تسلط هذه الدورة الضوء على التقنيات والأساليب الحديثة المستخدمة في استخراج البيانات وتحليلها لاكتشاف الأنماط والمعلومات المفيدة. تهدف إلى تمكين المشاركين من فهم المفاهيم الأساسية لتنقيب البيانات واستخدام الأدوات المتقدمة لتحليل البيانات الكبيرة ودعم اتخاذ القرارات بناءً على النتائج المستخلصة.
الوصف
أهداف الدورة
- التعرف على المفاهيم الأساسية لتنقيب البيانات واستخراجها.
- استخدام الأدوات والتقنيات الحديثة لتحليل البيانات الضخمة.
- اكتشاف الأنماط والعلاقات المخفية داخل مجموعات البيانات.
- تعزيز القدرة على اتخاذ قرارات مبنية على التحليل العميق للبيانات.
- تطبيق تقنيات تنقيب البيانات في مختلف المجالات العملية.
محاور الدورة
1. مقدمة في تنقيب البيانات:
- تعريف تنقيب البيانات وأهميته.
- الفرق بين تحليل البيانات وتنقيب البيانات.
- تطبيقات تنقيب البيانات في المجالات المختلفة.
2. مراحل عملية تنقيب البيانات:
- جمع البيانات وتنظيفها.
- اختيار البيانات وإعدادها للتحليل.
- بناء النماذج وتفسير النتائج.
3. أدوات وتقنيات تنقيب البيانات:
- مقدمة إلى أدوات تنقيب البيانات (مثل RapidMiner، Weka).
- استخدام لغات البرمجة مثل Python وR في التحليل.
- تطبيق الخوارزميات الشائعة مثل شجرة القرار والشبكات العصبية.
4. استخراج الأنماط والعلاقات:
- تقنيات تحليل التجمعات (Clustering).
- تقنيات تصنيف البيانات (Classification).
- اكتشاف قواعد الارتباط (Association Rules).
5. التعامل مع البيانات الضخمة:
- التحديات المرتبطة بالبيانات الضخمة.
- استخدام تقنيات Hadoop وSpark لتحليل البيانات الكبيرة.
- أهمية البيانات الضخمة في دعم القرارات الاستراتيجية.
6. تقييم النماذج وتحليل النتائج:
- معايير تقييم النماذج الإحصائية.
- تفسير النتائج لاستخلاص معلومات ذات قيمة.
- تحسين أداء النماذج للتحليل المستقبلي.
7. تطبيقات عملية لتنقيب البيانات:
- تنقيب البيانات في التجارة الإلكترونية.
- استخدامات تنقيب البيانات في القطاع الصحي.
- أمثلة عملية من قطاعات الأعمال المختلفة.