أهداف الدورة:
- تعريف المشاركين بمفهوم تحليل البيانات وأهميته في اتخاذ القرارات الاستراتيجية وتحسين الأداء المؤسسي.
- تمكين المشاركين من استخدام أدوات وتقنيات تحليل البيانات لاستخراج رؤى قيمة من البيانات الخام.
- تعليم المشاركين كيفية تفسير البيانات بشكل دقيق وتحويلها إلى معلومات قابلة للاستخدام في التخطيط واتخاذ القرارات.
- تمكين المشاركين من استخدام تقنيات التحليل المتقدم مثل التحليل التنبؤي وتحليل البيانات الكبيرة (Big Data) لتقديم حلول فعّالة.
- تدريب المشاركين على تحسين جودة البيانات وضمان صحتها ومصداقيتها لضمان نتائج دقيقة عند التحليل.
المحاور:
اليوم الأول: مقدمة في تحليل البيانات
- مفهوم تحليل البيانات: التعريف بأنواع البيانات المختلفة (كمية، نوعية) وأهمية تحليل البيانات في تحسين العمليات واتخاذ القرارات.
- دورة حياة البيانات: من جمع البيانات إلى تخزينها وتحليلها، فهم كيفية إدارة البيانات قبل البدء في عملية التحليل.
- أهمية البيانات في الأعمال: كيف يمكن للبيانات المدروسة أن تحسن من جودة المنتجات والخدمات وتساهم في الابتكار.
- أنواع التحليل: مقدمة عن التحليل الوصفي (Descriptive Analytics)، التحليل التنبؤي (Predictive Analytics)، والتحليل التشخيصي (Diagnostic Analytics).
اليوم الثاني: أدوات وتقنيات تحليل البيانات
- أدوات تحليل البيانات الأساسية: استعراض الأدوات الأساسية مثل Excel، Google Analytics، وبرامج تحليل البيانات مثل Power BI و Tableau.
- التعامل مع البيانات الضخمة (Big Data): كيف يمكن التعامل مع مجموعات البيانات الكبيرة التي تتجاوز قدرة الأدوات التقليدية.
- التحليل باستخدام البرمجة: مقدمة في استخدام لغات البرمجة مثل Python و R لتحليل البيانات وتنفيذ التحليلات المتقدمة.
- الاستفادة من تقنيات الذكاء الاصطناعي (AI) وتحليل البيانات: كيفية استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي لتحسين عملية التحليل واستخراج الأنماط من البيانات.
اليوم الثالث: التحليل الوصفي والتنبؤي
- التحليل الوصفي: كيفية استخدام البيانات المتاحة لتقديم تقارير تلخص الوضع الحالي للأداء والتوجهات العامة.
- التنبؤ بالمستقبل باستخدام البيانات: استعراض تقنيات التحليل التنبؤي مثل تحليل الانحدار (Regression Analysis) والتعلم الآلي (Machine Learning) لاستخلاص التنبؤات المستقبلية.
- التعرف على الأنماط والاتجاهات في البيانات: كيفية استخدام التحليل لاكتشاف الأنماط الخفية التي يمكن أن تساعد في تحسين القرارات.
- التحليل الاحتمالي: كيف يمكن استخدام التحليل الاحتمالي في تقدير احتمالية حدوث أحداث معينة بناءً على البيانات التاريخية.
اليوم الرابع: تحليل البيانات المعقدة وتحليل البيانات الكبيرة
- التحليل المعقد للبيانات: كيفية التعامل مع بيانات غير منظمة مثل النصوص والصور باستخدام تقنيات مثل التحليل النصي وتحليل الصور.
- التحليل باستخدام تقنيات تعلم الآلة (Machine Learning): كيف يمكن استخدام الخوارزميات لتحليل البيانات واستخراج المعرفة منها.
- تحليل البيانات الكبيرة (Big Data): استراتيجيات معالجة وتحليل البيانات التي تأتي من مصادر متعددة مثل الإنترنت والأجهزة الذكية.
- الأدوات المستخدمة في تحليل البيانات الكبيرة: استعراض أدوات مثل Hadoop وSpark لتحليل كميات ضخمة من البيانات.
اليوم الخامس: تقديم وتحليل نتائج البيانات واتخاذ القرارات
- تصميم التقارير: كيفية تحويل نتائج التحليل إلى تقارير مفهومة وسهلة القراءة باستخدام أدوات مثل Power BI و Tableau.
- تحليل البيانات من منظور الأعمال: فهم كيفية تقديم نتائج التحليل لأصحاب القرار بطريقة تؤثر على الأعمال وتساهم في تحسين الأداء.
- مؤشرات الأداء الرئيسية (KPIs): استعراض كيفية استخدام تحليل البيانات لقياس وتحليل الأداء من خلال مؤشرات الأداء الرئيسية.
- اتخاذ القرارات المدعومة بالبيانات: كيف يمكن للمؤسسات استخدام البيانات المستخلصة لتوجيه القرارات الاستراتيجية والتشغيلية.
ختام الدورة:
- مراجعة شاملة لجميع المواضيع التي تم تناولها خلال الدورة.
- ورشة عمل تطبيقية لتحليل مجموعة من البيانات الحقيقية وتقديم حلول عملية للمشاكل المطروحة.
- توزيع شهادات إتمام الدورة.
تهدف هذه الدورة إلى تزويد المشاركين بالمعرفة والمهارات اللازمة لتحليل البيانات بشكل فعال وتحويلها إلى رؤى استراتيجية قيمة تساعد في تحسين أداء المؤسسات واتخاذ قرارات مستنيرة.