نجلاء Data+AI
نجلاء Data+AI

@passionategirlN

24 تغريدة 69 قراءة Mar 23, 2023
مرحبا....بحكم كثرة الأسئلة اللي توصلني عن البداية في مجال تحليل البيانات رح اسرد عن هذا الموضوع بطريقة مختلفة ورح اصحح بعض الأفكار المغلوطة في المجال, الثريد بعنوان كيف ابدأ صح
أولا قبل كل شئ: لاتوجد خلطة سحرية تخليك تتشبع وتفهم المجال بالكامل في شهر او شهرين
او شغل في مشروع او ثنين المجال عميق وكل ما كبرت الداتا كبر معها التحدي , الأستمرارية هي مفتاح النجاح , قبل مانبدأ نذكر المصادر لازم تكون عارف ان اهم مهارة لازم
تكون عندك كمحلل بيانات هي مهارة البحث , طبيعي رح تواجة مشاكل معقدة ما انذكرت في أي كورس او أي مصدر ,خليك مستعد وتذكر:
Every Business is a data business
ولازم تنمي مهارات مثل , حل المشكلات, التفكير الأستراتيجي,العصف الذهني, وفهم سياق البيانات لازم تفهم المشكلة بالكامل والداتا اللي تتعامل معها,لازم تعرف تفكر مثل صاحب البزنس وتحلل كشخص تقني ومهم تعرف انك انت حلقة الوصل بين التقنيين واصحاب القرار
طيب...مع اني اشوف لاغنى عن قرائة الكتب بس هنا رح انزل مقالات مهمة للناس اللي ماتحب تقرأ كتب.
بعض المصادر الى تقدر تدور فيها هنا
Querying nested-data
Building an ETL Pipeline / Incremental Loading
Database sharding vs partitioning
Data Dependency (Mainly in Pipelines)
SQL Tuning/Debugging
Data Validation Methods/Techniques
Data Analysis Process/Methods
Interview Questions (SQL/Python/Tableau etc)
Advanced (SQL /Python etc) Concepts/Techniques
Storytelling Techniques & Mistakes
ثالثا البدء في مشاريع عشان تسوي مشاريع تحتاج داتا وهذي اللى توفره هذي المواقع المختلفة ، طبعا اختيارك للداتا رح يكون مبني على كذا نقطة
واهم نقطتين:
- اهتمامك بنوع الداتا لو مهتم بالتسويق اختار داتا مخصصة بالتسويق
- الشركة اللي تطمح تشتغل فيها اختار الداتا القريبة من الشركة والبيزنس اللى حابب تشتغل فيه)
طيب...احنا الان انتهينا من سرد المصادر ..رح اذكر اهم الأخطاء اللي يقعون فيها المبتدئين عند البدء في مشاريع:
استخدام عينة من الداتا تكون صغيرة جدا - Use a sample that is too small
سؤء التعامل مع ال Outliers
الخلط بين الارتباط والعلاقة السببية
- Report correlation as causation
عدم الفهم العميق للمشكله لعدم فهم الاهداف
نجي لاخر نقطة اهم نقاط لازم تكون في الDashboard
- العنوان يكون واضح ومفهوم
-معرفة من الأشخاص اللي رح يقرأون تقريرك النهائى
-استخدم المساحات البيضاء لتسهيل قراءة الكلام
أخيراً البودكاست
1-Arabic Data Podcast
2-Data Framed
3-Data futurology
4-How to get an Analytics job
5-The Analytics power hour
6-Data Science at home
طيب رح اذكر أخطأ انتبه تقع فيها وانت تبحث عن عمل في تحليل البيانات
-البحث عن عمل بمسمى محلل بيانات او Data Analyst فقط
بينما أسماء الوظايف والفروع اللي تندرج منها كثيرة اهمها :
1-sales Analyst
2-product Analyst
3-workforce Analyst
4-marketing Analyst
لازم تفعل هذي ال keyword
التحليل بدون هدف ما يضيف لك قيمة مهمة في التحليل او البحث عن عمل، اول سؤال رح يسألك المسؤول عن المقابلة وماهي المشكلة اللي وجدتها او وماهو الاقتراح اللي وضعته لحلها
التمسك بأداة اكثر من التمسك بالهدف والغرض منها، المرونة في التنقل الأدوات عنصر أساسي ومهم في مهمة التحليل
مو مهم اشتغلت بالبايثون او الRالمهم انك عرفت توجد المشكلة وتسوي تحليل كامل ومناسب
لاتتوقع ان المقابل رح يسألك عن شغلك بس، منطقي انه رح يتطرق الأسئلة مثل :
الفرق بين التحليل الوصفي و التنبؤي؟
أنوع البيانات الإحصائية؟
الفرق بين sample وpopulation؟
بعض أدوات تحليل البيانات؟
ماهي المشاكل اللي ممكن تكون في البيانات قبل تحليلها؟
كيف نحدد القيم الشاذة outliers؟
وكيف نتعامل مع الmissing values؟
ماذا يقصد ب Exploratory Data Analysis (EDA)؟
واخر ما اريد اضافته.. إذا كنت تريد ان تتميز، إنسى من فكرة تخصيص وقت في اليوم الخخ، بكل صراحة النجاح في البداية يتطلب العمل المضني، وعدم التوازن، الأحترافية الكاملة في الأداء، وغالباً يكون الدافع الهوس في الصعود والنجاح، اعتدل في كل شيء، ألا في حلمك، تطرف بالكامل

جاري تحميل الاقتراحات...