مقدمة البرنامج

تحليلات البيانات الكبيرة أصبحت اليوم من الركائز الأساسية لاتخاذ القرارات الاستراتيجية في المؤسسات والشركات والأبحاث الأكاديمية. البيانات الكبيرة تتضمن مجموعات ضخمة ومتنوعة من البيانات المهيكلة وشبه المهيكلة وغير المهيكلة، والتي تأتي من مصادر متعددة وبأحجام تتراوح من التيرابايت إلى الزيتابايت.

البيانات الكبيرة تتميز عادة بحجم هائل، سرعة عالية، وتنوع كبير في أشكالها ومصادرها، ما يجعل المعالجة التقليدية لها صعبة أو مستحيلة باستخدام قواعد البيانات التقليدية. ومع تزايد استخدام الذكاء الاصطناعي، والأجهزة المحمولة، وإنترنت الأشياء، ازدادت تعقيدات البيانات، لتشمل بيانات أجهزة الاستشعار، ملفات الفيديو والصوت، الشبكات، سجلات الأنشطة، تطبيقات المعاملات، شبكة الإنترنت ووسائل التواصل الاجتماعي، وأكثرها يتم إنتاجه في الزمن الحقيقي وعلى نطاق واسع.

يساعد تحليل البيانات الكبيرة الباحثين والمحللين ومتخذي القرار على استخلاص رؤى دقيقة، وإيجاد أنماط مخفية، وتحسين سرعة اتخاذ القرار، من خلال استخدام أساليب التحليل المتقدمة مثل التحليل التنبؤي، التعلم الآلي، تحليل النصوص، استخراج البيانات، الإحصاءات، ومعالجة اللغة الطبيعية. كما يتيح دمج هذه البيانات مع بيانات المؤسسة الحالية الحصول على قيمة مضافة ورؤى جديدة لم تكن متاحة من قبل.

أهداف البرنامج

بنهاية هذا البرنامج التدريبي، سيكون المشاركون قادرين على:

• فهم النماذج الأساسية للتحليل باستخدام R / Python.

• التعرف على أساليب التعامل مع البيانات المفقودة وتطبيقها بشكل فعال.

• معرفة تقنيات تقليل حجم البيانات وتحسين جودتها لاستفادة أكبر من مصادر البيانات الكبيرة.

الفئة المستهدفة

هذا البرنامج التدريبي مخصص لمجموعة متنوعة من المشاركين الذين يسعون إلى تعميق فهمهم للبيانات الكبيرة والتحليلات المتقدمة، ومن بينهم:

• باحثو الماجستير والدكتوراه في المجالات العلمية والإدارية.

• الأكاديميون وأعضاء هيئة التدريس في الجامعات والمعاهد.

• مسوقو المنتجات والخدمات الراغبون في استخدام البيانات لتحسين الاستراتيجيات التسويقية.

• مدراء المكاتب الإدارية وكبار الشخصيات في المؤسسات والشركات.

• جميع المتدربين والخريجين الراغبين في تطوير مهاراتهم الإدارية والتحليلية.

• أي شخص يرى في نفسه الحاجة لتطوير قدراته في مجال تحليلات البيانات الكبيرة وإتقان أساليبها المتقدمة.

المحاور العامة للبرنامج

اليوم الأول: تحليل المكونات الرئيسية (PCA)

• إعادة قياس المكونات الرئيسية.

• اختيار عدد المكونات المناسبة.

• حساب درجات كل مكون وتفسير النتائج.

اليوم الثاني: تحليل العوامل (Factor Analysis)

• استخراج وتحليل العامل المشترك.

• تدوير العوامل وحساب درجات العامل.

• نماذج استجابة المادة والنماذج النظرية.

• نماذج السمة الكامنة ووظيفة استجابة البند.

• نماذج IRT اللوجستية والعادية وتفسير مقياس درجات IRT.

اليوم الثالث: نماذج المعادلة الهيكلية ونماذج المسار (SEM & Path Analysis)

• إنشاء الرسوم البيانية للمسار Path Diagrams.

• تصميم وتحليل المعادلات الهيكلية SEMs.

• التحليل العاملي التوكيدي Confirmatory Factor Analysis.

• نماذج الطبقة الكامنة Latent Class Models.

اليوم الرابع: التحليل العنقودي، المجموعات، قواعد الارتباط وتحسين الجودة

• التصنيف في العلوم الاجتماعية.

• المجموعات الهرمية Hierarchical Clustering وخوارزمية k-means.

• التجميع القائم على النموذج Model-Based Clustering.

• تصور النتائج التجميعية.

• آليات تطوير وتحسين جودة البيانات.

اليوم الخامس: التعامل مع البيانات المفقودة (Missing Data)

• آليات توليد البيانات المفقودة.

• التضمين المتعدد Multiple Imputation.

• نماذج النمط المختلط Mixed Pattern Models.

• التعامل مع البيانات المفقودة بطريقة غير عشوائية.

• إدارة البيانات المفقودة في الدراسات الطولية Longitudinal Studies