في عصر البيانات الضخمة، أصبح استخراج الأنماط ذات القيمة من كميات هائلة من البيانات أمرًا ضروريًا لاتخاذ القرارات الفعالة. تهدف هذه الدورة إلى تزويد المشاركين بالمعرفة والمهارات اللازمة لاستخدام تقنيات تنقيب البيانات، وتحليل البيانات الضخمة، واستخراج الأنماط المفيدة منها باستخدام الأدوات والتقنيات الحديثة.
الوصف
أهداف الدورة
- فهم المفاهيم الأساسية لتنقيب البيانات وأهميته في تحليل البيانات الضخمة.
- التعرف على تقنيات استخراج الأنماط وتحليل البيانات غير المهيكلة.
- تطبيق خوارزميات التنقيب المختلفة لاستخراج المعرفة من البيانات.
- استخدام أدوات وبرمجيات متقدمة في تحليل البيانات الضخمة.
- تطوير مهارات اتخاذ القرار بناءً على الأنماط المستخرجة من البيانات.
محاور الدورة
1. مقدمة في تنقيب البيانات والبيانات الضخمة:
- تعريف تنقيب البيانات وأهميته.
- الفرق بين تحليل البيانات التقليدي وتنقيب البيانات.
- خصائص البيانات الضخمة والتحديات المرتبطة بها.
2. أساليب جمع وتحضير البيانات للتنقيب:
- طرق جمع البيانات من مصادر متعددة.
- تنظيف البيانات وتحويلها إلى صيغ قابلة للتحليل.
- التعامل مع البيانات غير المهيكلة وشبه المهيكلة.
3. تقنيات استخراج الأنماط:
- استخدام خوارزميات التصنيف والتجميع.
- اكتشاف العلاقات والارتباطات بين المتغيرات.
- تحليل سلاسل الزمن والتنبؤ بالاتجاهات المستقبلية.
4. خوارزميات تنقيب البيانات الشائعة:
- خوارزميات التجميع (مثل K-means, DBSCAN).
- خوارزميات التصنيف (مثل Decision Trees, Random Forest).
- تقنيات تحليل العلاقات (مثل Apriori Algorithm).
5. الأدوات والبرمجيات المستخدمة في تنقيب البيانات:
- مقدمة إلى أدوات تنقيب البيانات مثل Python وR.
- استخدام مكتبات تحليل البيانات (مثل Pandas, Scikit-learn).
- تطبيقات على منصات البيانات الضخمة (مثل Apache Hadoop, Spark).
6. تطبيقات تنقيب البيانات في مختلف المجالات:
- تحليل بيانات العملاء والتسويق المستهدف.
- استخدام تنقيب البيانات في الطب والرعاية الصحية.
- تطبيقات تنقيب البيانات في الأمن السيبراني والكشف عن الاحتيال.
7. تحديات ومستقبل تنقيب البيانات:
- التعامل مع مشكلات الحجم والتعقيد في البيانات الضخمة.
- أخلاقيات استخدام البيانات وحماية الخصوصية.
- الاتجاهات المستقبلية لتقنيات تنقيب البيانات والذكاء الاصطناعي.