الحقيبة التدريبية
تحليل البيانات باستخدام الذكاء الاصطناعي وتعلّم الآلة
خمسة أيام (25 ساعة تدريبية)

تتضمن الحقيبة الملفات التالية:

  1. شرائح العرض PowerPoint
  2. دليل المدرب Word
  3. مذكرة المتدرب Word
  4. أوراق العمل Word
  5. الدليل التعريفي للحقيبة Word
  6. الاختبار القبلي والبعدي Word
  7. استمارة تقييم دورة تدريبية Word

جميع الملفات مفتوحة وقابلة للتعديل

الهدف العام:

  • تمكين المشاركين من استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي وتعلّم الآلة في تحليل البيانات، واستخلاص الأنماط والاتجاهات، وبناء نماذج ذكية تدعم اتخاذ القرار وتحسّن الأداء المؤسسي في مختلف القطاعات.

الأهداف التفصيلية:

  • التعرف على مفهوم الذكاء الاصطناعي وتعلّم الآلة وأهميتهما في تحليل البيانات
  • فهم دورة حياة تحليل البيانات من الجمع إلى بناء النماذج التنبؤية
  • تطبيق أساليب التحليل الإحصائي واستخراج الأنماط باستخدام الخوارزميات الذكية
  • استخدام تقنيات تعلّم الآلة في التنبؤ وصنع القرار المؤسسي
  • تطوير مهارات بناء النماذج التحليلية المتقدمة
  • تطبيق أدوات الذكاء الاصطناعي في تحليل البيانات التشغيلية والمالية
  • تحليل المخرجات وتفسير النتائج لاتخاذ قرارات مستندة إلى البيانات

الفئة المستهدفة:

  • محللو البيانات والمهندسون التحليليون
  • خبراء الذكاء الاصطناعي والتحول الرقمي
  • مدراء نظم المعلومات والتخطيط الاستراتيجي
  • العاملون في مجالات التحليل المالي والتنموي

أساليب التدريب:

  • جلسات تحليلية تطبيقية باستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي
  • دراسات حالة من مؤسسات عالمية ومحلية
  • تمارين جماعية لتطبيق مفاهيم تعلم الآلة
  • مشروع تطبيقي متكامل في نهاية البرنامج

مخرجات التدريب:

  • القدرة على تحليل البيانات باستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي
  • تصميم نماذج تنبؤية تدعم صنع القرار المؤسسي
  • استخدام أدوات تحليل البيانات التفاعلية والمرئية
  • تطوير الكفاءة في إدارة البيانات والتحليل المتقدم
  • تعزيز مهارات التفكير التحليلي واتخاذ القرار الذكي

المحاور التدريبية:

اليوم التدريبي الأول:

الجلسة التدريبية الأولى: مدخل إلى تحليل البيانات والذكاء الاصطناعي

  • مفهوم الذكاء الاصطناعي وتطوره التاريخي
  • علاقة الذكاء الاصطناعي بتحليل البيانات واتخاذ القرار
  • مقدمة في أنواع البيانات ومصادرها
  • دراسة حالة حول تحويل البيانات الذكية إلى قرارات مؤسسية

الجلسة التدريبية الثانية: مقدمة في تعلّم الآلة

  • أنواع تعلّم الآلة الموجّه وغير الموجّه والمعزّز
  • مفهوم النماذج التنبؤية والتصنيفية
  • دورة بناء نموذج تعلم الآلة

التمرين التطبيقي: تحليل بيانات باستخدام نموذج تصنيفي

اليوم التدريبي الثاني:

الجلسة التدريبية الأولى: مراحل تحليل البيانات الذكية

  • جمع البيانات وتنقيتها من الأخطاء
  • التحليل الوصفي والاستكشافي للبيانات
  • استخدام الأدوات الذكية لتحليل الاتجاهات والعلاقات

التمرين التطبيقي: تنظيف ومعالجة بيانات مشروع تطبيقي

الجلسة التدريبية الثانية: التحليل التنبؤي واتخاذ القرار

  • مفهوم التحليل التنبؤي وأدواته الحديثة
  • خوارزميات الانحدار والتنبؤ بالنتائج المستقبلية
  • تطبيق التحليل التنبؤي في دعم القرارات التشغيلية

التمرين التطبيقي: بناء نموذج تنبؤ باستخدام بيانات مؤسسية

اليوم التدريبي الثالث:

الجلسة التدريبية الأولى: تطبيقات تعلّم الآلة في تحليل البيانات

  • تصنيف البيانات واكتشاف الأنماط
  • تحليل السلوك والتجزئة الذكية
  • استخدام خوارزميات التجميع

التمرين التطبيقي: تحليل مجموعات بيانات العملاء

الجلسة التدريبية الثانية: النمذجة والتحليل المتقدم

  • بناء نموذج تعلم آلة من البداية للنهاية
  • تقييم أداء النموذج وتحسين دقته
  • مقارنة النماذج التنبؤية وتحليل نتائجها

التمرين التطبيقي: تطوير نموذج تنبؤ للأداء المالي

اليوم التدريبي الرابع:

الجلسة التدريبية الأولى: الذكاء الاصطناعي في التحليل البصري والتفاعلي

  • استخدام أدوات التحليل المرئي
  • تحويل البيانات إلى لوحات معلومات تفاعلية
  • بناء مؤشرات ذكية لمتابعة الأداء

التمرين التطبيقي: إنشاء لوحة تحكم تحليلية ذكية

الجلسة التدريبية الثانية: التحليل الذكي في مختلف القطاعات

  • تطبيقات تحليل البيانات في الصحة والتعليم والتمويل والخدمات
  • دراسات حالة لمشروعات تحليل ذكي ناجحة
  • أدوات دعم القرار في البيئات المعقدة

التمرين التطبيقي: تحليل بيانات قطاع خدمي أو مالي

اليوم التدريبي الخامس:

الجلسة التدريبية الأولى: التحديات والأخلاقيات في استخدام الذكاء الاصطناعي

  • حوكمة تحليل البيانات
  • الخصوصية والأمن السيبراني في النماذج الذكية
  • الأخلاقيات في استخدام البيانات الحساسة
  • نقاش حول موازنة دقة التحليل ومسؤولية الاستخدام

الجلسة التدريبية الثانية: المشروع الختامي والتقييم العام

  • إعداد مشروع متكامل لتحليل بيانات باستخدام الذكاء الاصطناعي
  • عرض المشاريع ومناقشة النماذج التحليلية
  • تقديم التوصيات التحسينية وخطة التطوير المستقبلية
  • التقييم الختامي لمكتسبات المشاركين