7 - 11 سبتمبر 2025
القاهرة (مصر)
الفندق : Holiday Inn & Suites Cairo Maa
رسوم الإشتراك : 3550 € Euro
في ظل التحول الرقمي المتسارع وزيادة الاعتماد على البيانات في اتخاذ القرارات الاستراتيجية، تبرز أهمية محللي البيانات كأحد أهم الأدوار الحيوية في المؤسسات. صمم هذا البرنامج التدريبي المتقدم من قبل مركز جلوبال هورايزن للتدريب لتزويد المشاركين بالمعرفة والمهارات المتقدمة في تحليل البيانات، باستخدام أدوات وتقنيات متطورة تشمل البرمجة الإحصائية، التنقيب عن البيانات، التحليل التنبؤي، وأدوات التصور البياني الذكي.
يستهدف هذا البرنامج المهنيين الراغبين في الانتقال إلى مستوى أعلى من التحليل، مما يمكنهم من تحويل البيانات إلى رؤى استراتيجية تدعم نمو الأعمال وتحقيق التميز المؤسسي.
بنهاية البرنامج سيكون المشاركون قادرين على:
تطبيق تقنيات التحليل الإحصائي المتقدم على مجموعات البيانات الكبيرة والمعقدة.
استخدام أدوات البرمجة مثل Python وR في معالجة وتحليل البيانات.
تنفيذ نماذج تنبؤية واستنتاجية تدعم اتخاذ القرار.
تطبيق مفاهيم التنقيب عن البيانات واستخراج الأنماط الخفية.
استخدام أدوات متقدمة للتصور البياني لتقديم التحليلات بشكل مؤثر.
تحسين جودة البيانات واستخدام منهجيات فعالة لتنظيف البيانات وتنظيمها.
العمل على مشاريع تحليلية عملية تحاكي الواقع المؤسسي.
عروض تقديمية تفاعلية ومناقشات جماعية.
تمارين تطبيقية ودراسات حالة مستمدة من الواقع العملي.
استخدام برامج تحليل متقدمة (Python, Power BI, Excel, R).
تدريب عملي مباشر على مجموعات بيانات حقيقية.
اختبار وتقييم المهارات خلال الورش التدريبية.
رفع جودة التحليلات واتخاذ قرارات مبنية على بيانات دقيقة.
دعم التحول الرقمي من خلال الاستخدام الأمثل للبيانات.
تعزيز الابتكار والتحسين المستمر عبر الفهم العميق للسلوكيات والتوجهات.
توفير تكاليف الأعمال عبر التحليلات الاستباقية وتقليل المخاطر.
تحسين الاتصال بين الفرق التقنية والتنفيذية عبر تقارير تحليلية مفهومة وفعالة.
محللو البيانات العاملون في المؤسسات العامة والخاصة.
موظفو أقسام التخطيط والتطوير والتحليل الاستراتيجي.
المتخصصون في تكنولوجيا المعلومات وإدارة البيانات.
المدراء والمشرفون الراغبون في تطوير مهاراتهم التحليلية.
العاملون في التسويق، الموارد البشرية، العمليات والمالية المهتمون بالتحليلات المتقدمة.
مراجعة مفاهيم الإحصاء الأساسية.
التوزيعات الاحتمالية والانحدار الخطي المتعدد.
اختبارات الفرضيات وتحليل التباين (ANOVA).
تطبيق عملي على بيانات واقعية باستخدام Excel أو R.
مفهوم التنقيب عن البيانات وعملياته.
خوارزميات التصنيف (Decision Trees, Naïve Bayes).
خوارزميات التجميع (K-Means, Hierarchical Clustering).
تطبيق باستخدام Python (scikit-learn).
الفرق بين التحليل التفسيري والتنبؤي.
نماذج الانحدار اللوجستي والتنبؤ بالسلاسل الزمنية.
استخدام نماذج ARIMA وProphet.
تقييم الأداء وقياس دقة النماذج (MAE, RMSE, R²).
استيراد وتنظيف البيانات (Data Wrangling).
التعامل مع البيانات غير المنظمة (نصوص، صور).
استخدام Pandas وNumPy في معالجة البيانات.
التعامل مع قواعد بيانات SQL وربطها بالتحليل.
مبادئ التصميم الجرافيكي للبيانات.
استخدام Power BI وMatplotlib لإنشاء تقارير تفاعلية.
بناء لوحة معلومات ديناميكية (Dashboards).
عرض مشروع تحليلي شامل وتقديم توصيات عملية.