تحليل البيانات والذكاء الاصطناعي وعلوم اتخاذ القرار
الذكاء التجاري المدعوم بالتعلم الآلي
12 وحدات
يرجى اختيار المدينة/الجلسة أولاً قبل التسجيل.
عن هذا البرنامج
تقليديًا، اعتمد ذكاء الأعمال على التحليلات الوصفية؛ ومع ذلك، فإن دمج التعلم الآلي يمكّن المؤسسات من التقدم أكثر من خلال التنبؤ بالنتائج، وتخصيص تفاعلات العملاء، وكشف الأنماط المخفية في البيانات. يوفر هذا التدريب للمشاركين المهارات اللازمة لدمج تقنيات التعلم الآلي في أنظمة وعمليات ذكاء الأعمال. تشمل المواضيع التعلم الموجه وغير الموجه، النمذجة التنبؤية، الأتمتة، والتصور لتعزيز استراتيجيات الأعمال القائمة على الذكاء. تجمع EuroQuest International Training بين الصرامة التقنية والرؤى الاستراتيجية لضمان قدرة المحترفين على تنفيذ حلول التعلم الآلي التي تحقق قيمة أعمال قابلة للقياس.
النتائج الرئيسية
- شرح أهمية التعلم الآلي ضمن ذكاء الأعمال
- تحضير وتنظيم البيانات لتطبيقات ذكاء الأعمال المعتمدة على التعلم الآلي
- استخدام تقنيات التعلم الآلي الموجه وغير الموجه
- إنشاء لوحات تحكم تنبؤية لتوقع نتائج الأعمال
- دمج خوارزميات التعلم الآلي في أُطُر ذكاء الأعمال القائمة
- مواءمة مبادرات ذكاء الأعمال مع الأهداف التنظيمية العامة
- الاستفادة من الأتمتة لتحسين تدفقات عمل البيانات
- التواصل الفعال للنتائج المعقدة للذكاء الاصطناعي مع أصحاب المصلحة
- الحفاظ على الشفافية والحوكمة في تطبيقات التعلم الآلي
- تقييم العائد على الاستثمار لمشاريع ذكاء الأعمال المحسنة بالتعلم الآلي
- تعزيز ثقافة قائمة على البيانات وتشجيع تبني التحليلات عبر الفرق
- صياغة خطة استراتيجية لتطوير نضج ذكاء الأعمال المتكامل مع التعلم الآلي
من ينبغي أن يحضر
- المحترفون في مجال ذكاء الأعمال
- محللو البيانات وعلماء البيانات
- المديرون في تكنولوجيا المعلومات والابتكار
- القادة في العمليات والاستراتيجية
- المديرون التنفيذيون المسؤولون عن المشاريع المعتمدة على البيانات
محتوى الدورة
1
الوحدة 1: نظرة عامة على تطبيقات التعلم الآلي في ذكاء الأعمال
- الانتقال من التحليلات الوصفية إلى ذكاء الأعمال التنبؤي
- أهمية التعلم الآلي في عمليات اتخاذ القرار التجاري
- خلق القيمة من خلال ذكاء الأعمال المحسن بالتعلم الآلي
- أمثلة دولية على تنفيذ التعلم الآلي
2
الوحدة 2: إدارة البيانات لذكاء الأعمال والتعلم الآلي
- عمليات جمع البيانات وتنقيتها وتحويلها
- الحفاظ على جودة البيانات وتجانسها
- إدارة مجموعات البيانات المنظمة وغير المنظمة
- أدوات ETL الآلية وتطبيقاتها
3
الوحدة 3: المفاهيم الأساسية لخوارزميات التعلم الآلي
- مقدمة في تقنيات التعلم الموجه مقابل التعلم غير الموجه
- أساسيات التصنيف والانحدار والتجميع
- تدريب النماذج وتقييم مؤشرات الأداء
- جلسة تطبيقية: تطوير نموذج تعلم آلي أساسي
4
الوحدة 4: تطبيق التحليلات التنبؤية ضمن ذكاء الأعمال
- تقنيات التنبؤ بالمبيعات والطلب واتجاهات السوق
- كشف المخاطر والشذوذ
- استخدام النماذج التنبؤية لتحليل السيناريوهات
- الاستخدامات العملية في التنبؤات التجارية
5
الوحدة 5: التعلم الآلي غير الموجه وتحليل الأنماط
- طرق التجميع وتقسيم البيانات
- تحليل سلة السوق وأساسيات محركات التوصية
- تقنيات تقليل الأبعاد لتعزيز رؤى ذكاء الأعمال
- أمثلة تطبيقية حسب الصناعة
6
الوحدة 6: دمج التعلم الآلي مع أنظمة ذكاء الأعمال
- ربط نماذج التعلم الآلي بأدوات تصور ذكاء الأعمال
- استخدام Python وR وAPIs للدمج السلس
- الحلول السحابية لذكاء الأعمال والتعلم الآلي
- تمرين عملي: تصميم لوحات تحكم مدعومة بالذكاء الاصطناعي
7
الوحدة 7: التواصل وتصور نتائج التعلم الآلي
- صياغة سرديات البيانات باستخدام الرؤى المولدة بالذكاء الاصطناعي
- إنشاء لوحات تحكم للقيادة التنفيذية
- إرشادات للتقارير الفعالة والقابلة للتنفيذ
- سد الفجوات بين الخبراء التقنيين وأصحاب المصلحة في الأعمال
8
الوحدة 8: الأتمتة المدفوعة بالتعلم الآلي في ذكاء الأعمال
- أتمتة عمليات إعداد البيانات والتحليلات
- ذكاء الأعمال ذاتية الخدمة والاستعلام المدعوم بالذكاء الاصطناعي
- التحليلات في الوقت الحقيقي لدعم اتخاذ القرار
- مراجعات دراسات حالة حول أتمتة ذكاء الأعمال
9
الوحدة 9: الممارسات الأخلاقية والحوكمة والمسؤولة للذكاء الاصطناعي
- ضمان الشفافية وقابلية التفسير في خوارزميات ذكاء الأعمال
- التخفيف من التحيز وتعزيز العدالة
- الامتثال والاعتبارات التنظيمية في الذكاء الاصطناعي لذكاء الأعمال
- الأطر الأخلاقية لاعتماد الذكاء الاصطناعي
10
الوحدة 10: الاستفادة من التعلم الآلي لفهم العملاء والأسواق
- بناء أنظمة توصية مخصصة
- التنبؤ بأنماط سلوك العملاء
- استخدام الذكاء الاصطناعي في التسعير والتسويق والتفاعل مع العملاء
- استخدام التعلم الآلي في استخبارات السوق التنافسية
11
الوحدة 11: تقييم العائد على الاستثمار للتعلم الآلي في ذكاء الأعمال
- مؤشرات الأداء الرئيسية لقياس النجاح
- ربط نتائج ذكاء الأعمال بمؤشرات الأداء والنتائج المالية
- تحليل التكاليف مقابل فوائد نشر التعلم الآلي
- تطوير حالات الأعمال لدعم اتخاذ القرار التنفيذي
12
الوحدة 12: المشروع النهائي: حلول ذكاء الأعمال المدعومة بالتعلم الآلي
- تصميم تعاوني للوحات تحكم معززة بالتعلم الآلي
- إنشاء سير عمل تنبؤي لعمليات ذكاء الأعمال
- تقديم عروض تقديمية لمجالس تنفيذية محاكاة
- وضع استراتيجيات لاعتماد التعلم الآلي على مستوى المؤسسة