دورة أدوات وتقنيات متقدمة لتحليل البيانات

في ظل التوسع الهائل في حجم البيانات وتنوع مصادرها، أصبحت القدرة على تحليلها بفعالية عاملاً رئيسيًا في دعم القرارات الاستراتيجية وتحقيق الميزة التنافسية. لم يعد تحليل البيانات يقتصر على المهارات التقليدية، بل أصبح يتطلب فهماً عميقًا للأدوات الحديثة والتقنيات المتقدمة التي تمكّن المحللين من استخراج رؤى دقيقة من كميات كبيرة ومعقدة من البيانات.
تقدم هذه الدورة التدريبية في أدوات وتقنيات متقدمة لتحليل البيانات من معهد جنيف لإدارة الأعمال مسارًا متكاملًا يغطي أحدث أدوات تحليل البيانات وتقنياتها، مع التركيز على تطبيق المفاهيم الإحصائية والتقنية بشكل احترافي. تهدف الدورة إلى تطوير الكفاءات الفنية والمهارية للمشاركين، وتمكينهم من التعامل مع البيانات باحترافية واتخاذ قرارات مبنية على التحليل الذكي.

الفئة المستهدفة:

• محللو البيانات ومتخصصو نظم المعلومات الذين يسعون إلى رفع كفاءتهم باستخدام أدوات تحليل متقدمة.

• مدراء الأقسام المعنية باتخاذ قرارات مبنية على البيانات، مثل التخطيط والتسويق والعمليات.

• المهنيون في مجالات الأبحاث والإحصاء الذين يتعاملون مع قواعد بيانات ضخمة ويحتاجون إلى تقنيات متطورة.

• موظفو تقنية المعلومات الذين يطورون حلولاً تحليلية وذكاءً أعماليًا داخل مؤسساتهم.

• الأكاديميون والباحثون الراغبون في تعميق مهاراتهم في تحليل البيانات باستخدام أدوات حديثة ومعايير عالية الدقة.

أهداف البرنامج:

• إكساب المشاركين القدرة على استخدام أدوات تحليل البيانات المتقدمة بشكل احترافي وفعّال.

• تمكين المتدربين من التعامل مع البيانات المهيكلة وغير المهيكلة من خلال أدوات تقنية متطورة.

• تعريف المشاركين بالمنهجيات الحديثة لتحليل البيانات التنبؤية والوصفية.

• تعزيز المهارات الإحصائية والبرمجية لفهم البيانات من زوايا متعددة واتخاذ قرارات دقيقة.

• بناء تصور شامل حول نظم تحليل البيانات المتكاملة ودورها في تحسين كفاءة الأعمال.

مخطط البرنامج التدريبي:

• مقدمة حول نظم تحليل البيانات المتقدمة

  • المفاهيم الأساسية لتحليل البيانات في بيئات الأعمال الحديثة.

  • الفرق بين التحليل التقليدي والتحليل المتقدم للبيانات.

  • خصائص البيانات الكبيرة ومراحل معالجتها.

  • التحديات الشائعة في تحليل البيانات وكيفية تجاوزها بالأدوات الحديثة.

• التهيئة المسبقة للبيانات وتحسين جودتها

  • أدوات تنظيف البيانات واكتشاف القيم المفقودة أو المتطرفة.

  • تقنيات معالجة البيانات الناقصة أو غير المتناسقة.

  • استراتيجيات تصنيف البيانات وفرزها حسب الأهمية.

  • استخدام الجداول المحورية وطرق التهيئة المناسبة للتحليل.

• التحليل الإحصائي المتقدم باستخدام البرمجيات الحديثة

  • تطبيق المفاهيم الإحصائية في التحليل العملي.

  • فهم التوزيع الطبيعي والانحراف والمعايير.

  • استخدام برامج مثل R وSPSS في التحليل الإحصائي المتقدم.

  • قراءة وتفسير النتائج الرقمية من مخرجات البرمجيات.

• التحليل البياني وتصور البيانات

  • المبادئ الأساسية لتصميم الرسوم البيانية الفعالة.

  • استخدام أدوات مثل Tableau وPower BI لعرض النتائج بصريًا.

  • مقارنة الأنواع المختلفة من الرسوم البيانية حسب طبيعة البيانات.

  • دمج الرسوم التفاعلية في التقارير والتحليلات.

• تحليل الانحدار والنمذجة التنبؤية

  • مقدمة في تحليل الانحدار الخطي والانحدار اللوجستي.

  • استخدام التحليل التنبؤي للتعرف على الاتجاهات المستقبلية.

  • بناء نماذج توقع باستخدام البيانات التاريخية.

  • تقييم أداء النماذج واختبار دقتها وفاعليتها.

• استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي في تحليل البيانات

  • دور التعلم الآلي في معالجة وتحليل البيانات.

  • مقدمة حول الخوارزميات الإشرافية وغير الإشرافية.

  • دمج الذكاء الاصطناعي مع أدوات التحليل المتاحة.

  • استخدام أدوات مثل Python وRapidMiner في التحليل الذكي.

• تحليل البيانات غير المهيكلة والنصوص

  • خصائص البيانات غير المنظمة مثل النصوص والصور.

  • تقنيات تحليل النصوص باستخدام البرمجيات المتخصصة.

  • تحويل النصوص إلى بيانات قابلة للقياس والتحليل.

  • تطبيقات تحليل المشاعر والمراجعات في الأعمال.

• تحليل السلاسل الزمنية والتنبؤ المستقبلي

  • المفاهيم الأساسية لتحليل البيانات عبر الزمن.

  • استخدام نماذج ARIMA وExponential Smoothing.

  • فهم الأنماط الموسمية والاتجاهات طويلة الأمد.

  • التنبؤ بالأداء المستقبلي اعتمادًا على البيانات التاريخية.

• بناء التقارير والتحليلات التفاعلية

  • تصميم تقارير تحليلية شاملة ومخصصة.

  • ربط مصادر البيانات المختلفة في تقارير موحدة.

  • استخدام الأدوات التفاعلية لعرض البيانات للمدراء التنفيذيين.

  • التحقق من مصداقية ودقة البيانات المعروضة.

• الربط بين التحليل المتقدم واتخاذ القرار

  • ترجمة النتائج التحليلية إلى قرارات عملية.

  • كيفية توظيف التحليلات لدعم التخطيط الاستراتيجي.

  • ربط التحليل بالاحتياجات التشغيلية للمؤسسة.

  • قياس العائد على الاستثمار من تقنيات تحليل البيانات.