الحقيبة التدريبية
التعلم الآلي وتحليل البيانات في بيئة العمل الحديثة
ثلاثة أيام (15 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 فهم مبادئ التعلم الآلي وتطبيقاته في تحليل البيانات المؤسسية، واستخدامه في تطوير الأداء واتخاذ القرارات الذكية في بيئة العمل الحديثة.

الأهداف التفصيلية:

  • التعرف على مفهوم التعلم الآلي وأبرز أنواعه وأساليبه.
  • فهم العلاقة بين الذكاء الاصطناعي وتحليل البيانات والتعلم الآلي.
  • تطبيق تقنيات التعلم الآلي في تحليل البيانات المؤسسية واستخلاص الأنماط.
  • استخدام التحليل التنبؤي لتحسين الأداء ودعم اتخاذ القرارات.
  • تطوير مهارات تصميم نماذج تعلم آلي بسيطة باستخدام أدوات متاحة.
  • تحليل بيانات العمل لاكتشاف فرص التطوير والتحسين المستمر.
  • تعزيز ثقافة اتخاذ القرار المعتمد على البيانات داخل المؤسسة.

الفئة المستهدفة:

  • المحللون ومديرو البيانات.
  • فرق التحول الرقمي والتطوير المؤسسي.
  • المديرون التنفيذيون ومتخذو القرار.
  • المهندسون وخبراء تقنية المعلومات.
  • المهتمون باستخدام الذكاء الاصطناعي في الإدارة والتحليل.

المحاور التدريبية

اليوم التدريبي الأول

الجلسة التدريبية الأولى: مدخل إلى التعلم الآلي وتحليل البيانات

  • مفهوم وأهمية التعلم الآلي في بيئة العمل الحديثة.
  • العلاقة بين الذكاء الاصطناعي وتحليل البيانات.
  • أنواع التعلم الآلي الموجّه وغير الموجّه والتعلم المعزز.
  • تطبيقات التعلم الآلي في الإدارة والتسويق والموارد البشرية.
  • ورشة عمل لتحليل حالات استخدام التعلم الآلي في القرارات المؤسسية.

الجلسة التدريبية الثانية: البيانات كمصدر للتعلم الآلي

  • مفهوم البيانات وأنواعها في بيئة العمل.
  • دورة حياة البيانات بدءًا من الجمع والتنظيف وصولًا إلى التحليل والتفسير.
  • التحديات الشائعة في تحليل البيانات المؤسسية.
  • أهمية جودة البيانات في بناء النماذج الذكية.
  • ورشة عمل لتنظيف بيانات حقيقية واستخلاص مؤشرات أولية للأداء.

اليوم التدريبي الثاني

الجلسة التدريبية الأولى: تقنيات وأساليب التعلم الآلي في تحليل البيانات

  • خوارزميات التصنيف والتنبؤ.
  • تحليل التجمعات واكتشاف الأنماط.
  • مفهوم التعلم العميق ومجالات استخدامه.
  • دور الخوارزميات في تحسين جودة القرار الإداري.
  • ورشة عمل لتجربة مبسطة لتطبيق خوارزمية تصنيف باستخدام أداة رقمية مجانية.

الجلسة التدريبية الثانية: التحليل التنبؤي في بيئة العمل

  • مفهوم التحليل التنبؤي والتمييز بينه وبين التحليل الوصفي.
  • خطوات بناء نموذج تنبؤي للأداء المؤسسي.
  • توظيف نتائج التحليل التنبؤي في اتخاذ القرارات.
  • دمج التحليل التنبؤي ضمن استراتيجيات المؤسسة.
  • ورشة عمل لإعداد نموذج تنبؤي بسيط لاتجاهات المبيعات أو الأداء.

اليوم التدريبي الثالث

الجلسة التدريبية الأولى: تطبيقات التعلم الآلي في بيئة العمل

  • استخدام الذكاء الاصطناعي في تحليل الأداء الوظيفي.
  • تحليل تجربة العملاء باستخدام خوارزميات التعلم الآلي.
  • أتمتة العمليات وتحسين الكفاءة التشغيلية.
  • استعراض أدوات تعلم آلي قابلة للتطبيق في المؤسسات مثل Power BI وGoogle AI وأدوات ChatGPT.
  • ورشة عمل لتصميم نموذج تحليل أداء الموظفين باستخدام أداة ذكاء اصطناعي.

الجلسة التدريبية الثانية: بناء ثقافة اتخاذ القرار المعتمد على البيانات

  • الانتقال من الحدس إلى القرار القائم على التحليل.
  • بناء فرق عمل تعتمد على البيانات في اتخاذ القرار.
  • التحديات الأخلاقية والحوكمة في استخدام البيانات.
  • إعداد خارطة طريق لتطبيق التعلم الآلي داخل المؤسسة.
  • ورشة عمل لإعداد خطة أولية لتبني التعلم الآلي وتحليل البيانات في المؤسسة.