البرنامج المتكامل في تحليل البيانات وجودتها

الكود

1427

تاريخ الانعقاد

2025-08-24

تاريخ الانتهاء

2025-08-28

مدينة الانعقاد

بانكوك

رسوم الدورة

4950 $

لغة الإنعقاد

العربية

عدد الحضور

1-15

مكان الانعقاد

Hotel Meeting Room

تبليغ عن رابط لا يعمل

زودنا بالتفاصيل الخاصة بك وسيقوم فريق العمل بالتواصل معك

أرسل لصديق

الرجاء تعبئة جميع الحقول ادناه وسيتم ارسال رابط الى البريد الالكتروني الخاص بكم عند الضغط عليه يتم تحويلكم الى صفحة تحميل البروشور اليا

الاسم

رقم الهاتف المحمول

البريد الالكتروني

الرجاء تعبئة جميع الحقول ادناه وسيتم ارسال رابط الى البريد الالكتروني الخاص بكم عند الضغط عليه يتم تحويلكم الى صفحة الطباعة اليا

الاسم

رقم الهاتف المحمول

البريد الالكتروني

مقدمة البرنامج التدريبي

تحليلات البيانات الكبيرة هو استخدام لتقنيات تحليلية متقدمة مقابل فئات البيانات الكبيرة والمتنوعة التي تتضمن بيانات مهيكلة وشبه مهيكلة وغير مهيكلة، من مصادر مختلفة، وبأحجام مختلفة من تيرابايت الى زيتابايت. البيانات الكبيرة هي مصطلح يتم تطبيقه على فئات البيانات التي يتعدى حجمها أو نوعها القدرة التقليدية لقواعد البيانات العلاقية على التقاط وادارة وتشغيل البيانات بوقت استجابة منخفض. البيانات الكبيرة يكون لها واحدة أو أكثر من الخصائص التالية: حجم كبير أو سرعة عالية أو تنوع كبير. يعمل الذكاء الاصطناعي والأجهزة المحمولة وانترنت الأشياء على زيادة تعقيد البيانات من خلال أشكال ومصادر بيانات جديدة. فعلى سبيل المثال، تأتي البيانات الكبيرة من أجهزة الاستشعار، والأجهزة، وملفات الفيديو/الصوتية، والشبكات، وملفات السجلات، وتطبيقات المعاملات، وشبكة الانترنت، ووسائل التواصل الاجتماعي - والكثير منها يتم انشائه في الزمن الفعلي وعلى نطاق واسع للغاية. يسمح تحليل البيانات الكبيرة للمحللين والباحثين ومستخدمي الأعمال باتخاذ قرارات أفضل وأسرع باستخدام بيانات لم يكن يمكن الوصول اليها أو استخدامها من قبل. يمكن للشركات استخدام أساليب التحليل المتقدمة مثل تحليل النص، والتعلم الآلي، والتحليلات التنبؤية، واستخراج البيانات، والاحصاءات ومعالجة اللغات الطبيعية للحصول على احصائيات ورؤى جديدة من مصادر البيانات التي لم يتم استغلالها من قبل بشكل مستقل أو مع بيانات المؤسسة الحالية.

أهداف البرنامج التدريبي:

فهم وجهة نظر النماذج الأساسية في R / Python
معرفة أساليب التعامل مع البيانات المفقودة
معرفة تقنيات الحد من البيانات وتحسين جودتها

المحتوى العلمي للبرنامج التدريبي:

تحليل المكونات الرئيسية
- إعادة قياس المكونات الرئيسية
- اختيار عدد المكونات
- درجات المكون
تحليل العوامل
- استخراج وتحليل العامل المشترك
- دوران العامل و درجات العامل
نماذج نظرية استجابة المادة
- نماذج السمة الكامنة و وظيفة استجابة البند
- نماذج IRT اللوجستية والعادية وتفسير مقياس درجة IRT
نماذج المعادلة الهيكلية و نماذج المسار
- رسوم المسار البيانية
- المعادلات الهيكلية وتصميم SEMs
- التحليل العاملي التوكيدي
- نماذج الطبقة الكامنة
نظام المجموعة والتحليل العنقودي وقواعد الارتباط وتحسين الجودة
- التصنيف في العلوم الاجتماعية
- المجموعات الهرمية؛ خوارزمية التجميع k-means
- التجميع القائم على النموذج
- تصور النتائج التجميعية
- الية التطوير وتحسين الجودة
البيانات المفقودة
- آليات توليد البيانات المفقودة
- التضمين المتعدد
- نماذج النمط المختلط
- البيانات المفقودة بطريقة غير عشوائية
- البيانات المفقودة في الدراسات الطولية
- حالات وورش عملية وتطبيقية
- تقييم وختام البرنامج التدريبي

للاطلاع على منهيجة التدريب فضلا اضغط هنا
للاطلاع على سياسة التسجيل والدفع والإلغاء فضلا اضغط هنا
للاطلاع على شروط واحكام اماكن انعقاد البرامج التدريبية فضلا اضغط هنا

الجودة الاوروبية للتدريب والاستشارات حاصلة على شهادة

ISO 9001-2015

برامج ودورات تقنية المعلومات والاتصالات

البرامج والدورات التدريبية

الدورات الأكثر مشاهدة

الدورات المقترحة

البرنامج المتكامل في تحليل البيانات وجودتها

مقدمة البرنامج التدريبي

أهداف البرنامج التدريبي:

المحتوى العلمي للبرنامج التدريبي:

مواعيد اخرى للدورة

التخصصات

روابط أخرى

ابحث بالموقع

القائمة البريدية

طرق الدفع

المدن

اتصل بنا