تقنيات تحليل البيانات المتقدمة
مقدمة
يمكن تحليل البيانات المتقدم المؤسسات من تجاوز التقارير الوصفية إلى رؤية أعمق، وتوقعات، واتخاذ قرارات أفضل.
يزود هذا البرنامج المحترفين بالتفكير التحليلي المتقدم والتقنيات العملية لاستكشاف البيانات، واختبار الفرضيات، وبناء النماذج التنبؤية، ونقل الرؤى بوضوح—مع الحفاظ على جودة البيانات وتفسيرها المسؤول.
أهداف الدورة
بحلول نهاية هذه الدورة، سيتمكن المشاركون من:
- طبق التحليل الاستكشافي المتقدم لاكتشاف الأنماط، والشذوذات، والدوافع
- استخدم الاستدلال الإحصائي لاختبار الفرضيات وقياس حالة عدم اليقين
- بناء وتقييم النماذج التنبؤية لمشاكل التصنيف والتنبؤ
- قم بتقسيم البيانات وتقليل الأبعاد لتبسيط مجموعات البيانات المعقدة
- تعزيز ممارسات إعداد البيانات، وهندسة الميزات، والتحقق من صحتها
- تواصل النتائج من خلال صور واضحة، وسرديات، وتوصيات قابلة للتنفيذ
الجمهور المستهدف
تم تصميم هذه الدورة ل:
- محللو البيانات، ومحترفو ذكاء الأعمال، ومحللو الأداء
- محترفو الأعمال والاستراتيجية الذين يعملون مع اتخاذ قرارات تعتمد على البيانات
- محللو المالية والعمليات والتسويق والموارد البشرية يطورون مهاراتهم في التحليلات
- الباحثون والمتخصصون في الاندماج والاستخفاء العاملون مع البيانات الكمية
- المهنيون الذين ينتقلون إلى مسؤوليات علم البيانات
منهاج الدورة
اليوم الأول: تحليل البيانات الاستكشافي المتقدم وجودة البيانات
- تقنيات تحليل الوراثة المتقدمة: تشخيص التوزيع، اكتشاف النقاط الشاذة، ورصد الشذوذ
- تقييم جودة البيانات: الاكتمال، الدقة، الاتساق، واختبارات التحيز
- استراتيجيات البيانات المفقودة: مفاهيم الحساب واعتبارات الحساسية
- فهم الميزات: المقياس، التحويلات (اللوغاريت/التوحيد القياسي)، وأساسيات الترميز
- النشاط: الغوص العميق في EDA (تحليل مجموعة بيانات وتحديد القضايا الرئيسية والفرضيات)
اليوم الثاني: الاستدلال الإحصائي واختبار الفرضيات
- اختيار الاختبارات: اختبارات t، كاي-تربيع، مفاهيم وافتراضات ANOVA
- فترات الثقة وأحجام التأثير لاتخاذ القرار العملي
- الارتباط مقابل السببية: مخاطر الالتداخل والتفسير
- أسس الانحدار: الانحدار الخطي، التشخيص، والتعدد التعاوني
- ورشة العمل: بناء وتفسير نموذج الانحدار + ملخص اختبار الفرضية
اليوم الثالث: النمذجة التنبؤية وتقييم النماذج
- نظرة عامة على التعلم المراقب: حالات استخدام الانحدار مقابل التصنيف
- أنواع النماذج: الانحدار اللوجستي، أشجار القرار، مفاهيم الغابات العشوائية
- تقسيمات التدريب/الاختبار، ومفاهيم التحقق المتبادل، وتجنب التسرب.
- مقاييس التقييم: RMSE/MAE، الدقة، الدقة/الاسترجاع، مفاهيم ROC-AUC
- النشاط العملي: محاكاة اختيار النماذج (مقارنة النماذج وتبرير الاختيار)
اليوم الرابع: التقسيم، التجميع وتقليل الأبعاد
- استراتيجية التقسيم: تحديد مجموعات ذات معنى ومعايير نجاح
- طرق التجميع: المتوسطات k ومفاهيم التجميع الهرمي
- المقاييس وقياس المسافة: لماذا تهم المعالجة المسبقة
- تقليل الأبعاد: مفاهيم PCA وحالات الاستخدام للتبسيط/التصور
- دراسة حالة: إنشاء مقاطع وطور ملفات تعريف مع توصيات
اليوم الخامس: التنبؤ، سرد القصص ودعم اتخاذ القرار
- أساليب التنبؤ: أنماط السلاسل الزمنية، الموسمية، والتنبؤات المتجددة
- تحليل السيناريوهات واختبار الحساسية لقرارات التخطيط
- التصور البصري للحصول على رؤى متقدمة: الوضوح، النزاهة، وسهولة القراءة التنفيذية
- توصيل حالة عدم اليقين والتوصيات: القيود، المخاطر، والخطوات التالية
