الدورة المتخصصة في تحليل البيانات التطبيقية: العروض المرئية للبيانات والإحصاءات والبرامج المتقدمة
يبدأ التحليل الفعال للبيانات بجمع البيانات واختيارها بدقة ، الأمر الذي يتطلب فهما قويا لأنواع البيانات المختلفة ومصادرها المتنوعة. تضمن الهيكلة الصحيحة لهذه البيانات تصورا سلسا عبر أنواع المخططات المختلفة وتتيح استخدام مقاييس إحصائية وصفية فعالة لتلخيص النتائج.
تركز هذه الدورة على أساسيات تصميم عملية قوية لجمع البيانات ، واختيار تقنيات أخذ العينات المثلى ، والتحقق من جودة البيانات ، واستكشاف خيارات التصور جنبا إلى جنب مع مؤشرات الأداء الرئيسية الإحصائية الوصفية المقابلة لها. سيكتسب المشاركون أيضا نظرة ثاقبة على التقنيات والأدوات المتقدمة لتحليل البيانات الشاملة، مما يضع الأساس لمهنة ناجحة في مجال البيانات أو استعدادا لدورات أو برامج التعلم الآلي.
تم تصميم هذه الدورة لتزويد المشاركين بفهم واضح لهيكلة البيانات من أجل التحليل الفعال ، والتنميط العلمي للمجموعات المختلفة من خلال فحص البيانات الذكي ، والخبرة العملية مع أدوات التكنولوجيا الحالية المتوفرة في السوق.
المتطلبات الأساسيةNone — open to managers at all levels
5 أيام
منهجية الدورة
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).
أهداف الدورة
سيتمكن المشاركون في نهاية الدورة من:
- تخطيط وإدارة دورة الحياة الخاصة بمشروع تحليل البيانات الناجح
- ترجمة تحديات الأعمال إلى قواعد بيانات شاملة
- تقييم جودة البيانات وتحسينها للتحليل وإعداد التقارير
- تلخيص وتفسير البيانات باستخدام الإحصاء الوصفي
- استكشاف السرد الكامل وراء تحليل البيانات
الجمهور المستهدف
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.
الكفاءات المستهدفة
- تصميم المشاريع
- عرض النتائج باستخدام الوسائل المرئية
- تحليل البيانات
- حل المشكلات باستخدام الأدوات التحليلية
محتوى الدورة
- تصور البيانات والإحصاءات الوصفية
- فهم البيانات: الأنواع والمصادر والمتغيرات
- تقنيات التصور:
- المخططات الدائرية والدونات
- المخططات الشريطية والرسوم البيانية والرسوم البيانية الخطية والمخططات المبعثرة
- خرائط Heat maps ومخططات Turkey box
- الخرائط الجغرافية
- قياسات الاتجاه المركزي:
- المتوسط والوسيط والوضع
- قياسات مبعثر:
- الأرباع والتباين والانحراف المعياري
- طرق التقدير:
- تقدير النقاط
- فواصل الثقة
- مقارنة مجموعتين
- اختباران متوسطان:
- الفروق المتساوية (t-test)
- الفروق غير المتكافئة (اختبار t مع تصحيح ويلش)
- اختبار التباين (F-test)
- اختباران للنسبة والتوزيع (Chi-square)
- مصفوفة التنافر والجاذبية (Attraction-Repulsion Matrix)
- التنميط الرأسي والأفقي
- اختباران متوسطان:
- مقارنة مجموعات متعددة
- اختبارات المتوسط المتعدد:
- الفروق المتساوية (اختبار F و ANOVA)
- الفروق غير المتكافئة (اختبار F مع تصحيح ويلش)
- اختبار التباين المتعدد (اختبار ليفين)
- اختبارات النسبة والتوزيع (Chi-square)
- تقنيات التنميط المتقدمة:
- مصفوفة التنافر والجاذبية (Attraction-Repulsion Matrix)
- التنميط الرأسي والأفقي
- طرق المقارنة المتوسطة الزوجية:
- مقارنات عامة
- تعديلات Bonferroni و Tukey-Kramer
- اختبارات المتوسط المتعدد:
- انحدارات بسيطة
- الانحدار الخطي البسيط:
- اختبار معادلة الخط والصلاحية (t-test)
- تفسير R وR²
- تحليل جدول ANOVA
- الانحدار اللوجستي البسيط:
- النماذج الاحتمالية واختبار الصلاحية (Chi-Square)
- تنبؤات التصنيف وتفسير نسبة الأرجحية
- الانحدار الخطي البسيط:
- أفضل ممارسات مشروع تحليل البيانات
- دورة حياة المشروع:
- طرح الأسئلة
- تصميم الدراسة
- معاينة البيانات
- تحليل النتائج
- توصيل النتائج
- طرق أخذ العينات:
- أخذ العينات العشوائية والمنهجية
- أخذ العينات متعددة المستويات والطبقية والعنقودية
- الملاءمة والحصص وأخذ العينات القضائية
- نظرة عامة على الPMP للمشاريع البحثية:
- إدارة التكامل والتكلفة والنطاق
- استراتيجيات الوقت والجودة والتواصل
- إدارة المخاطر والمشتريات وإشراك أصحاب المصلحة
- دورة حياة المشروع:
2026 الجدول الزمني والرسوم
رسوم الدورة تبدأ من
USD
0
المكان والتاريخ
| التاريخ | المدينة | اللغة | السعر | الإجراء |
|---|---|---|---|---|
| لا توجد جلسات قادمة مجدولة حاليًا. اتصل بنا | ||||