ك محلل بيانات - Data Analyst
▪︎هدفك الأساسي إنك تفهم البيانات بشكل كويس وتعمل تحليل دقيق للداتا اللي معاك..
▪︎مترددش انك تستخدم التكنولوجيا والأدوات الجديدة المتاحة..
▪︎بس متنساش إن تحليلك مش نهاية المطاف..
▪︎لازم تفهم القصة اللي ورا الأرقام وتحاول تعرف أسباب الظواهر اللي بتحصل في الواقع..
▪︎كمان لازم تكون قادر تقدم توصيات عملية وفعالة بناءً على التحليلات اللي عملتها..
▪︎ومتنساش إنك لازم تتواصل مع زملائك وعملائك بشكل دوري،
▪︎عشان تتأكد إن التحليلات اللي عملتها بتلبي احتياجاتهم وتحقق أهدافهم..
▪︎هدفك الأساسي إنك تفهم البيانات بشكل كويس وتعمل تحليل دقيق للداتا اللي معاك..
▪︎مترددش انك تستخدم التكنولوجيا والأدوات الجديدة المتاحة..
▪︎بس متنساش إن تحليلك مش نهاية المطاف..
▪︎لازم تفهم القصة اللي ورا الأرقام وتحاول تعرف أسباب الظواهر اللي بتحصل في الواقع..
▪︎كمان لازم تكون قادر تقدم توصيات عملية وفعالة بناءً على التحليلات اللي عملتها..
▪︎ومتنساش إنك لازم تتواصل مع زملائك وعملائك بشكل دوري،
▪︎عشان تتأكد إن التحليلات اللي عملتها بتلبي احتياجاتهم وتحقق أهدافهم..
❤44👍22👏2👌2
لائحة-علوم-البيانات (1).pdf
794.8 KB
لو ناوي تكمل ف المجال ك دراسه مش شغل بس
في كلية ف جامعة القاهرة اسمها الدراسات العليا للعلوم الاحصائية بتدي masters و diploma في ال data science وهي اكتر حاجه بصراحة لاقيتها معتمدة وفعلا المواد بتاعتها تقيلة ولامة كل حاجه سواء deep learning w machine w statistics
هي بس فكرتها ان في كليات لازم تاخد دبلومه مينفعش ماسترز علي طول علشان معتمدين بس علي الكلية الي انت متخرج منها مش بالكورسات الي اخدتها برا ف لو حد حابب يقدم.
في كلية ف جامعة القاهرة اسمها الدراسات العليا للعلوم الاحصائية بتدي masters و diploma في ال data science وهي اكتر حاجه بصراحة لاقيتها معتمدة وفعلا المواد بتاعتها تقيلة ولامة كل حاجه سواء deep learning w machine w statistics
هي بس فكرتها ان في كليات لازم تاخد دبلومه مينفعش ماسترز علي طول علشان معتمدين بس علي الكلية الي انت متخرج منها مش بالكورسات الي اخدتها برا ف لو حد حابب يقدم.
❤18👍10👌2
للقراءة فقط
من ميكروسوفت.. هيفيدك جدا في بناء عقليتك وفهمك للمجال بشكل عام
ولو ضعيف في الانجليزي شغل ترجمة جوجل وهتستفاد بردو
https://learn.microsoft.com/en-us/training/paths/data-analytics-microsoft/?ns-enrollment-type=Collection&ns-enrollment-id=djwu3eywpk4nm
من ميكروسوفت.. هيفيدك جدا في بناء عقليتك وفهمك للمجال بشكل عام
ولو ضعيف في الانجليزي شغل ترجمة جوجل وهتستفاد بردو
https://learn.microsoft.com/en-us/training/paths/data-analytics-microsoft/?ns-enrollment-type=Collection&ns-enrollment-id=djwu3eywpk4nm
❤14👍8
تحليل البيانات - Data Analysis
والفيديو دا مهم للي لسه مش فاهم ازاي يبدأ واي المطلوب منه https://youtu.be/AYWLZ1lES6g
دي حاجات نزلتها قبل كدا لكن بتجيلي اسألة كتير ازاي نبدأ و اي المطلوب مننا
في الفيديو دا هتلاقي اجابتك وفي اكتر من رودماب في القناة هنا تقدر تبدأ من ايهم
في الفيديو دا هتلاقي اجابتك وفي اكتر من رودماب في القناة هنا تقدر تبدأ من ايهم
❤18👍9
ازاي تفكر لحل مشاكل الشركات بالبيانات ؟
محلل البيانات مطلوب منه حل المشكلة ال بتواجه الشركة باستخدام البيانات ...
لك كامل الحرية في اختيار الأداة الأنسب حسب فهمك لمميزات كل اداة و حدودها ..
الحرية في اختياء الأداة بتتغير من شركة لأخرى ..
بمعنى في شركات بتشتغل بأدوات محددة علشان تكامل الشغل لإنك بتشتغل مع فريق ..
فاتعلم :
• أهمية البيانات بشكل عام
• أهميتها في المجالات المشهورة مثل التسويق
و التجارة و الرعاية الصحية وغيره ..
• اتعرض لمشاكل كل شركة وافهم المشكلة بعمق من المتخصصين
• حاول تحلها من خلال فهمك للبيانات ووظف بس طرق الحل وإن كنت غير ملم بالتفاصيل التقنية ..
• ادرس بعمق طرق الحل التقنية ...
• اتعلم الأداة ال هتساعدك توظف حلك للمشكلة بشكل تقني ..
فلو كنت مبتدئ في المجال هتدرس وتبحث بعد ما كونت الأساس القوي للحل وقتها هتدرس أشياء فرعية مثل طريقة الحل التقني والأداة....
الأداة تأتي لتوظيف طريقة الحل ....الأداة ليست هي حل المشكلة ...ليست هي الحل ...تذكر ذلك جيدا
فاستخدامك ل python ليس دليلا على كفاءتك في تقديم حلول للمشاكل المعقدة ...
عن تجربة يمكن تقديم حلول بفضل الله عبقرية ولكن باستخدام Excel لإن الأداة هي الوسلية لعرض الحل أو تقديمه والوصول إليه بشكل أسرع ...
لماذا تستخدم python في التعامل مع 1k صف فقط من البيانات ؟!
ختاما :
طريقة استنباط وتقديم الحل تحدث خلف شاشتك وعلى الورق ثم تأتي الأداة لمساعدتك في تقديم حلك بشكل أسرع وبكفاءة حسابية عالية .
محلل البيانات مطلوب منه حل المشكلة ال بتواجه الشركة باستخدام البيانات ...
لك كامل الحرية في اختيار الأداة الأنسب حسب فهمك لمميزات كل اداة و حدودها ..
الحرية في اختياء الأداة بتتغير من شركة لأخرى ..
بمعنى في شركات بتشتغل بأدوات محددة علشان تكامل الشغل لإنك بتشتغل مع فريق ..
فاتعلم :
• أهمية البيانات بشكل عام
• أهميتها في المجالات المشهورة مثل التسويق
و التجارة و الرعاية الصحية وغيره ..
• اتعرض لمشاكل كل شركة وافهم المشكلة بعمق من المتخصصين
• حاول تحلها من خلال فهمك للبيانات ووظف بس طرق الحل وإن كنت غير ملم بالتفاصيل التقنية ..
• ادرس بعمق طرق الحل التقنية ...
• اتعلم الأداة ال هتساعدك توظف حلك للمشكلة بشكل تقني ..
فلو كنت مبتدئ في المجال هتدرس وتبحث بعد ما كونت الأساس القوي للحل وقتها هتدرس أشياء فرعية مثل طريقة الحل التقني والأداة....
الأداة تأتي لتوظيف طريقة الحل ....الأداة ليست هي حل المشكلة ...ليست هي الحل ...تذكر ذلك جيدا
فاستخدامك ل python ليس دليلا على كفاءتك في تقديم حلول للمشاكل المعقدة ...
عن تجربة يمكن تقديم حلول بفضل الله عبقرية ولكن باستخدام Excel لإن الأداة هي الوسلية لعرض الحل أو تقديمه والوصول إليه بشكل أسرع ...
لماذا تستخدم python في التعامل مع 1k صف فقط من البيانات ؟!
ختاما :
طريقة استنباط وتقديم الحل تحدث خلف شاشتك وعلى الورق ثم تأتي الأداة لمساعدتك في تقديم حلك بشكل أسرع وبكفاءة حسابية عالية .
👍33❤11❤🔥9👏5
الذكاء الاصطناعي هيؤثر عليك كمحلل بيانات لو وقفت مكانك ..!
لازم تطور من نفسك باستمرار وتتعلم ازاي تستخدم الذكاء الاصطناعي في مجالك بدل ما تعبره منافس ليك ..
الذكاء الاصطناعي لو اعتبرته شريك داعم ليك في شغلك هيساعدك تنجز مهام اكبر وبسرعة ودقة اعلى .
وتحليل البيانات مش مجال روتيني ولو شايف انه روتيني فانت ف خطر يا صديقي .
بلاش تفضل واقف مكانك لان كل حاجه بتتحرك ولو مخدتش بالك من دا فمع الوقت هتتفاجئ انك بقيت واقف لوحدك ..!
دا مش كلام تنمية بشرية 😃
لازم تطور من نفسك باستمرار وتتعلم ازاي تستخدم الذكاء الاصطناعي في مجالك بدل ما تعبره منافس ليك ..
الذكاء الاصطناعي لو اعتبرته شريك داعم ليك في شغلك هيساعدك تنجز مهام اكبر وبسرعة ودقة اعلى .
وتحليل البيانات مش مجال روتيني ولو شايف انه روتيني فانت ف خطر يا صديقي .
بلاش تفضل واقف مكانك لان كل حاجه بتتحرك ولو مخدتش بالك من دا فمع الوقت هتتفاجئ انك بقيت واقف لوحدك ..!
دا مش كلام تنمية بشرية 😃
❤40👍15
سيبكوا من الخناقات الموجودة على السوشيال ميديا وركز في إنك تتعلم علشان الأيام بتجري وكل يوم بتظهر حاجات جديدة بتقلل من فرصتك في العمل. الخناقات مش هتزود قيمتك في سوق العمل لكن المذاكرة هتعمل كدة. صدقني هتندم على كل دقيقة ضيعتها وانت متابع خناقة او مهتم بيها وهتفتكر كلامي كويس لما ربنا يكرمك بفرصة متكونش مستعد ليها. ربنا يوفقكوا جميعا <3
❤47👍17👏6👌1💯1
❤11👍3
تم فتح باب التسجيل للدفعة الثانية من مبادرة رواد مصر الرقمية ✨
مع مبادرة رواد مصر الرقمية كل أحلامك هتبقى حقيقة لأنها بتأهلك للعمل في 28 مسار وظيفي!
المبادرة بتقدم لك ☟
🔹 التدريب التقني في مجالات البنية التحتية التكنولوجية / الفنون الرقمية / تطوير البرمجيات / الذكاء الاصطناعي وعلوم البيانات / تحليل البيانات / إدارة الأعمال وتخطيط الموارد المؤسسية
🔹 التدريب على مهارات الـ soft skills and freelancing المطلوبة للنجاح في سوق العمل
🔹 مهارات اللغة الإنجليزية Business English المناسبة لسوق العمل
🔹 الإرشاد المهني Coaching على مدار شهرين بعد استكمال المحاور الثلاث الأولى
🗓️ مدة المنحة:
ستة أشهر، تشمل 4 أشهر للمحاور الفنية والمهارات المطلوبة للعمل: (مهارات العمل الحر والمهارات الحياتية واللغة الإنجليزية) بواقع 180 ساعة، وشهرين للإرشاد في العمل الحر
شروط التقديم: أن تكون طالب أو خريج إحدى الجامعات المصرية
💢 المنحة مجانية بالكامل لكافة الطلاب والخريجين من الجامعات والمعاهد العليا المصرية من المصريين المقيمين في جمهورية مصر العربية
للتسجيل:
www.depi.gov.eg
مع مبادرة رواد مصر الرقمية كل أحلامك هتبقى حقيقة لأنها بتأهلك للعمل في 28 مسار وظيفي!
المبادرة بتقدم لك ☟
🔹 التدريب التقني في مجالات البنية التحتية التكنولوجية / الفنون الرقمية / تطوير البرمجيات / الذكاء الاصطناعي وعلوم البيانات / تحليل البيانات / إدارة الأعمال وتخطيط الموارد المؤسسية
🔹 التدريب على مهارات الـ soft skills and freelancing المطلوبة للنجاح في سوق العمل
🔹 مهارات اللغة الإنجليزية Business English المناسبة لسوق العمل
🔹 الإرشاد المهني Coaching على مدار شهرين بعد استكمال المحاور الثلاث الأولى
🗓️ مدة المنحة:
ستة أشهر، تشمل 4 أشهر للمحاور الفنية والمهارات المطلوبة للعمل: (مهارات العمل الحر والمهارات الحياتية واللغة الإنجليزية) بواقع 180 ساعة، وشهرين للإرشاد في العمل الحر
شروط التقديم: أن تكون طالب أو خريج إحدى الجامعات المصرية
💢 المنحة مجانية بالكامل لكافة الطلاب والخريجين من الجامعات والمعاهد العليا المصرية من المصريين المقيمين في جمهورية مصر العربية
للتسجيل:
www.depi.gov.eg
❤15👍10
» علاقة تحليل البيانات بالذكاء الاصطناعي :
تحليل البيانات والذكاء الاصطناعي مرتبطين ببعض بشكل كبير، لأن الذكاء الاصطناعي قائم على استخدام البيانات وبيستخدمها يشتغل صح ويحقق فعالية أكتر...
»» التعلم الآلي:
الذكاء الاصطناعي يعتمد على تقنيات التعلم الآلي اللي بتحتاج تحليل كميات ضخمة من البيانات. مثلاً، لو عايز تدرب نموذج عشان يتعرف على الصور، هتحتاج تقدم له مجموعة كبيرة من الصور وعلاماتها. النموذج بيتعلم من الأنماط والاختلافات في البيانات عشان يعرف يتعرف على الصور الجديدة بدقة. التعلم ده بيساعد النظام إنه يتحسن مع الوقت بناءً على التجربة والبيانات الجديدة، وبالتالي يكون أكثر فعالية.
»» تحسين القرارات:
الذكاء الاصطناعي بيستخدم البيانات لتحليل الأنماط والاتجاهات في السوق أو سلوك العملاء. مثلاً، الشركات بتحلل بيانات المبيعات والتفاعل مع العملاء عشان تطور استراتيجيات تسويقية أفضل. تحليل البيانات بيدينا رؤى مبنية على الحقائق والاتجاهات، مش مجرد تخمين، وده بيساعد الشركات تتخذ قرارات أكتر دقة وفعالية.
»» التخصيص:
الذكاء الاصطناعي بيحلل بيانات المستخدمين، زي تفضيلاتهم وسلوكهم على الإنترنت، عشان يقدم لهم محتوى أو خدمات تتماشى مع اهتماماتهم. مثلاً، مواقع التواصل الاجتماعي بتعرض لك إعلانات أو منشورات بتناسب اهتماماتك بناءً على بياناتك. التخصيص ده بيخلي التجربة أكتر ملاءمة وفعالية، وبالتالي يزيد من رضا المستخدم ويعزز التفاعل.
»» الأتمتة:
الذكاء الاصطناعي بيستخدم البيانات عشان ينظم العمليات اللي كانت محتاجة تدخل بشري في السابق. مثلاً في التصنيع، ممكن تستخدم الذكاء الاصطناعي لتحسين خطوط الإنتاج وتقليل الأخطاء من خلال تحليل البيانات التشغيلية. الأتمتة بتحسن الكفاءة وتقلل التكاليف، وبتخلي العمليات أسرع وأكثر دقة.
بالمجمل، تحليل البيانات هو الأساس اللي الذكاء الاصطناعي بيبني عليه عشان يحقق الأداء الأمثل واتخاذ قرارات أفضل وتقديم خدمات مخصصة. البيانات هي الوقود اللي بيخلي الذكاء الاصطناعي أكثر قوة وفعالية في مجالات مختلفة..
تحليل البيانات والذكاء الاصطناعي مرتبطين ببعض بشكل كبير، لأن الذكاء الاصطناعي قائم على استخدام البيانات وبيستخدمها يشتغل صح ويحقق فعالية أكتر...
»» التعلم الآلي:
الذكاء الاصطناعي يعتمد على تقنيات التعلم الآلي اللي بتحتاج تحليل كميات ضخمة من البيانات. مثلاً، لو عايز تدرب نموذج عشان يتعرف على الصور، هتحتاج تقدم له مجموعة كبيرة من الصور وعلاماتها. النموذج بيتعلم من الأنماط والاختلافات في البيانات عشان يعرف يتعرف على الصور الجديدة بدقة. التعلم ده بيساعد النظام إنه يتحسن مع الوقت بناءً على التجربة والبيانات الجديدة، وبالتالي يكون أكثر فعالية.
»» تحسين القرارات:
الذكاء الاصطناعي بيستخدم البيانات لتحليل الأنماط والاتجاهات في السوق أو سلوك العملاء. مثلاً، الشركات بتحلل بيانات المبيعات والتفاعل مع العملاء عشان تطور استراتيجيات تسويقية أفضل. تحليل البيانات بيدينا رؤى مبنية على الحقائق والاتجاهات، مش مجرد تخمين، وده بيساعد الشركات تتخذ قرارات أكتر دقة وفعالية.
»» التخصيص:
الذكاء الاصطناعي بيحلل بيانات المستخدمين، زي تفضيلاتهم وسلوكهم على الإنترنت، عشان يقدم لهم محتوى أو خدمات تتماشى مع اهتماماتهم. مثلاً، مواقع التواصل الاجتماعي بتعرض لك إعلانات أو منشورات بتناسب اهتماماتك بناءً على بياناتك. التخصيص ده بيخلي التجربة أكتر ملاءمة وفعالية، وبالتالي يزيد من رضا المستخدم ويعزز التفاعل.
»» الأتمتة:
الذكاء الاصطناعي بيستخدم البيانات عشان ينظم العمليات اللي كانت محتاجة تدخل بشري في السابق. مثلاً في التصنيع، ممكن تستخدم الذكاء الاصطناعي لتحسين خطوط الإنتاج وتقليل الأخطاء من خلال تحليل البيانات التشغيلية. الأتمتة بتحسن الكفاءة وتقلل التكاليف، وبتخلي العمليات أسرع وأكثر دقة.
بالمجمل، تحليل البيانات هو الأساس اللي الذكاء الاصطناعي بيبني عليه عشان يحقق الأداء الأمثل واتخاذ قرارات أفضل وتقديم خدمات مخصصة. البيانات هي الوقود اللي بيخلي الذكاء الاصطناعي أكثر قوة وفعالية في مجالات مختلفة..
❤19❤🔥3👌3👍2
ازاي تعزز معرفتك بالإحصاء التطبيقي عشان تواكب التطورات الحديثة؟
الإحصاء التطبيقي جزء لا يتجزأ من تحليل البيانات واتخاذ القرارات في المجالات المختلفة.. مع التطور السريع للتكنولوجيا وتزايد الطلب على المهارات الإحصائية، لازم تطور نفسك وتحدث معرفتك عشان تفضل مواكب للتطورات الحالية. في البوست ده، هنتكلم عن أهم الخطوات والمصادر اللي هتساعدك تعزز معرفتك بالإحصاء التطبيقي وتطبقها بشكل عملي.
»» كورسات أونلاين:
- Coursera: دورات زي "Statistics with Python" أو "Statistical Inference" من جامعات عالمية زي ستانفورد أو جونز هوبكنز.
- edX: بيقدم كورسات إحصاء تطبيقي من مؤسسات معروفة زي MIT وHarvard.
- Khan Academy: كورس مجاني في الإحصاء التطبيقي، بيقدم أساس قوي مع أمثلة تفاعلية.
»» كتب :
- "Practical Statistics for Data Scientists": الكتاب ده بيغطي موضوعات كتير في الإحصاء التطبيقي، مع تركيز على التطبيقات العملية في علم البيانات.
- "An Introduction to Statistical Learning": بيقدم مقدمة شاملة لتعلم الإحصاء التطبيقي وتعلم الآلة، مع أمثلة عملية باستخدام R.
- "Applied Predictive Modeling": بيهتم بكيفية استخدام الإحصاء لتحليل البيانات والتنبؤات في مجالات مختلفة.
»» مواقع وموارد إلكترونية:
- Towards Data Science (على Medium): منصة بتوفر مقالات حديثة وموارد تعليمية متخصصة في الإحصاء التطبيقي وتحليل البيانات.
- Stack Overflow وCross Validated: منتديات تقدر تسأل فيها وتتعلم من خبرات الناس التانية في المجال ده.
»» تطبيق عملي:
- اشتغل على مشاريع صغيرة بتتضمن تحليل بيانات حقيقية. مواقع زي Kaggle بتوفر لك مجموعات بيانات ومسابقات ممكن تساعدك تطبق اللي اتعلمته.
- استخدم برامج زي R وPython عشان تطبق المفاهيم الإحصائية بشكل عملي على البيانات.
»» الانضمام لمجتمعات تعليمية:
- انضم لمجموعات على LinkedIn أو Reddit اللي مهتمة بالإحصاء التطبيقي وتحليل البيانات، وتبادل الأفكار والمصادر مع المحترفين في المجال.
بالطريقة دي، هتقدر تطور معرفتك وتبقى جاهز لتحديات العصر الحديث في الإحصاء التطبيقي وتحليل البيانات.
الإحصاء التطبيقي جزء لا يتجزأ من تحليل البيانات واتخاذ القرارات في المجالات المختلفة.. مع التطور السريع للتكنولوجيا وتزايد الطلب على المهارات الإحصائية، لازم تطور نفسك وتحدث معرفتك عشان تفضل مواكب للتطورات الحالية. في البوست ده، هنتكلم عن أهم الخطوات والمصادر اللي هتساعدك تعزز معرفتك بالإحصاء التطبيقي وتطبقها بشكل عملي.
»» كورسات أونلاين:
- Coursera: دورات زي "Statistics with Python" أو "Statistical Inference" من جامعات عالمية زي ستانفورد أو جونز هوبكنز.
- edX: بيقدم كورسات إحصاء تطبيقي من مؤسسات معروفة زي MIT وHarvard.
- Khan Academy: كورس مجاني في الإحصاء التطبيقي، بيقدم أساس قوي مع أمثلة تفاعلية.
»» كتب :
- "Practical Statistics for Data Scientists": الكتاب ده بيغطي موضوعات كتير في الإحصاء التطبيقي، مع تركيز على التطبيقات العملية في علم البيانات.
- "An Introduction to Statistical Learning": بيقدم مقدمة شاملة لتعلم الإحصاء التطبيقي وتعلم الآلة، مع أمثلة عملية باستخدام R.
- "Applied Predictive Modeling": بيهتم بكيفية استخدام الإحصاء لتحليل البيانات والتنبؤات في مجالات مختلفة.
»» مواقع وموارد إلكترونية:
- Towards Data Science (على Medium): منصة بتوفر مقالات حديثة وموارد تعليمية متخصصة في الإحصاء التطبيقي وتحليل البيانات.
- Stack Overflow وCross Validated: منتديات تقدر تسأل فيها وتتعلم من خبرات الناس التانية في المجال ده.
»» تطبيق عملي:
- اشتغل على مشاريع صغيرة بتتضمن تحليل بيانات حقيقية. مواقع زي Kaggle بتوفر لك مجموعات بيانات ومسابقات ممكن تساعدك تطبق اللي اتعلمته.
- استخدم برامج زي R وPython عشان تطبق المفاهيم الإحصائية بشكل عملي على البيانات.
»» الانضمام لمجتمعات تعليمية:
- انضم لمجموعات على LinkedIn أو Reddit اللي مهتمة بالإحصاء التطبيقي وتحليل البيانات، وتبادل الأفكار والمصادر مع المحترفين في المجال.
بالطريقة دي، هتقدر تطور معرفتك وتبقى جاهز لتحديات العصر الحديث في الإحصاء التطبيقي وتحليل البيانات.
❤14👍11❤🔥2👌1
بوست مهم لكتير منكم ..
انهارده هندخل الفيسبوك لأول مرة ك جروب 😃
لو عندك سؤال او استفسار انضم للجروب هنا وهنبني مجتمع مع بعض يساعد نفسه بنفسه
اللي جاي هيبسطكم 😃🤍
الرابط: https://facebook.com/groups/904958551428980/
انهارده هندخل الفيسبوك لأول مرة ك جروب 😃
لو عندك سؤال او استفسار انضم للجروب هنا وهنبني مجتمع مع بعض يساعد نفسه بنفسه
اللي جاي هيبسطكم 😃🤍
الرابط: https://facebook.com/groups/904958551428980/
❤7👌1
مفتاح اتخاذ القرارات الصحيحة
كل قرار مهم بيتاخد في حياتنا أو شغلنا بيبدأ من معلومة.. وتحليل البيانات هو اللي بيحول المعلومة دي من مجرد رقم إلى أداة قوية تساعدنا نمشي طريقنا بثقة مبنية على اسس علمية.. بدايةً من تحسين أداء الأعمال لغاية اتخاذ قرارات شخصية مدروسة..
تحليل البيانات بيتيح لنا النظر للأمور من منظور مختلف، نقدر من خلاله نحدد الفرص، نتجنب المخاطر، نحقق أهدافنا...
الفرق بين النجاح والفشل أحيانًا بيكون مجرد قرار واحد، وتحليل البيانات هو اللي بيساعدنا ناخد القرار الصح في الوقت المناسب..
كل قرار مهم بيتاخد في حياتنا أو شغلنا بيبدأ من معلومة.. وتحليل البيانات هو اللي بيحول المعلومة دي من مجرد رقم إلى أداة قوية تساعدنا نمشي طريقنا بثقة مبنية على اسس علمية.. بدايةً من تحسين أداء الأعمال لغاية اتخاذ قرارات شخصية مدروسة..
تحليل البيانات بيتيح لنا النظر للأمور من منظور مختلف، نقدر من خلاله نحدد الفرص، نتجنب المخاطر، نحقق أهدافنا...
الفرق بين النجاح والفشل أحيانًا بيكون مجرد قرار واحد، وتحليل البيانات هو اللي بيساعدنا ناخد القرار الصح في الوقت المناسب..
❤29👍8
قبل ما تسأل ال AI أي سؤال عويص، اكتب له الصيغة دي الأول:
I want you to answer my questions by performing a series of steps involving asking sub-questions as you proceed to derive a final answer. You are to identify relevant sub-questions one at a time, answer each such sub-question one at a time, and then use those series of answers to reach a final overall answer. Do you understand these instructions on how I want you to solve problems?
بعد كدة اكتب السؤال بتاعك
الإجابة بتاعته هتمشي في مسار عميق مختلف خالص عن اللي انت متعود عليه
رابط المقالة الكاملة اللي بتشرح الصيغة دي https://www.forbes.com/sites/lanceeliot/2024/09/07/ingenious-self-ask-prompting-technique-boosts-generative-ai/
I want you to answer my questions by performing a series of steps involving asking sub-questions as you proceed to derive a final answer. You are to identify relevant sub-questions one at a time, answer each such sub-question one at a time, and then use those series of answers to reach a final overall answer. Do you understand these instructions on how I want you to solve problems?
بعد كدة اكتب السؤال بتاعك
الإجابة بتاعته هتمشي في مسار عميق مختلف خالص عن اللي انت متعود عليه
رابط المقالة الكاملة اللي بتشرح الصيغة دي https://www.forbes.com/sites/lanceeliot/2024/09/07/ingenious-self-ask-prompting-technique-boosts-generative-ai/
❤37👍3
تقريبا مفيش حاجه اسمها انك معاك داتا ، تروح تعمل بيها Dashboard او Report علطول كدا.
دا ممكن حد لسه مبتدئ ، لكن متتعودش علي كدا
لازم توظف ال Tools بتاعتك صح عشان تكسب Mindset قويه..
مثال على اي داتا معاك:
- خطوة ال Data Overview
يعني تقرأ الداتا وتطلع الاسئله ال هتجاوب عليها وتحدد العلاقات ال عاوز تشوفها وبناءا عليه هيتاخد قرارات للبيزنس ده
- خطوة ال Data Cleaning
تنظف البيانات دي عشان تطلع نتائج مظبوطه
زي مثلا ال DataTypes Format و ال Outliers وهكذا
- خطوة ال Data Exploration / EDA
دي بقا اهم مرحلة حرفيا ولازم تتمرن عشان تبقي قوي فيها.
الاسئلة ال انت حددتها فوق
محتاج بقا تجاوب عليها بدقه ( لو خطأ بسيط هيعمل نتائج في حته تانيه ودي كارثه جدا )
- اخر خطوة بقا
خطوة ال Data Visualization & Storytelling
شويه الاسئله والريلاشنز ال طلعتها دي من المرحله ال فاتت
محتاجين بس نعملها Charts & Graphs
عشان تبقي سهله تتقرا ومتبقاش مجرد صفوف واعمله وتاخد وقت كتير لما تقرأها
---
لا تنسونا من دعائكم💙🌹
By : Tarek Ahmed
اعادة نشر
دا ممكن حد لسه مبتدئ ، لكن متتعودش علي كدا
لازم توظف ال Tools بتاعتك صح عشان تكسب Mindset قويه..
مثال على اي داتا معاك:
- خطوة ال Data Overview
يعني تقرأ الداتا وتطلع الاسئله ال هتجاوب عليها وتحدد العلاقات ال عاوز تشوفها وبناءا عليه هيتاخد قرارات للبيزنس ده
- خطوة ال Data Cleaning
تنظف البيانات دي عشان تطلع نتائج مظبوطه
زي مثلا ال DataTypes Format و ال Outliers وهكذا
- خطوة ال Data Exploration / EDA
دي بقا اهم مرحلة حرفيا ولازم تتمرن عشان تبقي قوي فيها.
الاسئلة ال انت حددتها فوق
محتاج بقا تجاوب عليها بدقه ( لو خطأ بسيط هيعمل نتائج في حته تانيه ودي كارثه جدا )
- اخر خطوة بقا
خطوة ال Data Visualization & Storytelling
شويه الاسئله والريلاشنز ال طلعتها دي من المرحله ال فاتت
محتاجين بس نعملها Charts & Graphs
عشان تبقي سهله تتقرا ومتبقاش مجرد صفوف واعمله وتاخد وقت كتير لما تقرأها
---
لا تنسونا من دعائكم💙🌹
By : Tarek Ahmed
اعادة نشر
❤38👍19