دا جروبنا على فيسبوك لو حبيت تنورنا 😃
ماشاء الله كل اللي بينشر بيعلن عن دورات لسه رافض اكتر من 30 بوست
عايزين حد يفيد الناس ويكتب معلومة 😃

https://facebook.com/groups/904958551428980/

لو بتدور على شغل كـ Data Analyst أو حتى لسه بتفكر تبدأ في المجال ده، ممكن تمشي على الخطوات دي على LinkedIn لمدة 6 شهور على الأقل وهتشوف النتايج بنفسك..

»» افتح LinkedIn واعمل سيرش على "Data Analyst".من الفلاتر اختار "People" عشان تحدد الناس اللي شغالين في المجال ده
»» ادخل على الحسابات الشخصية بتاعتهم وضيفهم عندك
»» لما تدخل على بروفايل حد، انزل على الخبرات بتاعته وشوف شغال فين وادخل على صفحة الشركة واعملها متابعة وممكن تعمل ملف Excel تسجل فيه أسامي الشركات ومواقعهم عشان تتابعهم بعدين..
»» لما تدخل على صفحة الشركة في LinkedIn، استخدم الفلتر "People" (اللي موجود جنب "Posts" و"About") عشان تشوف كل اللي شغالين في الشركة وضيف أي حد شغال Data Analyst في الشركة دي..

»» كمان ضيف أي حد من الـ HR أو مديرين ممكن يكون ليهم علاقة بالمجال.. حاول تستغل عدد الناس اللي تقدر تضيفهم كل شهر بشكل كويس، لأن LinkedIn بيسمحلك بعدد محدد..

بكده هتلاقي صفحتك كلها مليانة ناس ومحتوى ليه علاقة بمجال الـ Data Analysis، وهتتعرض لوظايف بتتنشر في بوستات على صفحتك الرئيسية.. وده لأن حوالي 70% من الوظايف ما بتنزلش في قسم الـ "Jobs" وبتكون موجودة في منشورات الناس..

كمان هيتعملك توصيات أو عروض شغل من الناس اللي ضفتهم على البروفايل، وده هيساعدك توصل لفرص شغل جديدة..

»» لو بتدور على شغل في دولة معينة، كل اللي عليك إنك تزود الدولة في الفلتر وانت بتعمل سيرش على "Data Analyst" في الأول، وبكده تقدر توصل للشركات اللي في أي دولة عن طريق الناس اللي شغالين فيها..

أصعب خطوة هي أول شغلانة، ودي بتحتاج مجهود وصبر واستمرارية.. بالتوفيق للجميع

ايه أفضل الطرق تستغل بيهم وقتك - كمحلل بيانات ؟؟

البودكاست الطرق الطرق علشان تشتغل وقتك في انك تعرف أكثر عن المجال ، تتعلم مهارة جديدة ، وتسمع لتغيرك هشارك معاكوا 6 بودكاست عن تحليل البيانات استفدت منهم

1- Arabic Data Podcast
2- DataFramed
3-Data Futurology
4-How to Get an Analytics Job
5-Analytics Power Hour
6-Data Science at Home

بسمع كل البودكاست على تطبيق castbox على الموبايل وممكن تسمعه على الموقع عادى والاثنين مجانا

"بَلْ أَحْيَاءٌ عِنْدَ رَبِّهِمْ يُرْزَقُونَ..
فَرِحِينَ بِمَا آتَاهُمُ اللَّهُ مِنْ فَضْلِهِ وَيَسْتَبْشِرُونَ بِالَّذِينَ لَمْ يَلْحَقُوا بِهِمْ مِنْ خَلْفِهم "

الشهيد يحيى السنوار..حارب لاخر نفس حتى مع اصابته حاول التخلص من الدرون باستخدام عصا صغيرة

تقبله الله واسكنه فسيح جناته 🤲

الفيديو طبعا لا علاقة له بمحتوى القناة لكن علاقته بحياتنا أهم واكبر

رحمه الله

احتفظ بالمصدر ده وأنت بتذاكر #dataanalysis لإنك هتحتاجه إن شاء الله في التحضير لل #interview وفي شغلك هتحتاج مصدر تراجع منه بإستمرار ..


Statistics
واحد من العلوم الأساسية المستخدمة بشكل كبير في علم البيانات وال لازم تتعلمها وتكون فاهم مبادئها ..

الإحصاء بتنقسم لجزئين :

1- Descriptive statistics
(الإحصاء الوصفية )

من خلالها هتقدر توصف وتتعرف على البيانات بشكل عام ومعظم الشغل معتمد عليها ...

هتدرس عدد من المفاهيم زي :
الوسيط
والمتوسط
والإنحراف المعياري

mode, median ,mean
skewness ,variance, std
distribution

ذاكر الجزء ده بتركيز واتدرب عليه


2- inferential statistics
( الإحصاء الاستدلالية )

من خلالها هتبدأ تستنتج صفات معينة للبيانات الكبيرة والغير متوفرة عن طريق عدد محدود من البيانات.


متخيل هتعرف خصائص ومعلومات عن بيانات مش موجودة معاك!


فهمك للإحصاء الاستدلالي هيساهم بشكل كبير في احترافك في التعامل مع البيانات وهيساعدك بصورة كبيرة تجميع البيانات بذكاء وفي وقت قليل وهتوفر فلوس
للشركة..


بمعنى أوضح فهمك للإحصاء الاستدلالية هتفهمك إن محاولة جمع 2000 صف ما هي إلا هدر للوقت والجهد والمال

لإن لو جمعت 400 صف فقط إن شاء الله هتوصل لنفس النتيجة وبكفاءة عالية

بمعنى نتائج المشروع سيعتمد عليها و هتنجز المشروع في وقت أقل بكتير

كل ساعة بتذاكرها بتركيز ان شاء الله هتسهل شغلك في المستقبل وهتعلي من قيمتك في السوق فاجتهد ولا تدخر جهدا.. صديقي


Descriptive statistics:

https://youtube.com/playlist?list=PLU5aQXLWR3_yYS0ZYRA-5g5YSSYLNZ6Mc


Inferential statistics:

https://www.coursera.org/learn/inferential-statistics-intro


Extra source:

https://youtube.com/playlist?list=PLVpJGVBmPnw3eRSzC90oXA6gBcG-nEYIe


معلومة:
هتفصل تتعلم احصاء لفترة طويلة فابدأ بالجزء السهل الخاص بالوصفية واتعلم باستمرار عن الاستدلالية
ــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــ
https://t.me/DataAnallysis

خليني أوفر عليك وقت وجهد في مسار دراستك ...


Data analyst roadmap

خلينا نتفق إنك في نهاية المسار لازم تكون مؤهل لحل المشاكل باستخدام البيانات ...

وذلك من خلال عرض حلول وإجابات لأسئلة معينة باستخدام البيانات ...

يعني محتاج تفكر أولا كمحلل وتتعلم المنجية في حل المشكلة باستخدام البيانات ...

Firstly You need to have the analyst mindset ...

you should know how the analyst think to solve problems using data ..

you have to learn :
critical thinking
mathematical thinking
attention to details
design thinking
structured thinking

وبدون منافس جوجل التخصص الوحيد ال أهتم بالجزء المهم جدا جدا ده ...ركز واخرج بأقصى استفاده من الكورسات مش مهم الشهادة يا صديقي ركز ..😉

بعد ما تكتسب المهارات المهمة دي أحب أبشرك إنك أخدت خطوة كبيرة جدا في المجال... غيرك ممكن يكون شغال ومش بيفكر بالطريقة ال أنت إن شاء الله هتتعلمها

وإن شاء الله هتفتكر كلامي لما ربنا يكرمك بشغل وتكون من المتميزين في المجال ..

محتاج طبعا تتعامل بأداة علشان تستخدم تفكيرك في حل المشكلات وهنا بيجي أهمية تعلم ال tools ....

أتمني تكون أخدت بالك إن تحليل البيانات مش مجرد واحد بيعرف يستخدم tools فقط 😉🙃..

تعلم الأدوات تاني خطوة بعد ما تكون قادر تفكر كمحلل بيانات ...🧠

هتتعلم :
1)Excel
اتكلمت عنه في post ...ابقى شوفه إن شاء الله هيفيدك ..

https://t.me/DataAnallysis/10


2)SQL
علشان تتعامل مع قواعد البيانات وممكن تستخدمه بدل excel في مراحل متقدمه فاهتم بدراستها بتركيز ...

في post اتكلمت عنها برده إن شاء الله هيفيدك ..

https://t.me/DataAnallysis/20


3)python or R
اتكلمت عنه في post ..علشان تقدر تكمل قراءه بس 🤓😉

https://t.me/DataAnallysis/54


4)power bi or tableau
علشان تعرض النتائج ...اتكلمت بشكل مختصر في نقطة مهمه هنا :

https://t.me/DataAnallysis/23


حبيت افهمك ال Roadmap لإن ده في نظري أهم بكتير من إني اكتبلك مجموعة خطوات وتعملها بدون وعي أو نظرة عامة عن هدفك من تعلم المجال ...

الانحدار الخطي

»» امتى بنستخدمه؟
بنستخدم الانحدار الخطي لما يكون الهدف إننا نتوقع قيمة رقمية زي مثلا ..توقع أسعار العقارات في فترة ما..أو تقدير درجة الحرارة خلال الأسبوع الجاي..


»» الفكرة الأساسية:
الانحدار الخطي بيعتمد على معادلة خط مستقيم بالشكل ده:
Y = b0 + b1X + e
يعني بنحاول نوصل لعلاقة بين المتغير المستقل (X) والقيمة اللي عايزين نتوقعها (Y).

مثال عملي بسيط باستخدام Python:
لو عندك بيانات عن أسعار منتج معين وعدد القطع المباعة، ممكن تتوقع الإيرادات بالطريقة دي :

from sklearn.linear_model import LinearRegression
import numpy as np

# بيانات بسيطة
X = np.array([[1], [2], [3], [4]])
y = np.array([2.5, 4.5, 6.5, 8.5])

# نموذج الانحدار الخطي
model = LinearRegression()
model.fit(X, y)

# توقع الإيرادات لعدد معين
predictions = model.predict([[5]])
print("القيمة المتوقعة:", predictions)

على مر التاريخ، كتب الطغاة الظالمين سطوراً من الظلم، صنعوا من أرواح الأبرياء سلماً لعرشهم الواهم.. ظنوا أن الزمان ملك أيديهم، وأن شعوبهم عبيد في ممالكهم.. لم يعلموا أن للظلم نهاية، وللأحرار كلمة لا تُسكتها الجدران ولا الطغيان..

كم من ظالم توهّم أن جبروته أبدي، فإذا به يسقط في لحظة غضب .. أرادوا اطفاء نور الحق، فاشتعلت شرارة الحرية ، ونمت لتصبح ناراً تأكل عروشهم الهشة..

اليوم تُكتب صفحة جديدة، صفحة انتصار شعب كسر القيود واستعاد كرامته.. يا من تعتقدون أن الزمان لا يدور ، تذكروا أن لكل ظلمٍ أجل، ولكل طاغية نهاية

" فَأَمَّا الزَبَدُ فَيذْهَبُ جُفَاءاً وَأَمَّا مَا يَنْفَعُ النَاسَ فَيَمْكُثُ فِي الأَرْضِ "
مبارك عليكم وعلى أمتنا سوريا الحبيبة

الانحدار اللوجيستي

• إيه هو الانحدار اللوجيستي؟

الانحدار اللوجيستي هو واحد من طرق تحليل البيانات اللي بنستخدمها عشان نتنبأ بالنتائج اللي بتكون على شكل "تصنيفات" »» زي نعم/لا أو قبول/رفض..

وبيختلف عن الانحدار الخطي لأنه بدل ما يقدم قيم مستمرة، بيدينا احتمالات بتحدد التصنيف اللي العنصر ينتمي ليه..


= إمتى بنستخدمه؟
» لما نكون عايزين نعرف احتمالية حدوث حاجة معينة (زي نجاح حملة تسويقية أو إصابة بمرض)
» لو النتيجة عبارة عن قيمة ثنائية أو تصنيفات متعددة (زي تقسيم العملاء لفئات مختلفة)


= بيشتغل إزاي؟
بيعتمد على دالة رياضية اسمها دالة السجمويد (Sigmoid Function)، اللي بتحوّل النتيجة لقيم احتمالية بين 0 و1
وبناءً على الاحتمالات دي، بنحدد التصنيف النهائي..


= أهم تطبيقاته:
»» التنبؤ بسلوك العملاء (زي احتمال شراء منتج أو لا)
»» تحليل النتائج الطبية (زي معرفة لو شخص مُعرض للإصابة بمرض معين أو لا )
»» أنظمة التصنيف (زي فرز البريد .. بريد عادي أو بريد عشوائي)

مطلوب محلل بيانات سعودي ذو خبرة في سلاسل الإمداد

المهام الرئيسية:
• جمع وتحليل البيانات المتعلقة بسلاسل الإمداد واتخاذ القرارات بناءً على التحليلات.
• تحسين عمليات التوريد والتوزيع من خلال التحليل التنبؤي والنمذجة الإحصائية.
• إعداد التقارير الدورية ولوحات المعلومات (Dashboards) لدعم الأداء وتحسين العمليات.
• العمل مع فرق العمليات واللوجستيات لتحديد نقاط التحسين في سلسلة الإمداد.
• استخدام الأدوات التحليلية مثل Power BI، SQL، Python، Excel وغيرها.

المؤهلات والخبرات المطلوبة:
• درجة البكالوريوس في إدارة سلاسل الإمداد، تحليل البيانات، الهندسة الصناعية، أو مجال مشابه.
• خبرة لا تقل عن 3 سنوات في تحليل البيانات المتعلقة بسلاسل الإمداد.
• إجادة استخدام أدوات التحليل والبرمجيات ذات الصلة.
• مهارات قوية في حل المشكلات واتخاذ القرارات المبنية على البيانات.
• قدرة على العمل ضمن فريق والتواصل الفعّال مع الإدارات المختلفة.

طريقة التقديم:

إذا كنت ترى نفسك مناسبًا لهذه الوظيفة، يُرجى إرسال سيرتك الذاتية إلى [saeedalanazy@gmail.com] مع ذكر “محلل بيانات - سلاسل الإمداد” في عنوان الرسالة..

📢 منظمة الUNDP بالتعاون مع MBRF تتيح لك فرصة التسجيل المجاني في أكاديمية المهارات المستقبلية

وهذا يشمل مسار تحليل البيانات على Coursera حيث يمكنك:
✅ دراسة شهادة تحليل البيانات من Google، والتي تُعدّ من أقوى الشهادات عالميًا في المجال
✅ اكتساب مهارات عملية مطلوبة في سوق العمل مباشرةً من خبراء Google.
✅ الحصول على دعم مالي 100% لتغطية رسوم الدورة(مُقدم من طرف المُبادرة)، بدلًا من خصم 90% فقط عند التسجيل العادي في Coursera

🎯 هذه فرصة لا تُعوّض إذا كنت تريد دخول مجال تحليل البيانات أو تعزيز مهاراتك بشهادة قوية من Google والأفضل أنها مجانية

🔗 سجّل الآن قبل إغلاق المقاعد:
 
https://www.knowledge4all.com/ar/future-skills-academy/apply

 💫 هل لديك أي استفسارات حول التسجيل أو المسار التعليمي؟ لا تتردد في التواصل معي سأجيب على كل  الاستفسارات

📢 فرصة مجانية لاحتراف أوامر الذكاء الاصطناعي (الدورة عامة) لكن  يمكنك تطبيقها في تحليل البيانات

مع استغلال الذكاء الاصطناعي لتبسيط وتحسين تحليل البيانات📉📊

الآن لديك فرصة رائعة مع مبادرة مؤسسة دبي للمستقبل التي تقدم دورة مجانية لتعلم هندسة الأوامر 

🔹 المستوى: مبتدئ جدًا، مناسب لمن يريد فهم أساسيات أوامر الذكاء الاصطناعي.
🔹 الفائدة للمحللين: تعلم كيف تستخدم أوامر الذكاء الاصطناعي لتسريع تحليل البيانات، تبسيط العمليات، وإنجاز المهام بكفاءة أعلى.
 🔹 التسجيل: متاح الآن عبر الرابط 👇 https://omp.dub.ai

✅ فرصة رائعة لإضافة مهارة جديدة إلى أدواتك في تحليل البيانات، كما أنك ستصبح جزءًا من مليون مهندس خبير أوامر التي تهدف إليه المبادرة

لا تفوتها وشاركها مع المهتمين. 

خطوات التسجيل في مبادرة 
مليون خبير لأوامر الذكاء الاصطناعي

🖇 شهادات مجانية في جميع المجالات، بما في ذلك تحليل البيانات، في ظرف يوم واحد فقط

يمكنك الآن حضور ندوات تعليمية مباشرة عبر الإنترنت (webinars) من منزلك والحصول على شهادة مشاركة مجانية.

 هذه فرصة رائعة سواء كنت مبتدئًا وترغب في أخذ فكرة عن المجال كمدخل لك، أو كنت متقدمًا وتبحث عن وسيلة لتعزيز تعلمك وتوسيع معرفتك.

لماذا تشارك؟ 
✅ اكتساب معرفة جديدة 
✅ تعزيز سيرتك الذاتية بشهادات معتمدة 
✅ فرصة مفيدة للتقديم على المنح والتدريبات

🔗 رابط التسجيل: 
https://www.koenig-solutions.com/upcoming-webinars

واجهة الموقع

لا يوجد تهنئة أغلى ولا أحلى ولا أعز من تهنئة رسول الله ﷺ أهنئكم بها وأهديكم إياها

(عَنْ أَبِي هُرَيْرَةَ قَالَ قَالَ رَسُولُ الله ﷺ:
أَتَاكُمْ رَمَضَانُ شَهْرٌ مُبَارَكٌ، فَرَضَ اللَّهُ عَزَّ وَجَلَّ عَلَيْكُمْ صِيَامَهُ، تُفْتَحُ فِيهِ أَبْوَابُ السَّمَاءِ، وَتُغْلَقُ فِيهِ أَبْوَابُ الْجَحِيمِ، وَتُغَلُّ فِيهِ مَرَدَةُ الشَّيَاطِينِ، لِلَّهِ فِيهِ لَيْلَةٌ خَيْرٌ مِنْ أَلْفِ شَهْرٍ مَنْ حُرِمَ خَيْرَهَا فَقَدْ حُرِمَ)

الْلَّھُم أَهِلَهُ عَليْنَا بِالْأمْنِ وَالإِيْمَانِ وَالْسَّلامَةِ وَالْإِسْلَامِ وَالْعَوْنٓ عَلَى الْصَّلاةِ وَالصِّيَامِ وَتِلَاوَةِ الْقُرْآَنِ

مُبارٓكٌ علٓيْكُمْ شّٓهرُ رٓمٓضٓان.