التقنيات المُتقدمة في تحليل البيانات

معلومات الدورة

المدة : 1 أسبوع

المدينة: كوالا لامبور

النوع: في الغرفة الصفية

التواريخ المتاحة

  • Jan-13-2025

    كوالا لامبور

  • Feb-10-2025

    كوالا لامبور

  • Mar-10-2025

    كوالا لامبور

  • Apr-14-2025

    كوالا لامبور

  • May-12-2025

    كوالا لامبور

  • June-09-2025

    كوالا لامبور

  • July-14-2025

    كوالا لامبور

  • Aug-11-2025

    كوالا لامبور

  • Sep-08-2025

    كوالا لامبور

  • Oct-13-2025

    كوالا لامبور

  • Dec-08-2025

    كوالا لامبور

التواريخ في بلدان أخرى

  • Dec-30-2024

    القاهرة

  • Jan-06-2025

    برشلونة

  • Jan-06-2025

    دبي

  • Jan-13-2025

    إسطنبول

  • Jan-20-2025

    باريس

  • Jan-20-2025

    القاهرة

  • Jan-27-2025

    امستردام

  • Jan-27-2025

    لندن

  • Feb-03-2025

    برشلونة

  • Feb-03-2025

    دبي

  • Feb-10-2025

    إسطنبول

  • Feb-17-2025

    القاهرة

  • Feb-17-2025

    باريس

  • Feb-24-2025

    لندن

  • Feb-24-2025

    امستردام

  • Mar-03-2025

    دبي

  • Mar-03-2025

    برشلونة

  • Mar-10-2025

    إسطنبول

  • Mar-17-2025

    القاهرة

  • Mar-17-2025

    باريس

  • Mar-24-2025

    لندن

  • Mar-24-2025

    امستردام

  • Apr-07-2025

    دبي

  • Apr-07-2025

    برشلونة

  • Apr-14-2025

    إسطنبول

  • Apr-21-2025

    القاهرة

  • Apr-21-2025

    باريس

  • Apr-28-2025

    لندن

  • Apr-28-2025

    امستردام

  • May-05-2025

    برشلونة

  • May-05-2025

    دبي

  • May-12-2025

    إسطنبول

  • May-19-2025

    القاهرة

  • May-19-2025

    باريس

  • May-26-2025

    امستردام

  • May-26-2025

    لندن

  • June-02-2025

    دبي

  • June-02-2025

    برشلونة

  • June-09-2025

    إسطنبول

  • June-16-2025

    باريس

  • June-16-2025

    القاهرة

  • June-23-2025

    امستردام

  • June-30-2025

    لندن

  • June-30-2025

    برشلونة

  • June-30-2025

    دبي

  • July-07-2025

    دبي

  • July-07-2025

    برشلونة

  • July-14-2025

    إسطنبول

  • July-21-2025

    القاهرة

  • July-21-2025

    باريس

  • July-28-2025

    لندن

  • July-28-2025

    امستردام

  • Aug-04-2025

    دبي

  • Aug-04-2025

    برشلونة

  • Aug-11-2025

    إسطنبول

  • Aug-18-2025

    باريس

  • Aug-18-2025

    القاهرة

  • Aug-25-2025

    لندن

  • Aug-25-2025

    امستردام

  • Sep-01-2025

    برشلونة

  • Sep-01-2025

    دبي

  • Sep-08-2025

    إسطنبول

  • Sep-15-2025

    القاهرة

  • Sep-15-2025

    باريس

  • Sep-22-2025

    امستردام

  • Sep-29-2025

    برشلونة

  • Sep-29-2025

    دبي

  • Sep-29-2025

    لندن

  • Oct-06-2025

    برشلونة

  • Oct-06-2025

    دبي

  • Oct-13-2025

    إسطنبول

  • Oct-20-2025

    باريس

  • Oct-20-2025

    القاهرة

  • Oct-27-2025

    لندن

  • Oct-27-2025

    امستردام

  • Nov-03-2025

    برشلونة

  • Nov-03-2025

    دبي

  • Nov-17-2025

    باريس

  • Nov-17-2025

    القاهرة

  • Nov-24-2025

    امستردام

  • Nov-24-2025

    لندن

  • Dec-01-2025

    برشلونة

  • Dec-01-2025

    دبي

  • Dec-08-2025

    إسطنبول

  • Dec-15-2025

    القاهرة

  • Dec-15-2025

    باريس

  • Dec-22-2025

    امستردام

  • Dec-29-2025

    دبي

  • Dec-29-2025

    برشلونة

  • Dec-29-2025

    لندن

تفاصيل الدورة

مخطط الدورة

دورة 5 أيام

تحليل البيانات الاستكشافية

  • مقدمة في تحليل البيانات الاستكشافية (EDA)
  • تقنيات تصور البيانات واستكشافها
  • مقاييس النزعة المركزية والتشتت والارتباط
  • الكشف عن القيمة الشاذة ومعرفة كيفية التعامل معها
  • تدريبات عملية باستخدام مكتبات لغة بايثون (Python) مثل Pandas وMatplotlib وSeaborn

التعلم الآلي لتحليل البيانات

  • مقدمة إلى خوارزميات التعلم الآلي (ML).
  • التعلم الخاضع للإشراف: الانحدار، التصنيف، شجرة القرار، الغابات العشوائية
  • التعلم غير الخاضع للإشراف: التجميع، والحد من الأبعاد
  • التحقق المتقاطع وضبط المعلمة الفائقة
  • تدريبات عملية باستخدام مكتبات لغة بايثون (Python) مثل Scikit-learn وKeras

تحليل السلاسل الزمنية

  • مقدمة في بيانات السلاسل الزمنية
  • تحليل السلاسل الزمنية وتحليل الاتجاه
  • تحليل الموسمية والدورية
  • نماذج الانحدار الذاتي المتكامل والمتوسط المتحرك (ARIMA).
  • تدريبات عملية باستخدام مكتبات لغة بايثون (Python) مثل Statsmodels

تحليل بيانات بايزي

  • مقدمة في إحصاء بايزي
  • نظرية بايز والتوزيعات الاحتمالية
  • النمذجة والاستدلال البايزي
  • أساليب سلسلة ماركوف مونتي كارلو (MCMC).
  • تدريبات عملية باستخدام مكتبات لغة بايثون (Python) مثل PyMC3 وStan

تحليلات البيانات الضخمة

  • مقدمة في البيانات الضخمة والحوسبة الموزعة
  • MapReduce والنظام البيئي (هدوب - Hadoop)
  • أباتشي سبارك (Apache Spark)  و Spark SQL
  • التعلم الآلي على البيانات الضخمة: Spark MLlib
  • تدريبات عملية باستخدام أدوات مثل Hadoop وSpark وDatabricks

الفيديو الخاص بالدورة