كيف أصبح Data analyst ؟

[Fares53]

لو سمحت محتاج اعرف بالتفصيل إزاى اكون data analyst قوى ؟ وهل هحتاج اتعلم Excel ولا أقدر اكتفي ب python فقط ؟

[albara]

مرحباً فارس! إذا كنت ترغب في أن تصبح محلل بيانات (Data Analyst) قوي، فهناك خطوات محددة يمكنك اتباعها ومهارات معينة تحتاج إلى اكتسابها. سأوضح لك ذلك بالتفصيل، بالإضافة إلى أهمية كل أداة وبرنامج تحتاج إلى تعلمها.

1. فهم دور محلل البيانات (Data Analyst):

• محلل البيانات يعمل على جمع وتنظيف وتحليل البيانات لاستخلاص رؤى قيمة تُساعد الشركات في اتخاذ قرارات مستنيرة. الهدف هو تحويل البيانات الخام إلى معلومات قابلة للاستخدام.

2. تعلم المهارات الأساسية:

• البرمجة بلغة Python:

  • Python تُعتبر واحدة من أكثر اللغات استخداماً في تحليل البيانات بفضل مكتباتها القوية مثل:
    • Pandas: لتحليل البيانات ومعالجتها.
    • NumPy: للحسابات العلمية والتعامل مع المصفوفات.
    • Matplotlib و Seaborn: لتصوير البيانات.
    • Scikit-learn: للأعمال المتعلقة بالتعلم الآلي (Machine Learning).
  • تعلم Python مهم جدًا، فهي تقدم أدوات متقدمة تسهل التعامل مع البيانات وتحليلها بكفاءة.

• تعلم SQL:

  • SQL ضرورية للتعامل مع قواعد البيانات. كمحلل بيانات، ستحتاج غالبًا لاسترجاع البيانات من قواعد البيانات، وSQL هي اللغة القياسية لذلك.

• التعامل مع Excel:

  • Excel لا يزال أداة قوية ومهمة في تحليل البيانات. يُستخدم في العديد من الشركات لسهولة واجهته ودعمه الواسع. يمكنك أن تبدأ بـ Excel لفهم أساسيات التعامل مع البيانات، والجداول المحورية (Pivot Tables)، والمعادلات الأساسية.
  • Excel يتيح لك القيام بعمليات تحليل أولية وفهم البيانات بسرعة. رغم أنك يمكن أن تعتمد بشكل أساسي على Python، فإن معرفة Excel يعتبر إضافة قيمة.

• الإحصاء وفهم البيانات:

  • الإحصاء هو أساس تحليل البيانات. تحتاج لفهم الإحصاءات الأساسية مثل التوزيعات، المتوسطات، الانحرافات المعيارية، الاحتمالات، والاختبارات الإحصائية.
  • تعلم كيفية التعامل مع البيانات، فهم البيانات المفقودة، واستخدام تقنيات التنظيف والتحضير للبيانات.

• تصوير البيانات (Data Visualization):

  • Tableau و Power BI: هما من الأدوات الرائدة في تصوير البيانات. تعلم واحدة منهما على الأقل سيساعدك في تقديم رؤى واضحة ومفهومة لغير الفنيين.
  • Matplotlib و Seaborn: لاستخدام Python في إنشاء رسوم بيانية ومخططات.

3. اكتساب الخبرة العملية:

• العمل على مشاريع صغيرة يساعدك في تطبيق ما تعلمته. يمكنك البدء بمشاريع مثل تحليل البيانات الخاصة بالأسواق المالية، أو بيانات المستشفيات، أو حتى البيانات المفتوحة المتاحة على الإنترنت.
• حاول حل المسائل على مواقع مثل Kaggle، وهي منصة تُتيح لك العمل على مشاريع واقعية، المشاركة في مسابقات، والتعلم من خبراء المجال.

4. تعلم استخدام أدوات إدارة البيانات:

• أدوات مثل Hadoop و Spark تُستخدم لتحليل البيانات الضخمة (Big Data). قد لا تحتاجها في البداية، ولكن إذا كنت مهتمًا بالعمل في شركات تقنية كبيرة، فقد تكون مفيدة.

5. التواصل وتقديم التحليل:

• جزء كبير من وظيفة محلل البيانات هو تقديم النتائج بطريقة واضحة ومفهومة. تعلم كيفية إعداد التقارير التفاعلية والعروض التقديمية.
• تطوير مهارات التواصل مع الفرق الأخرى لشرح النتائج والإجراءات الموصى بها بناءً على التحليل.

6. الشهادات والدورات التدريبية:

• الحصول على شهادات معترف بها، مثل Google Data Analytics Certificate، أو دورات من Coursera، Udemy، edX.
• دراسة مسار علم البيانات (Data Science) عبر المنصات التعليمية عبر الإنترنت.

7. التطوير المستمر:

• مجال تحليل البيانات دائم التغيير، لذا من المهم أن تبقى على اطلاع بأحدث الأدوات والتقنيات. متابعة المدونات، المنتديات، والمجتمعات مثل Stack Overflow يمكن أن تساعدك في التطوير المستمر.

الخلاصة:

نعم، تعلم Excel يعتبر خطوة مهمة ومفيدة، خاصة في بداية مشوارك. لكن مع تقدمك وزيادة تعقيد المشاريع، Python و SQL سيصبحان الأدوات الرئيسية التي ستعتمد عليها في التحليل. البدء بـ Excel يعطيك الأساسيات ومن ثم يمكنك التوسع باستخدام Python وأدوات أخرى لتحليل أكثر تعقيدًا وعمقًا.

باتباع هذه الخطوات، ستكون في طريقك لتصبح محلل بيانات قوي ومحترف. بالتوفيق!

[Fares53]

اشكرك كثيراً ع الرد والإضافه المفيدة ، هل يجب ايضا تعلم قواعد بيانات مثل postgersql و mongo DB ام لا ، ومن كلام حضرتك ادركت انه من الممكن ان اكون data analyst بدون تعلم excel والاعتماد ع python فقط وذلك لن يضر بي بشئ .

[albara]

سعيد إن الرد أفادك. خليني أوضح لك بعض النقاط بخصوص قواعد البيانات وExcel.

1. قواعد البيانات مثل PostgreSQL وMongoDB:

• PostgreSQL:
  تعلم PostgreSQL أو أي نظام قواعد بيانات علائقي (مثل MySQL) يعتبر مفيد جداً، خاصة إذا كنت ستتعامل مع قواعد بيانات ضخمة ومهيكلة. SQL هي المهارة الأساسية للتعامل مع قواعد البيانات العلائقية، وPostgreSQL واحد من أكثر الأنظمة استخدامًا في هذا المجال. تعلمها سيساعدك في كتابة استعلامات معقدة واستخراج البيانات بكفاءة.

• MongoDB:
  MongoDB هو نظام قاعدة بيانات غير علائقي (NoSQL)، وهو مفيد للتعامل مع البيانات الغير مهيكلة أو شبه المهيكلة، مثل البيانات الضخمة أو بيانات JSON. تعلم MongoDB يعتبر إضافة قوية لملفك الشخصي كمحلل بيانات، خاصة إذا كنت تعمل في بيئات تتطلب تحليل بيانات متنوعة وغير تقليدية.

• بشكل عام، تعلم قواعد البيانات سواء كانت علائقية (SQL) أو غير علائقية (NoSQL) يعطيك مرونة أكبر في التعامل مع أنواع مختلفة من البيانات ويجعلك محلل بيانات أكثر شمولية.

2. الاعتماد على Python فقط بدلاً من Excel:

• صحيح، يمكنك أن تكون محلل بيانات وتعتمد بشكل رئيسي على Python فقط، ولن يضر ذلك بمسارك المهني. Python قوية جدًا، ولديها مكتبات مثل Pandas وNumPy التي تسهل التعامل مع البيانات وتحليلها بشكل أكثر تعقيدًا مما يقدمه Excel.
• مع ذلك، Excel لا يزال أداة مفيدة وسريعة للعمليات التحليلية البسيطة أو الأولية، وخصوصاً في الشركات التي تعتمد عليه بشكل كبير. تعلم الأساسيات في Excel قد يكون مفيدًا للتواصل مع فرق العمل الأخرى أو لأغراض العرض السريع، ولكنه ليس ضرورياً إذا كنت مرتاحًا أكثر في العمل مع Python.

الخلاصة:

• تعلم SQL (مثل PostgreSQL) يعتبر أساسياً.
• تعلم MongoDB يمكن أن يكون مفيداً ولكن ليس ضرورياً في البداية. يمكن أن يكون إضافة قوية لاحقاً.
• يمكنك أن تعتمد على Python بشكل رئيسي، ولن تحتاج إلى Excel بالضرورة، لكن معرفة أساسيات Excel يمكن أن تكون مفيدة في بعض الحالات.

استمر في تطوير مهاراتك ولا تتردد في التعلم من كل الأدوات الممكنة! كلما زادت معرفتك، زادت قوتك كمحلل بيانات. بالتوفيق!

[Fares53]

أشكرك كثيراً

[albara]

طبعا انا محلل بيانات ممكن افيدك اذا عندك سوال اخر وعندي في هذا المنتدى كورس في تحليل البيانات بديت بشرح مكتبة Panads وان شاء الله نستمر في اكمال مسار تحليل البيانات

## كورس Pandas للمبتدئين

كورس Pandas للمبتدئين الهدف من الكورس: ستتعلم في هذا الكورس كيفية استخدام مكتبة Pandas للتعامل مع البيانات بشكل فعال. Pandas تُعتبر واحدة من أكثر المكتبات شيوعًا في بايثون لمعالجة وتحليل البيانات. المتطلبات المسبقة: معرفة أساسيات لغة البرمجة Python. فهم بسيط للمتغيرات والقوائم والوظائف في بايثون. الدرس 1: التعرف على Pandas وبيئة العمل مقدمة عن Pandas Pandas هي مكتبة مفتوحة المصدر في Python تُستخدم لتحليل البيانات ومعالجتها. توفر Pandas هياكل بيانات قوية مثل DataFrame و…

وهذا مشروع لي على tableau

https://public.tableau.com/shared/76G2N39H3?:display_count=n&:origin=viz_share_link

وهذا حسابي على لينكدان

https://www.linkedin.com/in/albara-nabil-118388313/overlay/about-this-profile/?lipi=urn%3Ali%3Apage%3Ad_flagship3_profile_view_base%3Bc6xam7z%2BQQyYZaNJ9kbGfg%3D%3D

[Fares53]

هل يمكن تعلم مكتبة pandas الان حتي وأنا لم انهي كورس بايثون ع اوكتو كود ؟ أنا اليوم سوف ابدأ في تعلم sql وسوف اتعلم من بعدهم power BI

[albara]

نعم يمكنك تعلم المكتبة وايضا معها sql لكن المكتبة اهم من شي تبدأ به واهم شي تكون اكملت المستوى الاول في octucode

[Fares53]

نعم انا اكملت المستوى الأول ، هل هناك لينك لتعلم pandas ويكون شرح كامل بعيداً عن التشتت ؟

[albara]

ممتاز هذا دورة ان شاء الله تنفعك

[Fares53]

أعلم أنني ب هكذا طلب سأبدو سخيفاً وأنك غير مُرغم ع فعل ذلك …
ولكني أحتاج إلي مصدر لتعلم كل شئ مما ذكرته لي لاكون محلل بيانات ، لأنني دائما ما اقع في فخ التشتت واشعر في النهاية انني لن انجح ولن انجز شئ ؛ بسبب كثرة وتعدد المصادر وشعورى بأن هناك ما ينقصني في كورس ما …

لذلك اريد من حضرتك ان ترسل لي لينك كورس من كل شئ ذكرته لي ترى انه كاملاً وانه سيعطيني كل شئ سأحتاجه في سوق العمل حتي لو هناك اكثر من كورس ل شئ واحد فقط لا يهم المهم اني لن اشعر بعد تلك المورسات اني ينقصني شئ وسوف التزم بهم وانجزهم واريك تقدمي بهم لكي يرسلوني من A الي Z بعيداً عن التشتت …
واشكرك كثيراً ع الرد والإهتمام ، واقدر اذا لما تستطع فعل ما اطلبه من حضرتك

[albara]

بالطبع، لا أرى طلبك سخيفًا على الإطلاق! أنا هنا لمساعدتك بأفضل طريقة ممكنة، وأفهم تمامًا أن التشتت بين المصادر قد يكون عائقاً كبيراً. سأقدم لك توصيات لعدة دورات شاملة لكل ما تحتاجه لتصبح محلل بيانات، بحيث تكون لديك مسار واضح ومتكامل لتتبع.

1. دورة شاملة في Python وPandas:

• دورة: “Python for Data Science and Machine Learning Bootcamp” على كورسيرا:
  • المحتوى: تشمل تعلم Python، Pandas، NumPy، والتعلم الآلي (Machine Learning).
  • رابط الدورة: Python for Data Science and Machine Learning Bootcamp
  • السبب: دورة شاملة تغطي جميع الأساسيات التي تحتاجها كمحلل بيانات، من البرمجة بلغة Python إلى تحليل البيانات باستخدام Pandas.

2. دورة شاملة في SQL وقواعد البيانات:

• دورة: “SQL for Data Science” على كورسيرا:
  • المحتوى: تعلم SQL لتفاعل مع قواعد البيانات وتطبيقات البيانات العملية.
  • رابط الدورة: SQL for Data Science
  • السبب: دورة موجهة للمهنيين في مجال علم البيانات، تقدم تعلم SQL من الأساسيات إلى الاستخدامات المتقدمة.

3. دورة شاملة في تحليل البيانات وتصويرها:

• دورة: “Data Visualization with Tableau” على Udacity:
  • المحتوى: تعلم كيفية استخدام Tableau لتصور البيانات وتحليلها.
  • رابط الدورة: Data Visualization with Tableau
  • السبب: تقدم الدورة معرفة عميقة في استخدام أدوات تصوير البيانات، وهو جانب مهم في تحليل البيانات.

4. دورة شاملة في Excel لأساسيات البيانات:

• دورة: “Excel Skills for Business” على كورسيرا:
  • المحتوى: تعلم Excel من الأساسيات إلى المتقدم في سياق الأعمال وتحليل البيانات.
  • رابط الدورة: Excel Skills for Business
  • السبب: حتى إذا كنت تفضل استخدام Python، فإن معرفة Excel أمر مفيد لتوفير أدوات إضافية وتحليل سريع.

5. دورة شاملة في تحليل البيانات الكبرى (Big Data):

• دورة: “Big Data Analysis with Spark” على Udacity:
  • المحتوى: تعلم كيفية التعامل مع البيانات الكبيرة باستخدام Apache Spark.
  • رابط الدورة: Big Data Analysis with Spark
  • السبب: تمنحك الدورة معرفة إضافية في التعامل مع البيانات الكبيرة، وهو عنصر مفيد خاصة في الشركات الكبرى.

6. دورة شاملة في التعلم الآلي (Machine Learning):

• دورة: “Machine Learning” على كورسيرا بواسطة Andrew Ng:
  • المحتوى: تعلم أساسيات التعلم الآلي والتطبيقات العملية.
  • رابط الدورة: Machine Learning by Andrew Ng
  • السبب: الدورة تغطي أساسيات التعلم الآلي، وهو عنصر مهم في تحليل البيانات المتقدم.

7. دورة شاملة في التحليل الإحصائي:

• دورة: “Statistics with Python” على كورسيرا:
  • المحتوى: تعلم الأساسيات الإحصائية باستخدام Python.
  • رابط الدورة: Statistics with Python
  • السبب: تغطي الدورة الأساسيات الإحصائية اللازمة لتحليل البيانات بشكل عميق.

نصائح للتقدم:

• حدد هدفك: قبل البدء، حدد ما ترغب في تحقيقه من كل دورة، وضع خطة زمنية لإكمال كل منها.
• التزم بخطة: حاول الالتزام بمسار التعلم الذي تضعه لنفسك، وابدأ من الأساسيات وانتقل تدريجياً إلى المواضيع الأكثر تعقيداً.
• مارس بانتظام: التطبيق العملي مهم جداً، لذا حاول العمل على مشاريع حقيقية أو دراسات حالة تتيح لك استخدام ما تعلمته.
• لا تتردد في طلب المساعدة: إذا واجهت أي صعوبات، لا تتردد في طلب المساعدة من المجتمعات التعليمية أو المنتديات.

باتباع هذه الخطوات، ستكون لديك قاعدة قوية في مجال تحليل البيانات، وستشعر بالثقة والقدرة على التعامل مع كل الجوانب الأساسية في السوق. أتمنى لك التوفيق في مسيرتك!

[Fares53]

أشكرك كثيراً

[ridak_yarab]

@albara

دورة شاملة في Python وPandas:

• دورة: “Python for Data Science and Machine Learning Bootcamp” على كورسيرا:
  • المحتوى: تشمل تعلم Python، Pandas، NumPy، والتعلم الآلي (Machine Learning).
  • رابط الدورة: Python for Data Science and Machine Learning Bootcamp
  • السبب: دورة شاملة تغطي جميع الأساسيات التي تحتاجها كمحلل بيانات، من البرمجة بلغة Python إلى تحليل البيانات باستخدام Pandas.

[ridak_yarab]

ماهو لينكدان؟

ااااااااااا

[albara]

لينكدإن (LinkedIn) هو منصة تواصل اجتماعي مهنية متخصصة في بناء وتعزيز العلاقات المهنية بين الأفراد والشركات. تم إطلاقه في عام 2003 ويُعد الآن أحد أكبر الشبكات المهنية على الإنترنت.

الميزات الرئيسية للينكدإن:

• بناء الشبكات المهنية: يمكن للمستخدمين إنشاء ملفات تعريف شخصية تسلط الضوء على مهاراتهم، تجاربهم، تعليمهم، وإنجازاتهم المهنية، مما يسهل على المهنيين الآخرين التواصل معهم.

• البحث عن وظائف: لينكدإن يحتوي على محرك بحث للوظائف يمكن المستخدمين من البحث عن فرص عمل في مجالات مختلفة، والتقدم للوظائف مباشرة من خلال المنصة.

• الانضمام إلى المجموعات: يمكن للمستخدمين الانضمام إلى مجموعات تتعلق بمجالات اهتمامهم أو صناعاتهم لتبادل المعرفة والتواصل مع المهنيين الآخرين.

• التفاعل مع المحتوى: يمكن للمستخدمين نشر مقالات، تحديثات، وأخبار، وكذلك التفاعل مع محتوى الآخرين من خلال الإعجابات والتعليقات والمشاركة.

• الصفحات التجارية: تستخدم الشركات لينكدإن لإنشاء صفحات رسمية تمثل أعمالها، مما يساعدها على التفاعل مع العملاء والموظفين المحتملين.

لماذا يستخدم الناس لينكدإن؟

• البحث عن فرص عمل: لينكدإن هو أداة رئيسية للباحثين عن عمل، حيث يمكنهم بناء شبكة مهنية قوية والحصول على توصيات ووظائف.

• تطوير المهارات: يحتوي لينكدإن على قسم للتعليم والتطوير المهني حيث يمكن للأفراد تعلم مهارات جديدة من خلال الدورات التعليمية المتاحة على LinkedIn Learning.

• التسويق المهني: يمكن للمستخدمين استخدام لينكدإن للتسويق لأنفسهم ولشركاتهم، سواء كان ذلك من خلال المقالات أو نشر النجاحات المهنية.

بصفة عامة، لينكدإن هو المكان المثالي للمهنيين لتعزيز حضورهم المهني، توسيع شبكاتهم، واستكشاف فرص مهنية جديدة.

[ridak_yarab]

جزاكم الله خيراً … شكراً …

[albara]

سابحث عن دورات متوفرة ان شاء الله

[ahmed_elkattan]

جزاكم الله خيراً على هذا التوضيح الرائع

[mohamed_Ibrahim]

باختصار هي تبع الاعمال