By ناتاشا سيلفراج، عالم البيانات

تصوير كاليديكو on Unsplash

يعد محللو البيانات من أكثر المحترفين طلبًا في العالم. هؤلاء هم الأشخاص الذين يساعدون الشركات على اتخاذ قرارات عمل مدروسة بمساعدة البيانات.

هناك الكثير من الضجيج المحيط بعلوم البيانات في الوقت الحالي.

ومع ذلك ، فإن علم البيانات لديه عائق كبير للغاية للدخول. إنه مجال تنافسي للغاية يتطلع إليه الجميع من خلفيات تعليمية مختلفة.

من الأسهل كثيرًا الحصول على وظيفة في تحليلات البيانات مقارنة بعلوم البيانات.

 
تتطلب معظم وظائف علوم البيانات أن تكون حاصلاً على درجة دراسات عليا في مجال كمي. ومع ذلك ، فإن معظم محللي البيانات الذين أعرفهم يأتون من خلفية غير مرتبطة تمامًا ولا يمتلكون درجات فنية.

يمكن اكتساب مهارات تحليل البيانات بسهولة من خلال أخذ دورات عبر الإنترنت وإجراء المعسكرات التمهيدية. منحنى التعلم ليس حادًا مثل ذلك في علم البيانات ، ويمكن تعلمه في فترة زمنية أقصر.

حتى إذا لم تكن لديك خبرة سابقة في البرمجة أو التقنية ، يمكنك اكتساب المهارات المطلوبة لتصبح محلل بيانات في غضون بضعة أشهر فقط.

لقد حصلت على تدريب داخلي في تحليلات البيانات في ستة أشهر فقط بمساعدة هذه الموارد.

 
بعد إجراء تدريب لمدة 3 أشهر ، تلقيت عرضًا للانضمام إلى الشركة كمحلل بيانات.

في هذه المقالة ، سأصف الخطوات التي اتخذتها لتعلم تحليلات البيانات. لقد استغرق الأمر الكثير من المحاولة والخطأ للعثور على هذه الموارد وإنشاء خارطة طريق لنفسي.

إذا اتبعت هذه الخطوات ، يمكنك تعلم المهارات المطلوبة للحصول على وظيفة تحليلات بيانات مستوى الدخول في غضون بضعة أشهر فقط. يمكنك القيام بذلك أسرع من ستة أشهر حسب مقدار الوقت الذي تقضيه في الدراسة كل يوم.

الخطوة الأولى: تعلم بايثون

تصوير كريستوفر جاور on Unsplash

للدخول في مجال التحليلات ، ستحتاج أولاً إلى تعلم لغة برمجة. Python و R هما اللغتان الأكثر استخدامًا في هذا المجال.

إذا كنت بدأت للتو ، أقترح بشدة تعلم بايثون. إنه أكثر سهولة في الاستخدام من R ومن السهل التقاطه. تحتوي Python أيضًا على مجموعة واسعة من المكتبات التي تجعل مهام مثل المعالجة المسبقة للبيانات أسهل كثيرًا.

تُستخدم Python أيضًا على نطاق أوسع من R. إذا كنت ستنتقل إلى مجال مثل تطوير الويب أو التعلم الآلي في المستقبل ، فلن تحتاج إلى تعلم لغة جديدة.

دورة على شبكة الإنترنت

 
a) 2020 معسكر تدريب Python الكامل: من الصفر إلى البطل في Pythعلى:

خذ هذه الدورة التدريبية إذا كنت مبتدئًا تمامًا وليس لديك خبرة في البرمجة على الإطلاق. ستأخذك هذه الدورة التدريبية إلى أساسيات بناء جملة بايثون ، وستتعرف على المتغيرات والعبارات الشرطية والحلقات. يتم تدريس هذه الدورة بواسطة خوسيه بورتيلا ، أحد أفضل المدربين في Udemy.

b) تعلم بايثون لتحليل البيانات والتصور:

بمجرد أن تفهم أساسيات Python وبناء الجملة ، يمكنك البدء في تعلم كيفية تحليل البيانات باستخدامها. ستوجهك هذه الدورة التدريبية عبر المكتبات الخاصة بتحليلات البيانات مثل Numpy و Matplotlib و Pandas و Seaborn.

بعد أخذ هاتين الدورتين ، سيكون لديك فهم أساسي لـ Python واستخدامها في مجال التحليلات. بعد ذلك ، أقترح المضي قدمًا للحصول على بعض التدريب العملي على اللغة.

مواقع تحدي الترميز

 
للحصول على تدريب عملي ، قم بزيارة مواقع تحدي الترميز مثل HackerRank و LeetCode. أقترح بشدة HackerRank. لديهم تحديات في الترميز بمستويات متفاوتة من الصعوبة. ابدأ بالأسهل ، ثم اعمل في طريقك.

عندما تبدأ العمل في التحليلات ، ستواجه مشكلات برمجية على أساس يومي. ستساعد مواقع مثل HackerRank في تحسين مهارات حل المشكلات لديك.

اقض حوالي 4-5 ساعات يوميًا في حل مشكلات Python HackerRank. افعل ذلك لمدة شهر تقريبًا ، وستكون مهاراتك في برمجة Python جيدة بما يكفي للحصول على وظيفة.

الخطوة الثانية: تعلم لغة SQL

تصوير ديفيد بوبازا on Unsplash

مهارات SQL ضرورية للحصول على وظيفة في التحليلات. عادةً ما تتضمن مهمتك اليومية الاستعلام عن كميات كبيرة من البيانات من قاعدة بيانات ، ومعالجة البيانات وفقًا لمتطلبات العمل.

تقوم العديد من الشركات بدمج SQL مع أطر أخرى ، وتتوقع منك معرفة كيفية الاستعلام عن البيانات باستخدام هذه الأطر.

يمكن استخدام SQL مع لغات مثل Python و Scala و Hadoop. سيختلف هذا حسب الشركة التي تعمل معها. ومع ذلك ، إذا كنت تعرف SQL لمعالجة البيانات ، فستتمكن من التقاط أطر عمل SQL المتكاملة الأخرى بسهولة.

أخذت   دورة مجانية من Udacity لتعلم SQL لتحليل البيانات. يحتوي DataCamp أيضًا على ملف SQL لتحليل البيانات تتبع يمكنك تجربتها.

الخطوة 3: تحليل البيانات والتصور

تصوير كلاي بانكس on Unsplash

ستحتاج إلى معرفة كيفية تحليل البيانات واستخلاص رؤى منها. معرفة كيفية كتابة التعليمات البرمجية أو الاستعلام عن البيانات ليست كافية. يجب أن تكون قادرًا على الإجابة على الأسئلة وحل المشكلات باستخدام هذه البيانات.

لتعلم تحليل البيانات في بايثون ، يمكنك أن تأخذ   دورة Udemy التي ذكرتها أعلاه. يمكنك أيضًا متابعة المسار الوظيفي لمحلل البيانات في DataCamp.

بعد استخلاص الأفكار من البيانات ، يجب أن تكون قادرًا على ذلك قدم هذه الأفكار. يحتاج أصحاب المصلحة إلى اتخاذ قرارات العمل بناءً على الأفكار التي تقدمها ، لذلك عليك التأكد من أن عرضك التقديمي واضح ومختصر.

عادةً ما يتم تقديم هذه الأفكار بمساعدة أدوات تصور البيانات. يمكن إنشاء التصورات باستخدام Excel أو مكتبات Python أو أدوات ذكاء الأعمال مثل Tableau.

إذا كنت تريد أن تصبح محلل بيانات ، أقترح تعلم Tableau. إنها واحدة من أكثر أدوات الإبلاغ استخدامًا ويسعى إليها معظم أصحاب العمل.

هذه تعد دورة Udemy من Kirill Eremenko واحدة من أفضل الموارد لتعلم Tableau.

الخطوة 4: سرد البيانات وعرضها

تصوير داريوس سانكوفسكي on Unsplash

بعد الانتهاء من الخطوات الثلاث الأولى ، لديك بالفعل جميع المهارات اللازمة للحصول على وظيفة بمستوى الدخول في تحليلات البيانات.

الآن ، سوف تحتاج إلى تقديم هذه المهارات إلى صاحب عمل محتمل. إذا لم تكن من خلفية تقنية ، فستحتاج إلى أن تُظهر لموظفي التوظيف أن لديك مجموعة المهارات اللازمة لتصبح محللًا.

للقيام بذلك ، أقترح بشدة إنشاء محفظة لتحليلات البيانات. أنشئ لوحات معلومات في Tableau ، واستخدم Python لتحليل مجموعات بيانات Kaggle ، واكتب مقالات عن مهاراتك الجديدة.

يمكنك إلقاء نظرة على موقع أعمالي هنا.

فيما يلي بعض الأمثلة على مشاريع تحليل البيانات التي يمكنك عرضها في محفظتك:

• قم بإنشاء لوحة معلومات خريطة العالم لـ Covid-19
• كشط بيانات الموسيقى من Spotify لتحديد أفضل الفنانين أداءً
• استخدم بيانات LinkedIn لتحديد المناطق ذات عروض العمل الأعلى أجراً

إن عرض مثل هذه المشاريع في سيرتك الذاتية سيجعلك تبرز أمام أصحاب العمل المحتملين.

تأكد من سرد القصص حول المشاريع التي تقوم بإنشائها. قم بتوثيق كل خطوة اتخذتها لإنشاء المشروع واكتب مقالاً عنه. يمكنك حتى إنشاء مدونتك الخاصة ونشر هذه المقالات.

هذا يزيد من فرص وصول مقالتك إلى أيدي شخص آخر ، مما يعني أن هناك فرصًا أكبر لرؤيتها من قبل صاحب العمل المحتمل.

وفي الختام

 
إذا كنت تبحث عن اقتحام صناعة البيانات ، فإن تحليلات البيانات هي مكان جيد للبدء. لديها حاجز دخول أقل مقارنة بمجالات مثل التعلم الآلي.

سوف تستمتع بالعمل في مجال التحليلات إذا كنت تحب سرد القصص وإنشاء العروض التقديمية. سيتضمن عملك اليومي شرح المفاهيم التقنية للأشخاص غير التقنيين ، وستحتاج إلى العمل على تحسين مهارات الاتصال الخاصة بك.

تذكر أن تحليل البيانات هو مجال يقضي الناس حياتهم بأكملها في محاولة تعلمه. حتى المهارات الفردية المطلوبة لتصبح محللًا يمكن أن تستغرق وقتًا طويلاً لتتعلمها ، لذلك من المستحيل إتقانها في غضون بضعة أشهر فقط.

هذه المقالة موجهة فقط للأشخاص الذين يحاولون الحصول على وظيفة بمستوى مبتدئ في تحليلات البيانات.

تمكنت من الحصول على وظيفة في التحليلات في حوالي 6 أشهر باتباع الخطوات المذكورة أعلاه. حتى إذا لم تكن لديك خبرة سابقة في استخدام البيانات ، اقضِ حوالي 5-6 ساعات يوميًا ، وستكون قادرًا على فعل الشيء نفسه.

التعليم هو أقوى سلاح يمكنك استخدامه لتغيير العالم
- نيلسون مانديلا

 
السيرة الذاتية: ناتاشا سيلفراج (لينكدين:) أنا حاليًا أحصل على درجة علمية في علوم الكمبيوتر ، وأتخصص في علوم البيانات. يكمن اهتمامي في مجال التعلم الآلي ، وقد عملت في مجموعة متنوعة من المشاريع في هذا المجال. أستمتع أيضًا بحل المشكلات والبرمجة ، وهو ما أفعله يوميًا.

أصلي. تم إعادة النشر بإذن.

هذا الموضوع ذو علاقة بـ:

• أفضل 10 مشاريع علوم بيانات للمبتدئين
• دليل حول كيف تصبح عالم بيانات (نهج خطوة بخطوة)
• سينقرض علماء البيانات في غضون 10 سنوات