الدورة المتخصصة في تحليل البيانات التطبيقية: العروض المرئية للبيانات والإحصاءات والبرامج المتقدمة

يبدأ تحليل البيانات الفعّال بجمع و/ أو اختيار البيانات المفيدة. يتطلب هذا الأمر فهمًا جيدًا لكافة أنواع البيانات ومصادرها المتعددة. علاوة على ذلك، فإن الهيكلة الصحيحة لهذه البيانات تساهم في عرضها ضمن مخططات وجداول بيانية مختلفة وتمكّن من تقديم جميع النتائج وفقاً لمقاييس إحصائية وصفية مناسبة وفعالة.

في بداية هذه الدورة، سوف يتم تناول النقاط الرئيسية المطلوبة لتصميم عملية جمع البيانات الذكية، واختيار العينات بأفضل طريقة، والتحقق من جودة المعلومات المخزنة للتحليل، والإحاطة بكافة الأساليب الممكنة لعرض البيانات ومؤشرات الأداء الرئيسية الإحصائية والوصفية المقابلة لها. فضلاً عن ذلك، سوف تستكشف هذه الدورة جميع التقنيات والأدوات لتحليل البيانات على نحوٍ شامل، قبل المباشرة بأي عمل أو حتى مزاولة أي مهنة تتطلب التعامل مع البيانات. وتجدر الإشارة إلى أن هذه الدورة تشكل أساساً تمهيدياً لأي دورة أو برنامج خاص بالتعلم الآلي.

إضافةً إلى ما سبق، فقد تم تصميم هذه الدورة التدريبية بهدف تمكين المشاركين من امتلاك فهم واضح وكامل حول هيكلة البيانات بغية تحليلها بكفاءة، وتشكيل مجموعات مختلفة منها بطريقة علمية من خلال تحليل البيانات بذكاء وفعالية، واستخدام العديد من الأدوات التكنولوجية المتاحة حالياً في السوق بشكلٍ مناسب.

سوف يتم دعم كل أداة إحصائية أو منهجية مستخدمة في الدورة من خلال دراسة حالة خاصة بها والحصول على مخرجات بصورة تدريجية، جنباً إلى جنب مع التحليل متعدد المراحل.

بالإضافة إلى المناقشات الجماعية، سيتم الشرح عن جميع أدوات التحليل بالتفصيل وتوضيحها باستخدام تطبيقات عرض الصور تتابعياً على الشاشة من خلال التقنيات المقارنة (EXCEL - STATISTICA و SAS - R و Python).

سيتمكن المشاركون في نهاية الدورة من:

• فهم وتخطيط دورة الحياة الخاصة بمشروع تحليل البيانات بشكلٍ جيد
• ترجمة أي عمل إلى قاعدة بيانات شاملة
• تقييم جودة البيانات لأغراض التحليل وإعداد التقارير
• وصف وتفسير الأسس التي تقوم عليها البيانات باستخدام إحصاءات وصفية كاملة
• استكشاف كافة الجوانب المرتبطة بتحليل البيانات

يُعَد تحليل البيانات التطبيقية الحجر الأساس لجميع العاملين في مجال التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي (AI)، وهو من المتطلبات المعرفية التي تُطبق في جميع الصناعات والوظائف المتعلقة بالبيانات.

• تصميم المشاريع
• عرض النتائج باستخدام الوسائل المرئية
• تحليل البيانات
• حل المشكلات باستخدام الأدوات التحليلية