دوره آموزشی هوش تصمیم‌گیری: روایت‌های داده‌ای

دوره آموزشی هوش تصمیم‌گیری: روایت‌های داده‌ای

45 دقیقهمبتدی2025-05-06

مدرسین

Franz Buscha

Franz Buscha

Professor of Economics at the University of Westminster

جزئیات دوره

تو این دوره، استاد فرانز بوشا شما رو با درس‌های مهم و پشت پرده‌ی چندتا از معروف‌ترین داستان‌های داده‌ای آشنا می‌کنه. هدف اینه که مهارت‌های غیر فنی مثل تحلیل داده‌ها، تفسیر درست اون‌ها و ارتباط موثر رو یاد بگیرید تا بتونید تصمیمات بهتری بگیرید. آموزش‌ها با مثال‌های جذاب و موقعیت‌های واقعی همراه هستن که به شما کمک می‌کنه چالش‌هایی مثل رابطه علت و معلولی، مسائل اخلاقی، مدل‌های ناقص و کاهش کیفیت داده‌ها رو بهتر درک کنید.

همچنین، تو این دوره به اهمیت داستان‌سرایی شفاف و ارتباط خوب با سهام‌داران (stakeholders) پرداخته می‌شه تا مطمئن بشید داده‌ها و بینش‌ها به تصمیماتی منجر می‌شن که هم تاثیرگذار و هم مسئولانه هستن. بعد از تموم شدن دوره، شما می‌تونید داستان‌های داده‌ای رو تحلیل کنید، مدل‌ها رو ارزیابی کنید، بهترین روش‌ها رو در تفسیر و ارتباط داده‌ها به کار ببرید و استراتژی‌هایی برای بهبود مستمر مدل‌ها و ارتباط با افراد ذی‌نفع طراحی کنید.

اهداف یادگیری
تحلیل داستان‌های داده‌ای واقعی برای استخراج درس‌های مهم و اصول تصمیم‌گیری و درک تاثیرات اون‌ها روی کسب‌وکار، سیاست‌گذاری و افراد
ارزیابی مدل‌های داده‌محور و فرآیندهای تصمیم‌گیری، تشخیص مشکلات، چالش‌های اخلاقی و نقاط ضعف در تحلیل‌های پیش‌بینی، ارتباط داده‌ها و روش‌های نظرسنجی
به‌کارگیری بهترین روش‌ها در تفسیر و ارتباط داده‌ها با استفاده از تکنیک‌های داستان‌سرایی برای شفاف کردن بینش‌ها، نشان دادن ریسک‌ها و تطبیق ارائه‌ها با مخاطبان مختلف
نقد جنبه‌های اخلاقی آزمایش‌ها و مدل‌های پیش‌بینی، تضمین شفافیت و مسئولیت اجتماعی در تصمیمات داده‌محور
طراحی استراتژی‌های بهبود مستمر مدل‌ها، ارتباط موثر با ذی‌نفعان و بهینه‌سازی نظرسنجی‌ها با الهام از درس‌های یادگرفته شده از داستان‌های داده‌ای مشهور

مهارت ها

Data Science FoundationsDecision-MakingBusiness AnalyticsData ScienceProfessional DevelopmentLeadership and ManagementOne-Off

سرفصل ها

مقدمه

  • تئوری خوب است، اما عمل می‌تواند بهتر باشد
  • آنچه باید بدانید

داستان‌های داده

  • چرا پیش‌بینی‌های بی‌نقص می‌توانند نتیجه‌ی معکوس بدهند
  • چرا مدل‌سازی نادرست می‌تواند آسیب‌زا باشد
  • چرا علیت نیاز به تفکر دقیق دارد
  • چرا آزمایش‌ها به ملاحظات اخلاقی نیاز دارند
  • چگونه داشبوردها و مصورسازی‌ها می‌توانند شفاف‌سازی یا ابهام‌آفرینی کنند
  • چرا موفقیت اولیه مدلینگ را نباید بدیهی دانست
  • چرا ارتباط مؤثر بین ذینفعان اهمیت دارد
  • چرا کیفیت نظرسنجی نباید بدیهی فرض شود

نتیجه‌گیری

  • مهارت‌های داده‌ای خود را تقویت کنید
۴۰,۰۰۰ تومان