London, 2024-11-23

برنامج تدريبي في علوم البيانات للتصميم التجريبي

نظرة عامة


Power BI هو أداة تحليلات طورتها شركة مايكروسوفت لتحويل البيانات غير المنظمة إلى روايات مرئية جذابة. تقدم الأكاديمية البريطانية للتدريب والتطوير تدريبًا حول Power BI، الذي يتضمن Power BI Desktop، و Power BI Service القائم على السحابة، ومجموعة من التطبيقات المحمولة المتوافقة مع iOS وAndroid. تمكن هذه الأدوات الشركات والمنظمات من طرح الأسئلة الصحيحة والحصول على رؤى قابلة للتنفيذ من كميات كبيرة من البيانات.

يجمع Power BI المعلومات من مصادر بيانات متنوعة وينشئ مرئيات مخصصة، مما يساعد المنظمات على تفسير البيانات وفهم أفضل مسار للعمل. يمكن أن تعني المرئية الفعالة للبيانات الفرق بين البيانات التي تتلاشى والبيانات التي تقدم قرارات دقيقة وحاسمة.

كواحدة من أقوى منصات ذكاء الأعمال المتاحة لنمذجة البيانات، يستخدم Microsoft Power BI لوحات التحكم في الوقت الحقيقي لمعالجة وتقديم البيانات من مصادر متعددة. توفر هذه الوظيفة رؤى أفضل للشركات حول عملائها وعملياتها وآفاقها المستقبلية.

يسمح اكتساب الكفاءة في Power BI و DAX من خلال الأكاديمية البريطانية للتدريب والتطوير بتقديم قيمة حقيقية للأعمال، متجاوزًا مجرد جمع الأرقام. سواء كنت تتعامل مع ملفات Excel بسيطة، أو خوادم SQL، أو مجموعات معقدة من البيانات المحلية والسحابية، فإن Power BI لديه القدرة على تبسيط وتنظيم كل ذلك.

الأهداف والفئة المستهدفة

تقدم الأكاديمية البريطانية للتدريب والتطوير هذه الدورة للفئات التالية:

  • جميع ممارسي الستة سيغما.
  • العلماء والمهندسون والفنيون المهتمون بإجراء تجارب تعظم معرفة العملية باستخدام الحد الأدنى من الموارد.
  • المدراء المسؤولون عن تقديم المنتجات "في الوقت المحدد" و"ضمن الميزانية".
  • الطلاب والمبرمجون المبتدئون وأي محترفين يتعاملون مع البيانات.
  • مدراء التحليلات.
  • طلاب الجامعات الذين يحتاجون إلى تشغيل وتحليل البيانات التجريبية.
  • أي شخص مهتم بتصميم وإجراء وتحليل التجارب.

بعد الانتهاء من البرنامج، سيكون المشاركون قادرين على إتقان الموضوعات التالية:

  • إعداد البيانات لتحليل فعال.
  • استخدام علم البيانات لتصميم التجارب بحيث تكون أكثر إفادة قدر الإمكان.
  • تحسين التجارب لتوفير الوقت والمال.
  • استخدام أتمتة المختبرات والروبوتات لتقليل الانحياز في البحث.
  • جعل البحث أكثر قابلية للتكرار.
  • تحديد العقبات التي تعترض دمج تصميم التجارب المعتمد على البيانات في المختبرات الحقيقية، من منظور إثنوغرافي وسوسيولوجي.
  • تحليل البيانات واتخاذ قرارات بناءً على نتائج الاختبار.
  • التعرف على المختبرات الروبوتية وتأثيرها على مستقبل البحث التجريبي.
محتوى البرنامج
  • مقدمة
  • مبادئ علم البيانات
  • هياكل البيانات لعلم البيانات
  • الأسس النظرية لعلم البيانات
  • الممارسة وتطبيق علم البيانات
  • تحليل البيانات
  • التصميم والتحليل الإحصائي
  • غرض التجريب
  • مكونات تصميم التجربة
  • إرشادات تصميم التجارب
  • تخطيط التجارب
  • إجراء التجارب
  • تحليل التجارب
  • تحويل النظرية إلى ممارسة