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 لتقنيات تحليل البيانات الضخمة

المشاركون في هذا الحقائب التدريبية سيتعلمون أسس تحليل البيانات على قواعد البيانات.

مراجعة

English - العربية

محاضرات تفاعلية

مميزات الحقيبة

مذكرة المتدرب

دليل المدرب

الأنشطة

نسخة العرض

فيديوهات

الملف التعريفي

منتجنا من حقائب التدريب، “مقدمة في تقنيات تحليل البيانات الضخمة”، مصمم لتوفير حقائب شاملة ومثيرة للاهتمام للمدربين لتدريس أساسيات تحليل البيانات الضخمة بفعالية. هذه الدورة مثالية للمدربين الذين يرغبون في تزويد طلابهم بالمهارات اللازمة للتنقل في مجال تحليل البيانات الضخمة المتوسع بشكل مستمر. تتضمن حقائب التدريب دليل المدرب التفصيلي الذي يوضح أهداف الدورة وخطط الدروس واستراتيجيات التدريس المقترحة. سيحصل المدربون أيضًا على مجموعة من العروض التقديمية بتنسيق PowerPoint تم تصميمها بشكل احترافي وتجذب البصر لتعزيز تجربة التعلم لطلابهم. تغطي الدورة مجموعة واسعة من المواضيع، بدءًا من مقدمة في البيانات الضخمة وأهميتها في عصر الرقمية الحالي. ثم سيقوم المدربون بمرافقة طلابهم من خلال مختلف تقنيات جمع البيانات، مثل جلب البيانات من الويب وتعدين البيانات، قبل الانغماس في المفاهيم الأساسية لتنظيف وتجهيز البيانات. لضمان التعلم العملي، سيتاح للمدربين الوصول إلى مجموعة متنوعة من مجموعات البيانات العملية التي يمكن استخدامها في التمارين والواجبات العملية. سيتعلم الطلاب كيفية تطبيق تقنيات تحليل البيانات الضخمة الشائعة، بما في ذلك تصور البيانات والتحليل الإحصائي وخوارزميات التعلم الآلي. واحدة من أبرز ملامح هذه الحقائب التدريبية هو تضمين دراسات الحالة وأمثلة من مختلف الصناعات، مثل التجزئة والرعاية الصحية والمالية. سيتيح هذا للمدربين إشراك طلابهم في سيناريوهات من الواقع العملي، مما سيمكنهم من تطبيق المهارات الجديدة التي اكتسبوها على الحالات العملية. بالإضافة إلى دليل المدرب والعروض التقديمية، سيتلقى المدربون أيضًا حقائب التقييم، بما في ذلك الاختبارات والواجبات العملية، لتقييم تقدم طلابهم طوال الدورة. يمكن تخصيص حقائب التدريب بسهولة، مما يتيح للمدربين تصميمها بما يتناسب مع أسلوب تدريسهم الخاص واحتياجات طلابهم. بصفة عامة، توفر حقائبنا التدريبية “مقدمة في تقنيات تحليل البيانات الضخمة” للمدربين مصدرًا شاملاً لتدريس المهارات الأساسية المطلوبة لتحليل البيانات الضخمة بفعالية. من خلال المحتوى الشيق والأمثلة من الحياة العملية والتمارين التطبيقية، يمكن للمدربين مساعدة طلابهم في أن يصبحوا ماهرين في مجال تحليل البيانات الضخمة في وقت قصير.
نظرة عامة على تقنيات تحليل البيانات الكبيرة
تعريف البيانات الضخمة وأهميتها في عالمنا الحالي
مقدمة للتقنيات المختلفة المستخدمة في تحليل البيانات الضخمة
الفوائد المتعلقة باستخدام تقنيات تحليل البيانات الضخمة.
تقنيات معالجة البيانات:
أهمية تجهيز البيانات في تحليل البيانات الضخمة
التقنيات المشتركة في معالجة البيانات الأولية: تنظيف، إدماج، تحويل وتقليل.
الأدوات والمنصات المتاحة لتهيئة البيانات
تحليل البيانات التجريبي:
مقدمة لتحليل البيانات الاستكشافية وأهميتها
تقنيات لفهم توزيع البيانات والعلاقات والقيم الشاذة
تصوير البيانات باستخدام الرسوم البيانية، الجداول، والمخططات.
تقنيات تعدين البيانات
توضيح التنقيب عن البيانات ودوره في تحليل البيانات الضخمة
نظرة عامة على تقنيات استخراج البيانات المختلفة: التصنيف والتجميع والانحدار وقوانين الارتباط.
أمثلة حقيقية من استخدام تقنيات تنقيب البيانات لتحليل البيانات الضخمة
خوارزميات التعلم الآلي:
مقدمة لتعلم الآلة وأهميته في تحليل البيانات الضخمة
نظرة عامة على خوارزميات التعلم الآلي الشائعة: أشجار القرار، الغابات العشوائية، آلات الدعم النوعية، والشبكات العصبية.
تطبيقات خوارزميات التعلم الآلي في مختلف الصناعات
تنقيب النصوص ومعالجة اللغة الطبيعية
تفسير تنقيب النصوص ومعالجة اللغة الطبيعية في تحليل البيانات الضخمة
تقنيات لاستخراج المعلومات من البيانات النصية غير المهيكلة
دراسات الحالة التي توضح استخدام تقنيات التنقيب في النصوص ومعالجة اللغة الطبيعية
تحليل المشاعر:
فهم تحليل المشاعر ودوره في تحليل البيانات الكبيرة
تقنيات تحليل المشاعر: المبنية على القاموس، المبنية على التعلم الآلي، والمقاربات المختلطة
تطبيقات عملية لتحليل المشاعر في وسائل التواصل الاجتماعي وتقييمات العملاء وأبحاث السوق
تحليل السلاسل الزمنية
مقدمة لتحليل السلاسل الزمنية وأهميته في تحليل البيانات الضخمة
تقنيات لتحليل وتنبؤ البيانات الزمنية المتغيرة
أمثلة حقيقية في استخدام تحليل سلاسل الزمن لتوقع الاتجاهات والأنماط.
التحليل المكاني ونظم المعلومات الجغرافية (نظم المعلومات الجغرافية):
شرح التحليل المكاني ونظم المعلومات الجغرافية في تحليل البيانات الضخمة
تقنيات لتحليل وتصور البيانات الفضائية
تطبيقات التحليل المكاني ونظم المعلومات الجغرافية في التخطيط العمراني والنقل والدراسات البيئية.

™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.

كيف يمكن لرسم مسار العميل أن يفيد عمليتي التجارية؟
تمكن رسم خريطة رحلة العميل الشركات من تحديد الثغرات في تجربة العملاء، مما يسمح لها باتخاذ قرارات مستنيرة حول كيفية تحسين رضا العملاء وولائهم. فهو يساعد المؤسسات في تخصيص منتجاتها وخدماتها وجهود التسويق لتلبية احتياجات العملاء بشكل أفضل.
تمكن رسم خريطة رحلة العميل الشركات من تحديد الثغرات في تجربة العملاء، مما يسمح لها باتخاذ قرارات مستنيرة حول كيفية تحسين رضا العملاء وولائهم. فهو يساعد المؤسسات في تخصيص منتجاتها وخدماتها وجهود التسويق لتلبية احتياجات العملاء بشكل أفضل.
هل تتوفر أدوات أو قوالب لإنشاء خرائط رحلة العميل؟
نعم، هناك أدوات وقوالب متنوعة متاحة لإنشاء خرائط رحلة العملاء. يمكن أن تتراوح هذه الأدوات من تمارين بسيطة بالقلم والورق إلى برامج متخصصة أو منصات عبر الإنترنت. اختيار الأداة المناسبة يتوقف على احتياجات المؤسسة، والموارد المتاحة، ومستوى التعقيد المطلوب لعملية التعيين.
نعم، هناك أدوات وقوالب متنوعة متاحة لإنشاء خرائط رحلة العملاء. يمكن أن تتراوح هذه الأدوات من تمارين بسيطة بالقلم والورق إلى برامج متخصصة أو منصات عبر الإنترنت. اختيار الأداة المناسبة يتوقف على احتياجات المؤسسة، والموارد المتاحة، ومستوى التعقيد المطلوب لعملية التعيين.
ماذا يعنى تحليل البيانات الكبيرة؟
تعني تحليل البيانات الضخمة عملية فحص وتفسير كميات كبيرة من البيانات لكشف الأنماط والاتجاهات والأفكار التي يمكن استخدامها لاتخاذ قرارات تجارية مستنيرة.
تعني تحليل البيانات الضخمة عملية فحص وتفسير كميات كبيرة من البيانات لكشف الأنماط والاتجاهات والأفكار التي يمكن استخدامها لاتخاذ قرارات تجارية مستنيرة.
لماذا تعتبر تحليل البيانات الضخمة مهمة؟
تحليل البيانات الضخمة ضروري لأنه يتيح للمؤسسات الحصول على رؤى قيمة من كميات كبيرة من البيانات التي ستكون مُرهِقة أو مستحيلة لتحليلها وإلا. يمكن لهذه الرؤى مساعدة الشركات في اتخاذ قرارات مبنية على البيانات، وتحسين العمليات، والحصول على فوائد تنافسية.
تحليل البيانات الضخمة ضروري لأنه يتيح للمؤسسات الحصول على رؤى قيمة من كميات كبيرة من البيانات التي ستكون مُرهِقة أو مستحيلة لتحليلها وإلا. يمكن لهذه الرؤى مساعدة الشركات في اتخاذ قرارات مبنية على البيانات، وتحسين العمليات، والحصول على فوائد تنافسية.
ما هي التقنيات المشتركة المستخدمة في تحليل البيانات الضخمة؟
بعض التقنيات الشائعة المستخدمة في تحليل البيانات الضخمة تشمل التنقيب عن البيانات، التعلم الآلي، التحليل الإحصائي، معالجة اللغة الطبيعية والنمذجة التنبؤية. تساهم هذه التقنيات في تحديد الأنماط، وإجراء التنبؤات، وتجميع البيانات، واستخلاص رؤى ذات مغزى من مجموعات بيانات معقدة.
بعض التقنيات الشائعة المستخدمة في تحليل البيانات الضخمة تشمل التنقيب عن البيانات، التعلم الآلي، التحليل الإحصائي، معالجة اللغة الطبيعية والنمذجة التنبؤية. تساهم هذه التقنيات في تحديد الأنماط، وإجراء التنبؤات، وتجميع البيانات، واستخلاص رؤى ذات مغزى من مجموعات بيانات معقدة.

المراجعات

لا توجد مراجعات بعد.

كن أول من يقيم “حقيبة تدريبية دورة مقدمة لتقنيات تحليل البيانات الضخمة”
منتجنا من حقائب التدريب، “مقدمة في تقنيات تحليل البيانات الضخمة”، مصمم لتوفير حقائب شاملة ومثيرة للاهتمام للمدربين لتدريس أساسيات تحليل البيانات الضخمة بفعالية. هذه الدورة مثالية للمدربين الذين يرغبون في تزويد طلابهم بالمهارات اللازمة للتنقل في مجال تحليل البيانات الضخمة المتوسع بشكل مستمر. تتضمن حقائب التدريب دليل المدرب التفصيلي الذي يوضح أهداف الدورة وخطط الدروس واستراتيجيات التدريس المقترحة. سيحصل المدربون أيضًا على مجموعة من العروض التقديمية بتنسيق PowerPoint تم تصميمها بشكل احترافي وتجذب البصر لتعزيز تجربة التعلم لطلابهم. تغطي الدورة مجموعة واسعة من المواضيع، بدءًا من مقدمة في البيانات الضخمة وأهميتها في عصر الرقمية الحالي. ثم سيقوم المدربون بمرافقة طلابهم من خلال مختلف تقنيات جمع البيانات، مثل جلب البيانات من الويب وتعدين البيانات، قبل الانغماس في المفاهيم الأساسية لتنظيف وتجهيز البيانات. لضمان التعلم العملي، سيتاح للمدربين الوصول إلى مجموعة متنوعة من مجموعات البيانات العملية التي يمكن استخدامها في التمارين والواجبات العملية. سيتعلم الطلاب كيفية تطبيق تقنيات تحليل البيانات الضخمة الشائعة، بما في ذلك تصور البيانات والتحليل الإحصائي وخوارزميات التعلم الآلي. واحدة من أبرز ملامح هذه الحقائب التدريبية هو تضمين دراسات الحالة وأمثلة من مختلف الصناعات، مثل التجزئة والرعاية الصحية والمالية. سيتيح هذا للمدربين إشراك طلابهم في سيناريوهات من الواقع العملي، مما سيمكنهم من تطبيق المهارات الجديدة التي اكتسبوها على الحالات العملية. بالإضافة إلى دليل المدرب والعروض التقديمية، سيتلقى المدربون أيضًا حقائب التقييم، بما في ذلك الاختبارات والواجبات العملية، لتقييم تقدم طلابهم طوال الدورة. يمكن تخصيص حقائب التدريب بسهولة، مما يتيح للمدربين تصميمها بما يتناسب مع أسلوب تدريسهم الخاص واحتياجات طلابهم. بصفة عامة، توفر حقائبنا التدريبية “مقدمة في تقنيات تحليل البيانات الضخمة” للمدربين مصدرًا شاملاً لتدريس المهارات الأساسية المطلوبة لتحليل البيانات الضخمة بفعالية. من خلال المحتوى الشيق والأمثلة من الحياة العملية والتمارين التطبيقية، يمكن للمدربين مساعدة طلابهم في أن يصبحوا ماهرين في مجال تحليل البيانات الضخمة في وقت قصير.
نظرة عامة على تقنيات تحليل البيانات الكبيرة
تعريف البيانات الضخمة وأهميتها في عالمنا الحالي
مقدمة للتقنيات المختلفة المستخدمة في تحليل البيانات الضخمة
الفوائد المتعلقة باستخدام تقنيات تحليل البيانات الضخمة.
تقنيات معالجة البيانات:
أهمية تجهيز البيانات في تحليل البيانات الضخمة
التقنيات المشتركة في معالجة البيانات الأولية: تنظيف، إدماج، تحويل وتقليل.
الأدوات والمنصات المتاحة لتهيئة البيانات
تحليل البيانات التجريبي:
مقدمة لتحليل البيانات الاستكشافية وأهميتها
تقنيات لفهم توزيع البيانات والعلاقات والقيم الشاذة
تصوير البيانات باستخدام الرسوم البيانية، الجداول، والمخططات.
تقنيات تعدين البيانات
توضيح التنقيب عن البيانات ودوره في تحليل البيانات الضخمة
نظرة عامة على تقنيات استخراج البيانات المختلفة: التصنيف والتجميع والانحدار وقوانين الارتباط.
أمثلة حقيقية من استخدام تقنيات تنقيب البيانات لتحليل البيانات الضخمة
خوارزميات التعلم الآلي:
مقدمة لتعلم الآلة وأهميته في تحليل البيانات الضخمة
نظرة عامة على خوارزميات التعلم الآلي الشائعة: أشجار القرار، الغابات العشوائية، آلات الدعم النوعية، والشبكات العصبية.
تطبيقات خوارزميات التعلم الآلي في مختلف الصناعات
تنقيب النصوص ومعالجة اللغة الطبيعية
تفسير تنقيب النصوص ومعالجة اللغة الطبيعية في تحليل البيانات الضخمة
تقنيات لاستخراج المعلومات من البيانات النصية غير المهيكلة
دراسات الحالة التي توضح استخدام تقنيات التنقيب في النصوص ومعالجة اللغة الطبيعية
تحليل المشاعر:
فهم تحليل المشاعر ودوره في تحليل البيانات الكبيرة
تقنيات تحليل المشاعر: المبنية على القاموس، المبنية على التعلم الآلي، والمقاربات المختلطة
تطبيقات عملية لتحليل المشاعر في وسائل التواصل الاجتماعي وتقييمات العملاء وأبحاث السوق
تحليل السلاسل الزمنية
مقدمة لتحليل السلاسل الزمنية وأهميته في تحليل البيانات الضخمة
تقنيات لتحليل وتنبؤ البيانات الزمنية المتغيرة
أمثلة حقيقية في استخدام تحليل سلاسل الزمن لتوقع الاتجاهات والأنماط.
التحليل المكاني ونظم المعلومات الجغرافية (نظم المعلومات الجغرافية):
شرح التحليل المكاني ونظم المعلومات الجغرافية في تحليل البيانات الضخمة
تقنيات لتحليل وتصور البيانات الفضائية
تطبيقات التحليل المكاني ونظم المعلومات الجغرافية في التخطيط العمراني والنقل والدراسات البيئية.

™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.

كيف يمكن لرسم مسار العميل أن يفيد عمليتي التجارية؟
تمكن رسم خريطة رحلة العميل الشركات من تحديد الثغرات في تجربة العملاء، مما يسمح لها باتخاذ قرارات مستنيرة حول كيفية تحسين رضا العملاء وولائهم. فهو يساعد المؤسسات في تخصيص منتجاتها وخدماتها وجهود التسويق لتلبية احتياجات العملاء بشكل أفضل.
تمكن رسم خريطة رحلة العميل الشركات من تحديد الثغرات في تجربة العملاء، مما يسمح لها باتخاذ قرارات مستنيرة حول كيفية تحسين رضا العملاء وولائهم. فهو يساعد المؤسسات في تخصيص منتجاتها وخدماتها وجهود التسويق لتلبية احتياجات العملاء بشكل أفضل.
هل تتوفر أدوات أو قوالب لإنشاء خرائط رحلة العميل؟
نعم، هناك أدوات وقوالب متنوعة متاحة لإنشاء خرائط رحلة العملاء. يمكن أن تتراوح هذه الأدوات من تمارين بسيطة بالقلم والورق إلى برامج متخصصة أو منصات عبر الإنترنت. اختيار الأداة المناسبة يتوقف على احتياجات المؤسسة، والموارد المتاحة، ومستوى التعقيد المطلوب لعملية التعيين.
نعم، هناك أدوات وقوالب متنوعة متاحة لإنشاء خرائط رحلة العملاء. يمكن أن تتراوح هذه الأدوات من تمارين بسيطة بالقلم والورق إلى برامج متخصصة أو منصات عبر الإنترنت. اختيار الأداة المناسبة يتوقف على احتياجات المؤسسة، والموارد المتاحة، ومستوى التعقيد المطلوب لعملية التعيين.
ماذا يعنى تحليل البيانات الكبيرة؟
تعني تحليل البيانات الضخمة عملية فحص وتفسير كميات كبيرة من البيانات لكشف الأنماط والاتجاهات والأفكار التي يمكن استخدامها لاتخاذ قرارات تجارية مستنيرة.
تعني تحليل البيانات الضخمة عملية فحص وتفسير كميات كبيرة من البيانات لكشف الأنماط والاتجاهات والأفكار التي يمكن استخدامها لاتخاذ قرارات تجارية مستنيرة.
لماذا تعتبر تحليل البيانات الضخمة مهمة؟
تحليل البيانات الضخمة ضروري لأنه يتيح للمؤسسات الحصول على رؤى قيمة من كميات كبيرة من البيانات التي ستكون مُرهِقة أو مستحيلة لتحليلها وإلا. يمكن لهذه الرؤى مساعدة الشركات في اتخاذ قرارات مبنية على البيانات، وتحسين العمليات، والحصول على فوائد تنافسية.
تحليل البيانات الضخمة ضروري لأنه يتيح للمؤسسات الحصول على رؤى قيمة من كميات كبيرة من البيانات التي ستكون مُرهِقة أو مستحيلة لتحليلها وإلا. يمكن لهذه الرؤى مساعدة الشركات في اتخاذ قرارات مبنية على البيانات، وتحسين العمليات، والحصول على فوائد تنافسية.
ما هي التقنيات المشتركة المستخدمة في تحليل البيانات الضخمة؟
بعض التقنيات الشائعة المستخدمة في تحليل البيانات الضخمة تشمل التنقيب عن البيانات، التعلم الآلي، التحليل الإحصائي، معالجة اللغة الطبيعية والنمذجة التنبؤية. تساهم هذه التقنيات في تحديد الأنماط، وإجراء التنبؤات، وتجميع البيانات، واستخلاص رؤى ذات مغزى من مجموعات بيانات معقدة.
بعض التقنيات الشائعة المستخدمة في تحليل البيانات الضخمة تشمل التنقيب عن البيانات، التعلم الآلي، التحليل الإحصائي، معالجة اللغة الطبيعية والنمذجة التنبؤية. تساهم هذه التقنيات في تحديد الأنماط، وإجراء التنبؤات، وتجميع البيانات، واستخلاص رؤى ذات مغزى من مجموعات بيانات معقدة.

المراجعات

لا توجد مراجعات بعد.

كن أول من يقيم “حقيبة تدريبية دورة مقدمة لتقنيات تحليل البيانات الضخمة”

مميزات الحقيبة

مذكرة المتدرب

دليل المدرب

الأنشطة

نسخة العرض

فيديوهات

الملف التعريفي

تحديث سنة 2023

حقيبة تدريبية دورة مقدمة لتقنيات تحليل البيانات الضخمة

المشاركون في هذا الحقائب التدريبية سيتعلمون أسس تحليل البيانات على قواعد البيانات.

مراجعة

English - العربية

محاضرات تفاعلية

مميزات الحقيبة

مذكرة المتدرب

دليل المدرب

الأنشطة

نسخة العرض

فيديوهات

الملف التعريفي

منتجنا من حقائب التدريب، “مقدمة في تقنيات تحليل البيانات الضخمة”، مصمم لتوفير حقائب شاملة ومثيرة للاهتمام للمدربين لتدريس أساسيات تحليل البيانات الضخمة بفعالية. هذه الدورة مثالية للمدربين الذين يرغبون في تزويد طلابهم بالمهارات اللازمة للتنقل في مجال تحليل البيانات الضخمة المتوسع بشكل مستمر. تتضمن حقائب التدريب دليل المدرب التفصيلي الذي يوضح أهداف الدورة وخطط الدروس واستراتيجيات التدريس المقترحة. سيحصل المدربون أيضًا على مجموعة من العروض التقديمية بتنسيق PowerPoint تم تصميمها بشكل احترافي وتجذب البصر لتعزيز تجربة التعلم لطلابهم. تغطي الدورة مجموعة واسعة من المواضيع، بدءًا من مقدمة في البيانات الضخمة وأهميتها في عصر الرقمية الحالي. ثم سيقوم المدربون بمرافقة طلابهم من خلال مختلف تقنيات جمع البيانات، مثل جلب البيانات من الويب وتعدين البيانات، قبل الانغماس في المفاهيم الأساسية لتنظيف وتجهيز البيانات. لضمان التعلم العملي، سيتاح للمدربين الوصول إلى مجموعة متنوعة من مجموعات البيانات العملية التي يمكن استخدامها في التمارين والواجبات العملية. سيتعلم الطلاب كيفية تطبيق تقنيات تحليل البيانات الضخمة الشائعة، بما في ذلك تصور البيانات والتحليل الإحصائي وخوارزميات التعلم الآلي. واحدة من أبرز ملامح هذه الحقائب التدريبية هو تضمين دراسات الحالة وأمثلة من مختلف الصناعات، مثل التجزئة والرعاية الصحية والمالية. سيتيح هذا للمدربين إشراك طلابهم في سيناريوهات من الواقع العملي، مما سيمكنهم من تطبيق المهارات الجديدة التي اكتسبوها على الحالات العملية. بالإضافة إلى دليل المدرب والعروض التقديمية، سيتلقى المدربون أيضًا حقائب التقييم، بما في ذلك الاختبارات والواجبات العملية، لتقييم تقدم طلابهم طوال الدورة. يمكن تخصيص حقائب التدريب بسهولة، مما يتيح للمدربين تصميمها بما يتناسب مع أسلوب تدريسهم الخاص واحتياجات طلابهم. بصفة عامة، توفر حقائبنا التدريبية “مقدمة في تقنيات تحليل البيانات الضخمة” للمدربين مصدرًا شاملاً لتدريس المهارات الأساسية المطلوبة لتحليل البيانات الضخمة بفعالية. من خلال المحتوى الشيق والأمثلة من الحياة العملية والتمارين التطبيقية، يمكن للمدربين مساعدة طلابهم في أن يصبحوا ماهرين في مجال تحليل البيانات الضخمة في وقت قصير.
نظرة عامة على تقنيات تحليل البيانات الكبيرة
تعريف البيانات الضخمة وأهميتها في عالمنا الحالي
مقدمة للتقنيات المختلفة المستخدمة في تحليل البيانات الضخمة
الفوائد المتعلقة باستخدام تقنيات تحليل البيانات الضخمة.
تقنيات معالجة البيانات:
أهمية تجهيز البيانات في تحليل البيانات الضخمة
التقنيات المشتركة في معالجة البيانات الأولية: تنظيف، إدماج، تحويل وتقليل.
الأدوات والمنصات المتاحة لتهيئة البيانات
تحليل البيانات التجريبي:
مقدمة لتحليل البيانات الاستكشافية وأهميتها
تقنيات لفهم توزيع البيانات والعلاقات والقيم الشاذة
تصوير البيانات باستخدام الرسوم البيانية، الجداول، والمخططات.
تقنيات تعدين البيانات
توضيح التنقيب عن البيانات ودوره في تحليل البيانات الضخمة
نظرة عامة على تقنيات استخراج البيانات المختلفة: التصنيف والتجميع والانحدار وقوانين الارتباط.
أمثلة حقيقية من استخدام تقنيات تنقيب البيانات لتحليل البيانات الضخمة
خوارزميات التعلم الآلي:
مقدمة لتعلم الآلة وأهميته في تحليل البيانات الضخمة
نظرة عامة على خوارزميات التعلم الآلي الشائعة: أشجار القرار، الغابات العشوائية، آلات الدعم النوعية، والشبكات العصبية.
تطبيقات خوارزميات التعلم الآلي في مختلف الصناعات
تنقيب النصوص ومعالجة اللغة الطبيعية
تفسير تنقيب النصوص ومعالجة اللغة الطبيعية في تحليل البيانات الضخمة
تقنيات لاستخراج المعلومات من البيانات النصية غير المهيكلة
دراسات الحالة التي توضح استخدام تقنيات التنقيب في النصوص ومعالجة اللغة الطبيعية
تحليل المشاعر:
فهم تحليل المشاعر ودوره في تحليل البيانات الكبيرة
تقنيات تحليل المشاعر: المبنية على القاموس، المبنية على التعلم الآلي، والمقاربات المختلطة
تطبيقات عملية لتحليل المشاعر في وسائل التواصل الاجتماعي وتقييمات العملاء وأبحاث السوق
تحليل السلاسل الزمنية
مقدمة لتحليل السلاسل الزمنية وأهميته في تحليل البيانات الضخمة
تقنيات لتحليل وتنبؤ البيانات الزمنية المتغيرة
أمثلة حقيقية في استخدام تحليل سلاسل الزمن لتوقع الاتجاهات والأنماط.
التحليل المكاني ونظم المعلومات الجغرافية (نظم المعلومات الجغرافية):
شرح التحليل المكاني ونظم المعلومات الجغرافية في تحليل البيانات الضخمة
تقنيات لتحليل وتصور البيانات الفضائية
تطبيقات التحليل المكاني ونظم المعلومات الجغرافية في التخطيط العمراني والنقل والدراسات البيئية.

™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.

كيف يمكن لرسم مسار العميل أن يفيد عمليتي التجارية؟
تمكن رسم خريطة رحلة العميل الشركات من تحديد الثغرات في تجربة العملاء، مما يسمح لها باتخاذ قرارات مستنيرة حول كيفية تحسين رضا العملاء وولائهم. فهو يساعد المؤسسات في تخصيص منتجاتها وخدماتها وجهود التسويق لتلبية احتياجات العملاء بشكل أفضل.
تمكن رسم خريطة رحلة العميل الشركات من تحديد الثغرات في تجربة العملاء، مما يسمح لها باتخاذ قرارات مستنيرة حول كيفية تحسين رضا العملاء وولائهم. فهو يساعد المؤسسات في تخصيص منتجاتها وخدماتها وجهود التسويق لتلبية احتياجات العملاء بشكل أفضل.
هل تتوفر أدوات أو قوالب لإنشاء خرائط رحلة العميل؟
نعم، هناك أدوات وقوالب متنوعة متاحة لإنشاء خرائط رحلة العملاء. يمكن أن تتراوح هذه الأدوات من تمارين بسيطة بالقلم والورق إلى برامج متخصصة أو منصات عبر الإنترنت. اختيار الأداة المناسبة يتوقف على احتياجات المؤسسة، والموارد المتاحة، ومستوى التعقيد المطلوب لعملية التعيين.
نعم، هناك أدوات وقوالب متنوعة متاحة لإنشاء خرائط رحلة العملاء. يمكن أن تتراوح هذه الأدوات من تمارين بسيطة بالقلم والورق إلى برامج متخصصة أو منصات عبر الإنترنت. اختيار الأداة المناسبة يتوقف على احتياجات المؤسسة، والموارد المتاحة، ومستوى التعقيد المطلوب لعملية التعيين.
ماذا يعنى تحليل البيانات الكبيرة؟
تعني تحليل البيانات الضخمة عملية فحص وتفسير كميات كبيرة من البيانات لكشف الأنماط والاتجاهات والأفكار التي يمكن استخدامها لاتخاذ قرارات تجارية مستنيرة.
تعني تحليل البيانات الضخمة عملية فحص وتفسير كميات كبيرة من البيانات لكشف الأنماط والاتجاهات والأفكار التي يمكن استخدامها لاتخاذ قرارات تجارية مستنيرة.
لماذا تعتبر تحليل البيانات الضخمة مهمة؟
تحليل البيانات الضخمة ضروري لأنه يتيح للمؤسسات الحصول على رؤى قيمة من كميات كبيرة من البيانات التي ستكون مُرهِقة أو مستحيلة لتحليلها وإلا. يمكن لهذه الرؤى مساعدة الشركات في اتخاذ قرارات مبنية على البيانات، وتحسين العمليات، والحصول على فوائد تنافسية.
تحليل البيانات الضخمة ضروري لأنه يتيح للمؤسسات الحصول على رؤى قيمة من كميات كبيرة من البيانات التي ستكون مُرهِقة أو مستحيلة لتحليلها وإلا. يمكن لهذه الرؤى مساعدة الشركات في اتخاذ قرارات مبنية على البيانات، وتحسين العمليات، والحصول على فوائد تنافسية.
ما هي التقنيات المشتركة المستخدمة في تحليل البيانات الضخمة؟
بعض التقنيات الشائعة المستخدمة في تحليل البيانات الضخمة تشمل التنقيب عن البيانات، التعلم الآلي، التحليل الإحصائي، معالجة اللغة الطبيعية والنمذجة التنبؤية. تساهم هذه التقنيات في تحديد الأنماط، وإجراء التنبؤات، وتجميع البيانات، واستخلاص رؤى ذات مغزى من مجموعات بيانات معقدة.
بعض التقنيات الشائعة المستخدمة في تحليل البيانات الضخمة تشمل التنقيب عن البيانات، التعلم الآلي، التحليل الإحصائي، معالجة اللغة الطبيعية والنمذجة التنبؤية. تساهم هذه التقنيات في تحديد الأنماط، وإجراء التنبؤات، وتجميع البيانات، واستخلاص رؤى ذات مغزى من مجموعات بيانات معقدة.

المراجعات

لا توجد مراجعات بعد.

كن أول من يقيم “حقيبة تدريبية دورة مقدمة لتقنيات تحليل البيانات الضخمة”
منتجنا من حقائب التدريب، “مقدمة في تقنيات تحليل البيانات الضخمة”، مصمم لتوفير حقائب شاملة ومثيرة للاهتمام للمدربين لتدريس أساسيات تحليل البيانات الضخمة بفعالية. هذه الدورة مثالية للمدربين الذين يرغبون في تزويد طلابهم بالمهارات اللازمة للتنقل في مجال تحليل البيانات الضخمة المتوسع بشكل مستمر. تتضمن حقائب التدريب دليل المدرب التفصيلي الذي يوضح أهداف الدورة وخطط الدروس واستراتيجيات التدريس المقترحة. سيحصل المدربون أيضًا على مجموعة من العروض التقديمية بتنسيق PowerPoint تم تصميمها بشكل احترافي وتجذب البصر لتعزيز تجربة التعلم لطلابهم. تغطي الدورة مجموعة واسعة من المواضيع، بدءًا من مقدمة في البيانات الضخمة وأهميتها في عصر الرقمية الحالي. ثم سيقوم المدربون بمرافقة طلابهم من خلال مختلف تقنيات جمع البيانات، مثل جلب البيانات من الويب وتعدين البيانات، قبل الانغماس في المفاهيم الأساسية لتنظيف وتجهيز البيانات. لضمان التعلم العملي، سيتاح للمدربين الوصول إلى مجموعة متنوعة من مجموعات البيانات العملية التي يمكن استخدامها في التمارين والواجبات العملية. سيتعلم الطلاب كيفية تطبيق تقنيات تحليل البيانات الضخمة الشائعة، بما في ذلك تصور البيانات والتحليل الإحصائي وخوارزميات التعلم الآلي. واحدة من أبرز ملامح هذه الحقائب التدريبية هو تضمين دراسات الحالة وأمثلة من مختلف الصناعات، مثل التجزئة والرعاية الصحية والمالية. سيتيح هذا للمدربين إشراك طلابهم في سيناريوهات من الواقع العملي، مما سيمكنهم من تطبيق المهارات الجديدة التي اكتسبوها على الحالات العملية. بالإضافة إلى دليل المدرب والعروض التقديمية، سيتلقى المدربون أيضًا حقائب التقييم، بما في ذلك الاختبارات والواجبات العملية، لتقييم تقدم طلابهم طوال الدورة. يمكن تخصيص حقائب التدريب بسهولة، مما يتيح للمدربين تصميمها بما يتناسب مع أسلوب تدريسهم الخاص واحتياجات طلابهم. بصفة عامة، توفر حقائبنا التدريبية “مقدمة في تقنيات تحليل البيانات الضخمة” للمدربين مصدرًا شاملاً لتدريس المهارات الأساسية المطلوبة لتحليل البيانات الضخمة بفعالية. من خلال المحتوى الشيق والأمثلة من الحياة العملية والتمارين التطبيقية، يمكن للمدربين مساعدة طلابهم في أن يصبحوا ماهرين في مجال تحليل البيانات الضخمة في وقت قصير.
نظرة عامة على تقنيات تحليل البيانات الكبيرة
تعريف البيانات الضخمة وأهميتها في عالمنا الحالي
مقدمة للتقنيات المختلفة المستخدمة في تحليل البيانات الضخمة
الفوائد المتعلقة باستخدام تقنيات تحليل البيانات الضخمة.
تقنيات معالجة البيانات:
أهمية تجهيز البيانات في تحليل البيانات الضخمة
التقنيات المشتركة في معالجة البيانات الأولية: تنظيف، إدماج، تحويل وتقليل.
الأدوات والمنصات المتاحة لتهيئة البيانات
تحليل البيانات التجريبي:
مقدمة لتحليل البيانات الاستكشافية وأهميتها
تقنيات لفهم توزيع البيانات والعلاقات والقيم الشاذة
تصوير البيانات باستخدام الرسوم البيانية، الجداول، والمخططات.
تقنيات تعدين البيانات
توضيح التنقيب عن البيانات ودوره في تحليل البيانات الضخمة
نظرة عامة على تقنيات استخراج البيانات المختلفة: التصنيف والتجميع والانحدار وقوانين الارتباط.
أمثلة حقيقية من استخدام تقنيات تنقيب البيانات لتحليل البيانات الضخمة
خوارزميات التعلم الآلي:
مقدمة لتعلم الآلة وأهميته في تحليل البيانات الضخمة
نظرة عامة على خوارزميات التعلم الآلي الشائعة: أشجار القرار، الغابات العشوائية، آلات الدعم النوعية، والشبكات العصبية.
تطبيقات خوارزميات التعلم الآلي في مختلف الصناعات
تنقيب النصوص ومعالجة اللغة الطبيعية
تفسير تنقيب النصوص ومعالجة اللغة الطبيعية في تحليل البيانات الضخمة
تقنيات لاستخراج المعلومات من البيانات النصية غير المهيكلة
دراسات الحالة التي توضح استخدام تقنيات التنقيب في النصوص ومعالجة اللغة الطبيعية
تحليل المشاعر:
فهم تحليل المشاعر ودوره في تحليل البيانات الكبيرة
تقنيات تحليل المشاعر: المبنية على القاموس، المبنية على التعلم الآلي، والمقاربات المختلطة
تطبيقات عملية لتحليل المشاعر في وسائل التواصل الاجتماعي وتقييمات العملاء وأبحاث السوق
تحليل السلاسل الزمنية
مقدمة لتحليل السلاسل الزمنية وأهميته في تحليل البيانات الضخمة
تقنيات لتحليل وتنبؤ البيانات الزمنية المتغيرة
أمثلة حقيقية في استخدام تحليل سلاسل الزمن لتوقع الاتجاهات والأنماط.
التحليل المكاني ونظم المعلومات الجغرافية (نظم المعلومات الجغرافية):
شرح التحليل المكاني ونظم المعلومات الجغرافية في تحليل البيانات الضخمة
تقنيات لتحليل وتصور البيانات الفضائية
تطبيقات التحليل المكاني ونظم المعلومات الجغرافية في التخطيط العمراني والنقل والدراسات البيئية.

™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.

كيف يمكن لرسم مسار العميل أن يفيد عمليتي التجارية؟
تمكن رسم خريطة رحلة العميل الشركات من تحديد الثغرات في تجربة العملاء، مما يسمح لها باتخاذ قرارات مستنيرة حول كيفية تحسين رضا العملاء وولائهم. فهو يساعد المؤسسات في تخصيص منتجاتها وخدماتها وجهود التسويق لتلبية احتياجات العملاء بشكل أفضل.
تمكن رسم خريطة رحلة العميل الشركات من تحديد الثغرات في تجربة العملاء، مما يسمح لها باتخاذ قرارات مستنيرة حول كيفية تحسين رضا العملاء وولائهم. فهو يساعد المؤسسات في تخصيص منتجاتها وخدماتها وجهود التسويق لتلبية احتياجات العملاء بشكل أفضل.
هل تتوفر أدوات أو قوالب لإنشاء خرائط رحلة العميل؟
نعم، هناك أدوات وقوالب متنوعة متاحة لإنشاء خرائط رحلة العملاء. يمكن أن تتراوح هذه الأدوات من تمارين بسيطة بالقلم والورق إلى برامج متخصصة أو منصات عبر الإنترنت. اختيار الأداة المناسبة يتوقف على احتياجات المؤسسة، والموارد المتاحة، ومستوى التعقيد المطلوب لعملية التعيين.
نعم، هناك أدوات وقوالب متنوعة متاحة لإنشاء خرائط رحلة العملاء. يمكن أن تتراوح هذه الأدوات من تمارين بسيطة بالقلم والورق إلى برامج متخصصة أو منصات عبر الإنترنت. اختيار الأداة المناسبة يتوقف على احتياجات المؤسسة، والموارد المتاحة، ومستوى التعقيد المطلوب لعملية التعيين.
ماذا يعنى تحليل البيانات الكبيرة؟
تعني تحليل البيانات الضخمة عملية فحص وتفسير كميات كبيرة من البيانات لكشف الأنماط والاتجاهات والأفكار التي يمكن استخدامها لاتخاذ قرارات تجارية مستنيرة.
تعني تحليل البيانات الضخمة عملية فحص وتفسير كميات كبيرة من البيانات لكشف الأنماط والاتجاهات والأفكار التي يمكن استخدامها لاتخاذ قرارات تجارية مستنيرة.
لماذا تعتبر تحليل البيانات الضخمة مهمة؟
تحليل البيانات الضخمة ضروري لأنه يتيح للمؤسسات الحصول على رؤى قيمة من كميات كبيرة من البيانات التي ستكون مُرهِقة أو مستحيلة لتحليلها وإلا. يمكن لهذه الرؤى مساعدة الشركات في اتخاذ قرارات مبنية على البيانات، وتحسين العمليات، والحصول على فوائد تنافسية.
تحليل البيانات الضخمة ضروري لأنه يتيح للمؤسسات الحصول على رؤى قيمة من كميات كبيرة من البيانات التي ستكون مُرهِقة أو مستحيلة لتحليلها وإلا. يمكن لهذه الرؤى مساعدة الشركات في اتخاذ قرارات مبنية على البيانات، وتحسين العمليات، والحصول على فوائد تنافسية.
ما هي التقنيات المشتركة المستخدمة في تحليل البيانات الضخمة؟
بعض التقنيات الشائعة المستخدمة في تحليل البيانات الضخمة تشمل التنقيب عن البيانات، التعلم الآلي، التحليل الإحصائي، معالجة اللغة الطبيعية والنمذجة التنبؤية. تساهم هذه التقنيات في تحديد الأنماط، وإجراء التنبؤات، وتجميع البيانات، واستخلاص رؤى ذات مغزى من مجموعات بيانات معقدة.
بعض التقنيات الشائعة المستخدمة في تحليل البيانات الضخمة تشمل التنقيب عن البيانات، التعلم الآلي، التحليل الإحصائي، معالجة اللغة الطبيعية والنمذجة التنبؤية. تساهم هذه التقنيات في تحديد الأنماط، وإجراء التنبؤات، وتجميع البيانات، واستخلاص رؤى ذات مغزى من مجموعات بيانات معقدة.

المراجعات

لا توجد مراجعات بعد.

كن أول من يقيم “حقيبة تدريبية دورة مقدمة لتقنيات تحليل البيانات الضخمة”

منتجات ذات صلة

هذا المواد التدريبية مصممة لتوفير فهم شامل لأداة Power BI لإنشاء تقارير مرتبة العناصر، مما يسمح للمستخدمين بإنشاء تقارير جدولية ومرتبة في Power BI. يشمل جميع المفاهيم والتقنيات اللازمة لبناء التقارير بفعالية، على غرار خدمات تقارير SQL Server (SSRS).

المادة التدريبية هي دورة شاملة مصممة للمبتدئين لتعلم مجال الدفعات. تغطي مواضيع أساسية مثل أنظمة الدفع وتحويل الأموال الإلكترونية ومعالجة الدفعات والأمان. توفر المادة معرفة متعمقة وإرشادات عملية لفهم تفاصيل صناعة الدفعات.

(PMO) ومفهوم P3O (مكتب المشروعات والبرامج والمحفظة). يقدم هذا المواد التدريبية نظرة عامة على الأدوار والمسؤوليات لمكتب إدارة المشروعات، بالإضافة إلى الفوائد التي يمكن أن يجلبها للمنظمة. كما يتناول مفهوم P3O وكيف يمكن أن يساعد في إدارة المشاريع والبرامج والمحافظ بفاعلية. مناسب للأفراد والمنظمات الساعية إلى إنشاء أو تحسين وظائف مكتب إدارة المشروعات.

المشاركون في هذا الحقائب التدريبية سيتعلمون أسس تحليل البيانات على قواعد البيانات.

المشاركون في هذا الحقائب التدريبية سيتعلمون أسس تحليل البيانات على قواعد البيانات.

حقيبة تدريبية دورة مقدمة لتقنيات تحليل البيانات الضخمة