ممارس علم البيانات المعتمد (CDSP)
التصنيف الرئيسي: تقنية المعلومات والتحول الرقمي | التخصص: data
الوصف العام: يهدف برنامج "ممارس علم البيانات المعتمد (CDSP)" إلى تزويد المشاركين بالمعرفة والمهارات اللازمة لتطبيق تقنيات علوم البيانات في بيئات الأعمال الحديثة. يركز البرنامج على كيفية استخدام أدوات وتقنيات...
معلومات البرنامج:
- data
- تقنية المعلومات والتحول الرقمي
أهداف الدورة
- تعلم كيفية استخدام أدوات وتقنيات علوم البيانات لتحليل البيانات واستخلاص رؤى تجارية.
- اكتساب المهارات اللازمة لتطبيق الخوارزميات الأساسية لتعلم الآلة في تحليل البيانات.
- تعلم كيفية بناء نماذج تنبؤية واستخدامها في تحسين القرارات التجارية.
- تحسين القدرة على تطبيق تقنيات التحليل البياني في مختلف الصناعات مثل التسويق والرعاية الصحية.
- تعلم كيفية تطوير حلول علوم البيانات وتحليل البيانات الضخمة في بيئات العمل.
الخطة التدريبية التفصيلية
مقدمة في علوم البيانات وتطبيقاتها في الأعمال
- تعريف علوم البيانات وأهميتها في العصر الرقمي
- مكونات علوم البيانات: جمع البيانات، المعالجة، والتحليل
- كيف تساهم علوم البيانات في تحسين العمليات التجارية
- التطبيقات الرئيسية لعلوم البيانات في مختلف الصناعات
- العلاقة بين علوم البيانات والتحول الرقمي في المؤسسات
الخوارزميات الأساسية لتعلم الآلة وتحليل البيانات
- أساسيات تعلم الآلة وكيفية تطبيقه في تحليل البيانات
- أنواع خوارزميات تعلم الآلة واستخداماتها المختلفة
- كيفية تدريب النماذج وتقييم أدائها
- استخدام التحليل الإحصائي في معالجة البيانات
- الأدوات المستخدمة لتعلم الآلة في علوم البيانات
بناء النماذج التنبؤية واستخدامها في الأعمال
- كيفية تصميم النماذج التنبؤية باستخدام تقنيات تعلم الآلة
- تطبيق النماذج التنبؤية في التسويق وتحليل سلوك العملاء
- كيفية تحسين النماذج التنبؤية لتحقيق نتائج دقيقة
- استخدام النماذج التنبؤية في العمليات المالية والإدارية
- كيفية دمج النماذج التنبؤية مع استراتيجيات الأعمال
تحليل البيانات الكبيرة باستخدام أدوات علوم البيانات
- أساسيات تحليل البيانات الكبيرة وكيفية التعامل معها
- الأدوات المستخدمة في تحليل البيانات الكبيرة مثل Hadoop وSpark
- كيفية استخراج رؤى استراتيجية من البيانات الضخمة
- استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي لتحليل البيانات الضخمة
- تطبيق تحليل البيانات الكبيرة في الصناعات المختلفة مثل الرعاية الصحية والمالية
التحديات المستقبلية في علوم البيانات وكيفية التعامل معهاالتحديات التكنولوجية والاقتصادية في مجال علوم البيانات
- التحديات التكنولوجية والاقتصادية في مجال علوم البيانات
- كيفية التعامل مع البيانات غير المنظمة والتحديات المتعلقة بها
- تأثير التطورات المستقبلية في الذكاء الاصطناعي على علوم البيانات
- دور علوم البيانات في الابتكار والنمو المؤسسي
- استراتيجيات التحسين المستمر في تحليل البيانات باستخدام تقنيات جديدة