حقيبة تدريبية
تحليل البيانات باستخدام الذكاء الاصطناعي
3 أيام، 15 ساعة تدريبية
تتضمن الحقيبة الملفات التالية:
- شرائح العرض PowerPoint
- دليل المدرب Word
- مذكرة المتدرب Word
- أوراق العمل "التمارين والحالات العملية" Word
- الاختبار القبلي والبعدي Word
- الدليل التعريفي للحقيبة Word
- نموذج تقييم دورة تدريبية Word
جميع الملفات مفتوحة وقابلة للتعديل (تصميم إنفوجرافيك)
الهدف العام:
تمكين المشاركين من اكتساب المهارات النظرية والعملية اللازمة لتحليل البيانات باستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي، وفهم أدواته وتطبيقاته في دعم اتخاذ القرار وتحسين الأداء المؤسسي.
الأهداف التفصيلية:
- تعريف المشاركين بمفاهيم تحليل البيانات والذكاء الاصطناعي وعلاقتهما بمجالات الأعمال.
- تمكينهم من التعرف على أنواع البيانات، ومصادرها وأساليب جمعها وتنظيفها.
- تدريبهم على استخدام أدوات تحليل البيانات واستكشاف الأنماط باستخدام خوارزميات الذكاء الاصطناعي.
- صقل مهاراتهم في اختيار النماذج الإحصائية وخوارزميات التعلم الآلي المناسبة لكل حالة.
- تعزيز قدراتهم على تفسير النتائج وتحويلها إلى توصيات عملية لدعم اتخاذ القرار.
الفئة المستهدفة:
- المحللون.
- موظفو تقنية المعلومات.
- مدراء التخطيط، صناع القرار.
- الأكاديميون.
- طلبة الدراسات العليا المهتمون بالذكاء الاصطناعي وتحليل البيانات.
المحاور التدريبية:
اليوم الأول: مدخل إلى تحليل البيانات والذكاء الاصطناعي
الجلسة الأولى: مفاهيم أساسية وتحليل البيانات
- مفهوم تحليل البيانات وأهميته في الأعمال
- أنواع البيانات (كمية، نوعية، شبه منظمة)
- دورة حياة البيانات من الجمع حتى التحليل
- أدوات وتقنيات تحليل البيانات التقليدية والحديثة
- أهمية جودة البيانات ودورها في دقة النتائج
الجلسة الثانية: مقدمة في الذكاء الاصطناعي وتطبيقاته
- مفهوم الذكاء الاصطناعي ومجالات استخدامه
- مقارنة بين الذكاء الاصطناعي التقليدي والتعلم الآلي والتعلم العميق
- أبرز تطبيقات الذكاء الاصطناعي في تحليل البيانات
- أمثلة عملية من قطاعات مختلفة (الصحة، التمويل، التسويق)
- تحديات استخدام الذكاء الاصطناعي في المؤسسات
اليوم الثاني: معالجة البيانات وتطبيقات التعلم الآلي
الجلسة الأولى: إعداد وتنظيف البيانات
- مصادر البيانات المفتوحة والداخلية
- تنقية البيانات والتعامل مع القيم المفقودة
- تحويل البيانات وتجهيزها للنمذجة
- أدوات وبرمجيات شائعة لإعداد البيانات (Python – Pandas، Power Query)
- تمرين عملي: تنظيف بيانات عينة واقعية
الجلسة الثانية: خوارزميات التعلم الآلي لتحليل البيانات
- مقدمة عن خوارزميات التعلم الخاضع للإشراف وغير الخاضع
- نماذج الانحدار الخطي واللوجستي
- تحليل المجموعات (Clustering) وتقسيم العملاء
- مقاييس تقييم النماذج واختيار الأنسب
- تطبيق عملي باستخدام أداة مفتوحة المصدر أو واجهة سحابية
اليوم الثالث: تطبيقات متقدمة وتصور البيانات
الجلسة الأولى: تحليل البيانات التنبئي والتعلم العميق
- مفهوم النمذجة التنبؤية واستخداماتها
- مقدمة في الشبكات العصبية والتعلم العميق
- أدوات وتطبيقات عملية للتعلم العميق
- دراسة حالة: التنبؤ بالمبيعات باستخدام الذكاء الاصطناعي
- نشاط جماعي: تحليل نتائج نموذج واقعي
الجلسة الثانية: عرض النتائج ودعم القرار
- مبادئ عرض البيانات وتصورها بطريقة فعالة
- أدوات تصور البيانات (Power BI – Tableau – Matplotlib)
- بناء لوحات معلومات تفاعلية
- تحويل النتائج إلى توصيات عملية للإدارة
- مناقشة مفتوحة: استراتيجيات تبني الذكاء الاصطناعي في المؤسسة
