أساسيات تحليل البيانات
اختر مدينة وتاريخ آخر
دورة أساسيات تحليل البيانات
المقدمة:
تزداد أهمية الاعتماد على البيانات في العالم بشكل متزايد، حيث تتوفر كميات هائلة من البيانات التي يمكن استخدامها في العمل. تستخدم الشركات الكبيرة مثل جوجل ومايكروسوفت البيانات لاتخاذ قراراتها، ولكنها ليست الوحيدة التي تستفيد من ذلك.
يتم استخدام تحليل البيانات أيضًا في الأعمال الصغيرة وشركات التجزئة ومجال الطب وحتى في عالم الرياضة.
يُعتبر تحليل البيانات لغة عالمية وأكثر أهمية من أي وقت مضى. قد يبدو تحليل البيانات مفهومًا معقدًا، ولكنه في الواقع عبارة عن مجموعة من الأفكار التي يتم تطبيقها.
يكون تحليل البيانات ضروريًا في مجال الأعمال لفهم التحديات التي تواجه المنظمة واستكشاف البيانات بطرق مفيدة. فالبيانات بحد ذاتها مجرد أرقام وحقائق، ويقوم تحليل البيانات بتنظيمها وتفسيرها، وتحويلها إلى معلومات ذات مغزى وسياق.
أهداف الدورة:
· الحصول على الفهم والخبرة العمليّة لمجموعة من التقنيات التحليلية وطرق التمثيل الأكثر شيوعًا للبيانات الرقمية.
· تمييز أيّ نوع من التحليل أكثر مناسبة لأصناف محدّدة من المشاكل.
· الحصول على خلفية كافية ومعرفة نظرية تمكّنهم من الحكم عندما يكون من المرجّح أن تؤدي التقنية المطبّقة إلى استنتاجات خاطئة.
· تزويد المشاركين بالمصطلحات الأساسية التي تمكّنهم من محادثة الخبراء في مجالات تحليل البيانات والأرقام والإحصائيات، وتمكّنهم من قراءة وفهم الكتب الشائعة والمقالات الصحفيّة في هذا المجال.
· التعريف ببعض الأساليب والمفاهيم الإحصائية الأساسية.
· استكشاف الاستخدام الخاص لبرنامج إكسل 2022 من أجل تحليل البيانات وإمكانيّات حزمة أدوات تحليل البيانات.
الفئات المستهدفة:
دورة أساسيات تحليل البيانات تستهدف كلاً من:
· مصمّمي البيانات.
· علماء البيانات.
· محلّلي البيانات.
المحاور العلمية للدورة:
مقدّمة اإلى حلول تحليل البيانات.
· التعرّف على أهميّة استخدام تحليل البيانات للإجابة على الأسئلة وحل المشاكل التجارية.
· شرح كيف أصبح تحليل البيانات من الأصول الاستراتيجية كما هو اليوم.
· مفهومي تحليلات البيانات وتحليل البيانات.
· مدخل إلى تحدّيات تحليلات البيانات.
· السّعة - تخزين البيانات
· مقدمة إلى أمازون إس 3 (Amazon S3)
· مقدمة إلى بحيرات البيانات Data Lakes
· مقدمة إلى طرق تخزين البيانات.
السرعة – معالجة البيانات
· اكتشاف البيانات القابلة للاستخدام: مصدرها، النّوع، القيمة، الجودة، الموقع، والعلاقات.
· تعريف البيانات لتحديد ما إذا كانت ذات صلة أو مهمة.
· تنظيم وإدارة البيانات بشكل مناسب.
· اكتساب البيانات من أيّ مصدر.
· مقدمة إلى طرق معالجة البيانات.
· مقدمة إلى معالجة مجموعات البيانات.
· مقدمة إلى معالجة دفق البيانات.
أصناف – أشكال البيانات وأنواعها
· مقدّمة إلى مصدر تخزين البيانات.
· مقدمة إلى متاجر البيانات المنظّمة.
