المقدمة

مع تزايد كميات البيانات المتاحة، أصبح تحليل البيانات ضرورياً للعديد من المجالات، وخاصة في مجالات الأعمال والتسويق والتمويل والطب والعلوم والهندسة وغيرها. وتستخدم تقنيات الذكاء الاصطناعي في تحليل البيانات لتسريع العملية وزيادة الدقة وتحسين النتائج.

تهدف دورة "تحليل البيانات والذكاء الاصطناعي" إلى تعليم المشاركين كيفية استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي لتحليل البيانات واستخلاص الأنماط والتنبؤات المستقبلية.

الأهداف

فهم المفاهيم الأساسية: تهدف الدورة إلى تزويدك بفهم عميق للمفاهيم الأساسية في تحليل البيانات والذكاء الاصطناعي. يشمل ذلك فهم النماذج الإحصائية والتعلم الآلي والشبكات العصبية وغيرها من المفاهيم الأساسية.

تطبيقات التحليل الاستراتيجي: يمكن أن تشمل الدورة أهدافًا لتعليمك كيفية استخدام التحليل الاستراتيجي والذكاء الاصطناعي لاتخاذ قرارات أفضل في مجالك العمل أو مجالك المهني الخاص. قد تتعلم كيفية تحليل البيانات التجارية والاقتصادية لتحديد الاتجاهات والفرص الجديدة.

تعلم البرمجة: قد تهدف الدورة إلى تمكينك من تعلم اللغات البرمجية المستخدمة في تحليل البيانات والذكاء الاصطناعي مثل Python و R. يمكن أن يساعدك التعلم المتقدم للبرمجة على تنفيذ النماذج التحليلية وتطوير الخوارزميات الخاصة بك.

التعامل مع البيانات الكبيرة: يمكن للدورة أن تساعدك على فهم كيفية استخراج المعلومات من مجموعات البيانات الضخمة والتعامل معها. يمكنك تعلم أساليب تخزين البيانات الفعالة وتنظيفها وتحليلها باستخدام أدوات مثل Hadoop و Spark.

تطوير النماذج الذكية: الهدف الرئيسي للدورة هو تمكينك من بناء نماذج ذكية تستخدم تقنيات تحليل البيانات والذكاء الاصطناعي مثل التعلم الآلي والشبكات العصبية. ستتعلم كيفية تدريب النماذج وتحسين أدائها باستخدام البيانات.

الاستدلال والتنبؤ: يمكن للدورة أن تعلمك كيفية استخدام تقنيات تحليل البيانات والذكاء الاصطناعي للاستدلال والتنبؤ. ستتعلم كيفية استخدام النماذج الإحصائية والتحليلية لتوقع الاتجاهات المستقبلية واتخاذ قرارات استراتيجية.

المحاور

• محاور البرنامج

مقدمة حول تحليل البيانات وأهميتها

أساسيات الذكاء الاصطناعي وأدوات تحليل البيانات

مفاهيم التعلم الآلي Machine Learning ، والتعلّم العميق Deep Learning

أدوات البرمجة المستخدمة في تحليل البيانات في المجالات المختلفة

جميع البيانات من مصادر مختلفة وتحضيرها للتحليل

كيفية التعامل مع البيانات الضخمة وتحضيرها للتحليل

استخدام تقنيات التحليل الإحصائي في تحليل البيانات

استخدام النماذج والخوارزميات المناسبة لتحليل البيانات واستخلاص المعلومات

تقنيات التعلم الآلي في تحليل البيانات

استعراض تطبيقات الذكاء الاصطناعي في تحليل البيانات

تحليل بيانات الصور والفيديوهات والنصوص باستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي

الشبكات العصبية وتقييم نماذج التعلم الآلي

الفئة المستهدفة

• جميع الموظفين في جميع الشركات والمؤسسات بالأقسام المختلفة.
• رواد الأعمال والمدراء وأصحاب المشاريع الخاصة.
• الماليون والمحاسبون المهتمون بتحليل البيانات وإعداد التقارير.
• المناصب الإدارية والقيادية في الشركات والمؤسسات.
• العاملون في مجال التداول في سوق الأسهم والتحليلات المالية.
• محللي البيانات والمحللين الماليين.