محاور دورة علم البيانات:
1️⃣ مقدمة في علم البيانات:
- تعريف علم البيانات وأهميته.
- مراحل علم البيانات: من جمع البيانات إلى اتخاذ القرارات.
- الفروقات بين علم البيانات، تحليل البيانات، والذكاء الاصطناعي.
2️⃣ جمع البيانات وتحليلها:
- أنواع البيانات (هيكلية وغير هيكلية).
- تقنيات جمع البيانات من مصادر متنوعة مثل قواعد البيانات، الإنترنت، وأنظمة البيانات المفتوحة.
- تنظيف البيانات (Data Cleaning) وتحضيرها للتحليل.
3️⃣ الإحصاء وتحليل البيانات:
- الأساسيات الإحصائية لتحليل البيانات (المتوسط، التوزيع، الانحراف المعياري).
- التحليل الوصفي والتحليل الاستنتاجي.
- التوزيعات الاحتمالية والاختبارات الإحصائية.
4️⃣ الاستكشاف المرئي للبيانات (Data Visualization):
- أدوات وتقنيات التصوير البياني مثل الجداول البيانية، الرسوم البيانية، والخرائط الحرارية.
- استخدام أدوات مثل Tableau وPower BI وMatplotlib لعرض البيانات.
5️⃣ البرمجة وتحليل البيانات باستخدام Python و R:
- تعلم استخدام مكتبات Python مثل Pandas و NumPy لتحليل البيانات.
- تطبيقات R في علم البيانات.
- التعامل مع مجموعات البيانات الضخمة باستخدام أدوات مثل Hadoop وSpark.
6️⃣ التعلم الآلي (Machine Learning):
- مقدمة في التعلم الآلي وأنواعه (التعلم الخاضع للإشراف وغير الخاضع للإشراف).
- تطبيقات التعلم الآلي مثل التصنيف، الانحدار، التجميع، والتعرف على الأنماط.
- تطبيقات التعلم العميق (Deep Learning) باستخدام الشبكات العصبية.
6️⃣ النمذجة والتوقعات:
- بناء النماذج التنبؤية باستخدام بيانات تاريخية.
- اختبار وتحليل النماذج لتحديد دقتها.
6️⃣ أخلاقيات علم البيانات وحماية البيانات:
- فهم القضايا المتعلقة بأخلاقيات البيانات وخصوصية المستخدمين.
- حماية البيانات وحماية الخصوصية في عمليات التحليل.
6️⃣ التطبيقات العملية في علم البيانات:
- تطبيق علم البيانات في مجالات مختلفة مثل التسويق، الرعاية الصحية، التمويل، الرياضة، وغيرها.
- استخدام علم البيانات في اتخاذ القرارات الاستراتيجية.
أهداف دورة علم البيانات:
- تمكين المشاركين من فهم علم البيانات: توعية المشاركين حول كيفية جمع وتحليل البيانات للحصول على رؤى قابلة للتنفيذ.
- تدريب المشاركين على أدوات علم البيانات: تعليم الأدوات واللغات البرمجية المستخدمة في علم البيانات مثل Python وR.
- تعليم تقنيات التحليل الإحصائي: تدريب المشاركين على كيفية استخدام الأساليب الإحصائية لتحليل البيانات واستخلاص النتائج.
- تعريف المشاركين بأساسيات التعلم الآلي: تمكين المتدربين من فهم تطبيقات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في تحليل البيانات.
- تعزيز مهارات التفسير والعرض البياني للبيانات: تمكين المشاركين من تقديم البيانات المعقدة بشكل مرئي يسهل فهمه.
- مساعدة المشاركين في بناء نماذج التنبؤ: تعليم المشاركين كيفية بناء نماذج للتنبؤ بالنتائج المستقبلية باستخدام البيانات التاريخية.
- تعريف المشاركين بأخلاقيات علم البيانات: زيادة الوعي بأهمية حماية البيانات وحقوق الخصوصية في علم البيانات.
الفئة المستهدفة لدورة علم البيانات:
- محللو البيانات (Data Analysts): الذين يرغبون في تطوير مهاراتهم في تحليل البيانات واستخدام أدوات متقدمة.
- مهندسو البيانات (Data Engineers): الذين يعملون على بناء الأنظمة التي تدير البيانات ويرغبون في تعلم طرق تحليليّة أكثر.
- علماء البيانات (Data Scientists): الذين يرغبون في تعميق معرفتهم في النمذجة الإحصائية، التعلم الآلي، والتعلم العميق.
- المتخصصون في تكنولوجيا المعلومات: الذين يطمحون إلى توسيع مهاراتهم وتحويل المعرفة التقنية إلى تطبيقات علم البيانات.
- طلاب وخريجو مجالات الكمبيوتر والرياضيات: الذين يطمحون إلى دخول مجال علم البيانات واكتساب مهارات عملية.
- المديرون وصناع القرار في الأعمال: الذين يحتاجون إلى استخدام البيانات لاستخلاص الرؤى واتخاذ القرارات المدروسة.
- أي شخص مهتم بتعلم كيفية استخدام البيانات في حل المشكلات وتحقيق الأهداف المهنية.
تعد دورة علم البيانات مثالية للأفراد الذين يرغبون في استكشاف وتطوير مهاراتهم في تحليل البيانات واستخدامها في مختلف المجالات.