المحترف المعتمد في تحليل البيانات

نظرة عامة: دورة “Certified Data Analysis Professional” هي برنامج تدريبي متخصص يهدف إلى تطوير مهارات المشاركين في تحليل البيانات بطرق متقدمة وفعالة. تعتبر هذه الدورة أساسية لأي شخص يرغب في فهم وتطبيق تقنيات تحليل البيانات في مختلف المجالات مثل الأعمال التجارية، البحث العلمي، والتسويق الرقمي.

الأهداف:

1. تزويد المشاركين بفهم عميق لمفاهيم تحليل البيانات وأساليبها المختلفة.
2. تعليم المشاركين كيفية استخدام أدوات التحليل البياني بشكل فعّال مثل Python و R.
3. تطوير مهارات المشاركين في تحليل وتنظيف البيانات بطريقة دقيقة وموثوقة.
4. تعزيز قدرة المشاركين على استخدام تقنيات التحليل التنبؤي والتوقعي.
5. توجيه المشاركين في تطبيق النتائج واستخدامها لاتخاذ قرارات استراتيجية.

مخطط الدورة:

1. فهم تحليل البيانات:
   • سياق الدورة
   • تقديم المشاركين
   • تحديد التوقعات
   • صياغة أهداف التدريب
   • عرض جدول الدورة
2. تحليل البيانات – الأساسيات:
   • تعريفات وفائدة تحليل البيانات
   • عملية تحليل البيانات
   • إعادة التوجيه بناءً على التحليل
   • حوكمة تحليل البيانات
3. جودة البيانات:
   • دقة البيانات
   • التناقضات المنطقية
   • أخطاء عينة البيانات
   • قابلية مقارنة البيانات
   • اكتمال البيانات
   • التفسير الاقتصادي/التجاري للبيانات النوعية
   • تنظيم وتجميع البيانات
4. تحليل البيانات:
   • أدوات تحليل البيانات الإحصائية
   • تحليل الاتجاهات
   • اختبار الفرضيات
   • التحكم الإحصائي في العمليات
5. تصور البيانات واكتشاف الأنماط:
   • تصور البيانات في أبعاد مفردة، ثنائية ومتعددة
   • المستوى، الاتجاه، التقلب الفصلي والضجيج في بيانات السلاسل الزمنية
   • التتابع الذاتي
6. مقارنة البيانات:
   • تحليل باستخدام الهيستوغرامات ومخططات باريتو
   • تحليل النسب النسبية التراكمية
   • قواعد تفسير البيانات وصياغة الاستنتاجات
7. تحليل متغير واحد ومتعدد:
   • الفروق والتكمل في التحليل المتغير والتحليل المتعدد
   • التقنيات المستخدمة في تحليل المتغير الواحد
   • التقنيات لتحليل العلاقات بين المتغيرات (تحليل الارتباط)
   • التقنيات الإحصائية القياسية مقابل غير القياسية المستخدمة في التحليل
8. تحليل الانحدار:
   • الانحدار الخطي واللوجستي
   • الافتراضات والنماذج الأساسية
   • مقاييس التشخيص واستخداماتها
   • النماذج غير الخطية باستخدام البيانات الفئوية ومواضيع أخرى مهمة
9. تحليل البيانات المتقدم:
   • الاحتمالية والثقة
   • القيم المتوقعة واختبار الفرضيات
   • الجداول التواترية – تحليل التباين
10. من التحليل التجسيدي إلى النمذجة التنبؤية:

• القيم المتوقعة
• حدود الثقة
• المخاطر وعدم اليقين
• أنواع الأخطاء الأولى والثانية
• تحليل الحساسية المبدئي
• بعدية البيانات