Data Analysis with Excel - تحليل البيانات باستخدام اكسل

252

رقم التدريب 12977

هدف التدريب

تمكين المتدربين من استخدام برنامج Excel كأداة أساسية في جمع البيانات وتنظيفها وتحليلها واستخراج المؤشرات وصنع التقارير ولوحات التحكم التفاعلية، بما يساعدهم على اتخاذ قرارات مبنية على البيانات بشكل أكثر فعالية.

فهرس موضوعات التدريب

اليوم الأول: أساسيات Excel للتحليل

مقدمة عن تحليل البيانات ودور Excel فيه.
التعرف على واجهة Excel (القوائم، الأشرطة، الأدوات).
أنواع البيانات (Data Types).
إدخال البيانات وتنظيمها (تنسيقات الخلايا – تنسيقات الأرقام – الجداول).
استخدام الفرز (Sort) والتصفية (Filter).
التنسيقات الشرطية (Conditional Formatting) لاكتشاف الأنماط.

اليوم الثاني: صيغ ودوال التحليل

مراجعة الصيغ (Formulas) وبناءها.
دوال إحصائية: AVERAGE، MEDIAN، MODE، COUNT، COUNTA، COUNTIF.
دوال منطقية: IF، AND، OR، IFERROR.
دوال البحث والإشارة: VLOOKUP، HLOOKUP، XLOOKUP، INDEX & MATCH.
دوال النصوص: LEFT، RIGHT، MID، LEN، TRIM، CONCATENATE، TEXT.

اليوم الثالث: أدوات التحليل المتقدمة

الجداول المحورية (PivotTables):
إنشاء PivotTable.
تلخيص وفرز وتجميع البيانات.
استخدام Slicers و Timelines.
الرسوم البيانية (Charts):
أعمدة، خطوط، دائري، تجمعي.
اختيار الرسم المناسب للتحليل.
أدوات تحليل البيانات:
What-If Analysis (Goal Seek، Data Tables، Scenario Manager).

اليوم الرابع: تطبيقات عملية ومشاريع صغيرة

تنظيف البيانات (Data Cleaning):
إزالة القيم المكررة (Remove Duplicates).
التعامل مع القيم الفارغة.
استيراد البيانات من مصادر خارجية (CSV، TXT).
دمج وتحليل بيانات كبيرة.
إنشاء Dashboard تفاعلي باستخدام:
PivotTables + PivotCharts + Slicers.
مشروع نهائي: تحليل بيانات فعلية (مثل مبيعات/موارد بشرية) وعرض النتائج في لوحة تحكم.
الخاتمة: أفضل الممارسات في تحليل البيانات باستخدام Excel.

مخرجات التعلم

القدرة على كتابة برنامج Python الأول الخاص بك عن طريق تنفيذ مفاهيم المتغيرات والسلاسل والوظائف والحلقات والشروط
القدرة على العمل مع البيانات في Python ، بما في ذلك قراءة الملفات وكتابتها وتحميل البيانات والعمل بها وحفظها باستخدام Pandas
تعرف على كيفية تفسير البيانات في Python باستخدام المصفوفات متعددة الأبعاد في NumPy ، والتعامل مع DataFrames في الباندا ، واستخدام مكتبة SciPy للإجراءات الرياضية ، وتنفيذ التعلم الآلي باستخدام Scikit-Learn
القدرة على إجراء تحليلات البيانات باستخدام مكتبات Python الشائعة
اكتساب معلومات في العديد من مكتبات تصور البيانات في Python ؛ بما في ذلك Matplotlib و Seaborn و Folium

المتطلبات السابقة للتدريب

شهادة دبلوم وما اعلى
خلفية بلغات البرمجة
يفضل لغة انجليزية
وجود كمبيوتر

الشهادات الإحترافية المتعلقة	لا توجد شهادات احترافية مرتبطة بالدورة التدريبية.
اسم مقدم الدورة	Mostafa Nabieh Mourad
خبرات المدرب	ايمن الغامدي Data Scientist with 3+ years of experience in analyzing data and applying data science model to deliver a business value and support the organization to be a data-driven company