Cambridge
Academy
In London

في العصر الرقمي الحالي، يمكن أن تكون المعلومات متوفرة بأشكال ومصادر عديدة. والقدرة على استخراج ونمذجة وتحليل البيانات يمكن أن يؤدي إلى فوائد تجارية هامة. تساعد تحليلات البيانات الضخمة المؤسسات في تحديد الاتجاهات وضبط الإجراءات التشغيلية وتعزيز الإيرادات وتجربة العملاء. تقدم هذه الدورة نهجًا عمليًا لفهم تطبيق علوم البيانات وتحليلات البيانات الضخمة، بما في ذلك تحديد المتطلبات واعتماد التكنولوجيات واختيار النماذج التحليلية المناسبة وفهم البيانات الكبيرة.

هذه الدورة مصممة لـ:

- المحللين الإحصائيين والبحثيين.

- الشخصيات الرئيسية في تطوير التطبيقات وبحث البيانات.

- مهندسي التكنولوجيا ومديري التكنولوجيا ومديري تكنولوجيا المعلومات.

- مديري التطوير الاستراتيجي.

بنهاية هذه الدورة، سيكون المشاركون قادرين على:

- فهم دور البيانات الضخمة لمؤسستهم.

- التعرف عند استخدام تحليلات البيانات وأفضل الطرق للتقديم.

- اختيار النماذج والتكنولوجيا المناسبة للبيانات الكبيرة.

- التعلم من أمثلة الدراسات العملية وسيناريوهات الاستخدام.

- تحقيق النتائج بنجاح عن طريق تطبيق أفضل الممارسات في تحليل البيانات.

عند الانتهاء من هذا التدريب، سيتطور المشاركون في الكفاءات التالية:

- تحليل البيانات الضخمة.

- تكييف ونهج الدورة الحياة والنماذج.

- الأساليب والنماذج للتقييم الإحصائي.

- الأساليب والنماذج المتقدمة لتحليل البيانات الضخمة.

- اختيار الأدوات المناسبة لتحقيق أفضل النتائج في تحليل البيانات.

علوم البيانات وتحليلات البيانات الضخمة هما مجالان مترابطان يستخرجان الأفكار من مجموعات بيانات معقدة. تشمل علوم البيانات أنشطة متعددة، بما في ذلك التحليل الإحصائي وتعلم الآلة، في حين أن تحليلات البيانات الضخمة تختص في معالجة وتحليل مجموعات البيانات الكبيرة بكفاءة. كلاهما يلعبان دورًا محوريًا في اتخاذ القرارات القائمة على البيانات من خلال كشف الأنماط والترابطات داخل مجموعات البيانات الواسعة.

- الممارسات الحالية والاتجاهات.

- الذكاء التجاري مقابل علوم البيانات.

- الهندسة التحليلية.

- الأدوار داخل المؤسسات التكنولوجية والتجارية.

- الدوافع الرئيسية.

- دورة حياة تحليلات البيانات.

  - الاكتشاف.

  - تحضير البيانات.

  - التخطيط والمراجعة للنموذج.

  - إنشاء النموذج.

  - خطة التواصل.

  - من التخطيط إلى التشغيل.

- نظرة عامة على إطار R.

- نظرة عامة على تحليلات البيانات الضخمة.

- تحليل البيانات التفسيرية.

- أساليب التقييم الإحصائي.

- أساليب التجميع المتقدمة.

- قواعد الاتحاد.

- الانحدار.

- نظرية التصنيف.

- تحليل السلاسل الزمنية.

- تحليل النصوص.

- التكنولوجيا والأدوات.

- سيناريوهات الاستخدام والتقييم.

- تحليل البيانات غير المهيكلة.

- أدوات التحليل المتقدمة.

- دمج البيانات.

- إدارة تسليم المشروع.

- نظرة عامة على تصور البيانات.

إتمام دورة علوم البيانات وتحليلات البيانات الضخمة يوفر فهمًا شاملاً لكلتا المجالين. تشمل علوم البيانات التحليل الإحصائي وتعلم الآلة، بينما تركز تحليلات البيانات الضخمة على معالجة وتحليل مجموعات البيانات الكبيرة بكفاءة. يكتسب الخريجون الخبرة في اتخاذ القرارات قائمة على البيانات، مما يمكنهم من العمل في مجالات تطبيقات البيانات الكبيرة مثل العلوم الحياتية. فهم الاختلافات بين تحليلات البيانات الضخمة وعلوم البيانات يمكن المحترفين من الاستفادة من التقنيات المتقدمة في تحليل البيانات بفعالية.