ما المقصود من تحليل البيانات؟ | دليل المبتدئين الشامل
في عالم اليوم الذي يعتمد على البيانات بشكلٍ كبير، أصبح تحليل البيانات أحد أكثر مجالات العمل طلبًا وأكثرها شيوعًا. لقد أصبحت المنظمات والحكومات والشركات تعتمد على البيانات لاتّخاذ أفضل قرارات مُمكنة، بدءًا من فهم سلوك العملاء واتجاهات السوق إلى تحسين العمليات والتنبؤ بالنتائج المستقبليّة. وبذلك، أصبح مجال تحليل البيانات يلعب دورًا حاسمًا في كل صناعة تقريبًا. ولكن ما هو تحليل البيانات بالضبط، وكيف يُمكن للمبتدئين التعامل معه؟
في هذا المثال، سنوضّح أساسيات تحليل البيانات، ونغطي الخطوات الأساسيّة والتقنيات والأدوات التي ستحتاجها للبدء. سواءً كنت جديدًا في هذا المجال أو كنت ترغب في تغيير مسار عملك إليه، فإنّ دليل المبتدئين هذا سيساعدك على فهم المفاهيم الأساسيّة ويضعك على المسار الصحيح للبدء.
اقرأ أيضًا: ما هي أصعب 10 تخصصات دراسية في العالم؟
استكشف عالم الوظائف والمهن في دليلنا المميّز! استكشف كافةً المهن والوظائف، سواءً أكاديمية، مهنية، أو تقنية. استكشف الأن
ما هو تحليل البيانات؟
تحليل البيانات هو ببساطة عبارة عن فحص مجموعة من البيانات واستخدامها لاستخلاص معلومات مفيدة أو عض النتائج المُهمّة لدعم اتخاذ القرار. في عالم اليوم الذي تُحرِّكه البيانات، تعتمد المؤسسات على تحليل البيانات لتسهيل عمليّة اتخاذ القرار وفهم سلوك العملاء وتحسين سير العمليات التجاريّة بل وحتى التنبؤ بالاتجاهات المستقبليّة.
في الواقع، تجمع معظم الشركات كميات هائلة من البيانات طوال الوقت مثل أعمار العملاء وتوزيعاتهم الجغرافيّة والقدرات الشرائيّة في أوقات مُعيّنة من السنة وغير ذلك، ولكن هذه البيانات قد لا تعني في شكلها الخام أي شيء بالضرورة. وهنا يأتي دور تحليل البيانات الذي يقوم بتحويل هذا الكم الهائل من البيانات التي لا معنى لها إلى مجموعة من البيانات المُرتّبة والتي تساعد في اتّخاذ القرارات المناسبة للشركة.
وبذلك، يقوم محلل البيانات باستخراج البيانات الخام وتنظيمها ثم تحليلها وتحويلها من أرقام غير مفهومة إلى معلومات متماسكة. وبعد تفسير البيانات، سينقل محلل البيانات النتائج التي توصّل إليها في شكل اقتراحات أو توصيات حول الخطوات التالية التي يجب أن تتخذها الشركة.
يمكنك التفكير في تحليل البيانات كشكل من أشكال ذكاء الأعمال المُستخدم لحل مشاكل وتحديّات مُحدَّدة داخل المؤسسة. يتعلق الأمر كله بترتيب البيانات في أنماط مُعيّنة يُمكن أن تخبرك بشيء مفيد وذو صلة بمجال العمل مثل كيف تتصرف مجموعات مُعيَّنة من العملاء أو كيف يتعامل الموظفون مع أداة معينة.
اقرأ أيضًا: تعلم استخدام برنامج إكسيل (Excel) والعمل عليه كالمحترفين
فيم تستخدم الشركات تحليل البيانات؟
تستخدم الشركات تحليل البيانات لتحسين عمليّاتها التجاريّة واتّخاذ أفضل قرارات لتحقيق أفضل ربح والحصول على ميزة تنافسيّة بين باقي الشركات. ويظهر ذلك من خلال بعض الميزات التي تحصل عليها الشركات من علم تحليل البيانات وهي على سبيل المثال لا الحصر:
يساعد تحليلات البيانات الشركات على فهم سلوك العملاء وتفضيلاتهم والتنبؤ بردود أفعالهم، مما يسمح لها بتخصيص المنتجات والخدمات المُناسبة لتلبية احتياجات العملاء.
من خلال تحليل بيانات العملاء، يُمكن للشركات تحديد قنوات التسويق والرسائل والحملات الأكثر فعاليّة، مما يُمكِّنها من تخصيص الموارد بكفاءة أكبر وتحسين عائد الاستثمار.
تساعد التحليلات التنبؤية الشركات على التنبؤ بالاتجاهات المستقبلية وما الذي سيُطلبه العملاء، وهذا بدوره يسمح للشركات بالبقاء في صدارة المُنافسة والتخفيف من أي مخاطر مُحتملة.
من خلال تحليل بيانات المبيعات والإيرادات ومؤشرات الأداء الرئيسيّة الماليّة، يُمكن للشركات ضبط الأسعار وخفض النفقات غير الضروريّة وبالتالي زيادة الربحيّة.
اقرأ أيضًا: أفضل 10 تخصصات مطلوبة في الإمارات
ما هي أشهر أنواع تحليلات البيانات؟
والآن لننتقل إلى تعريف عملي لتحليل البيانات. تُمثِّل الأنواع الأربعة الرئيسيّة لتحليلات البيانات - الوصفيّة والتشخيصيّة والتنبؤية والإرشاديّة - مراحل مُختلفة في عملية تحليل البيانات، ولكل منها أساليبها وأهدافها الخاصّة. وفيما يلي تعريف مُفصَّل لكل نوع:
1. التحليلات الوصفيّة
تُمثّل التحليلات الوصفيّة الأساس لجميع عمليّات تحليلات البيانات وغالبًا ما تكون نقطة البداية، حيث تُجيب على السؤال "ماذا حدث؟" من خلال توفير مُلخَّص واضح وشامل للبيانات التاريخيّة. والتقنيتان الرئيسيتان المستخدمتان هنا هما تجميع البيانات واستخراج البيانات.
تتضمن عمليّة تجميع البيانات جمع وتلخيص البيانات من مصادر مختلفة، وتقديمها بتنسيق موحد. على سبيل المثال، قد تجمع الشركة بيانات المبيعات من مناطق مُختلفة وتلخيصها لتحديد الاتجاهات. بينما في عمليّة استخراج البيانات يتم تحديد الأنماط وملاحظة السلوكيات المتكررة داخل البيانات. يُمكن أن تكون هذه الملاحظات بسيطة، مثل المنتج الأكثر مبيعًا، أو أكثر تعقيدًا، مثل كيفيَّة تقلب المبيعات موسميًا.
الجانب الرئيسي للتحليلات الوصفية هو طبيعتها غير التفسيريّة، فهي لا تحاول تفسير سبب حدوث أنماط أو اتجاهات مُعيَّنة؛ بل تركز بدلاً من ذلك على تقديم الحقائق بطريقة واضحة. غالبًا ما يتم استخدام هذا النوع من التحليلات في التقارير ولوحات المعلومات، مما يتيح لقادة الأعمال فهم الأداء العام بسرعة، سواءً كان ذلك الأداء نمو الإيرادات أو زيادة حركة المرور على موقع الويب أو زيادة رضا العملاء.
على سبيل المثال، قد تستخدم شركة البيع بالتجزئة التحليلات الوصفيّة لتلخيص المبيعات الشهريّة، وإظهار أداء المُنتجات المختلفة عبر مواقع جغرافيّة مُختلفة.
اقرأ أيضًا: ما هو مستقبل إدارة الموارد البشرية؟ تعرف على التغيرات القادمة!
2. التحليلات التشخيصيّة
بمُجرَّد أن تسلط التحليلات الوصفيّة الضوء على أشياء حدثت بالفعل، فإنَّ التحليلات التشخيصية تتعمّق أكثر للإجابة على السؤال، "لماذا حدث هذا؟". وهي تنطوي على التحقيق في الأسباب وراء أنماط البيانات السائدة أو الشاذّة مثل الانخفاض المفاجئ في المبيعات أو الزيادة غير المتوقعة في فقدان العملاء.
يبدأ هذا النوع من التحليلات غالبًا باكتشاف الاختلافات الواضحة في الأداء من خلال تحديد القيم المتطرفة أو الانحرافات عن القاعدة في البيانات. على سبيل المثال، إذا انخفضت المبيعات بشكلٍ كبير في شهر مارس، فإنّ التحليلات التشخيصيّة تهدُف إلى اكتشاف السبب وراء هذا الحدث. قد تستكشف أسبابًا مُحتملة مُختلفة، مثل العروض الأخرى من قبل أحد المنافسين أو انخفاض الطلب من العملاء.
وللعثور على تفسيرات، يستخدم التحليل التشخيصي العديد من التقنيات المتقدمة مثل:
تحليل الارتباط: يساعد هذا في تحديد العلاقات بين المتغيرات، مثل ما إذا كانت التغييرات في الإنفاق التسويقي ترتبط بتقلُّبات المبيعات.
تحليل الانحدار: وهي تقنيّة أكثر تطوُّرًا تستخدم لاستكشاف العلاقة بين المتغيرات التابعة والمستقلة، مثل كيفية تأثير ميزانيّة الإعلان على حجم المبيعات.
نظريّة الاحتمالات واختبار الفرضيات: قد يستخدم المحللون الاختبارات الإحصائيّة لتحديد ما إذا كانت الأنماط الملحوظة ترجع إلى الصدفة أو تُمثِّل اتجاهات ذات مغزى.
تحليل السلاسل الزمنيّة: عند تحليل البيانات بمرور الوقت، تساعد هذه التقنيّة في تحديد الأنماط التي تحدث على فترات منتظمة، مثل الدورات الأسبوعيّة أو الشهريّة.
وبذلك يُمكن القول أنّ التحليل التشخيصي يتجاوز المستوى السطحي لتحديد العلاقات السببيّة، مما يسمح للشركات بفهم ما أدى إلى نتائج مُعيَّنة.
اقرأ أيضًا: أهم الكتب التي يجب أن تقرأها لزيادة ثقافتك ومعرفتك !
3. التحليلات التنبؤية
بينما تركز التحليلات الوصفيّة والتشخيصية على البيانات الماضية والحالية، فإن التحليلات التنبؤيّة تتطلع إلى المستقبل، وتجيب على السؤال، "ما الذي من المُرجَّح أن يحدث في المستقبل؟" من خلال تحليل البيانات التاريخيّة، تُوفِّر التحليلات التنبؤيّة رؤية للنتائج المستقبلية المحتملة، مما يساعد الشركات على توقع الاتجاهات وسلوك العملاء وتجنُّب أي مخاطر مُحتملة.
تعتمد التحليلات التنبؤية بشكلٍ كبير على النماذج الإحصائيّة وتقنيات التعلُّم الآلي لإجراء التوقعات. وتشمل الأساليب الشائعة في هذا النوع ما يلي:
نماذج التنبؤ: تُستخدم للتنبؤ بالقيم المُستقبلية بناءً على الاتجاهات التاريخيّة. على سبيل المثال، قد تتوقّع الشركة مبيعات مستقبلية بناءً على أنماط المبيعات السابقة، مع مراعاة المتغيرات مثل زيادة القوى الشرائيّة أو انخفاضها في موسم مُعيّن.
التصنيف والتجميع: يتضمَّن ذلك تجميع البيانات في فئات للتنبؤ بالنتائج. على سبيل المثال، قد يتم تصنيف العملاء إلى قطاعات بناءً على سلوك الشراء، مما قد يساعد في التنبؤ بالقطاع الذي من المُرجَّح أن يستجيب لإطلاق مُنتج جديد.
خوارزميّات التعلُّم الآلي: يمكن تدريب النماذج التنبؤية على البيانات التاريخية لتعلم الأنماط والتنبؤ بالأحداث المستقبلية، مثل العملاء الذين من المرجح أن يتراجعوا عن الشراء أو كيف سيكون الطلب على المنتج في الأشهر المقبلة.
في حين أن التوقعات ليست دقيقة بنسبة 100٪، فإن التحليلات التنبؤية تقلل بشكل كبير من حالة عدم اليقين وتساعد الشركات على اتِّخاذ قرارات أكثر دقّّة. على سبيل المثال، قد تستخدم شركة التجارة الإلكترونيّة التحليلات التنبؤية لتقدير المنتجات التي سيكون الطلب عليها مرتفعًا خلال موسم العطلات، مما يساعدها على تخزين المخزون وفقًا لذلك وبالتالي زيادة فرص المبيعات.
اقرأ أيضًا: ما هي أفضل أنظمة الموارد البشرية للشركات؟
4. التحليلات الإرشاديّة
تأخذنا التحليلات الإرشاديّة خطوة أبعد من خلال الإجابة على السؤال، "ماذا يجب أن نفعل حيال ذلك؟" بعد أن قدَّمت التحليلات الوصفيّة والتشخيصية والتنبؤية رؤى حول ما حدث، ولماذا حدث، وما قد يحدث، تساعد التحليلات الوصفيّة في تحديد أفضل مسار للعمل لتحقيق النتائج المرجوة. هذا هو النوع الأكثر تقدمًا من تحليلات البيانات ويتطلب غالبًا أدوات متطورة مثل:
خوارزميّات التحسين: تُستخدم لتقييم الاستراتيجيّات المُختلفة وتحديد الخيار الأكثر فعاليّة. على سبيل المثال، قد تستخدم شركة خوارزميّات التحسين للعثور على أكثر الطرق كفاءة لعمل شاحنات التوصيل.
تحليل المحاكاة والسيناريو: من خلال محاكاة سيناريوهات مستقبلية مختلفة، يُمكن للشركات اختبار قرارات واستراتيجيات مختلفة. وهذا يسمح للشركات برؤية كيف يُمكن للتغييرات - على سبيل المثال، في التسعير أو مستويات التوظيف - أن تؤثر على الأعمال في ظل ظروف مختلفة.
نماذج التعلُّم الآلي: يُمكن للتعلم الآلي تحليل البيانات بشكلٍ مُستمر وتقديم توصيّات في الوقت الفعلي، مثل تعديل مستويات المخزون بناءً على الطلب المُتوقَّع.
على سبيل المثال، بعد استخدام التحليلات التنبؤية للتنبؤ بزيادة الطلب من العملاء على منتج معين، يُمكن للتحليلات الإرشاديّة اقتراح أفضل طريقة لتلبية هذا الطلب - سواءً من خلال زيادة الإنتاج أو تحسين كفاءة سلسلة التوريد أو إطلاق حملة تسويقيّة مُستهدفة.
يلعب هذا النوع من التحليلات دورًا حاسمًا في اتخاذ القرار لأنه يساعد الشركات ليس فقط على فهم النتائج المستقبليّة المُحتملة ولكن أيضًا على تحسين إجراءاتها لتحقيق أفضل النتائج المُمكنة. على سبيل المثال، قد يستخدم مقدم الرعاية الصحيّة التحليلات الإرشاديّة لتحديد كيفية تخصيص الموارد خلال موسم الإنفلونزا استنادًا إلى أعداد المرضى المُتوقَّعة.
اقرأ أيضًا: أهم المهارات الشخصية التي عليك تعلمها في 2025
ما هي الخطوات الأساسّة التي يتبعها مُحلِّل البيانات؟
عند التعامل مع مشروع جديد، يتبع محللو البيانات نهجًا منظمًا لضمان دقّة تحليلهم وقابليته للتنفيذ ومواءمته مع أهداف العمل أو البحث. دعنا نستكشف الخطوات الخمس الرئيسيّة للقيام بذلك:
1. تحديد السؤال/الأسئلة التي تريد الإجابة عليها
الخطوة الأولى في أي عمليّة تحليل بيانات هي تحديد السؤال أو التحدي الذي يهدف التحليل إلى معالجته، حيث يُوفِّر السؤال المُحدَّد جيدًا الاتجاه، مما يسمح للمحلل بالتعامل مع المشكلة بوضوح. وتتضمن هذه المرحلة ما يلي:
تحديد الغرض: لماذا يتم إجراء التحليل؟ ما المشكلة التي تحاول حلها؟
وضع سؤال بحثي: بناءً على المشكلة، توصل إلى فرضية أو سؤال يمكن اختباره.
تحديد احتياجات البيانات: بمُجرَّد أن يصبح السؤال واضحًا، ستحتاج إلى تحديد البيانات اللازمة للإجابة عليه ومن أين ستأتي هذه البيانات.
على سبيل المثال، إذا كانت إحدى الشركات تواجه انخفاضًا في معدل الاحتفاظ بالعملاء بعد انتهاء التجارب المجانيّة، فقد يكون سؤال البحث هو: "ما العوامل التي تجعل العملاء يلغون اشتراكهم، وكيف يُمكننا تحسين مُعدَّلات الاحتفاظ بالعملاء؟"
اقرأ أيضًا: أهم تطبيقات الذكاء الاصطناعي التي أحدثت تحولا في مجالات متعددة
2. جمع البيانات
بمُجرَّد تحديد سؤال البحث، تكون الخطوة التالية هي جمع البيانات. يجب أن تكون البيانات التي تجمعها ذات صلة بسؤالك وكافية لتوفير رؤى حول السؤال المطروح. ويمكن أن تأتي البيانات من مصادر مُختلفة مثل:
البيانات الأوليّة: هذه هي البيانات التي تجمعها مباشرةً، مثل الاستطلاعات أو التجارب أو تعليقات العملاء.
البيانات الثانويّة: تأتي هذه البيانات من مصادر موجودة مسبقًا، مثل قواعد البيانات الحكوميّة أو منصات البيانات المفتوحة أو تقارير الصناعة أو البيانات التي تنشرها منظمات مثل اليونيسف أو مُنظَّمة الصحة العالميَّة.
غالبًا ما يجمع محللو البيانات بيانات منظمة من مصادر داخليّة، مثل أنظمة إدارة علاقات العملاء أو أدوات تحليل مواقع الويب أو سجلات المبيعات. في بعض الحالات، يتم استخدام مصادر خارجيّة، مثل مجموعات البيانات المُتاحة للجمهور كالاستبيانات وغيرها.
3. تنظيف البيانات
بعد جمع البيانات، يجب تنظيف مجموعة البيانات للتأكُّد من خلوها من الأخطاء والتناقضات والقيم المُتطرِّفة، وتُعد هذه العمليّة أمرًا ضروريًا لأن الأخطاء البسيطة يمكن أن تحرف نتائج تحليلك تمامًا. وتتضمّن هذه العملية عادةً:
التعامل مع القيم المفقودة: ملء أو إزالة البيانات غير المكتملة أو المفقودة.
إزالة التكرارات: التخلص من الإدخالات المتكررة التي يمكن أن تشوه التحليل.
تصحيح الأخطاء: إصلاح أخطاء إدخال البيانات، مثل الأخطاء المطبعيّة أو التنسيق غير الصحيح أو المعلومات المصنفة بشكل خاطئ.
توحيد البيانات: التأكُّد من أن البيانات بتنسيق واحد مثل وحدات القياس المُوحَّدة وغير ذلك.
على الرغم من أن تنظيف البيانات يستغرق وقتًا طويلاً في كثير من الأحيان، إلا أنه أمر بالغ الأهمية للحصول على نتائج دقيقة وذات مغزى.
اقرأ أيضًا: بيئة العمل في المستقبل: كيف ستبدو مكاتبنا بعد 10 سنوات؟
4. تحليل البيانات
الآن يأتي جوهر العمليَّة وهو تحليل البيانات. تتضمَّن هذه الخطوة تطبيق الأساليب الإحصائية وتقنيات نمذجة البيانات لاستخلاص نتائج من البيانات التي تم تنظيفها أو ترشيحها. وتتنوّع أدوات تحليل البيانات ولكنَّ جميعها تؤدي نفس الغرض في النهاية، وفيما يلي أشهر هذه الأدوات:
1. مايكروسوفت إكسيل
يتيح برنامج الإكسيل الشهير للمُستخدمين تنظيم البيانات وتنسيقها وحسابها باستخدام الصيغ داخل نظام جدول بيانات. منذ عقود، قام محللو البيانات باستخدام برنامج الإكسيل لتشغيل الاستعلامات الأساسيّة وإنشاء جداول محوريّة ورسوم بيانية ومخططات وغيرها.
2. برنامج Tableau
Tableau هو برنامج شائع لذكاء الأعمال وتحليل البيانات يستخدم في المقام الأول كأداة لتصوُّر البيانات. حيث يُستخدم لتبسيط البيانات الخام إلى لوحات معلومات مرئية وأوراق عمل وخرائط ومخططات. وبالتالي، يُساعد هذا البرنامج في جعل البيانات في متناول اليد وسهلة الفهم، مما يسمح لمحللي البيانات بمشاركة رؤاهم وتوصياتهم لصُنّاع القرار بشكلٍٍ فعّال.
3. برنامج SAS
SAS هو عبارة عن حزمة برامج مدفوعة بالأوامر تستخدم لإجراء تحليل إحصائي متقدم وتصور البيانات. يُقدِّم SAS مجموعة متنوعة من الأساليب والخوارزميّات الإحصائية، علاوةً على الكثير من خيارات التحليل والتصوير، وهو واحد من أكثر حزم البرامج استخدامًا في الصناعة.
4. حزمة RapidMiner
تُستخدم هذه الحزمة من البرامج بواسطة محللي البيانات وعلماء البيانات على حدٍ سواء، وتأتي مع مجموعة واسعة من الميزات - بما في ذلك الأتمتة ونمذجة البيانات والتحقُّق منها.
5. Power BI
Power BI هو أحد أفضل حلول تحليلات الأعمال الذي يتيح لك تصوُّر بياناتك ومشاركة الأفكار عبر مؤسستك. على غرار Tableau، يستخدم Power BI في المقام الأول لتصور البيانات. وفي حين تم تصميم Tableau لمحللي البيانات، فإن Power BI هي أداة ذكاء أعمال أكثر عموميّة.
5. تصوُّر النتائج ومُشاركتها
الخطوة الأخيرة هي تقديم النتائج المُستمدة من التحليل، والهدف هو تحويل البيانات الخام إلى معلومات قيّمة يمكن للآخرين فهمها بسهولة. ويتم ذلك عادةً من خلال العمليّات التالية:
تصور البيانات: استخدام المخططات والرسوم البيانية ولوحات المعلومات لتوضيح الاتجاهات أو الأنماط أو النتائج الرئيسية. غالبًا ما يتم استخدام أدوات مثل Tableau أو Power BI أو Excel.
إعداد التقارير: إنشاء تقرير مفصل يشرح النتائج فيما يتعلق بالسؤال البحثي أو المشكلة الأصليّة.
تقديم النتائج إلى صناع القرار والتعاون في تنفيذ الاستراتيجيات المحتملة ومناقشة الخطوات التالية بناءً على الرؤى.
على سبيل المثال، بالنسبة لتحليل الاحتفاظ بالعملاء، قد تكشف النتائج أن العملاء الذين لا يتلقون رسائل بريد إلكتروني للتوجيه هم أكثر عرضة لإلغاء اشتراكهم. وبالتالي، يُمكن أن يكون الحل مُتمثلًا في تذكير العملاء بالاشتراك من خلال الرسائل.
اقرأ أيضًا: أنماط التعلم | ما هو نمط التعلم المناسب لك وكيف تستغله؟
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
ختامًا، يُعد تحليل البيانات بمثابة أداة قويّة تعمل على تحويل المعلومات الخام إلى قرارات قابلة للتنفيذ. سواءً كان الأمر يتعلق بفهم الاتجاهات السابقة، أو تشخيص الأسباب وراء نتائج معينة، أو التنبؤ بالأحداث المستقبلية، أو التوصية بأفضل مسار للعمل، فإن تحليل البيانات يُوفِّر أفضل نهج مُمكن للتعامل مع المشكلات.
وتذكّر أنّ تحليل البيانات هو مجال سريع النمو، وسيظل الطلب على محللي البيانات الماهرين مرتفعًا لفترة طويلة. وأفضل ما في الأمر أنّك لا تحتاج إلى شهادة مُعيّنة للعمل في هذا المجال، بل من خلال التدريب المناسب يُمكنك أن تصبح محلل بيانات كامل الأهلية وجاهزًا للوظيفة. وأخيرًا، لا تنسَ الاشتراك في موقع فرصة لتصلك المزيد من مقالاتنا أولًا بأوّل ولا تتردد في مشاركتها لتعم الفائدة!
اقرأ أيضًا: التخصصات المطلوبة في سوق العمل السعودي 2030
اقرأ أيضًا: أسهل التخصصات الجامعية
اقرأ أيضًا: كيف يمكن لتطبيقات مثل Siri أو Google Assistant التواصل معنا بلغات مختلفة؟
المصدر: careerfoundry
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.