دورة علم البيانات والتحليلات

مقدمة

في عالم اليوم القائم على البيانات، يُعد فهم وتحليل البيانات أمرًا بالغ الأهمية لاتخاذ القرارات الاستراتيجية والتخطيط الفعّال. تجمع دورة علم البيانات والتحليلات بين التحليل الإحصائي، التعلم الآلي، وتصور البيانات لتحويل البيانات الخام إلى رؤى قابلة للتنفيذ. تهدف هذه الدورة إلى تزويد المشاركين بالمعرفة الأساسية والمهارات العملية اللازمة لتحليل مجموعات البيانات المعقدة، وتفسير الاتجاهات، واتخاذ قرارات مبنية على البيانات لتعزيز أداء المؤسسات.

أهداف الدورة

بنهاية هذه الدورة، سيكون المشاركون قادرين على:

• فهم المفاهيم الأساسية لعلم البيانات والتحليلات.
• جمع وتنظيف ومعالجة البيانات الضخمة بفعالية.
• تطبيق التحليل الإحصائي وتقنيات التعلم الآلي لاكتشاف الأنماط والاتجاهات.
• تصور البيانات باستخدام أدوات حديثة للتواصل الواضح للرؤى المستخلصة.
• اتخاذ قرارات مبنية على البيانات لتعزيز الاستراتيجيات والأداء المؤسسي.

محاور الدورة

اليوم الأول: مقدمة في علم البيانات وتحليلات البيانات

• تعريف وأهمية علم البيانات وتحليلات البيانات.
• المفاهيم الأساسية: البيانات الضخمة، تنقيب البيانات، التعلم الآلي، الذكاء الاصطناعي.
• فهم عملية علم البيانات: جمع البيانات، تنظيفها، تحليلها، وتصورها.
• الأدوات والتقنيات المستخدمة في علم البيانات (Python، R، SQL).
• تطبيق عملي: مقدمة في Jupyter Notebooks وبرمجة Python الأساسية.

اليوم الثاني: جمع البيانات وتنظيفها وتحضيرها

• تقنيات جمع البيانات من مصادر مختلفة: قواعد البيانات، APIs، التنقيب عبر الويب.
• طرق تنظيف البيانات: معالجة القيم المفقودة، إزالة التكرار، تصحيح الأخطاء.
• تحويل البيانات ومعايرتها للحصول على نتائج دقيقة.
• تحليل استكشافي للبيانات (EDA) لفهم خصائص المجموعة.
• تطبيق عملي: تنظيف وتحضير مجموعة بيانات حقيقية للتحليل.

اليوم الثالث: تحليل البيانات وتقنيات التعلم الآلي

• مقدمة في الإحصاء لتحليل البيانات: المتوسط، الوسيط، المنوال، الانحراف المعياري.
• التعلم الآلي: Supervised Learning مقابل Unsupervised Learning.

• أهم الخوارزميات:

  • الانحدار الخطي (Linear Regression)

  • الانحدار اللوجستي (Logistic Regression)

  • أقرب الجيران (K-Nearest Neighbors - KNN)

  • الأشجار التقريرية (Decision Trees)

  • تقنيات التجميع (Clustering): K-Means، Hierarchical Clustering

• تقييم النماذج وتحسينها.
• تطبيق عملي: بناء وتقييم نماذج تعلم آلي.

اليوم الرابع: تصور البيانات وتفسير النتائج

• أهمية تصور البيانات في اتخاذ القرارات.
• أدوات التصور: Matplotlib، Seaborn، Tableau.
• إنشاء الرسوم البيانية الفعّالة: المخططات الخطية، الرسوم البيانية العمودية، الرسوم المبعثرة، الخرائط الحرارية.
• سرد القصص بالبيانات: كيفية تقديم الرؤى بطريقة واضحة ومؤثرة.
• نشاط جماعي: إعداد لوحات معلومات Dashboards لعرض نتائج التحليل.

اليوم الخامس: اتخاذ القرارات المبنية على البيانات وتطبيقات عملية

• فهم الذكاء التجاري (Business Intelligence) والاستراتيجية المبنية على البيانات.
• دراسات حالة حول تطبيقات التحليل البياني في الأعمال:التسويق، التمويل، سلاسل الإمداد، الرعاية الصحية.
• الاعتبارات الأخلاقية وحماية البيانات في التحليل.
• تطوير عقلية اتخاذ القرار المبني على البيانات.
• المشروع الختامي: تحليل مجموعة بيانات وتقديم توصيات أعمال.

لماذا يجب عليك حضور هذه الدورة؟ الايجابيات والسلبيات!

• إتقان المهارات اللازمة لتحليل البيانات المعقدة واستخلاص رؤى قابلة للتنفيذ.
• تعلم كيفية بناء نماذج تعلم آلي للتنبؤ وتحسين اتخاذ القرار.
• تعزيز القدرة على تصور البيانات بشكل فعّال للتواصل الاستراتيجي.
• اكتساب خبرة عملية مع أدوات تحليل البيانات مثل Python، Tableau، SQL.

الخاتمة

تُعد علم البيانات والتحليلات أساس الذكاء التجاري واتخاذ القرارات الاستراتيجية في العصر الحديث. تمكن هذه الدورة المشاركين من اكتساب المعرفة والمهارات العملية لجمع وتحليل وتفسير البيانات لتحقيق نتائج ملموسة في أعمالهم.

من خلال التطبيقات العملية والدراسات الواقعية، سيصبح المشاركون قادرين على تسخير قوة البيانات لتعزيز النمو والابتكار المؤسسي.