البرمجة وتحليل البيانات – Programming & Data Analysis (سؤال وجواب) - استعد للإمتحان

1. ما العلاقة بين البرمجة (Programming) وتحليل البيانات (Data Analysis)؟

البرمجة هي الوسيلة التي تُستخدم لكتابة الأكواد التي تجمع وتنظّف وتُحلّل البيانات.
أما تحليل البيانات فهو الهدف من تلك الأكواد، أي استخراج المعرفة والرؤى (Insights) من البيانات.
الكلمة المفتاحية: العلاقة بين البرمجة وتحليل البيانات

2. لماذا تعتبر البرمجة أساسية لتحليل البيانات؟

لأن المبرمج يحتاج إلى أدوات مرنة لمعالجة كميات كبيرة من البيانات، مثل Python وR،
وتطبيق خوارزميات تساعده على التحليل الإحصائي، التصور البصري، والتنبؤ بالنتائج.
الكلمة المفتاحية: أهمية البرمجة في تحليل البيانات

3. ما هي اللغات الأكثر استخدامًا في تحليل البيانات؟

Python: الأشهر بفضل مكتبات مثل Pandas, NumPy, Matplotlib

R: مخصصة للتحليل الإحصائي والرسوم البيانية

SQL: لاستخراج البيانات من قواعد البيانات

Julia وScala: للأداء العالي وتحليل البيانات الضخمة

الكلمة المفتاحية: لغات تحليل البيانات

4. ما الفرق بين Data Analysis وData Science؟

تحليل البيانات (Data Analysis): يركّز على تفسير البيانات الحالية.

علم البيانات (Data Science): يدمج التحليل مع الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي للتنبؤ بالمستقبل.

الكلمة المفتاحية: الفرق بين تحليل البيانات وعلم البيانات

5. ما مراحل تحليل البيانات؟

جمع البيانات (Data Collection)

تنظيف البيانات (Data Cleaning)

تحليلها (Data Exploration & Analysis)

تصوير النتائج (Data Visualization)

اتخاذ القرار (Decision Making)

الكلمة المفتاحية: مراحل تحليل البيانات

6. ما المقصود بـ Data Cleaning – تنظيف البيانات؟

هي عملية إزالة الأخطاء، القيم المفقودة، والتكرارات من مجموعة البيانات لجعلها جاهزة للتحليل.
الكلمة المفتاحية: تنظيف البيانات Data Cleaning

7. ما أهمية مكتبة Pandas في Python؟

مكتبة Pandas من أقوى الأدوات لتحليل البيانات،
تسمح بإنشاء جداول (DataFrames)، التعامل مع البيانات بسهولة، وفرزها أو تصفيتها بخط واحد من الكود.
الكلمة المفتاحية: Pandas تحليل البيانات

8. ما الفرق بين NumPy وPandas؟

NumPy: لمعالجة المصفوفات الحسابية (Arrays) بسرعة عالية.

Pandas: لتحليل البيانات الجدولية (Tabular Data) مثل ملفات CSV أو Excel.

الكلمة المفتاحية: الفرق بين NumPy وPandas

9. ما دور SQL في تحليل البيانات؟

SQL هي اللغة التي تسمح باستخراج البيانات من قواعد البيانات (Databases).
تُستخدم في تنفيذ استعلامات مثل:

الكلمة المفتاحية: استخدام SQL في تحليل البيانات

10. ما هي أدوات تحليل البيانات المرئية (Visualization Tools)؟

Matplotlib وSeaborn في Python

Tableau وPower BI

Plotly وGoogle Data Studio

هذه الأدوات تحول الأرقام إلى رسوم بيانية تفاعلية تسهّل الفهم.
الكلمة المفتاحية: أدوات تحليل البيانات المرئية

11. ما هو Data Pipeline – خط تدفق البيانات؟

هو سلسلة من الخطوات التي تجمع البيانات، تنظفها، وتخزنها قبل تحليلها.
يُستخدم في الشركات الكبيرة التي تتعامل مع بيانات لحظية (Real-Time Data).
الكلمة المفتاحية: Data Pipeline

12. ما الفرق بين البيانات المنظمة (Structured) وغير المنظمة (Unstructured)؟

Structured: بيانات في جداول مثل Excel أو SQL.

Unstructured: نصوص، صور، فيديوهات، لا تتبع هيكلًا محددًا.

الكلمة المفتاحية: البيانات المنظمة وغير المنظمة

13. ما أهمية التحليل الإحصائي في البرمجة؟

يساعد التحليل الإحصائي على فهم الأنماط والاتجاهات،
ويُستخدم لبناء خوارزميات تعلم الآلة والتنبؤ بالمستقبل.
الكلمة المفتاحية: التحليل الإحصائي في تحليل البيانات

14. ما الفرق بين Data Analyst وData Engineer؟

Data Analyst: يفسّر البيانات ويعرض النتائج.

Data Engineer: يبني الأنظمة التي تجمع وتخزن البيانات الضخمة.

الكلمة المفتاحية: الفرق بين Data Analyst وData Engineer

15. كيف أبدأ في تعلم تحليل البيانات عمليًا؟

تعلم Python وSQL

استخدم مكتبات مثل Pandas وMatplotlib

جرب مشاريع تحليل بيانات واقعية من Kaggle

أنشئ لوحة تفاعلية بـ Power BI