مقدمة
تم تصميم هذه الدورة من قبل مجموعة iOpener للتدريب لتزويد المشاركين بفهم شامل لكيفية تطبيق تقنيات البيانات الضخمة في مجال السياسة النقدية. بدءاً من استكشاف أساسيات تحليل البيانات الضخمة إلى فحص تطبيقاتها العملية في النمذجة الاقتصادية الكلية، سيكتسب المشاركون في هذا البرنامج المعرفة والمهارات اللازمة للاستفادة من التحليلات المستندة إلى البيانات في صياغة وتنفيذ السياسة النقدية.
طوال هذه الدورة، سيتعمق المشاركون في جوانب مختلفة من البيانات الضخمة، بما في ذلك جمع البيانات وتخزينها ومعالجتها وتحليلها. سيتعلمون عن الأساليب الإحصائية المتقدمة وخوارزميات التعلم الآلي وتقنيات تصور البيانات المخصصة خصيصاً لتحليل السياسة النقدية. بالإضافة إلى ذلك، سيستكشف المشاركون دراسات حالة وأمثلة واقعية تظهر التأثير التحويلي للبيانات الضخمة على عمليات البنوك المركزية وقرارات السياسة.
أهداف الدورة
- فهم أساسيات البيانات الضخمة وأهميتها لتحليل السياسة النقدية.
- استكشاف المصادر المختلفة للبيانات الضخمة ذات الصلة بالبنوك المركزية.
- تعلم تقنيات جمع وتخزين ومعالجة كميات كبيرة من البيانات بكفاءة وأمان.
- اكتساب الكفاءة في تطبيق الأساليب الإحصائية وخوارزميات التعلم الآلي لاستخلاص الرؤى من البيانات الضخمة لتحليل السياسة النقدية.
- فهم التحديات والقيود المرتبطة بتحليل البيانات الضخمة في سياق السياسة النقدية.
- تطوير مهارات في تصور البيانات وتفسيرها لنقل الرؤى المستخلصة من تحليل البيانات الضخمة بفعالية.
- مناقشة الاعتبارات الأخلاقية والخصوصية المتأصلة في استخدام البيانات الضخمة لأغراض السياسة النقدية.
- استكشاف الاتجاهات الناشئة والتوجهات المستقبلية في تحليل البيانات الضخمة وآثارها على السياسة النقدية
الفئات المستهدفة
هذه الدورة التدريبية مناسبة لمجموعة واسعة من المهنيين ولكنها ستفيد بشكل كبير:
- مصرفيو البنوك المركزية وصانعو السياسة النقدية
- الاقتصاديون والمحللون الباحثون
- المهنيون في القطاع المالي
- مستشارو السياسة والمسؤولون الحكوميون
- المديرون التنفيذيون وقادة الأعمال
- أي شخص مهتم بالتقاطع بين البيانات الضخمة والاقتصاد
محاور الدورة
اليوم الأول: مقدمة للبيانات الضخمة وأهميتها للسياسة النقدية
- تعريف البيانات الضخمة
- أهمية البيانات الضخمة في البنوك المركزية والسياسة النقدية
- نظرة عامة على أهداف وهيكل الدورة
مصادر وأنواع البيانات الضخمة ذات الصلة بالسياسة النقدية
- البيانات المعاملاتية من المؤسسات المالية
- بيانات وسائل التواصل الاجتماعي وتحليل المشاعر
- بيانات المستشعرات وأجهزة إنترنت الأشياء (IoT)
- صور الأقمار الصناعية والبيانات الجغرافية المكانية
- مصادر البيانات الحكومية والقطاع العام
اليوم الثاني: تقنيات جمع وتخزين ومعالجة البيانات
- طرق جمع البيانات: الكشط، واجهات برمجة التطبيقات، المستشعرات، إلخ.
- حلول التخزين: قواعد البيانات، بحيرات البيانات، التخزين السحابي
- تهيئة البيانات وتنظيفها
- أطر المعالجة القابلة للتوسع: هادوب، سبارك، إلخ.
الأساليب الإحصائية وخوارزميات التعلم الآلي لتحليل السياسة النقدية
- الإحصاءات الوصفية وتحليل البيانات الاستكشافي (EDA)
- تحليل السلاسل الزمنية وتقنيات التنبؤ
- تحليل الانحدار والنمذجة الاقتصادية القياسية
- خوارزميات التعلم الآلي للتعرف على الأنماط والتنبؤ
اليوم الثالث: تصور البيانات وتفسيرها لاستخلاص رؤى السياسة النقدية
- مبادئ تصور البيانات الفعال
- الأدوات والبرامج لتصور البيانات
- تفسير التصورات لاتخاذ قرارات السياسة النقدية
- نقل الرؤى المستخلصة من تحليل البيانات الضخمة
دراسات حالة: تطبيقات البيانات الضخمة في السياسة النقدية
- تحليل المؤشرات الاقتصادية والاتجاهات باستخدام البيانات الضخمة
- التنبؤ بالتضخم، ونمو الناتج المحلي الإجمالي، والمتغيرات الاقتصادية الكلية الأخرى
- مراقبة ديناميات السوق المالية والمخاطر النظامية
- تقييم تأثير التدخلات السياسة النقدية
اليوم الرابع: التحديات والاعتبارات الأخلاقية في تحليل البيانات الضخمة للسياسة النقدية
- مشكلات جودة البيانات وموثوقيتها
- مخاوف الخصوصية وتنظيمات حماية البيانات
- التحيز والتمييز في اتخاذ القرارات الخوارزمية
- الشفافية والمساءلة في استخدام البيانات الضخمة لتحليل السياسة
التوجهات المستقبلية والاتجاهات الناشئة في تحليل البيانات الضخمة للسياسة النقدية
- التقدم في الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي
- دمج البيانات الضخمة مع مصادر البيانات الأخرى (مثل المؤشرات الاقتصادية التقليدية)
- التطبيقات المحتملة للبيانات الضخمة في تدابير السياسة النقدية غير التقليدية
- الفرص للتعاون ومشاركة المعرفة في المجال
اليوم الخامس: التطبيقات العملية والتمارين العملية
- تمارين موجهة باستخدام مجموعات بيانات وأدوات تحليلية واقعية
- تطبيق الأساليب الإحصائية وخوارزميات التعلم الآلي على تحليل السياسة النقدية
- مشاريع جماعية لاستكشاف حالات استخدام أو أسئلة بحثية محددة
الخلاصة والتلخيص
- ملخص لأهم ما تم تعلمه في الدورة
- التفكير في أهمية البيانات الضخمة في تشكيل السياسة النقدية
- اقتراحات للقراءة والاستكشاف الإضافي
