إجراء تجربة من غير تصميم متين وراها غالبًا معناه إضاعة وقت وفلوس وموارد معملية على نتائج محدش يقدر يثق فيها أو يكررها. وعلم البيانات بيقدم مخرج من الفخ ده - عن طريق هيكلة التجارب بحيث كل تجربة تستخرج أقصى معرفة ممكنة بأقل موارد. صممت أكاديمية الزمالة العربية البريطانية البرنامج ده حوالين المهارة دي بالظبط، موجّه للعلماء والمهندسين والفنيين والمحللين اللي بيصمموا أو يشغّلوا أو يفسروا تجارب كجزء من شغلهم.

المشارك هينتقل من المبادئ والهياكل الأساسية لعلم البيانات، لحد الجوانب العملية لتصميم التجارب - التخطيط للتجربة، تنفيذها، تحليل نتائجها، واستخدام أتمتة المعامل والروبوتات لتقليل التحيز وجعل النتائج أكتر قابلية للتكرار. والبرنامج كمان بيتطرق للعقبات الواقعية اللي بتواجه تبني تصميم التجارب المعتمد على البيانات جوه المعامل الحقيقية، من منظور إثنوغرافي وسوسيولوجي، بالإضافة لدور المعامل الروبوتية المتنامي في مستقبل البحث التجريبي.

الفئة المستهدفة

• ممارسو منهجية الستة سيجما اللي بيطبقوا أساليب معتمدة على البيانات في تحسين العمليات.
• العلماء والمهندسون والفنيون اللي بيجروا تجارب محتاجة أقصى استفادة من موارد محدودة.
• المدراء المسؤولون عن تسليم النتائج في الوقت المحدد وفي حدود الميزانية.
• مدراء التحليلات والطلاب والمحترفين اللي بيتعاملوا مع بيانات تجريبية.
• أي حد مهتم بتصميم أو تنفيذ أو تحليل التجارب.

أهداف البرنامج

في نهاية البرنامج التدريبي، هيكون المشارك قادر على:

• تجهيز البيانات بشكل صحيح لتحليل فعال وموثوق.
• تطبيق مبادئ علم البيانات لتصميم تجارب مفيدة قدر الإمكان.
• تحسين التجارب لتوفير الوقت والتكلفة، باستخدام أتمتة المعامل والروبوتات لتقليل التحيز البحثي.
• جعل نتائج البحث أكتر قابلية للتكرار.
• التعرف على العقبات العملية والإثنوغرافية والسوسيولوجية اللي بتواجه تبني تصميم التجارب المعتمد على البيانات في المعامل الحقيقية.
• تحليل البيانات التجريبية واتخاذ قرارات مبنية على الأدلة، وفهم إزاي المعامل الروبوتية بتشكل مستقبل البحث التجريبي.

المحور الأول: أسس علم البيانات لمن يجري التجارب

• إيه معنى علم البيانات في سياق التجارب، وليه مهم.
• هياكل البيانات المستخدمة لتنظيم بيانات التجربة والتعامل معاها.
• الأسس النظرية اللي بيقوم عليها التعامل مع التجارب من منظور علم البيانات.

المحور الثاني: تطبيق علم البيانات عمليًا

• تطبيق مبادئ علم البيانات على البحث الحقيقي والعمل المعملي.
• استخدام تحليلات البيانات لاستخلاص المعنى من نتائج التجربة.

المحور الثالث: التصميم الإحصائي وهدف التجريب

• ليه بنجري التجارب، وإيه المفروض تحققه.
• دور التصميم والتحليل الإحصائي في بناء نتائج يُعتمد عليها.

المحور الرابع: تصميم التجربة

• المكونات الأساسية لأي تصميم تجريبي سليم.
• إرشادات عملية لتصميم تجارب تستخرج أقصى معرفة من موارد محدودة.

المحور الخامس: من التخطيط للتنفيذ

• التخطيط للتجربة قبل جمع أي بيانات.
• تنفيذ التجربة، بما في ذلك استخدام أتمتة المعامل والروبوتات لتقليل التحيز.

المحور السادس: تحليل النتائج وتحويل النظرية لممارسة

• تحليل بيانات التجربة واتخاذ قرارات بناءً على النتائج.
• ترجمة مفاهيم التصميم التجريبي النظرية لممارسة بحثية حقيقية، بما في ذلك الدور المتنامي للمعامل الروبوتية.