دورة تحليل البيانات باستخدام Power BI

دورة Power BI لتحليل الاعمال ، سنبدأ معًا بتعلم أساسيات هذا المجال الرائد، مع التركيز على أدوات وتقنيات تحليل البيانات المختلفة. سنتناول كيفية جمع البيانات وتنظيفها، بالإضافة إلى استكشاف أساليب تحليل البيانات باستخدام أدوات برمجية متقدمة مثل Python وR. كما سنتعلم تقنيات تعلم الآلة وكيفية تطبيقها لاستخراج الأنماط والرؤى من البيانات الكبيرة، بالإضافة إلى تطوير مهارات بناء النماذج التنبؤية وتفسير النتائج بشكل فعال. سنتعرف أيضًا على كيفية استخدام علم البيانات لدعم اتخاذ القرارات الاستراتيجية وتحقيق أهداف الأعمال من خلال تحليل البيانات وإنتاج تقارير مفصلة.

 

وسنقوم بالتطرق إلى مقدمة حول كيفية تصميم وتحليل البيانات لتقديم رؤى قيمة وتحسين جودة القرارات. سنتناول أدوات وتقنيات تحليل البيانات بما في ذلك البرمجة بلغة Python وR، وكيفية استخدامها لتصفية وتنظيف البيانات بشكل فعال. سنتعرف أيضًا على أساسيات تعلم الآلة وتطبيقاتها العملية لتحليل البيانات الكبيرة وبناء نماذج تنبؤية. كما سنستعرض كيفية الاستفادة من نتائج التحليل في تحسين الأداء واتخاذ القرارات الاستراتيجية. في نهاية الدورة، سيكون لديك فهم شامل لكيفية استخدام علم البيانات لدعم أهداف الأعمال وتحقيق النتائج المرجوة.

الهدف العام من البرنامج التدريبي

تزويد المشاركين بالمعرفة الأساسية: تقديم فهم شامل للأسس النظرية والتقنية في علم البيانات.

  1. تعليم الرياضيات والإحصاء: تغطية المواضيع الأساسية مثل الجبر، التفاضل والتكامل، الإحصاء الوصفي، واختبار الفرضيات.
  2. تدريب البرمجة وتحليل البيانات: تعليم البرمجة بلغة بايثون وSQL، وتحليل البيانات باستخدام أدوات وتقنيات متقدمة.
  3. تقديم تقنيات التعلم الآلي والتعلم العميق: تدريب المشاركين على خوارزميات التعلم الآلي، الشبكات العصبية، والتعلم العميق.
  4. تمكين المشاركين من تحويل البيانات إلى رؤى استراتيجية: تعليم كيفية تحويل البيانات الخام إلى رؤى قابلة للتنفيذ لدعم اتخاذ القرارات.
  5. الاستعداد لمواجهة التحديات في سوق العمل: تجهيز المشاركين للتعامل مع التحديات المعقدة وتطبيق الأساليب العلمية في سياق العمل.
 

محتوى دورة Power BI 

عرض تقديمي حول Power BI

1: مقدمة إلى Power BI

  • ما هو Power BI؟
    • مجموعة من الخدمات البرمجية والتطبيقات والموصلات التي تعمل معًا لتحويل مصادر البيانات غير المرتبطة إلى رؤى تفاعلية وغامرة بصريًا.
    • مكونات Power BI: Power BI Desktop، Power BI Service، Power BI Mobile.

2: ميزات Power BI

  • التصورات التفاعلية:
    • إنشاء رسوم بيانية ومخططات تفاعلية.
    • استخدام المقسمات والفلاتر لتحسين التفاعل مع البيانات.
  • التحليلات المتقدمة:
    • استخدام DAX (Data Analysis Expressions) لإنشاء الأعمدة المحسوبة والمقاييس.
    • تنفيذ تحليل السلاسل الزمنية والتصنيف.
  • التكامل مع مصادر البيانات المتعددة:
    • الاتصال بمصادر البيانات المختلفة مثل Excel، SQL Server، Azure، وغيرها.
  • النشر والمشاركة:
    • نشر التقارير إلى Power BI Service.
    • مشاركة التقارير والتعاون عليها.

3: تطبيقات Power BI

  • في الأعمال التجارية:
    • تحليل المبيعات والأداء المالي.
    • مراقبة مؤشرات الأداء الرئيسية (KPIs).
  • في التعليم:
    • تحليل بيانات الطلاب والأداء الأكاديمي.
    • إنشاء تقارير تفاعلية للمعلمين والإداريين.
  • في الصحة:
    • تحليل بيانات المرضى وتحسين الرعاية الصحية.
    • مراقبة الأداء السريري.

4: حالات الاستخدام

  • تحليل البيانات المالية:
    • تتبع الإيرادات والنفقات.
    • تحليل الربحية والتكاليف.
  • تحليل بيانات العملاء:
    • فهم سلوك العملاء.
    • تحسين استراتيجيات التسويق.
  • تحليل بيانات العمليات:
    • تحسين العمليات الداخلية.
    • مراقبة الإنتاجية والكفاءة.

5: مقارنة Power BI مع أدوات أخرى

  • Power BI vs. Tableau:
    • سهولة الاستخدام: Power BI يتميز بواجهة مستخدم سهلة ومتكاملة مع منتجات Microsoft.
    • التكلفة: Power BI يعتبر أقل تكلفة مقارنة بـ Tableau.
    • التكامل: Power BI يتكامل بسهولة مع منتجات Microsoft الأخرى مثل Excel وAzure.
  • Power BI vs. QlikView:
    • المرونة: QlikView يوفر مرونة أكبر في تخصيص التقارير.
    • الأداء: Power BI يتميز بأداء أفضل في معالجة البيانات الكبيرة.
    • التكامل: Power BI يتفوق في التكامل مع مصادر البيانات المتعددة.

6: الخاتمة

  • لماذا Power BI؟
    • أداة قوية لتحليل البيانات وتصورها.
    • سهولة الاستخدام والتكامل مع منتجات Microsoft.
    • دعم مجتمع كبير من المستخدمين والمطورين.