الربح من تحليل البيانات: دليلك الشامل لبدء مسيرتك في المجال
إذا تساءلت يومًا كيف تتخذ الشركات قراراتها، سواء كان ذلك التنبؤ بالاتجاهات المُستقبليّة أو تطوير استراتيجيَّات التسويق باستمرار أو تحسين أداء المنتجات أو سحب مُنتج مُعيّن من السوق، فاعلم أنّ الإجابة هي تحليل البيانات. تحصل الشركات بسهولة على بيانات بخصوص سلوك المُستهلكين وعاداتهم الشرائيّة، ولكنّ التحدي الأكبر الذي يواجهها هو كيفيّة فهم هذه البيانات واستخدامها بأفضل طريقة مُمكنة لتحقيق المزيد من الأرباح. وهنا يأتي دور مُحلِّل البيانات!
وفي حين قد يبدو دخول مجال تحليل البيانات أمرًا صعبًا في البداية - خاصةً إذا لم تكن لديك خلفيَّة تقنيَّة - إلا أنّك لست بحاجة إلى شهادة جامعية متقدمة أو سنوات من الخبرة للحصول على وظيفتك الأولى. فمع المهارات المناسبة، يُمكنك بدء مسيرتك كمحلل بيانات.
استعرض الآن: تخصص علم البيانات
وفي هذا الدليل، سنرشدك للعثور على وظيفتك الأولى كمُحلِّل بيانات، بدءاً من إتقان المهارات التقنيّة الأساسيَّة وصولًا إلى بناء ملف أعمال جيد وتسويق نفسك بأفضل طريقة مُمكنة. لذا، سواء كنتَ حديث التخرج أو ترغب في تغيير مسارك المهني، سيساعدك هذا المقال على أخذ خطواتك الأولى في مجال تحليل البيانات وكسب المال منه.
اقرأ أيضًا: ما المقصود من تحليل البيانات؟ | دليل المبتدئين الشامل
استكشف عالم الوظائف والمهن في دليلنا المميّز! استكشف كافةً المهن والوظائف، سواءً أكاديمية، مهنية، أو تقنية. استكشف الأن
لماذا يُعد تحليل البيانات مجالاً مُربحاً؟
إن كان هناك لقب واحد سيتم إطلاقه على عصرنا الحالي، فهو بلا شك لقب "عصر البيانات"، حيث تنتشر البيانات في كل مكان، وكل نقرة وعملية شراء أو حتى تفاعل على منصات التواصل الاجتماعي يُنتج معلومات قيّمة تُمكِّن الشركات من اتِّخاذ قرارات أكثر ذكاءً. لكن البيانات الخام وحدها لا تكفي، بل يجب تحليلها وتفسيرها لتحقيق أقصى استفادة منها. وهنا يأتي دور مُحلل البيانات!
في الواقع، تعتمد الشركات في جميع القطاعات مثل التكنولوجيا، والرعاية الصحيَّة، والتجارة الإلكترونيَّة، وحتى الرياضة على البيانات للحفاظ على قدرتها التنافسية. وهذه الشركات دائمًا بحاجة إلى متخصصين قادرين على تحليل مجموعات البيانات الضخمة، وتقديم النصيحة بشأن القرارات التي يجب اتِّخاذها. ومع استمرار الشركات في البحث عن طرق لاتِّخاذ القرارات المُعتمدة على البيانات، يستمر الطلب على محللي البيانات في الارتفاع. ووفقًا لتقارير مُختلفة، تُعد الوظائف المتعلقة بالبيانات من بين أسرع الوظائف نموًا في العالم!
وبالحديث عن الرواتب، يحصل مُحللو البيانات على رواتب مجزية، خاصةً لو كان لديهم خبرة جيدة. وبالتالي، خلال بضع سنوات فقط من الخبرة، يُمكنك الحصول على راتب يُصنّف من بين الأعلى ضمن باقي الوظائف المُختلفة.
وإلى جانب الراتب، فهناك أيضًا عامل الأمان الوظيفي. نظرًا لأنّ البيانات أصبحت الآن العمود الفقري للشركات الحديثة، فإن محللي البيانات لن يختفوا. على عكس بعض الوظائف التي قد تصبح قديمة بسبب الذكاء الاصطناعي وغيرها، سيظل الطلب على محللي البيانات كبيرًا لأنَّ تفسير البيانات يتطلب حدسًا بشريًا، ومهارات حل المشكلات التي لا تستطيع الآلات تقليدها بسهولة.
اقرأ أيضًا: كيف تجهز سيرتك الذاتية للتقديم إلى الوظائف عن بعد
ما الذي يقوم به محلل البيانات؟
قبل أن نبدأ في الحديث عن كيفيّة الربح من تحليل البيانات، من المُهم أن تعرف أولًا ما الذي يقوم به مُحلل البيانات. إذا تساءلت يومًا كيف تعرف نتفليكس بالضبط ما تُوصي به من برامج أو كيف تتنبأ أمازون بما ستشتريه لاحقًا، فإنَّ الإجابة تكمن في تحليل البيانات. تجمع الشركات يوميًا كميات هائلة من البيانات مثل مشتريات العملاء، ونقرات المواقع الإلكترونيَّة، وتفاعلات وسائل التواصل الاجتماعي، وغيرها. لكن البيانات في حد ذاتها مُجرَّد أرقام ونصوص محفوظة في قاعدة بيانات. يكمن السر الحقيقي في فهم كل ذلك، وهذا بالضبط ما يفعله محلل البيانات.
وظيفة محلل البيانات أشبه بمراقبة الأرقام. فهو يُنقّب في البيانات ويبحث فيها، ويساعد الشركات على اتِّخاذ قرارات أفضل. فكّر في الأمر كحلقة وصل بين البيانات الخام واتّخاذ القرارات. بدون هذا المجال، لكانت الشركات تُخمن بدلًا من اتِّخاذ قرارات مدروسة.
إذًا، ما الذي يقوم به مُحلِّل البيانات بالتحديد؟ فيما يلي بعض مسؤوليات ومهام محلل البيانات الرئيسية:
- جمع البيانات وتنقيتها
- تحليل البيانات لاكتشاف الاتجاهات والأنماط
- إنشاء صورة كاملة باستخدام البيانات
- مساعدة الشركات على اتخاذ القرارات
1. جمع البيانات وتنقيتها
قبل اتّخاذ أي قرارات، يجب جمع البيانات من مصادر مختلفة مثل قواعد البيانات، وجداول البيانات، ومواقع الويب، أو حتى من تقييمات العملاء وملاحظاتهم. ولكن إليك المشكلة: غالبًا ما تكون البيانات غير مُرتَّبة. فقد تحتوي على قيم مفقودة، أو إدخالات مُكرَّرة، أو أي أخطاء. ويتمثَّل جزء كبير من عمل مُحلِّل البيانات في تنقية هذه البيانات وتنظيمها لتكون دقيقة. تخيَّل أنّك تحاول حل لغز بأجزاء مفقودة أو غير صحيحة، لن ينجح الأمر، أليس كذلك!
اقرأ أيضًا: مستقبل الوظائف في عصر الذكاء الاصطناعي
2. تحليل البيانات لاكتشاف الاتِّجاهات والأنماط
بمُجرَّد تنقية البيانات، يبدأ العمل الحقيقي، حيث يستخدم مُحلِّل البيانات أدوات متنوعة مثل Excel وSQL وPython وR لمعالجة البيانات وتحليلها والبحث عن الاتجاهات والأنماط والقيم الشاذة. على سبيل المثال، قد ترغب شركة تجارة إلكترونيَّة في معرفة سبب انخفاض المبيعات الشهر الماضي. لمعرفة السبب، سيبحث محلل البيانات في عوامل مثل زيارات الموقع الإلكتروني، ومُعدّل إرجاع المنتجات، وتقييمات العملاء للعثور على تفسير لانخفاض المبيعات.
3. إنشاء صورة كاملة باستخدام البيانات
قد تُشكّل الأرقام وحدها عبئًا كبيرًا، لذا يستخدم محللو البيانات المُخطَّطات البيانيَّة ولوحات المعلومات لعرض نتائجهم بطريقة واضحة. تُساعد أدوات مثل Tableau و Power BI و Google Data Studio على تحويل البيانات المُعقَّدة إلى صورٍ سهلة الفهم. تخيّل محاولة شرح النمو السنوي لشركةٍ ما بقائمة أرقام فقط، سيكون الأمر صعب بالتأكيد! وسيكون من الأسهل بكثير عرضها في رسم بياني مُلوَّن.
اقرأ أيضًا: وظائف المستقبل في الإمارات | تعرف على أفضل الوظائف في الإمارات
4. مساعدة الشركات على اتِّخاذ القرارات
الهدف الأسمى لمحلل البيانات هو مساعدة الشركات على اتخاذ خياراتٍ أكثر ذكاءً. هل ينبغي على الشركة زيادة ميزانيتها التسويقية؟ هل ينبغي عليها التركيز على منتجٍ مُحدد؟ أين يفقدون عملائهم؟ تأتي إجابات هذه الأسئلة من تحليل البيانات. يُمكن لتقريرٍ مُقدّم بشكلٍ جيد من محلل بيانات أن يُشكّل استراتيجيات العمل، بل ويُحدّد مستقبل الشركة.
ما هي المهارات التقنية والأدوات الأساسية المطلوبة لمحللي البيانات؟
لا يقتصر عمل مُحلِّل البيانات على التعامل مع الأرقام فحسب، بل يشمل أيضًا حل مشكلات واقعيَّة باستخدام البيانات. سواء كنت تهدف إلى حل مشكلة انخفاض المبيعات أو التنبؤ بالمبيعات المستقبليَّة، فأنت بحاجة إلى إتقان بعض المهارات والأدوات لإنجاز عملك. وفيما يلي أهم هذه المهارات والأدوات المطلوبة:
1. برنامج Microsoft Excel
قد يبدو إكسل مُجرَّد برنامج جداول بيانات بسيط، ولكنَّه في الواقع أداة فعّالة لتحليل البيانات. لا تزال العديد من الشركات تعتمد عليه لمعالجة البيانات، وعمل النمذجة الماليَّة، وغيرها. وعلى الرغم من وجود أدوات أكثر تقدمًا، يبقى إكسل أداة أساسيَّة للمحللين، خاصةً في الشركات الصغيرة أو الأدوار التي لا تتطلَّب برمجة مُكثَّفة.
وتشمل بعض أهم أدوات إكسل الأساسيَّة لمحللي البيانات ما يلي:
الجداول المحوريَّة (Pivot Tables): وهي تقوم بعمل تلخيص سريع لمجموعات البيانات الكبيرة وتوليد أفكار جيدة وفقًا لذلك..
دالة VLOOKUP و HLOOKUP: تقومان بالبحث عن قيم مُحدَّدة داخل الجداول.
دالة INDEX & MATCH: وهي بديل أكثر مرونة لدالة VLOOKUP للعثور على البيانات.
التنسيق الشرطي (Conditional Formatting): تقوم بإبراز الاتجاهات والقيم الشاذَّة.
وحدات Macros & VBA: تقوم بأتمتة المهام المُتكرِّرة وتبسيط سير العمل.
يُمكنك الاطّلاع على مزيد من التفاصيل الخاصّة ببرنامج الإكسيل من خلال مقال: تعلم استخدام برنامج إكسيل (Excel) والعمل عليه كالمحترفين
2. SQL: لغة قواعد البيانات
تُخزِّن جميع الشركات تقريبًا بياناتها في قواعد البيانات، وتُعدّ SQL بمثابة مفتاح الوصول إليها. بخلاف Excel الذي يُعدّ مثاليًا لمجموعات البيانات الأصغر حجمًا، تتيح لك SQL العمل مع ملايين - بل مليارات - السجلات بسرعة أكبر. باستخدام SQL، يُمكنك تصفية البيانات، ودمج المعلومات من جداول متعددة، واستخراج نتائج كانت لتستغرق ساعات في جدول بيانات إكسل.
ما هي أهمية SQL لمُحللي البيانات؟
تُساعد على استرجاع بيانات مُحدَّدة من قواعد بيانات ضخمة دون تحميل كل شيء إلى Excel.
تُمكّن مُحلل البيانات من تصفية البيانات وفرزها وتجميعها باستخدام استعلامات بسيطة.
تعمل مع قواعد بيانات مثل MySQL وPostgreSQL وMicrosoft SQL Server وGoogle BigQuery.
ما هي أهم أوامر SQL الرئيسيَّة التي يجب معرفتها؟
أمر SELECT: يقوم باستخراج أعمدة مُحدَّدة من جدول قاعدة بيانات.
أمر WHERE: يقوم بتصفية البيانات بناءً على شروط (مثل عملاء من مدينة معينة).
أمر GROUP BY: يقوم بتجميع البيانات للعثور على الاتِّجاهات (مثل إجمالي المبيعات شهريًا).
أمر JOIN: يقوم بدمج البيانات من جداول مُتعدِّدة باستخدام العلاقات.
أمر ORDER BY: يقوم بفرز البيانات تصاعديًا أو تنازليًا.
اقرأ أيضًا: أسهل 9 طرق لـ الربح من صناعة المحتوى
3. لغتا برمجة Python وR
في حين أنَّ Excel وSQL مُهمان للتعامل مع البيانات المنظمة، إلا أنَّك تحتاج أحيانًا إلى أدوات أكثر قوة لمعالجة مجموعات البيانات الكبيرة، وهنا يأتي دور لغات البرمجة مثل Python وR.
لغة Python هي واحدة من أشهر لغات البرمجة في تحليل البيانات نظرًا لبساطتها ومرونتها. من خلال مكتبات مثل Pandas (لمعالجة البيانات)، وNumPy (للعمليات العدديَّة)، وMatplotlib/Seaborn (للتصوّر)، تُعد لغة بايثون أداةً أساسيةً للمحللين. وإذا كنت تعمل على مجموعات بيانات ضخمة، أو حتى تُنشئ نماذج تنبؤية، فإنَّ Python هي اللغة المُثلى لهذه الأغراض.
من ناحيةٍ أخرى، تُستخدم لغة R غالبًا في الحوسبة الإحصائيَّة وتحليل البيانات القائم على البحث. فهي تحتوي على أدوات تصوّر فعّالة مثل ggplot2 وحزم معالجة بيانات مثل dplyr، مما يجعلها مثاليةً للنمذجة الإحصائيَّة والبحث الأكاديمي. وفي حين أنَّ Python تُستخدم على نطاق واسع في عالم الأعمال، إلا أن R تظل خيارًا قويًا لأي شخص يُركز على التحليل الإحصائي وعلوم البيانات.
وإذا كنت تتساءل عن أي لغة تُفضّل تعلّمها، فإن Python عادةً ما تكون الخيار الأفضل للمبتدئين نظرًا لتعدد استخداماتها وتطبيقاتها الواسعة في هذا المجال. ومع ذلك، إذا كنت تعمل في مجال التمويل أو تحليلات الرعاية الصحيَّة، فقد تكون R خيارًا أفضل.
اقرأ أيضًا: ما هي وظائف المستقبل؟
4. أدوات تصور البيانات
كما ذكرنا سابقًا، لا تكفي الأرقام وحدها دائمًا لاتّخاذ القرارات، بل يلزم رؤية هذه الأرقام في صورة رسوم بيانيّة. ولذلك، يستخدم محللو البيانات أدوات تصور البيانات لإنشاء مخططات ورسوم بيانية ولوحات معلومات تساعد الشركات على فهم بياناتها.
ومن بين أكثر أدوات تصور البيانات استخدامًا هو برنامج Tableau الذي يُتيح للمحللين إنشاء لوحات معلومات وتقارير تفاعليَّة بخاصية السحب والإفلات. بالإضافة إلى ذلك، يتكامل برنامج Power BI - وهو أداة من مايكروسوفت - بسلاسة مع قواعد بيانات Excel وSQL، مما يجعله خيارًا رائعًا للشركات. كما يُعد Google Data Studio خيارًا مجانيًا يعمل بكفاءة مع Google Analytics وبيانات التسويق عبر الإنترنت.
بالنسبة لمن يعملون باستخدام لغتي برمجة Python أو R، تتوفر أيضًا مكتبات تصور مدمجة مثل Matplotlib وSeaborn وggplot2، والتي تتيح إمكانيَّة تخصيص الرسوم البيانيَّة والمخططات بشكلٍ أكبر.
اقرأ أيضًا: ما هي أفضل الوظائف التي تناسب طبيعة شخصيتك؟
كيف تبدأ حياتك المهنيّة كمحلل بيانات؟
قد يبدو الحصول على وظيفتك الأولى كمُحلِّل بيانات أمرًا صعبًا، خاصةً إذا لم تكن لديك خبرة عمليَّة في هذا المجال. ومع ذلك، فإن الطلب على مُحللي البيانات المهرة الآن أعلى من أي وقت مضى، وبالتالي يُمكنك اقتحام هذا المجال بسهولة. وفيما يلي أهم النصائح التي يجب عليك اتّباعها لبدء حياتك المهنيّة كمُحلل بيانات:
1. ابنِ أساسًا متينًا في مهارات تحليل البيانات
قبل التقدم للوظائف، من الضروري أن يكون لديك فهم قوي للمهارات الأساسيَّة المطلوبة التي ذكرناها سابقًا. يبحث أصحاب العمل عادةً عن الكفاءة في استخدام Excel وSQL وPython (أو R) وأدوات تصوُّر البيانات مثل Tableau أو Power BI.
وإذا كنت جديدًا في مجال تحليل البيانات، فإنَّ المنصات الإلكترونية مثل Coursera وUdemy وDataCamp تُوفِّر موارد تعليميَّة رائعة.
2. ابدأ بالعمل على مشاريع واقعيَّة وابنِ محفظة أعمالك
لا شكّ أنّه من المُهم امتلاك المعرفة النظريَّة، لكنَّ أصحاب العمل يرغبون أيضًا في رؤية دليل على قدرتك على تطبيق مهاراتك في حل مشاكل واقعية. وهنا يأتي دور محفظة الأعمال! إنَّ محفظة الأعمال الجيدة والتي تعرض مشاريع تحليل بيانات واقعيَّة يمكن أن تُميّزك عن غيرك من المتقدمين للوظائف.
ابدأ بالعمل على مجموعات البيانات العامة من مصادر مثل Kaggle، أو Google Dataset Search، أو بوابات البيانات المفتوحة. وبدلاً من مُجرَّد إجراء بعض التحليلات، حاول حل المشكلات المتعلقة بالأعمال. على سبيل المثال، يمكنك تحليل اتجاهات المبيعات، ومعدلات فقدان العملاء، أو أداء الحملات التسويقيَّة. بعد ذلك، وثّق عمليَّتك، واشرح نتائجك، وصوّر النتائج باستخدام Tableau أو Matplotlib.
بعد إكمال بعض المشاريع، ارفعها إلى GitHub أو Tableau Public، أو حتى اكتب منشورات على LinkedIn وابدأ في التسويق لنفسك.
اقرأ أيضًا: أشهر 7 مواقع الربح من التفريغ الصوتي | دليلك الشامل
3. اكتسب الخبرة من خلال التدريب أو العمل بدون مقابل
إذا كنت تُكافح للحصول على وظيفة بدوام كامل، ففكّر في التدريب بإحدى الشركات أو التطوُّع لاكتساب خبرة عملية. تحتاج العديد من الشركات الناشئة والصغيرة إلى محللي بيانات، ولكن قد لا تملك الميزانيَّة الكافية لتعيين مُوظَّفين بدوام كامل. إنَّ عرض مهاراتك بسعر مخفّض - أو حتى مجانًا في البداية - يُمكن أن يُساعدك على اكتساب الخبرة، وبناء محفظة أعمالك، وبناء علاقات مع جهات في مجال عملك.
يُمكنك البحث عن فرص تدريب في شركات التكنولوجيا أو شركات التسويق أو المؤسسات الماليَّة، حيث تعتمد هذه القطاعات بشكل كبير على تحليل البيانات. وإذا لم تجد فرصة في هذه الشركات، يُمكنك العثور على فرص عمل حر على منصات مثل Upwork وFiverr وToptal وتديم خدماتك بسعر رمزي في البداية حتى تحصل على الخبرة.
4. تقدَّم للوظائف بذكاء
عندما تكون مستعدًا لبدء التقدم للوظائف، انظر إلى ما هو أبعد من مُجرَّد لقب "محلل بيانات". تستخدم العديد من الشركات مسميات وظيفية مختلفة لأدوار متشابهة، مثل محلل أعمال، أو محلل تسويق، أو محلل عمليات، أو متدرب في علوم البيانات. تتضمن هذه الوظائف أيضًا العمل مع البيانات، ويمكن أن تكون بمثابة نقاط دخول ممتازة إلى هذا المجال.
ختامًا، إنَّ بدء مسيرتك المهنيّة كمُحلِّل هي بيانات رحلة تتطلب التفاني والتعلم المستمر والمثابرة. قد تبدو العملية شاقة في بعض الأحيان، لكن تذكر أن كل خطوة - تعلم SQL، بناء المشاريع، التقدم للوظائف، وحتى مواجهة الرفض - تقربك من هدفك.
يتزايد الطلب على محللي البيانات، وتبحث الشركات بنشاط عن أشخاص قادرين على تحويل البيانات إلى رؤى قيّمة. من خلال تطوير المهارات التقنية المناسبة، وإنشاء محفظة أعمال قوية، واكتساب خبرة عملية، والتحضير للمقابلات، ستضع نفسك كمرشح قوي في سوق العمل.
والأهم من ذلك، لا تدع النكسات تُثبط عزيمتك. تستغرق عملية البحث عن وظيفة وقتًا، لكن كل طلب، ومقابلة، ومشروع تُنجزه هو فرصة لتحسين وتطوير أسلوبك. حافظ على الثبات، واستمر في التعلم، وثق بأن جهودك ستؤتي ثمارها.
اقرأ أيضًا: تعرف على 10 من أفضل مواقع التسويق بالعمولة
غذاء العقل هو المعرفة والتعلم اكتسب معرفة عامة عن الحياة واكتشف معلومات جديدة يوميًا من خلال مقالات مميزة وممتعة اقرأ مقالاتنا عن الثقافة العامة الآن
ختامُا، صحيحٌ أنّ بدء مسيرتك المهنيّة كمُحلِّل بيانات قد يبدو أمرًا شاقًا في البداية، حيث يتوجّب عليك أن تتقن استخدام بعض البرامج والأدوات الأساسيّة، ولكنّه يستحق العناء بلا شك! ونظرًا لأنّ الطلب على محللي البيانات يزداد باستمرار، فإنّ تُعد رواتبهم من بين الأعلى بين جميع الوظائف.
ومن خلال اتّباع النصائح المذكورة في هذا المقال، وتطوير المهارات التقنيَّة المطلوبة، يُمكنك أن تبدأ خطواتك الأولى كمُحلل بيانات بكل سهولة. وأخيرًا، لا تنسَ الاشتراك في موقعنا حتى لا يفوتك أي جديد من مقالاتنا ولا تتردد كذلك في مشاركتها لتعم الفائدة!
اقرأ أيضًا: أعلى 10 وظائف أجرًا في العالم!
اقرأ أيضًا: قائمة بأفضل 10 وظائف عن بعد
اقرأ أيضًا: أساسيات التسويق الرقمي: كل ما تحتاج معرفته عن التسويق الالكتروني واستراتيجياته
المصادر: medium، linkedin، datacamp، simplilearn، indeed
انضم الآن إلى منصة فرصة لتتمكن من التقديم على آلاف الفرص المجانية والحصول على أحدث الفرص فور صدورها.
مهندس ميكانيكا باور من مصر، أعمل على تصميم وتطوير أنظمة الطاقة والماكينات التي تعتمد على القوى الحركيَّة. لكن شغفي الحقيقي يكمن في البحث والكتابة، حيث أؤمن أنها وسيلة قوية لنقل الأفكار والتأثير في العالم من حولي.
دائمًا ما أسعى لإلهام الآخرين وتشكيل رؤيتهم حول مواضيع متنوعة مثل التكنولوجيا، الثقافة، العلوم، والتنمية الشخصية. لذلك، اخترت ملاحقة شغفي من خلال عملي في كتابة المقالات على موقع "فرصة"، إحدى أهم منصات صناعة المحتوى في الشرق الأوسط.