هل تفكر في بدء مهنة جديدة كمحلل بيانات؟ إليك كل ما تحتاج إلى معرفته عن أفضل أدوات تحليل البيانات في عام 2025 التي ستقود صناعة علوم البيانات.
هل يمكنك تخيل فني بدون صندوق أدوات؟ لا، أليس كذلك؟ الأمر نفسه ينطبق على ممارسي البيانات، فبدون أدوات تحليل البيانات، لا يستطيع ممارسو البيانات تحليل البيانات، وتصور البيانات، واستخراج القيمة من البيانات، والقيام بالعديد من الأشياء المهمة التي يقوم بها محللي البيانات في عملهم اليومي.
سيكون صندوق الأدوات الخاص بك مختلفًا بعض الشيء، في هذه المقالة، سنقوم بسرد بعض أدوات تحليل البيانات التي يجب أن يمتلكها كل محلل بيانات محترف، في الأساس، يركز محلل البيانات على:
جمع البيانات ومعالجتها وإجراء تحليلات إحصائية للبيانات لاكتشاف الأنماط المهمة.
تحويل ومعالجة مجموعات البيانات الكبيرة إلى أشكال قابلة للاستخدام، مثل التقارير أو العروض التقديمية.
توصيل رؤى البيانات باستخدام تصورات البيانات وتقنيات سرد قصص البيانات.
والآن بعد أن تعرفت على ما يفعله محلل البيانات، دعنا ندخل إلى صندوق أدواته!
معايير اختيار أفضل أدوات تحليل البيانات
علم البيانات هو صناعة سريعة التطور، حيث يتم إطلاق برامج وأدوات جديدة، بما في ذلك أدوات تحليل البيانات، يوميًا. وفي ظل هذا النظام البيئي النابض بالحياة، قد يكون اختيار الأدوات المناسبة أمرًا صعبًا، خاصةً إذا كنت مبتدئًا في علم البيانات.
مثل أي صندوق أدوات، لا توجد أداة أفضل بشكل مطلق لمعالجة جميع المشاكل التي ستواجهها كمحلل بيانات، بدلاً من ذلك، يمكنك امتلاك مجموعة كاملة ومتوازنة من الأدوات لمساعدتك على النجاح في كل سيناريو.
تختلف كل حالة عن الأخرى، ويجب عليك أنت أو الشركة التي تعمل بها أن تأخذ في الاعتبار عدة عوامل للعثور على أفضل ما يناسب احتياجاتك، يمكنك العثور أدناه على قائمة بالعوامل التي يجب عليك تقييمها قبل اختيار أفضل أدوات تحليل البيانات الخاصة بك:
تحديد احتياجات العمل
ربما يكون هذا هو العامل الأكثر أهمية، في حين أنه من المهم أن تسأل نفسك عن الأدوات التي ترغب في تعلمها والأدوات التي تفضلها، يجب ألا تنسى أبدًا أن تسأل عن احتياجات شركتك – أو الشركة التي ترغب في العمل فيها، هذا منطقي: إذا كان باقي الفريق يستخدم لغة بايثون، فقد لا يكون تعلم لغة R أولاً هو القرار الأذكى.
في الوقت نفسه، يجب أن تراقب دائمًا الاتجاهات الحديثة وتقنيات البيانات المتطورة حتى تتمكن من تعلمها لزيادة قيمتك في الفريق.
قابلية التوسع والمرونة
لقد تغير مشهد البيانات الضخمة بشكل كبير في السنوات القليلة الماضية، فاليوم، تتعامل الشركات التي تعتمد على البيانات مع كميات هائلة من البيانات بتنسيقات مختلفة تتم معالجتها في الوقت الفعلي تقريباً.
في ظل هذه الخلفية، تُعد قابلية التوسع والمرونة أمرًا بالغ الأهمية لتحقيق النجاح، يشهد مشهد تكنولوجيا علوم البيانات نموًا سريعًا، مع وجود العديد من الأدوات والتطبيقات المصممة خصيصًا لمواجهة تحديات زيادة حجم البيانات وسرعتها وتنوعها، وبالتالي، عند اختيار أدواتك، ضع في اعتبارك دائمًا مدى المرونة وقابلية التوسع التي تحتاجها أنت أو فريقك.
سهولة الاستخدام ومنحنى التعلم
تختلف سهولة استخدام أدوات تحليل البيانات وتعقيدها بشكل كبير، فكلما زادت الميزات والقدرات المتقدمة، كلما كان منحنى التعلم أكثر حدة، على النقيض من ذلك، فإن أدوات تحليل البيانات الأبسط هي الأنسب للمستخدمين غير التقنيين، الذين سيتمكنون من البدء بسرعة.
أفضل أدوات تحليل البيانات في عام 2025
مع وضع العوامل المذكورة أعلاه في الاعتبار، إليك قائمة بأفضل أدوات لتحليل البيانات
1. بايثون
هي أداة لا غنى عنها لمحللي البيانات، بايثون هي لغة برمجة مفتوحة المصدر ومتعددة الاستخدامات للغاية مع إمكانية تطبيقها على نطاق واسع في صناعة علوم البيانات وغيرها من التخصصات، مثل تطوير الويب وتطوير ألعاب الفيديو.
يمكن أن تؤدي بايثون أي مهمة في علم البيانات، ويرجع الفضل في ذلك بشكل أساسي إلى نظامها البيئي الغني بالمكتبات، فمع آلاف الحزم القوية المدعومة من مجتمعها الضخم من المستخدمين، يمكن لبايثون تنفيذ جميع أنواع العمليات، بدءًا من المعالجة المسبقة للبيانات والتصور والتحليل الإحصائي إلى نشر نماذج التعلم الآلي والتعلم العميق.
ونظرًا لبنيتها البسيطة والمقروءة، غالبًا ما يُشار إلى بايثون على أنها واحدة من أسهل لغات البرمجة التي يمكن تعلمها للمبتدئين.
ومع ذلك، عندما يتعلق الأمر بمعالجة كميات هائلة من البيانات، يمكن للغات وحلول البرمجة الأخرى، مثل Julia أو Spark، أن تقدم أداءً وكفاءة أفضل من Python.
2. R Programming
على الرغم من أنها ليست من أدوات تحليل البيانات المعروفة مثل بايثون، إلا أن R Programming لا تزال خيارًا رئيسيًا لمحللي البيانات، وكثيرًا ما يتم تصويرها على أنها المنافس الرئيسي للبايثون، لذا فإن تعلم إحدى هاتين اللغتين (أو كلتيهما) خطوة حاسمة لتصبح محلل بيانات.
R هي لغة مفتوحة المصدر مصممة خصيصًا لعلوم البيانات والحوسبة المتقدمة، تحظى لغة R بشعبية كبيرة في المجال المالي والأوساط الأكاديمية، وهي لغة مثالية لمعالجة البيانات وتصورها والحوسبة الإحصائية والتعلم الآلي.
لدى R مجتمع كبير من المستخدمين ومجموعة كبيرة من المكتبات المتخصصة لتحليل البيانات والتعلم الآلي، تنتمي بعض من أبرزها إلى عائلة Tidyverse، وهي مجموعة من حزم علوم البياناتن وهي تتضمن dplyr لمعالجة البيانات و ggplot2 القوية، وهي المكتبة القياسية لتصور البيانات في R.
بالمقارنة مع بايثون، قد يجد المبتدئون أن R أكثر صعوبة وأقل تنوعًا، ومع ذلك، إذا كنت جديدًا في مجال علوم البيانات أو ترغب في إضافة لغات جديدة إلى ترسانتك، فإن تعلم R هو الخيار الأمثل.
3. SQL
من أفضل أدوات تحليل البيانات SQL (لغة الاستعلام المهيكلة) فهي لغة خاصة بالمجال تسمح للمبرمجين بالتواصل مع قواعد البيانات وتحريرها واستخراج البيانات منها، إن المعرفة القوية بقواعد البيانات ولغة SQL أمر لا بد منه إذا كنت تريد أن تصبح محلل بيانات.
ستمكنك معرفة SQL من العمل مع قواعد البيانات المختلفة، بما في ذلك الأنظمة الشائعة مثل SQLite و MySQL و PostgreSQL.
سواء اخترت Python أو R لبدء رحلتك كمحلل بيانات، يجب عليك أيضًا التفكير في تعلم SQL، نظرًا لصياغتها التوضيحية والبسيطة، فإن SQL سهلة التعلم مقارنةً باللغات الأخرى وستساعدك كثيرًا على طول الطريق.
ومع ذلك، على الرغم من أن بناء جملة SQL يبدو بسيطًا وبدائيًا، إلا أن كتابة استعلامات SQL المتقدمة قد تكون صعبة، خاصةً عند التعامل مع قواعد البيانات الكبيرة والمعقدة.
4. Julia
على الرغم من كونها لغة حديثة العهد نسبيًا – حيث تم إصدارها في عام 2011 فقط – إلا أن جوليا قد أبهرت بالفعل عالم الحوسبة الرقمية.
جوليا هي لغة برمجة جديدة ومثيرة تم تصميمها منذ تأسيسها لتكون اللغة المثالية للحوسبة العلمية والتعلم الآلي والتنقيب عن البيانات، وتحقق Julia هذا الهدف من خلال الجمع بين سرعة لغة C، وقدرة البرمجة العامة للغة Python، والبراعة الإحصائية للغة R.
في السنوات الأخيرة، اكتسبت Julia زخمًا متزايدًا، حيث يختار المزيد من ممارسي البيانات استخدام Julia بدلًا من Python نظرًا لأدائها المذهل.
ومع ذلك، لم يتم اعتماد Julia حتى الآن على نطاق واسع مثل لغات مثل Python وR، فهي لديها مجتمع أصغر وليس لديها العديد من المكتبات مثل منافسيها الرئيسيين.
5. Excel
لا يحتاج Microsoft Excel إلى الكثير من التعريف لأن الجميع يعرفه، وهو أداة كلاسيكية في تحليل البيانات، وقد تنبأ العديد من الخبراء نهايته في العقود الماضية، فعلى الرغم من ظهور أدوات أكثر مرونة وقوة، إلا أن Excel لا يزال الأداة المفضلة للعديد من مهام تحليل البيانات اليومية.
يجمع Excel بين الإمكانيات القوية والواجهة سهلة الاستخدام، مما يجعله مثاليًا لمحللي البيانات المحترفين والمستخدمين الأقل تقنية، كما أنه أداة رائعة بفضل تكامله السلس مع حزمة مايكروسوفت لذكاء الأعمال، بما في ذلك PowerBI.
صُمم Excel خصيصًا ليكون سهل الوصول إليه وسهل الاستخدام، ومع ذلك، فإن هذا له ثمن: لا يتمتع Excel بالمرونة التي تتمتع بها أدوات أخرى مثل Python أو R، وقد لا تكون بعض العمليات المعقدة بنفس السهولة.
ومع ذلك، فإن تعلم Excel هو خيار ذكي، حيث من المحتمل جدًا أن جزءًا من عملك كمحلل بيانات سيتضمن التعامل مع جداول بيانات Excel..
6. Spark
قد تفشل أدوات تحليل البيانات التقليدية، مثل Python أو R، عند التعامل مع مجموعات البيانات الضخمة، لذلك؛ هناك حاجة إلى مجموعة مختلفة من الأدوات لمعالجة مجموعات البيانات التي تحتوي على ملايين الصفوف بسرعة عالية، مع دمج تقنيات متقدمة لتوفير أداء عالٍ.
من بين هذه الحلول، ربما يكون Apache Spark هو الأكثر شيوعًا، Spark هي منصة للحوسبة العنقودية، يتيح لك Spark توزيع البيانات والعمليات الحسابية على مجموعات ذات عُقد متعددة (فكّر في كل عقدة كجهاز كمبيوتر منفصل)، تقسيم بياناتك يجعل العمل مع مجموعات البيانات الكبيرة جدًا أسهل لأن كل عقدة تعمل فقط مع كمية صغيرة من البيانات.
أحد الجوانب الرئيسية في Spark هو تكاملها مع أدوات تحليل البيانات الأخرى، بما في ذلك Python.
7. Power BI
نختتم أفضل أدوات تحليل البيانات بهذه الأداة، Power BI هو حل تحليلات أعمال قائم على السحابة يتيح لك الجمع بين مصادر البيانات المختلفة وتحليلها وتقديم تحليل البيانات من خلال التصورات والتقارير ولوحات المعلومات.
وفقًا لتقرير، فإن PowerBI من Microsoft هو الحل الرائد في مجال حلول ذكاء الأعمال، يجعل Power BI الوصول إلى البيانات على أي جهاز تقريبًا داخل المؤسسة وخارجها أمرًا سهلاً.
من بين ميزاته الأساسية، يتضمن Power BI:
- الاتصال المباشر ببرنامج Excel والتكامل السهل مع منتجات Microsoft الأخرى.
- القدرة على ضغط البيانات واستخراج الرؤى من مجموعات البيانات الكبيرة.
- إمكانية التخصيص باستخدام R و Python.
- استخدام Power Query لاستيراد البيانات وتصفيتها وترجمتها.
- تجربة مستخدم متكيفة وودية.
ومع ذلك، كما هو الحال مع Excel، فإن Power BI يضحي أحيانًا بالمرونة باسم إمكانية الوصول، قد يكون من الصعب تنفيذ بعض العمليات وقد تكون الوظائف في بعض المجالات محدودة، وبالمثل، على الرغم من واجهته البديهية، يمكن أن يكون PowerBI معقدًا، خاصة عند استخدامه مع أدوات أخرى مترابطة.
يجب على كل محلل بيانات طموح أن يجيد استخدام أداة واحدة على الأقل من أدوات ذكاء الأعمال، ولا شك أن Power BI من أفضل الأدوات المرشحة لذلك.
الاتجاهات المستقبلية في أدوات تحليل البيانات
كل شيء يتطور بسرعة في مجال علوم البيانات، يمكن لأي ابتكار بسيط أن يغير المشهد التكنولوجي تمامًا، يمكن أن تتحول الأدوات والحلول التي تبدو سائدة اليوم إلى أدوات وحلول عفا عليها الزمن غداً مع وصول التقنيات الجديدة ذات القدرات الجديدة والقوية إلى السوق.
يتضح هذا بوضوح من خلال ثورة الذكاء الاصطناعي التي نتجت عن إطلاق ChatGPT، وبفضل قدراتها المذهلة والعديد من تقنيات الذكاء الاصطناعي التوليدية الأخرى المدعومة بنماذج لغوية كبيرة، يعمل الذكاء الاصطناعي على تغيير الطريقة التي يتم بها تصور علم البيانات وتطوير البرمجيات بسرعة .
ستصبح هذه الأدوات قريبًا جزءًا أساسيًا من مجموعة أدوات محلل البيانات، وبالتالي، فإن تعلمها أمر ضروري.
الخاتمة
أن تصبح محللاً للبيانات هو أحد أفضل القرارات التي يمكن أن يتخذها أي شخص مهتم بعلوم البيانات، سيكون تعلم أدوات تحليل البيانات الصحيحة جزءاً أساسياً من رحلتك، لا يسعنا إلا أن نتمنى لك عملاً موفقاً، ونجاح منقطع النظير.
قد يعجبك هذا
محلل الأعمال مقابل مدير المشروع: ما هو الفرق؟
فوائد التخطيط الاستراتيجي للشركات
مهارات التفاوض لرفع مستوى حياتك العملية
