London, 2025-03-27

دورة محلل بيانات الأعمال المعتمد

نظرة عامة

في عالم اليوم الذي يعتمد على البيانات، تعتبر القدرة على تحليل البيانات وتفسيرها أمرًا حيويًا للشركات التي تسعى لاتخاذ قرارات مدروسة والحصول على ميزة تنافسية. تم تصميم دورة محلل بيانات الأعمال المعتمد (CBDA) لتزويد المشاركين بالمهارات والمعرفة الأساسية اللازمة للتفوق في مجال تحليل بيانات الأعمال.

خلال هذه الدورة، سيستكشف المشاركون المفاهيم الأساسية لتحليل البيانات، ويتعلمون تقنيات متنوعة للتلاعب بالبيانات وتصويرها، ويفهمون كيفية محاذاة رؤى البيانات مع الأهداف التجارية. سواء كنت محللًا مبتدئًا، أو محترفًا في مجال الأعمال، أو شخصًا يسعى لتعزيز معرفته بالبيانات، ستوفر لك هذه الدورة الأدوات اللازمة للاستفادة من قوة البيانات بشكل فعال.
الأهداف والفئة المستهدفة

الفئة المستهدفة

  • المديرون، وقادة الفرق، والتنفيذيون.
  • المتخصصون في تكنولوجيا المعلومات، والمطورون، وعلماء البيانات.
  • الخريجون في مجالات مثل الأعمال، والتمويل، والتسويق، أو علوم الكمبيوتر.
  • أصحاب الأعمال الذين يهتمون باستخدام تحليلات البيانات لفهم اتجاهات السوق، وسلوك العملاء، وتحسين الكفاءة التشغيلية.
  • أي شخص مهتم بتحليل البيانات ويسعى لتطوير مهارات عملية للنمو الشخصي أو المهني.

أهداف البرنامج

في نهاية البرنامج التدريبي سوف يتعرف المشاركون على:

  • تحليل مجموعات البيانات المعقدة واستخلاص رؤى قابلة للتنفيذ تدعم قرارات الأعمال.
  • تحديد وتتبع وتفسير مؤشرات الأداء الرئيسية (KPIs) ذات الصلة بمنظماتهم.
  • فهم مفاهيم الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي وتطبيقاتها في تحليلات الأعمال.
  • الحصول على المعرفة والمهارات اللازمة لاجتياز امتحان محلل بيانات الأعمال المعتمد (CBDA).
  • فهم أخلاقيات البيانات واعتبارات الخصوصية، مما يضمن التعامل المسؤول مع البيانات في التحليل.
  • التواصل الفعال لرؤى البيانات مع أصحاب المصلحة من خلال عروض تقديمية واضحة ومؤثرة.
محتوى البرنامج

  • 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.