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

يقدم برنامج تحليل البيانات باستخدام الذكاء الاصطناعي وExcel-Power BI منهجًا مهنيًا متكاملًا لفهم البيانات وتحويلها إلى معلومات واضحة يمكن الاستناد إليها في إعداد التقارير ودعم القرارات الإدارية. ويركز البرنامج على الجمع بين إمكانات الذكاء الاصطناعي والأدوات المتقدمة في Excel وPower BI، بما يساعد المشاركين على تنظيم البيانات، اكتشاف الأنماط، إجراء التحليلات، وبناء تقارير ولوحات معلومات تفاعلية ذات قيمة عملية. كما يتناول البرنامج الأساليب الحديثة في التعامل مع البيانات بكفاءة أكبر، مع التركيز على دقة النتائج وجودة العرض وسهولة الوصول إلى المؤشرات المهمة. ويقدم معهد جنيف لإدارة الأعمال هذا البرنامج بأسلوب مهني يراعي احتياجات العاملين في مجالات الإدارة والمالية والتخطيط وتحليل الأعمال.

الفئة المستهدفة

• محللو البيانات وذكاء الأعمال الذين يرغبون في تطوير قدراتهم في استخدام أدوات التحليل الحديثة.

• الموظفون العاملون في الإدارة والمالية والتخطيط وإعداد التقارير ومتابعة مؤشرات الأداء.

• المتخصصون في الموارد البشرية والتسويق والمبيعات وسلاسل الإمداد ممن يتعاملون بصورة مستمرة مع البيانات.

• المديرون والمشرفون وصناع القرار الراغبون في الاستفادة من التحليل الذكي للبيانات في تحسين القرارات.

الأهداف

• تطوير القدرة على تنظيم البيانات وتحليلها باستخدام الإمكانات المتقدمة في Excel وأدوات الذكاء الاصطناعي.

• إتقان الأساليب الأساسية والمتقدمة في إعداد البيانات ومعالجتها وتحويلها إلى مؤشرات قابلة للقياس.

• تنمية القدرة على استخدام Power BI لبناء التقارير ولوحات المعلومات التفاعلية وعرض النتائج بصورة واضحة.

• توظيف الذكاء الاصطناعي في تسريع عمليات التحليل واستخلاص الأنماط والاتجاهات ودعم عملية اتخاذ القرار.

مخطط الدورة

أسس تحليل البيانات والذكاء الاصطناعي في Excel

• مفاهيم تحليل البيانات الحديثة: التعرف على طبيعة البيانات ومصادرها ومراحل انتقالها من البيانات الخام إلى المعلومات القابلة للاستخدام، مع توضيح دور التحليل في تحسين جودة التقارير ودعم القرارات داخل المؤسسات.

• الذكاء الاصطناعي في تحليل البيانات: التعرف على كيفية الاستفادة من تقنيات الذكاء الاصطناعي في قراءة البيانات، اكتشاف العلاقات والأنماط، تسريع عمليات التحليل، وتقديم مؤشرات تساعد على فهم النتائج بصورة أكثر دقة.

• تنظيم البيانات باستخدام Excel: التعامل مع الجداول ومصادر البيانات المختلفة، وترتيب الحقول والقيم بطريقة تضمن سهولة المعالجة والتحليل اللاحق، مع مراعاة اتساق البيانات وتقليل الأخطاء المتكررة.

• أدوات Excel المتقدمة: استخدام الدوال والصيغ المتقدمة وميزات فرز البيانات وتصفيتها ومعالجتها، إلى جانب توظيف الإمكانات الذكية في Excel لتقليل الوقت اللازم للوصول إلى النتائج المطلوبة.

معالجة البيانات والتحليل المتقدم باستخدام Excel

• تنظيف البيانات ومعالجتها: التعرف على الأساليب المناسبة لاكتشاف القيم المفقودة والمتكررة وغير المتناسقة وتصحيحها، مع إعداد مجموعات بيانات أكثر ملاءمة للتحليل وإعداد التقارير.

• الدوال والتحليلات المتقدمة: توظيف مجموعة من الدوال الحسابية والمنطقية ودوال البحث والإحصاء لاستخراج المعلومات المطلوبة وربط البيانات المختلفة بطريقة تساعد على بناء تحليلات أكثر شمولًا.

• الجداول المحورية وتحليل المؤشرات: استخدام Pivot Tables وPivot Charts لتنظيم كميات كبيرة من البيانات واستخراج المؤشرات المهمة، مع إعداد عروض تحليلية تساعد على مقارنة النتائج وتتبع التغيرات.

• التحليل المدعوم بالذكاء الاصطناعي: الاستفادة من الأدوات الذكية في Excel لفهم البيانات واقتراح التحليلات والصيغ واستخلاص الملاحظات، مع مراجعة النتائج والتأكد من ملاءمتها للبيانات الأصلية.

بناء نماذج البيانات والتقارير باستخدام Power BI

• مقدمة في Power BI: التعرف على بيئة Power BI ومكوناتها الرئيسية وآلية الانتقال من مصادر البيانات المختلفة إلى نموذج تحليلي متكامل يمكن استخدامه في إعداد التقارير.

• استيراد البيانات وربط المصادر: التعامل مع ملفات Excel ومصادر البيانات المختلفة وربطها داخل Power BI، مع تنظيم العلاقات بين الجداول بما يضمن تكامل النموذج وسلامة النتائج.

• تحويل البيانات باستخدام Power Query: استخدام أدوات Power Query لتنظيف البيانات وتحويلها وإعادة تشكيلها ودمج مصادر متعددة، مع إعداد البيانات بطريقة مناسبة للتحليل والعرض.

• نمذجة البيانات ومؤشرات الأداء: بناء نماذج بيانات منظمة وإنشاء المقاييس والمؤشرات الأساسية التي تساعد على متابعة الأداء وإظهار الفروقات والاتجاهات بصورة واضحة داخل التقارير.

الذكاء الاصطناعي ولوحات المعلومات التفاعلية في Power BI

• التصور المرئي للبيانات: اختيار المخططات والعناصر المرئية المناسبة لطبيعة كل معلومة، وتنظيم صفحات التقارير بطريقة تجعل قراءة المؤشرات والنتائج أكثر وضوحًا وسرعة.

• إنشاء لوحات المعلومات التفاعلية: تصميم Dashboards تجمع المؤشرات الرئيسية والرسوم البيانية والجداول في واجهة واحدة، مع استخدام أدوات التصفية والتفاعل للوصول إلى التفاصيل المطلوبة.

• الذكاء الاصطناعي في Power BI: التعرف على الإمكانات الذكية التي تساعد في تحليل البيانات واكتشاف الاتجاهات والعلاقات غير الواضحة، والاستفادة منها في توليد رؤى تحليلية تدعم قراءة التقارير.

• التقارير الذكية ودعم القرار: تطوير أسلوب متكامل لتحويل نتائج التحليل إلى تقارير إدارية واضحة، وربط المؤشرات بالاحتياجات الفعلية لصناع القرار، مع التركيز على دقة المعلومات وسهولة تفسيرها.