دورة : محترف إدارة وتحليل البيانات

مخطط الدورة التفصيلي

مقدمة شاملة في تحليل البيانات

• المفاهيم الأساسية لتحليل البيانات
  • تعريف تحليل البيانات وأهميته في مختلف الصناعات
  • الفرق بين البيانات المنظمة وغير المنظمة
  • دورة حياة البيانات (جمع، تخزين، تحليل، عرض)
• أنواع البيانات ومصادرها
  • البيانات الأولية والثانوية
  • قواعد البيانات العلائقية وغير العلائقية
  • مصادر البيانات المفتوحة والبيانات الضخمة
• الأدوات الأساسية لتحليل البيانات
  • Excel لتحليل البيانات الأساسي
  • SQL لاستخراج البيانات من قواعد البيانات
  • Python وR لتحليل البيانات المتقدم
  • Power BI وTableau لإنشاء التقارير والرسوم البيانية
• تمرين عملي: تحليل مجموعة بيانات صغيرة باستخدام Excel واستخراج بعض الإحصاءات الوصفية

 تنظيف ومعالجة البيانات (Data Cleaning & Preprocessing)

• معالجة البيانات وتنقيتها
  • التعامل مع القيم المفقودة والمكررة
  • اكتشاف البيانات الشاذة والتعامل معها
  • تحويل البيانات وتوحيد الأنماط (Normalization & Standardization)
• تحليل البيانات باستخدام SQL وPython
  • استخدام SQL لاستخراج البيانات وتنقيتها
  • مقدمة إلى مكتبات Pandas وNumPy في Python لمعالجة البيانات
• تمارين عملية
  • تنظيف بيانات غير مكتملة وإعدادها للتحليل باستخدام Excel وPython
  • تطبيق SQL للاستعلام عن البيانات وتحليلها

التحليل الإحصائي والبيانات الاستكشافية

• المفاهيم الإحصائية الأساسية
  • مقاييس النزعة المركزية (المتوسط، الوسيط، المنوال)
  • مقاييس التشتت (المدى، التباين، الانحراف المعياري)
  • العلاقات بين المتغيرات (الارتباط والانحدار)
• تحليل البيانات الاستكشافي (EDA - Exploratory Data Analysis)
  • تقنيات التحليل الاستكشافي للبيانات
  • تحديد الأنماط والاتجاهات في البيانات
• تطبيقات على أدوات تحليل البيانات
  • استخدام Python وExcel لإجراء تحليل إحصائي واستخلاص النتائج
  • تحليل مجموعة بيانات ضخمة واستكشاف الاتجاهات والارتباطات
  • تطبيق التحليل الإحصائي على بيانات مالية أو تسويقية

التحليل المتقدم والتصور البياني للبيانات

• تحليل البيانات التنبئي (Predictive Analytics)
  • مقدمة إلى خوارزميات التعلم الآلي البسيطة (الانحدار اللوجستي، شجرة القرار)
  • تطبيق نماذج التنبؤ على بيانات حقيقية
• التصور البياني للبيانات (Data Visualization)
  • أهمية التمثيل البصري في تحليل البيانات
  • أدوات وتقنيات التصور البياني (Power BI, Tableau, Matplotlib, Seaborn)
  • إنشاء لوحات تحكم احترافية لتقديم البيانات
• مفاهيم متقدمة في تحليل البيانات
  • معالجة البيانات الضخمة (Big Data)
  • الذكاء الاصطناعي والتعلم العميق في تحليل البيانات
  • أخلاقيات تحليل البيانات وحماية الخصوصية
• تمارين عملية
  • بناء نموذج تنبؤي بسيط باستخدام Python
  • إنشاء تقارير مرئية تفاعلية باستخدام Power BI أو Tableau

الأكاديمية الإسكندنافية للتدريب والتطوير تعتمد على أحدث الأساليب العلمية والمهنية في مجالات التدريب وتنمية الموارد البشرية، بهدف رفع كفاءة الأفراد والمؤسسات. يتم تنفيذ البرامج التدريبية وفق منهجية متكاملة تشمل:

• المحاضرات النظرية المدعومة بعروض تقديمية (PowerPoint) ومقاطع مرئية (فيديوهات وأفلام قصيرة).
• التقييم العلمي للمتدربين قبل وبعد البرنامج لقياس مدى التطور والتحصيل العلمي.
• جلسات العصف الذهني وتطبيقات عملية للأدوار من خلال تمثيل المواقف العملية.
• دراسة حالات عملية مصممة خصيصًا لتلائم المادة العلمية وطبيعة عمل المشاركين.
• اختبارات تقييمية تُجرى في نهاية الدورة لتحديد مدى تحقيق الأهداف التدريبية.

يحصل كل مشارك على المادة العلمية والعملية للبرنامج مطبوعة ومحفوظة على CD أو فلاش ميموري، مع تقديم تقارير مفصلة تشمل الحضور والنتائج النهائية مع التقييم العام للبرنامج.

يتم إعداد المادة العلمية للبرامج التدريبية بطريقة احترافية على يد نخبة من الخبراء والمتخصصين في مختلف المجالات والتخصصات. في ختام البرنامج، يحصل المشاركون على شهادة حضور مهنية موقعة ومعتمدة من الأكاديمية الإسكندنافية للتدريب والتطوير.

أوقات البرنامج:

• من الساعة 9:00 صباحًا حتى 2:00 ظهرًا في المدن العربية.
• من الساعة 10:00 صباحًا حتى 3:00 ظهرًا في المدن الأوروبية والآسيوية.

البرامج التدريبية تتضمن :

• بوفيه يومي يقدم أثناء المحاضرات لضمان راحة المشاركين.

مقدمة الدورة التدريبية

في عصر البيانات الضخمة والذكاء الاصطناعي، أصبح تحليل البيانات مهارة أساسية لاتخاذ قرارات مبنية على أسس علمية في مختلف المجالات، مثل الأعمال، التسويق، التكنولوجيا، والصحة. توفر هذه الدورة التدريبية منهجًا شاملًا لفهم البيانات، معالجتها، وتحليلها باستخدام أحدث الأدوات والتقنيات. من خلال تعلم الإحصائيات، البرمجة، التحليل المرئي، والتعلم الآلي، سيتمكن المشاركون من استخراج رؤى قيمة تدعم عمليات التخطيط واتخاذ القرار بفعالية. هذه الدورة هي فرصتك لاكتساب المهارات الأساسية والمتقدمة في تحليل البيانات، مما يمكنّك من التعامل مع التحديات الحديثة وتحقيق نتائج دقيقة وفعالة.

الهدف العام للدورة التدريبية

تمكين المشاركين من فهم وتطبيق مفاهيم وتقنيات تحليل البيانات لاستخراج رؤى قيمة تدعم اتخاذ القرارات الاستراتيجية. ستزود الدورة المتدربين بالمهارات اللازمة لجمع البيانات، تنظيفها، تحليلها، وتقديمها بصيغة مرئية فعالة باستخدام أدوات متقدمة مثل Python، SQL، Power BI، وTableau، بالإضافة إلى تطبيق التحليل التنبئي والتعلم الآلي لحل المشكلات وتعزيز الأداء في مختلف المجالات.

أهداف الدورة التدريبية

• فهم الأساسيات والمفاهيم الأساسية لتحليل البيانات.
• التعرف على الأدوات البرمجية المستخدمة في تحليل البيانات.
• تطبيق التقنيات الإحصائية لاستخراج الرؤى من البيانات.
• التعامل مع البيانات وتنظيفها وتحضيرها للتحليل.
• بناء نماذج تحليلية باستخدام لغات البرمجة Python وSQL.
• استخدام أدوات تحليل البيانات المرئية مثل Power BI وTableau.
• تطبيق التحليل التنبئي والتعلم الآلي لحل المشكلات.
• اكتساب مهارات إعداد التقارير والقصص البيانية (Data Storytelling).

الفئة المستهدفة من الدورة التدريبية

• محللو البيانات الجدد والمبتدئون في المجال.
• المختصون في التسويق والمالية واتخاذ القرار.
• العاملون في مجال تقنية المعلومات والذكاء الاصطناعي.
• رواد الأعمال الذين يرغبون في اتخاذ قرارات قائمة على البيانات.

تلتزم الأكاديمية الإسكندنافية للتدريب والتطوير بإقامة جميع برامج التدريب في مرافق فندقية مخصصة ومجهزة لعقد وتنفيذ الدورات التدريبية بغض النظر عن أي تفاصيل أخرى، ما لم يتم ذكر خلاف ذلك بوضوح على موقعنا الإلكتروني. سيتم إشعار المشتركين بمكان إقامة البرنامج التدريبي قبل مدة تتراوح بين 7 و 21 يومًا من تاريخ بدء البرنامج، وذلك وفقًا لتقييم الأكاديمية الإسكندنافية للتدريب والتطوير وظروف البرنامج. تنوه الأكاديمية الإسكندنافية للتدريب والتطوير إلى عدم تحملها المسؤولية عن أي ظروف قاهرة تمنع إقامة البرنامج في المكان المحدد. ومع ذلك، ستسعى الأكاديمية الإسكندنافية للتدريب والتطوير جاهدة لتوفير بدائل مناسبة وتقديم الدعم اللازم للمشتركين في حال تغيير مكان انعقاد التدريب نتيجة لظروف طارئة.