جدول بيانات مليان أرقام مش دايمًا بيسهّل القرار — أحيانًا بيصعّبه، لحد ما حد يعرف ينضّفه وينظمه ويسأله الأسئلة الصح. الفجوة دي بين البيانات الخام والإجابة القابلة للاستخدام هي اللي بتضيّع وقت المؤسسات وثقتها في أرقامها.

الدورة دي من أكاديمية الزمالة العربية البريطانية بتاخد المشاركين في رحلة البيانات كاملة قبل ما تبقى مفيدة: جمعها بمسؤولية، تجهيزها وتنظيفها، تطبيق الأدوات الإحصائية والبرمجية المناسبة، وأخيرًا تحويل النتائج لتقارير وقرارات ممكن التصرف بناءً عليها.

الفئة المستهدفة

• موظفو أقسام التخطيط والتطوير في المؤسسات الحكومية والخاصة.
• محللو البيانات والعاملون في نظم المعلومات الإدارية.
• مسؤولو الأبحاث والدراسات ومراكز البيانات والإحصاء.
• كل حد بيحب يبني مهارات احترافية في تحليل البيانات.

في نهاية الدورة هتقدر:

• تجمع وتنظم وتنظف البيانات بطريقة علمية سليمة.
• تطبق الأداة البرمجية والإحصائية المناسبة لكل نوع تحليل.
• تقرأ وتفسر الأنماط والاتجاهات والعلاقات بين المتغيرات.
• تنتج تقارير تحليلية واضحة تدعم اتخاذ قرار حقيقي.

• المحور الأول: ليه تحليل البيانات بيصنع قرارات أفضل
  • الفرق بين البيانات والمعلومات والمعرفة.
  • مجالات استخدام تحليل البيانات المختلفة.
  • ربط التحليل مباشرة بمراحل اتخاذ القرار.
• المحور الثاني: تعرف على بياناتك — الأنواع والمصادر
  • البيانات الكمية والنوعية، والمصادر الأولية والثانوية.
  • تصميم أدوات جمع البيانات زي الاستبيانات والمقابلات.
  • الاعتبارات الأخلاقية والتحديات في جمع البيانات من مصادر متعددة.
• المحور الثالث: تجهيز البيانات للتحليل
  • إنشاء جداول البيانات وهيكلتها وترميز القيم.
  • تنظيف البيانات وتصحيح الأخطاء والتعامل مع القيم المفقودة والتكرارات.
  • دمج وتنسيق البيانات من مصادر مختلفة.
• المحور الرابع: اختيار الأداة البرمجية المناسبة
  • Excel كأداة تحليل أساسية.
  • لمحة عن SPSS و Power BI و Python.
  • معايير اختيار الأداة المناسبة لكل نوع تحليل.
• المحور الخامس: الإحصاء الوصفي في الاستخدام اليومي
  • المتوسط والوسيط والانحراف المعياري.
  • التوزيعات التكرارية والمقاييس البيانية.
  • استخدام الجداول والرسوم لتفسير النتائج.
• المحور السادس: اكتشاف الأنماط — الاتجاهات والعلاقات
  • استخراج الأنماط وتحديد الاتجاهات الزمنية.
  • تحليل الارتباط والانحدار.
  • قراءة علاقات السبب والنتيجة في سيناريوهات عملية.
• المحور السابع: التعامل مع البيانات النوعية (النصية)
  • التعامل مع الإجابات النصية المفتوحة.
  • تصنيف وترميز الإجابات النوعية.
  • استخلاص الأنماط والمفاهيم الرئيسية.
• المحور الثامن: تحويل الأرقام لقصة — التصوير والتقارير
  • اختيار نوع الرسم البياني المناسب واستخدام الألوان والتصميم.
  • مكونات التقرير التحليلي الاحترافي.
  • الكتابة التحليلية الواضحة وتقديم توصيات مبنية على أدلة.
• المحور التاسع: من التحليل إلى القرار
  • ربط التحليل بكل مرحلة من مراحل اتخاذ القرار.
  • تعريف وتحليل مؤشرات الأداء KPIs وإعداد لوحات المتابعة.
  • استخدام التحليل في التحسين المستمر والتنبؤ.
• المحور العاشر: إلى أين يتجه تحليل البيانات
  • الذكاء الاصطناعي في التحليل التنبؤي.
  • الأهمية المتزايدة للبيانات الضخمة (Big Data).
  • التكامل بين التحليل والتقنيات الحديثة.