مقدمة في تحليل البيانات

• نظرة عامة على تحليل البيانات وأهميته في الأعمال.
• فهم دور محلل بيانات الأعمال.
• المفاهيم الأساسية والمصطلحات في تحليل البيانات.

أنواع البيانات والمصادر

• أنواع البيانات: نوعية مقابل كمية.
• المصادر الأولية والثانوية للبيانات.
• أفضل الممارسات لجمع البيانات.

إعداد البيانات وتنظيفها

• مقدمة في تقنيات تنظيف البيانات.
• أدوات لإعداد البيانات (مثل Excel، Python، R).
• تمارين عملية في تنظيف البيانات وإعدادها.

مبادئ تصوير البيانات

• أهمية تصوير البيانات في التحليل.
• مقدمة لأدوات التصوير (مثل Tableau، Power BI).
• إنشاء تصورات ولوحات تحكم أساسية.

فهم مقاييس الأعمال

• مؤشرات الأداء الرئيسية (KPIs) وأهميتها.
• كيفية محاذاة المقاييس مع الأهداف التجارية.

أساسيات التحليل الإحصائي

• مقدمة في الإحصاء الوصفي والاستدلالي.
• المفاهيم الإحصائية الرئيسية: المتوسط، الوسيط، المنوال، التباين، الانحراف المعياري.

تقنيات تحليل البيانات

• استكشاف تقنيات تحليل البيانات الشائعة: تحليل الانحدار، التجميع، والتصنيف.
• متى يجب استخدام كل تقنية وتطبيقاتها.

أساسيات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي

• نظرة عامة على مفاهيم الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي.
• تطبيقات التعلم الآلي في تحليلات الأعمال.
• مقدمة لأهم الخوارزميات المستخدمة في التحليل التنبؤي.

تصوير البيانات المتقدم

• أفضل الممارسات لإنشاء تصورات فعالة.
• لوحات تحكم تفاعلية وسرد القصص باستخدام البيانات.

استخدام Excel و SQL لتحليل البيانات

• دوال Excel المتقدمة والصيغ لتحليل البيانات.
• الجداول المحورية ونمذجة البيانات.
• أساسيات SQL ودوره في تحليل البيانات.
• كتابة استعلامات SQL لاستخراج البيانات والتلاعب بها.

دمج الذكاء الاصطناعي في تحليل البيانات

• أدوات تستخدم الذكاء الاصطناعي لاستخلاص الرؤى من البيانات (مثل التحليلات الآلية).
• مقدمة في معالجة اللغة الطبيعية (NLP) لتحليل بيانات النصوص.
• استخدام الذكاء الاصطناعي لتعزيز اتخاذ القرارات المعتمدة على البيانات.

أخلاقيات البيانات والخصوصية

• فهم اللوائح الخاصة بخصوصية البيانات (مثل GDPR، CCPA).
• اعتبارات أخلاقية في تحليل البيانات.

الاستعداد لامتحان الشهادة

• نظرة عامة على هيكل امتحان محلل بيانات الأعمال المعتمد (CBDA).
• نصائح للدراسة وموارد للاستعداد للامتحان.