هل البرمجة أساسية لتحليل البيانات؟

تحليل البيانات مفهوم واسع يندرج تحته أمور لها علاقة بالبرمجة وأخرى ليست لها علاقة بها. فمثلا، برنامج Microsoft Excel وأشباهه يعتبرون بالفعل أدوات صالحة لتحليل البيانات في كثير من الأحيان، إذ أنه يوفر طرقا للقيام بالعمليات الرياضيّاتية وللحسابات الإحصائية وإنشاء رسوم بيانيّة بكفاءة عالية.

بالمقابل، توجد لغات برمجة مكتوبة خصيصا للتعامل مع البيانات الإحصائية، ولعل أشهرها هي لغة R، حيث أنها توفر كل الوظائف الضرورية التي يحتاجها  الإحصائيون والعاملون في البيانات، بما في ذلك إنشاء الرسوم البيانية، لكنها غير موجهة لإنشاء التطبيقات العادية مثل Python. ربما تود القيام ببحث عن هذه اللغة فربما هي التي تناسبك أكثر.

بينما لغة Python لم تكن موجهة في الأساس لتحليل البيانات، إلا أن استخدامها الكبير في مجالات الذكاء الاصطناعي كالتعلّم الآلي والتعلّم العميق، وظهور مكتبات متطوّرة عليها مثل Tensorflow و Pytorch جعلها اللغة رقم واحد في مجال الذكاء الاصطناعي. لذلك، إذا كنت تريد التعامل مع نماذج الذكاء الاصطناعي المتطورة والحديثة فهنا قد تحتاج إلى استخدام Python.

بالاطلاع على دورة الذكاء الاصطناعي في أكاديمية حسوب (التي أعتقد أنك مشترك فيها بالفعل)، أرى أن المهتم بعلم البيانات سيحتاج إلى تعلّم أساسيات لغة بايثون، الوحدات والحزم، التعابير النمطية، والتعامل مع الملفات النصيّة، لكنك ربما لن تحتاج إلى استخراج البيانات من الويب (هذا على افتراض أنك تملك البيانات التي ستقوم بتحليلها، وإلا فستحتاج إلى دراسة هذه أيضا). سوف تحتاج بالطبع إلى دراسة فصول التعامل مع البيانات وتحليل البيانات. أمّا بالنسبة لنماذج الذكاء الاصطناعي، فهذا راجع إليك فيما إن كنت تريد دراسة هذه أيضا. شخصيّا أنصح بشدّة بتعلّم تقنيات الذكاء الاصطناعي فهي طريق المستقبل.

على الرغم من أن تحليل البيانات لا يتطلب بالضرورة أن تكون مبرمجًا بالكامل، إلا أن البرمجة تلعب دورًا مهمًا في عملية تحليل البيانات. فمن خلال استخدام لغات البرمجة مثل Python و R، يمكن للمحللين البيانيين تنفيذ العمليات المطلوبة لتحليل البيانات، مثل تنظيف البيانات، وتحليلها إحصائيًا، ورسم البيانات بطرق مختلفة لتوضيح النتائج 

لذلك يمكنك التحليل ولكن مع الانتباه الى معرفة الاتي من مجال البرمجة :

• تعلم اساسيات Python : يُفضل أن تكون لديك فهم بسيط لأساسيات لغة Python، مثل الأنواع المختلفة للبيانات (مثل السلاسل والقوائم والقواميس) وكيفية التحكم في التكرار والشروط.
• استخدام مكتبات Python للتحليل البياني : هناك مكتبات قوية مثل Pandas لتحليل البيانات بشكل هيكلي وMatplotlib لرسم البيانات وNumPy للعمليات الرياضية. يمكنك استخدام هذه المكتبات دون الحاجة إلى فهم كل تفاصيل البرمجة في Python.

باختصار، يمكنك البدء في تحليل البيانات باستخدام اساسيات Python واستخدام المكتبات والأدوات المتاحة بشكل مباشر دون الحاجة إلى أن تصبح مبرمجاً بالكامل

بالوفيق لك 

الجواب حول هذا التساؤل سيكون نسبيا لأبعد الحدود، فمن جهة لا يلزم أن تكون مبرمجا بالكامل لتحليل البيانات لكن معرفة أساسيات البرمجة بلغة مثل Python ستكون لازمة للقيام بمعظم الأنشطة في تحليل البيانات، مثلا يمكن استخدام مكتبات جاهزة مثل pandas و NumPy لمعالجة البيانات و matplotlib و seaborn لرسم البيانات دون الحاجة لمهارات برمجية عميقة.

فمثلا باستخدام أساسيات البرمجة في Python والمكتبات المناسبة مثل pandas و NumPy، يمكن البدء في استكشاف البيانات وتحليلها باستخدام الرسوم البيانية والإحصائيات الوصفية. بعد ذلك، يمكن بتطبيق أدوات التحليل الاستكشافي والنماذج الإحصائية أو التنبؤية حسب الحاجة لفهم أفضل للبيانات وتحقيق الأهداف المحددة.

يعتمد ذلك على الهدف الذي تتطلع إليه حيث أن

للقيام بتحليل البيانات، لا يلزم أن تكون مبرمجًا بالكامل، ولكن من المفضل أن تكون لديك معرفة أساسية بلغة البرمجة Python. فعلى الرغم من أن البرمجة ليست ضرورية للقيام بتحليل البيانات، إلا أنها توفر لك مزايا إضافية وتمكنك من تنفيذ مهام متقدمة بشكل أكثر فعالية.

باستخدام لغة Python، يمكنك تنفيذ مهام تحليل البيانات بسهولة. من خلال المكتبات مثل مكتبة Pandas  حيث توفر وظائف قوية للتعامل مع البيانات الهيكلية والتلاعب بها. بالإضافة إلى ذلك، يمكنك استخدام مكتبات أخرى مثل NumPy وMatplotlib وPlotly وSeaborn لتحليل البيانات وتصورها بشكل بصري.

ومع ذلك، إذا كنت ترغب في القيام بتحليل البيانات الأكثر تعقيدًا وإنشاء نماذج تعلم الآلة، فقد تحتاج إلى مهارات برمجية أكثر تقدمًا. تعتبر الرياضيات والإحصاء والاحتمالات جزءًا هامًا من تحليل البيانات وتطبيق تقنيات تعلم الآلة. قد تحتاج إلى فهم مفاهيم الجبر الخطية والتفاضل والتكامل المتعدد والمصفوفات والاحتمالات لفهم وتطبيق النماذج التي تعتمد على تعلم الآلة.

باختصار، لا يلزم أن تكون مبرمجًا بالكامل لتحليل البيانات، ولكن من المفضل أن تكون لديك معرفة أساسية بلغة البرمجة Python لتنفيذ مهام تحليل البيانات بشكل أكثر فعالية. قد تحتاج إلى مهارات برمجية أكثر تقدمًا إذا كنت ترغب في القيام بتحليل البيانات الأكثر تعقيدًا وإنشاء نماذج تعلم الآلة.