دورة تحليل البيانات المحاسبية باستخدام بايثون

حوِّل البيانات المالية الخام إلى رؤى قابلة للتنفيذ باستخدام بايثون — لا حاجة لأي خبرة سابقة في البرمجة. يزوّد هذا المقرر المحاسبين المهنيين بمهارات عملية في تنظيف البيانات والتصور المرئي واكتشاف الاحتيال وإعداد التقارير الآلي. من إطارات بيانات بانداس إلى نماذج التعلم الآلي، كل أسلوب يرتكز على سيناريوهات محاسبية واقعية. خطّ إلى مستقبل المالية بأدوات تجعل جداول البيانات شيئًا من الماضي.

معاينة الشهادة Elevify للشركات

ماذا ستتعلم:

أنشئ نصوصًا بايثون آلية لتبسيط مطابقة دفتر الأستاذ العام وإعداد التقارير المالية.
نظِّف وتحقق من صحة ووحِّد مجموعات البيانات المحاسبية غير المنظمة لضمان جودة بيانات جاهزة للمراجعة.
اكتشف المعاملات الشاذة ومؤشرات الاحتيال باستخدام الأساليب الإحصائية ونماذج التعلم الآلي.
أنشئ لوحات معلومات ورسومًا بيانية مالية تفاعلية تنقل الرؤى إلى أصحاب المصلحة غير التقنيين.
طبِّق تحليل الانحدار واختبار الفرضيات وتحليل قانون بنفورد لدعم أعمال المراجعة والتأكيد.
صمم خطوط أنابيب استخراج وتحويل وتحميل وسير عمل مجدولة تلغي الحاجة إلى إعداد البيانات يدويًا عبر دورات إعداد التقارير.

كيف تدرس بشكل عملي دورة تحليل البيانات المحاسبية باستخدام بايثون

كيف تتدرب عملياً دورة تحليل البيانات المحاسبية باستخدام بايثون

لك إذا كنت شركة وتريد تدريب فريقك

في Elevify للشركات، يأتي الدورة مع تمارين وأمثلة من عملك نفسه وبالطريقة التي تحتاجها شركتك.

اضغط هنا

محتوى الدورة

8 فصول • 40 دروسمدة بين 4 و 360 ساعة (أنت تقرر)

الفصل 1عرض التفاصيل

أساسيات بايثون للمحاسبين

الدرس 1 • أساسيات صياغة بايثون وأنواع البيانات
يغطي المتغيرات، وعوامل العمليات الحسابية، والسلاسل النصية، والقيم المنطقية، وتحويل الأنواع. تشكل هذه الأساسيات الأساس لكل مهمة معالجة بيانات في المقرر.
الدرس 2 • التحكم في التدفق والدوال
يشرح الجمل الشرطية، والحلقات التكرارية، وتعريفات الدوال القابلة لإعادة الاستخدام. يقوم المتدربون بأتمتة العمليات الحسابية المحاسبية المتكررة باستخدام هذه الإنشاءات.
الدرس 3 • معالجة الأخطاء وتصحيحها
يغطي كتل try-except وأنواع الأخطاء الشائعة وأدوات تصحيح الأخطاء في Jupyter. تمنع معالجة الأخطاء الموثوقة حالات الفشل الصامتة في النصوص المالية.
الدرس 4 • إعداد بيئة بايثون
ثبّت بايثون، أناكوندا، و Jupyter Notebook لبيئة عمل تحليلية قابلة لإعادة الإنتاج. يؤسس هذا القسم الأساس التقني الذي يعتمد عليه كل فصل لاحق.
الدرس 5 • هياكل البيانات في بايثون
يقدم القوائم، الصفوف (tuples)، القواميس، والمجموعات لتنظيم السجلات المالية. اختيار الهيكل المناسب يُحسّن وضوح الكود وأداءه.

الفصل 2عرض التفاصيل

معالجة البيانات باستخدام Pandas

الدرس 1 • مقدمة إلى إطارات بيانات Pandas
يشرح كائنات Series و DataFrame والفهرسة والخصائص الأساسية. هذه الهياكل هي الحاويات الأساسية لجميع مجموعات البيانات المحاسبية في هذا المقرر.
الدرس 2 • اختيار البيانات وتصفيتها
يغطي loc و iloc والقناع البولياني وصياغة الاستعلام لعزل السجلات ذات الصلة. الاختيار الدقيق ضروري للتحليل على مستوى الحساب والفترة.
الدرس 3 • دمج مجموعات البيانات وضمها
يشرح عمليات الدمج (merge) والضم (join) والتسلسل (concat) لدمج البيانات المحاسبية متعددة المصادر. يحافظ منطق الضم الصحيح على التكامل المرجعي عبر الجداول المالية.
الدرس 4 • استيراد ملفات البيانات المالية
يوضح قراءة ملفات CSV و Excel و JSON إلى إطارات بيانات مع الخيارات المناسبة. تمنع إعدادات الاستيراد الصحيحة أخطاء أنواع البيانات في التحليل اللاحق.
الدرس 5 • تحويل البيانات وإعادة تشكيلها
يشرح إنشاء الأعمدة، دوال التطبيق، جداول المحورية، وعمليات melt. إعادة التشكيل تحول صادرات دفتر الأستاذ الخام إلى تنسيقات مناسبة لإعداد التقارير.

الفصل 3عرض التفاصيل

تنظيف البيانات وضمان الجودة

الدرس 1 • كشف القيم الشاذة في البيانات المالية
يستخدم الحدود الإحصائية وطريقة المدى الربيعي (IQR) لوضع علامات على مبالغ المعاملات الشاذة. يدعم تحديد القيم الشاذة مراجعة جودة البيانات والوعي بالاحتيال.
الدرس 2 • كشف القيم المفقودة ومعالجتها
يستخدم isnull و dropna و fillna لتحديد الفجوات في السجلات المالية وحلها. يمكن للقيم المفقودة في بيانات دفتر الأستاذ أن تشوه الإجماليات والنسب إذا تُركت دون معالجة.
الدرس 3 • تحديد القيم المكررة وإزالتها
يطبق duplicated و drop_duplicates لكشف قيود اليومية المكررة. تؤدي المعاملات المكررة إلى تضخيم الأرصدة ويجب حلها قبل إعداد التقارير.
الدرس 4 • توحيد تنسيقات البيانات
يحول تنسيقات التاريخ غير المتسقة والسلاسل النقدية ورموز الحسابات إلى أنواع موحدة. يتيح التوحيد التجميع والمقارنة الموثوقين عبر الفترات.
الدرس 5 • بناء تقرير جودة البيانات
يؤتمت ملخصاً لمعايير الاكتمال والتفرد والتوافق التنسيقي. يقدم تقرير الجودة القابل لإعادة الاستخدام دليلاً على العناية الواجبة للمراجعين.

الفصل 4عرض التفاصيل

التحليل الاستكشافي للبيانات المالية

الدرس 1 • تجميع المعاملات وتجميعها
يطبق groupby و agg لتلخيص البيانات حسب الحساب أو القسم أو الفترة الزمنية. يحول التجميع التفاصيل على مستوى المعاملة إلى ملخصات جاهزة للإدارة.
الدرس 2 • الإحصائيات الوصفية للبيانات المحاسبية
يحسب المتوسط والوسيط والتباين والنسبة المئوية على مجموعات المعاملات والأرصدة. تكشف الإحصائيات الموجزة عن النزعات المركزية والانتشار في التوزيعات المالية.
الدرس 3 • تحليل السلاسل الزمنية للبيانات المالية
يستخدم فهرسة التاريخ وإعادة أخذ العينات والنوافذ المتداولة لتحليل الاتجاهات بمرور الوقت. تكشف طرق السلاسل الزمنية عن الموسمية وأنماط النمو في الإيرادات والتكاليف.
الدرس 4 • تحليل الارتباط والعلاقة
يحسب مصفوفات الارتباط وعلاقات التشتت بين المتغيرات المالية. يساعد فهم علاقات المتغيرات في تحليل محركات التكلفة والإيرادات.
الدرس 5 • إنشاء ملفات تعريف لمجموعات البيانات باستخدام الأتمتة
يُنشئ تقارير تحليل استكشافي للبيانات (EDA) آلية باستخدام pandas-profiling أو المكتبات المماثلة. يُسرّع إنشاء الملفات التعريفية الآلي المراجعة الأولية لمصادر البيانات المحاسبية الجديدة.

الفصل 5عرض التفاصيل

تصور البيانات المالية

الدرس 1 • الرسوم البيانية التفاعلية باستخدام Plotly
يُنشئ رسوماً بيانية تفاعلية خطية وشريطية ودائرية باستخدام Plotly Express لاستخدام المعنيين. يسمح التفاعل للمستخدمين غير التقنيين باستكشاف البيانات المالية بشكل مستقل.
الدرس 2 • تصور اتجاهات الإيرادات والمصروفات
يُنشئ رسوماً بيانية شريطية مكدسة ومساحية وشلالية لعرض هياكل الإيرادات والتكاليف. تُعد أنواع الرسوم البيانية هذه قياسية في المحاسبة الإدارية وتقارير مجالس الإدارة.
الدرس 3 • Seaborn للرسوم البيانية المالية الإحصائية
يستخدم Seaborn لبناء مخططات التوزيع ومخططات الصندوق والخرائط الحرارية بأقل قدر من الكود. تكشف الرسوم البيانية الإحصائية عن التباين والتركيز في مجموعات البيانات المالية.
الدرس 4 • أساسيات Matplotlib للمجال المالي
يغطي كائنات figure و axes والرسوم البيانية الخطية والشريطية للبيانات المالية. تمنح واجهة برمجة التطبيقات (API) القائمة على الكائنات في Matplotlib تحكماً دقيقاً في كل عنصر من عناصر الرسم البياني.
الدرس 5 • مبادئ تصميم لوحات المعلومات
يطبق مبادئ التخطيط واللون والتسلسل الهرمي لترتيب رسوم بيانية متعددة بشكل متماسك. تُقلّل لوحات المعلومات المصممة جيداً من العبء المعرفي وتُحسّن سرعة اتخاذ القرار.

الفصل 6عرض التفاصيل

التحليلات المحاسبية وإعداد التقارير

الدرس 1 • نصوص مطابقة دفتر الأستاذ العام
يؤتمت مطابقة إجماليات دفاتر الأستاذ المساعدة مع حسابات المراقبة في دفتر الأستاذ العام. تُقلّل نصوص المطابقة الجهد اليدوي وتوفر مسار مراجعة قابل للتتبع.
الدرس 2 • أتمتة تحليل النسب المالية
يحسب نسب السيولة والربحية والرفع المالي من بيانات قائمة المركز المالي وقائمة الدخل. يضمن الحساب الآلي للنسب الاتساق عبر فترات إعداد التقارير.
الدرس 3 • تحليل أعمار الذمم المدينة
يُقسّم الفواتير غير المسددة إلى شرائح عمرية باستخدام العمليات الحسابية على التواريخ في Pandas. تدعم تقارير الأعمار تحديد أولويات التحصيل وتكوين مخصص الديون المشكوك في تحصيلها.
الدرس 4 • تحليل انحراف الموازنة عن الفعلي
يحسب الانحرافات المطلقة والنسبة المئوية بين الموازنة والفعلي حسب مركز التكلفة. يحدد تحليل الانحرافات حالات الإفراط في الصرف والتفريط في الصرف لمراجعة الإدارة.
الدرس 5 • إنشاء التقارير الآلي باستخدام بايثون
يُصدر تقارير منسقة بصيغتي Excel و PDF باستخدام مكتبتي openpyxl و ReportLab. يُلغي إنشاء التقارير المجدول مهام التنسيق اليدوي المتكررة.

الفصل 7عرض التفاصيل

الطرق الإحصائية لتحليلات المراجعة

الدرس 1 • تقنيات أخذ العينات لاختبارات المراجعة
يُطبق أخذ العينات العشوائي والطبقي وأخذ عينات الوحدة النقدية باستخدام NumPy و Pandas. يضمن تصميم أخذ العينات المناسب أن استنتاجات المراجعة ممثلة إحصائياً.
الدرس 2 • المراقبة المستمرة باستخدام مخططات التحكم
يُنشئ مخططات التحكم الإحصائي للعمليات لمراقبة مقاييس المعاملات بمرور الوقت. تُمكّن مخططات التحكم من الكشف المبكر عن انحرافات العملية في سير العمل المالي.
الدرس 3 • تحليل الانحدار لتقدير التكلفة
يُنشئ نماذج انحدار خطي بسيط ومتعدد لتقدير سلوك التكلفة. تحدد معاملات الانحدار مكونات التكلفة الثابتة والمتغيرة لأغراض إعداد الموازنة.
الدرس 4 • اختبار الفرضيات على البيانات المالية
يطبق اختبارات t واختبار مربع كاي وتفسير القيمة الاحتمالية (p-value) على المجتمعات المالية. توفر اختبارات الفرضيات أدلة موضوعية تؤيد أو تنفي مزاعم المراجعة.
الدرس 5 • تحليل قانون بنفورد
يختبر مجموعات بيانات المعاملات مقابل توزيعات أرقام قانون بنفورد لوضع علامات على الحالات الشاذة. يمكن أن تشير الانحرافات عن ترددات الأرقام المتوقعة إلى التلاعب بالبيانات.

الفصل 8عرض التفاصيل

كشف الحالات الشاذة وتحليلات الاحتيال

الدرس 1 • التجميع غير الخاضع للإشراف للقيم الشاذة
يُطبق تجميع K-Means و DBSCAN لتجميع المعاملات وعزل مجموعات القيم الشاذة. يكشف التجميع عن أنماط إنفاق غير عادية دون الحاجة إلى أمثلة احتيال موسومة.
الدرس 2 • كشف الحالات الشاذة القائم على القواعد
يُرمّز قواعد العمل مثل المدفوعات المكررة واختبارات الأرقام المستديرة كمرشحات بايثون. يوفر الكشف القائم على القواعد منطقاً شفافاً وقابلاً للمراجعة لتحديد الحالات الشاذة.
الدرس 3 • غابة العزلة (Isolation Forest) لترميز الحالات الشاذة
يدرب نموذج Isolation Forest لتخصيص درجات شذوذ لكل سجل معاملة. يُعطي التصنيف القائم على الدرجة أولوية للعناصر الأعلى خطورة لمراجعة المحقق.
الدرس 4 • بناء نموذج ترجيح مخاطر الاحتيال
يجمع علامات القواعد ودرجات النموذج في مؤشر مخاطر مركب لكل معاملة. يتيح وجود درجة مخاطر موحدة تحديد أولويات عينات المراجعة بشكل متسق وقابل للتكرار.
الدرس 5 • تحليل شبكة علاقات الموردين
يستخدم NetworkX لرسم خريطة لعلاقات الموردين-الموظفين وكشف أنماط تضارب المصالح. يكشف التحليل القائم على الرسم البياني عن اتصالات خفية غير مرئية في البيانات الجدولية.

الشهادة

شهادتك الصالحة للتخرج

هذا الدورة مخصصة لك:

محاسبو الدرجة الوظيفية: مستعدون لترك عمليات الإغلاق الشهري القائمة على جداول البيانات.
المراجعون الداخليون: يسعون إلى أساليب قائمة على البيانات لتعزيز تغطية الاختبارات.
خريجو المالية: يدخلون سوق عمل يكافئ بشكل متزايد الكفاءة في البرمجة.
محللو التخطيط والتحليل المالي: يرغبون في أتمتة تقارير انحراف الميزانية عبر مراكز التكلفة المتعددة.
محاسبو الدفاتر: يسعون إلى تحديث مهاراتهم والانتقال إلى أعمال تحليلية ذات قيمة أعلى.
محترفو تغيير المسار المهني: يمتلكون معرفة في مجال المالية ويضيفون بايثون إلى أدواتهم.

ماذا يقول طلابنا

آراء من درسوا معنا:

دروسكم مثالية. اشتريت الباقة السنوية، وأخيراً أصبح لدي الفرصة لمتابعة مواضيع متنوعة تهمني دون الحاجة لتغيير المنصة... أشكركم على كل ما تقومون به، لقد أوصيت بكم لأشخاص آخرين...