حقيبتك الأفضل عربيا في تطوير المحتوي التدريبي
حقيبتك الشريك الأول لك فى تطوير المحتوى التدريبي فى الوطن العربي.
مؤسسة حقيبتك لخدمات تصميم وتطوير الحقائب التدربية

مميزات الحقيبة

مذكرة المتدرب

دليل المدرب

الأنشطة

نسخة العرض

فيديوهات

الملف التعريفي

تحديث سنة 2023

حقيبة تدريبية دورة مقدمة لتحليل البيانات والذكاء الاصطناعي

هذا المواد التدريبية تقدم مقدمة شاملة حول تحليل البيانات، الذكاء الاصطناعي، الاستخبارات الاعمالية، البيانات الضخمة، التعلم الآلي والتعلم العميق. اكتسب فهما قويا لهذه المفاهيم وكيفية تطبيقها في مجموعة متنوعة من الصناعات. زد من معرفتك ومهاراتك في مجال تحليل البيانات واستغل قوة هذه التقنيات لنجاح منظمتك.

مراجعة

English - العربية

محاضرات تفاعلية

مميزات الحقيبة

مذكرة المتدرب

دليل المدرب

الأنشطة

نسخة العرض

فيديوهات

الملف التعريفي

منتجنا لمواد التدريب مصمم خصيصًا للمدربين الذين يبحثون عن تعليم أساسيات تحليل البيانات والذكاء الاصطناعي. هذا الدورة الشاملة مثالية للمبتدئين والمتعلمين المتوسطين الذين يرغبون في اكتساب فهم قوي لهذين المجالين المهمين. تبدأ الدورة بمقدمة لتحليل البيانات، حيث يتم التركيز على مواضيع مثل جمع البيانات، تنظيف البيانات، استكشاف البيانات، وتصور البيانات. ستتم تزويد المدربين بخطط دروس مفصلة، شرائح بوربوينت، وأمثلة لتوجيه تعليمهم. تشمل المواد تمارين عملية ودراسات الحالة لمساعدة المتدربين على تطبيق معرفتهم في سيناريوهات العالم الحقيقي. الجزء الثاني من الدورة يركز على الذكاء الاصطناعي، حيث يتم استكشاف مواضيع مثل التعلم الآلي، التعلم العميق، معالجة اللغة الطبيعية، والرؤية الحاسوبية. ستتاح للمدربين حقيبة تدريبية شاملة، بما في ذلك محاضرات ملاحظات وأمثلة على البرمجة وأفكار المشاريع. تتضمن المواد تمارين عملية ومهام برمجة لتعزيز المفاهيم التي تعلمت في الدورة. تم تصميم منتجنا لمواد التدريب ليكون مرنًا وقابلاً للتخصيص، مما يسمح للمدربين بضبط المحتوى وفقًا لجمهورهم المستهدف وأسلوب التدريس. المواد مناسبة للتدريس في الفصول الدراسية، أو التدريب عبر الإنترنت، أو التعلم بوتيرة ذاتية. من خلال استخدام منتجنا لمواد التدريب، يمكن للمدربين توفير الوقت والجهد الثمين في تطوير محتوى الدورة الخاص بأنفسهم. تمت مراجعة المواد بعناية وتطويرها من قبل خبراء في الصناعة ذوي سنوات من الخبرة في هذين المجالين. يمكن للمدربين أن يكونوا واثقين من أنهم يوفرون للمتدربين معلومات ومهارات عالية الجودة ومتجددة تلبي الطلب في سوق العمل الحالي. سواء كنت مدربًا مبتدئًا أو مدربًا ذو خبرة، سيوفر منتجنا لمواد التدريب لك جميع الموارد التي تحتاجها لتدريس دورة مقدمة في تحليل البيانات والذكاء الاصطناعي بفعالية.
مقدمة لتحليل البيانات والذكاء الاصطناعي
تعريف تحليل البيانات والذكاء الاصطناعي
أهمية تحليل البيانات والذكاء الاصطناعي في عصر الرقمية الحالي
دور تحليل البيانات والذكاء الاصطناعي في عملية اتخاذ القرارات.
المفاهيم الرئيسية في تحليل البيانات:
أنواع مختلفة من البيانات (منظمة، غير منظمة، البيانات الضخمة)
معالجة وتنظيف البيانات
تقنيات استكشاف وتصور البيانات
أدوات وتقنيات لتحليل البيانات:
مقدمة لبرمجيات تحليل البيانات الشائعة (على سبيل المثال، بايثون، آر، إس كيو إل)
نظرة عامة على خوارزميات تنقيب البيانات وتعلم الآلة
فهم الحوسبة السحابية ودورها في تحليل البيانات
مقدمة للذكاء الاصطناعي:
نظرة عامة على الذكاء الاصطناعي ومجالاته الفرعية (تعلم الآلة، معالجة اللغة الطبيعية، ورؤية الحاسوب).
فهم الفرق بين الذكاء الاصطناعي القوي والضيق
أمثلة على تطبيقات الذكاء الاصطناعي في مختلف الصناعات (مثل الرعاية الصحية، والمالية، والتسويق)
خوارزميات التعلم الآلي:
مقدمة للتعلم الموجه، غير الموجه، والتعلم بالتعزيز
نظرة عامة على خوارزميات التعلم الآلي الشائعة (الانحدار الخطي، الانحدار اللوجستي، أشجار القرار، تجميع الـ k-المتوسط، الشبكات العصبية)
فهم عملية التدريب والتقييم في التعلم الآلي
معالجة اللغة الطبيعية ورؤية الحاسوب:
مقدمة لمعالجة اللغة الطبيعية وتطبيقاتها (تصنيف النصوص ، تحليل المشاعر ، الروبوتات الدردشة)
نظرة عامة على رؤية الحواسيب وتطبيقاتها (كشف الكائنات، التعرف على الصور، التعرف على الوجوه)
التقنيات والخوارزميات المستخدمة في معالجة اللغة الطبيعية ورؤية الحاسوب
الأخلاق والتحيز في تحليل البيانات والذكاء الاصطناعي
فهم الآثار الأخلاقية لتحليل البيانات والذكاء الاصطناعي
معالجة التحيز والعدالة في جمع البيانات وتصميم الخوارزميات
أهمية الشفافية والمساءلة في أنظمة الذكاء الاصطناعي
تحليل البيانات والذكاء الاصطناعي في الأعمال التجارية.
دور تحليل البيانات والذكاء الاصطناعي في ذكاء الأعمال واتخاذ القرارات
حالات الاستخدام وقصص النجاح لتحليلات البيانات والذكاء الاصطناعي في مختلف الصناعات
التحديات والاعتبارات في تنفيذ تحليلات البيانات والذكاء الاصطناعي في عمليات الأعمال
الاتجاهات المستقبلية في تحليل البيانات والذكاء الاصطناعي:
التكنولوجيات الناشئة والاتجاهات في تحليل البيانات (على سبيل المثال، الحوسبة على الحافة، التحليلات في الوقت الحقيقي)
مستقبل الذكاء الاصطناعي وتأثيره المحتمل على المجتمع.
فرص العمل ومتطلبات المهارات في مجال تحليل البيانات والذكاء الاصطناعي

™IMAS

ضمن مفاهيم تصميم الأنظمة المنهجية في التدريب، تأتي مصفوفة IMAS كأداة من أدوات صناعة التدريب المعاصرة، والتي تتعامل مع آلية تجميع عناصر الحقيبة التدريبية في شكل متكامل ومتماسك لضمان توافق هذه العناصر مع تحقيق أهداف التدريب ورفع كفاءة الأداء مشارك ومدرب ومنظم. إنه يمكّن المطور من تطوير سيناريو تدريب احترافي مدروس جيدًا وإدارة وقت الجلسة التدريبية. يمكن للجلسة معالجة أي موضوع.

المؤسسة العامة للتدريب التقني والمهني

صممت منهجية خاصة بالجودة الداخلية في الوحدات التدريبية التابعة لها، حيث تشمل على خمسة معايير رئيسية، تتضمن الإدارة والقيادة، والمدربين، والخدمات المقدمة للمتدربين، والمناهج، وبيئة التدريب، وذلك بهدف تطوير جودة التدريب المقدم في المنشآت التدريبية لمواكبة حاجة سوق العمل المحلي.

™ISID

يعد أول برنامج من نوعه في تقييم وتصنيف الحقائب التدريبية ويهدف إلى أن يكون مرجعاً مهماً للشركات والمؤسسات لضمان جودة التدريب المقدم لكوادرها من أجل تطوير الأداء وتطويره وتحسينه. إن جعل هذه المعايير دولية ليس فقط لأنها منتشرة في أكثر من قارة واحدة ومئات البلدان والمنظمات، ولكن أيضًا لأنها متوافقة مع العديد. تقنيات أسترالية ويابانية وكندية وأمريكية.

ما هو تحليل البيانات؟
تشير تحليلات البيانات إلى عملية فحص وتحليل مجموعات كبيرة من البيانات لكشف الأنماط واستخلاص الأفكار واتخاذ القرارات المطلعة. ينطوي ذلك على استخدام تقنيات وأدوات مختلفة لاستخراج معلومات ذات مغزى من البيانات الخام.
تشير تحليلات البيانات إلى عملية فحص وتحليل مجموعات كبيرة من البيانات لكشف الأنماط واستخلاص الأفكار واتخاذ القرارات المطلعة. ينطوي ذلك على استخدام تقنيات وأدوات مختلفة لاستخراج معلومات ذات مغزى من البيانات الخام.
2. ما هي الذكاء الاصطناعي؟
الذكاء الاصطناعي هو فرع من علوم الحاسوب يركز على خلق آلات ذكية قادرة على أداء مهام تتطلب عادة الذكاء البشري. يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي أن تتعلم من البيانات، وتكيف نفسها مع الحالات الجديدة، وتتخذ قرارات أو تتخذ إجراءات بناءً على قواعد محددة مسبقًا أو خوارزميات.
الذكاء الاصطناعي هو فرع من علوم الحاسوب يركز على خلق آلات ذكية قادرة على أداء مهام تتطلب عادة الذكاء البشري. يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي أن تتعلم من البيانات، وتكيف نفسها مع الحالات الجديدة، وتتخذ قرارات أو تتخذ إجراءات بناءً على قواعد محددة مسبقًا أو خوارزميات.
كيف يمكن أن تستفيد الشركات من تحليل البيانات والذكاء الاصطناعي؟
التحليلات البيانات والذكاء الاصطناعي يمكن أن يوفر فوائد كبيرة للشركات من خلال مساعدتهم على الحصول على رؤى قيمة من بياناتهم وتطبيق العمليات بشكل آلي. يمكن لهذه التقنيات تحسين العمليات وتحسين تجربة العملاء وتعزيز عملية اتخاذ القرار وتعزيز الابتكار والنمو.
التحليلات البيانات والذكاء الاصطناعي يمكن أن يوفر فوائد كبيرة للشركات من خلال مساعدتهم على الحصول على رؤى قيمة من بياناتهم وتطبيق العمليات بشكل آلي. يمكن لهذه التقنيات تحسين العمليات وتحسين تجربة العملاء وتعزيز عملية اتخاذ القرار وتعزيز الابتكار والنمو.
4. ما هي المهارات المطلوبة للعمل في تحليل البيانات والذكاء الاصطناعي؟
العمل مع تحليلات البيانات والذكاء الاصطناعي يتطلب مزيجًا من المهارات التقنية والتحليلية. إتقان لغات البرمجة مثل Python أو R ، ومعالجة وتصور البيانات ، والتحليل الإحصائي ، وخوارزميات التعلم الآلي ضروري. المهارات القوية في حل المشكلات ، والتفكير النقدي ، والاتصال أيضًا ذات قيمة في هذا المجال.
العمل مع تحليلات البيانات والذكاء الاصطناعي يتطلب مزيجًا من المهارات التقنية والتحليلية. إتقان لغات البرمجة مثل Python أو R ، ومعالجة وتصور البيانات ، والتحليل الإحصائي ، وخوارزميات التعلم الآلي ضروري. المهارات القوية في حل المشكلات ، والتفكير النقدي ، والاتصال أيضًا ذات قيمة في هذا المجال.
ماذا يمكنني توقع أن أتعلم من دورة تعليمية في التحليلات البيانية والذكاء الاصطناعي؟
في مقدمة لتدريب التحليلات البيانات والذكاء الاصطناعي، يمكنك توقع اكتساب فهم أساسي لمفاهيم التحليلات البيانات والذكاء الاصطناعي وتطبيقاتهما. ستتعلم عن تقنيات جمع وتنظيف وتحليل البيانات، فضلاً عن أساسيات خوارزميات التعلم الآلي. سيغطي التدريب أيضًا أمثلة ودراسات الحالة في الحياة الواقعية لمساعدتك في رؤية كيفية استخدام هذه التقنيات في مختلف الصناعات.
في مقدمة لتدريب التحليلات البيانات والذكاء الاصطناعي، يمكنك توقع اكتساب فهم أساسي لمفاهيم التحليلات البيانات والذكاء الاصطناعي وتطبيقاتهما. ستتعلم عن تقنيات جمع وتنظيف وتحليل البيانات، فضلاً عن أساسيات خوارزميات التعلم الآلي. سيغطي التدريب أيضًا أمثلة ودراسات الحالة في الحياة الواقعية لمساعدتك في رؤية كيفية استخدام هذه التقنيات في مختلف الصناعات.

المراجعات

لا توجد مراجعات بعد.

كن أول من يقيم “حقيبة تدريبية دورة مقدمة لتحليل البيانات والذكاء الاصطناعي”
منتجنا لمواد التدريب مصمم خصيصًا للمدربين الذين يبحثون عن تعليم أساسيات تحليل البيانات والذكاء الاصطناعي. هذا الدورة الشاملة مثالية للمبتدئين والمتعلمين المتوسطين الذين يرغبون في اكتساب فهم قوي لهذين المجالين المهمين. تبدأ الدورة بمقدمة لتحليل البيانات، حيث يتم التركيز على مواضيع مثل جمع البيانات، تنظيف البيانات، استكشاف البيانات، وتصور البيانات. ستتم تزويد المدربين بخطط دروس مفصلة، شرائح بوربوينت، وأمثلة لتوجيه تعليمهم. تشمل المواد تمارين عملية ودراسات الحالة لمساعدة المتدربين على تطبيق معرفتهم في سيناريوهات العالم الحقيقي. الجزء الثاني من الدورة يركز على الذكاء الاصطناعي، حيث يتم استكشاف مواضيع مثل التعلم الآلي، التعلم العميق، معالجة اللغة الطبيعية، والرؤية الحاسوبية. ستتاح للمدربين حقيبة تدريبية شاملة، بما في ذلك محاضرات ملاحظات وأمثلة على البرمجة وأفكار المشاريع. تتضمن المواد تمارين عملية ومهام برمجة لتعزيز المفاهيم التي تعلمت في الدورة. تم تصميم منتجنا لمواد التدريب ليكون مرنًا وقابلاً للتخصيص، مما يسمح للمدربين بضبط المحتوى وفقًا لجمهورهم المستهدف وأسلوب التدريس. المواد مناسبة للتدريس في الفصول الدراسية، أو التدريب عبر الإنترنت، أو التعلم بوتيرة ذاتية. من خلال استخدام منتجنا لمواد التدريب، يمكن للمدربين توفير الوقت والجهد الثمين في تطوير محتوى الدورة الخاص بأنفسهم. تمت مراجعة المواد بعناية وتطويرها من قبل خبراء في الصناعة ذوي سنوات من الخبرة في هذين المجالين. يمكن للمدربين أن يكونوا واثقين من أنهم يوفرون للمتدربين معلومات ومهارات عالية الجودة ومتجددة تلبي الطلب في سوق العمل الحالي. سواء كنت مدربًا مبتدئًا أو مدربًا ذو خبرة، سيوفر منتجنا لمواد التدريب لك جميع الموارد التي تحتاجها لتدريس دورة مقدمة في تحليل البيانات والذكاء الاصطناعي بفعالية.
مقدمة لتحليل البيانات والذكاء الاصطناعي
تعريف تحليل البيانات والذكاء الاصطناعي
أهمية تحليل البيانات والذكاء الاصطناعي في عصر الرقمية الحالي
دور تحليل البيانات والذكاء الاصطناعي في عملية اتخاذ القرارات.
المفاهيم الرئيسية في تحليل البيانات:
أنواع مختلفة من البيانات (منظمة، غير منظمة، البيانات الضخمة)
معالجة وتنظيف البيانات
تقنيات استكشاف وتصور البيانات
أدوات وتقنيات لتحليل البيانات:
مقدمة لبرمجيات تحليل البيانات الشائعة (على سبيل المثال، بايثون، آر، إس كيو إل)
نظرة عامة على خوارزميات تنقيب البيانات وتعلم الآلة
فهم الحوسبة السحابية ودورها في تحليل البيانات
مقدمة للذكاء الاصطناعي:
نظرة عامة على الذكاء الاصطناعي ومجالاته الفرعية (تعلم الآلة، معالجة اللغة الطبيعية، ورؤية الحاسوب).
فهم الفرق بين الذكاء الاصطناعي القوي والضيق
أمثلة على تطبيقات الذكاء الاصطناعي في مختلف الصناعات (مثل الرعاية الصحية، والمالية، والتسويق)
خوارزميات التعلم الآلي:
مقدمة للتعلم الموجه، غير الموجه، والتعلم بالتعزيز
نظرة عامة على خوارزميات التعلم الآلي الشائعة (الانحدار الخطي، الانحدار اللوجستي، أشجار القرار، تجميع الـ k-المتوسط، الشبكات العصبية)
فهم عملية التدريب والتقييم في التعلم الآلي
معالجة اللغة الطبيعية ورؤية الحاسوب:
مقدمة لمعالجة اللغة الطبيعية وتطبيقاتها (تصنيف النصوص ، تحليل المشاعر ، الروبوتات الدردشة)
نظرة عامة على رؤية الحواسيب وتطبيقاتها (كشف الكائنات، التعرف على الصور، التعرف على الوجوه)
التقنيات والخوارزميات المستخدمة في معالجة اللغة الطبيعية ورؤية الحاسوب
الأخلاق والتحيز في تحليل البيانات والذكاء الاصطناعي
فهم الآثار الأخلاقية لتحليل البيانات والذكاء الاصطناعي
معالجة التحيز والعدالة في جمع البيانات وتصميم الخوارزميات
أهمية الشفافية والمساءلة في أنظمة الذكاء الاصطناعي
تحليل البيانات والذكاء الاصطناعي في الأعمال التجارية.
دور تحليل البيانات والذكاء الاصطناعي في ذكاء الأعمال واتخاذ القرارات
حالات الاستخدام وقصص النجاح لتحليلات البيانات والذكاء الاصطناعي في مختلف الصناعات
التحديات والاعتبارات في تنفيذ تحليلات البيانات والذكاء الاصطناعي في عمليات الأعمال
الاتجاهات المستقبلية في تحليل البيانات والذكاء الاصطناعي:
التكنولوجيات الناشئة والاتجاهات في تحليل البيانات (على سبيل المثال، الحوسبة على الحافة، التحليلات في الوقت الحقيقي)
مستقبل الذكاء الاصطناعي وتأثيره المحتمل على المجتمع.
فرص العمل ومتطلبات المهارات في مجال تحليل البيانات والذكاء الاصطناعي

™IMAS

ضمن مفاهيم تصميم الأنظمة المنهجية في التدريب، تأتي مصفوفة IMAS كأداة من أدوات صناعة التدريب المعاصرة، والتي تتعامل مع آلية تجميع عناصر الحقيبة التدريبية في شكل متكامل ومتماسك لضمان توافق هذه العناصر مع تحقيق أهداف التدريب ورفع كفاءة الأداء مشارك ومدرب ومنظم. إنه يمكّن المطور من تطوير سيناريو تدريب احترافي مدروس جيدًا وإدارة وقت الجلسة التدريبية. يمكن للجلسة معالجة أي موضوع.

المؤسسة العامة للتدريب التقني والمهني

صممت منهجية خاصة بالجودة الداخلية في الوحدات التدريبية التابعة لها، حيث تشمل على خمسة معايير رئيسية، تتضمن الإدارة والقيادة، والمدربين، والخدمات المقدمة للمتدربين، والمناهج، وبيئة التدريب، وذلك بهدف تطوير جودة التدريب المقدم في المنشآت التدريبية لمواكبة حاجة سوق العمل المحلي.

™ISID

يعد أول برنامج من نوعه في تقييم وتصنيف الحقائب التدريبية ويهدف إلى أن يكون مرجعاً مهماً للشركات والمؤسسات لضمان جودة التدريب المقدم لكوادرها من أجل تطوير الأداء وتطويره وتحسينه. إن جعل هذه المعايير دولية ليس فقط لأنها منتشرة في أكثر من قارة واحدة ومئات البلدان والمنظمات، ولكن أيضًا لأنها متوافقة مع العديد. تقنيات أسترالية ويابانية وكندية وأمريكية.

ما هو تحليل البيانات؟
تشير تحليلات البيانات إلى عملية فحص وتحليل مجموعات كبيرة من البيانات لكشف الأنماط واستخلاص الأفكار واتخاذ القرارات المطلعة. ينطوي ذلك على استخدام تقنيات وأدوات مختلفة لاستخراج معلومات ذات مغزى من البيانات الخام.
تشير تحليلات البيانات إلى عملية فحص وتحليل مجموعات كبيرة من البيانات لكشف الأنماط واستخلاص الأفكار واتخاذ القرارات المطلعة. ينطوي ذلك على استخدام تقنيات وأدوات مختلفة لاستخراج معلومات ذات مغزى من البيانات الخام.
2. ما هي الذكاء الاصطناعي؟
الذكاء الاصطناعي هو فرع من علوم الحاسوب يركز على خلق آلات ذكية قادرة على أداء مهام تتطلب عادة الذكاء البشري. يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي أن تتعلم من البيانات، وتكيف نفسها مع الحالات الجديدة، وتتخذ قرارات أو تتخذ إجراءات بناءً على قواعد محددة مسبقًا أو خوارزميات.
الذكاء الاصطناعي هو فرع من علوم الحاسوب يركز على خلق آلات ذكية قادرة على أداء مهام تتطلب عادة الذكاء البشري. يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي أن تتعلم من البيانات، وتكيف نفسها مع الحالات الجديدة، وتتخذ قرارات أو تتخذ إجراءات بناءً على قواعد محددة مسبقًا أو خوارزميات.
كيف يمكن أن تستفيد الشركات من تحليل البيانات والذكاء الاصطناعي؟
التحليلات البيانات والذكاء الاصطناعي يمكن أن يوفر فوائد كبيرة للشركات من خلال مساعدتهم على الحصول على رؤى قيمة من بياناتهم وتطبيق العمليات بشكل آلي. يمكن لهذه التقنيات تحسين العمليات وتحسين تجربة العملاء وتعزيز عملية اتخاذ القرار وتعزيز الابتكار والنمو.
التحليلات البيانات والذكاء الاصطناعي يمكن أن يوفر فوائد كبيرة للشركات من خلال مساعدتهم على الحصول على رؤى قيمة من بياناتهم وتطبيق العمليات بشكل آلي. يمكن لهذه التقنيات تحسين العمليات وتحسين تجربة العملاء وتعزيز عملية اتخاذ القرار وتعزيز الابتكار والنمو.
4. ما هي المهارات المطلوبة للعمل في تحليل البيانات والذكاء الاصطناعي؟
العمل مع تحليلات البيانات والذكاء الاصطناعي يتطلب مزيجًا من المهارات التقنية والتحليلية. إتقان لغات البرمجة مثل Python أو R ، ومعالجة وتصور البيانات ، والتحليل الإحصائي ، وخوارزميات التعلم الآلي ضروري. المهارات القوية في حل المشكلات ، والتفكير النقدي ، والاتصال أيضًا ذات قيمة في هذا المجال.
العمل مع تحليلات البيانات والذكاء الاصطناعي يتطلب مزيجًا من المهارات التقنية والتحليلية. إتقان لغات البرمجة مثل Python أو R ، ومعالجة وتصور البيانات ، والتحليل الإحصائي ، وخوارزميات التعلم الآلي ضروري. المهارات القوية في حل المشكلات ، والتفكير النقدي ، والاتصال أيضًا ذات قيمة في هذا المجال.
ماذا يمكنني توقع أن أتعلم من دورة تعليمية في التحليلات البيانية والذكاء الاصطناعي؟
في مقدمة لتدريب التحليلات البيانات والذكاء الاصطناعي، يمكنك توقع اكتساب فهم أساسي لمفاهيم التحليلات البيانات والذكاء الاصطناعي وتطبيقاتهما. ستتعلم عن تقنيات جمع وتنظيف وتحليل البيانات، فضلاً عن أساسيات خوارزميات التعلم الآلي. سيغطي التدريب أيضًا أمثلة ودراسات الحالة في الحياة الواقعية لمساعدتك في رؤية كيفية استخدام هذه التقنيات في مختلف الصناعات.
في مقدمة لتدريب التحليلات البيانات والذكاء الاصطناعي، يمكنك توقع اكتساب فهم أساسي لمفاهيم التحليلات البيانات والذكاء الاصطناعي وتطبيقاتهما. ستتعلم عن تقنيات جمع وتنظيف وتحليل البيانات، فضلاً عن أساسيات خوارزميات التعلم الآلي. سيغطي التدريب أيضًا أمثلة ودراسات الحالة في الحياة الواقعية لمساعدتك في رؤية كيفية استخدام هذه التقنيات في مختلف الصناعات.

المراجعات

لا توجد مراجعات بعد.

كن أول من يقيم “حقيبة تدريبية دورة مقدمة لتحليل البيانات والذكاء الاصطناعي”

مميزات الحقيبة

مذكرة المتدرب

دليل المدرب

الأنشطة

نسخة العرض

فيديوهات

الملف التعريفي

تحديث سنة 2023

حقيبة تدريبية دورة مقدمة لتحليل البيانات والذكاء الاصطناعي

هذا المواد التدريبية تقدم مقدمة شاملة حول تحليل البيانات، الذكاء الاصطناعي، الاستخبارات الاعمالية، البيانات الضخمة، التعلم الآلي والتعلم العميق. اكتسب فهما قويا لهذه المفاهيم وكيفية تطبيقها في مجموعة متنوعة من الصناعات. زد من معرفتك ومهاراتك في مجال تحليل البيانات واستغل قوة هذه التقنيات لنجاح منظمتك.

مراجعة

English - العربية

محاضرات تفاعلية

مميزات الحقيبة

مذكرة المتدرب

دليل المدرب

الأنشطة

نسخة العرض

فيديوهات

الملف التعريفي

منتجنا لمواد التدريب مصمم خصيصًا للمدربين الذين يبحثون عن تعليم أساسيات تحليل البيانات والذكاء الاصطناعي. هذا الدورة الشاملة مثالية للمبتدئين والمتعلمين المتوسطين الذين يرغبون في اكتساب فهم قوي لهذين المجالين المهمين. تبدأ الدورة بمقدمة لتحليل البيانات، حيث يتم التركيز على مواضيع مثل جمع البيانات، تنظيف البيانات، استكشاف البيانات، وتصور البيانات. ستتم تزويد المدربين بخطط دروس مفصلة، شرائح بوربوينت، وأمثلة لتوجيه تعليمهم. تشمل المواد تمارين عملية ودراسات الحالة لمساعدة المتدربين على تطبيق معرفتهم في سيناريوهات العالم الحقيقي. الجزء الثاني من الدورة يركز على الذكاء الاصطناعي، حيث يتم استكشاف مواضيع مثل التعلم الآلي، التعلم العميق، معالجة اللغة الطبيعية، والرؤية الحاسوبية. ستتاح للمدربين حقيبة تدريبية شاملة، بما في ذلك محاضرات ملاحظات وأمثلة على البرمجة وأفكار المشاريع. تتضمن المواد تمارين عملية ومهام برمجة لتعزيز المفاهيم التي تعلمت في الدورة. تم تصميم منتجنا لمواد التدريب ليكون مرنًا وقابلاً للتخصيص، مما يسمح للمدربين بضبط المحتوى وفقًا لجمهورهم المستهدف وأسلوب التدريس. المواد مناسبة للتدريس في الفصول الدراسية، أو التدريب عبر الإنترنت، أو التعلم بوتيرة ذاتية. من خلال استخدام منتجنا لمواد التدريب، يمكن للمدربين توفير الوقت والجهد الثمين في تطوير محتوى الدورة الخاص بأنفسهم. تمت مراجعة المواد بعناية وتطويرها من قبل خبراء في الصناعة ذوي سنوات من الخبرة في هذين المجالين. يمكن للمدربين أن يكونوا واثقين من أنهم يوفرون للمتدربين معلومات ومهارات عالية الجودة ومتجددة تلبي الطلب في سوق العمل الحالي. سواء كنت مدربًا مبتدئًا أو مدربًا ذو خبرة، سيوفر منتجنا لمواد التدريب لك جميع الموارد التي تحتاجها لتدريس دورة مقدمة في تحليل البيانات والذكاء الاصطناعي بفعالية.
مقدمة لتحليل البيانات والذكاء الاصطناعي
تعريف تحليل البيانات والذكاء الاصطناعي
أهمية تحليل البيانات والذكاء الاصطناعي في عصر الرقمية الحالي
دور تحليل البيانات والذكاء الاصطناعي في عملية اتخاذ القرارات.
المفاهيم الرئيسية في تحليل البيانات:
أنواع مختلفة من البيانات (منظمة، غير منظمة، البيانات الضخمة)
معالجة وتنظيف البيانات
تقنيات استكشاف وتصور البيانات
أدوات وتقنيات لتحليل البيانات:
مقدمة لبرمجيات تحليل البيانات الشائعة (على سبيل المثال، بايثون، آر، إس كيو إل)
نظرة عامة على خوارزميات تنقيب البيانات وتعلم الآلة
فهم الحوسبة السحابية ودورها في تحليل البيانات
مقدمة للذكاء الاصطناعي:
نظرة عامة على الذكاء الاصطناعي ومجالاته الفرعية (تعلم الآلة، معالجة اللغة الطبيعية، ورؤية الحاسوب).
فهم الفرق بين الذكاء الاصطناعي القوي والضيق
أمثلة على تطبيقات الذكاء الاصطناعي في مختلف الصناعات (مثل الرعاية الصحية، والمالية، والتسويق)
خوارزميات التعلم الآلي:
مقدمة للتعلم الموجه، غير الموجه، والتعلم بالتعزيز
نظرة عامة على خوارزميات التعلم الآلي الشائعة (الانحدار الخطي، الانحدار اللوجستي، أشجار القرار، تجميع الـ k-المتوسط، الشبكات العصبية)
فهم عملية التدريب والتقييم في التعلم الآلي
معالجة اللغة الطبيعية ورؤية الحاسوب:
مقدمة لمعالجة اللغة الطبيعية وتطبيقاتها (تصنيف النصوص ، تحليل المشاعر ، الروبوتات الدردشة)
نظرة عامة على رؤية الحواسيب وتطبيقاتها (كشف الكائنات، التعرف على الصور، التعرف على الوجوه)
التقنيات والخوارزميات المستخدمة في معالجة اللغة الطبيعية ورؤية الحاسوب
الأخلاق والتحيز في تحليل البيانات والذكاء الاصطناعي
فهم الآثار الأخلاقية لتحليل البيانات والذكاء الاصطناعي
معالجة التحيز والعدالة في جمع البيانات وتصميم الخوارزميات
أهمية الشفافية والمساءلة في أنظمة الذكاء الاصطناعي
تحليل البيانات والذكاء الاصطناعي في الأعمال التجارية.
دور تحليل البيانات والذكاء الاصطناعي في ذكاء الأعمال واتخاذ القرارات
حالات الاستخدام وقصص النجاح لتحليلات البيانات والذكاء الاصطناعي في مختلف الصناعات
التحديات والاعتبارات في تنفيذ تحليلات البيانات والذكاء الاصطناعي في عمليات الأعمال
الاتجاهات المستقبلية في تحليل البيانات والذكاء الاصطناعي:
التكنولوجيات الناشئة والاتجاهات في تحليل البيانات (على سبيل المثال، الحوسبة على الحافة، التحليلات في الوقت الحقيقي)
مستقبل الذكاء الاصطناعي وتأثيره المحتمل على المجتمع.
فرص العمل ومتطلبات المهارات في مجال تحليل البيانات والذكاء الاصطناعي

™IMAS

ضمن مفاهيم تصميم الأنظمة المنهجية في التدريب، تأتي مصفوفة IMAS كأداة من أدوات صناعة التدريب المعاصرة، والتي تتعامل مع آلية تجميع عناصر الحقيبة التدريبية في شكل متكامل ومتماسك لضمان توافق هذه العناصر مع تحقيق أهداف التدريب ورفع كفاءة الأداء مشارك ومدرب ومنظم. إنه يمكّن المطور من تطوير سيناريو تدريب احترافي مدروس جيدًا وإدارة وقت الجلسة التدريبية. يمكن للجلسة معالجة أي موضوع.

المؤسسة العامة للتدريب التقني والمهني

صممت منهجية خاصة بالجودة الداخلية في الوحدات التدريبية التابعة لها، حيث تشمل على خمسة معايير رئيسية، تتضمن الإدارة والقيادة، والمدربين، والخدمات المقدمة للمتدربين، والمناهج، وبيئة التدريب، وذلك بهدف تطوير جودة التدريب المقدم في المنشآت التدريبية لمواكبة حاجة سوق العمل المحلي.

™ISID

يعد أول برنامج من نوعه في تقييم وتصنيف الحقائب التدريبية ويهدف إلى أن يكون مرجعاً مهماً للشركات والمؤسسات لضمان جودة التدريب المقدم لكوادرها من أجل تطوير الأداء وتطويره وتحسينه. إن جعل هذه المعايير دولية ليس فقط لأنها منتشرة في أكثر من قارة واحدة ومئات البلدان والمنظمات، ولكن أيضًا لأنها متوافقة مع العديد. تقنيات أسترالية ويابانية وكندية وأمريكية.

ما هو تحليل البيانات؟
تشير تحليلات البيانات إلى عملية فحص وتحليل مجموعات كبيرة من البيانات لكشف الأنماط واستخلاص الأفكار واتخاذ القرارات المطلعة. ينطوي ذلك على استخدام تقنيات وأدوات مختلفة لاستخراج معلومات ذات مغزى من البيانات الخام.
تشير تحليلات البيانات إلى عملية فحص وتحليل مجموعات كبيرة من البيانات لكشف الأنماط واستخلاص الأفكار واتخاذ القرارات المطلعة. ينطوي ذلك على استخدام تقنيات وأدوات مختلفة لاستخراج معلومات ذات مغزى من البيانات الخام.
2. ما هي الذكاء الاصطناعي؟
الذكاء الاصطناعي هو فرع من علوم الحاسوب يركز على خلق آلات ذكية قادرة على أداء مهام تتطلب عادة الذكاء البشري. يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي أن تتعلم من البيانات، وتكيف نفسها مع الحالات الجديدة، وتتخذ قرارات أو تتخذ إجراءات بناءً على قواعد محددة مسبقًا أو خوارزميات.
الذكاء الاصطناعي هو فرع من علوم الحاسوب يركز على خلق آلات ذكية قادرة على أداء مهام تتطلب عادة الذكاء البشري. يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي أن تتعلم من البيانات، وتكيف نفسها مع الحالات الجديدة، وتتخذ قرارات أو تتخذ إجراءات بناءً على قواعد محددة مسبقًا أو خوارزميات.
كيف يمكن أن تستفيد الشركات من تحليل البيانات والذكاء الاصطناعي؟
التحليلات البيانات والذكاء الاصطناعي يمكن أن يوفر فوائد كبيرة للشركات من خلال مساعدتهم على الحصول على رؤى قيمة من بياناتهم وتطبيق العمليات بشكل آلي. يمكن لهذه التقنيات تحسين العمليات وتحسين تجربة العملاء وتعزيز عملية اتخاذ القرار وتعزيز الابتكار والنمو.
التحليلات البيانات والذكاء الاصطناعي يمكن أن يوفر فوائد كبيرة للشركات من خلال مساعدتهم على الحصول على رؤى قيمة من بياناتهم وتطبيق العمليات بشكل آلي. يمكن لهذه التقنيات تحسين العمليات وتحسين تجربة العملاء وتعزيز عملية اتخاذ القرار وتعزيز الابتكار والنمو.
4. ما هي المهارات المطلوبة للعمل في تحليل البيانات والذكاء الاصطناعي؟
العمل مع تحليلات البيانات والذكاء الاصطناعي يتطلب مزيجًا من المهارات التقنية والتحليلية. إتقان لغات البرمجة مثل Python أو R ، ومعالجة وتصور البيانات ، والتحليل الإحصائي ، وخوارزميات التعلم الآلي ضروري. المهارات القوية في حل المشكلات ، والتفكير النقدي ، والاتصال أيضًا ذات قيمة في هذا المجال.
العمل مع تحليلات البيانات والذكاء الاصطناعي يتطلب مزيجًا من المهارات التقنية والتحليلية. إتقان لغات البرمجة مثل Python أو R ، ومعالجة وتصور البيانات ، والتحليل الإحصائي ، وخوارزميات التعلم الآلي ضروري. المهارات القوية في حل المشكلات ، والتفكير النقدي ، والاتصال أيضًا ذات قيمة في هذا المجال.
ماذا يمكنني توقع أن أتعلم من دورة تعليمية في التحليلات البيانية والذكاء الاصطناعي؟
في مقدمة لتدريب التحليلات البيانات والذكاء الاصطناعي، يمكنك توقع اكتساب فهم أساسي لمفاهيم التحليلات البيانات والذكاء الاصطناعي وتطبيقاتهما. ستتعلم عن تقنيات جمع وتنظيف وتحليل البيانات، فضلاً عن أساسيات خوارزميات التعلم الآلي. سيغطي التدريب أيضًا أمثلة ودراسات الحالة في الحياة الواقعية لمساعدتك في رؤية كيفية استخدام هذه التقنيات في مختلف الصناعات.
في مقدمة لتدريب التحليلات البيانات والذكاء الاصطناعي، يمكنك توقع اكتساب فهم أساسي لمفاهيم التحليلات البيانات والذكاء الاصطناعي وتطبيقاتهما. ستتعلم عن تقنيات جمع وتنظيف وتحليل البيانات، فضلاً عن أساسيات خوارزميات التعلم الآلي. سيغطي التدريب أيضًا أمثلة ودراسات الحالة في الحياة الواقعية لمساعدتك في رؤية كيفية استخدام هذه التقنيات في مختلف الصناعات.

المراجعات

لا توجد مراجعات بعد.

كن أول من يقيم “حقيبة تدريبية دورة مقدمة لتحليل البيانات والذكاء الاصطناعي”
منتجنا لمواد التدريب مصمم خصيصًا للمدربين الذين يبحثون عن تعليم أساسيات تحليل البيانات والذكاء الاصطناعي. هذا الدورة الشاملة مثالية للمبتدئين والمتعلمين المتوسطين الذين يرغبون في اكتساب فهم قوي لهذين المجالين المهمين. تبدأ الدورة بمقدمة لتحليل البيانات، حيث يتم التركيز على مواضيع مثل جمع البيانات، تنظيف البيانات، استكشاف البيانات، وتصور البيانات. ستتم تزويد المدربين بخطط دروس مفصلة، شرائح بوربوينت، وأمثلة لتوجيه تعليمهم. تشمل المواد تمارين عملية ودراسات الحالة لمساعدة المتدربين على تطبيق معرفتهم في سيناريوهات العالم الحقيقي. الجزء الثاني من الدورة يركز على الذكاء الاصطناعي، حيث يتم استكشاف مواضيع مثل التعلم الآلي، التعلم العميق، معالجة اللغة الطبيعية، والرؤية الحاسوبية. ستتاح للمدربين حقيبة تدريبية شاملة، بما في ذلك محاضرات ملاحظات وأمثلة على البرمجة وأفكار المشاريع. تتضمن المواد تمارين عملية ومهام برمجة لتعزيز المفاهيم التي تعلمت في الدورة. تم تصميم منتجنا لمواد التدريب ليكون مرنًا وقابلاً للتخصيص، مما يسمح للمدربين بضبط المحتوى وفقًا لجمهورهم المستهدف وأسلوب التدريس. المواد مناسبة للتدريس في الفصول الدراسية، أو التدريب عبر الإنترنت، أو التعلم بوتيرة ذاتية. من خلال استخدام منتجنا لمواد التدريب، يمكن للمدربين توفير الوقت والجهد الثمين في تطوير محتوى الدورة الخاص بأنفسهم. تمت مراجعة المواد بعناية وتطويرها من قبل خبراء في الصناعة ذوي سنوات من الخبرة في هذين المجالين. يمكن للمدربين أن يكونوا واثقين من أنهم يوفرون للمتدربين معلومات ومهارات عالية الجودة ومتجددة تلبي الطلب في سوق العمل الحالي. سواء كنت مدربًا مبتدئًا أو مدربًا ذو خبرة، سيوفر منتجنا لمواد التدريب لك جميع الموارد التي تحتاجها لتدريس دورة مقدمة في تحليل البيانات والذكاء الاصطناعي بفعالية.
مقدمة لتحليل البيانات والذكاء الاصطناعي
تعريف تحليل البيانات والذكاء الاصطناعي
أهمية تحليل البيانات والذكاء الاصطناعي في عصر الرقمية الحالي
دور تحليل البيانات والذكاء الاصطناعي في عملية اتخاذ القرارات.
المفاهيم الرئيسية في تحليل البيانات:
أنواع مختلفة من البيانات (منظمة، غير منظمة، البيانات الضخمة)
معالجة وتنظيف البيانات
تقنيات استكشاف وتصور البيانات
أدوات وتقنيات لتحليل البيانات:
مقدمة لبرمجيات تحليل البيانات الشائعة (على سبيل المثال، بايثون، آر، إس كيو إل)
نظرة عامة على خوارزميات تنقيب البيانات وتعلم الآلة
فهم الحوسبة السحابية ودورها في تحليل البيانات
مقدمة للذكاء الاصطناعي:
نظرة عامة على الذكاء الاصطناعي ومجالاته الفرعية (تعلم الآلة، معالجة اللغة الطبيعية، ورؤية الحاسوب).
فهم الفرق بين الذكاء الاصطناعي القوي والضيق
أمثلة على تطبيقات الذكاء الاصطناعي في مختلف الصناعات (مثل الرعاية الصحية، والمالية، والتسويق)
خوارزميات التعلم الآلي:
مقدمة للتعلم الموجه، غير الموجه، والتعلم بالتعزيز
نظرة عامة على خوارزميات التعلم الآلي الشائعة (الانحدار الخطي، الانحدار اللوجستي، أشجار القرار، تجميع الـ k-المتوسط، الشبكات العصبية)
فهم عملية التدريب والتقييم في التعلم الآلي
معالجة اللغة الطبيعية ورؤية الحاسوب:
مقدمة لمعالجة اللغة الطبيعية وتطبيقاتها (تصنيف النصوص ، تحليل المشاعر ، الروبوتات الدردشة)
نظرة عامة على رؤية الحواسيب وتطبيقاتها (كشف الكائنات، التعرف على الصور، التعرف على الوجوه)
التقنيات والخوارزميات المستخدمة في معالجة اللغة الطبيعية ورؤية الحاسوب
الأخلاق والتحيز في تحليل البيانات والذكاء الاصطناعي
فهم الآثار الأخلاقية لتحليل البيانات والذكاء الاصطناعي
معالجة التحيز والعدالة في جمع البيانات وتصميم الخوارزميات
أهمية الشفافية والمساءلة في أنظمة الذكاء الاصطناعي
تحليل البيانات والذكاء الاصطناعي في الأعمال التجارية.
دور تحليل البيانات والذكاء الاصطناعي في ذكاء الأعمال واتخاذ القرارات
حالات الاستخدام وقصص النجاح لتحليلات البيانات والذكاء الاصطناعي في مختلف الصناعات
التحديات والاعتبارات في تنفيذ تحليلات البيانات والذكاء الاصطناعي في عمليات الأعمال
الاتجاهات المستقبلية في تحليل البيانات والذكاء الاصطناعي:
التكنولوجيات الناشئة والاتجاهات في تحليل البيانات (على سبيل المثال، الحوسبة على الحافة، التحليلات في الوقت الحقيقي)
مستقبل الذكاء الاصطناعي وتأثيره المحتمل على المجتمع.
فرص العمل ومتطلبات المهارات في مجال تحليل البيانات والذكاء الاصطناعي

™IMAS

ضمن مفاهيم تصميم الأنظمة المنهجية في التدريب، تأتي مصفوفة IMAS كأداة من أدوات صناعة التدريب المعاصرة، والتي تتعامل مع آلية تجميع عناصر الحقيبة التدريبية في شكل متكامل ومتماسك لضمان توافق هذه العناصر مع تحقيق أهداف التدريب ورفع كفاءة الأداء مشارك ومدرب ومنظم. إنه يمكّن المطور من تطوير سيناريو تدريب احترافي مدروس جيدًا وإدارة وقت الجلسة التدريبية. يمكن للجلسة معالجة أي موضوع.

المؤسسة العامة للتدريب التقني والمهني

صممت منهجية خاصة بالجودة الداخلية في الوحدات التدريبية التابعة لها، حيث تشمل على خمسة معايير رئيسية، تتضمن الإدارة والقيادة، والمدربين، والخدمات المقدمة للمتدربين، والمناهج، وبيئة التدريب، وذلك بهدف تطوير جودة التدريب المقدم في المنشآت التدريبية لمواكبة حاجة سوق العمل المحلي.

™ISID

يعد أول برنامج من نوعه في تقييم وتصنيف الحقائب التدريبية ويهدف إلى أن يكون مرجعاً مهماً للشركات والمؤسسات لضمان جودة التدريب المقدم لكوادرها من أجل تطوير الأداء وتطويره وتحسينه. إن جعل هذه المعايير دولية ليس فقط لأنها منتشرة في أكثر من قارة واحدة ومئات البلدان والمنظمات، ولكن أيضًا لأنها متوافقة مع العديد. تقنيات أسترالية ويابانية وكندية وأمريكية.

ما هو تحليل البيانات؟
تشير تحليلات البيانات إلى عملية فحص وتحليل مجموعات كبيرة من البيانات لكشف الأنماط واستخلاص الأفكار واتخاذ القرارات المطلعة. ينطوي ذلك على استخدام تقنيات وأدوات مختلفة لاستخراج معلومات ذات مغزى من البيانات الخام.
تشير تحليلات البيانات إلى عملية فحص وتحليل مجموعات كبيرة من البيانات لكشف الأنماط واستخلاص الأفكار واتخاذ القرارات المطلعة. ينطوي ذلك على استخدام تقنيات وأدوات مختلفة لاستخراج معلومات ذات مغزى من البيانات الخام.
2. ما هي الذكاء الاصطناعي؟
الذكاء الاصطناعي هو فرع من علوم الحاسوب يركز على خلق آلات ذكية قادرة على أداء مهام تتطلب عادة الذكاء البشري. يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي أن تتعلم من البيانات، وتكيف نفسها مع الحالات الجديدة، وتتخذ قرارات أو تتخذ إجراءات بناءً على قواعد محددة مسبقًا أو خوارزميات.
الذكاء الاصطناعي هو فرع من علوم الحاسوب يركز على خلق آلات ذكية قادرة على أداء مهام تتطلب عادة الذكاء البشري. يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي أن تتعلم من البيانات، وتكيف نفسها مع الحالات الجديدة، وتتخذ قرارات أو تتخذ إجراءات بناءً على قواعد محددة مسبقًا أو خوارزميات.
كيف يمكن أن تستفيد الشركات من تحليل البيانات والذكاء الاصطناعي؟
التحليلات البيانات والذكاء الاصطناعي يمكن أن يوفر فوائد كبيرة للشركات من خلال مساعدتهم على الحصول على رؤى قيمة من بياناتهم وتطبيق العمليات بشكل آلي. يمكن لهذه التقنيات تحسين العمليات وتحسين تجربة العملاء وتعزيز عملية اتخاذ القرار وتعزيز الابتكار والنمو.
التحليلات البيانات والذكاء الاصطناعي يمكن أن يوفر فوائد كبيرة للشركات من خلال مساعدتهم على الحصول على رؤى قيمة من بياناتهم وتطبيق العمليات بشكل آلي. يمكن لهذه التقنيات تحسين العمليات وتحسين تجربة العملاء وتعزيز عملية اتخاذ القرار وتعزيز الابتكار والنمو.
4. ما هي المهارات المطلوبة للعمل في تحليل البيانات والذكاء الاصطناعي؟
العمل مع تحليلات البيانات والذكاء الاصطناعي يتطلب مزيجًا من المهارات التقنية والتحليلية. إتقان لغات البرمجة مثل Python أو R ، ومعالجة وتصور البيانات ، والتحليل الإحصائي ، وخوارزميات التعلم الآلي ضروري. المهارات القوية في حل المشكلات ، والتفكير النقدي ، والاتصال أيضًا ذات قيمة في هذا المجال.
العمل مع تحليلات البيانات والذكاء الاصطناعي يتطلب مزيجًا من المهارات التقنية والتحليلية. إتقان لغات البرمجة مثل Python أو R ، ومعالجة وتصور البيانات ، والتحليل الإحصائي ، وخوارزميات التعلم الآلي ضروري. المهارات القوية في حل المشكلات ، والتفكير النقدي ، والاتصال أيضًا ذات قيمة في هذا المجال.
ماذا يمكنني توقع أن أتعلم من دورة تعليمية في التحليلات البيانية والذكاء الاصطناعي؟
في مقدمة لتدريب التحليلات البيانات والذكاء الاصطناعي، يمكنك توقع اكتساب فهم أساسي لمفاهيم التحليلات البيانات والذكاء الاصطناعي وتطبيقاتهما. ستتعلم عن تقنيات جمع وتنظيف وتحليل البيانات، فضلاً عن أساسيات خوارزميات التعلم الآلي. سيغطي التدريب أيضًا أمثلة ودراسات الحالة في الحياة الواقعية لمساعدتك في رؤية كيفية استخدام هذه التقنيات في مختلف الصناعات.
في مقدمة لتدريب التحليلات البيانات والذكاء الاصطناعي، يمكنك توقع اكتساب فهم أساسي لمفاهيم التحليلات البيانات والذكاء الاصطناعي وتطبيقاتهما. ستتعلم عن تقنيات جمع وتنظيف وتحليل البيانات، فضلاً عن أساسيات خوارزميات التعلم الآلي. سيغطي التدريب أيضًا أمثلة ودراسات الحالة في الحياة الواقعية لمساعدتك في رؤية كيفية استخدام هذه التقنيات في مختلف الصناعات.

المراجعات

لا توجد مراجعات بعد.

كن أول من يقيم “حقيبة تدريبية دورة مقدمة لتحليل البيانات والذكاء الاصطناعي”

منتجات ذات صلة

حقيبة تدريبية : دورة إدارة عمليات إيقاف التشغيل والتحولات والانقطاعات

حقيبة تدريبية : دورة تقييم وتحسين أداء الأصول وعمليات الصيانة

حقيبة تدريبية : دورة تثبيت التدريب

هذا المواد التدريبية تقدم مقدمة شاملة حول تحليل البيانات، الذكاء الاصطناعي، الاستخبارات الاعمالية، البيانات الضخمة، التعلم الآلي والتعلم العميق. اكتسب فهما قويا لهذه المفاهيم وكيفية تطبيقها في مجموعة متنوعة من الصناعات. زد من معرفتك ومهاراتك في مجال تحليل البيانات واستغل قوة هذه التقنيات لنجاح منظمتك.

هذا المواد التدريبية تقدم مقدمة شاملة حول تحليل البيانات، الذكاء الاصطناعي، الاستخبارات الاعمالية، البيانات الضخمة، التعلم الآلي والتعلم العميق. اكتسب فهما قويا لهذه المفاهيم وكيفية تطبيقها في مجموعة متنوعة من الصناعات. زد من معرفتك ومهاراتك في مجال تحليل البيانات واستغل قوة هذه التقنيات لنجاح منظمتك.

حقيبة تدريبية دورة مقدمة لتحليل البيانات والذكاء الاصطناعي