تستهدف هذه الدورة تزويد المشاركين بالمعرفة والمهارات اللازمة لفهم تطبيقات البيانات الكبيرة في مختلف الصناعات. سيتعرف المشاركون على كيفية استخدام البيانات الضخمة لتحسين الأداء واتخاذ القرارات المدعومة بالبيانات في قطاعات مثل الصحة، والتصنيع، والطاقة، والخدمات المالية. ستغطي الدورة الأساليب الحديثة لتحليل البيانات الكبيرة واستخراج الرؤى القيمة من البيانات الضخمة لتحقيق الكفاءة وتحسين النتائج في الصناعات المتنوعة.
الوصف
أهداف الدورة
- فهم الأساسيات النظرية للبيانات الكبيرة وتطبيقاتها في الصناعات المختلفة.
- التعرف على الأدوات والتقنيات الحديثة لتحليل البيانات الضخمة.
- تعلم كيفية استخدام البيانات الكبيرة لتحسين الأداء واتخاذ القرارات.
- استكشاف التطبيقات العملية للبيانات الكبيرة في قطاعات مثل الصحة، والطاقة، والتصنيع.
- تطوير القدرة على بناء استراتيجيات لتحليل البيانات الكبيرة وتطبيقها في بيئات صناعية مختلفة.
محاور الدورة
1. مقدمة في البيانات الكبيرة:
- تعريف البيانات الكبيرة وأهميتها.
- خصائص البيانات الكبيرة (حجم، سرعة، تنوع).
- تقنيات جمع البيانات الكبيرة وتخزينها.
2. أدوات وتقنيات تحليل البيانات الضخمة:
- الأدوات الشائعة لتحليل البيانات الكبيرة (مثل Hadoop، Spark).
- تقنيات التخزين المتقدمة مثل التخزين السحابي وقواعد البيانات الموزعة.
- تحليل البيانات باستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي.
3. تطبيقات البيانات الكبيرة في الرعاية الصحية:
- تحسين الرعاية الصحية باستخدام البيانات الكبيرة.
- تحليل البيانات الطبية لتوقع الأمراض وتحسين العلاجات.
- دور البيانات الضخمة في تطوير العلاجات الشخصية.
4. تطبيقات البيانات الكبيرة في التصنيع:
- استخدام البيانات الكبيرة لتحسين كفاءة التصنيع.
- تطبيقات البيانات في مراقبة الجودة والإنتاجية.
- تكامل البيانات الضخمة مع تقنيات الإنترنت الصناعي للأشياء (IIoT).
5. تطبيقات البيانات الكبيرة في الطاقة:
- استخدام البيانات الكبيرة لتحسين كفاءة استهلاك الطاقة.
- دور البيانات الضخمة في تطوير الطاقة المتجددة وتحليل استهلاكها.
- تطبيقات البيانات الكبيرة في إدارة الشبكات الذكية.
6. تطبيقات البيانات الكبيرة في القطاع المالي:
- استخدام البيانات الكبيرة في تحليل المخاطر المالية.
- تطبيقات البيانات في إدارة الاستثمارات وتحليل الأسواق المالية.
- كيفية استخدام البيانات الضخمة للكشف عن الأنشطة الاحتيالية.
7. المستقبل والاتجاهات في البيانات الكبيرة:
- التحديات المستقبلية في تحليل البيانات الكبيرة.
- الاتجاهات المتوقعة في استخدام البيانات الضخمة عبر الصناعات.
- الابتكارات المستقبلية في مجال البيانات الكبيرة.