المستوى المتقدم في تحليل البيانات

مقدمة عن البرنامج التدريبي:

تحليل البيانات هو العملية التي يتم من خلالها تحويل البيانات الخام إلى معلومات قابلة للاستخدام لدعم اتخاذ القرار. يعتمد على تقنيات إحصائية ومنهجيات رقمية لاستخلاص الأنماط والعلاقات والاتجاهات من كميات كبيرة من البيانات. مع تزايد الاعتماد المؤسسي على البيانات في مختلف القطاعات، أصبح التحليل المتقدم أداة حاسمة في تقييم الأداء وتحسين العمليات وتوجيه القرارات الاستراتيجية. يعد هذا المستوى المتقدم من التحليل ضرورياً لتبسيط الأنماط المعقدة وتحليل البيانات الضخمة في السياقات المؤسسية. يهدف هذا البرنامج إلى تطوير قدرات المشاركين في إدارة مراحل هذا التحليل وتقييم جودة البيانات وتفسير المخرجات التحليلية بفعالية لخدمة الأهداف المؤسسية.

أهداف البرنامج التدريبي:

في نهاية هذا البرنامج، سيكون المشاركون قادرين على:

• تحديد مفاهيم وأدوات التحليل الإحصائي المتقدم.
• تصنيف النماذج التنبؤية المستخدمة في دعم القرار المؤسسي.
• تطوير مهارات تحليل البيانات الكبيرة باستخدام أدوات وتقنيات متقدمة.
• تقييم جودة البيانات ومدى صلاحيتها للتحليل.
• تفسير المخرجات التحليلية وربطها بالمؤشرات المؤسسية.

الفئات المستهدفة:

• محللو البيانات والباحثون الإحصائيون.
• الموظفون المتخصصون في إدارة الجودة وتحسين الأداء.
• صناع القرار في الإدارات الفنية والتخطيطية.
• مسؤولو التقارير والتحليلات في القطاعين العام والخاص.
• الموظفون المختصون في التحول الرقمي وتحليل البيانات المؤسسية.

محاور البرنامج التدريبي:

الوحدة الأولى:

أدوات التحليل الإحصائي المتقدم:

• مقدمة في التحليل الإحصائي متعدد المتغيرات.
• أساليب تحليل الانحدار والتحليل العنقودي.
• طرق تحليل التباين وتحليل العناصر الرئيسية.
• نماذج تحليل السلاسل الزمنية.
• دور استخدام البرمجيات الإحصائية.

الوحدة الثانية:

تحليل البيانات الضخمة:

• مفهوم البيانات الضخمة وأهميتها في بيئة الأعمال.
• طرق المعالجة الأولية وتنقية البيانات.
• أدوات تحليل البيانات الكبيرة.
• أساليب الربط بين قواعد البيانات متعددة المصادر.
• تحديات تحليل البيانات الضخمة.

الوحدة الثالثة:

النماذج التنبؤية واتخاذ القرار:

• أنواع النماذج التنبؤية ومجالات استخدامها.
• عملية تصميم نماذج دعم القرار بناءً على البيانات.
• تقنيات تحليل السيناريوهات وتقدير الاحتمالات.
• دور استخدام التعلم الآلي في التنبؤات.
• طرق اختبار دقة النماذج وتقييم أدائها.

الوحدة الرابعة:

جودة البيانات والتحقق من النتائج:

• مؤشرات تقييم جودة البيانات.
• طرق اكتشاف الأخطاء والتكرار في قواعد البيانات.
• أساليب إدارة البيانات غير الكاملة أو غير المتجانسة.
• عملية تدقيق البيانات واختبار موثوقيتها.
• أهمية توثيق خطوات التحليل للتحقق من النتائج.

الوحدة الخامسة:

تفسير النتائج ودعم اتخاذ القرار:

• أساليب عرض النتائج التحليلية.
• مبادئ تصميم التقارير التحليلية الموجهة للإدارة العليا.
• الربط بين المخرجات التحليلية والمؤشرات الاستراتيجية.
• أهمية استعمال النتائج في التخطيط والتطوير المؤسسي.
• أهمية التوصية بخيارات تحسين الأداء استنادًا إلى التحليل.