مقدمة

في المشهد الرقمي اليوم، توجد المعلومات بأشكال ومصادر متعددة. يمكن أن تحقق القدرة على استخراج البيانات ونمذجة وتحليلها فوائد تجارية كبيرة. تمكن تحليلات البيانات الضخمة المؤسسات من تحديد الاتجاهات، وتعديل الإجراءات التشغيلية، وتعزيز الإيرادات وتجربة العملاء. تقدم هذه الدورة نهجا ممارسيا لفهم تطبيق علم البيانات وتحليلات البيانات الضخمة، بما في ذلك تحديد المتطلبات، واعتماد التقنيات، واختيار النماذج التحليلية المناسبة، وفهم كميات هائلة من البيانات.

أهداف الدورة

بحلول نهاية هذه الدورة، سيتمكن المشاركون من:

• افهم دور البيانات الضخمة في مؤسستهم.
• تعرف على متى يجب تطبيق تحليلات البيانات وأفضل طرق التعامل.
• اختر النماذج والتقنيات المناسبة للبيانات الضخمة.
• تعلم من دراسات الحالة وسيناريوهات الاستخدام.
• تحقيق النتائج بنجاح من خلال تطبيق أفضل الممارسات في تحليلات البيانات.

الجمهور المستهدف

تم تصميم هذه الدورة ل:

• محللو إحصاء وبحث.
• الطاقم الرئيسي لتطوير التطبيقات وأبحاث البيانات.
• مهندسو التكنولوجيا، والمديرون التنفيذيون التقنيون، ومديرو المعلومات (CIO).
• مدراء التطوير الاستراتيجي.
• الفرق بين علم البيانات وتحليل البيانات الضخمة: علم البيانات وتحليلات البيانات الضخمة هما مجالان مترابطان يستخلصان رؤى من مجموعات بيانات معقدة. تشمل علوم البيانات أنشطة متنوعة، بما في ذلك التحليل الإحصائي وتعلم الآلة، بينما تتخصص تحليلات البيانات الضخمة في معالجة وتحليل مجموعات البيانات الكبيرة بكفاءة. يلعب كلاهما دورا محوريا في اتخاذ قرارات قائمة على البيانات من خلال كشف الأنماط والترابطات داخل مجموعات بيانات واسعة.

منهاج الدورة

اليوم الأول: تحليلات البيانات الضخمة

• الممارسات والاتجاهات الحالية.
• الذكاء التجاري مقابل علم البيانات.
• الهندسة التحليلية.
• الأدوار داخل التكنولوجيا والمؤسسات التجارية.
• السائقون الرئيسيون.

اليوم الثاني: نماذج ودورة حياة تحليلات البيانات

• دورة حياة تحليلات البيانات.
• اكتشاف.
• تحضير البيانات.
• تخطيط ومراجعة النماذج.
• إنشاء العارضات.
• خطة التواصل.
• من التخطيط إلى التشغيل.

اليوم الثالث: نظرة عامة على طرق وبرامج تحليل البيانات

• نظرة عامة على إطار عمل R.
• نظرة عامة على تحليلات البيانات الضخمة.
• تحليل البيانات الاستكشافي.
• طرق التقييم الإحصائي.
• طرق التجميع المتقدمة.
• قواعد الجمعية.
• تراجع.

اليوم الرابع: نظرة عامة على النظرية المتقدمة والأساليب

• التصنيف.
• تحليل السلاسل الزمنية.
• تحليل نصي.
• التكنولوجيا والأدوات.
• حالة الاستخدام والتقييم.

اليوم الخامس: التكنولوجيا، الأدوات، وتحقيق النتائج

• تحليل البيانات غير المنظم.
• أدوات تحليلية متقدمة.
• دمج البيانات.
• إدارة تسليم المشاريع.
• نظرة عامة على تصور البيانات.