Postagens do Canal تحليل البيانات - Data Analysis

"بَلْ أَحْيَاءٌ عِنْدَ رَبِّهِمْ يُرْزَقُونَ..
فَرِحِينَ بِمَا آتَاهُمُ اللَّهُ مِنْ فَضْلِهِ وَيَسْتَبْشِرُونَ بِالَّذِينَ لَمْ يَلْحَقُوا بِهِمْ مِنْ خَلْفِهم "

الشهيد يحيى السنوار..حارب لاخر نفس حتى مع اصابته حاول التخلص من الدرون باستخدام عصا صغيرة

تقبله الله واسكنه فسيح جناته 🤲

ايه أفضل الطرق تستغل بيهم وقتك - كمحلل بيانات ؟؟

البودكاست الطرق الطرق علشان تشتغل وقتك في انك تعرف أكثر عن المجال ، تتعلم مهارة جديدة ، وتسمع لتغيرك هشارك معاكوا 6 بودكاست عن تحليل البيانات استفدت منهم

1- Arabic Data Podcast
2- DataFramed
3-Data Futurology
4-How to Get an Analytics Job
5-Analytics Power Hour
6-Data Science at Home

بسمع كل البودكاست على تطبيق castbox على الموبايل وممكن تسمعه على الموقع عادى والاثنين مجانا

لو بتدور على شغل كـ Data Analyst أو حتى لسه بتفكر تبدأ في المجال ده، ممكن تمشي على الخطوات دي على LinkedIn لمدة 6 شهور على الأقل وهتشوف النتايج بنفسك..

»» افتح LinkedIn واعمل سيرش على "Data Analyst".من الفلاتر اختار "People" عشان تحدد الناس اللي شغالين في المجال ده
»» ادخل على الحسابات الشخصية بتاعتهم وضيفهم عندك
»» لما تدخل على بروفايل حد، انزل على الخبرات بتاعته وشوف شغال فين وادخل على صفحة الشركة واعملها متابعة وممكن تعمل ملف Excel تسجل فيه أسامي الشركات ومواقعهم عشان تتابعهم بعدين..
»» لما تدخل على صفحة الشركة في LinkedIn، استخدم الفلتر "People" (اللي موجود جنب "Posts" و"About") عشان تشوف كل اللي شغالين في الشركة وضيف أي حد شغال Data Analyst في الشركة دي..

»» كمان ضيف أي حد من الـ HR أو مديرين ممكن يكون ليهم علاقة بالمجال.. حاول تستغل عدد الناس اللي تقدر تضيفهم كل شهر بشكل كويس، لأن LinkedIn بيسمحلك بعدد محدد..

بكده هتلاقي صفحتك كلها مليانة ناس ومحتوى ليه علاقة بمجال الـ Data Analysis، وهتتعرض لوظايف بتتنشر في بوستات على صفحتك الرئيسية.. وده لأن حوالي 70% من الوظايف ما بتنزلش في قسم الـ "Jobs" وبتكون موجودة في منشورات الناس..

كمان هيتعملك توصيات أو عروض شغل من الناس اللي ضفتهم على البروفايل، وده هيساعدك توصل لفرص شغل جديدة..

»» لو بتدور على شغل في دولة معينة، كل اللي عليك إنك تزود الدولة في الفلتر وانت بتعمل سيرش على "Data Analyst" في الأول، وبكده تقدر توصل للشركات اللي في أي دولة عن طريق الناس اللي شغالين فيها..

أصعب خطوة هي أول شغلانة، ودي بتحتاج مجهود وصبر واستمرارية.. بالتوفيق للجميع

دا جروبنا على فيسبوك لو حبيت تنورنا 😃
ماشاء الله كل اللي بينشر بيعلن عن دورات لسه رافض اكتر من 30 بوست
عايزين حد يفيد الناس ويكتب معلومة 😃

https://facebook.com/groups/904958551428980/

تقريبا مفيش حاجه اسمها انك معاك داتا ، تروح تعمل بيها Dashboard او Report علطول كدا.
دا ممكن حد لسه مبتدئ ، لكن متتعودش علي كدا

لازم توظف ال Tools بتاعتك صح عشان تكسب Mindset قويه..

مثال على اي داتا معاك:

- خطوة ال Data Overview
يعني تقرأ الداتا وتطلع الاسئله ال هتجاوب عليها وتحدد العلاقات ال عاوز تشوفها وبناءا عليه هيتاخد قرارات للبيزنس ده

- خطوة ال Data Cleaning
تنظف البيانات دي عشان تطلع نتائج مظبوطه
زي مثلا ال DataTypes Format و ال Outliers وهكذا

- خطوة ال Data Exploration / EDA
دي بقا اهم مرحلة حرفيا ولازم تتمرن عشان تبقي قوي فيها.
الاسئلة ال انت حددتها فوق
محتاج بقا تجاوب عليها بدقه ( لو خطأ بسيط هيعمل نتائج في حته تانيه ودي كارثه جدا )

- اخر خطوة بقا
خطوة ال Data Visualization & Storytelling
شويه الاسئله والريلاشنز ال طلعتها دي من المرحله ال فاتت
محتاجين بس نعملها Charts & Graphs
عشان تبقي سهله تتقرا ومتبقاش مجرد صفوف واعمله وتاخد وقت كتير لما تقرأها

---
لا تنسونا من دعائكم💙🌹
By : Tarek Ahmed
اعادة نشر

قبل ما تسأل ال AI أي سؤال عويص، اكتب له الصيغة دي الأول:

I want you to answer my questions by performing a series of steps involving asking sub-questions as you proceed to derive a final answer. You are to identify relevant sub-questions one at a time, answer each such sub-question one at a time, and then use those series of answers to reach a final overall answer. Do you understand these instructions on how I want you to solve problems?

بعد كدة اكتب السؤال بتاعك

الإجابة بتاعته هتمشي في مسار عميق مختلف خالص عن اللي انت متعود عليه

رابط المقالة الكاملة اللي بتشرح الصيغة دي https://www.forbes.com/sites/lanceeliot/2024/09/07/ingenious-self-ask-prompting-technique-boosts-generative-ai/

مفتاح اتخاذ القرارات الصحيحة

كل قرار مهم بيتاخد في حياتنا أو شغلنا بيبدأ من معلومة.. وتحليل البيانات هو اللي بيحول المعلومة دي من مجرد رقم إلى أداة قوية تساعدنا نمشي طريقنا بثقة مبنية على اسس علمية.. بدايةً من تحسين أداء الأعمال لغاية اتخاذ قرارات شخصية مدروسة..

تحليل البيانات بيتيح لنا النظر للأمور من منظور مختلف، نقدر من خلاله نحدد الفرص، نتجنب المخاطر، نحقق أهدافنا...

الفرق بين النجاح والفشل أحيانًا بيكون مجرد قرار واحد، وتحليل البيانات هو اللي بيساعدنا ناخد القرار الصح في الوقت المناسب..

بوست مهم لكتير منكم ..

انهارده هندخل الفيسبوك لأول مرة ك جروب 😃
لو عندك سؤال او استفسار انضم للجروب هنا وهنبني مجتمع مع بعض يساعد نفسه بنفسه

اللي جاي هيبسطكم 😃🤍

الرابط: https://facebook.com/groups/904958551428980/

ازاي تعزز معرفتك بالإحصاء التطبيقي عشان تواكب التطورات الحديثة؟

الإحصاء التطبيقي جزء لا يتجزأ من تحليل البيانات واتخاذ القرارات في المجالات المختلفة.. مع التطور السريع للتكنولوجيا وتزايد الطلب على المهارات الإحصائية، لازم تطور نفسك وتحدث معرفتك عشان تفضل مواكب للتطورات الحالية. في البوست ده، هنتكلم عن أهم الخطوات والمصادر اللي هتساعدك تعزز معرفتك بالإحصاء التطبيقي وتطبقها بشكل عملي.


»» كورسات أونلاين:
- Coursera: دورات زي "Statistics with Python" أو "Statistical Inference" من جامعات عالمية زي ستانفورد أو جونز هوبكنز.
- edX: بيقدم كورسات إحصاء تطبيقي من مؤسسات معروفة زي MIT وHarvard.
- Khan Academy: كورس مجاني في الإحصاء التطبيقي، بيقدم أساس قوي مع أمثلة تفاعلية.

»» كتب :
- "Practical Statistics for Data Scientists": الكتاب ده بيغطي موضوعات كتير في الإحصاء التطبيقي، مع تركيز على التطبيقات العملية في علم البيانات.
- "An Introduction to Statistical Learning": بيقدم مقدمة شاملة لتعلم الإحصاء التطبيقي وتعلم الآلة، مع أمثلة عملية باستخدام R.
- "Applied Predictive Modeling": بيهتم بكيفية استخدام الإحصاء لتحليل البيانات والتنبؤات في مجالات مختلفة.

»» مواقع وموارد إلكترونية:
- Towards Data Science (على Medium): منصة بتوفر مقالات حديثة وموارد تعليمية متخصصة في الإحصاء التطبيقي وتحليل البيانات.
- Stack Overflow وCross Validated: منتديات تقدر تسأل فيها وتتعلم من خبرات الناس التانية في المجال ده.

»» تطبيق عملي:
- اشتغل على مشاريع صغيرة بتتضمن تحليل بيانات حقيقية. مواقع زي Kaggle بتوفر لك مجموعات بيانات ومسابقات ممكن تساعدك تطبق اللي اتعلمته.
- استخدم برامج زي R وPython عشان تطبق المفاهيم الإحصائية بشكل عملي على البيانات.

»» الانضمام لمجتمعات تعليمية:
- انضم لمجموعات على LinkedIn أو Reddit اللي مهتمة بالإحصاء التطبيقي وتحليل البيانات، وتبادل الأفكار والمصادر مع المحترفين في المجال.

بالطريقة دي، هتقدر تطور معرفتك وتبقى جاهز لتحديات العصر الحديث في الإحصاء التطبيقي وتحليل البيانات.

» علاقة تحليل البيانات بالذكاء الاصطناعي :

تحليل البيانات والذكاء الاصطناعي مرتبطين ببعض بشكل كبير، لأن الذكاء الاصطناعي قائم على استخدام البيانات وبيستخدمها يشتغل صح ويحقق فعالية أكتر...

»» التعلم الآلي:
الذكاء الاصطناعي يعتمد على تقنيات التعلم الآلي اللي بتحتاج تحليل كميات ضخمة من البيانات. مثلاً، لو عايز تدرب نموذج عشان يتعرف على الصور، هتحتاج تقدم له مجموعة كبيرة من الصور وعلاماتها. النموذج بيتعلم من الأنماط والاختلافات في البيانات عشان يعرف يتعرف على الصور الجديدة بدقة. التعلم ده بيساعد النظام إنه يتحسن مع الوقت بناءً على التجربة والبيانات الجديدة، وبالتالي يكون أكثر فعالية.

»» تحسين القرارات:
الذكاء الاصطناعي بيستخدم البيانات لتحليل الأنماط والاتجاهات في السوق أو سلوك العملاء. مثلاً، الشركات بتحلل بيانات المبيعات والتفاعل مع العملاء عشان تطور استراتيجيات تسويقية أفضل. تحليل البيانات بيدينا رؤى مبنية على الحقائق والاتجاهات، مش مجرد تخمين، وده بيساعد الشركات تتخذ قرارات أكتر دقة وفعالية.

»» التخصيص:
الذكاء الاصطناعي بيحلل بيانات المستخدمين، زي تفضيلاتهم وسلوكهم على الإنترنت، عشان يقدم لهم محتوى أو خدمات تتماشى مع اهتماماتهم. مثلاً، مواقع التواصل الاجتماعي بتعرض لك إعلانات أو منشورات بتناسب اهتماماتك بناءً على بياناتك. التخصيص ده بيخلي التجربة أكتر ملاءمة وفعالية، وبالتالي يزيد من رضا المستخدم ويعزز التفاعل.

»» الأتمتة:
الذكاء الاصطناعي بيستخدم البيانات عشان ينظم العمليات اللي كانت محتاجة تدخل بشري في السابق. مثلاً في التصنيع، ممكن تستخدم الذكاء الاصطناعي لتحسين خطوط الإنتاج وتقليل الأخطاء من خلال تحليل البيانات التشغيلية. الأتمتة بتحسن الكفاءة وتقلل التكاليف، وبتخلي العمليات أسرع وأكثر دقة.

بالمجمل، تحليل البيانات هو الأساس اللي الذكاء الاصطناعي بيبني عليه عشان يحقق الأداء الأمثل واتخاذ قرارات أفضل وتقديم خدمات مخصصة. البيانات هي الوقود اللي بيخلي الذكاء الاصطناعي أكثر قوة وفعالية في مجالات مختلفة..