حقيبة تدريبية

دورة ذكاء الأعمال المُعزَّز بالذكاء الاصطناعي باستخدام Power BI

AI-Enhanced Business Intelligence with Power BI

4 أيام، 20 ساعة تدريبية

تتضمن الحقيبة الملفات التالية:

1. شرائح العرض PowerPoint
2. دليل المدرب Word
3. مذكرة المتدرب Word
4. أوراق العمل "التمارين والحالات العملية" Word
5. الاختبار القبلي والبعدي Word
6. الدليل التعريفي للحقيبة Word
7. نموذج تقييم دورة تدريبية Word

جميع الملفات مفتوحة وقابلة للتعديل (تصميم انفوغرافيك)

الهدف العام:

تمكين المشاركين من توظيف تقنيات الذكاء الاصطناعي وPower BI في جمع بيانات الأعمال وتنظيفها ونمذجتها وتحليلها، وبناء التقارير ولوحات المعلومات التفاعلية والتحليلات التنبؤية؛ بما يدعم اتخاذ القرارات المؤسسية المبنية على البيانات ويرفع كفاءة الأداء.

الأهداف التفصيلية:

• استيعاب مفاهيم ذكاء الأعمال والذكاء الاصطناعي ودورهما في تحسين القرارات المؤسسية.
• توظيف الذكاء الاصطناعي التوليدي وهندسة الأوامر في تحليل البيانات وتفسير النتائج وإعداد التقارير.
• تطبيق أساليب التحليل الوصفي والتشخيصي والتنبؤي لاكتشاف الأنماط والاتجاهات والانحرافات.
• استيراد البيانات وتنظيفها وتحويلها ودمجها باستخدام Power Query.
• بناء نماذج البيانات والعلاقات وإنشاء المقاييس ومؤشرات الأداء باستخدام DAX.
• تصميم التقارير ولوحات المعلومات التفاعلية وتوظيف المرئيات الذكية ونشرها ومشاركتها بأمان.

الفئة المستهدفة:

• محللو البيانات ومحللو الأعمال وذكاء الأعمال.
• المديرون وصنّاع القرار ورؤساء الأقسام.
• مسؤولو التخطيط الاستراتيجي وقياس الأداء والتطوير المؤسسي.
• العاملون في إدارات المالية والمبيعات والتسويق والعمليات والموارد البشرية.
• مستخدمو Excel وPower BI الراغبون في تطوير مهاراتهم التحليلية.
• المختصون بالتحول الرقمي والذكاء الاصطناعي ونظم المعلومات.

المحاور التدريبية:

اليوم التدريبي الأول: أساسيات ذكاء الأعمال والذكاء الاصطناعي

الجلسة الأولى: مدخل إلى ذكاء الأعمال والتحليل المدعوم بالذكاء الاصطناعي

أهداف الجلسة:

• التعرف على مفهوم ذكاء الأعمال ومكوناته.
• توضيح دور البيانات في دعم القرارات المؤسسية.
• استيعاب أثر الذكاء الاصطناعي في تطوير التحليلات.

محاور الجلسة:

• مفهوم ذكاء الأعمال وأهدافه وأهميته.
• مكونات منظومة ذكاء الأعمال الحديثة.
• الفرق بين تحليل البيانات وذكاء الأعمال وعلوم البيانات.
• دورة حياة البيانات من الجمع إلى اتخاذ القرار.
• مفهوم الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة والذكاء الاصطناعي التوليدي.
• تطبيقات الذكاء الاصطناعي في ذكاء الأعمال.

الجلسة الثانية: استخدام الذكاء الاصطناعي في تحليل بيانات الأعمال

أهداف الجلسة:

• تحديد فرص استخدام الذكاء الاصطناعي في بيئة الأعمال.
• توظيف الذكاء الاصطناعي في اكتشاف الأنماط والاتجاهات.
• صياغة أسئلة تحليلية تدعم القرارات الإدارية.

محاور الجلسة:

• التحليل الوصفي والتشخيصي والتنبؤي والتوجيهي.
• اكتشاف الأنماط والعلاقات والاتجاهات في البيانات.
• تحليل سلوك العملاء والمبيعات والعمليات.
• التنبؤ بالطلب والمخاطر والنتائج المستقبلية.
• اكتشاف القيم الشاذة والاحتيال والانحرافات.
• حالات استخدام عملية للذكاء الاصطناعي في قطاعات الأعمال.

اليوم التدريبي الثاني: تطبيقات الذكاء الاصطناعي في التحليل واتخاذ القرار

الجلسة الأولى: الذكاء الاصطناعي التوليدي وهندسة الأوامر للتحليل

أهداف الجلسة:

• توظيف أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدي في المهام التحليلية.
• صياغة أوامر فعّالة للحصول على نتائج دقيقة.
• استخدام الذكاء الاصطناعي في تفسير البيانات وإعداد التقارير.

محاور الجلسة:

• مفهوم الذكاء الاصطناعي التوليدي ونماذج اللغة الكبيرة.
• مبادئ هندسة الأوامر في تحليل بيانات الأعمال.
• صياغة الأسئلة والطلبات التحليلية بوضوح.
• استخدام الذكاء الاصطناعي في تلخيص البيانات وتفسير النتائج.
• إنشاء مسودات التقارير والملخصات التنفيذية.
• التحقق من صحة المخرجات والحد من الهلوسة والتحيز.

الجلسة الثانية: التحليلات التنبؤية والذكاء الاصطناعي المسؤول

أهداف الجلسة:

• فهم أساسيات بناء النماذج التنبؤية.
• تفسير نتائج التنبؤ وربطها بقرارات الأعمال.
• تطبيق ضوابط الاستخدام المسؤول للذكاء الاصطناعي.

محاور الجلسة:

• مفهوم التحليلات التنبؤية وتطبيقاتها.
• اختيار المتغيرات والمؤشرات المؤثرة في التنبؤ.
• التصنيف والانحدار والتجميع واكتشاف الحالات الشاذة.
• تقييم دقة النماذج وتفسير نتائجها.
• خصوصية البيانات وأمنها وجودتها.
• أخلاقيات الذكاء الاصطناعي والشفافية والتحقق البشري.

اليوم التدريبي الثالث: بناء نماذج ذكاء الأعمال باستخدام Power BI

الجلسة الأولى: استيراد البيانات وتحويلها باستخدام Power Query

أهداف الجلسة:

• التعرف على بيئة العمل في Power BI.
• الاتصال بمصادر البيانات المختلفة.
• تنظيف البيانات وتحويلها وتهيئتها للتحليل.

محاور الجلسة:

• التعرف على مكونات Power BI وآلية العمل فيه.
• الاتصال بملفات Excel وCSV وقواعد البيانات.
• استيراد البيانات وفحص جودتها.
• تنظيف البيانات ومعالجة القيم المفقودة والأخطاء.
• دمج الجداول وإلحاق البيانات باستخدام Power Query.
• بناء خطوات تحويل قابلة للتحديث وإعادة الاستخدام.

الجلسة الثانية: نمذجة البيانات وإجراء الحسابات باستخدام DAX

أهداف الجلسة:

• بناء نموذج بيانات مترابط وفعّال.
• إنشاء المقاييس والأعمدة المحسوبة.
• استخدام DAX في تحليل مؤشرات الأعمال.

محاور الجلسة:

• مبادئ نمذجة البيانات في Power BI.
• الجداول الواقعية وجداول الأبعاد والمخطط النجمي.
• إنشاء العلاقات بين الجداول وإدارتها.
• الفرق بين الأعمدة المحسوبة والمقاييس.
• الدوال الأساسية في لغة DAX.
• إنشاء مؤشرات الأداء والحسابات الزمنية.

اليوم التدريبي الرابع: التقارير التفاعلية والتحليلات الذكية في Power BI

الجلسة الأولى: تصميم التقارير ولوحات المعلومات التفاعلية

أهداف الجلسة:

• اختيار التصورات البيانية الملائمة للبيانات.
• تصميم تقارير ولوحات معلومات واضحة وتفاعلية.
• تطبيق مبادئ سرد البيانات بصرياً.

محاور الجلسة:

• مبادئ تصميم التقارير ولوحات المعلومات.
• اختيار المخططات والتصورات المناسبة.
• استخدام عوامل التصفية والمقسّمات والتفاعلات.
• تصميم بطاقات ومؤشرات الأداء الرئيسية.
• التنقل بين الصفحات والحفر التفصيلي في البيانات.
• تطبيق مبادئ سرد البيانات وتجربة المستخدم.

الجلسة الثانية: أدوات الذكاء الاصطناعي والنشر في Power BI

أهداف الجلسة:

• توظيف الخصائص الذكية في تحليل البيانات.
• نشر التقارير ومشاركتها بطريقة آمنة.
• بناء مشروع تطبيقي متكامل لذكاء الأعمال.

محاور الجلسة:

• استخدام المرئيات الذكية في Power BI.
• تحليل المؤثرات الرئيسية وشجرة التحليل.
• طرح الأسئلة باللغة الطبيعية باستخدام Q&A.
• استخدام إمكانات Copilot المتاحة في Power BI.
• نشر التقارير وتحديث البيانات وإدارة الصلاحيات.
• المشروع الختامي: إنشاء لوحة معلومات مدعومة بالذكاء الاصطناعي.