تحليل البيانات والذكاء الاصطناعي وعلوم اتخاذ القرار
اتخاذ القرار المعتمد على البيانات باستخدام التحليل الإحصائي
يرجى اختيار المدينة/الجلسة أولاً قبل التسجيل.
عن هذا البرنامج
في ظل البيئة الحالية التي تفيض بالبيانات، لا يكفي الاعتماد فقط على الحدس لصانعي القرار. يقدم التحليل الإحصائي منهجًا منهجيًا لتفسير البيانات، وتقييم المخاطر، ودعم القرارات بالأدلة. تمكّن إتقان هذه التقنيات المهنيين من تعزيز موثوقية استراتيجيات الأعمال ونتائج المؤسسات.
يغطي هذا البرنامج الإحصاءات الوصفية والاستدلالية، واختبار الفرضيات، وتحليل الانحدار، وتقنيات التنبؤ. سيكتسب المشاركون خبرة في تطبيق النماذج الإحصائية على مشكلات الأعمال العملية، مما يضمن أن تكون القرارات مبنية على بيانات موثوقة.
يُقدم هذا البرنامج من قبل EuroQuest International Training، ويجمع بين الأساليب الإحصائية الدقيقة والتطبيق العملي، مما يمكّن المهنيين من تحليل البيانات بثقة والتواصل الفعال للرؤى مع أصحاب المصلحة.
النتائج الرئيسية
- فهم أهمية الإحصاء في اتخاذ القرارات المبنية على البيانات
- استخدام الإحصاءات الوصفية لتلخيص وتفسير مجموعات البيانات
- إجراء اختبار الفرضيات لتأكيد الفرضيات التجارية
- تطبيق تحليل الانحدار لأغراض التنبؤ والتوقع
- تطوير تصاميم تجريبية وتنفيذ طرق العينات
- تقييم دقة وموثوقية النماذج الإحصائية
- تحويل البيانات إلى رؤى قابلة للتنفيذ لأصحاب المصلحة
- استخدام الطرق الإحصائية في إدارة المخاطر
- تعزيز التعامل الأخلاقي والمسؤول مع المعلومات الإحصائية
- دمج النتائج الإحصائية في التخطيط الاستراتيجي
- الاستفادة من أدوات التصوير لتحسين وضوح التواصل
- تعزيز الثقة التنظيمية في ثقافة مبنية على البيانات
من ينبغي أن يحضر
- محللو الأعمال والاستراتيجيون
- علماء البيانات والإحصائيون
- مديرو العمليات والمالية
- المديرون التنفيذيون المسؤولون عن المشاريع المبنية على البيانات
- المتخصصون في المخاطر والامتثال
محتوى الدورة
الوحدة 1: نظرة عامة على الطرق الإحصائية لاتخاذ القرار
- أهمية الإحصاء داخل المنظمات المعاصرة
- تمييز الإحصاء الوصفي عن الاستدلالي
- مزايا القرارات المبنية على الأدلة
- دراسات حالة توضيحية لاستخدام الإحصاء
الوحدة 2: تقنيات جمع البيانات وأخذ العينات
- تحديد مصادر البيانات المتعلقة بالأعمال
- مقاربات العينات العشوائية مقابل العينات الطبقية
- الانحيازات والأخطاء الشائعة أثناء جمع البيانات
- طرق لضمان دقة البيانات واتساقها
الوحدة 3: تلخيص البيانات باستخدام الإحصاء الوصفي
- مقاييس النزعة المركزية والتباين
- جداول التكرار وحساب النسب المئوية
- أدوات لتصوير البيانات
- تقنيات لتلخيص مجموعات البيانات الكبيرة
الوحدة 4: أساسيات الاحتمالات وتقييم المخاطر
- مقدمة لمفاهيم الاحتمالات
- توزيعات الاحتمالات الرئيسية بما في ذلك الطبيعي، ذو الحدين، وبواسون
- استخدام نماذج الاحتمالات لتقييم المخاطر
- تطبيقات الاحتمالات في سياقات الأعمال
الوحدة 5: أُطُر اختبار الفرضيات واتخاذ القرار
- تطوير الفرضيات وتحديد مستويات الدلالة
- تنفيذ اختبارات t، اختبار كاي-تربيع، وتحليل التباين (ANOVA)
- تفسير قيم p وفترات الثقة
- أمثلة عملية لاختبار الفرضيات في الأعمال
الوحدة 6: تحليل العلاقات باستخدام الارتباط والانحدار
- تمييز الارتباط عن السببية في مجموعات البيانات
- بناء نماذج الانحدار البسيط والمتعدد
- استخدام الانحدار لأغراض التنبؤ
- مختبر عملي: تطبيق الانحدار على بيانات الأعمال
الوحدة 7: تحليل السلاسل الزمنية وتقنيات التنبؤ
- عناصر مجموعات بيانات السلاسل الزمنية
- تقنيات مثل المتوسطات المتحركة والتنعيم الأسي
- طرق التنبؤ المتقدمة مثل ARIMA
- تطبيقات في المالية وإدارة العمليات
الوحدة 8: طرق إحصائية متخصصة
- استخدام الاختبارات غير المعلمية وحالات استخدامها
- التحليل متعدد المتغيرات بما في ذلك PCA وتحليل العوامل
- تقنيات الانحدار اللوجستي لمهام التصنيف
- مقدمة لتطبيقات الإحصاء في التعلم الآلي
الوحدة 9: استخدام البرمجيات الإحصائية وأدوات التحليل
- تطبيق R وPython لتحليل البيانات
- ميزات SPSS وExcel للوظائف الإحصائية
- أتمتة سير عمل البيانات الإحصائية
- جلسات مختبر عملية مع أدوات البرمجيات
الوحدة 10: إدارة المخاطر والشكوك في عمليات اتخاذ القرار
- قياس الشكوك باستخدام الطرق الإحصائية
- إجراء تحليل السيناريوهات ومحاكاة مونت كارلو
- دمج اعتبارات المخاطر في أُطُر اتخاذ القرار
- دراسات حالة توضح استراتيجيات مستندة إلى المخاطر
الوحدة 11: التواصل الفعال للنتائج الإحصائية
- صياغة سرد البيانات لجمهور القيادات
- إنشاء تقارير إحصائية مؤثرة
- أفضل الممارسات في تصوير البيانات
- تحويل النتائج التقنية إلى رؤى أعمال قابلة للتنفيذ
الوحدة 12: مشروع شامل لاتخاذ القرار الإحصائي
- تنفيذ مشروع تحليل إحصائي كامل الدورة
- أنشطة تفسير البيانات التعاونية
- تقديم النتائج لأصحاب المصلحة الرئيسيين
- تطوير خطط التنفيذ لفائدة المنظمة