التحليل الإحصائي المتقدم للبيانات الضخمة

تفاصيل الدورة

الهدف العام
تزويد المشاركين بالمعارف والمهارات اللازمة لتطبيق طرق تحليل البيانات الضخمة.
الأهداف التفصيلية
بنهاية هذا البرنامج يتوقع أن يكون المشارك قادرا علي:
- التمييز بين البيانات الضخمة والبيانات التقليدية.
- تحديد الأدوات التحليلية المستخدمة في تحليل البيانات الضخمة.
- استخدام البيانات الضخمة في بناء المؤشرات المركبة.
موضوعات التدريب
البيانات الضخمة
- خصائص البيانات الضخمة.
- أهمية البيانات الضخمة.
- فائدة البيانات الضخمة.
- مصادر البيانات الضخمة.
- التحديات القائمة في استخدام البيانات الضخمة.
- البيانات الضخمة وتحديث النظم الإحصائية.
- أمثلة للمجالات التطبيقية للبيانات الضخمة.
تحليل البيانات الضخمة:
- أهمية تحليل البيانات الضخمة.
- أنواع تحليل البيانات.
- خطوات تحليل البيانات.
- أدوات تحليل البيانات.
- تعلم الآلة Machine learning
- تحليل الآراء (المشاعر) Sentiment Analysis
المؤشرات المركبة:
- تعريف المؤشرات المركبة.
- مزايا وعيوب المؤشرات المركبة.
- الإطار النظري للمؤشرات المركبة.
- اختيار المؤشرات الفرعية.
- الاوزان.
- أساليب التجميع.
استخدام البيانات الضخمة في بناء المؤشرات المركبة (مؤشر ثقة المستهلك).
- تعريف مؤشر ثقة المستهلك.
- مكونات مؤشر ثقة المستهلك.
- استخدام البيانات الضخمة في بناء مؤشر ثقة المستهلك. تحديث بتاريخ 26 February, 2019 - أقل