تعلم الذكاء الاصطناعي مجانًا مباشرة من الشركات الرائدة.🤖
𝟭ـ 𝗔𝗻𝘁𝗵𝗿𝗼𝗽𝗶𝗰:
ـ https://t.co/R3tzYPkOVM
𝟮ـ 𝗚𝗼𝗼𝗴𝗹𝗲:
ـ https://t.co/WskwHFkvC2
𝟯ـ 𝗠𝗲𝘁𝗮:
ـ https://t.co/qOvyNVjsBy
𝟰ـ 𝗡𝗩𝗜𝗗𝗜𝗔:
ـ https://t.co/u8sGCNoF29
𝟱ـ 𝗠𝗶𝗰𝗿𝗼𝘀𝗼𝗳𝘁:
ـ https://t.co/nHQriNpLVk
𝟲ـ 𝗢𝗽𝗲𝗻𝗔𝗜:
ـ https://t.co/XOOZ5Scy9q
𝟳ـ 𝗜𝗕𝗠:
ـ https://t.co/r1F8HD5TPN
𝟴ـ 𝗔𝗪𝗦:
ـ https://t.co/r1nfWRmGoU
𝟵ـ 𝗗𝗲𝗲𝗽𝗟𝗲𝗮𝗿𝗻𝗶𝗻𝗴𝗔𝗜:
ـ https://t.co/FHyShDDcPz
𝟭𝟬ـ 𝗛𝘂𝗴𝗴𝗶𝗻𝗴 𝗙𝗮𝗰𝗲:
ـ https://t.co/3xomyAzsyz
حول البيانات إلى قرارات أكثر دقة وفاعلية.
انضم إلى معسكر اتخاذ القرارات المعتمدة على البيانات للتعرف على أحدث أساليب تحليل البيانات وتوظيف الذكاء الاصطناعي في دعم القرار
أ. ماجد العصلاني
📅 6، 8، 10 يونيو 2026
⏰ 7–10 مساءً
💻 Zoom
التسجيل:
https://t.co/QhRk6pT8PE
#PASDS_2026
🎯 الورشة التدريبية القادمة...
(مهارات التعامل مع نموذج الذكاء الاصطناعي Claude)
مع المدرب
أ. مازن السريحي
مدرب معتمد في الذكاء الاصطناعي
🖥️ عبر Zoom
📆 الأحد 7 يونيو 2026م ⏰ الوقت 7:30 م
📜 شهادة حضور مجانية
رابط الZOOM
https://t.co/dWjuULoB3O
رابط المنصة
https://t.co/41Qo7UGAa6
🚀 انضموا إلينا غدًا في ورشة
Web Development Using Python & AI Tools
روابط التسجيل
🔗 : https://t.co/dNFAio8OjN
🔗: https://t.co/IPuGqUcZuX
نأمل منكم التسجيل في الرابطين لضمان تأكيد تسجيلكم
الفرق بين مدخل البيانات (Data Entry) ومحلل البيانات (Data Analyst) و DBA في 3 نقاط:
1.مدخل البيانات:
يركز هذا الدور على سلامة المدخلات (Data Integrity) في المراحل الأولية
• المهام التقنية: التعامل مع نماذج الإدخال (Forms)، تحويل البيانات من صيغ ورقية أو غير هيكلية إلى قواعد البيانات، وعمليات التدقيق الإملائي والمنطقي
• الأدوات: برامج الجداول الحسابية (Excel)، أنظمة الـ ERP (مثل SAP أو Oracle)، وأنظمة إدارة المحتوى (CMS)
• الهدف: ضمان أن تكون البيانات "نظيفة" وجاهزة للمعالجة دون أخطاء برمجية أو منطقية
2.محلل البيانات:
يركز على الاستعلام والنمذجة لتحويل الأرقام الخام إلى رؤى برمجية ومرئية
• المهام التقنية: كتابة استعلامات معقدة (SQL Queries)، تنظيف البيانات (Data Cleaning) باستخدام البرمجة، وتطبيق الخوارزميات الإحصائية
• الأدوات: لغات البرمجة (Python, R)، أدوات تصور البيانات (Tableau, Power BI)، ومكتبات مثل Pandas و NumPy
• الهدف: الإجابة على الأسئلة التجارية عبر تحليل الأنماط (Patterns) والاتجاهات (Trends) التقنية في قاعدة البيانات
3.الـ DBA:
يركز على الاستقرار والأداء (Performance & Security) والمحرك الذي تعمل عليه البيانات
• المهام التقنية: تصميم المخططات (Schema Design)، ضبط الأداء (Query Optimization)، إدارة النسخ الاحتياطي (Backup & Recovery)، ومنح الصلاحيات والأمان
• الأدوات: محركات قواعد البيانات (PostgreSQL, Oracle, SQL Server)، أدوات المراقبة، وتقنيات الحوسبة السحابية (AWS RDS, Azure SQL)
• الهدف: ضمان أن قاعدة البيانات متاحة (High Availability)، سريعة الاستجابة، ومحمية من الاختراق أو الفقدان
باختصار
• مدخل البيانات يهتم بـ "ماذا" يدخل للنظام.
• المحلل يهتم بـ "لماذا" هذه الأرقام موجودة وكيف نستفيد منها.
• الـ DBA يهتم بـ "كيف" تعمل المنظومة تقنياً وتستمر في العمل