تقدم الأكاديمية البريطانية للتدريب والتطوير هذا البرنامج التدريبي في إعداد وتحليل البيانات، والذي يهدف إلى تنمية مهارات المشاركين في جمع البيانات وتنظيمها وتحليلها بطريقة علمية لدعم اتخاذ القرارات في بيئات العمل المختلفة. يمثل تحليل البيانات أحد أهم الأدوات الحديثة لفهم التوجهات واكتشاف العلاقات وتقديم حلول واقعية للمشكلات الإدارية والعملية، خاصة في ظل تزايد حجم المعلومات وتنوع مصادرها.

يستعرض البرنامج أهم المفاهيم والأساليب المستخدمة في إدارة البيانات، مرورًا بطرق التهيئة والمعالجة، وانتهاءً بتطبيق أدوات التحليل الكمي والنوعي. كما يمنح المشاركين القدرة على قراءة النتائج وتقديمها بصورة احترافية، مما يعزز من قيمة المخرجات ويحقق التكامل بين التحليل والقرار.

الفئة المستهدفة

• موظفو أقسام التخطيط والتطوير في المؤسسات الحكومية والخاصة.
• محللو البيانات والعاملون في مجالات نظم المعلومات الإدارية.
• مسؤولو الأبحاث والدراسات ومراكز البيانات والإحصاء.
• كل من يرغب في تطوير قدراته في تحليل البيانات لأغراض مهنية.

أهداف البرنامج

في نهاية البرنامج التدريبي سوف يتعرف المشاركون على:

• التعرف على المبادئ الأساسية لإعداد البيانات وتحليلها.
• اكتساب مهارات تنظيم البيانات وتنظيفها وتجهيزها للتحليل.
• استخدام أدوات التحليل الإحصائي لفهم الأنماط والمؤشرات.
• تقديم التقارير التحليلية بطريقة دقيقة ومهنية.
• دعم اتخاذ القرار من خلال نتائج التحليل المستند إلى البيانات.

• مقدمة في علم البيانات
  • تعريف علم البيانات وأهميته في المؤسسات.
  • الفرق بين البيانات والمعلومات والمعرفة.
  • مجالات استخدام تحليل البيانات.
• أنواع البيانات ومصادرها
  • البيانات الكمية والنوعية.
  • مصادر البيانات: الأولية والثانوية.
  • التحديات في جمع البيانات من مصادر متعددة.
• جمع البيانات وأساليبها
  • تصميم أدوات جمع البيانات (استبيانات، مقابلات).
  • المعايير الأخلاقية في جمع البيانات.
  • طرق جمع البيانات الإلكترونية.
• تنظيم البيانات وترميزها
  • إنشاء جداول البيانات وهيكلتها.
  • ترميز القيم وتحويل المتغيرات.
  • التعامل مع القيم المفقودة والتكرارات.
• تهيئة البيانات للتحليل
  • تنظيف البيانات وتصحيح الأخطاء.
  • تنسيق الأنواع وتحويل الصيغ.
  • الدمج بين مصادر بيانات مختلفة.
• البرمجيات المستخدمة في تحليل البيانات
  • مقدمة إلى Excel كأداة تحليل أولية.
  • لمحة عن SPSS و Power BI و Python
  • معايير اختيار الأداة المناسبة لكل نوع تحليل.
• التحليل الإحصائي الوصفي
  • المتوسط، الوسيط، الانحراف المعياري.
  • التوزيعات التكرارية والمقاييس البيانية.
  • استخدام الجداول والرسوم لتفسير النتائج.
• تحليل الاتجاهات والمؤشرات
  • استخراج الأنماط من البيانات.
  • تحديد التغيرات الزمنية والاتجاهات.
  • ربط المؤشرات بالنتائج الفعلية.
• العلاقات بين المتغيرات
  • تحليل الارتباط والانحدار.
  • قراءة علاقات السبب والنتيجة.
  • تطبيق التحليل في سيناريوهات عملية.
• تحليل البيانات النوعية
  • التعامل مع النصوص المفتوحة.
  • تصنيف وترميز الإجابات النوعية.
  • استخلاص الأنماط والمفاهيم الرئيسية.
• تصوير البيانات وتقديم النتائج
  • اختيار نوع الرسم البياني المناسب.
  • استخدام الألوان والتصميم في العرض.
  • تحويل الأرقام إلى قصص مفهومة.
• إنشاء تقارير تحليلية
  • مكونات التقرير التحليلي الاحترافي.
  • أسلوب الكتابة التحليلية الدقيقة.
  • تقديم التوصيات بناءً على النتائج.
• دعم اتخاذ القرار باستخدام البيانات
  • ربط التحليل بمراحل اتخاذ القرار.
  • تقييم البدائل بناءً على الأدلة الرقمية.
  • قياس الأثر الناتج عن القرارات المدعومة بالبيانات.
• مؤشرات الأداء وتحليلها
  • تعريف KPIs وأنواعها.
  • تحليل الفجوات بين المستهدف والمتحقق.
  • إعداد لوحات متابعة الأداء.
• التحسين المستمر باستخدام التحليل
  • استخدام التحليل في تطوير العمليات.
  • مراقبة الأداء عبر الزمن.
  • التنبؤ وتحسين الاستجابة للمشكلات.
• الاتجاهات المستقبلية في تحليل البيانات
  • الذكاء الاصطناعي في التحليل التنبؤي.
  • البيانات الضخمة (Big Data) وأهميتها.
  • التكامل بين التحليل والتقنيات الحديثة.