التحليل الإحترافي للبيانات

سيتمكن المشاركون في نهاية الدورة من:

  • توضيح أسباب الحاجة إلى استثمار الموارد المؤسسية في تحليلات البيانات
  • طرح الأسئلة الصحيحة للتوصّل إلى المعلومات اللازمة لإنشاء مشروع صارم في تحليل البيانات
  • وصف المنهجيات والتقنيات المستخدمة في مشاريع تحليلات البيانات
  • وصف كيف يمكن للتعلم الآلي والذكاء الاصطناعي المساعدة في تحليلات البيانات
  • التواصل وتوضيح النتائج والقرارات التي تستند إلى البيانات إلى أصحاب المصلحة

  • نظرة عامة على تحليلات البيانات
    • مقدّمة إلى تحليلات بيانات الأعمال
    • تحليل البيانات الكمّية
    • استكشاف البيانات الضخمة
    • علماء البيانات: وظيفة القرن 21
    • التفكير كعلماء البيانات
    • عملية تحليلات البيانات
  • جمع البيانات الصحيحة
    • الأبحاث ذات التركيز
    • الحصول على البيانات التي تحتاجها
    • طرح الأسئلة حول البيانات والتحليلات
    • تصميم تجارب الأعمال
    • استخدام منهجية علمية
    • الفرق بين البيانات والمقاييس
    • فهم ما يتم قياسه
    • الثقة في بياناتك
    • التأكد من أن البيانات موثوقة للاستخدام
  • تحليل البيانات
    • قيمة البيانات
    • العرض المرئي للبيانات
    • نظرة عامة على التحليلات التنبؤية
    • التطلع إلى المستقبل من خلال النظر إلى الماضي
    • فهم تحليل الانحدار
    • تقييم العلاقة بين المتغيّرات
    • إدراك الارتباطات
    • تقييم الثقة في النتائج
  • تقنيات وأدوات تحليل البيانات
    • التعلّم الآلي
    • الاستثمار في الذكاء الاصطناعي
    • الدلالات الإحصائية
    • التفكير الخطي في عالم غير خطي
    • أخطاء القرارات المستندة إلى البيانات
    • تجنب الأخطاء المعرفية
    • التحليلات الخادعة
    • الاهتمام بالقيم المتطرفة
  • التواصل حول النتائج
    • قيمة البيانات
    • استخلاص المغزى من البيانات
    • إنشاء مخططات مقنعة
    • تقديم أرقام ذات معنى
    • التواصل عند عدم اليقين
    • فهم احتمالية الأحداث
    • تحدّي نتائج البيانات
    • التأكد من دقّة البيانات
    • القرارات والبيانات
    • التأثير من خلال سرد القصص

المواعيد المتاحة