استراتيجيات تنقيب البيانات وإدارتها
اختر مدينة وتاريخ آخر
دورة استراتيجيات تنقيب البيانات وإدارتها
المقدمة:
تعدين البيانات (تنقيب البيانات) هو عملية فرز مجموعات كبيرة من البيانات بهدف تحديد الأنماط وإنشاء العلاقات لحل المشكلات من خلال تحليل البيانات. تعتبر أدوات تنقيب البيانات أدوات حيوية تسمح للمؤسسات بالتنبؤ بالاتجاهات المستقبلية.
يتمتع تنقيب البيانات بأهمية كبيرة في بيئة الأعمال الشديدة التنافسية في الوقت الحالي. تم استخدام تنقيب البيانات على نطاق واسع في العديد من المجالات مثل فهم تسويق أبحاث المستهلك، وتحليل المنتجات، وتحليل العرض والطلب، والتجارة الإلكترونية، وتوجيه استثمارات الأسهم والعقارات، وتكنولوجيا الاتصالات السلكية واللاسلكية، وغيرها.
أهداف الدورة:
· تعريفات التنقيب في البيانات وعلم البيانات.
· دور الإحصاء في تنقيب البيانات.
· مفاهيم التعلم الآلي.
· التفريق بين التعلم الخاضع للإشراف وغير الخاضع للإشراف.
· عملية التنقيب في البيانات.
· كيفية إجراء تحليل البيانات الاستكشافية.
· التعرف على نماذج وخوارزميات التنقيب في البيانات.
· كيفية مطابقة المشكلة مع النموذج.
· تقنيات التحقق من صحة النموذج.
· كيفية نشر نماذج تنقيب البيانات.
الفئات المستهدفة:
صممت الدورة التدريبية لاستراتيجيات تنقيب البيانات وإدارتها من أجل:
المهنيين الراغبين في تعميق فهمهم لكيفية التنقيب في البيانات الضخمة وإدارتها لكشف المعلومات، فمن خلال استكشاف قواعد البيانات العلائقية وتقنيات النمذجة التنبؤية، كما تساعد هذه الدورة المهنيين على فهم كيفية عمل هذه العملية بفعالية مع أنواع مختلفة من البيانات.
المحاور العلمية للدورة:
قاعدة بيانات المؤسسة ونماذج البيانات
· الاختلافات الرئيسية بين البيانات والمعلومات.
· فهم بيئات قاعدة بيانات المؤسسة.
· تحديد تحديات معينة مع تنقية البيانات.
· العناصر التي يتكون منها نموذج البيانات.
استخراج البيانات من قاعدة بيانات
· دور الاستعلامات في استخراج البيانات من قاعدة البيانات.
· كيفية تنفيذ الاستعلامات المتقدمة في Microsoft® Access (أو بيئة قاعدة بيانات أخرى) باستخدام لغة الاستعلام المرئية.
الحصول على البيانات: الشبكات الاجتماعية وتحديد الموقع الجغرافي
· هيكل صفحة الويب وكيفية الحصول على ملفات HTML.
· مزايا برامج زحف الويب وكيفية الحصول على البيانات صفحة تلو الأخرى.
· كيفية إجراء تحليل النص: تحديد human text، والقضايا المشتركة، ومكتبات الموارد.
· الآثار الأخلاقية لاستخدام البيانات المتاحة للجمهور.
الشبكات العصبية الاصطناعية
· الحدود وشروط الحدود واختيار المصنِف الصحيح.
· التجميع مقابل التصنيف.
· الكشف عن الانحرافات والشذوذ.
التصنيفات: طرق متقدمة
· المصنِف القائم على القواعد.