استراتيجيات تحليل البيانات الضخمة: تحسين الأداء واستخراج القيمة

المقدمة

توجد المعلومات في العديد من الأشكال والمصادر، والقدرة على استخراجها ونمذجتها وتحليلها يمكن أن توفر فوائد تجارية هائلة. 

تساعد تحليلات البيانات الضخمة المنظمات في تحديد الاتجاهات وتعديل الإجراءات التشغيلية للاستفادة من النتائج، مما يؤدي إلى زيادة الإيرادات وتحسين تجربة العميل. 

ستقدم هذه الدورة نهجًا شاملاً لتحديد متطلبات تطبيق البيانات، وكيفية اعتمادها، والتقنيات المتاحة، وما هي النماذج التحليلية المناسبة، بالإضافة إلى كيفية فهم البيانات الضخمة وتحليلها بفعالية لتوفير بيانات قيمة.

أهداف الدورة

في نهاية هذا البرنامج، سيكون المشاركون قادرين على:

• فهم دور البيانات الضخمة في المؤسسات وكيفية الاستفادة منها.
• تطبيق تحليلات البيانات بأفضل الطرق الممكنة.
• اختيار النماذج والتكنولوجيا المناسبة للبيانات الضخمة بناءً على احتياجات المؤسسة.
• فهم كيفية استخدام السيناريوهات المناسبة لتطبيقات البيانات الضخمة.
• تحقيق نتائج ملموسة من خلال تطبيق أفضل الممارسات في تحليلات البيانات.

منهجية الدورة

في دورة "استراتيجيات تحليل البيانات الضخمة: تحسين الأداء واستخراج القيمة"، يتم تزويد المشاركين بالمعرفة والأدوات اللازمة لتحليل كميات كبيرة من البيانات بفعالية لتحقيق تحسينات في الأداء واستخراج القيمة منها. 

تركز الدورة على استراتيجيات معالجة وتحليل البيانات الضخمة باستخدام تقنيات متقدمة مثل تعلم الآلة والتحليل الإحصائي العميق.

يتم استعراض كيفية تحويل البيانات الضخمة إلى رؤى قابلة للتنفيذ تدعم اتخاذ القرارات الاستراتيجية وتحقق ميزة تنافسية. 

يُقدَّم المحتوى بشكل نظري، مما يمكن المشاركين من فهم كيفية تطبيق هذه الاستراتيجيات في بيئات العمل المعقدة لتحسين الأداء العام للمؤسسة وزيادة العائد على الاستثمار في البيانات.

محاور 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