Howdy, I'm Tharaa
Courses Taken
-49%
جميع المستويات
معسكر تحليل البيانات وذكاء الأعمال المعتمد من مايكروسوفت – الطريق نحو وظيفة المستقبل
هل تبحث عن مهارة مطلوبة في سوق العمل؟ معسكر تحليل …
ر.س1,027.00ر.س2,000.00
معسكر تحليل البيانات وذكاء الأعمال المعتمد من مايكروسوفت – الطريق نحو وظيفة المستقبل
What you'll learn
فهم شامل لتحليل البيانات: القدرة على تعريف وتحليل البيانات وأنواعها، ومعرفة دورة حياة تحليل البيانات وأهمية كل مرحلة فيها.
مهارات Excel المتقدمة: القدرة على استخدام Excel كأداة تحليل بيانات فعالة، وإنشاء الجداول والتقارير وتصميم المخططات البيانية.
تطبيق Power BI: القدرة على استخدام Power BI لإنشاء تقارير وتحليلات تفاعلية، واستيراد البيانات وتصميم لوحات التحكم لعرض مؤشرات الأداء.
فهم مؤشرات الأداء الرئيسية (KPIs): القدرة على تحديد وتصميم KPIs المناسبة لقياس الأداء، واستخدامها لتقييم وتحليل الأداء في مجالات مختلفة.
المعرفة بالتحليل الإحصائي: فهم الأساسيات الإحصائية وكيفية تطبيقها في تحليل البيانات، والقدرة على إجراء اختبارات الفرضيات وتفسير النتائج.
تطبيقات الذكاء الاصطناعي: فهم أساسيات الذكاء الاصطناعي وكيفية تطبيقه في تحليل البيانات، وبناء نماذج تعلم آلي بسيطة لتحليل البيانات.
تنفيذ مشاريع عملية: تطبيق جميع المهارات المكتسبة في مشروع عملي شامل، مع إعداد تقارير نهائية لعرض نتائج التحليل وإيجاد الحلول المستندة إلى البيانات.
إعداد تقارير ومناقشتها: إعداد تقارير تحليلية شاملة ومناقشتها مع الزملاء والمدربين، وتحسين مهارات التواصل والعرض.
الحصول على الشهادات الاحترافية: الحصول على شهادات معترف بها مثل شهادات مايكروسوفت لإثبات كفاءة المشاركين في تحليل البيانات وذكاء الأعمال.
Free
9 Days, 9 Skills: Tech Bootcamp
What you'll learn
تعلم أساسيات بناء تطبيقات الأندرويد.
فهم مبادئ تصميم البرمجيات وتطويرها (Software design & Development).
استكشاف منهجيات (methodologies) مثل (Agile) و(DevOps).
التعرف على أساسيات معالجة البيانات الضخمة (big data processing) وتخزينها.
استكشاف الأدوات (tools) والأطر (Frameworks) الشائعة مثل Hadoop و Spark.
الغوص في تحليل البيانات (data analysis)، التصور البياني (visualization)، و أساسيات النمذجة الإحصائية (statistical modeling).
اكتساب خبرة عملية باستخدام أدوات مثل Python و R.
فهم المفاهيم الأساسية للذكاء الاصطناعي (AI)، بما في ذلك الشبكات العصبية (Neural Networks) والتعلم العميق (Deep Learning).
استكشاف التطبيقات الواقعية (real-world apps) والمراعاة الأخلاقية (ethical considerations).
تعلم أساسيات خوارزميات و نماذج التعلم الآلي.
دراسة المفاهيم الأساسية في علوم الحاسوب التي تدعم التكنولوجيا الحديثة.
اكتشاف الممارسات والأدوات التي تُسهل دورة حياة تطوير البرمجيات.
التعرف على التكامل المستمر (continuous integration)، التسليم (delivery)، والنشر (deployment).
الحصول على مقدمة في مبادئ الأمن السيبراني (Cybersecurity) وأفضل الممارسات.
فهم كيفية حماية الأنظمة من التهديدات (threats) والثغرات (vulnerabilities) الشائعة.
تعلم أساسيات الشبكات، بما في ذلك البروتوكولات (protocols)، التوبولوجي (topologies)، والأمن (Security).
فهم كيفية عمل الإنترنت وشبكات المؤسسات.
