حسنا كنت قد كتبت اجابة وحذفتها لانني شعرت انها غير مرتبة ولا تجيبك مباشرة على سؤالك. مجال تحليل البيانات data analysis هو فرع عمليا من علم البيانات data science, الذي يرتكز على الاحصاء، وطبعا الاحصاء بدوره نظرياته معتمدة على الرياضيات. الان هناك طريقين، اذا اردت ان تكون data analyst, وهو الموضوع الاقل صعوبة، هناك الكثير من الدورات ويمكنك تعلم الاساسيات بيرعة وعملك بالاساس سيكون عادة في ال excel, tableau... وهي بالعادة هناك طرق "مبنية" للتحليل ولا تحتاج لكتابة أي كود. لكن ان اردت ان تصبح محترفا في مجالك وتحمل مجال اوسع فخيار ال data scientist ممتاز لكنه غير سهل، عليك ان تجدّ بالدراسة، يمكنك تعلم احصاء وبعدها هذا اللقب او حسب المسارات في بلدك... الان عالم البيانات يستخدم البرمجة بالاساس والمستخدم في التحليل في هذه الاونة R, python... يمكنك استخدام تطبيق spyder للبايتون وتطبيق Rstudio لل R... حسنا ما الفرق في العمل غير الطرق؟ محلل البيانات data analyst يقوم بتحليل البيانات الموجودة في الشركة او المؤسسة لوصف الوضع والتطور والعلاقات بين المتغيرات عن طريق رسوم ونتائج معيّنة للعيّنة وما الى ذلك، واما عالم البيانات فبالاضافة الى ما يعمله محلل البيانات يقوم ببناء models او machines لتوقع ماذا سيحدث بناء على ما في يديك(ساوضح لك هذا) ، وبالاساس يتم استخدام ML اختصار ل machine learning... مثلا مستشفى لديهم عينة حالات عن اشخاص قامو بأخذ لقاح معيّن، وتظهر في البيانات عدة متغيرات في الجسم والمتغير المهم فرضا هو x, بناء على معلومات الاشخاص ونسب امور معينة في الدم وما الى ذلك يتم بناء ML وتقسيم الداتا ل train , test وكل هذه التفاصيل ستذكرها ان تعلمت الموضوع؛ وبعد ذلم يمكنهم توقع x بناء على معلومات شخص اخر غير موجود بالبيانات... طبعا لكل model هناك نسبة خطأ وظيفتك تقليله... ملاحظة مهمة جدا كثيرا ما يتهاون من يريد تعلم الموضوع بها وهي الاحصااااء الاحصااء امر اساسيي في تحليل البيانات... هي التي ستفرق بين الذي يفهم ماذا يعمل وبين من يريد فقط اخذ نتائج واظهارها.
لعرض الإجابة في فدني اضغط هنا