يهدف هذا البرنامج المتقدم إلى تمكين المشاركين من تطبيق أحدث منهجيات تنقيب البيانات وتحليلها، وإدارة البيانات المؤسسية بكفاءة عالية. يركز البرنامج على استخراج الأنماط والمعارف من البيانات الضخمة، واستخدام تقنيات التعلم الآلي، وتحسين جودة البيانات، وتصميم خطوط معالجة البيانات، إضافة إلى بناء استراتيجيات تنقيب بيانات تدعم اتخاذ القرار في المؤسسات. من خلال تمارين عملية ودراسات حالة واقعية، يكتسب المشاركون مهارات متقدمة في تصميم وتنفيذ مشاريع تنقيب البيانات، وتحليل البيانات المعقدة، وإدارة البيانات وفق أفضل الممارسات العالمية.
- فهم المفاهيم المتقدمة في تنقيب البيانات وتحليلها.
- تطبيق تقنيات التعلم الآلي في تنقيب البيانات.
- تصميم وإدارة خطوط معالجة البيانات (Data Pipelines).
- تنفيذ عمليات تنظيف وتحويل البيانات ومعالجة البيانات الضخمة.
- تقييم نماذج تنقيب البيانات وتحسين أدائها.
- بناء استراتيجيات تنقيب بيانات تدعم اتخاذ القرار المؤسسي.
اليوم الأول: أساسيات تنقيب البيانات المتقدم وإدارة البيانات المؤسسية
- المفاهيم المتقدمة في تنقيب البيانات
- أنواع تنقيب البيانات (تنبؤي – وصفي – استشرافي)
- إطار إدارة البيانات المؤسسية
- مبادئ حوكمة البيانات وجودتها
- أنواع البيانات (منظمة – شبه منظمة – غير منظمة)
- دراسة حالة حول تطبيق تنقيب البيانات في المؤسسات
اليوم الثاني: تجهيز البيانات ومعالجتها وتحسين جودة البيانات
- تقنيات متقدمة لتنظيف البيانات
- معالجة البيانات المفقودة والضوضاء
- هندسة الخصائص (Feature Engineering)
- تحويل البيانات (التطبيع – الترميز – التقييس)
- تقليل الأبعاد (PCA – LDA)
- تمرين عملي على تجهيز بيانات مشروع تنقيب
اليوم الثالث: نماذج التعلم الآلي في تنقيب البيانات
- النماذج الإشرافية (الانحدار – الأشجار – SVM – الغابات العشوائية)
- النماذج غير الإشرافية (التجميع – القواعد الترابطية – كشف الشذوذ)
- اختيار النموذج المناسب وتقييمه
- تحسين النماذج ومعالجة الإفراط في التعلّم
- تقنيات التجميع (Ensemble) والتحسين (Boosting)
- تطبيق عملي على بناء نموذج تنقيب بيانات
اليوم الرابع: استراتيجيات تنقيب البيانات والتحليلات التنبؤية
- تصميم سير عمل تنقيب البيانات (Workflow)
- التحليلات التنبؤية ودعم اتخاذ القرار
- تحليل السلاسل الزمنية والتنبؤ
- تنقيب النصوص ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP)
- تنقيب البيانات الضخمة باستخدام Hadoop وSpark
- ورشة عمل على تطبيق استراتيجيات تنقيب متقدمة
اليوم الخامس: تنفيذ مشاريع تنقيب البيانات ومراقبة النماذج
- نشر نماذج تنقيب البيانات في بيئات العمل
- مراقبة أداء النماذج ومعالجة انحرافها
- أتمتة خطوط البيانات (Data Pipelines)
- إعداد تقارير تنقيب البيانات
- بناء استراتيجية تنقيب بيانات مؤسسية
- مشروع عملي شامل لتنقيب البيانات من البداية للنهاية
- محللو البيانات ومتخصصو علم البيانات.
- فرق الذكاء الاصطناعي والتحليلات المتقدمة.
- مهندسو البيانات وفرق الـ IT.
- مدراء العمليات والاستراتيجية.
- المهتمون بتطبيق تنقيب البيانات في بيئات العمل المتقدمة.