البرمجة و الذكاء الإصطناعي

1. فهم دور محلل البيانات 🔍💡

   - تحليل البيانات لاستخلاص رؤى تساعد في اتخاذ القرارات.
   - العمل مع فرق مختلفة (تسويق، مبيعات، إدارة) لتوفير تقارير دقيقة.
   - استخدام أدوات وتقنيات لتحليل وتنظيف وعرض البيانات.

2. تعلّم الأساسيات🗂✏

   - الإحصاء: مفاهيم مثل المتوسط، الوسيط، الانحراف المعياري، الارتباط.
   - التحليل الكمي: لفهم الاتجاهات والأنماط داخل البيانات.

3. إتقان أدوات التحليل 📈📉📊

   🔸️Excel: من أقوى الأدوات للتحليل السريع والتقارير.
   🔸️SQL: لاستخراج البيانات من قواعد البيانات.
   🔸️Power BI / Tableau: لإنشاء تقارير ولوحات معلومات تفاعلية.
   🔸️Python / R: للقيام بتحليلات أعمق والتعامل مع كميات بيانات ضخمة.

4. تعلّم تنظيف البيانات (Data Cleaning) 🧹

   - التعامل مع القيم المفقودة، التكرارات، والأخطاء.
   - استخدام أدوات مثل Pandas في بايثون لتجهيز البيانات للتحليل.

5. التفكير التحليلي والفضول 🤔

   - طرح الأسئلة الصحيحة.
   - البحث عن الأسباب وراء الأنماط أو التغيرات في البيانات.

6. تطوير مهارات التواصل 🗣

   - القدرة على تبسيط النتائج لغير المتخصصين.
   - استخدام الرسوم البيانية والتقارير لإيصال الأفكار بوضوح.

7. بناء مشاريع عملية 🛠🔧

   - تحليل بيانات حقيقية من مواقع مثل Kaggle.
   - إنشاء لوحة معلومات (Dashboard) أو دراسة حالة تحليلية.

8. الحصول على شهادات أو دورات تدريبية💼

   🟢 Google Data Analytics Certificate.
   🔴 Coursera, edX, Udemy توفر دورات مميزة.

9. إنشاء ملف شخصي (Portfolio)👨‍💻

   - يعرض المشاريع التي قمت بها.
   - يساعدك عند التقديم على الوظائف لإظهار مهاراتك.

10. البحث عن فرص تدريب أو عمل حر

   - اكتساب خبرة عملية.
   - البدء بمشاريع صغيرة ثم التدرج.
#DataAnalyst
#تحليل_البيانات
#تعلم_البيانات
#DataAnalytics
#محلل_بيانات
#DataScience
#تعلم_التحليل
#PowerBI
#SQL
#Python
#مهارات_التحليل
#مسار_مهني
#التعلم_الذاتي
#تحليل_إحصائي
#CareerInData

www.tg-me.com/jp/البرمجة و الذكاء الإصطناعي/com.artificial_AI_intelligence/1042

1.9K viewsedited  Apr 18 at 20:24

1. فهم دور محلل البيانات 🔍💡

   - تحليل البيانات لاستخلاص رؤى تساعد في اتخاذ القرارات.
   - العمل مع فرق مختلفة (تسويق، مبيعات، إدارة) لتوفير تقارير دقيقة.
   - استخدام أدوات وتقنيات لتحليل وتنظيف وعرض البيانات.

2. تعلّم الأساسيات🗂✏

   - الإحصاء: مفاهيم مثل المتوسط، الوسيط، الانحراف المعياري، الارتباط.
   - التحليل الكمي: لفهم الاتجاهات والأنماط داخل البيانات.

3. إتقان أدوات التحليل 📈📉📊

   🔸️Excel: من أقوى الأدوات للتحليل السريع والتقارير.
   🔸️SQL: لاستخراج البيانات من قواعد البيانات.
   🔸️Power BI / Tableau: لإنشاء تقارير ولوحات معلومات تفاعلية.
   🔸️Python / R: للقيام بتحليلات أعمق والتعامل مع كميات بيانات ضخمة.

4. تعلّم تنظيف البيانات (Data Cleaning) 🧹

   - التعامل مع القيم المفقودة، التكرارات، والأخطاء.
   - استخدام أدوات مثل Pandas في بايثون لتجهيز البيانات للتحليل.

5. التفكير التحليلي والفضول 🤔

   - طرح الأسئلة الصحيحة.
   - البحث عن الأسباب وراء الأنماط أو التغيرات في البيانات.

6. تطوير مهارات التواصل 🗣

   - القدرة على تبسيط النتائج لغير المتخصصين.
   - استخدام الرسوم البيانية والتقارير لإيصال الأفكار بوضوح.

7. بناء مشاريع عملية 🛠🔧

   - تحليل بيانات حقيقية من مواقع مثل Kaggle.
   - إنشاء لوحة معلومات (Dashboard) أو دراسة حالة تحليلية.

8. الحصول على شهادات أو دورات تدريبية💼

   🟢 Google Data Analytics Certificate.
   🔴 Coursera, edX, Udemy توفر دورات مميزة.

9. إنشاء ملف شخصي (Portfolio)👨‍💻

   - يعرض المشاريع التي قمت بها.
   - يساعدك عند التقديم على الوظائف لإظهار مهاراتك.

10. البحث عن فرص تدريب أو عمل حر

   - اكتساب خبرة عملية.
   - البدء بمشاريع صغيرة ثم التدرج.
#DataAnalyst
#تحليل_البيانات
#تعلم_البيانات
#DataAnalytics
#محلل_بيانات
#DataScience
#تعلم_التحليل
#PowerBI
#SQL
#Python
#مهارات_التحليل
#مسار_مهني
#التعلم_الذاتي
#تحليل_إحصائي
#CareerInData

BY البرمجة و الذكاء الإصطناعي