تحليل البيانات الضخمة واستخراج القيمة وتحسين الأداء

المقدمة:

يمكن أن توجد المعلومات في العديد من الأشكال والمصادر. القدرة على الاستخراج والنمذجة والتحليل المعلومات ، يمكن أن توفر فوائد تجارية كبيرة. يمكن أن تساعد تحليلات البيانات الضخمة المنظمات في تحديد الاتجاهات وتعديل الإجراءات التشغيلية لتسخير النتائج ، لزيادة الإيرادات وتجربة العميل.
ستوفر هذه الدورة نهجًا لتحديد متطلبات تطبيق البيانات وكيف يمكن اعتمادها والتقنيات المتاحة وما هي النماذج التحليلية وتوفير بيانات قيمة، وكيفية فهم البيانات الضخمة وتحليلها.

الفئات المستهدفة:

• محللو الإحصاء والبحث.
• موظفو تطوير التطبيقات الرئيسية وأبحاث البيانات.
• مهندسو التكنولوجيا ، CTO و CIO.
• مدراء التطوير الاستراتيجي.

الأهداف التدريبية
في نهاية هذا البرنامج، سيكون المشاركين قادرين على:

• فهم دور البيانات الضخمة في المؤسسات.
• تطبيق تحليلات البيانات بأفضل الطرق.
• فهم كيفية اختيار النماذج والتكنولوجيا المناسبة للبيانات الضخمة.
• فهم الحالات واستخدام السيناريوهات المناسبة.
• تحقيق النتائج بنجاح من خلال تطبيق أفضل الممارسات في تحليلات البيانات.

الكفاءات المستهدفة:

• تحليلات البيانات الضخمة.
• نماذج تحليلات البيانات ودورة حياة تحليلات البيانات.
• نظرة عامة على البرامج والأساليب التحليلية للبيانات.
• نظرة عامة على النظرية والطرق المتقدمة.
• التكنولوجيا والأدوات وتحقيق النتائج.

محتوى الدورة
الوحدة الأولى، تحليلات البيانات المتقدمة واستخدام لوحة القيادة Dashboard:

• مقدمة في تحليلات البيانات ولوحات المعلومات
• الإحصاء الوصفي والاستنتاجي
• تحليل الانحدار والنمذجة التنبؤية
• خوارزميات التعلم الآلي
• أفضل الممارسات لتصميم لوحات معلومات فعالة
• بناء وتخصيص المخططات والرسوم البيانية
• استخدام لوحات القيادة لتحليل البيانات
• التنقل في لوحة المعلومات وتحديد الاتجاه وإنشاء التنبيهات
• المشاركة والتعاون في لوحات المعلومات

الوحدة الثانية، تحليلات البيانات الضخمة:

• الممارسات والاتجاهات الحالية في تحليلات البيانات الضخمة
• ذكاء الأعمال مقابل علوم البيانات
• العمارة التحليلية للبيانات الضخمة
• أدوار البيانات الضخمة داخل المؤسسة التقنية والتجارية
• الدوافع الرئيسية لتحليلات البيانات الضخمة

الوحدة الثالثة، نماذج تحليلات البيانات ودورة حياة تحليلات البيانات:

• المرحلة 1 - الاكتشاف
• المرحلة 2 - إعداد البيانات
• المرحلة 3 - نموذج التخطيط والمراجعة
• المرحلة 4 - إنشاء النموذج
• المرحلة 5 - خطة الاتصال
• المرحلة 6 - من التخطيط إلى التشغيل

الوحدة الرابعة، نظرة عامة على البرامج والأساليب التحليلية للبيانات:

• نظرة عامة على إطار عمل R
• نظرة عامة على تحليلات البيانات الضخمة
• تحليل البيانات استكشافية
• طرق التقييم الإحصائية
• طرق متقدمة للتجميع
• النظرية المتقدمة وطرق قواعد الرابطة
• النظرية المتقدمة وطرق الانحدار

الوحدة الخامسة، نظرة عامة على النظرية والطرق المتقدمة:

• خوارزميات تعلم القراءة التحليلية
• النظرية التحليلية المتقدمة للتصنيف
• النظرية التحليلية المتقدمة لتحليل السلاسل الزمنية
• النظرية التحليلية المتقدمة للتحليل النصي
• التكنولوجيا والأدوات لتحليلات البيانات المتقدمة
• استخدام الحالة والتقييم

الوحدة السادسة، التكنولوجيا والأدوات وتحقيق النتائج:

• تحليلات البيانات غير المهيكلة
• أدوات تحليلية متقدمة في تحليلات قواعد البيانات
• كيفية دمج تحليلات البيانات
• إدارة أفضل الممارسات الحالية ونهج لتسليم المشروع
• نظرة عامة على تصور البيانات