لوحة المتصدرين

وعليكم السلام ورحمة الله وبركاته. لتوضيح الفرق أكثر لنأخذ مثال شركة تجارة إلكترونية . محلل البيانات في هذه الشركة سيقوم بدراسة بيانات المبيعات خلال الأشهر الماضية، وسينشئ تقارير توضح أن مبيعات الإلكترونيات ارتفعت بنسبة ثلاثين بالمئة في شهر رمضان، وأن معظم العملاء يشترون في أوقات المساء، وأن هناك منتجات معينة يتم إرجاعها بكثرة. هذه التحليلات تساعد الإدارة على فهم أداء المتجر واتخاذ قرارات مثل زيادة المخزون أو تحسين خدمة العملاء. أما عالم البيانات في نفس الشركة فسيبني نظام توصيات ذكي يتعلم من سلوك كل عميل على حدة ويقترح له منتجات قد تعجبه قبل أن يبحث عنها. سيطور أيضاً نموذجاً يتنبأ بالطلب على المنتجات في الأسابيع القادمة بناءً على عوامل معقدة مثل الطقس، والمناسبات، وسلوك المستخدمين، واتجاهات السوشيال ميديا. قد يبني كذلك نظاماً لاكتشاف عمليات الاحتيال تلقائياً عبر تحليل أنماط الشراء غير الطبيعية. ولذلك المهارات لمحلل البيانات أدوات مثل Excel و SQL و Power BI و Tableau، ويركز على الإحصاءات الوصفية والاستنتاجية. مهاراته تتمحور حول فهم البيانات، تنظيفها، وتقديمها بطريقة مرئية واضحة تساعد صناع القرار. أما عالم البيانات يحتاج لمهارات برمجية أعمق في Python أو R، ويستخدم مكتبات التعلم الآلي مثل TensorFlow و Scikit-learn، ويفهم الرياضيات المتقدمة والخوارزميات المعقدة. عمله يتطلب فهماً أعمق للنماذج الرياضية وهندسة البيانات.

وعليكم السلام ورحمة الله تعالى وبركاته، نعم هناك فرق واضح ومهم بين تحليل البيانات وعلم البيانات، رغم التشابه بينهما في التعامل مع البيانات، فتحليل البيانات يركز بشكل أساسي على فحص البيانات الحالية واستخلاص رؤى محددة للإجابة عن أسئلة واضحة مثل ما الذي حدث ولماذا؟ ويعتمد غالبا على الإحصاءات الوصفية، الرسوم البيانية، والجداول المحورية، وهو مجال أبسط نسبيا ويتطلب مهارات إحصائية وبرمجية أساسية إلى متوسطة. أما علم البيانات فهو مجال أوسع وأكثر شمولا يجمع بين الإحصاء، البرمجة، تعلم الآلة، وتنقيب البيانات ويهدف إلى اكتشاف أنماط وتوقعات مستقبلية وحلول ذكية، أي لا يكتفي بفهم الماضي بل يسعى للتنبؤ بالمستقبل واتخاذ قرارات مبنية على البيانات.