساؤلات فتابع قراءة هذا المقال للنهاية. ما هو إطار العمل Framework؟ إطار العمل Framework في البرمجة هو ببساطة آلية يتم من خلالها إعداد وتجهيز كافة الوظائف الضرورية والشائعة التي تستخدم بكثرة عند تطوير التطبيقات والأنظمة وإتاحتها للمبرمج ليستخدمها ويستفيد منها في عمله دون أن يحتاج لإعادة كتابة هذه الوظائف بنفسه من الصفر وبهذا نستنتج أن استخدام إطار العمل يختصر الكثير من الوقت ويجعل العمل البرمجي أكثر كفاءة. لتفهم الأمر بصورة أفضل تخيل أنك تحتاج لكتابة سيرتك الذاتية، سيكون أمامك خياران إما أن تفتح مستندًا فارغًا وتبدأ بكتابة كل شيء وتنسيقه بنفسك من الصفر، أو تعتمد على قالب جاهز للسيرة الذاتية يكون مقسمًا ومنسقًا وكل ما عليك هو ملء البيانات الضرورية الخاصة بك فقط دون أن تشغل بالك بالكثير من التفاصيل الأخرى سيكون الخيار الثاني أفضل وأسرع بالتأكيد. يساعدك إطار العمل في مشروعك البرمجي بطريقة مشابهة فهو يعمل كقالب أو هيكل أساسي عليك الالتزام به لإنشاء التطبيقات الخاصة بك، ويوفر لك مجموعة من الأدوات أو المكونات أو الحلول البرمجية الجاهزة لبناء تطبيقات مخصصة بطريقة آمنة وسريعة ومنظمة. ستجد الكثير من أطر عمل لكل لغات البرمجة الشائعة مثل جافاسكريبت وبايثون و PHP وجافا، ومن أجل استخدام أي إطار منها عليك بداية تعلم كيفية تطوير المشاريع في كل إطار منها والاستفادة من التسهيلات الكثيرة التي توفرها لك هذه الأطر. أنشئ موقع إلكتروني لأعمالك بدون خبرة برمجية صمم موقع احترافي لأعمالك بالسحب والإفلات مع أكثر من 70 قالب جاهز وقابل للتخصيص ليناسب هويتك التجارية جرب سنديان الآن ما الفرق بين إطار العمل والمكتبة؟ كثيرًا ما يتم الخلط بين مفهوم إطار العمل Framework ومفهوم مشابه له في البرمجة وهو المكتبة Library ورغم التشابه بينهما في طريقة العمل واستخدامهما بالتبادل في بعض الأحيان، إلا أن مفهوم المكتبة أبسط وأكثر محدودية فالمكتبة تركز على توفير وظيفة محددة في حين يوفر إطار العمل مجموعة متكاملة من الميزات التي تمكنك من برمجة تطبيقات في مجال محدد. تُعرَّف المكتبة بأنها عبارة عن مجموعة من التعليمات البرمجية المختبرة القابلة لإعادة الاستخدام والتي تنفذ وظيفة معينة وتحل مشكلة محددة، في حين ينفذ إطار العمل حزمة وظائف متكاملة أو يوفر مخططًا عامًا لبناء التطبيقات في حين لا توفر المكتبات هذه الميزة كما تحدد أطر العمل قواعد وإرشادات كتابة التعليمات البرمجية الخاصة بك وتنظم الملفات والمجلدات الخاصة بمشاريعك، ويمكن أن تتضمن مجموعة من المكتبات وتستخدمها لتنفذ مهام معينة. على سبيل المثال من بين المكتبات الشائعة نذكر مكتبة ريآكت React وهي مكتبة برمجية مبنية بلغة جافاسكربت ومتخصصة في بناء واجهات المستخدم ومكتبة jQuery التي تختصر العديد من الأكواد والتعليمات البرمجية المكررة في جافا سكريبت لتسهيل عملية البرمجة، ومن بين أطر العمل الشائعة نذكر أنجولار Angular وفيو Vue.js وهما إطارا عمل بلغة جافا سكريبت مختصان في تصميم واجهات مواقع الويب. ما الفرق بين إطار العمل ولغة البرمجة؟ يمكن للمطور أن يستخدم لغة البرمجة ويكتب كافة التعليمات البرمجية اللازمة لبناء التطبيقات من الصفر كما يمكنه إن شاء الاستعانة بإطار عمل Framework مخصص لتطوير برامجه وتطبيقاته. ورغم أن استخدام إطار العمل يفيد المطورين ويسرع وتيرة عملهم، إلا أنه يحد من حريتهم في كتابة التعليمات البرمجية ويقيد إمكانيات التطوير ويمكنهم من بناء تطبيقات لأغراض محددة فقط، في حين أن استخدام لغة برمجة يمكنهم من تطوير ما يشاؤون من تطبيقات متنوعة، حتى إطار العمل نفسه تم بناؤه في النهاية بإحدى لغات البرمجة. باختصار لغة البرمجة هي الأساس ومن خلال تعلمها يمكنك بناء ما تشاء من تطبيقات، أما إطار العمل فهو مصمم لنوع محدد من التطبيقات مثل تطبيقات الويب أو تطبيقات الجوال أو تطبيقات علم البيانات أو الذكاء الاصطناعي وإنترنت الأشياء …إلخ ويفضل أن تتعلم استخدامه بعد أن تتعلم البرمجة وتتمكن من أساسياتها. أهمية إطار العمل في البرمجة تبرز أهمية إطار العمل framework بشكل أساسي في كونه يتيح لك إعادة استخدام التعليمات البرمجية بدلًا من إعادة كتابتها من جديد، وفيما يلي جملة من الفوائد التي يمكن أن يوفرها استخدام إطار العمل: يساعد على توفير كود أكثر أمانًا لكونه يتضمن شيفرات تتحقق من المصادقات والصلاحيات وتحمي تطبيقك من الاختراق وتعالج الكثير من الثغرات الأمنية الشائعة مثل CSRF و XSS و SQL Injection. تركيز الجهود على كتابة التعليمات البرمجية الخاصة بالمشروع فقط بدلًا من برمجة وظائف متكررة وشائعة الاستخدام. توحد أنماط وقواعد كتابة التعليمات البرمجية وتوفر مخططًا عامًّا يمكن لكافة الفرق البرمجية فهمه بسهولة. يساعد في تطوير مشروعك وإضافة ميزات جديدة له بسهولة دون الحاجة للتعديل على الكود الأساسي لإطار العمل. يغني عن إعادة اختراع العجلة ويوفر لك الوقت والتكلفة اللازمين لتطوير المشاريع والتطبيقات. يساعد في كتابة كود نظيف وغير مكرر. يسهل عملية اختبار الكود وتصحيح الأخطاء البرمجية. يقلل بالعموم من كمية الأخطاء البرمجية لأنك ستكتب كود أقل وبالتالي ستنتج لديك أخطاء برمجية أقل. محدوديات إطار العمل لا شكَّ أن استخدام إطار العمل يفيدك كمطور ويساعدك على تسريع وتحسين العمل البرمجي، إلا أن الاعتماد على أطر العمل وحدها يفرض عليك بعض القيود وإليك أبرزها: يوفر وظائف محددة ويختص في بناء تطبيقات في مجالات معينة فقط. الاعتماد عليها قد يعيق المبرمج من فهم لغات البرمجة بشكل متعمق وواضح. بعض أطر العمل معقدة ويستغرق تعلمها وفهمها بشكل جيد وتطوير التطبيقات باستخدامها الكثير من الوقت. نحتاج إلى اختيار إطار العمل المناسب للتطبيق فاختيار الإطار غير الملائم قد يؤثر سلبًا على أداء تطبيقاتك وتجربة المستخدمين. تصدر لها تحديثات جديدة بشكل دوري، لذا سيتوجب عليك البقاء على اطلاع دائم على كل جديد ومعرفة كل الميزات الجديدة المضافة للإطار والمميزات التي تم الاستغناء عنها في كل إصدار. توقف تحديث إطار العمل أو تغيره ينعكس على سير عملية تطوير التطبيق المبرمج فيه وأمانه مثلما حصل مع إطار العمل AngularJS عندما قررت غوغل التوقف عن تطويره وإطلاق نسخة عنه مختلفة تمامًا. صفات إطار العمل الجيد تتوافر عشرات أطر العمل في المجالات البرمجية المختلفة الأمر الذي يشعرك بالحيرة في تحديد الإطار الأفضل لمشروعك ويجعلك تتساءل كيف أختار إطار العمل المناسب؟ بالعموم يتصف إطار العمل الجيد بثلاث صفات أساسية وهي: التوثيق الجيد توفير الوظائف المطلوبة لعملك الشهرة والدعم المجتمعي لنوضح بمزيد من التفصيل كل صفة من هذه الصفات وأهميتها في اختيار إطار العمل الأفضل. التوثيق الجيد اختر إطار عمل موثقًا بشكل جيدًا كي تتمكن من العودة إليه عندما تحتاج لمعرفة المزيد من المعلومات حول استخدام ميزة معينة أو حل مشكلة تواجهك في استخدامه، فالتوثيق الجيد يوفر عليك الكثير من الوقت والجهد. توفير الوظائف المطلوبة لعملك ضع في اعتبارك أن لكل إطار عمل حدود معينة لذا من الضروري أن تبحث بشكل جيد في ميزات الإطار الذي تريد اعتماده وتتأكد من أنه يلبي متطلبات مشروعك ويحقق لك كافة الوظائف والميزات التي تحتاج لتحقيقها بالشكل الأنسب، وبنفس الوقت لا تختر إطار عمل شديد التعقيد أو مكتظًا بالميزات التي قد لا تحتاجها على الإطلاق! الشهرة والدعم المجتمعي لاشك أن شهرة إطار العمل ووجود مجتمع داعم له يدل على قوته والطلب الكبير عليه في سوق العمل، لذا احرص على استخدام إطار عمل معروف وله قاعدة مستخدمين نشطة ويفضل بعض المبرمجين الاعتماد على أطر عمل حرة ومفتوحة المصدر وغير مقيدة أو مدعومة من شركات معينة لتخوفهم من انعكاس أي طارئ يحصل لها أو تغير في سياستها على إطار العمل. ولذلك السبب ترى البعض يميل إلى استخدام إطار العمل Vue.js الذي انبثق من أروقة المجتمع الحر بدلًا من إطار العمل Angular الذي ولد بين أروقة شركة غوغل مثلًا، ولكن هنالك طرف مقابل يشير إلى تنظيم وقوة وسرعة تطوير أطر العمل التي تقف خلفهم الشركات نظرًا لدعمهم السخي طويل الآجل عادةً خصوصًا إن وقفت شركات تقنية كبيرة خلفهم والحديث يطول في هذه النقطة وهي خارج موضوع المقال فقط أحببت الإشارة إليها نظرًا لأهميتها في أي نقاش يدور حول المفاضلة بينها. أنواع أطر العمل frameworks في البرمجة هناك عدة أنواع من أطر العمل حيث يختص كل إطار بمجال استخدام معين، وفيما بعض أهم أنواع أطر العمل حسب التطبيقات أو الوظائف التي يؤديها: 1. أطر عمل تطوير الويب Web development frameworks تستخدم هذه الأطر في تطوير تطبيقات الويب ومن أشهرها إطار عمل أنجولار Angular وفيو جي إس Vue.js وهي أطر عمل جافا سكريبت شائعة تستخدم لتطوير الواجهات الأمامية للويب، وإطاري عمل إكسبرس Express و NestJS وهي أطر عمل Node.js لتطوير الواجهات الخلفية للويب، وإطاري عمل جانغو Django وفلاسك Flask وهي أطر عمل مفتوحة المصدر مكتوب بلغة بايثون مخصصة لتطوير الواجهات الخلفية للويب، وإطار عمل Ruby on Rails الذي يوفر لك كل ما تحتاجه لإنشاء تطبيق ويب بسهولة وسرعة وأمان وإطار عمل لارافيل Laravel المبني بالاعتماد على لغة PHP. 2. أطر عمل تطوير الجوال Mobile development frameworks من أشهرها في تطوير تطبيقات الجوال نذكر إطار عمل React Native مفتوح المصدر مكتوب بلغة جافا سكريبت طورته فيسبوك لتطوير تطبيقات جوال متوافقة مع كافة الأنظمة الأساسية، وإطار أيونيك Ionic الذي يستخدم تقنيات الويب HTML و CSS وجافا سكريبت من أجل تطوير تطبيقات الجوال وهو يتكامل مع أطر تطوير الواجهات الأمامية مثل Angular و Vue، وإطار عمل فلاتر Flutter وهو إطار عمل مفتوح المصدر للغة دارت Dart من جوجل لتطوير تطبيقات الجوال وهو يدعم أنظمة iOS و Android ويحتوي على عناصر واجهة مستخدم قابلة للتخصيص بالكامل، وإطار عمل أباتشي كوردوفا Apache Cordova الذي يمكنك من تطوير تطبيقات هجينة للهاتف الجوال. 3. أطر عمل علم البيانات Data science frameworks تعرف هذه الأطر كذلك بأطر التعلم الآلي Machine Learning Frameworks وهي تساعد علماء البيانات على إنشاء نماذج تعلم آلي وتصميمها بشكل أسرع وأسهل واستخراج المعلومات المفيدة من مجموعات البيانات بالاستفادة من تقنيات البرمجة والذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي. وهناك العديد من أطر عمل علم البيانات ومن ضمنها scikit-Learn و XGBoost و TensorFlow و PyTorch. 4. أطر إدارة المحتوى Content management frameworks تعرف أيضًا باسم نظم إدارة المحتوى Content Management Systems أو اختصارًا CMS هي برمجيات توفر مكونات قابلة لإعادة الاستخدام لإنشاء وإدارة محتوى الويب وعرضه ضمن مدونات أو مواقع إلكترونية أو تطبيقات جوال وهي توفر ميزات أخرى مثل سهولة الاستخدام وتحسين محركات البحث والأمان. ومن أشهر هذه النظم نذكر نظام ووردبريس WordPress الشهير المستخدم في إنشاء ما يقارب من نصف المواقع الإلكتروني ودروبال Drupal الذي يعد نظام مثالي لتطوير المواقع التي تحتوي على الكثير من المحتوى وهو يتطلب معرفة تقنية أكثر من بقية نظم إدارة المحتوى. 5. أطر عمل أتمتة الاختبار Test Automation frameworks يستخدم مطورو البرمجيات أطر عمل الأتمتة من أجل إنشاء حالات اختبار التطبيقات والتأكد من سير عملها بكفاءة وتوفر لهم أدوات وتوصيات للتحقق من جودة البرمجيات واتباع معايير الترميز المناسبة. من أشهر أطر الاختبار نذكر سيلينيوم Selenium وهو إطار مفتوح المصدر لأتمتة اختبار تطبيقات الويب، وCypress المبني بجافا سكريبت والمخصص لاختبار الواجهة الأمامية لتطبيقات الويب، و Playwright للاختبار الشامل لتطبيقات الويب. هل يمكن البدء باستخدام إطار العمل دون تعلم لغة البرمجة؟ لاشك أن إطار العمل يوفر لك كمطور أداة قيمة لتطوير البرامج التطبيقات المختلفة، لكن السؤال الذي يطرح نفسه هل يغني تعلم أطر العمل واستخدامها في بناء التطبيقات العملية عن تعلم لغات البرمجة وفهمها بشكل متعمق؟ في الواقع حتى لو لم تكن ترغب في تطوير التطبيقات بإحدى لغات البرمجة وتميل للاستفادة من ميزات أحد أطر العمل فلا غنى لك عن تعلم لغة البرمجة وفهم أساسياتها إلى جانب إطار العمل فكلما فهمت لغة البرمجة بشكل أفضل سيسهل عليك فهم أطر العمل. كما أن تعلّم البرمجة يوسع أفق عملك ويمكنك من بناء العديد من التطبيقات في مختلف المجالات، أما إطار العمل فهو مصمم كما ذكرنا سابقًا لغرض واحد فقط وبالتالي سيقيدك بنوع محدد من التطبيقات. ويمكن باختصار أن نلخص الإجابة على هذا السؤال بجملة واحدة: يمكنك استخدام أطر العمل، لكن قبل ذلك تعلم أساسيات لغة البرمجة واتقنها ثم استفد من ميزات إطار العمل الخاص بتلك اللغة كما يحلو لك. الخلاصة تعرفنا اليوم على مفهوم إطار العمل Framework ودوره المهم في توفير الوظائف القياسية وتحديد الخطوط العريضة التي تنظم المشاريع البرمجية وتوفر وقت وجهد المطورين والمبرمجين، واكشتفنا أهم الفروقات بين أطر العمل وبين أدوات تطوير البرامج الأخرى مثل المكتبات ولغات البرمجة، وتعلمنا طريقة اختيار أفضل إطار عمل يناسب متطلباتنا وعددنا أهم صفات إطار العمل الجيد، وأخيرًا استعرضنا قائمة بأهم أطر العمل المستخدمة في مجالات مختلفة كتطبيقات الويب وتطبيقات الجوال وغيرها من المجالات. هل تستخدم في عملك أحد أطر العمل التي وردت في سياق المقال أو أطر عمل أخرى؟ ما هو هذا الإطار وفي أي مجال تستخدمه؟ هل هناك أي مشاكل تواجهها في التعامل مع هذا الإطار أم أنك راضٍ عن أدائه. شاركنا تجربتك في التعليقات أسفل المقال. اقرأ أيضًا تعلم أساسيات البرمجة قواعد البرمجة ببساطة للمبتدئين أسهل لغات البرمجة مهندس البرمجيات من هو وما هي مهامه تعرف على تخصص هندسة البرمجيات

لكل مهنة قواعد تنظمها وتضمن إنجاز الأعمال فيها بأفضل صورة ممكنة، ومهنة البرمجة ليست استثناء! حيث تعد قواعد البرمجة من الأمور التي ينبغي على أي مبرمج تعلمها، والحرص على اتباعها عند تطوير البرامج والتطبيقات المختلفة. نضعك في مقال اليوم على بداية الطريق، ونعرفك على أهم قواعد البرمجة، ونوضح لك أهمية استخدامها وكيف يمكنك تحقيقها، وبالتدريب والممارسة ستتمكن من اتباعها عندما تطور برامجك وتطبيقاتك. ما هي قواعد البرمجة؟ قواعد البرمجة هي مجموعة من التوصيات والإرشادات التي ينبغي للمبرمجين اتباعها والالتزام بها عند استخدام أي لغة من لغات البرمجة للحصول على كود برمجي عالي الجودة وسهل الصيانة. يضمن لك تطبيق قواعد البرمجة إنتاج برامج مفهومة وواضحة وسهلة القراءة والتعديل، وهو أمر مهم لأي مبرمج لاسيما عندما يعمل ضمن فريق عمل ويتشارك مع عدة مبرمجين أو مطورين على تطوير نفس المشروع. لاشك أن تطبيق قواعد البرمجة ليس بالأمر السهل ولن يتحقق بسرعة، فتطبيق القواعد يأتي في مرحلة لاحقة، فبعد أن تتمكن من أساسيات البرمجة، وتتدرب على طريقة التفكير البرمجي، وحل المشكلات، عليك أن تتقدم خطوة للأمام وتتعلم كيف تحسن من برامجك من خلال تطبيق القواعد البرمجية عليها. سنعرض الآن عددًا من أهم قواعد البرمجة فكن جاهزًا! أهم قواعد البرمجة إليك أهم ثمان قواعد أساسية ينبغي عليك اتباعها لتبرمج كالمحترفين: اتبع القواعد العرفية للغة التي تبرمج بها وثق الكود الذي تكتبه حافظ على البساطة KISS لا تكرر نفسك DRY ادمج الأجزاء الصغيرة لإنجاز الأعمال الكبيرة لا تبرمج ما لا تحتاجه افصل الأكواد في أجزاء مستقلة اكتب أكوادًا نظيفة نشرح في الفقرات التالية كل قاعدة من قواعد البرمجة هذه بمزيد من التفصيل ونوضح أهميتها وكيفية تطبيقها عند تطوير البرامج والتطبيقات. اتبع القواعد العرفية للغة التي تبرمج بها لكل لغة من لغات البرمجة قواعد كتابة خاصة بها تعرف باسم صياغة، واتباع هذه القواعد عند كتابة الكود البرمجي ليس خيارًا للمبرمج، لأن الكود البرمجي لن يعمل بشكل صحيح إذا لم يكن مكتوبًا وفق هذه القواعد. فليس المقصود هنا صياغة اللغة وقواعدها، ولكن ما أقصده هو مراعاة اصطلاحات اللغة المتعارف عليها أو ما يسمى في أوساط المبرمجين باسم "العرف" Conventions، فلكل لغة قواعد اصطلاحية متعارف عليها بين مبرمجي تلك اللغة، مثل ضرورة كتابة كل تعليمة على سطر جديد، ومراعاة قواعد التباعد، وأماكن وضع الأقواس مثل () و {} ضمن البرنامج، ووضع المسافات البادئة في كل سطر، وقواعد تسمية المتغيرات والدوال والأصناف …إلخ. هذه الأمور تتغير من لغة إلى لغة وليس لها معيار موحد، لذا عليك التعرف على اصطلاحات اللغة التي تبرمج بها وتحرص على اتباعها، فإن انتقلنا مثلًا إلى لغة جافاسكربت، فيعرض مقال نمط كتابة شيفرة جافاسكربت هذا الموضوع بالتفصيل ويتحدث عن العرف المتبع بين مبرمجي لغة جافاسكربت كما يشير أخيرًا في فقرة "شروحات لأنماط كتابة الشيفرة" أشهر المعايير والأعراف العالمية للغة جافاسكربت منها أسلوب Google وأسلوب Airbnb والأسلوب المعياري الرسمي وغيرها، فلا حاجة لكل فريق أي يخترع عرفًا ومعيارًا يسير عليه بل يقتدي بعرف شهير شائع منظم موجود مسبقًا. أضرب مثلًا عن أسلوب Airbnb في تعريف المتغيرات في لغة جافاسكربت بالشكل التالي: // سيء const items = getItems(), goSportsTeam = true; // جيد const items = getItems(); const goSportsTeam = true; لاحظ أن تعريف متغير واحد في كل سطر هو الأسلوب المتبع ويجب تجنب تعريف عدة متغيرات في سطر واحد رغم أنه لا فرق في التنفيذ بينهما. أتريد مثلًا آخر؟ خذ هذا المثال أيضًا من أسلوب PEP8 في لغة بايثون: # Line Break with Binary Operator # سيء income = (gross_wages + taxable_interest - student_loan_interest) # جيد income = (gross_wages + taxable_interest - student_loan_interest) # Imports # سيء import sys, os # جيد import os import sys قد تجد أن الاختلاف بسيط أحيانًا بين العُرف الجيد المتبع وبين الأسلوب السيء في كتابة الشيفرة وهذا صحيح، ولكن تذكر أن الشيفرة لا تُكتب مرة واحدة فقط ولن يعمل عليها شخص واحد فقط، بل ستُعدل مرارًا وتكرارًا ويمر عليها عشرات المبرمجين فإن اتبع كل مبرمج أسلوبه الخاص فُقد التنظيم وسادت العشوائية وأصبحت الشيفرة عرضة للخطأ عند تعديلها. وتذكر دومًا أن العُرف هذا يضعه مبرمجون أصحاب خبرة بعشرات السنوات يحاولون به نقل خبرتهم أفضل طريقة لكتابة شيفرة متسقة سهلة القراءة والتعديل وأقل عرضة للأخطاء. دورة علوم الحاسوب دورة تدريبية متكاملة تضعك على بوابة الاحتراف في تعلم أساسيات البرمجة وعلوم الحاسوب اشترك الآن وثق الكود الذي تكتبه هذه القاعدة على بساطتها مفيدة للغاية، فمن الضروري أن تعتاد على كتابة تعليقات توضيحية في الأكواد التي تكتبها لتوثيق عملك، وتشرح ما الذي تقوم به، وتوضح وظائف الدوال والأصناف والمكتبات المختلفة. التعليقات أمر مهم لكل مبرمج، فهي من جهة تساعده على فهم ما كتبه عند العودة له لاحقًا لأن المبرمج سينسى الكثير مما كتبته ولماذا كتبته بعد مرور فترة من الزمن، كما أن التعليقات تفيد أي مبرمج آخر يقرأ الكود في فهمه بسرعة في حال احتاج إلى تطويره أو التعديل عليه. ومن الضروري أن تتعلم أفضل ممارسات كتابة التعليقات على الكود الخاص بك، وتعرف متى وأين يتوجب عليك كتابة التعليقات ومتى لا يلزمك ذلك. اكتب التعليقات عندما تحتاج لوصف أي ميزة غير واضحة في التعليمات البرمجية، وفي أي موضع ترى أنه يتطلب المزيد من الشرح والتوضيح للآخرين، أما عندما يكون الهدف من الكود واضحًا ومفهومًا فيمكنك الاستغناء عن كتابتها. باختصار التعليقات تساعد المبرمجين على فهم المشكلات التي كنت تحاول حلها في تعليماتك البرمجية دون الحاجة لبذل كثير من الجهد لفهم واستنباط ما كتبته ولكن الأفضل من كتابة التعليقات أن تكتب شيفرة مفهومة بدون تعليقات وهذه هي القاعدة دومًا. حافظ على البساطة KISS قاعدة KISS هي اختصار لعبارة "Keep It Simple, Sweetie" التي تعني أبقها بسيطة يا عزيزي! أو أبقِ أكوادك بسيطة ومباشرة، وهذه القاعدة تطبق عند تصميم كافة الأنظمة البرمجية فقد تبين أن هذه الأنظمة تعمل بشكل أفضل إذا كانت بسيطة وخالية من التعقيد. فإذا كنت تستطيع أن تحل مشكلة ما بعشرة أسطر من الكود البرمجي لا داعي لأن تكتب خمسين سطرًا لحلها، وإذا كنت تحتاج لبرمجة نموذج ما يحتوي 10 حقول، فلا تضع فيه 20 حقلًا من البيانات التي لن تقدم أي فائدة في سير عمل برنامجك. الخلاصة، إذا كنت تطور أحد البرامج وكنت تستطيع تجنب التعقيد في كتابة الكود، فتجنبه قدر الإمكان، واحرص على إبقاء الأكواد البرمجية التي تكتبها فيه بسيطة، وتلبي المتطلبات قدر المستطاع. لا تكرر نفسك DRY من قواعد البرمجة الهامة قاعدة DRY وهي اختصار للعبارة "Don't Repeat Yourself" التي تعني لا تكرر نفسك، والتي تؤكد على المبرمج أن لا يكرر كتابة نفس الكود البرمجي مرارًا وتكرارًا، وينبغي عليه عند وجود هذه الحالة أن يتخلص من هذا التكرار بطريقة ما. لا مشكلة من تكرار نفس الكود مرة واحدة، ولكن عندما تستخدم نفس الكود عدة مرات في مواضع مختلفة من برنامجك فعليك أن تفكر في تعديله، وتجد طريقة ذكية لكتابة الكود مرة واحدة وإعادة استخدامه كلما احتجت له لتكون مطبقًا لهذه القاعدة. من المنهجيات البرمجية التي تساعدك على تقليل الكود البرمجي المكرر وجعل برامجك سهلة القراءة والصيانة هي استخدام الحلقات التكرارية التي تجنبك تكرار نفس التعليمات البرمجية وتجعل الكود البرمجي أقصر، وأيضًا استخدام الدوال والإجراءات البرمجية، وتعريف المكتبات والوحدات البرمجية التي تغلف شيفراتك البرمجية وتمكنك من إعادة استعمالها كلما أردت. ستدرك أهمية هذه القاعدة البرمجية إذا احتجت لإجراء تعديل ما في هذا الكود البرمجي المكرر، أو اكتشفت فيه خطأً ما وأردت تصحيحه، عندها سيتوجب عليك إجراء التعديلات في جميع الأماكن التي قمت فيها بإدراج هذا الكود وسيكون الأمر مرهقًا وغالبًا ستنسى ما قد كتبته حقًا، و قد لا تعدله أنت بل يعدله مبرمج آخر قد لا يفطن للتكرار مما يولد أخطاء مستقبلية. وبالتالي عندما تطور برنامجًا لحل مشكلة ما، وتجد أنك تقوم بالكثير من عمليات النسخ واللصق لنفس الكود لاستخدامه في أكثر من موضع، فابحث عن طريقة أخرى لكتابة هذا الكود، وفكر كيف يمكن أن تتجنب تكرار نفسك. ادمج الأجزاء الصغيرة لإنجاز أعمال أكبر يعتبر الدمج Composition من قواعد البرمجة المهمة، وهو يعني تجزئة المسائل البرمجية إلى مجموعة عناصر أصغر، كل جزء يقوم بمهمة محددة وواضحة، بعدها يتم دمج هذه الأجزاء لتشكيل جزء أكبر وأكثر تعقيدًا ينجز العمل بأكمله. يمكنك على سبيل المثال تطبيق هذه القاعدة إذا كنت مطور واجهة أمامية وتريد تطوير واجهة تطبيق ما وكتابة الكود البرمجي اللازم لتحقيق تصميم معين، حيث يمكنك تحويل كل عنصر من عناصر التصميم إلى مكون مستقل له الكود الخاص به، ثم تجمع هذه المكونات مع بعضها في النهاية لتحصل على التصميم الكامل. كما يتم تطبيق هذا المبدأ بشكل واضح في البرمجة كائنية التوجه OOP، من خلال تعريف صنف Class مستقل لكل جزء أو سلوك محدد من نظامك البرمجي، وجعل هذه الأصناف تتعاون مع بعضها لتنجز العمل المطلوب. باتباع هذه القاعدة ستوفر على نفسك كتابة أكواد ضخمة ومعقدة وصعبة الفهم. وتركز على برمجة كل مكون ليقوم بشيء واحد فقط، وإذا احتجت لتعديل جزء ما في برامجك فستعدل فقط الأجزاء التي طرأ عليها التعديل بكل سلاسة. فإذا كانت لديك شيفرة برمجية ضخمة لمكون ما في أحد برامجك تنجز عدة أمور مختلفة في نفس الوقت، فكر إن كان بالإمكان تقسيمها لأجزاء منفصلة أكثر تحديدًا. لا تبرمج ما لا تحتاجه من أهم قواعد البرمجة التي عليك اتباعها قاعدة YAGNI وهي اختصار للعبارة "You Aren't Gonna Need It" التي تعني أنت لن تحتاجها! لذا لا تقم ببرمجتها. فلا ينبغي عليك أن تكتب في برامجك أي أكواد لإنجاز مهام أو وظائف معينة تحل من خلالها مشكلة غير موجودة بالأساس، أو تضيف ميزة لا تحتاجها الآن لكنك تتوقع أنك ستحتاجها في مرحلة لاحقة. فإذا طلب منك على سبيل المثال كتابة كود برمجي يتحقق من صحة البريد الإلكتروني وكلمة المرور عند تسجيل دخول المستخدمين، فلا داعي لأن تتحقق أيضًا من صحة اسم المستخدم ورقم هاتفه لأنك قد لا تحتاج لهذا أبدًا. باختصار، كي تطبق هذه القاعدة ركز فقط على كتابة القدر المطلوب من الكود البرمجي الذي يحقق متطلباتك الحالية بالضبط بلا زيادة ولا نقصان، ولا داعي لأن تستشرف المستقبل. افصل الأكواد في أجزاء مستقلة يطلق على هذه القاعدة اسم فصل الاهتمامات "Separation of Interests" وهي من قواعد البرمجة الضرورية، وتؤكد على أهمية تصميم البرنامج ضمن وحدات أو أجزاء فريدة معزولة عن بعضها البعض. يعتبر أسلوب نموذج وعرض ومتحكم MVC من أوضح الأمثلة على تطبيق هذه القاعدة، ففي هذا النموذج يتم تنظيم كود البرامج ضمن ثلاثة أجزاء هي: النموذج Model الذي يتفاعل مع البيانات ويجلبها من قاعدة البيانات، والعرض View الذي يمثل الواجهة المرئية التي يتفاعل معها المستخدم بشكل مباشر، والمتحكم Controller الذي يمثل الوسيط بين العرض والنموذج ويربط بينهما. فالمتحكم يتلقى طلبات المستخدم من العرض أو واجهة المستخدم، ويعالجها، ثم يتصل بالنموذج ويطلب منه جلب ما يريده المستخدم من قاعدة البيانات، ثم يعيد النتيجة مرة أخرى إلى العرض ويظهرها على واجهة المستخدم. عند كتابة برامجك بهذا الأسلوب لن يحتاج الكود البرمجي الذي يتعامل مع قاعدة البيانات إلى معرفة تفاصبل عمل كود عرض البيانات، فكود العرض يحصل على المدخلات من المستخدم، وكود المتحكم يعالج هذه البيانات، وبهذا يكون كل جزء من الكود مستقلًا تمامًا. إن اتباع هذه القاعدة في البرمجة يمكنك من الحصول على كود برمجي سهل التطوير والصيانة، فإذا احتجت على سبيل المثال إلى إعادة كتابة كود العرض، فيمكنك القيام بذلك أن يتأثر أي شيء في كود حفظ ومعالجة البيانات. هذا الأسلوب يستخدم في العديد لغات البرمجة وأطر العمل، فمن لغات البرمجة التي تستخدم نموذج MVC لغة C++‎ و‎C# ‎ و Java و Ruby …إلخ. ومن أطر العمل التي تستخدم نموذج MVC إطار العمل أنجولر Angular وجانغو Django وفلاسك Flask ولارافيل Laravel …إلخ.‏‏‏‏‏ اكتب أكوادًا نظيفة تعد قاعدة كتابة الأكواد البرمجية النظيفة والمفهومة وسهلة الصيانة مهارة ضرورية على كل مبرمج إتقانها، ويشير مصطلح الكود النظيف Clean Code ببساطة إلى الكود سهل القراءة والفهم من قبل المبرمجين الآخرين، وعادةً عندما تتبع كافة قواعد البرمجة التي وردت أعلاه ستحصل بالنتيجة على كود نظيف بصورة تلقائية. احرص كذلك على تنظيف أكوادك من كافة التعليمات لن تستخدم عند تنفيذ البرنامج، واحذف المتغيرات التي صرحت عنها لكنك لم تستخدمها، والدوال البرمجية التي عرفتها لكنها لم تنادها على الإطلاق، والأصناف التي لم تشتق منها أي كائنات برمجية، وكذلك الأكواد التي كتبتها ثم حولتها إلى تعليقات ضمن الكود لإبطال عملها …إلخ. فهذه كلها أكواد ميّتة وأنت لا تريد أن تجعل برنامجك مقبرة! وكي تعرف بسهولة إن كان الكود الذي تكتبه نظيفًا، اعرضه على مبرمج آخر لم يسبق له أن اطلع عليه واطلب منه تعديل أمر ما فيه، فإذا تمكن المبرمج من فهم الغرض من التعليمات البرمجية الخاصة بك، وعدلها وأضاف أكواده الخاصة عليها بسهولة ومرونة، فهذا يعني أن كتبت بالفعل كودًا نظيفًا. وتذكر أن كتابة الكود النظيف ليس مهارة يمكن اكتسابها بين عشيّة وضحاها بل هو ميزة يتم تطويرها بالممارسة والتدرب على تطبيق كافة هذه القواعد كلما قمت بكتابة كود برمجي ما حتى تكتسب الخبرة المطلوبة. ملخص لأهم قواعد البرمجة التي ينبغي للمبرمج اتباعها نعرض ما يلي ملخص قواعد البرمجة التي ذكرناها ليسهل عليك تذكرها وحفظها: احرص على كتابة كود سهل القراءة والفهم مع إضافة التعليقات التوضيحية إن لزم فهي ضرورية لتوثيق وتسهيل فهم الكود وصيانته عند العودة له لاحقًا. اكتب أكوادًا بسيطة ومباشرة والمقصود هنا أن تصمم برامجك ببساطة، وتحذف أي ميزة لا تحتاجها، فالأنظمة البرمجية تعمل بشكل أفضل وتكون أسهل في الصيانة كلما كانت أبسط. افصل الأكواد في أجزاء معزولة بحيث يكون كل جزء مسؤولًا على إنجاز مهمة محددة. لا تكرر نفسك ولا تنسخ وتلصق نفس الكود في أكثر من موضع، بل اكتبه مرة وأعد استخدامه كلما دعت الحاجة. لا تضف ما لن تحتاجه كي لا تهدر وقتك ومالك على أشياء لمجرد أنك تتوقع أنك ستحتاجها لاحقًا، فقد لا تحتاجها أبدًا. اكتب كودًا نظيفًا غير مكرر أو معقد، وهو ما ستحصل عليه إذا اتبعت كل القواعد السابقة. ماذا سيحصل لو لم أتبع قواعد البرمجة؟ عندما تبدأ تعلم البرمجة ستكون سعيدًا عندما يعمل أي برنامج بالشكل الصحيح، وقد لا تعير اهتمامًا لمدى أهمية اتباع قواعد البرمجة، لكن يجب أن تضع في الحسبان أنك إذا لم تعتد على اتباع القواعد الصحيحة في كتابة أكوادك البرمجية، فإن هذا سينعكس سلبًا على أداء برامجك على المدى البعيد. في تلك الحالة قد تحصل على كود سيء وفوضوي وغير مفهوم، وصحيح أن برنامجك يعمل، لكنه سيكون مكتظَا بالأكواد البرمجية المكررة، أو الوظائف غير المستخدمة، أو المتغيرات التي لا فائدة من وجودها، وبرنامج كهذا قد يتعطل أو يفشل بعد أول تعديل أو تطوير مطلوب. فتعلم هذه القواعد وتطبيقها من شأنه أن يحسِّن من خبرتك ويطور أسلوب كتابة شيفراتك البرمجية، وأغلب أصحاب الأعمال سيطلعون على عينة من كود كتبته سابقًا وسيفضلون مبرمجًا محترفًا يتبع هذه القواعد عمن لا يتبعها. وتذكر أن البرمجة لا تقتصر على كتابة تعليمات برمجية تعمل فحسب، بل هي كتابة تعليمات برمجية فعالة ذات جودة عالية ويمكن صيانتها وتعديلها بكل مرونة سواء من قبلك أو من قبل أي مبرمج آخر، لذا احرص على اتباع هذه القواعد البرمجية والتدرب على تطبيقها قدر المستطاع لأنها سبيلك لتكون مبرمجًا ناجحًا ومتميزًا. ماذا بعد تعلم قواعد البرمجة؟ بعد أن تتقن أساسيات البرمجة وتتعلم تطبيق قواعد البرمجة قد تتساءل: كيف يمكنني المضي قدمًا وتطوير مهاراتي البرمجية بصورة أكبر؟ سؤال جيد، سأجيبك! من الأمور التي ينبغي عليك تعلمها في رحلتك لاحتراف البرمجة مهارات إعادة التصميم لمشاريعك الحالية، والتعرف على مفهوم أنماط التصميم وتطبيقها لحل المشكلات التقنية التي تواجهك مستقبلًا. يشير مفهوم إعادة التصميم "Refactoring" إلى الخطوات التي ينبغي للمبرمج اتباعها لتعديل الشيفرات البرمجية وإعادة هيكلتها وتحسينها والعثور على أي أخطاء أو ثغرات كامنة فيها، مع المحافظة على وظائفها الأساسية. أما أنماط التصميم "Design Patterns"، فهي عبارة عن نماذج يضعها المطورون لحل المشكلات المتكررة والمتشابهة، وستكتسب من خلال تعلمها القدرة على إعادة استخدام نفس الأنماط في كل مرة تظهر فيها نفس المشكلة، ويمكنك اعتبارها بمثابة فكرة مجردة توضح طريقة حل المشكلة وتسهل عليك تحقيقها برمجيًا. الخلاصة تعرفنا في مقال اليوم على أهم قواعد البرمجة التي على المبرمج اتباعها، فلا ينبغي أن تتعلم أساسيات البرمجة فقط، بل عليك أن تتقدم خطوة للأمام وتحرص على اتباع أفضل الممارسات البرمجية عند كتابة الكود كي يكون المنتج الرقمي الذي تنشؤه أكثر كفاءة وموثوقية واحترافية. وتذكر أنه يمكن للجميع كتابة كود برمجي يفهمه الحاسوب لكن القليلين فقط يمكنهم كتابة كود جيد يفهمه الإنسان أيضًا، ومن خلال حرصك على اتباع قواعد البرمجة التي شرحناها تضمن أن تكون من هذه الفئة القليلة من المبرمجين المحترفين، كل ما تحتاجه هو التدريب الجيد على كتابة الأكواد والبرامج بصورة محسنة تراعي هذه القواعد بأفضل طريقة. اقرأ أيضًا تعلم تطوير الويب دليلك الشامل إلى لغات البرمجة أسهل لغات البرمجة ما هي فوائد تعلم البرمجة؟