إي هاب
مخطط شهادة مهارات البناء الرسمية (CSCS)
معرف الدورة: 2501050108809ESH
تواريخ الدورة: 05/01/25 مدة الدورة: يوم/أيام دراسية واحد مكان الدورة: لندن، المملكة المتحدة
فئة الدورة: برامج فريدة
الفئات الفرعية للمقرر:
التعليم والتطوير المهني الصحة والسلامة والرفاهية القيادة والإدارة الاستدامة والممارسات البيئية سلامة البناء الاستدامة البيئية الصحة والرفاهية القيادة والتواصل ضمان الجودة إدارة المخاطر تطوير المهارات الفنية
معلومات الدورة
مقدمة
تم تصميم هيكل دورتنا لتكون دورة مكثفة ليوم واحد، حيث ستتعلم مواد الصحة والسلامة في مجال الإنشاءات اللازمة لاجتيازها. بعد إكمال الدورة، ستخضع لاختبار إلكتروني يعتمد على ما تعلمته خلال اليوم.
أهداف
بعد اجتياز نتائج الاختبار، سيتم تأكيد بطاقة CSCS الخاصة بك. بعد ذلك، ستتلقى تأكيدًا بنتائج الاختبار وبطاقة CSCS الخاصة بك. ستصل بطاقة CSCS الأصلية مع شهادتك خلال 10 أيام عمل.
من ينبغي أن يحضر؟
أي شخص يرغب بالعمل في مواقع البناء أي شخص يرغب في البدء في التقدم بطلب للحصول على وظيفة في مجال البناء أي شخص يرغب في دخول أي موقع بناء في جميع أنحاء المملكة المتحدة (إلزامي)
طريقة التدريب
• التقييم المسبق • التعليم الجماعي المباشر • استخدام أمثلة واقعية ودراسات حالة وتمارين • المشاركة والمناقشة التفاعلية • عرض تقديمي باستخدام برنامج باور بوينت وشاشة LCD ولوحة التقليب • الأنشطة الجماعية والاختبارات • التقييم اللاحق
دعم البرنامج
يدعم هذا البرنامج ما يلي: * المناقشات التفاعلية * لعب الأدوار * دراسات الحالة وتسليط الضوء على التقنيات المتاحة للمشاركين.
الأجندة اليومية
صباحًا أجندة: * 9:00-9:30 (تقييم أولي، واستكمال السجل والحضور) * 9:30-11:30 (جلسة تقنية) * 11:30-11:45 (استراحة القهوة) * 11:45-12:45 (جلسة تقنية) * 12:45-1:00 (استراحة المراجعة) * 1:00-2:00 (اختبار CSCS) مساءً أجندة: * 14:30-15:00 (تقييم أولي، واستكمال السجل والحضور) * 15:00-18:30 (جلسة تقنية) * 18:30-18:45 (استراحة القهوة) * 18:45-19:45 (جلسة تقنية) * 19:45-20:00 (استراحة المراجعة) * 20:00-21:00 (CSCS اختبار)
Course Outlines
Week 1
Day 1:
Foundations of Financial Data Analysis
Overview of financial datasets and key metrics for analysis.
Introduction to mathematical and statistical principles in finance.
Exploring data visualization techniques for financial reporting.
Hands-on session: Cleaning and preparing financial data for analysis.
Day 2:
Statistical Analysis in Finance
Understanding descriptive and inferential statistics.
Hypothesis testing and its applications in financial decision-making.
Variance analysis and its role in financial performance evaluation.
Case study: Analyzing company profitability using statistical tools.
Day 3:
Regression and Correlation Techniques
Fundamentals of regression analysis and correlation in finance.
Application of simple and multiple regression models.
Identifying relationships between financial variables using correlation.
Practical exercise: Predicting revenue growth through regression modeling.
Day 4:
Time Series Analysis and Forecasting
Introduction to time series data and key forecasting models.
Decomposition of time series into trend, seasonal, and irregular components.
Applying ARIMA and exponential smoothing techniques.
Workshop: Forecasting stock market trends using time series models.
Day 5:
Advanced Financial Data Tools and Applications
Overview of financial analysis tools: Python, R, and Excel.
Automating data analysis using scripts and templates.
Real-world application: Integrating statistical models with financial software.
Final project: End-to-end financial data analysis and presentation of findings.
Foundations of Financial Data Analysis
Overview of financial datasets and key metrics for analysis.
Introduction to mathematical and statistical principles in finance.
Exploring data visualization techniques for financial reporting.
Hands-on session: Cleaning and preparing financial data for analysis.
Day 2:
Statistical Analysis in Finance
Understanding descriptive and inferential statistics.
Hypothesis testing and its applications in financial decision-making.
Variance analysis and its role in financial performance evaluation.
Case study: Analyzing company profitability using statistical tools.
Day 3:
Regression and Correlation Techniques
Fundamentals of regression analysis and correlation in finance.
Application of simple and multiple regression models.
Identifying relationships between financial variables using correlation.
Practical exercise: Predicting revenue growth through regression modeling.
Day 4:
Time Series Analysis and Forecasting
Introduction to time series data and key forecasting models.
Decomposition of time series into trend, seasonal, and irregular components.
Applying ARIMA and exponential smoothing techniques.
Workshop: Forecasting stock market trends using time series models.
Day 5:
Advanced Financial Data Tools and Applications
Overview of financial analysis tools: Python, R, and Excel.
Automating data analysis using scripts and templates.
Real-world application: Integrating statistical models with financial software.
Final project: End-to-end financial data analysis and presentation of findings.
الأسبوع 02
الأسبوع 02
الأسبوع 03
الأسبوع 03
الأسبوع 04
الأسبوع 04
الأسبوع 05
الأسبوع 05
الأسبوع 06
الأسبوع 06
الأسبوع 07
الأسبوع 07
الأسبوع 08
الأسبوع 08
الأسبوع 09
الأسبوع 09
