أفضل 5 أدوات تحليلية يحتاج كل عالم بيانات إلى معرفتها

عندما تسأل شخصًا ما عن خمسة أشياء لا يمكنه العيش بدونها ، فإنه عادة ما يستجيب بالطعام والسيارة والإنترنت. عندما تطرح على أحد علماء البيانات نفس السؤال ، فسوف يعطونك ملخصًا لأهم خمس أدوات تحليلية ، تلك التي تجعل إدارة العمل والحياة أسهل. دعنا نلقي نظرة على ماهية أدوات التحليل هذه وما تفعله بمزيد من التفصيل:

1. بايثون

بايثون هي لغة برمجة ذات أغراض عامة شائعة وسهلة التعلم ، وتحتوي على عدد أقل من أسطر التعليمات البرمجية مقارنة باللغات الأخرى ، وهي سهلة القراءة للغاية ، ومفتوحة المصدر. لديها نظام بيئي متطور ومتوسع للرياضيات مفتوحة المصدر وأدوات تحليل البيانات ، مما يجعلها منافسًا جيدًا لعنوان "أداة المستقبل". إنه سريع للغاية ويأتي مع مجموعة كبيرة من البيانات الإحصائية. إنها إحدى اللغات التي يعرفها عدد كبير من المبرمجين ، مما يتيح الانتقال السلس إلى التحليلات من وجهة نظر تكنولوجيا المعلومات.

اقرأ أيضًا: كيف يمكن لعلم البيانات أن يساعد عملك؟

إنها مهارة لمعرفة ما إذا كان المرء يريد الانتقال إلى قطاع التحليلات من خلفية البرمجة. لقد اكتسبت شعبية مؤخرًا فقط بين المهنيين في مجال التحليلات ، لذلك هناك عدد أقل من فرص العمل ، لكنها بالتأكيد مهارة لمعرفة ما إذا كان المرء يريد الانتقال إلى قطاع التحليلات من خلفية البرمجة. تجعل Python الترميز وتصحيح الأخطاء أسهل بسبب تركيبها الأفضل ، مما يؤدي إلى منحنى تعليمي أقصر بكثير.

الايجابيات

• بناء جملة بايثون المباشر يجعل من السهل التعلم. كثير من المبرمجين على دراية ببايثون بالفعل ، ويجدون أنه من الأسهل تعلم Python للتحليلات من لغة جديدة مثل R.
• Python هي لغة برمجة مجانية تمامًا.
• لقد توسعت مكتبات Python الإحصائية بسرعة ، مما يجعلها أداة متعددة الاستخدامات في الوقت الحالي.

سلبيات

• قامت Python مؤخرًا بالتحول من لغة البرمجة إلى أداة التحليل. نتيجة لذلك ، فهي تفتقر إلى تنوع استخدامات R و SAS.
• تكتسب Python زخمًا سريعًا في مجال التحليلات. ستزداد شعبية Python مع انتقال المزيد من مبرمجي تكنولوجيا المعلومات إلى التحليلات. بايثون هي بلا شك أداة تستحق التعلم.

2. التفوق لعالم البيانات

مايكروسوفت اكسل هو برنامج جداول بيانات مضمن في مجموعة Microsoft Office لبرامج الإنتاجية. لقد استخدمناها جميعًا لعمل قوائم وجداول في مرحلة ما من حياتنا ، سواء في المدرسة أو في الكلية. ومع ذلك ، فإن Excel قادر على أكثر من ذلك بكثير. يحتوي Excel على مجموعة كبيرة من الإمكانات ، بما في ذلك فرز البيانات ومعالجتها بالإضافة إلى عرضها في الرسوم البيانية والمخططات. يمكنه تنفيذ مجموعة واسعة من العمليات الحسابية ، بما في ذلك العمليات المتعلقة بالإحصاءات والهندسة والتمويل. كما يسمح لك بالبرمجة باستخدام VBA (Visual Basic for Application).

اقرأ أيضًا: كيف يمكن لعلم البيانات أن يساعد عملك؟

نظرًا لتوافره في كل مكان ، يعد Excel أحد أسهل أدوات البيانات للتعلم والاستخدام. لا توجد العديد من أجهزة الكمبيوتر التي لا تحتوي على MS Office (سواء المتميزة أو المجانية) ، وبالتالي ، تم تثبيت MS Excel. الميزة الأكثر أهمية لبرنامج Excel هي أنه يسمح للمستخدمين بتغيير واجهات المستخدم الرسومية (GUI) والقيام بمستوى معقول من تصور البيانات (لا يوجد شيء معقد للغاية). في حين أنه يمكنه إدارة كميات صغيرة من البيانات ، إلا أنه غير مصمم للتعامل مع كميات كبيرة من البيانات أو القيام بمهام مثل النمذجة التنبؤية.

ومع ذلك ، فهي لا تزال واحدة من أكثر أدوات معالجة البيانات المتاحة على نطاق واسع ، وستفيد كل عالم بيانات طموح. كما أنه يتميز بواجهة سهلة الاستخدام للغاية للمستخدمين غير التقنيين الذين يرغبون في المشاركة في أبحاث البيانات.

الايجابيات

• برنامج Excel هو برنامج مألوف للجميع. حتى إذا لم يكن لديهم أي برامج تحليلات إضافية ، فإن معظم المستخدمين لديهم برنامج Excel مثبتًا على أجهزة الكمبيوتر الخاصة بهم.
• برنامج Excel هو برنامج سهل الاستخدام. واجهة المستخدم بسيطة وسهلة الاستخدام.
• يحتوي Excel على الكثير من إمكانيات التصور.

سلبيات

• لم يتم تصميم Excel للتحليل الإحصائي المعقد. يمكن إجراء تقنيات النمذجة التنبؤية البسيطة مثل التجميع والانحدار في Excel بمساعدة الوظائف الإضافية ، ولكن الأساليب الأكثر تعقيدًا مثل التعلم الآلي ليست كذلك.
• يمكن لبرنامج Excel إدارة أكثر من 16000 عمود ومليون صف. من ناحية أخرى ، فإن التعامل مع 100000 صف و 1000 عمود أمر مؤلم.
• إذا قمت بتنفيذ محور على هذا القدر الكبير من البيانات ، على سبيل المثال ، يصبح Excel بطيئًا وقد يتعطل.

هل تريد العمل كمحلل بيانات؟ ثم ألق نظرة على دورة Analytics للمبتدئين لتبدأ الآن.

3. SAS

ساس هي مجموعة برامج للتحليلات المتقدمة والنمذجة التنبؤية وذكاء الأعمال وإدارة البيانات التي طورها معهد SAS. على الرغم من سمعتها لكونها صعبة الاستخدام والفهم ، يمكن لـ SAS ، على عكس العديد من منافسيها ، التعامل مع مجموعة واسعة من وظائف إدارة البيانات والتحليلات. إنه رائع للمستخدمين المتمرسين ، وهو أحد أكثر مجموعات برامج التحليلات موثوقية وسرعة في العالم ، فضلاً عن كونه أحد أفضل مجموعات التحليلات المعقدة.

على الرغم من حقيقة أن تسعيرها وترخيصها يمثلان نقطة حساسة ، إلا أن العديد من الشركات المتوسطة والكبيرة الحجم لا تزال تستخدمها لقوة المعالجة المطلقة التي توفرها. على الرغم من افتقارها إلى التصور ، إلا أنها لا تزال أداة الانتقال لتحليل البيانات المعقدة على مجموعات البيانات الضخمة.

الايجابيات

• SAS هي أداة قوية يمكنها التعامل مع مجموعات البيانات الصغيرة إلى الكبيرة ويمكن استخدامها في كل شيء بدءًا من تحليل الشرائح والنرد البسيط إلى التحليل المعقد متعدد المتغيرات.
• تأتي خدمة SAS مع الكثير من المساعدة عبر الإنترنت.

سلبيات

• إنها قطعة من المعدات باهظة الثمن. قد تكون تراخيص SAS (بما في ذلك الإصدارات غير ذات واجهة المستخدم الرسومية) باهظة الثمن مثل أو أكثر من توظيف عالم بيانات.
• التصور محدود.

لبدء استخدام SAS ، انتقل إلى SAS Data Science للمبتدئين وتعلم كيف تصبح عالم بيانات معتمدًا.

4. ر

ص وهي لغة كمبيوتر وبيئة برمجية للحوسبة والرسومات الإحصائية ، وهي أقوى منافس لـ SAS. بسبب وضعها مفتوح المصدر ، لديها معجبين أقوياء. إنها أداة رائعة يمكنها إجراء أي نوع من التحليل الإحصائي. لا شيء يجعل المهوسون أكثر سعادة من البرامج مفتوحة المصدر والبرامج المجانية. يسمح R للمستخدمين بتخصيص البرنامج وفقًا لاحتياجاتهم التحليلية الخاصة ، ويأتي مزودًا بنظام بيئي قوي للحزم يجعل العمل معه أسهل.

لقد كانت قوية بشكل متزايد منذ إنشائها ، ولديها الآن مجتمع نابض بالحياة من المستخدمين الذين يساعدون بعضهم البعض. بالنسبة لأي مؤسسة ليس لديها تحليلات في جوهرها ولكنها مع ذلك تعمل مع البيانات ، فإن R هو السبيل للذهاب. إنه أفضل برنامج لإجراء تحليلات متكررة وعالية الجودة. لا تزال أداة تحليل جيدة جدًا ، على الرغم من أوجه القصور في إدارة الأمان والذاكرة.

الايجابيات

• R لغة مرنة. يعتقد بعض المستخدمين أنه الآن أكثر مرونة من SAS. نادرًا ما يحتاج مستخدمو R إلى استخدام أي برامج أخرى.
• R مجاني لأنه مفتوح المصدر.
• يعمل R بشكل جيد مع تقنيات المصادر المفتوحة السائدة في عالم البيانات الضخمة.

سلبيات

• منحنى التعلم لـ R شديد للغاية. إنها أداة يصعب إتقانها.
• على الرغم من وجود الكثير من المعلومات على الإنترنت ، إلا أنها ليست منظمة بشكل جيد مثل ، على سبيل المثال ، مواد SAS.

ابدأ بدورة شهادة Data Science with R الخاصة بنا لإضافة R إلى مجموعة أدوات التحليلات الخاصة بك.

5. SQL

SQL (لغة الاستعلام الهيكلية) هي لغة برمجة ذات أغراض خاصة تُستخدم للتفاعل مع قواعد البيانات وإدارتها ، وتحديداً في RDBMS (نظام إدارة قواعد البيانات العلائقية) أو RDSMS (نظام إدارة نظام قواعد البيانات العلائقية). من السهل فهمها وتطبيقها ، ومع ذلك فقد تم استخدامها لمعالجة مجموعة متنوعة من المواقف الصعبة.

اقرأ أيضًا: دورة حياة علم البيانات: جميع مراحلها ووظائفها

على الرغم من أنها ليست أفضل أداة للتحليل الإحصائي ، إلا أنها واحدة من أفضل الأدوات لمعالجة البيانات ويمكنها التعامل مع مجموعات البيانات الضخمة. لا يزال التلاعب بالبيانات يستغرق ما يقرب من نصف وقت المشروع ، وتتناسب SQL مع ذلك. فهي تتفاعل بسهولة مع البيانات غير المهيكلة وتقرأها ، وتعمل بشكل جيد مع كل من قواعد البيانات القديمة والجديدة.

الايجابيات

• لغة SQL سريعة ويمكنها التعامل مع مجموعات البيانات من أي حجم.
• نظرًا لاستخدام SQL في العديد من الأماكن خارج التحليلات ، فإن معظم المستخدمين على دراية بها بالفعل.
• SQL هي لغة بسيطة لفهمها.

سلبيات

• يعد SQL رائعًا للتقطيع والتقطيع ، ولكن ليس كثيرًا للتحليل الإحصائي. نتيجة لذلك ، فإن نطاق التطبيقات محدود للغاية.

يمكن لأدوات قليلة أن تتطابق مع سرعة SQL وسهولة الاستخدام عندما يتعلق الأمر بمعالجة البيانات. بالنسبة لعلماء البيانات ، تعد SQL أداة إضافية شائعة جدًا. إنه يعمل بشكل جيد مع SAS و R و Python ولغات البرمجة الأخرى.

لذلك هناك لديك! هذه هي الأدوات الخمس التي يجب أن يمتلكها أي عالم بيانات. كم عدد المألوف لديك؟ كم عدد الذين لم يتم إدراجهم في قائمتك حتى الآن؟