أشهر لغات البرمجة لتحليل البيانات

0 173

أشهر لغات البرمجة لتحليل البيانات بين يديك في هذا المقال! إن الهدف من علم تحليل البيانات هو مساعدة الشركات والإداريين على اتخاذ قرارات أفضل دائما، من خلال الحصول على معلومات تساعدهم في ذلك، وتعد عملية جمع البيانات المختلفة ومعالجتها وتنظيمها وتنظيفها وتحليلها وتحويلها إلى معلوماتٍ مفيدةٍ هو جوهر علم تحليل البيانات، وللقيام بذلك يستخدم محللو البيانات أفضل لغات البرمجة المخصصة لهذه المهمة وللحصول على المعلومات إنطلاقاً من المعلومات المنظمة وغير المنظمة. تحليلات البيانات هي مجال علمي يستخدم العمليات والخوارزميات لفهم احتياجات المستهلكين. سيوفر لك هذا المقال الذي تقدمه بايثونات (بتصرف عن مجموعة مراجع أجنبية) المعلومات التي تحتاجها حول لغة البرمجة الأكثر شيوعًا لمحللي البيانات.

في هذا المقال سنتعرف على:

  • ما هو علم تحليل البيانات؟
  • ما هي لغة البرمجة؟
  • ما هي أشهر لغات البرمجة لتحليل البيانات؟
  • ما هي لغة البرمجة الأفضل لتحليل البيانات؟
  • كيف تتعلم تحليل البيانات؟

ما هو علم تحليل البيانات؟

يتضمن تحليل البيانات جميع عمليات المعالجة والتحليل المختلفة والتي يتم تطبيقها على البيانات الخام Raw Data بهدف تحويلها إلى معلومات Information ذات دلالات معينة لأصحاب القرار والإدارات المختلفة، وذلك بهدف المساهمة في اتخاذ القرارات الصحيحة واختيار البديل الأنسب بين البدائل المتاحة، فوظيفة محللي البيانات الأساسية هي تقديم تحليلاتٍ للمخاطر ومعلومات للإدارات المختلفة، تساعد الشركات على اتخاذ القرارات الصحيحة وتوفر لهم رؤىً واضحةً حول الأحداث والتوقعات فيما يخص العملاء والمبيعات، ممثلةً بمجموعة من الجداول والمخططات والرسوم البيانية والصور المختلفة.

أشهر لغات البرمجة لتحليل البيانات

ما هي لغة البرمجة؟

هي اللغة أو الوسيلة التي يمكنك من خلالها إعطاء التعليمات والأوامر التي ترغب بها إلى الحاسوب وفق قواعد منظمة ومنسقة فتمكننا من التواصل مع الحواسيب بشكل مشابه للغات التي نتواصل بها فيما بيننا كبشر، كما يوجد نوعين من اللغات النوع الأول وهو اللغات العالية المستوى وهي اللغات التي تتميز بسهولة كتابتها وقراءة الكود المصدري المكتوب بها وتكون أكثر سهولة في الاستخدام .

وعند التنفيذ يتم ترجمتها بواسطة أحد المترجمات إلى لغة منخفضة المستوى وهو النوع الثاني من اللغات وهي اللغات التي يمكن أن يتعرف عليها ويفهمها المعالج في الحاسوب ليتمكن من تنفيذ الأوامر المعطاة له لاحقاً، ولعلَّ أشهر اللغات العالية المستوى لغات C و C ++ و Java و JavaScript.

ماهي أشهر لغات البرمجة لتحليل البيانات ؟

على الرغم من وجود مجموعة متنوعة من لغات البرمجة ، إلا أن بعضها مناسب لتحليل البيانات أكثر من البعض الآخر. وإن اشهر لغات البرمجة المستخدمة في تحليل البيانات هي Python و SQL، كما قد يستخدم بعض المحللين لغة R لأغراض التحليل العددي والحساب الإحصائي والتحليل الإحصائي.

أفضل لغات البرمجة لتعلمها من أجل تحليل البيانات:

  • Python
  • SQL
  • R
  • Java
  • Scala

ماهي لغة البرمجة الأفضل لتحليل البيانات؟

Python

تعتبر لغة البرمجة Python خياراً مثالياً لتحليل البيانات، فهي واحدة من أكثر اللغات شيوعاً في هذا المجال، كما أنها متعددة الأغراض والاستخدامات، فضلاً عن دعمها للبرمجة الكائنية التوجه OOP، بالإضافة لتحليل البيانات يمكنك استخدامها لاستخراج المعلومات وإنشاء تطبيقات الويب والتطبيقات المختلفة.

قد تحتاج احياناً للاستعانة ببعض المكتبات الجاهزة عند بناء التطبيقات باستخدام Python وذلك لجعل الأمر أكثر سهولةً ولتقليل عدد أسطر الكود الواجب كتابتها لتنفيذ أمر معين، وبناء على ذلك فبالرغم من أنها مدعومة بالعديد من المكتبات والبرمجيات إلا أنك قد تحتاج لبعض الوقت لكي تخصص استخدام هذه اللغة لتحليل البيانات.

SQL

SQL واختصاراً للغة الاستعلامات المهيكلة هي لغة برمجية تتيح للمستخدمين التعامل مع قواعد البيانات العلائقية والبحث داخلها وجمع البيانات لاستخدامها، فهي لغة شائعة لمهندسي علوم البيانات وتحليل البيانات كما أن تعليماتها في غاية السهولة من حيث امكانية تعلمها نظراً لتخصصها الدقيق في قواعد البيانات، كما يمكنك تعلم كيف تستخدم لغة SQL لأغراض تحليل البيانات فهي فعالةٌ جداً في هذا المجال.

R

تعد R اللغة الأساسية لمجال تحليل البيانات، حيث أنها سهلة التعلم ولا تحتاج إلى العديد من المكتبات وأطر العمل الإضافية لتخصيصها كما تساعدك في الوصول لأفضل نتائج طرق تمثيل البيانات المختلفة وبناء النماذج الاحصائية المعقدة.

يستخدم محللو البيانات لغة البرمجة R لأنها تقدم حزماً إحصائية معدّة مسبقاً للتطبيقات الكمية المختلفة، كما يمكنها أن تتعامل مع الشبكات العصبية والوراثة والتخطيط المتقدم والانحدارات الخطية وغير الخطية، فضلاً عن كونها لغة برمجية مجانية ومفتوحة المصدر.

Java

Java هي لغة متعددة الاستخدام يتم تشغيلها على JVM (آلة جافا الافتراضية)، توفر هذه اللغة عالية الأداء العديد من الأدوات القوية في الأساليب التحليلية وعلوم البيانات والتعامل مع قواعد البيانات، تم بناء العديد من الأنظمة الحديثة اليوم باستخدام لغة Java، وتعتبر هذه اللغة أداةً مهمةً لتطبيقات البيانات المختلفة.

تتيح Java إمكانية النقل السلس بين الأنظمة الأساسية، مما يمكنك من كتابة الخوارزميات الحسابية المكثفة والمبنية على تعلم الآلة ML ورموز إنتاج محددة، كما أنها مثالية للتطبيقات الإحصائية والتحليلات التخصصية.

Scala

Scala هي لغة برمجة تدعم البرمجة الإجرائية والكائنية التوجه، تعمل هذه اللغة متعددة النماذج على JVM أيضاً، ولهذا السبب يفضل العديد من محللي البيانات استخدامها، خاصة أولئك الذين يعملون مع كميات ضخمة من البيانات.

كما تعمل لغة البرمجة Scala بشكل جيد مع محرك التحليلات الشهير Apache Spark، هذا يزيد من سهولة التعامل مع مجموعات ضخمة من البيانات، يتم تجميع Scala على Java bytecode مما يجعل من الممكن للغة العمل مع Java، كما تقدّم مجموعة متنوعة من الميزات والأدوات لكل من محللي البيانات وعلماء البيانات.

أي لغة برمجة يجب أن أتعلمها أولاً؟

يعتقدُّ أن لغة Python هي أول لغة برمجةٍ تم اختراعها لهذا الغرض (تحليل البيانات)  وهي واحدةٌ من أهم اللغات في هذا المجال، فضلاً عن انها من أكثر لغاتِ البرمجةِ شيوعاً وسهولةً في الاستخدام، وعلى الرغم من تعدد الاغراض التي يتم استخدام Python لأجلها إلا وأن دعمها لمنهجية البرمجة كائنية التوجه OOP يجعلها قادرة على العمل بشكل ممتاز في مجال تحليل البيانات.

كما أن الميزات التي تمت الإشارة إليها أعلاه ليست فقط لتحليل البيانات فلغة Python تعد من أسرع اللغات في معالجة البيانات، كما أن الحزم المرفقة والمكتبات تجعل من معالجة البيانات أمراً في غاية السهولة، حيث يمكن للمحللين قراءة وكتابة البيانات انطلاقا من ملف CSV خارجي باستخدام Python، فضلاً عن خوارزميات التعلم العميق والشبكات العصبية والحوسبة العلمية.

هل من الممكن أن يكون اختيارك للغة البرمجة المناسبة خاطئاً؟

على الرغم من أن معظم الأشخاص يخشون من اختيار اللغة الخاطئة أو غير المناسبة لعلم تحليل البيانات، إلا أنه في الحقيقة لا يوجد على الإطلاق ما يسمى باللغة الخاطئة، فجميع اللغات تؤدي المطلوب بامتياز ويمكنك الاستفادة من تعلمك لها ووجودها في السيرة الذاتية الخاصة بك يقدم لك قيمة مضافة في المجال.

كيف تتعلم تحليل البيانات

أن تصبح محلل بيانات هو طريق سيأخذ منك بعض الوقت، وهذا بسبب وجود بعض المواضيع والعلوم التي يجب عليك تعلمها لكي تكون مؤهلاً لسوق العمل، في البداية يمكنك التسجيل في معسكرات التدريب المنتشرة في مواقع الإنترنت أو أي دورات تدريبية متخصصة عبر الإنترنت، ستساعدك هذه المعسكرات والدورات التدريبية على وضعك في بداية الطريق من خلال تعلم المفاهيم الأساسية مما يمكنك من الانطلاق والتوسع إلى مواضيع أكثر تعقيدًا في تحليل البيانات لاحقا.

تعلم الأساسيات

الخطوة الأولى لدخول مجال تحليل البيانات هي إتقان الأساسيات، ينبغي عليك أيضًا تعلم أدوات تحليل البيانات المختلفة مثل Hadoop وSpark وMicrosoft Excel ولغات البرمجة مثل R وPython وmatplotlib وtableau وggplot2 لمساعدتك على نمذجة البيانات وتمثيلها بطريقة مميزة وجميلة.

تعلم لغة البرمجة

بعد إتقانك للأساسيات، حاول التركيز على لغة برمجة واحدة، من لغات البرمجة الأكثر شيوعًا لمحللي البيانات لغة Python وSQL و R. سوف تحتاج أيضًا إلى البقاء على اطلاعٍ دائمٍ بأدوات تحليل البيانات والتحديثات التي تطرأ عليها مثل لغات الاستعلام والجداول الإلكترونية.

تمثيل البناء

يشير تمثيل البيانات إلى الطرق والأدوات المختلفة التي يتم عرض البيانات من خلالها (تمثيل رقمي أو صوري أو على شكل مخططاتٍ ورسومٍ بيانية وغير ذلك) ستحتاج في هذه المرحلة لتعلم بعض أدوات وبرامج تمثيل البيانات  المختلفة مثل: PowerBi و Tableau و Plotly و Bokeh و Infogram، حاول أن تتدرب على تمثيل البيانات لتزيد من مهاراتك في هذا المجال وتطبيق كل ما تعلمته في الخطوات السابقة، يعتبر برنامج  EXCEL أيضاً أحد الأدوات المهمة في تحليل البيانات لما يحتويه على إجراءات تساعد في الحسابات وبناء الرسوم البيانية البسيطة وتعديل المعلومات وإضافتها إلى الخلايا بطريقة سهلة.

شارك في المجتمعات

لا يمكنك أن تتعلم أشهر لغات البرمجة لتحليل البيانات بمجرد مشاهدة الدورات والفيديوهات التدريبية، فإن انضمامك إلى مجتمعات من الخبراء في هذا المجال وتبادل المعلومات والآراء فيما بينكم سيساعدك على صقل ما تعلمته من معلومات ومهارات وتطبيقه في الواقع، فمعظم محللي البيانات يفضلون مشاركة أعمالهم وإنجازاتهم في المجتمعات، وهذا ما سيفتح لك العديد من الآفاق وسيزيد من مداركك ومهاراتك، من أمثلة المنتديات والمجتمعات التي يمكنك الانضمام إليها: Reddit وGitHub وLinkedIn

أفضل المصادر لتعلم أشهر لغات البرمجة لتحليل البيانات

  • Khan Academy . يقدم هذا الموقع دروسًا في الإحصاء والرياضيات والجبر الخطي وحساب التفاضل والتكامل، ويعّدُ مثالياً للأشخاص الذين ليس لديهم معرفة مسبقة بتحليل البيانات.
  • Kaggle . تقدم هذه المنصة موارد وأدوات لمساعدتك على تعلم تحليل البيانات، وتمكن المستخدمين من نشر ومشاركة مجموعات البيانات المعقدة وبناء النماذج واستكشافها.
  • KD nuggets . يقدم موقع KDnuggets دروسًا حول مواضيع متعددة مثل استخراج البيانات، والذكاء الاصطناعي، وتحليل البيانات الضخمة والتعلم الآلي، كما يحتوي على أدوات تعليمية للتطوير المهني.
  • GitHub انه ليس مجرد مستودع للأكواد والبرمجيات، بل يحتوي على مشاريع ودروس تعليمية حول التعلم الآلي وتحليل البيانات أيضاً، فضلاً عن إمكانية استخدام النظام لبناء معرض أعمالك الخاص في المجال من خلاله.
  • DataCamp تقدم هذه المنصة التفاعلية دورات لتحليل البيانات وهي موجّهة بشكل أكبر للمبتدئين في هذا المجال.

هل أنت مستعد لدخول مجال علوم البيانات؟

في النهاية وكما ذكرنا سابقاً فإن علم تحليل البيانات يعتبر أحد المجالات المهمة والتي تساعد الشركات على التقدم على منافسيها من خلال مساعدتهم في تقليل المخاطر المرتبطة بصنع القرار وتقليل معدل عدم الثقة لدى متخذي القرار، وكمحلل بيانات ستحتاج للتعامل مع بعض لغات البرمجة ولعلَّ Python هي أشهرها والموصّى بها في مجال تحليل البيانات نظراً لسهولتها وميزاتها المتعددة.

هناك العديد من اللغات الأخرى التي يمكنك تعلمها ومنها SQL وScala وJava وR كما ينبغي عليك تعلم الأدوات المساعدة والمستخدمة في هذا المجال بالإضافة لتعلم تمثيل البيانات ومشاركة خبراتك ومهاراتك مع الزملاء والخبراء في المجال من خلال انضمامك للمجتمعات والمنتديات المهتمة في تحليل البيانات.

اترك ردًا

Your email address will not be published.