دورة تدريبية عبر الإنترنت في مجال علوم البيانات لمحترفي الأعمال

تعلن منصة Edx عن دورة تدريبية عبر الإنترنت في مجال علوم البيانات لمحترفي الأعمال.

عن الدورة:

• ستوفر لك هذه الدورة المعرفة الأساسية للتميز بمجال علوم البيانات سواء كنت تتطلع إلى دخول مجال علوم البيانات، أو تحسين مهارات تحليل الأعمال، أو تطبيق تقنيات التعلم الآلي لحل تحديات الأعمال.
• ستقدم الدورة أيضًا رحلة شاملة عبر أساسيات التحليل الإحصائي والتعلم الآلي واتخاذ القرارات التجارية.
• ستكون قادرًا بحلول نهاية هذه الدورة على الاستفادة من الإحصاءات وتقنيات علوم البيانات ونماذج التعلم الآلي لاستخراج رؤى من البيانات، مما يتيح اتخاذ قرارات أفضل ونموًا استراتيجيًا لأي عمل تجاري.

ستتعلم كلاً مما يلي من خلال هذه الدورة:

• التعلم الإحصائي مقابل التعلم الآلي حيث ستبدأ بالأساسيات من خلال فهم الاختلافات الرئيسية بين التعلم الإحصائي والتعلم الآلي. يركز التعلم الإحصائي على فهم العلاقات داخل البيانات، بينما يركز التعلم الآلي على التنبؤ والأتمتة. ستتعلم متى وكيف تطبق كل طريقة على سيناريوهات العمل، وبناء أساس قوي لتحليل البيانات المتقدم.
• فهم لأنواع البيانات وتوزيعاتها ففي علم البيانات، يعد فهم أنواع البيانات التي تعمل بها أمرًا بالغ الأهمية. ستتعرف على أنواع مختلفة من البيانات، بما في ذلك البيانات المستمرة والفئوية، وكيفية تطبيق الأساليب الإحصائية الصحيحة على كل منها. ستستكشف مفاهيم مهمة مثل التوزيع الطبيعي، وتوزيع بواسون، والتوزيع الموحد - وهي ضرورية لإجراء تحليل دقيق للبيانات والتنبؤات.
• الاحتمالية وقرارات العمل. تعد الاحتمالية هي حجر الزاوية في علم البيانات والتعلم الآلي. سيعلمك هذا القسم كيفية استخدام الاحتمالية لحساب المخاطر وتقييم النتائج المحتملة واتخاذ قرارات العمل الاستراتيجية. ستتعمق في النماذج الحتمية والاحتمالية، وكلاهما ضروري لاتخاذ القرارات في ظل ظروف غير مؤكدة. يساعد فهم الاحتمالية الشركات على التنبؤ بالاتجاهات وتحسين الاستراتيجيات والحد من المخاطر.
• الإحصاءات الاستدلالية واختبار الفرضيات. تتيح لك الإحصاءات الاستدلالية إجراء تنبؤات حول مجموعة سكانية استنادًا إلى بيانات العينة. في هذه الوحدة، ستتقن المفاهيم الأساسية مثل اختبار الفرضيات الصفرية والفرضيات البديلة. ستتعلم كيفية تطبيق اختبارات مربع كاي وتحليل التباين (ANOVA) لتحليل العلاقات داخل بياناتك واستخلاص استنتاجات قابلة للتنفيذ - وهو أمر حيوي لتحليل الأعمال وتحسين المنتج.
• تحليل الانحدار للنمذجة التنبؤية. يعد تحليل الانحدار أحد أكثر التقنيات استخدامًا في علم البيانات وتحليل الأعمال. ستستكشف الانحدار الخطي، وتتعلم كيفية نمذجة العلاقات بين المتغيرات والتنبؤ بالنتائج المستقبلية. هذه المهارة مفيدة بشكل خاص في مجالات مثل التسويق وتوقع المبيعات والتنبؤ بسلوك العملاء. من خلال تفسير مخططات التشتت وقيم R-squared، ستكتسب فهمًا قويًا للنمذجة التنبؤية في سياق الأعمال.
• تحليل المجموعات لتقسيم السوق، يعد تحليل المجموعات في مجال علوم البيانات والتعلم الآلي تقنية قوية لتحديد الأنماط في مجموعات البيانات الكبيرة. ستعلمك هذه الدورة كيفية تطبيق التجميع باستخدام طريقة K-means وتقنيات التجميع الأخرى لتقسيم الأسواق وتصنيف بيانات العملاء وتخصيص استراتيجياتك لمجموعات محددة. يسمح تقسيم السوق من خلال التحليل القائم على البيانات للشركات بتحسين جهودها التسويقية وتطوير المنتجات بناءً على احتياجات العملاء المحددة.
• تحليل السلاسل الزمنية والتنبؤ. يعد التنبؤ جزءًا أساسيًا من تحليل الأعمال. من خلال تحليل السلاسل الزمنية، ستتعلم كيفية التنبؤ بالاتجاهات المستقبلية، مثل المبيعات أو طلب العملاء أو الأداء المالي. تغطي هذه الوحدة طرقًا رئيسية مثل ARIMA (متوسط التحرك المتكامل الانحداري التلقائي) وطريقة هولت وطريقة وينتر. يتم استخدام التنبؤ بالسلاسل الزمنية على نطاق واسع في التمويل والتسويق والعمليات لاتخاذ قرارات تجارية مستنيرة بناءً على البيانات التاريخية.
• خوارزميات التعلم الآلي للأعمال. نظرًا لاعتماد الشركات بشكل متزايد على التعلم الآلي، فإن فهم الخوارزميات الرئيسية أمر ضروري. ستستكشف خوارزميات مثل التجميع باستخدام طريقة K-means، وتحليل الانحدار، والمزيد، والتي تُستخدم عادةً في علم البيانات لحل مشكلات الأعمال في العالم الحقيقي. ستتعلم كيفية تنفيذ هذه النماذج لتحسين العمليات، وأتمتة عملية اتخاذ القرار، وخلق القيمة في مؤسستك.
• الذكاء الاصطناعي، والتعلم الآلي، والتعلم العميق. في العصر الرقمي، غالبًا ما تُستخدم مصطلحات الذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم الآلي (ML) والتعلم العميق (DL) بالتبادل، لكنها تمثل جوانب مختلفة من علم البيانات والأتمتة. تزيل هذه الدورة الغموض عن هذه المفاهيم، وتوضح لك كيف ترتبط وكيف تعمل معًا لإنشاء أنظمة أكثر ذكاءً.
• يشير الذكاء الاصطناعي (AI) إلى المفهوم الأوسع للآلات القادرة على تنفيذ المهام بطريقة نعتبرها "ذكية". ويشمل أي شيء من نماذج التعلم الآلي إلى الأنظمة القائمة على القواعد التي يمكنها محاكاة عملية اتخاذ القرار البشري.
• التعلم الآلي (ML) هو مجموعة فرعية من الذكاء الاصطناعي تركز على الخوارزميات التي تسمح للآلات بالتعلم من البيانات وتحسين أدائها بمرور الوقت. في هذه الدورة، ستكتسب خبرة عملية في خوارزميات التعلم الآلي مثل الانحدار وتجميع K-means لحل مشاكل الأعمال في العالم الحقيقي.
• التعلم العميق (DL) هو تخصص آخر من التعلم الآلي، والذي يركز على الخوارزميات المسماة الشبكات العصبية المستوحاة من الدماغ البشري. أصبح التعلم العميق عامل تغيير في مجالات مثل التعرف على الصور ومعالجة اللغة الطبيعية وعمليات اتخاذ القرار المعقدة. من خلال فهم كيفية تفاعل الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي والتعلم العميق، ستكون مستعدًا بشكل أفضل للاستفادة من هذه التقنيات لحل تحديات الأعمال المعقدة، ودفع الأتمتة، وفتح فرص جديدة في اتخاذ القرارات القائمة على البيانات. يسلط هذا القسم من الدورة الضوء على التطبيقات العملية للذكاء الاصطناعي في الأعمال الحديثة، من تحسين تجارب العملاء إلى تحسين الكفاءة التشغيلية.
• التصور المرئي للبيانات للتواصل الفعال. تعتبر إحدى أهم الخطوات في عملية تحليل البيانات هي توصيل الأفكار التي اكتسبتها. في هذه الوحدة، ستستكشف تقنيات التصور المرئي للبيانات التي تحول البيانات المعقدة إلى أفكار واضحة وقابلة للتنفيذ. من خلال استخدام أدوات مثل مخططات التشتت وخرائط الحرارة والمخططات المالية، ستتعلم كيفية تقديم البيانات بشكل فعال لكل من الجمهور الفني وغير الفني. لا يجعل التصور المرئي للبيانات البيانات أسهل في الفهم فحسب، بل يمكّن أيضًا صناع القرار من فهم النتائج الرئيسية بشكل سريع. في عالم اليوم القائم على البيانات، تعد القدرة على تقديم البيانات بطريقة مؤثرة بنفس أهمية تحليلها.
• ستستكشف أيضًا تقنيات التصور التفاعلي الأكثر تقدمًا، والتي تسمح للمستخدمين بالتفاعل مع البيانات في الوقت الفعلي، مما يضيف طبقة من العمق إلى سرد البيانات الخاص بك. سواء كنت تعمل مع بيانات السلاسل الزمنية أو تقوم بتحليلات مالية، فإن القدرة على تقديم البيانات بصريًا هي مهارة يمكن أن تدفع قرارات العمل إلى الأمام.
• التحليلات الوصفية حيث تعد التحليلات الوصفية هي الخطوة الأخيرة في عملية التحليلات، حيث تقدم توصيات قابلة للتنفيذ بناءً على تحليل البيانات. في هذا القسم، ستتعلم كيفية تحديد النماذج المناسبة لحل مشاكل الأعمال المحددة وكيفية تطبيق التحليلات الوصفية في سيناريوهات العالم الحقيقي. يتجاوز هذا النهج التوقعات، ويساعدك في تحديد أفضل مسار للعمل بناءً على رؤى البيانات الخاصة بك.
• ستطبق تقنيات علم البيانات والتعلم الآلي على مشاكل الأعمال في العالم الحقيقي. على سبيل المثال، ستتعلم كيفية:
  • استخدام تحليل الانحدار للتنبؤ بالمبيعات المستقبلية بناءً على البيانات التاريخية.
  • تنفيذ تحليل المجموعة لتقسيم العملاء وتطوير استراتيجيات تسويق مخصصة.
  • تطبيق تحليل السلاسل الزمنية للتنبؤ بطلب المنتج وتحسين إدارة المخزون.
  • ستضمن لك هذه التطبيقات العملية أنك لا تتعلم الأسس النظرية فحسب، بل تكتسب خبرة عملية تساعدك على التفوق في حياتك المهنية.

للتقديم على هذه الدورة، اضغط هنا، ثم قم بإنشاء حساب على المنصة واختر مسارك عند التسجيل في الدورة من هنا.

اقرأ أيضًا: ما هي مهارات التشبيك Networking Skills وكيف نطورها؟

اطّلع على المزيد من فرص التطوع 

اطّلع أيضًا على فرص عمل في مصر المتاحة على فرصة