تطبيقات البيانات الضخمة في الأعمال
Overview
تم تصميم هذ الدورة لمساعدة المشاركين إلى الانتقال الوظيفي إلى مجال علوم البيانات وتحليلاتها. توفر هذه الدورة الشاملة أساسًا متينًا في المبادئ والتقنيات والأدوات المستخدمة في تحليلات البيانات الضخمة. سيكتسب المشاركون خبرة عملية باستخدام الأدوات والتقنيات المتوافقة مع معايير الصناعة لمعالجة وتحليل واستخلاص الأفكار من مجموعات البيانات الكبيرة والمعقدة. بنهاية الدورة، سيكون المشاركون مجهزين بالمعرفة والمهارات الأساسية للانطلاق في نجاح كمتخصصين في علم البيانات.
Objectives
بعد إتمام حضور هذه الدورة، سيتمكن المشاركون من:
- إدراك المفاهيم الأساسية لتحليلات البيانات الضخمة وأهميتها في مختلف الصناعات
- استخدام الأدوات والتقنيات الأساسية لجمع البيانات وتخزينها ومعالجتها مسبقًا
- إجراء تحليل البيانات الاستكشافية للبحث عن الأنماط والاتجاهات والقيم المتطرفة داخل مجموعات البيانات
- تطبيق الأساليب الإحصائية وتقنيات التعلم الآلي للتحليل التنبؤي والتحليل التوجيهي (بدلا من التحليل الارشادي)
- تطبيق الأساليب الإحصائية وتقنيات التعلم الآلي للتحليل التنبؤي والإرشادي
- توصيل الاستنتاجات المستندة إلى البيانات بشكل فعال من خلال تصوير البيانات وسرد القصص
- التعاون في بيئة قائمة على الفريق لحل تحديات البيانات في الواقع العملي
- تطوير مهارات التفكير الناقد وحل المشكلات الخاصة بسيناريوهات البيانات الضخمة.
ملاحظة هامة
تتطلب هذه الدورة استخدام أجهزة الكمبيوتر المحمولة تعمل بنظام تشغيل ويندوز. يجب على المشاركين احضار أجهزتهم المحمولة.
Key Competencies
- جمع البيانات ومعالجتها
- تحليل البيانات الاستكشافية
- التحليل الإحصائي
- أساسيات التعلم الآلي
- التحليلات التنبؤية
- تصوير البيانات
- تقنيات البيانات الضخمة
- اعتبارات الخصوصية واخلاقيات المهنة
Course Outline
مقدمة لتحليلات البيانات الضخمة
- فهم شكل البيانات الضخمة
- دور علماء البيانات في الصناعات المختلفة
- استكشاف سير عمل علم البيانات
جمع البيانات والمعالجة المسبقة
- مصادر البيانات وأنواعها
- تنظيف البيانات وتقييم الجودة
- تحويل البيانات وهندسة الميزات
تحليل البيانات الاستكشافي
- الإحصاء الوصفي وتوزيع البيانات
- تقنيات تصوير البيانات
- تحديد الأنماط والقيم المتطرفة
التحليل الإحصائي لعلوم البيانات
- مقدمة في المفاهيم الإحصائية الأساسية
- اختبار الفرضيات والقيم الاحتمالية
- الارتباط والسببية.
مقدمة في التعلم الآلي
- التعلم الخاضع للإشراف مقابل التعلم غير الخاضع للإشراف
- نظرة عامة على خوارزميات التعلم الآلي الشائعة
- اختيار النموذج وتقييمه
التحليلات التنبؤية مع الانحدار
- الانحدار الخطي وتطبيقاته
- الانحدار اللوجستي للتصنيف
- مقاييس التقييم النموذجية
تصوير البيانات وسرد القصة
- مبادئ التصوير الفعال للبيانات
- إنشاء مخططات ورسوم بيانية باستخدام مكتبات بايثون
- سرد القصة باستخدام البيانات
مقدمة لتقنيات البيانات الضخمة
- نظرة عامة على Hadoop و MapReduce
- مقدمة إلى Apache Spark والحوسبة الموزعة
- التعامل مع تحديات البيانات الضخمة
الاعتبارات الأخلاقية واعتبارات الخصوصية في تحليل البيانات
- الاعتبارات الأخلاقية في جمع البيانات وتحليلها
- لوائح خصوصية البيانات والامتثال لها
- ممارسات مسؤولة في التعامل مع البيانات
Outline and competencies are indicative; the final agenda is tailored and confirmed with VIFM.
Who Should Attend
صممت هذ الدورة لتناسب المهنيين المهتمين بمجال تحليل البيانات الضخمة وأفضل الممارسات والتطبيقات في الأعمال. ويشمل ذلك:
- المتخصصون في المبيعات و التسويق
- مديرو المنتجات
- محللو البيانات
- المتخصصون في تكنولوجيا المعلومات
- المتخصصون في الموارد البشرية
- المتخصصون في المالية والمحاسبة
- الاستشاريون ومحللو الأعمال
- مدراء العمليات
- مدراء سلسلة التوريد
- مدراء مشروع
- محللو المخاطر
- مدراء خدمة العملاء
- محللو البحوث
Methodology
سيتم تقديم الدورة من خلال مجموعة من المحاضرات والعروض التوضيحية التي يقودها المستشار. جلسات عملية لممارسة المفاهيم باستخدام مجموعات البيانات الواقعية. مناقشات جماعية ودراسات حالة للتطبيق العملي وانجاز مهام ومشاريع لتعزيز التعلم.
Interested in this programme?
Reserve your place and our learning advisor will contact you.