التخصصات التدريبية
قم بتحميل محتويات الدورة :
مقدمة:
تُعدّ البيانات الضخمة ثروةً هائلةً في العصر الرقمي، و تُتيح فرصةً غير مسبوقة للحكومات لاتخاذ قرارات أكثر ذكاءً و فعاليةً. من خلال جمع و تحليل البيانات من مختلف المصادر (مثل السجلات الحكومية، و وسائل التواصل الاجتماعي، و أجهزة الاستشعار)، يمكن الحصول على رؤى قيمة تُساعد على فهم الاحتياجات و التحديات، و توقع الاتجاهات المستقبلية، و تقييم أثر السياسات و البرامج الحكومية. يهدف هذا البرنامج التدريبي إلى تمكين المشاركين من فهم و تطبيق أحدث التقنيات في مجال تحليل البيانات الضخمة في القطاع الحكومي، و تزويدهم بالمعرفة و المهارات اللازمة لتحليل البيانات و استخلاص رؤى عملية، و استخدام هذه الرؤى في اتخاذ قرارات أكثر ذكاءً و فعاليةً في مختلف المشاريع الحكومية.
أهداف البرنامج:
- فهم مفهوم البيانات الضخمة و أهميتها في اتخاذ القرارات الحكومية.
- التعرف على مصادر البيانات الضخمة في القطاع الحكومي و كيفية جمعها.
- إتقان مهارات تنظيف و تحضير البيانات الضخمة للتحليل.
- استخدام أدوات و تقنيات تحليل البيانات الضخمة لاستخلاص رؤى قيمة.
- تطبيق التحليلات التنبؤية و الوصفية في دعم اتخاذ القرارات.
- تقييم أثر القرارات الحكومية باستخدام تحليل البيانات الضخمة.
- تطبيق المعرفة المكتسبة في اتخاذ قرارات مستدامة و فعالة في المشاريع الحكومية.
الفئة المستفيدة:
- صناع القرار و واضعو السياسات في الجهات الحكومية.
- مديرو المشاريع و البرامج الحكومية.
- محللو البيانات و علماء البيانات في القطاع الحكومي.
- المسؤولون عن التخطيط و التقييم في الحكومة.
- أي شخص مهتم بالتعرف على كيفية استخدام البيانات الضخمة في اتخاذ القرارات الحكومية.
محتويات الدروة :
اليوم الأول:
مقدمة إلى البيانات الضخمة في الحكومة
- مفهوم البيانات الضخمة و خصائصها (الحجم، و السرعة، و التنوع، و القيمة).
- أهمية البيانات الضخمة في اتخاذ القرارات الحكومية و تحسين الخدمات العامة.
- التحديات التي تواجه جمع و تحليل البيانات الضخمة في القطاع الحكومي (مثل الخصوصية، و الأمان).
- أفضل الممارسات في استخدام البيانات الضخمة في الحكومة.
- ورشة عمل: تحليل حالة عملية لتطبيق البيانات الضخمة في اتخاذ قرار حكومي.
اليوم الثاني:
مصادر و تقنيات جمع البيانات
- مصادر البيانات الضخمة في القطاع الحكومي(مثل السجلات الحكومية، و وسائل التواصل الاجتماعي، و أجهزة الاستشعار، و المسوح)
- تقنيات جمع البيانات (مثل الويب سكرابينغ، و واجهات برمجة التطبيقات) ( (APIs
- أدوات و تقنيات تخزين البيانات الضخمة (مثل قواعد البيانات، و Hadoop، و Spark).)
- ورشة عمل: تطبيق أدوات جمع البيانات من مصدر حكومي مفتوح.
اليوم الثالث:
تنظيف و تحضير البيانات للتحليل
- أهمية تنظيف و تحضير البيانات قبل التحليل.
- تقنيات تنظيف البيانات(مثل معالجة القيم المفقودة، و تصحيح الأخطاء، و توحيد الصيغ)
- تحويل البيانات إلى صيغ مناسبة للتحليل (مثل الجداول، و الصادر)
- ورشة عمل: تطبيق تقنيات تنظيف و تحضير البيانات على مجموعة بيانات حكومية.
اليوم الرابع:
تحليل البيانات و استخلاص الرؤى
- التحليل الوصفي (Descriptive analytics) لفهم البيانات الحالية و تحديد الأنماط و الاتجاهات.
- التحليل التنبؤي (Predictive analytics) لتوقع الاتجاهات المستقبلية و تقييم تأثير السياسات.
- التحليل التوجيهي (Prescriptive analytics) لتحديد أفضل القرارات و الخيارات.
- تصور البيانات و عرض النتائج بشكل فعال.
- ورشة عمل: تطبيق تقنيات تحليل البيانات على بيانات مشروع حكومي و استخلاص رؤى عملية.
اليوم الخامس:
اتخاذ القرارات و التطبيق العملي
- كيفية استخدام تحليل البيانات الضخمة في دعم اتخاذ القرارات في المشاريع الحكومية.
- تقييم أثر القرارات الحكومية باستخدام تحليل البيانات.
- أفضل الممارسات في اتخاذ القرارات القائمة على البيانات في الحكومة.
- تقييم البرنامج التدريبي و حلقة نقاش مفتوحة.
أساليب التدريب :
- نقاشات مفتوحة لتحليل وجهات النظر.
- دراسة حالات.
- قصص وأمثلة واقعية .
- التمارين واختبارات الشخصية.
- العصف الذهني.
- تكليف المتدربين بمشروعات جماعية أو فردية.
- ربط المحتوى بتجارب مألوفة.