دورة متكاملة في تحليل البيانات باستخدام الذكاء الاصطناعي وExcel-Power BI

تزايد اعتماد المؤسسات على البيانات بشكل غير مسبوق، وأصبح تحليلها جزءًا محوريًا في عملية اتخاذ القرارات وتوجيه الاستراتيجيات. ومع تطور تقنيات الذكاء الاصطناعي وبرامج التحليل المتقدمة، لم يعد تحليل البيانات مقتصرًا على الأساليب التقليدية، بل أصبح يعتمد على أدوات تتيح فهمًا أعمق للأنماط، والتنبؤ بالاتجاهات، واستخلاص رؤى عملية دقيقة.
تقدم دورة "تحليل البيانات باستخدام الذكاء الاصطناعي وExcel-Power BI" المقدمة من معهد جنيف لإدارة الأعمال إطارًا تدريبيًا شاملًا يساعد المشاركين على الربط بين قوة الذكاء الاصطناعي وسهولة أدوات مايكروسوفت، من خلال عرض منهجي للطرق التي تتيح بناء نماذج تحليلية فعّالة، وإنشاء لوحات تفاعلية، وإعداد تقارير تتوافق مع متطلبات الإدارة الحديثة.
وتهدف هذه الدورة إلى منح المتدربين فهمًا ناضجًا لكيفية التعامل مع البيانات من لحظة جمعها وحتى تحويلها إلى مؤشرات قابلة للاستخدام، مع التركيز على صقل القدرات التحليلية والمهارية للمشاركين بشكل احترافي يهيئهم لبيئة عمل تعتمد على الدقة والسرعة والذكاء الرقمي.

الفئة المستهدفة

• موظفو أقسام التحليل المالي والإداري.

• العاملون في إدارة البيانات وتقارير الأداء.

• مسؤولو تطوير الأعمال ووحدات التخطيط الاستراتيجي.

• العاملون في التحول الرقمي وإدارة نظم المعلومات.

• أي شخص يرغب في تطوير مهارات احترافية في تحليل البيانات.

الأهداف

• تمكين المشاركين من إتقان استخدام Excel وPower BI في معالجة البيانات وتحليلها.

• التعريف بأساليب الذكاء الاصطناعي المستخدمة في التحليل واستخلاص النتائج.

• تطوير القدرة على بناء لوحات معلومات تفاعلية تدعم اتخاذ القرار.

• تعزيز مهارات قراءة البيانات وتحويلها إلى مؤشرات ذات قيمة.

• إعداد المتدربين لاستخدام تقنيات التحليل المتقدمة في بيئة العمل اليومية.

مخطط البرنامج التدريبي

• مقدمة حول علم البيانات ودور الذكاء الاصطناعي

  • مفهوم البيانات وأهميتها في الإدارة الحديثة.

  • علاقة الذكاء الاصطناعي بالتحليل الرقمي.

  • استخدام البيانات في تعزيز كفاءة المؤسسات.

  • متطلبات بناء بيئة تحليل ناجحة.

• التعرف على أساسيات Excel المتقدمة

  • أدوات التنسيق الاحترافي للبيانات.

  • التعامل مع الجداول المحورية.

  • إعداد البيانات قبل التحليل.

  • طرق عرض البيانات بطريقة واضحة.

• الدوال التحليلية في Excel

  • صيغ الحسابات الذكية.

  • استخدام الدوال الشرطية.

  • تحليل القيم المتغيرة.

  • تطبيق المنطق البرمجي داخل الجداول.

• تنظيم البيانات وتجهيزها للتحليل

  • تنظيف البيانات المتكررة والمتعارضة.

  • تحويل البيانات لصيغ قابلة للمعالجة.

  • الربط بين مصادر مختلفة.

  • التحكم في البيانات الكبيرة.

• مفهوم Power Query ومعالجة البيانات

  • استيراد البيانات من مصادر متنوعة.

  • دمج الجداول وتوحيدها.

  • تحويل البيانات باستخدام خطوات مبرمجة.

  • تحديث البيانات دون إعادة العمل.

• Power Pivot ونماذج البيانات

  • إعداد علاقات بين الجداول.

  • بناء نموذج بيانات متكامل.

  • إنشاء مقاييس حسابية.

  • التحكم في البيانات المتقدمة.

• مقدمة في Power BI

  • التعرف على واجهة البرنامج.

  • استيراد البيانات بنظام مرن.

  • الربط بين Power BI وExcel.

  • مفهوم التحليل التفاعلي.

• تنظيم البيانات داخل Power BI

  • تنظيف وتنقية البيانات.

  • إعداد الحقول والصفات.

  • معالجة الأخطاء في مصادر البيانات.

  • بناء هيكل تحليلي واضح.

• إنشاء التقارير التفاعلية

  • تصميم التقارير بأسلوب بصري متناسق.

  • استخدام العناصر البصرية المناسبة.

  • ربط الرسوم بالبيانات.

  • تحسين تجربة المستخدم.

• مهارات بناء لوحات المعلومات

  • تحديد العناصر الأكثر أهمية.

  • عرض المؤشرات بطريقة واضحة.

  • تنظيم الألوان والعناصر.

  • ضبط اللوحة للعرض الإداري.

• مفاهيم الذكاء الاصطناعي في التحليل

  • أساليب التنبؤ الرقمي.

  • اكتشاف الأنماط داخل البيانات.

  • تحليل الاتجاهات المتغيرة.

  • بناء توقعات مستقبلية.

• تطبيقات الذكاء الاصطناعي ضمن الأدوات الرقمية

  • توظيف خوارزميات التصنيف.

  • استخدام تقنيات التجميع.

  • تعزيز دقة النتائج التحليلية.

  • فهم علاقة الذكاء الاصطناعي بتفسير البيانات.

• التحليلات الإحصائية الأساسية

  • مقاييس الارتباط.

  • قياس التشتت والتباين.

  • التحليل الكمي للبيانات.

  • قراءة النتائج الإحصائية.

• التحليل المتقدم باستخدام Power BI

  • إنشاء مقاييس حسابية معقدة.

  • إدارة النماذج متعددة الجداول.

  • بناء تصورات متقدمة.

  • تحسين سرعة التقارير.

• تحسين جودة البيانات

  • تحديد المشكلات داخل البيانات.

  • تقييم جودة السجلات.

  • استخدام أساليب المعالجة الرقمية.

  • ضمان سلامة النتائج.

• دمج البيانات من مصادر متعددة

  • الربط مع قواعد البيانات.

  • استيراد البيانات من الويب.

  • استخدام الملفات المتنوعة.

  • توحيد البيانات داخل نموذج واحد.

• أتمتة العمليات داخل Excel وPower BI

  • تحديث البيانات تلقائيًا.

  • بناء عمليات معالجة ثابتة.

  • إنشاء إجراءات جاهزة للتطبيق.

  • تسريع خطوات التحليل.

• تحويل النتائج إلى مؤشرات قابلة للتنفيذ

  • تحديد النقاط المؤثرة في الأداء.

  • تلخيص البيانات بطريقة عملية.

  • إعداد تقارير تسهم في اتخاذ القرار.

  • عرض البيانات بشكل يبرز أهميتها.

• إعداد التقارير النهائية للإدارة

  • اختيار نموذج التقرير الأنسب.

  • عرض التفاصيل بوضوح.

  • ترتيب النتائج حسب الأولوية.

  • صياغة بيانات داعمة للقرار.

• بناء منظومة تحليل متكاملة في المؤسسة

  • تنظيم مصادر البيانات.

  • تطوير نموذج تحليلي مستدام.

  • ضمان استمرارية تحديث البيانات.

  • توحيد آليات العمل بين الفرق المختلفة.