[الاسم الكامل]
[محلل بيانات] | [خلفية في خدمة العملاء المصرفية]
[المدينة، الدولة] | [رقم الهاتف مع رمز الدولة] | [البريد الإلكتروني] | [رابط حسابك على LinkedIn] | [رابط مشاريعك]

البيانات الشخصية
الجنسية: [أردني]
حالة الإقامة: [مقيم في دبي بتأشيرة إقامة سارية]
فترة الإشعار: [30 يومًا]

النبذة المهنية
أتقدم لوظيفة [محلل بيانات مبتدئ] بخبرة [6] سنوات في [خدمة العملاء المصرفية] وتدريب حديث على [SQL، Power BI، Excel]. حوّلت بيانات [8,000] شكوى إلى تقرير شهري خفّض الشكاوى المتكررة بنسبة [22%].

المهارات القابلة للنقل
- تحليل المشكلات: [صنّفت 8,000 شكوى في 12 فئة وحددت 3 أسباب تقف وراء 60% منها]
- التواصل مع أصحاب المصلحة: [عرضت نتائج التحليل شهريًا على مدير الفرع وفريق المنتجات]
- الدقة والالتزام بالمعايير: [راجعت معاملات يومية بنسبة خطأ أقل من 0.5%]
- الأدوات: [Excel المتقدم (الجداول المحورية، XLOOKUP)، SQL، Power BI]

التدريب والمشاريع ذات الصلة
[اسم الجهة المقدمة], [عن بعد]
[دورة تحليل البيانات (SQL، Power BI)] | [أكتوبر 2025 – فبراير 2026]
- أنجزت [5] مشاريع تطبيقية على بيانات مفتوحة المصدر
- بنيت لوحة متابعة في [Power BI] تعرض [6] مؤشرات أداء

[مشروع شخصي], [رابط المشروع]
[لوحة تحليل شكاوى العملاء] | [2026]
- حلّلت [8,000] سجل شكوى (بيانات بلا أسماء) باستخدام [SQL] وعرضت النتائج في لوحة تفاعلية
- نشرت المشروع على [GitHub] مع شرح للمنهجية

الخبرة المهنية
[اسم المصرف], [دبي]
[موظف خدمة عملاء] | [2020 – حتى الآن]
- أخدم قرابة [60] عميلًا يوميًا وأحافظ على رضا العملاء عند [95%]
- حوّلت بيانات الشكاوى إلى تقرير شهري خفّض الشكاوى المتكررة بنسبة [22%]
- درّبت [5] موظفين جددًا على إجراءات الفرع

[اسم المصرف], [دبي]
[مساعد خدمة عملاء] | [2018 – 2020]
- عالجت قرابة [40] طلب خدمة يوميًا بنسبة خطأ أقل من [1%]

المؤهلات التعليمية
[اسم الجامعة], [المدينة، الدولة]
[بكالوريوس إدارة الأعمال] | [2014 – 2018]

اللغات
[العربية: اللغة الأم]، [الإنجليزية: طلاقة في المحادثة والكتابة المهنية]