من البيانات إلى اتخاذ القرار الذكي والتنبؤ باستخدام الذكاء الاصطناعي
وصف الدورة التدريبية:
- يمثل هذا البرنامج الجسر العملي والتطبيقي بين تحليلات البيانات التقليدية وتقنيات الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة (Machine Learning) المتقدمة
- تم تصميم هذا البرنامج خصيصاً لتمكين المحللين والرواد ومديري الأعمال من تحويل البيانات الضخمة وغير المنتظمة إلى رؤى واستراتيجيات قابلة للتنفيذ في مجالات التسويق، المالية، سلاسل الإمداد، وإدارة العملاء. ستتعلم كيفية بناء نماذج تنبؤية (Predictive Models)، تقسيم أسواق العملاء (Clustering)، تحليل الشبكات الاجتماعية والنصوص، بالإضافة إلى تطبيق مفاهيم التعلم الآلي المؤتمت (AutoML) والمسؤولية الأخلاقية في تحليل البيانات
المحاور الرئيسية للدورة:
- أساسيات تحليلات الأعمال ومراحل تعلم الآلة:
- فهم دورة حياة مشروع البيانات من تحديد الهدف، تنظيف البيانات، وحتى معالجتها وتطبيق النماذج
- استكشاف وتصور البيانات (Data Visualization & Dimension Reduction):
- التعامل مع البيانات متعددة الأبعاد وتقليل الأبعاد (PCA) واستخلاص أهم المؤشرات البصرية
- النمذجة التنبؤية المتقدمة (Supervised Learning):
- – بناء واستخدام نماذج (Multiple Linear & Logistic Regression)
- – خوارزميات التصنيف والقرارات (Decision Trees, Naive Bayes, k-NN).
- – الشبكات العصبيّة (Neural Networks) والتعلم العميق (Deep Learning) للتنبؤ باتخاذ القرارات
- النمذجة غير الموجهة وتجزئة العملاء (Unsupervised Learning):
- – خوارزميات التجميع (Cluster Analysis: K-means & Hierarchical) لتحديد شرائح العملاء
- – تحليل قواعد الاقتران والتوصيات (Association Rules & Market Basket Analysis)
- تنبؤ السلاسل الزمنية (Time Series Forecasting):
- استخدام نماذج (Smoothing Techniques) للتنبؤ بالمبيعات والاتجاهات المستقبلية
- تحليل النصوص والشبكات الاجتماعية (Text Mining & Social Network Analytics):
- استخراج البيانات غير المهيكلة من وسائل التواصل الاجتماعي وتحليل النصوص والآراء
- الذكاء الاصطناعي والتجارب الرقمية (A/B Testing & AutoML):
- أتمتة بناء النماذج (AutoML)، اختبار التغيرات (A/B Testing)، ونمذجة التفاعل (Uplift Models)
- أخلاقيات بيانات الذكاء الاصطناعي (Responsible Data Science):
- كيفية بناء نماذج عادلة، تقليل الانحياز (Bias)، والتدقيق في سلامة البيانات والقرارات الآلية
مدة الدورة:
40 ساعة
