دورة علوم البيانات الضخمة وبناء النماذج التنبؤية

تعتبر هذه الدورة البرنامج التدريبي الأكثر شمولية في مجال تحليل البيانات الضخمة والذكاء الاصطناعي، حيث تهدف إلى تزويد المتخصصين بالمعارف والمهارات التقنية المتقدمة للتعامل مع أعقد التحديات التحليلية باستخدام منصة (SAS Viya) وأحدث التقنيات الإحصائية. تعتمد الدورة على المنهج الرسمي لشركة (SAS) الخاص بمتطلبات عالم البيانات (SAS Certified Data Scientist)، والذي يدمج بين علم البيانات المتقدم، وهندسة ومعالجة البيانات، وخوارزميات التعلم الآلي، لتمكين المشاركين من تحويل مجموعات البيانات المعقدة إلى قرارات تشغيلية واستراتيجية ذات قيمة مؤسسية مضافة.

تنويه هام: يحصل المتدرب عند إتمام الدورة التدريبية على شهادة حضور صادرة عن المركز. وتهدف الدورة إلى تأهيل المتدربين لاجتياز اختبار عالم بيانات معتمد من ساس (SAS Certified Data Scientist)، من خلال شرح المنهج الرسمي المعتمد وإعدادهم للحصول على شهادة عالم بيانات معتمد (SAS Certified Data Scientist). ويُرجى العلم أن دور المركز يقتصر على تقديم التدريب والتأهيل فقط، ولا يُعد جهة معتمدة لعقد الاختبارات أو منح الشهادات الدولية نيابةً عن شركة ساس (SAS Institute)، حيث تخضع إجراءات الاختبار وإصدار الشهادة للجهة المختصة بذلك. كذلك يمكنك بعد دراسة المنهج التدرب على حل أسئلة الاختبار الرسمي من خلال دورة الإعداد لاختبار عالم بيانات للحصول على شهادة عالم بيانات معتمد (SAS Certified Data Scientist) من شركة SAS.

أهداف الدورة

• تأسيس المعرفة المتقدمة بإدارة وتنظيم وهندسة البيانات الضخمة (Big Data Curation) وتجهيزها للتحليلات الإحصائية.
• تمكين المشاركين من بناء النماذج التنبؤية (Predictive Modeling) باستخدام تقنيات الانحدار والتحليل متعدد المتغيرات.
• شرح وتطبيق خوارزميات التعلم الآلي (Machine Learning) الحديثة بما يشمل الأشجار القرارية، والغابات العشوائية، والشبكات العصبية.
• تعزيز مهارات التصور التحليلي المتقدم (Visual Analytics) وبناء لوحات التحكم التفاعلية لعرض النتائج بوضوح لأصحاب المصلحة.
• تطبيق استراتيجيات إدارة دورة حياة النماذج التحليلية ونشرها (Model Deployment) بكفاءة في بيئات العمل الحية.
• إتقان الدمج والربط البرمجي بين بيئة (SAS) واللغات مفتوحة المصدر مثل (Python) و (R) لتنفيذ التحليلات الهجينة.

المحتوى التدريبي التفصيلي

الوحدة 1: تنظيم ومعالجة وهندسة البيانات الضخمة (Big Data Curation and Management)

• إدارة البيانات الضخمة (SAS Data Management): الربط مع مصادر البيانات المتنوعة ومنصات تخزين البيانات الضخمة (Hadoop & NoSQL).
• تنظيف وتحويل البيانات برمجياً (Data Cleaning & Transformation): معالجة القيم المفقودة والبيانات الشاذة وإعادة تشكيل المتغيرات بلغة (SAS).
• الاستعلام والمعالجة المتقدمة (Advanced PROC SQL): بناء الاستعلامات المعقدة ودمج الجداول الكبيرة وتحسين كفاءة المعالجة اللحظية.
• حوكمة وجودة البيانات (Data Quality & Profiling): تقييم مستويات جودة البيانات وتطبيق قواعد التدقيق لضمان دقة مدخلات النمذجة.
• التدريب العملي والتقييم: حل تمارين وأسئلة تطبيقية على استيراد، وتنظيف، وتجهيز مجموعات البيانات الضخمة للتحليل.

الوحدة 2: التحليلات المتقدمة والنمذجة الإحصائية التنبؤية (Advanced Analytics & Statistical Modeling)

• الإحصاء الاستدلالي واختبار الفرضيات (Inferential Statistics): دراسة التوزيعات الاحتمالية والتحقق من الفرضيات الإحصائية الأساسية.
• نماذج الانحدار الخطي واللوجستي (Linear & Logistic Regression): بناء النماذج التفسيرية والتنبؤية وفحص جودة الملاءمة وتفسير المعاملات.
• تحليل السلاسل الزمنية (Time Series Analysis): نمذجة البيانات المتسلسلة زمنياً والتنبؤ بالاتجاهات المستقبلية والمواسم المتكررة.
• تقليص الأبعاد واختيار المتغيرات (Feature Selection & PCA): استخدام تحليل المكونات الرئيسية وأساليب اختيار المتغيرات المؤثرة لرفع دقة النماذج.
• التدريب العملي والتقييم: حل تمارين وأسئلة تطبيقية على بناء وتقييم نماذج الانحدار والسلاسل الزمنية الإحصائية.

الوحدة 3: خوارزميات التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي (Machine Learning and Artificial Intelligence)

• التعلم الآلي الخاضع للإشراف (Supervised Learning): تطبيق خوارزميات الأشجار القرارية (Decision Trees)، والغابات العشوائية، و(Gradient Boosting).
• التعلم غير الخاضع للإشراف (Unsupervised Learning): تقنيات العنقودة (Clustering) وتحليل التجمعات لاكتشاف الأنماط المخفية في البيانات.
• الشبكات العصبية والتعلم العميق (Neural Networks & Deep Learning): بناء معماريات الشبكات العصبية وتطبيقها على البيانات المعقدة متعددة الأبعاد.
• تقييم أداء ومقارنة النماذج (Model Assessment & ROC Curves): استخدام مصفوفة الارتباك (Confusion Matrix)، ومنحنيات (ROC/AUC)، ومقاييس (Lift/Gain).
• التدريب العملي والتقييم: حل تمارين وأسئلة تطبيقية على تدريب خوارزميات التعلم الآلي ومقارنة كفاءة النماذج التنبؤية.

الوحدة 4: التحليل المرئي ونشر وإدارة النماذج (Visual Analytics & Model Deployment)

• التصور البياني التفاعلي (Interactive Data Visualization): تصميم التقارير المرئية والاستكشافية باستخدام (SAS Visual Analytics).
• لوحات التحكم والمؤشرات الذكية (Executive Dashboards): بناء لوحات معلومات تنفيذية تعرض مؤشرات الأداء الحساسة ومخرجات التحليلات المتقدمة.
• إدارة دورة حياة النماذج (Model Life Cycle & Governance): تسجيل النماذج في مستودع موحد، ومتابعة تدهور الأداء مع مرور الوقت (Model Drift).
• نشر النماذج في بيئات الإنتاج (Model Scoring & Deployment): تصدير النماذج التحليلية ودمجها مع قواعد البيانات والتطبيقات التشغيلية.
• التدريب العملي والتقييم: حل تمارين وأسئلة تطبيقية على تصميم لوحات التحليل التفاعلي ونشر النماذج البرمجية للإنتاج.

الوحدة 5: التحسين والبرمجة مفتوحة المصدر في علوم البيانات (Optimization & Open Source Integration)

• البرمجة الإحصائية المتقدمة (SAS Macro & Advanced Syntax): كتابة وحدات الماكرو لأتمتة معالجة البيانات وتكرار العمليات التحليلية بكفاءة.
• التكامل مع بيئات المصادر المفتوحة (Integration with Python & R): استدعاء دوال ومكتبات بايثون و(R) من خلال منصة (SAS) ومشاركة كائنات البيانات.
• تقنيات التحسين الرياضي (Mathematical Optimization): بناء نماذج البرمجة الخطية وغير الخطية لاتخاذ أفضل القرارات في ظل القيود المحددة.
• معالجة النصوص وتعدين البيانات (Text Analytics Basics): استخلاص المشاعر والأنماط من البيانات النصية غير المنظمة.
• التدريب العملي والتقييم: حل تمارين وأسئلة تطبيقية على كتابة أكواد التحسين والربط البرمجي المشترك بين المنصات التحليلية.

الفئات المستهدفة

• محللو البيانات الساعون للانتقال لمستوى علماء البيانات (Data Analysts).
• مهندسو البيانات المهتمون بالنمذجة الإحصائية وتطبيقات الذكاء الاصطناعي (Data Engineers).
• الإحصائيون ومطورو النماذج التنبؤية في القطاعات المالية والصحية والحكومية (Statisticians & Predictive Modelers).
• مهندسو ومطورو ذكاء الأعمال (Business Intelligence Developers).
• المتخصصون والباحثون في علوم الحاسب والرياضيات التطبيقية الراغبون في تعميق مهاراتهم في التحليلات المتقدمة.

يُمثل إتقان مهارات علوم البيانات المتقدمة الركيزة الأساسية لقيادة التحول الرقمي وصناعة القرار القائم على الأدلة في كبرى المؤسسات والشركات، وتمنحك هذه الدورة التأهيل العلمي والتقني العميق لامتلاك القدرة على ترويض أعقد البيانات وصياغة الحلول التنبؤية بكفاءة واحترافية عالية.