مقدمة

تم تصميم دورة "تحليل البيانات في المالية: استغلال البيانات الكبيرة لاتخاذ قرارات أفضل." لفتح إمكانيات البيانات الكبيرة في صناعة المالية، مما يمكّن المشاركين من تحويل كميات هائلة من المعلومات إلى رؤى عملية تدفع صنع القرار الأكثر ذكاءً. خلال هذه الدورة، ستتعامل مع مختلف تقنيات وأدوات تحليل البيانات التي تعتبر حاسمة في تشكيل مستقبل المالية. من خلال فهم دمج البيانات الكبيرة في الاستراتيجيات المالية، ستعزز قدرتك على التأثير بشكل إيجابي في النتائج المالية واتخاذ قرارات مستنيرة حيوية في اقتصاد اليوم المعتمد على البيانات.

أهداف الدورة

• فهم المفاهيم والأدوات لتحليل البيانات الكبيرة كما يُطبق على المالية.
• تعلم كيفية معالجة وتحليل مجموعات البيانات الكبيرة لإعلام الاستراتيجيات المالية.

استكشاف نمذجة التنبؤ وتطبيقاتها في التنبؤ المالي.

• دراسة حالات استخدام تحليل البيانات التي أثرت بشكل كبير على النتائج المالية.
• تطوير المهارات العملية في استخدام أدوات البرمجيات لتصور البيانات وتحليلها.

الفئات المستهدفة

هذه الدورة مثالية للمحللين الماليين، المهنيين في المالية، علماء البيانات المهتمين بالمالية، وأي شخص يتطلع إلى تعزيز مهاراته التحليلية في القطاع المالي.

محاور الدورة

اليوم الأول: أساسيات تحليل البيانات في المالية

• مقدمة في تحليل البيانات وأهميته في المالية.
• نظرة عامة على البيانات الكبيرة: المصادر، الأنواع، والخصائص.
• الأدوات والتقنيات الأساسية المستخدمة في تحليل البيانات المالية.
• إدارة جودة البيانات: تنظيف ومعالجة مسبقة للبيانات.
• ورشة عمل: استخدام Excel و SQL للتلاعب البيانات الأساسي.

اليوم الثاني: التقنيات الإحصائية وتطبيقاتها

• الإحصاء الوصفي وتحليل البيانات الاستك exploratory.
• الإحصاء الاستدلالي لاستنتاج الاستنتاجات من البيانات المالية.
• تحليل الانحدار للتنبؤ بالنتائج المالية.
• تحليل السلاسل الزمنية في أسواق المال.
• تمرين عملي: بناء نموذج انحدار باستخدام Python.

اليوم الثالث: نماذج التعلم الآلي في المالية

• مقدمة في التعلم الآلي في المالية.
• تقنيات التعلم الآلي الموجهة مقابل التعلم غير الموجه.
• استخدام نماذج التصنيف للتنبؤ بمخاطر الائتمان.
• تقنيات التجميع لتقسيم السوق.
• مختبر عملي: تنفيذ نموذج التعلم الآلي باستخدام Python.

اليوم الرابع: تحليلات البيانات المتقدمة والتصوير

• تقنيات التحليل المتقدم: الشبكات العصبية والتعلم العملي.
• التحليلات في الوقت الفعلي في المالية.
• تقنيات تصوير البيانات: إنشاء رسوم بيانية ولوحات معلومات ذات تأثير.
• أدوات مثل Tableau و Power BI لتصوير البيانات المالية.
• ورشة عمل: تصميم لوحة معلومات مالية.

اليوم الخامس: دراسات الحالة وتطبيقات الصناعة

• دراسات الحالة حول استخدام تحليل البيانات بنجاح في المالية.
• نقاش حول الاعتبارات الأخلاقية للبيانات في المالية.
• اتجاهات مستقبلية في تحليل البيانات المالية.
• كيفية دمج تحليل البيانات الكبيرة في القرارات التجارية.
• مشروع جماعي: تحليل مجموعة بيانات مالية من العالم الحقيقي