"تقنية الإحصاء الجغرافي - تطبيق البرنامج لتحليل المعلومات الجغرافية"

في الصناعات التي تتطلب معرفة متقدمة في علم الجيولوجيا، مثل النفط والغاز، يُعتبر إجراء التحليل الجيوإحصائي أمرًا حيويًا لبناء الثقة في المنطقة والسماح بالتخطيط الدقيق لوظائف الأعمال.
التحليل الجيوفضائي هو عملية جمع البيانات باستخدام طرق متنوعة وتحليلها للحصول على فهم عميق لموقع جغرافي معين. يُستخدم التحليل المكاني عادة بالتوافق مع نماذج مثل مونتي كارلو للتنبؤ بالبيانات على نطاق واسع دون الحاجة إلى أخذ عينات مادية من كل موقع فردي. هذه العمليات مجتمعة تُمكّن المؤسسة من مراجعة البيئة بدقة والمضي قدمًا في خطواتها التالية.
يمكن مواجهة العديد من القيود عند إجراء التحليل المكاني، لكن نوع البرمجيات المستخدمة لم يعد أحد هذه القيود. هناك العديد من الخيارات البرمجية المجانية ومنخفضة التكلفة التي تُعتبر فعالة للغاية. يُعد Excel وRStudio من البرامج الأكثر شيوعًا لتحليل البيانات. من الضروري أن يكون المحترفون على درجة عالية من الكفاءة في استخدام هذه البرمجيات، حيث سيوفر ذلك أكبر قدر من الحرية في إدخال البيانات وتقديم النتائج الأكثر دقة. 

Section 1: Introduction to Geostatistics

• Defining geostatistics. 
• The vitality of understanding geostatistics in different industries such as oil and gas. 
• The four types of geostatistical reservoir modelling. 
• Reviewing the available data analysis programs. 
• The advantages and disadvantages of using coding software, such as Excel and RStudio. 

Section 2: Spatial Data Analysis 

• The concept of spatial data. 
• How spatial data can provide in-depth knowledge of locations. 
• Collecting spatial data samples. 
• Minimising spatial resolution gaps. 
• Using spatial weight matrices to quantify the spatial relationships within the sampled data. 
• The principles of data analysis - statistical measures, correlation and autocorrelation. 

Section 3: Variogram and Kriging  

• Creating variograms to describe the relationship of spatial data. 
• Collecting samples for the variogram model. 
• Understanding the concept of nested sampling. 
• The benefits of using nested sampling. 
• Describing kriging. 
• Utilising kriging to predict the values of unsampled locations. 

Section 4: Big Data Analytics

• The concept of big data. 
• Using clustering analysis to explore occurring groups within datasets. 
• Conducting clustering analysis using RStudio. 
• Understanding the difference between variance and covariance in relation to spatial data. 
• Calculating the variance and covariance. 
• The ways data can be distributed. 

Section 5: Advanced Spatial Statistics  

• Understanding the Bayesian theory in relation to data collection. 
• The concept and principles of the Monte Carlo simulation. 
• The advantages of using the Monte Carlo model for outcome prediction. 
• Utilising the Markov chain and Monte Carlo model simultaneously to build confidence in results. 
• Advanced machine learning and generative algorithms for the future of statistical prediction. 

عند إتمام هذه الدورة التدريبية بنجاح، سيحصل المشاركون على شهادة إتمام التدريب من Holistique Training. وبالنسبة للذين يحضرون ويكملون الدورة التدريبية عبر الإنترنت، سيتم تزويدهم بشهادة إلكترونية (e-Certificate) من Holistique Training.  

شهادات Holistique Training معتمدة من المجلس البريطاني للتقييم (BAC) وخدمة اعتماد التطوير المهني المستمر (CPD)، كما أنها معتمدة وفق معايير ISO 9001 وISO 21001 وISO 29993.  

يتم منح نقاط التطوير المهني المستمر (CPD) لهذه الدورة من خلال شهاداتنا، وستظهر هذه النقاط على شهادة إتمام التدريب من Holistique Training. ووفقًا لمعايير خدمة اعتماد CPD، يتم منح نقطة CPD واحدة عن كل ساعة حضور في الدورة. ويمكن المطالبة بحد أقصى قدره 50 نقطة CPD لأي دورة واحدة نقدمها حاليًا.