تحليلات بيانات متقدمة باستخدام خوارزميات الذكاء الاصطناعي

·  محللو البيانات وعلماء البيانات

·  مختصو الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة

·  مطورو البرمجيات

·  مسؤولو التحليل والتخطيط الاستراتيجي

·  الباحثون والمهتمون بمجال البيانات

·  كل من لديه معرفة أساسية في تحليل البيانات ويرغب في التقدم إلى مستوى احترافي

🔹 المحور 1: مفهوم تحليل البيانات المتقدم

فهم الفرق بين التحليل التقليدي والمتقدم ودور الذكاء الاصطناعي.

🔹 المحور 2: أنواع البيانات ومصادرها

التعرف على البيانات المهيكلة وغير المهيكلة وكيفية التعامل معها.

🔹 المحور 3: تجهيز البيانات  (Data Preprocessing)

تنظيف البيانات وتحضيرها للتحليل باستخدام تقنيات متقدمة.

🔹 المحور 4: استكشاف البيانات  (EDA)

تحليل البيانات مبدئياً لاكتشاف الأنماط والعلاقات.

🗓️ اليوم الثاني: خوارزميات تعلم الآلة الأساسية

🔹 المحور 5: الانحدار  (Regression Algorithms)

استخدام الخوارزميات للتنبؤ بالقيم العددية.

🔹 المحور 6: التصنيف  (Classification Algorithms)

تصنيف البيانات إلى فئات باستخدام نماذج ذكية.

🔹 المحور 7: التجميع  (Clustering Algorithms)

تقسيم البيانات إلى مجموعات متشابهة بدون إشراف.

🔹 المحور 8: تقييم النماذج  (Model Evaluation)

قياس أداء النماذج باستخدام مؤشرات دقيقة.

🗓️ اليوم الثالث: التعلم العميق وتحليل البيانات

🔹 المحور 9: مدخل إلى التعلم العميق  (Deep Learning)

فهم كيفية استخدام الشبكات العصبية في تحليل البيانات.

🔹 المحور 10: الشبكات العصبية الاصطناعية  (ANN)

تطبيق النماذج العصبية في حل المشكلات المعقدة.

🔹 المحور 11: تحليل البيانات باستخدام CNN وRNN

استخدام الشبكات المتقدمة لمعالجة الصور والبيانات التسلسلية.

🔹 المحور 12: تحسين أداء النماذج العميقة

تطوير النماذج للحصول على نتائج أكثر دقة.

🗓️ اليوم الرابع: الأدوات والتطبيقات العملية

🔹 المحور 13: استخدام Python في تحليل البيانات

تطبيق التحليل باستخدام لغة Python.

🔹 المحور 14: مكتبات التحليل (Pandas / NumPy / Scikit-learn)

استخدام المكتبات الشهيرة لتحليل البيانات.

🔹 المحور 15: تصور البيانات  (Data Visualization)

عرض البيانات بطريقة مرئية لتسهيل الفهم.

🔹 المحور 16: تطبيقات عملية على مشاريع حقيقية

تنفيذ مشاريع تحليل بيانات باستخدام الذكاء الاصطناعي.

🗓️ اليوم الخامس: التحليل المتقدم واتخاذ القرار

🔹 المحور 17: التنبؤ بالاتجاهات المستقبلية

استخدام النماذج للتنبؤ بالنتائج المستقبلية.

🔹 المحور 18: دعم اتخاذ القرار باستخدام البيانات

تحويل التحليل إلى قرارات استراتيجية.

🔹 المحور 19: نشر النماذج (Deployment)

تطبيق النماذج في بيئة العمل.

🔹 المحور 20: مستقبل تحليل البيانات والذكاء الاصطناعي

استشراف التطورات المستقبلية في هذا المجال.

بنهاية الدورة، سيكون المشاركون قادرين على:

·  فهم تقنيات تحليل البيانات المتقدمة

·  استخدام خوارزميات تعلم الآلة بفعالية

·  بناء نماذج تحليلية وتنبؤية دقيقة

·  تطبيق التعلم العميق في تحليل البيانات

·  استخدام أدوات Python ومكتباتها المختلفة

·  تحليل البيانات واستخراج رؤى استراتيجية

·  دعم اتخاذ القرار باستخدام البيانات

·  تنفيذ مشاريع تحليل بيانات متقدمة