قم بتحليل فوائد تطبيق تقنيات تحليل البيانات في كل قسم من أقسام المؤسسات التجارية"

يهدف هذا البرنامج إلى تدريب مهندسي الكمبيوتر على تحليل كل قسم لتحديد أهم الاحتياجات والتطبيقات في كل قسم منهم. بهذه الطريقة، سيتم إنشاء المعرفة المتخصصة لاختيار منهجية مناسبة. ما تقدم ضروري إذا أخذنا في الاعتبار الكمية الهائلة من البيانات التي يتم إنشاؤها يوميًا في المؤسسات التجارية.

بناءً على ما سبق، من الضروري أن يكون لديك متخصصون يعرفون المشاكل الحالية ويدرسون حلولًا قابلة للتطبيق. لهذا السبب، هناك تقنيات وأدوات برمجية مختلفة، وبفضلها يمكن تحليل البيانات وتفسيرها بطريقة أكثر فاعلية. باستخدام هذه الأدوات، يمكن للشركات والمحللين والعلماء فهمها وتفسيرها بشكل صحيح.

في كل وحدة من وحدات هذه الخبرة الجامعية، ستتم مراجعة الجوانب الأساسية التي يحتاج مهندس الكمبيوتر المهتم بهذا المجال إلى معرفتها، مما سيسمح له أو لها بتطوير الأسس النظرية لتقديم التمثيلات الرسومية الأنسب لتطبيق علم البيانات التقنيات. بالإضافة إلى تحليل تلك النماذج التي تقدم قدرًا أكبر من التنوع والتكيف لتحليل السلاسل الزمنية، مثل النماذج المرتبطة بالسلسلة الاقتصادية.

كل المحتوى متاح 100% عبر الإنترنت مما يمنح الطالب سهولة القدرة على تناوله بشكل مريح أينما ومتى يريد. ستحتاج فقط إلى جهاز متصل بالإنترنت لبدء حياتك المهنية خطوة أخرى إلى الأمام. طريقة تتماشى مع الوقت الحالي مع جميع الضمانات لوضع المهندس في قطاع مطلوب بشدة.

استخرج المعرفة المتخصصة لتطوير التحليل التنبئي وكن مهندسًا رفيع المستوى"

تحتوي شهادة الخبرة الجامعية في تحليل بيانات الأعمال التجارية على البرنامج التعليمي الأكثر اكتمالاً وحداثة على الساحة الجامعية. أبرز خصائصها التدريبية هي:

تطوير الحالات العملية التي قدمها خبراء في الهندسة المرتكزة على تحليل البيانات
محتوياتها البيانية والتخطيطية والعملية البارزة التي يتم تصورها بها تجمع المعلومات العلمية والرعاية العملي حول تلك التخصصات الأساسية للممارسة المهنية
التمارين العملية حيث يمكن إجراء عملية التقييم الذاتي لتحسين التعلم
تركيزها على المنهجيات المبتكرة
كل هذا سيتم استكماله بدروس نظرية وأسئلة للخبراء ومنتديات مناقشة حول القضايا المثيرة للجدل وأعمالالتفكير الفردية
توفر المحتوى من أي جهاز ثابت أو محمول متصل بالإنترنت

اجعل هذا البرنامج فرصة مثالية لتطوير الصياغة والخصائص الأساسية لنماذج السلاسل الزمنية أحادية المتغير"

البرنامج يضم في أعضاء هيئة تدريسه محترفين يصبون في هذا التدريب خبرة عملهم، بالإضافة إلى متخصصين معترف بهم من الشركات الرائدة والجامعات المرموقة.

سيتيح محتوى البرنامج المتعدد الوسائط، والذي صيغ بأحدث التقنيات التعليمية، للمهني التعلم السياقي والموقعي، أي في بيئة محاكاة توفر تدريبا غامرا مبرمجا للتدريب في حالات حقيقية.

يركز تصميم هذا البرنامج على التعلم القائم على حل المشكلات، والذي المهني في يجب أن تحاول من خلاله حل المواقف المختلفة للممارسة المهنية التي تنشأ من خلاله. للقيام بذلك، سيحصل على مساعدة من نظام فيديو تفاعلي مبتكر من قبل خبراء مشهورين.

حدد إنشاء وثائق التقييم ومؤشرات الأداء الرئيسية KPI´s اعتمادًا على القسم مع البرنامج الذي سيعزز حياتك المهنية"

استخرج معرفة متخصصة في تمثيل البيانات وتحليلاتها وابرز في قطاع له طلب دولي كبير"

تم تطويرمنهج هذه الخبرة الجامعية وفقًا لمتطلبات وتوصيات أعضاء هيئة التدريس، وبهذه الطريقة تقدم كل وحدة عرضًا واسعًا ومفصلاً للتحليل الطيفي للسلاسل الزمنية أحادية المتغير، فضلاً عن الجوانب الأساسية المتعلقة بالاستدلال بناءً على الرسم الدوري وتفسيره. بالمثل، فهي تتميز بالسماح بتطوير المهارات التحليلية التي ستسمح باتخاذ قرارات متماسكة في بيئة عمل تنافسية.

قدر احتمالية واتجاه سلسلة زمنية لأفق زمني محدد وكن عاملاً مميزًا في مؤسستك التجارية"

الوحدة 1. تحليلات البيانات في المؤسسة التجارية

1.1  تحليل الأعمال

1.1.1 تحليل الأعمال
2.1.1 هيكل البيانات
3.1.1 المراحل والعناصر

2.1  تحليلات البيانات في المؤسسة التجارية

1.2.1 لوحات التحكم ومؤشر الأداء حسب الأقسام
2.2.1 التقارير التشغيلية والتكتيكية والاستراتيجية
3.2.1 تطبيق تحليلات البيانات على كل قسم

 1.3.2.1 التسويق والاتصال
 2.3.2.1 تجاري
 3.3.2.1 خدمة العملاء
 4.3.2.1 المشتريات 
 5.3.2.1 الإدارة
 6.3.2.1 الموارد البشرية
 7.3.2.1 الإنتاج
 8.3.2.1 IT

3.1 التسويق والاتصال

1.3.1 مؤشرات الأداء الرئيسية للقياس والتطبيقات والفوائد
2.3.1 أنظمة التسويق وData Warehouse
3.3.1 تنفيذ هيكل تحليل البيانات في التسويق
4.3.1 خطة التسويق والاتصال
5.3.1 الإستراتيجيات والتنبؤ وإدارة الحملات

4.1 التجارة والمبيعات

1.4.1 مساهمات تحليلات البيانات في المجال التجاري
2.4.1 احتياجات قسم المبيعات
3.4.1 دراسات السوق

5.1 خدمة العملاء

1.5.1 الولاء
2.5.1 الجودة الشخصية والذكاء العاطفي
3.5.1 رضا العملاء

6.1 المشتريات

1.6.1 تحليلات البيانات لأبحاث السوق
2.6.1 تحليلات البيانات لدراسات المنافسة
3.6.1 التطبيقات الأخرى

7.1 الإدارة

1.7.1 الاحتياجات في قسم الإدارة
2.7.1  Data Warehouse وتحليل المخاطر المالية 
3.7.1 Data Warehouse وتحليل مخاطر الائتمان

8.1 الموارد البشرية

1.8.1 الموارد البشرية وفوائد تحليلات البيانات
2.8.1 أدوات تحليل البيانات في قسم الموارد البشرية
3.8.1 تطبيق تحليلات البيانات في الموارد البشرية

9.1 الإنتاج

1.9.1 تحليل البيانات في قسم الإنتاج
2.9.1 التطبيقات
3.9.1 الفوائد

10.1 تكنولوجيا المعلومات

1.10.1 قسم تكنولوجيا المعلومات
2.10.1 تحليلات البيانات والتحول الرقمي
3.10.1 الابتكار والإنتاجية

الوحدة 2. العرض البياني لتحليل البيانات

1.2 التحليل الاستكشافي

1.1.2 العرض من أجل تحليل المعلومات
2.1.2 قيمة التمثيل البياني
3.1.2 نماذج جديدة للتمثيل البياني

2.2 تحسين علوم البيانات 

1.2.2 نطاق اللون والتصميم
2.2.2 نظرية الغَشتَلت في التمثيل البياني
3.2.2 تجنب الأخطاء والنصائح

3.2 مصادر البيانات الأساسية

1.3.2 من أجل عرض الجودة
2.3.2 من أجل عرض الكمية
3.3.2 من أجل عرض الوقت

4.2 مصادر البيانات المعقدة

1.4.2 الملفات والقوائم و قواعد بيانات
2.4.2 البيانات المفتوحة
3.4.2 إنشاء البيانات المستمرة

5.2 أنواع المخططات

1.5.2 العروض الأساسية
2.5.2 العروض الكتلية 
3.5.2 العروض لتحليل التشتت
4.5.2 العروض الدائرية
5.5.2 عروض الفقاعة
6.5.2 العروض الجغرافية

6.2 أنواع العرض

1.6.2 المقارنة والعلائقية
2.6.2 التوزيع
3.6.2 الهرمية

7.2 تصميم التقارير مع العرض البياني

1.7.2 تطبيق الرسوم البيانية في تقارير التسويق
2.7.2 تطبيق الرسوم البيانية في لوحات المعلومات ومؤشرات الأداء الرئيسية
3.7.2 تطبيق الرسوم البيانية في الخطط الاستراتيجية
4.7.2 استخدامات أخرى: علم، صحة، أعمال

8.2 السرد التصويري

1.8.2 السرد التصويري
2.8.2 التطور
3.8.2 الوصول

9.2 أدوات موجهة للتصور 

1.9.2 ادوات متطورة
2.9.2 برامج عبر الإنترنت
3.9.2 Open Source

10.2. التقنيات الجديدة في تصور البيانات

1.10.2 أنظمة لافتراضية الواقع
2.10.2 أنظمة تكبير وتقوية الواقع
3.10.2 أنظمة ذكية

الوحدة 3. القدرة على التنبؤ وتحليل الظواهر العشوائية

1.3  السلاسل الزمنية

1.1.3  السلاسل الزمنية  
2.1.3  المنفعة والتطبيق
3.1.3  الحالات ذات الصلة

2.3  السلسلة الزمنية

1.2.3  اتجاه الموسمية في السلسلة الزمنية
2.2.3  الاختلافات النموذجية
3.2.3  تحليل البقايا

3.3  الأنماط

1.3.3  الثابتة
2.3.3  الغير ثابتة
3.3.3  التحولات والتعديلات

4.3 مخططات السلاسل الزمنية

1.4.3 مخطط (نموذج) مضاف
2.4.3 مخطط (نموذج) مضاعف
3.4.3 إجراءات تحديد نوع النموذج

5.3 طرق التنبؤ الأساسية forecast

1.5.3 Media
2.5.3 Naïve
3.5.3 Naïve الموسمية
4.5.3 مقارنة المناهج

6.3 تحليل المخلفات

1.6.3 الارتباط التلقائي
2.6.3 ACF البقايا
3.6.3 اختبار الارتباط

7.3 الانحدار في سياق السلاسل الزمنية

1.7.3 ANOVA
2.7.3 الأساسيات
3.7.3 تطبيق عملي

8.3 النماذج التنبؤية للسلاسل الزمنية

1.8.3 ARIMA
2.8.3 تجانس الأسي

9.3 معالجة وتحليل السلاسل الزمنية باستخدام R.

1.9.3 إعداد البيانات
2.9.3 تحديد النمط
3.9.3 تحليل النموذج
4.9.3 التنبؤ

10.3 الجمع بين التحليل البياني مع R

1.10.3 المواقف الإعتيادية
2.10.3 تطبيق عملي لحل المشاكل البسيطة
3.10.3 تطبيق عملي لحل المشاكل المتقدمة

تدريب فريد من نوعه يتميز بجودة محتواه وفريق التدريس المتميز"