أفضل 10 كورسات مجانية لتحليل البيانات في 2024

إذا كنتَ ترغبُ في وظيفةٍ مستقرَّةٍ وثابتةٍ ومتناميةٍ أو تريد تعزيز عملك الخاصّ -مهما كان مجاله- للحصول على حصَّة الأسد في نفط العصر الحديث، فلا بدَّ أن تبدأ الآن في واحدٍ أو أكثر من الكورسات المجانية لتحليل البيانات، فهذه هي الوظيفة التي ستعتمدُ عليها جميع الشَّركات والمؤسَّسات والهيئات -خلال سنواتٍ قليلةٍ- في وضع الخطط واتِّخاذ القرارات والتَّعرُّف على اتّجاهات الجماهير والتَّنبُّؤ بتحرُّكات الأسواق.

تتطلَّب هذه الوظيفة فقط تعلُّم لغةٍ برمجيَّةٍ أو اثنتين مع معرفةٍ بعلم الجبر الخطّي والتَّفاضل والتَّكامل والإحصاء والرّياضيَّات المتقطِّعة، وهي مثل أيّ وظيفةٍ برمجيَّةٍ أُخرى لها مستوياتٌ عدَّةٌ، وكلُّها مطلوبةٌ بشدَّةٍ خلال السَّنوات المقبلة، خصوصاً مع النَّقص الحادّ بهذا المجال في العالم العربيّ. وللدُّخول لهذا العالم شديد الاتّساع والتَّعرُّف على طريقة تحليل البيانات بمهارةٍ، سنعرض معاً أفضل 10 كورسات مجانية لتحليل البيانات يُمكنك البدء بها.

كورس Learn to Code for Data Analysis

• المنصَّة: OpenLearn.
• المستوى: مبتدئ.
• المدَّة: 8 أسابيع.
• رابط الاشتراك: هنا.

مقدَّمٌ من منصَّة OpenLearn التَّابعة للجامعة المفتوحة في المملكة المتحدة، ومدَّةُ كورس تعلم البرمجة لتحليل البيانات هي 8 أسابيع فقط؛ لتخرج بفهمٍ قويٍّ لمفاهيم البرمجة الأساسيَّة لتحليل البيانات وكتابة الخوارزميَّات التَّحليليَّة البسيطة مع تمارين تفاعليَّةٍ وشهادةٍ مجانيَّةٍ في النِّهاية، ويمكن لأيّ شخصٍ التَّقديم بها ومشاركة النَّتيجة والاختبارات.

كورسات Free data science and data analytics

• المنصَّة: Udemy.
• المستوى: مبتدئٌ ومحترفٌ.
• المدَّة: عدَّةُ دوراتٍ.
• رابط الاشتراك: هنا.

سوف تجد مع منصَّة Udemy طيفاً واسعاً للغاية من دوراتٍ تدريبيَّةٍ مجانيَّةٍ مدَّتها بضع ساعاتٍ فقط؛ لتأخذ فكرةً عامَّةً أو متعمّقةً عن تحليل البيانات، إذ من مميزات يوديمي أنَّ الشَّرح مُبسَّطٌ. كما تتوفَّر تقييماتٌ شاملةٌ لكلّ كورسٍ، يُمكنك الاستعانة بها لتحديد الدَّورة التَّدريبيَّة التي تحتاج البدء بها، سواءً للتَّعرُّف على لغة برمجةٍ محدَّدةٍ أو لمعرفة طريقة تحليل البيانات لمشروعٍ محدَّدٍ. ^[1]  

كورس Introduction to Data Analytics

• المنصَّة: IBM.
• المستوى: مبتدئٌ.
• المدَّة: 13 ساعة.
• رابطُ الاشتراك: هنا.

وهي دورةٌ تدريبيَّةٌ مقدَّمةٌ من IBM، وتصل مدَّتها إلى 13 ساعة فقط. تغطِّي دورة مقدّمة علم البيانات بشكلٍ شاملٍ كلَّ ما يمكن أن يمارسه محلِّل البيانات وأكثر الأدوات الشَّائعة المستخدمة في هذا المجال؛ لتفتح لكَ الباب للتَّعمُّق أكثر، إذا رغبت في فروع هذا المجال شديد الاتّساع، ويمكنك الاكتفاء بالمعلومات العامَّة أو التَّعمُّق وفقاً لوقتك والهدف من الكورس.

كورس Data Visualization with Python

• المنصَّة: Great Learning.
• المستوى: مبتدئٌ.
• المدَّة: ساعتان.
• رابط الاشتراك: هنا.

يمكنك التَّقديم عليه والحصول على شهادةٍ مجاناً. يُساعد كورس تصور البيانات مع بايثون في منح البيانات والخرائط الكثير من الجاذبيَّة، بحيث يسهل على العقل البشريّ فهمها واستيعابها، وبالتَّالي الاستفادة الحقيقيَّة منها، مع تعلُّم تقنيَّاتٍ مختلفةٍ لعرض البيانات واتّخاذ أفضل قراراتٍ وفقاً لها. ^[2]  

شاهد أيضاً: في اليوم العالمي لخصوصية البيانات: كيف نحمي خصوصيتنا؟

دورة Data Analytics Short Course

• المنصَّة: CareerFoundry.
• المستوى: مبتدئٌ.
• المدَّة: 75 دقيقة.
• رابط الاشتراك: هنا.

تُقدّم لكَ منصَّة CareerFoundry الدورة القصيرة لتحليل البيانات مجاناً، فهي مكوَّنة من 5 برامج تعليميَّة مدَّتها جميعاً 75 دقيقة فقط بواقع 15 دقيقة لكلِّ درسٍ، وخلالها ستتدَّرب على تحليل مجموعةٍ حقيقيَّةٍ من البيانات وتنظيفها لحلِّ مشكلات عملٍ فعليَّةٍ والحصول على قراراتٍ نهائيَّةٍ، ولا يوجد أيّ شروطٍ للتَّقديم لها.

دورة A/B Testing

• المنصَّة: Udacity.
• المستوى: مبتدئٌ ومحترفٌ.
• رابط الاشتراك: هنا.

إنَّ دورة تحليل اختبارات A/B المقدَّمة من Udacity تساعدك على التَّعرُّف على نتيجة هذه الاختبارات القائمة على تقديم نوعين من المحتوى، والتَّعرُّف على أيُّهما أكثر جذباً للقرَّاء والمشاهدين والمستمعين، وهي مفيدةٌ في كلِّ مجالاتِ الحياة بلا استثناءٍ، والدَّورة مجانيَّةٌ تماماً وملائمةٌ للمبتدئين.

كورس Data Analysis with Python

• المنصَّة: FreeCodeCamp.
• المستوى: مبتدئٌ.
• المدَّة: 28 جزءاً.
• رابط الاشتراك: هنا.

إذا كنت تعتقد أنَّ البدء في تعلُّم برمجة تحليل البيانات شيءٌ صعبٌ، وعلى الرَّغم من هذا ترغب في التَّجربة، فلتدع نفسك الآن مع كورس تحليل البيانات باستخدام بايثون المقدَّم من FreeCodeCamp بطريقةٍ مبسَّطةٍ للغاية مع أدواتٍ سهلةٍ وتقسيمٍ للدَّروس على 28 جزءاً، تأخذك لهذا العالم خطوةً بخطوةٍ مثل لعبة فيديو سهلةٍ.

كورس Python for Machine Learning

• المنصَّة: GreatLearning.
• المستوى: مبتدئٌ ومحترفٌ.
• رابط الاشتراك: هنا.

وهو ليس فقط للمبتدئين، ولكنَّه كورس بايثون للتعلم الآليِّ المقدَّم من منصَّة GreatLearning، يمنحك مدخلاً سهلاً لعالم التَّعلُّم الآليّ والذَّكاء الاصطناعيّ وطريقة الاستفادة منهما في تحليل البيانات، فحتَّى إذا كان لديك بعض الخبرة بالفعل في هذا المجال، من المفيد للغاية التَّعرُّف على كلّ جديدٍ به والأدوات التي تساعدك في دعم عملك. ^[3]  

كورس Getting and Cleaning Data

• المنصَّة: جامعة جونز هوبكنز.
• المستوى: مبتدئٌ ومحترفٌ.
• المدَّة: 19 ساعة لمدَّة 4 أسابيع.
• رابط الاشتراك: هنا.

يتوفَّر كورس الحصول على البيانات وتنظيفها عبر موقع كورسيرا وهو مقدَّمٌ من جامعة جونز هوبكنز كجزءٍ من سلسلةٍ للتَّخصُّص في علوم البيانات مكوَّنةً من 10 دوراتٍ، ومدَّة هذا الكورس 19 ساعة على مدى 4 أسابيع تقريباً، تتعرَّف من خلاله على الأنظمة الشَّائعة لتخزين البيانات، وطريقة استخدام الأدوات الشَّهيرة لمعالجة النُّصوص وتنظيف البيانات، بمعنى ترتيبها وتنقيحها لتكون قابلةً للاستخدام من الويب.

شاهد أيضاً: في عام 2023: تطورات الذكاء الاصطناعي بين كرٍّ وفرٍّ

كورس Fundamentals of Qualitative Research Methods

• المنصَّة: جامعة ييل.
• المستوى: مبتدئٌ.
• المدَّة: 90 دقيقة.
• رابط الاشتراك: هنا.

لمدَّة 90 دقيقة مقسَّمةً على 6 وحداتٍ تساعدك دورة أساسيات طرق البحث النَّوعي في الحصول على رؤيةٍ أكثر عمقاً للمشكلات التي لا تظهر فوراً مع طريقة تقسيم وتنظيم وتفسير المعلومات غير القابلة للقياس، وذلك بطرقٍ منهجيَّةٍ بما يشمل أسئلة بحثٍ نوعيَّةٍ وجمع البيانات ومجموعات التَّركيز والطَّريقة الصَّحيحة لتحليل مثل هذه النَّوعيَّة من البيانات.

بفضل الثَّورة الرَّقميَّة الكبيرة أصبح هناك انفجارٌ كبيرٌ في البيانات التي تظهر يوميَّاً، ومع أتمتة جزءٍ كبيرٍ من عمليَّة تحليل البيانات، إلَّا أنَّ هناك الكثير من مهارات تحليل البيانات تتطلَّب وجوداً بشرياً خلفها يتقن التَّعامل مع خوارزميَّات التَّعلُّم الآليّ، وتبسيط المعلومات وطرحها بطريقةٍ تساعد على اتّخاذ القرارات الصحيحة بدءاً من المجالات الصّحيَّة والتَّعليميَّة والسّياسيَّة، وانتهاءً بالمشروعات الاقتصاديَّة وتطوير البنية التَّحتيَّة وغيرها؛ لذا فهي من المهارات المستقبليَّة التي لا يجب أن تتهاون في تعلُّمها الآن.