تقنيات تحليل البيانات المتقدمة

تعتمد هذه الدورة التدريبية حول تقنيات تحليل البيانات المتقدمة منهجية التعلم القائم على المشكلات، حيث يتم تزويد المشاركين بسلسلة من المشكلات الواقعية المستمدة من أوسع نطاق ممكن من التطبيقات – تتراوح من التأمين إلى لوجستيات سلسلة التوريد، ومن الكيمياء إلى الهندسة، ومن تحسين الإنتاج إلى تقييم المخاطر المالية. تقدم كل مشكلة وتوضح الحاجة إلى نهج نمذجة أو تحليل مختلف.

هذه الدورة التدريبية موجهة بالكامل نحو التطبيقات، حيث تقلل من الوقت المستغرق في نظرية ورياضيات التحليل وتزيد من الوقت المستغرق في استخدام الأساليب العملية من داخل برنامج Excel، جنبًا إلى جنب مع فهم كيفية وعمل هذه الأساليب.

سيقضي المشاركون معظم وقتهم في استكشاف استخدام طرق النمذجة والمحاكاة باستخدام برنامج Microsoft Excel، لتطوير حلول للمشكلات الواقعية تمامًا التي يتم تقديمها.

تهدف هذه الدورة التدريبية إلى تزويد المشاركين في مراقبة وإدارة والتحكم في العمليات التجارية المعقدة بالفهم والقدرات العملية اللازمة لتحويل البيانات إلى معلومات ذات مغزى من خلال مجموعة من طرق النمذجة والمحاكاة والتحليل التنبئي القوية جدًا.

الأهداف المحددة لهذه الدورة التدريبية حول تقنيات تحليل البيانات المتقدمة هي كما يلي:

• تعليم المشاركين كيفية حل مجموعة واسعة من المشكلات التجارية المعقدة التي تتطلب أساليب النمذجة والمحاكاة والتحليل التنبئي
• توضيح للمشاركين كيفية تطبيق مجموعة من أساليب النمذجة والمحاكاة والتحليل التنبئي باستخدام برنامج Microsoft Excel 2016 (أو 365)
• تزويد المشاركين بفهم نظري وخبرة عملية في أساليب تحليل البيانات المتقدمة بما في ذلك: النماذج البيزية، وطرق التحسين التقليدية والجينية، ونماذج مونت كارلو، ونماذج ماركوف، وتحليل "ماذا لو"، ونماذج السلاسل الزمنية، والبرمجة الخطية، والمزيد
• إشراك المشاركين طوال الأيام الثلاثة في استكشاف واستخدام طرق النمذجة والمحاكاة داخل Microsoft Excel، لتطوير حلول كاملة للمشكلات التجارية الواقعية الثماني المعروضة
• تمكين المشاركين من الانتقال من اتخاذ القرارات القائمة على الحدس إلى اتخاذ القرارات القائمة على المعلومات في المواقف المعقدة، وبالتالي تمكينهم من تعزيز توقعاتهم وتنبؤاتهم بالسلوك المستقبلي، وزيادة كفاءتهم في تقييم المخاطر واتخاذ القرارات المستنيرة بالمخاطر، واستغلال ثروة المعلومات الكبيرة الموجودة في البيانات الضخمة إلى حد أكبر بكثير
• توفير فهم واضح لسبب اعتبار أفضل الشركات في العالم النمذجة والمحاكاة والتحليلات التنبؤية ضرورية لتقديم منتجات عالية الجودة وخدمات محسّنة بأقل التكاليف الممكنة

صُممت دورة معهد رواد الخليج التدريبية حول تقنيات تحليل البيانات المتقدمة للمهنيين الذين تتضمن وظائفهم معالجة البيانات وتمثيلها وتفسيرها و/أو تحليلها. تتضمن هذه الدورة التدريبية نمذجة وتحليلاً مكثفًا باستخدام برنامج Excel 2010 (أو إصدار أحدث)، ولذلك يجب على المشاركين ألا يكونوا بارعين في التعامل مع الأرقام فحسب، بل يجب أن يستمتعوا بالعمل التفصيلي مع البيانات الرقمية لحل المشكلات المعقدة.

الإلمام التام ببرنامج Microsoft Excel (إصدار 2007 أو أحدث)، والقدرة على تحليل البيانات باستخدام الطرق الإحصائية الشائعة، هي متطلبات أساسية للحضور في هذه الدورة التدريبية حول تقنيات تحليل البيانات المتقدمة.

التأثير التنظيمي

يمكن للمنظمات القادرة على اتخاذ قرارات مثلى، والتي يمكنها التنبؤ بشكل موثوق بالاتجاهات والسلوكيات المستقبلية، أن تعزز بشكل كبير قدرتها على المنافسة على الساحة العالمية، ونتيجة لإرسال موظفيها إلى هذه الدورة التدريبية، يمكن للمنظمات أن تتوقع الاستفادة مما يلي:

• التحول من اتخاذ القرارات القائمة على الحدس إلى اتخاذ القرارات القائمة على المعلومات
• توفير حلول دقيقة للمشكلات المعقدة
• تعزيز التنبؤ والتنبؤ بالسلوك المستقبلي
• النمذجة والمحاكاة المتقدمة للعمليات التجارية
• تقييم مخاطر أكثر كفاءة واتخاذ قرارات مستنيرة بالمخاطر
• تحسين الاستفادة من ثروة المعلومات المتضمنة في البيانات الضخمة

التأثير الشخصي

سيكتسب المشاركون في هذه الدورة التدريبية حول تقنيات تحليل البيانات المتقدمة فهمًا واسعًا والكثير من الخبرة العملية في مجموعة واسعة من تقنيات النمذجة والمحاكاة والتحليل التنبئي الأكثر شيوعًا، والتي سيكون لها جميعًا صلة مباشرة بمجموعة واسعة من القضايا التجارية، وعلى وجه التحديد سيكتسب المشاركون:

• رؤى جديدة حول استخدام التحسين والنمذجة والتنبؤ باستخدام Microsoft Excel
• خبرة في البرمجة الخطية
• فهم كيفية ومتى استخدام طرق التحسين النيوتونية والجينية
• معرفة تحليل السيناريوهات ونمذجة ماركوف ومحاكاة مونت كارلو
• القدرة على تحديد أنواع التحليل ذات الصلة بأنواع معينة من القضايا
• معرفة كافية بالوضع للحكم متى قد تؤدي تقنية ما إلى استنتاجات غير صحيحة