تعدين البيانات

التصنيف الرئيسي: تقنية المعلومات والتحول الرقمي | التخصص: data

الوصف العام: يهدف هذا البرنامج إلى تزويد المشاركين بالمعرفة المتعمقة والمهارات اللازمة لاستخدام تقنيات وأدوات تعدين البيانات لاستخلاص الأنماط والمعلومات القيمة من مجموعات البيانات الكبيرة. يغطي البرنامج موضوعات مثل جمع...

معلومات البرنامج:

• data
• تقنية المعلومات والتحول الرقمي

أهداف الدورة

• تمكين المشاركين من فهم أسس تعدين البيانات واستخدام الأدوات المناسبة لاكتشاف الأنماط في البيانات.
• تعريف المشاركين بالخوارزميات المستخدمة في تعدين البيانات وكيفية تطبيقها لاكتشاف التوجهات.
• تدريب المشاركين على كيفية تنظيف البيانات وتجهيزها لاستخدام تقنيات التنقيب.
• تعليم المشاركين كيفية تصنيف البيانات وتحليل الأنماط لاستخلاص رؤى استراتيجية.
• تعزيز مهارات المشاركين في استخدام تقنيات التعدين المتقدمة لتحقيق تحسينات عملية في الأعمال.

الخطة التدريبية التفصيلية

أساسيات تعدين البيانات

• تعريف تعدين البيانات وأهميته في العصر الرقمي
• الفرق بين البيانات المنظمة وغير المنظمة
• التقنيات الأساسية لتعدين البيانات
• مراحل عملية تعدين البيانات
• الأدوات المستخدمة في تعدين البيانات

جمع البيانات وتنظيفها وتحضيرها للتنقيب

• كيفية جمع البيانات من مصادر متعددة
• تقنيات تنظيف البيانات وتحويلها إلى تنسيق مناسب
• معالجة البيانات المفقودة وغير الصحيحة
• تحضير البيانات لاستخدام خوارزميات تعدين البيانات
• أدوات تنظيف البيانات المستخدمة في التعدين

استخدام الخوارزميات لاكتشاف الأنماط والتوجهات

• التعريف بالخوارزميات المستخدمة في تعدين البيانات
• خوارزميات التصنيف (مثل Decision Trees, Random Forests)
• خوارزميات التجميع (Clustering) لاكتشاف الأنماط
• استخدام الشبكات العصبية لتعدين البيانات
• تحليل التوجهات في البيانات باستخدام الخوارزميات

تصنيف البيانات وتحليل الأنماط

• الفرق بين التصنيف والتجميع في تعدين البيانات
• تطبيق خوارزميات التصنيف لتحليل البيانات
• اكتشاف الأنماط المخفية باستخدام تقنيات التحليل المتقدم
• تقييم الأداء والنتائج بعد تطبيق خوارزميات التصنيف
• تقنيات استخراج الأنماط المتقدمة (مثل SVM, k-NN)

تطبيقات تعدين البيانات في الأعمال

• استخدام تعدين البيانات في تحليل البيانات التجارية
• تطبيقات تعدين البيانات في التسويق، المالية، والصحة
• استخدام البيانات المستخلصة لتحسين اتخاذ القرارات التجارية
• تقنيات الذكاء الاصطناعي في تعدين البيانات لتحسين العمليات
• التطبيقات العملية لتعدين البيانات في إدارة العملاء وتحليل الاتجاهات