المقدمة:

في عصر البيانات الضخمة والتحول الرقمي، أصبح التحليل الكمي واستكشاف البيانات من الأدوات الأساسية لاتخاذ قرارات فعالة مبنية على البراهين. لم يعد جمع البيانات كافيًا، بل أصبحت القدرة على تحليلها، واستخلاص الأنماط، وتفسير المؤشرات، مهارات حاسمة للمنظمات الحديثة.

يهدف هذا البرنامج إلى تزويد المشاركين بفهم شامل لمفاهيم التحليل الكمي، واستكشاف البيانات باستخدام أدوات وأساليب إحصائية وتقنية متنوعة. سيتمكن المشاركون من بناء قاعدة معرفية متينة تسمح لهم بفهم أنواع البيانات، وكيفية تنظيفها، وتحليلها، وتفسير نتائجها لاتخاذ قرارات استراتيجية.

تجمع الدورة بين الجانب النظري والتطبيقي من خلال تمارين واقعية باستخدام أدوات تحليل حديثة، مما يجعلها مثالية للمهنيين العاملين في مجالات الإدارة، المالية، التسويق، التخطيط، البحوث، وغيرها.

أهداف البرنامج:

بنهاية هذه الدورة، سيكون المشاركون قادرين على:

• فهم الأسس النظرية والمنهجية للتحليل الكمي واستكشاف البيانات.

• التمييز بين البيانات الكمية والكيفية واختيار طرق التحليل المناسبة لكل منها.

• استخدام أدوات التحليل الأساسية (مثل Excel، SPSS، أو Python) لمعالجة البيانات.

• استخراج الأنماط والاتجاهات من البيانات وتفسيرها بطريقة مهنية.

• عرض النتائج بطريقة واضحة تدعم اتخاذ القرار.

الكفاءات المستهدفة:

• الكفاءة في التحليل الكمي والنوعي للبيانات

• مهارات استكشاف وتنظيف وتحضير البيانات

• القدرة على استخدام أدوات التحليل الإحصائي

• تفسير النتائج وتحويلها إلى رؤى قابلة للتنفيذ

• تقديم العروض التحليلية بطريقة احترافية

الجمهور المستهدف:

• محللو البيانات ومهندسو البيانات

• موظفو الأقسام الإحصائية والبحثية

• العاملون في التخطيط الاستراتيجي والتقارير

• موظفو المالية والتسويق والموارد البشرية

• المهتمون بتطوير مهاراتهم في تحليل البيانات الكمية

المحاور التدريبية:

اليوم الأول: مدخل إلى التحليل الكمي واستكشاف البيانات

• تعريف التحليل الكمي والكيفي

• أنواع البيانات (كمية، وصفية، زمنية...)

• أهمية التحليل في دعم اتخاذ القرار

• دورة حياة البيانات من الجمع إلى التفسير

• التعرف على الأدوات المستخدمة (Excel، SPSS، Python – نظرة عامة)

اليوم الثاني: معالجة وتنظيف البيانات

• مشاكل شائعة في البيانات (البيانات المفقودة، التكرارات، القيم الشاذة)

• أساليب تنظيف البيانات وتجهيزها للتحليل

• تنسيق البيانات وبناء قواعد بيانات مناسبة

• أدوات تنظيف البيانات باستخدام Excel وPython

• تمارين تطبيقية على مجموعات بيانات فعلية

اليوم الثالث: التحليل الكمي الإحصائي

• الإحصاء الوصفي: الوسط، الوسيط، الانحراف المعياري، التوزيع

• تحليل الارتباط والانحدار البسيط

• تمثيل البيانات بيانيًا: الجداول والرسوم البيانية

• استخدام أدوات تحليل البيانات في Excel/SPSS

• دراسة حالات تحليل كمي فعلي من مجال الأعمال

اليوم الرابع: استكشاف البيانات وتفسير الأنماط

• مفاهيم الاستكشاف الإحصائي للبيانات (Exploratory Data Analysis – EDA)

• تقنيات اكتشاف الأنماط والاتجاهات

• التحليل متعدد المتغيرات (Multivariate Analysis – نظرة أولية)

• أدوات التمثيل التفاعلي (مثل Power BI، أو Python مع مكتبات مثل matplotlib/seaborn)

• عرض النتائج بطريقة تدعم الفهم والقرار

اليوم الخامس: تطبيقات عملية ومشاريع تحليل بيانات

• مشروع تحليلي متكامل على مجموعة بيانات حقيقية

• تحليل وصفي وتفسيري متكامل

• تلخيص النتائج واستخلاص التوصيات

• إعداد العرض النهائي للنتائج (Dashboard أو تقرير بياني)

• جلسة مراجعة وتقييم شامل + توزيع الشهادات