الجزء الأول:

الوحدة 1: أساسيات Excel لتحليل البيانات

(تعلم ذاتي)

• • مقدمة إلى واجهة Excel (ورقة العمل، الجدول، الخلايا والنطاقات)

• • فهم مراجع الخلايا ونطاقات الخلايا

• • الدوال الأساسية:
  SUM، AVERAGE، MIN، MAX

• • دوال العد:
  COUNT، COUNTA، COUNTBLANK

• • الدوال الشرطية:
  IF، COUNTIF، COUNTIFS، SUMIF، SUMIFS

• • دالة البحث:
  VLOOKUP

الوحدة 2: تحليل البيانات باستخدام Excel

(تفاعلي مباشر)

• • مقدمة في تحليل البيانات

  إتقان الجداول المحورية (Pivot Tables) والمخططات المحورية (Pivot Charts)

• • مقدمة إلى الجداول المحورية والمخططات المحورية

• • تحسين الجداول المحورية

• • إنشاء وتخصيص المخططات المحورية

• • بناء لوحات معلومات تفاعلية في Excel

  استخراج وتحويل وتحميل (ETL) البيانات باستخدام Power Query

• • مقدمة في Power Query

• • تحميل البيانات من مصادر مختلفة

• • الاتصال بملفات ومجلدات Excel

• • فهم أنواع البيانات في Power Query

• • تحويل البيانات باستخدام Power Query

• • نظرة عامة على محرر Power Query

• • إدارة الأعمدة والصفوف

• • تغيير أنواع البيانات باستخدام الإعداد المحلي (Locale)

• • تحميل البيانات إلى نموذج بيانات Excel

• • نمذجة البيانات و DAX باستخدام Power Pivot

• • العمل مع Power Pivot

• • قدرات وفوائد Power Pivot

• • استيراد البيانات إلى Power Pivot

• • فهم نماذج البيانات

  العمل مع DAX (تعابير تحليل البيانات)

• • مقدمة في DAX

• • إنشاء أعمدة محسوبة (Calculated Columns)

• • إنشاء مقاييس (Measures)

• • العمل مع مقاييس DAX المتقدمة

• • بناء جدول تقويم (Calendar Table)

الوحدة 2: تحليل البيانات باستخدام Excel

(تفاعلي مباشر )

• • مقدمة إلى Power BI

  ربط البيانات وتجهيزها

• • فهم مصادر البيانات وطرق الاتصال بها

• • الاتصال بمصادر بيانات مختلفة

• • تحويل البيانات باستخدام Power Query

• • التعامل مع القيم المفقودة وتنظيف البيانات

  نمذجة البيانات وتحسين الأداء

• • مقدمة في نمذجة البيانات

• • بناء مخطط النجمة (Star Schema) ومخطط الثلج (Snowflake Schema)

• • إنشاء وإدارة العلاقات

• • تحسين أداء النموذج

  DAX والذكاء الزمني

• • أساسيات DAX: الأعمدة المحسوبة مقابل المقاييس (Measures)

• • فهم السياق في DAX: سياق الصف مقابل سياق التصفية

• • الدوال الشائعة الاستخدام في DAX

• • الدوال المتقدمة في DAX لمؤشرات الأعمال

• • دوال الذكاء الزمني (Time Intelligence Functions)

الوحدة 3: تحليل البيانات باستخدام Power BI

(تفاعلي مباشر)

الوحدة 4: الثقافة المتعلقة بالبيانات (Data Literacy)

(تعلم ذاتي)

امتلاك الثقافة المتعلقة بالبيانات يعني القدرة على العمل بكفاءة مع البيانات. ستمكّن هذه الوحدة المتدربين من:

• • فهم أنواع البيانات المختلفة ضمن منظمتهم.

• • التعرف على تقنيات التحليل المختلفة والأسئلة التجارية أو البحثية التي تجيب عليها.

• • معرفة التقنيات المناسبة لنوع البيانات التي يمتلكونها.

• • تمكينهم من استغلال المهارات المكتسبة حديثًا للمشاركة في صياغة استراتيجية البيانات داخل المنظمة.

الجزء الثاني:

الوحدة 1: الإحصاءات الوصفية

(تعلم ذاتي)

• فهم الإحصاءات الوصفية التي تشمل مقاييس النزعة المركزية ومقاييس التشتت.

• ستبني على المهارات والمعرفة التي اكتسبتها في جزء الثقافة المتعلقة بالبيانات، حيث تم تعريفك بأنواع البيانات المختلفة، والآن حان الوقت لاستخدام مقاييس النزعة المركزية ومقاييس التشتت المناسبة لمجموعة بياناتك لفهمها ووصفها.

• سيتم تعريفك بالمعادلات المستخدمة في الحساب، بالإضافة إلى إرشادك لكيفية تفسير هذه المقاييس.

• كما ستتعلم كيفية دمج هذه المؤشرات والتعليق على البيانات المتوفرة.

الوحدة 2: SQL لتحليل البيانات

(تفاعلي مباشر أو صف دراسي)

• مقدمة في SQL وقواعد البيانات العلائقية.

• كتابة الاستعلامات الأساسية.

• التصفية، الفرز، واستخدام العوامل المنطقية.

• التجميع والتقسيم حسب المجموعات.

• العمل مع دوال النص والتاريخ.

• استخدام المنطق الشرطي.

• ربط جداول متعددة.

• إنشاء العروض (Views) واستعلامها.

• العمليات الأساسية على البيانات.

• التصدير إلى Excel والتكامل مع BI Power.

الوحدة 3: Power BI المتقدم

(تفاعلي مباشر أو صف دراسي)

• Power Query المتقدم ولغة M

• نمذجة البيانات المتقدمة و DAX

• إتقان إعداد التقارير والتصوير البياني

• استخدام خدمة Power BI ونشر التقارير والتحليلات

• تحسين الأداء

الوحدة 4: Power Platform وتقنيات الأتمتة

(تفاعلي مباشر أو صف دراسي)

• مقدمة حول Power Platform وطرق تكاملها

• استخدام Power Automate مع Power BI لأتمتة العمليات ودمجها

• استخدام Copilot في Power BI لتعزيز الإنتاجية بالذكاء الاصطناعي التوليدي