الذكاء الاصطناعي وتحليل البيانات هما ركيزتين أساسيتين في عصر التحول الرقمي حيث أن قوتهما الحقيقية تظهر عندما يعملان معا لأنهم يشكلو نظام متكامل لإنتاج المعرفة والتنبؤ واتخاذ القرار لذلك يعتبر عنصر البيانات هو الوقود الأساسي للذكاء الاصطناعي وأيضا الذكاء يحتاج كميات ضخمة من البيانات ليتعلم منها وكلما كانت البيانات أوضح وأكثر تنوع كلما كانت نتائج AI أدق وأعمق إذن لا يوجد ذكاء اصطناعي قوي دون تحليل بيانات قوي.
أيضا تحليل البيانات هو المرحلة التحضيرية للذكاء الاصطناعي لأن قبل بناء نموذج AI تمر البيانات بمراحل تحليلية أساسية منها تفسير الأنماط والعلاقات والتحقق من الاتساق ثم استخراج السمات لأن هذه الخطوات تمثل 70% من نجاح أي نموذج AI لذلك الذكاء الاصطناعي يمثل أعلى درجات تطور تحليل البيانات. فإن العلاقة بينهما علاقة تكاملية وليست بديلة لأن تحليل البيانات يوفّر البنية والذكاء الاصطناعي يضيف القدرة التنبؤية والذكاء.
كورسات مجانية في الذكاء الاصطناعي وتحليل البيانات :
1. كورس Google Data Analytics Professional Certificate يغطي مبادئ التحليل وإعداد التقارير وقصّ البيانات ومهارات التوظيف المصاحبة. حتي يخرج من الكورس قادر علي انشاء مشاريع تطبيقية وشهادة احترافية مرتبطة بتجمع شركات توظيف ويكون من مبتدئ → متوسط لذا مناسب لمن يبدأ من الصفر. ومدتة من 3–6 أشهر عند الدراسة الجزئية ومن حيث التكلفة يكون قابل للمراجعة مجانًا والشهادة عبر الاشتراك في Coursera لكن المحتوى نفسه متاح.
2. Google — Advanced Data Analytics / دورات Google Career (Coursera / Grow.Google) هي عبارة عن امتداد عملي للكورسات الأساسية لشرح نماذج إحصائية متقدمة ومقدمة في بناء نماذج تنبؤية. ثم تصور متقدم ودمج أدوات الذكاء الاصطناعي في التحليل حتي ينشئ مشاريع تتضمن نماذج تنبؤية بسيطة. وربط بالوظائف عبر شبكة Google Career وتكون مناسبة لمستوي متوسط → متقدم ومده الكورس تعتمد عادة علي مجرد أشهر قليلة.
3.كورس IBM Data Analyst & IBM Data Science Professional Certificates يهتم بالمكتبات برمجية لكي يقوم بعمل مشاريع جاهزة في بايثون وJupyter يمكن وضعها في Portfolio مع تعريف جيد لأساسيات ML مستوياته تكوم متوسط ومبتدئ→متقدم لمسار Data Science. وأيضا تكون كل شهادة سلسلة من المساقات وعادة 3–6 أشهر للمسار الواحد عند الدراسة الجزئية وأهم ما يميز الكورس أنه يقدم IBM موارد مهنية وتحضيرية للمقابلات.
من أهم الدورات المتاحه :
4. وجود كورس MLCC عبارة عن مدخل عملي ومكثف للتعلم الآلي من حيث مفاهيم أساسية وتدريب نماذج خطية وشبكات عصبية بسيطة لبناء نموذج ML بسيط وإجراء تقييم أداء وتجارب على مجموعات بيانات فعلية ويكون مناسب لمن له خلفية رياضية بسيطة أو خبرة برمجية أساسية. حيث أن المدة ذاتيه وتقديريه من أسابيع إلى شهر حسب السرعة وأيضا يكون مجاني بالكامل ومن Google Developers.
5. edX — MicroMasters دورات متقدمة (MITx / HarvardX …) تلك الدورات عبارة عن برامج أكاديمية عميقة في الإحصاء، تعلم الآلة، تحليل البيانات المتقدم، رياضيات البيانات، ونماذج زمنية والمستوى أقرب للدرجات العلمية حتي يتمكن من تحويل بعض MicroMasters لائتمانات دراسية لاحقا. وهو ليس للمبتدئين لكن لـ فئات متوسط → متقدم → أكاديمي لكن هو أفضل اختيار تعليمي لمن يسعى لقاعدة نظرية قوية أو متابعة دراسات عليا لاحقة.
أقرأ أيضا : كيف تبدأ في مجال الذكاء الاصطناعي بدون خبرة
خطوات اختيار الكورس المناسب :
1. قم بتحديد هدفك المهني بدقة واذا كنت تريد وظيفة دخولية كمحلّل بيانات؟ اختر مسار Data Analytics. لكن تصنيف إلى Data Science/ML ؟ ابدأ بمسار تحليلي ثم أضف ML Crash Course ومسارات إحصاء/برمجة. وأيضا اذا تريد أساسًا نظريًا أو اعتزام متابعة ماجستير؟ فكر في MicroMasters.
2. قيم مواردك من حيث امتلاكك وقت يومي محدود (1-2 ساعة) اختر كورسات من نوع «Professional Certificate» لأنها ذات مساقات قصيرة ومحددة. وإن لم تكن لديك خلفية برمجية ابدء بـGoogle Data Analytics. أو دورات تحليل بيانات تركز على Excel/Sheets ثم ترقي تدريجيا إلى Python.
3. تأكد من وجود مخرجات عملية وحفظها في Portfolio وأي كورس تختاره الأهم أن يحتوي على مشروعات تطبيقية. لأن أصحاب العمل يهتمون بالـ Portfolio أكثر من عدد الشهادات ولابد من تقييم التكلفة الحقيقية. لأن معظم المنصات تسمح بالـaudit مجانا لكن لو الشهادة مهمة لك وظيفيا فكر بالميزانية.
4. تدرج مسار 3 خطوات نموذجي للبدء حيث الأساس وهو لبناء مهارات جمع وتنظيف وتحليل البيانات. ثم التوسيع عن طريق كورسات إحصاء/SQL/بايثون وفي النهايه تأتي مرحله التخصص الا وهي طريقة تحويل النماذج لمنتجات. مع قراءة تقييمات المتعلّمين السابقين لتري نقاط القوة والضعف العملية.
العلاقة بين الذكاء الاصطناعي وتحليل البيانات :
بعد ما ينتهي محلل البيانات من تنظيف وتفسير البيانات يبدأ دور الذكاء الاصطناعي في تحليل أنماط معقدة لا يراها الإنسان بسهولة والتنبؤ بالمتغيرات المستقبلية لإعطاء توصيات ذكية واختراع طرق في التعامل مع بيانات ضخمة بسرعة عالية. وهنا يتحوّل التحليل من مجرد وصف الماضي إلى التنبؤ بالمستقبل.
العلاقة بينهم تكامل وظيفي حيث أن تحليل البيانات = فهم الواقع الحالي حيث أن الذكاء الاصطناعي = توقع الواقع القادم. وليكن هناك مثال في التعليم يقوم التحليل بقياس درجات الطلاب لفهم نقاط الضعف أما الذكاء الاصطناعي يتوقع students at-risk في المستقبل. لذلك جمع تلك المجالين يتنهو بقرارات ذكية.