تحليل البيانات لمتخذي القرار ©

الاهداف:

إكساب المشـاركين مهارات ومعارف وقيم وتوجهات جديده متعلقة بـ:

• التعرف على أنواع مختلفة من التحيزات التي تفسح المجال لاتخاذ القرارات السيئة وتعلم كيفية التغلب عليها.
• تجنب التحيز في اتخاذ القرارات من خلال طرح أسئلة مهمة لعملهم وتحديد البيانات اللازمة للإجابة على هذه الأسئلة.
• التعرف على مصادر البيانات، وخدمات البرامج الوسيطة التي يمكنها جلب هذه البيانات في قاعدة البيانات الخاصة بهم، ثم تقييم جودة البيانات التي تم جمعها.
• الأسباب الكامنة وراء الأحداث الماضية من خلال تحليل البيانات وتلخيصها.
• توقع النتائج المستقبلية عن طريق اختيار خوارزمية التعلم الآلي المناسبة لاستخدامها في سياق الأعمال.
• تعلم تحديات التنفيذ المتمثلة في إنشاء مؤسسة تعتمد على البيانات.
• فهم الأخلاق والقضايا التنظيمية المشاركة في اتخاذ القرارات باستخدام البيانات.
• اكتساب بعض أدوات التحليل المتقدمة مثل “Tensor Flow”..

موجه الى :

• المديرون والموظفون في مختلف الوظائف الراغبين في تنفيذ مشاريع التحليل في عملهم.
• مديرو الأعمال الراغبين في امتلاك التقنيات اللازمة لتحويل عملهم للاعتماد على البيانات.
• كل من يجد في نفسه الحاجة لهذه الدورة ويرغب بتطوير مهاراته وخبراته. الموظفون المرشحون لهذه الوظائف.
• المهتمون وكل من ترونـه مناسـبـاً.

تنظيم البرنامج:

ينقسم البرنامج الى قسمين:

• الجانب العلمي النظري.
• الزيارات الميدانية: زيارات للاطلاع على التجارب الدولية.

  المحاور والمواضيع:

حيزات القرار:

• فخاخ القرار.
• فوائد التحليلات.
• تحديد أنواع التحيزات في عملية صنع القرار ومعرفة كيفية طلب المعلومات الصحيحة.

التحليلات الوصفية {1}:

• ما هو استخراج البيانات؟
• التجريف على شبكة الإنترنت.
• واجهة برمجة التطبيقات “API”.
• ما البيانات التي يمكنك العثور عليها؟
• ما رأيك في البيانات التي عثرت عليها؟
• الأمازون وواجهات برمجة التطبيقات.
• تنظيف البيانات.
• الإحصاء الوصفي.
• توزيعات طبيعية وليست طبيعية.
• حجم التأثير وفواصل الثقة.
• القدرة على جمع وتنظيف ووصف البيانات التي لديك.

التحليلات الوصفية {2}:

• ما هي التحليلات الإرشادية؟
• ربط التحليلات التنبؤية بهدف الأعمال.
• الغوص العميق في نموذج الأعمال.
• اتخاذ قرار العمل.
• تحيزات الاقتصاد السلوكي.
• العزوف عن المخاطرة.
• تنويع.
• عملية صنع القرار والحرمان.

فرص البيانات الكبيرة:

• ماذا تعني البيانات الكبيرة بالنسبة لك؟
• مقدمة للبيانات الكبيرة.
• ما هي البيانات الكبيرة؟
• الأربعة المقابلة للبيانات الكبيرة “الحجم والتنوع والسرعة والصدق”.
• تحديات البيانات الكبيرة.
• فرص البيانات الكبيرة.
• حدد ماذا تعني البيانات الكبيرة بالنسبة لك وما يمكنك القيام به.
• تجريب:
  • تصميم تجارب لجمع بيانات ذات معنى لاتخاذ قرارات تستند إلى البيانات.

التحليلات التنبؤية “التعلم الآلي”:

• التعلم الآلي مقابل اختبار الفرضيات.
• تعلم الممارسة الآلية.
• خوارزميات التعلم الآلي.
• تعلم الآلة الخاضعة للإشراف.
• تفسير التحليل.
• التعلم الآلي في العالم الحقيقي.

الأخلاقيات والقضايا القانونية والتنظيمية:

• تحديات التنفيذ.
• إنشاء البنية التحتية الصحيحة.
• استراتيجية البيانات الكبيرة.
• البيانات الشخصية.
• الخصوصية وإخفاء الهوية.
• القرصنة والتهديدات الداخلية.
• جعل خدمة العملاء مريحة.
• تحديد القضايا التنظيمية التي ستحتاج إلى أخذها في الاعتبار عند اتخاذ القرارات.
• تحديد القضايا القانونية والأخلاقية الكامنة وراء جمع البيانات وتخزينها واستخدامها.

الجانب العملي:

• زيارات ميدانية للاطلاع على التجارب المحلية.
• لقاءات مع مسؤولين وخبراء في المجال (مع توفير ترجمة فورية)

تعقد هذه الدورة في مدن و اوقات مختلفة يمكنكم طلبها في نموذج التسجيل التالي:

للتسجيل ومزيد من المعلومات

اضغط هنا