DSRAT  I

2018

COURSE TOPICS

محاور الدورة

تعتبر دروة DSRAT I هي الأولى من نوعها على مستوى الوطن العربي، والتي تطرح لغير المتخصصين وغير المبرمجين في تحليل البيانات الضخمة وبيانات الفضاء الإلكتروني. حيث تمكن هذه الدورة المشاركين بها في اكتساب مهارات علم البيانات (Data Science) واستشراف المستقبل في التعامل واستغلال كنوز قواعد البيانات في قطاعاتهم المختلفة الممثلة بالبيانات الضخمة (Big Data) وبيانات الفضاء الإلكتروني (Cyberspace Data). ونلخص محاور الدورة فيما يلي؛

I

مقدمة في علم البيانات والبيانات الضخمة وبيانات الفضاء الإلكتروني ومنهجية استشراف المستقبل.

Introduction to Data Science, Big Data, Cyberspace Data & Shaping Future Methodology.

II

مقدمة في العلوم الإحصائية والمنطقية المستخدمة في علوم البيانات.
Introduction to the Statistical and Logical sciences used for Data Science

III

التعرف والتعامل مع برمجية IBM Modeler والتدريب على التعامل مع المصادر المختلفة للبيانات الضخمة وبيانات الفضاء الإلكتروني

Know and using IBM Modeler software and training in dealing with different sources of Big Data and Cyberspace Data.

الانحدار

Regression

Linear Regression, Generalized linear, Logistic Cox regression algorithms

شجرة القرارات

Decisions Tree

C & R, Random Trees, QUEST,  C5.0, CHAID

خوارزميات تعلم الآلة

Machine learning algorithms

Neural networks, KNN,  Bayes Net 

IV

إعداد وتنظيم البيانات الضخمة وبيانات الفضاء الإلكتروني من خلال أدوات هندسة البيانات (Fields Operations, Record Operations) المتاحة من خلال البرمجية  

Prepare and organize Big Data and Cyberspace Data by data engineering Field tools (Operations & Record Operations) available through the software.

V

عرض وتمثيل (Representation Graphically) البيانات الضخمة وبيانات الفضاء الإلكتروني، بتقنيات علم البيانات الحديثة.
Graphically Representing  Big Data and Cyberspace Data by Modern Data Science Techniques.

VI

بناء النماذج المشاركة (ASSOCIATION) لتحديد تسلسل البيانات الضخمة وبيانات الفضاء الإلكتروني المتدفقة على التوالي والتي ترتبط مع حدث، بتقنيات علم البيانات الحديثة، 

Building the Association Models To determine  the flow of sequence of Big Data and  Cyberspace Data that are associated with an event,

Sequence 

Carma 

Apriori

VII

بناء النماذج التنبؤية (Modeling of predictive models) الخاصة بالبيانات الضخمة وبيانات الفضاء الإلكتروني، بتقنيات علم البيانات الحديثة، 

Modeling of predictive models of Big Data and Cyberspace Data by modern data technologies,

IX

بناء النمابناء نماذج التوقعات (Modeling of forecasting models) الخاصة بالبيانات الضخمة وبيانات الفضاء الإلكتروني، بتقنيات علم البيانات الحديثة،

Modeling of forecasting models for Big Data and Cyberspace Data by modern data technologies,

خوارزميات السلاسل الزمنية 

Time Series algorithms

Time Series, TCM

الجزء العملي في الدورة

باستخدام برمجية

IBM Modeler

(لا تحتاج لمهارات في البرمجة)

مدة الدورة:

8 أيام، 40 ساعة تدريبيه عمليه،

يتخللها يوم استراحة

احضار لاب توب من قبل المشترك