1. محلل بيانات (Data Analyst)
🔍 ماذا يفعل؟
محلل البيانات يشبه “المحقق الرقمي”. يقوم بجمع البيانات من مصادر مختلفة (مثل المبيعات أو العملاء)، ثم ينظفها ويحللها باستخدام برامج مثل Excel أو Python أو SQL، ليجيب على أسئلة مثل:
- ما سبب انخفاض المبيعات هذا الشهر؟
- ما هو أكثر منتج يشتريه العملاء؟
📊 هدفه: مساعده الشركات في فهم ما يحدث داخلها من خلال الأرقام والرسوم البيانية.
كيف تصبح متخصص تحليل البيانات في 2025
Data Analysis with Python تحليل البيانات مجانًا بشهادة من IBM
ما هو تحليل البيانات؟ وأهميته في سوق العمل
دورة تحليل البيانات: بوابتك لفهم البيانات واتخاذ القرارات
2. عالم بيانات (Data Scientist)
🧠 ماذا يفعل؟
عالم البيانات هو الشخص الذي يأخذ تحليل البيانات إلى المستوى التالي. لا يكتفي بفهم الماضي، بل يحاول التنبؤ بالمستقبل باستخدام تقنيات مثل الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي (Machine Learning).
🤖 مثال: يستطيع بناء نظام يتنبأ بالمنتجات التي قد يرغب العملاء في شرائها مستقبلاً.
3. محلل أعمال (Business Analyst)
💼 ماذا يفعل؟
يركز على احتياجات الشركة وليس فقط على الأرقام. يترجم الأرقام والتحليلات إلى قرارات يمكن للإدارة اتخاذها.
💡 مثال: إذا أظهرت البيانات أن هناك مشكلة في عملية البيع، يقترح تغييرات في طريقة العمل لتحسين النتائج.
4. مهندس بيانات (Data Engineer)
🛠️ ماذا يفعل؟
هو الشخص الذي يبني “البنية التحتية” التي تجعل البيانات متاحة للمحللين والعلماء. يتعامل مع قواعد البيانات، وينشئ أنظمة تنقل البيانات من مكان إلى آخر بشكل آمن وسريع.
🏗️ مثال: يقوم بإنشاء نظام يجمع بيانات المستخدمين من التطبيق كل دقيقة ويحفظها في مكان آمن.
5. محلل ذكاء الأعمال (BI Analyst)
📈 ماذا يفعل؟
يركز على تقديم المعلومات بطريقة مرئية وسهلة الفهم باستخدام أدوات مثل Power BI أو Tableau.
🖼️ مثال: يصمم لوحات معلومات تفاعلية توضح للإدارة أداء الشركة لحظة بلحظة.
6. مهندس تعلم آلي (Machine Learning Engineer)
🤖 ماذا يفعل؟
يتخصص في بناء خوارزميات (برمجيات تتعلم من البيانات) لاستخدامها في تطبيقات واقعية مثل التوصيات أو التصنيفات أو التنبؤات.
🎯 مثال: تطوير نموذج يقترح أفلامًا للمستخدمين بناءً على تفضيلاتهم السابقة (كما في Netflix).
7. محلل البيانات الضخمة (Big Data Analyst)
🌐 ماذا يفعل؟
يتعامل مع كميات هائلة من البيانات التي لا يمكن معالجتها بالطرق التقليدية. يستخدم أدوات خاصة مثل Apache Spark أو Hadoop.
📊 مثال: تحليل بيانات مئات الآلاف من المستخدمين في الوقت الفعلي لفهم سلوكهم.
