تقنية المعلومات وتحليل البيانات
التصنيف الرئيسي: تقنية المعلومات والتحول الرقمي | التخصص: تقنية المعلومات
الوصف العام: يهدف برنامج "تقنية المعلومات وتحليل البيانات" إلى تزويد المشاركين بالمعرفة الأساسية والمهارات اللازمة لاستخدام تقنيات المعلومات المتقدمة لتحليل البيانات بفعالية. سيركز البرنامج على كيفية جمع وتنظيم وتحليل البيانات...
معلومات البرنامج:
- تقنية المعلومات
- تقنية المعلومات والتحول الرقمي
أهداف الدورة
- تمكين المشاركين من جمع وتنظيم البيانات بشكل فعال باستخدام تقنيات المعلومات الحديثة.
- تعزيز مهارات المشاركين في استخدام أدوات التحليل المتقدم مثل إكسل وPower BI.
- تزويد المشاركين بالقدرة على استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في تحليل البيانات.
- تطوير مهارات المشاركين في تحويل البيانات الخام إلى معلومات استراتيجية قابلة للاستخدام.
- تحسين قدرة المشاركين على استخدام قواعد البيانات وتحليل البيانات الكبيرة لدعم اتخاذ القرارات.
الخطة التدريبية التفصيلية
مفاهيم أساسية في تقنية المعلومات وتحليل البيانات
- تعريف تقنية المعلومات وتحليل البيانات وأهمية استخدامهما في العمل
- الفرق بين البيانات والمعلومات وطرق تحويل البيانات إلى معلومات قابلة للاستخدام
- أنواع البيانات (الهيكلية وغير الهيكلية) وكيفية التعامل معها
- دور التحليل البياني في دعم اتخاذ القرارات الاستراتيجية
- أدوات تحليل البيانات الأساسية والمتقدمة
استخدام إكسل في تحليل البيانات
- كيفية تنظيم البيانات في إكسل واستخدام الجداول المحورية
- تطبيق دوال إكسل المتقدمة مثل VLOOKUP وINDEX-MATCH
- استخدام الرسوم البيانية لتوضيح البيانات
- تحليل البيانات باستخدام التنسيق الشرطي والفلاتر
- إنشاء تقارير تحليلية في إكسل
استخدام Power BI في تحليل البيانات
- مقدمة في Power BI وكيفية الاستفادة من إمكانياته
- استيراد البيانات من مصادر متعددة وتحويلها داخل Power BI
- إنشاء تقارير تفاعلية ولوحات معلومات باستخدام Power BI
- تحليل البيانات الكبيرة واستخراج الرؤى باستخدام Power BI
- تطبيق المرشحات والتصورات البيانية في Power BI
استخدام الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لتحليل البيانات
- مفاهيم الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في تحليل البيانات
- كيفية تطبيق الخوارزميات للتنبؤ واتخاذ القرارات باستخدام البيانات
- استخدام أدوات التعلم الآلي في تحليل البيانات مثل Python وR
- استراتيجيات للتعامل مع البيانات المفقودة أو المتناقضة
- تقييم نماذج التعلم الآلي وقياس دقتها
تحليل البيانات الكبيرة (Big Data) والتعامل مع قواعد البيانات
- تعريف البيانات الكبيرة وكيفية التعامل مع كميات ضخمة من البيانات
- استخدام قواعد البيانات مثل SQL لتحليل البيانات
- تقنيات تخزين البيانات وتحليلها باستخدام قواعد البيانات الكبيرة
- دمج البيانات من مصادر متعددة (البيانات الداخلية والخارجية)
- الأدوات والتقنيات الحديثة لتحليل البيانات الكبيرة