من عادي لريادي: طريقي نحو فهم عالم تحليل البيانات(Data Analysis)
البداية
في وقت بقى فيه كل شيء مرتبط بالأرقام والمعلومات، اكتشفت إن تحليل البيانات مش مجرد شغلانة تقنية، بل مهارة بتخليك تفهم العالم بطريقة أعمق. أنا شخصيًا بدأت أتعرف على المجال ده من باب الفضول، كنت دايمًا بسأل نفسي: إزاي الشركات الكبيرة بتعرف تاخد قراراتها الصح؟ وإزاي بيقدروا يتوقعوا السوق أو سلوك الناس؟الجواب كان كلمة واحدة: البيانات.
أول خطوة: فهم معنى تحليل البيانات
في أول مرة سمعت المصطلح، تخيلت إنه شغل خاص بالمبرمجين أو الإحصائيين، لكن لما بدأت أقرأ أكتر اكتشفت إنه مجال أوسع من كده. تحليل البيانات يعني ببساطة إنك تجمع أرقام ومعلومات، وتنظمها، وتبدأ تدور جواها على معنى. زي إنك تمسك جدول مبيعات وتكتشف منه إن الناس بتحب تشتري نوع معين من المنتجات في موسم معين، أو إن فيه فرع معين بيحقق أرباح أكتر من التاني. الجميل في الموضوع إنك بتتعامل مع الأرقام كأنها بتحكيلك قصة، وكل رقم ليه معنى ووراه سبب.
البداية الحقيقية كانت مع "Excel"
كانت أول خطوة حقيقية لما بدأت أتعلم برنامج Excel. كنت أعرفه قبل كده استخدام بسيط جدًا، لكن لما غصت فيه أكتر، اكتشفت عالم كامل. اتعلمت أستخدم الصيغ (Formulas) وأعمل جداول ديناميكية (Pivot Tables)، وأرسم مخططات تبين النتائج بشكل واضح. فاكر أول مرة عملت فيها تحليل بسيط لمصاريفي الشهرية، كنت متفاجئ من نفسي! بدأت أشوف فين بروح فلوسي كل شهر، وإزاي أقدر أوفّر. ساعتها حسّيت فعلاً بقيمة تحليل البيانات في الحياة اليومية، مش بس في الشغل.
بعد كده دخلت على "SQL"
بعد Excel، حسّيت إن لازم أتعلم حاجة أعمق، فدخلت على لغة SQL. ودي كانت نقلة حقيقية. SQL بتخليك تتعامل مع قواعد بيانات ضخمة، تقدر تبحث وتستخرج وتفلتر زي ما تحب. أول مرة كتبت جملة “SELECT * FROM Customers” وشفت النتيجة قدامي، حسّيت إني فتحت صندوق كنوز مليان معلومات. بدأت أفهم إزاي الشركات بتقدر تتعامل مع ملايين السجلات بسهولة، وإزاي المحلل يقدر يستخرج منها معلومة دقيقة في ثواني.
"Python" غيرت اللعبة
المرحلة اللي بعدها كانت Python، وهنا بدأت المتعة الحقيقية. اللغة دي سهلة جدًا، وقوية في نفس الوقت. فيها مكتبات زي Pandas وMatplotlib خلتني أقدر أنظف البيانات، وأرسم منها رسوم بيانية جذابة. كنت أحيانًا أجيب بيانات من الإنترنت وأحاول أستنتج منها حاجات غريبة، زي مثلًا: “هل في علاقة بين درجة الحرارة وعدد الناس اللي بتزور المقاهي؟” وأبدأ أحلل وأجرب. حتى لو النتيجة مش دايمًا دقيقة، كنت بتعلم من كل تجربة حاجة جديدة.
السر في ال "Visualization": لما الأرقام تتحول إلى قصة
الجزء اللي خلاني أعشق المجال فعلًا هو أدوات العرض البصري زي Power BI وTableau. لما بدأت أستخدمهم، اكتشفت إن الناس بتتفاعل أكتر مع الصور والرسوم البيانية من الأرقام. عملت مرة لوحة Dashboard بسيطة لمتجر إلكتروني، فيها تطور المبيعات بالأشهر وأفضل المنتجات، وكنت منبهر إزاي شكل الرسومات لوحده بيوصل المعلومة أسرع من الكلام.
Statistics... الجانب اللي ما ينفعش تهرب منه
زمان كنت بكره الرياضيات، لكن لما دخلت في مجال تحليل البيانات، فهمت إن الإحصاء مش مجرد أرقام معقدة. هو طريقة تفكير. لما تتعلم مثلاً يعني إيه “متوسط” أو “انحراف معياري”، بتبدأ تفهم إنك ممكن تلخص مجموعة ضخمة من الأرقام في جملة واحدة مفيدة. زي إنك تقول: “متوسط رضا العملاء عن الخدمة 8 من 10”، الجملة بسيطة، لكنها مبنية على تحليل فعلي وقراءة ذكية للأرقام.
التدريب على مشاريع واقعية
بعد ما خلصت الأساسيات، بدأت أدور على مشاريع أشتغل عليها. دخلت على مواقع زي Kaggle، ولقيت هناك كنوز من البيانات الجاهزة للتحليل. اشتغلت على مشروع بسيط لتحليل بيانات طلاب جامعة، والمرة اللي بعدها حللت بيانات مبيعات شركة خيالية. كل تجربة كانت بتعلّمني حاجة جديدة، سواء في تنظيف البيانات أو عرض النتائج.
بناء "Portfolio" قوي
لما بدأت أحس إن عندي شوية خبرة، قررت أعمل حساب على GitHub وأرفع عليه مشاريعي. كمان بدأت أستخدم Power BI عشان أعمل لوحات عرض أنيقة وأعرضها كعينات شغل. مع الوقت، بقى عندي ملف شخصي محترم أقدر أقدّمه لأي شركة أو عميل. اتعلمت كمان إن وجودك على مواقع زي Kaggle أو LinkedIn بيساعدك تتعرف على ناس في نفس المجال، وتتعلم منهم كل يوم.
النصائح اللي تمنيت أعرفها من البداية
- ابدأ بالأساسيات وما تستعجلش. فهم المفاهيم أهم من حفظ الأدوات.
- تمرّن كل يوم حتى لو نص ساعة. الاستمرارية أهم من الكمية.
- اشتغل على مشاريع حقيقية، مش مجرد تمارين جاهزة.
- اهتم بمهارات العرض والتواصل، لأن المحلل الشاطر هو اللي يعرف يشرح أرقامه ببساطة.
- اقرأ تحليلات غيرك، دايمًا هتتعلم من أسلوب عرضهم وطريقتهم في التفكي