حقيبة تدريبية
مسؤول البيانات والتحليلات والذكاء الاصطناعي CDAIO
5 أيام، 25 ساعة تدريبية
تتضمن الحقيبة الملفات التالية:
- شرائح العرض PowerPoint
- دليل المدرب Word
- مذكرة المتدرب Word
- أوراق العمل Word
- الاختبار القبلي والبعدي Word
- الدليل التعريفي للحقيبة Word
- نموذج تقييم دورة تدريبية Word
جميع الملفات مفتوحة وقابلة للتعديل (تصميم انفوجرافيك)
الهدف العام:
- تمكين المشاركين من أداء دور مسؤول البيانات والتحليلات والذكاء الاصطناعي بكفاءة عالية من خلال تطوير المهارات التقنية والاستراتيجية لإدارة البيانات وتحليلها وتوظيف الذكاء الاصطناعي في اتخاذ القرار.
الأهداف التفصيلية:
- فهم مسؤوليات ودور مسؤول البيانات والتحليلات والذكاء الاصطناعي في المؤسسات
- اكتساب مهارات جمع وتنظيم وتحليل البيانات الضخمة
- التعرف على أدوات الذكاء الاصطناعي وتطبيقاتها في الأعمال
- بناء استراتيجيات مستندة إلى البيانات لتحسين الأداء المؤسسي
- تطبيق مبادئ أخلاقيات البيانات والخصوصية والأمن المعلوماتي
- استخدام منصات تحليل البيانات وذكاء الأعمال (مثل Power BI، Python، Excel)
- إعداد تقارير ذكية تدعم اتخاذ القرار
الفئة المستهدفة:
- موظفو إدارات التحول الرقمي والتحليلات
- مسؤولو البيانات في المؤسسات الحكومية والخاصة
- المهتمون بتقنيات الذكاء الاصطناعي وتحليل البيانات
- صناع القرار ومديرو المشروعات الرقمية
- محللو الأعمال والمطورون وصانعو التقارير الذكية
المحاور التدريبية:
🔴 اليوم الأول: أساسيات البيانات والتحليلات
🔷 الجلسة الأولى: مفهوم البيانات ودورها في المؤسسات
- أنواع البيانات: المنظمة وغير المنظمة
- مصادر البيانات الداخلية والخارجية
- دورة حياة البيانات
- جودة البيانات وتأثيرها على القرار
- مسؤولية إدارة البيانات داخل المؤسسة
🔷 الجلسة الثانية: دور مسؤول البيانات والتحليلات
- مهام مسؤول البيانات في الهياكل المؤسسية
- العلاقة مع أقسام تكنولوجيا المعلومات والتحول الرقمي
- المهارات المطلوبة: تقنية، تحليلية، تواصلية
- نماذج الحوكمة وإدارة البيانات
- تحديات الدور والمسؤوليات الحديثة
🔴 اليوم الثاني: أدوات وتقنيات التحليل
🔷 الجلسة الأولى: التحليل الإحصائي وذكاء الأعمال
- مبادئ التحليل الإحصائي
- أدوات ذكاء الأعمال (Power BI، Tableau)
- إنشاء مؤشرات الأداء الرئيسية (KPIs)
- تصميم لوحات البيانات التفاعلية
- تحليل البيانات المالية والتشغيلية
🔷 الجلسة الثانية: التحليل باستخدام Excel وSQL
- استخدام الجداول المحورية في Excel
- تحليل الاتجاهات والارتباطات
- استعلامات SQL واستخراج البيانات
- دمج مصادر متعددة للبيانات
- أتمتة التحليلات باستخدام Excel وSQL
🔴 اليوم الثالث: الذكاء الاصطناعي في التحليلات
🔷 الجلسة الأولى: مدخل إلى الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي
- الفرق بين الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي
- أنواع الخوارزميات الشائعة
- مراحل بناء نموذج تعلم آلي
- حالات استخدام في مختلف القطاعات
- أدوات الذكاء الاصطناعي الشائعة (مثل Python, Scikit-learn)
🔷 الجلسة الثانية: التكامل بين البيانات والذكاء الاصطناعي
- بناء حلول ذكية مدعومة بالبيانات
- التحديات التقنية والأخلاقية
- دور البيانات في تدريب النماذج الذكية
- تقييم أداء النموذج والتنبؤات
- تطبيقات عملية باستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي
🔴 اليوم الرابع: الأمن وأخلاقيات البيانات
🔷 الجلسة الأولى: أمن البيانات والامتثال
- تهديدات البيانات ووسائل الحماية
- الخصوصية واللوائح مثل GDPR
- إدارة الوصول وتشفير البيانات
- إدارة المخاطر المرتبطة بالتحليل
- الامتثال المؤسسي والسياسات
🔷 الجلسة الثانية: القضايا الأخلاقية في الذكاء الاصطناعي
- التحيز في الخوارزميات وتحليل البيانات
- الشفافية في القرارات الذكية
- استخدام البيانات الشخصية بمسؤولية
- الرقابة والمساءلة في مشاريع الذكاء الاصطناعي
- مبادئ الذكاء الاصطناعي المسؤول
🔴 اليوم الخامس: تطبيقات عملية ومشاريع تحليل
🔷 الجلسة الأولى: بناء مشروع تحليل بيانات متكامل
- تحديد المشكلة وتحليل المتطلبات
- جمع البيانات وتنظيفها
- اختيار الأداة المناسبة
- تنفيذ التحليل وعرض النتائج
- إعداد العرض التقديمي للقرار
🔷 الجلسة الثانية: العرض النهائي والتقييم
- تقديم مشاريع الفرق
- مناقشة النتائج والتوصيات
- تقييم الأداء والمهارات المكتسبة
- ملاحظات المدرب والتغذية الراجعة
- شهادة إتمام الدورة وتكريم المشاركين
