مسار الدبلومة:

• • أساسيات Excel لتحليل البيانات

• • تحليل البيانات باستخدام Excel

• • تحليل البيانات باستخدام Power BI

• • الثقافة المتعلقة بالبيانات (Data Literacy)

• • سرد القصص باستخدام البيانات

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.