تحليل البيانات والذكاء الاصطناعي وعلوم اتخاذ القرار
معالجة بيانات إنترنت الأشياء والتحليلات في الوقت الحقيقي
يرجى اختيار المدينة/الجلسة أولاً قبل التسجيل.
عن هذا البرنامج
في عالم اليوم المتصل، تنتج المؤسسات تدفقات هائلة من بيانات إنترنت الأشياء التي تتطلب تحليلاً فورياً. يعرّف هذا التدريب على التحليلات الفورية ومعالجة بيانات إنترنت الأشياء المشاركين بالتقنيات الأساسية والأُطُر والنماذج الضرورية لإدارة البيانات المتحركة. سيغوص الحاضرون في حلول التحليلات الفورية، وتصميمات أنظمة إنترنت الأشياء، وتقنيات التعلم الآلي المطبقة على البيانات المتدفقة. ستُظهر التمارين العملية ودراسات الحالة الصناعية من قطاعات مثل التصنيع والرعاية الصحية والنقل كيف تدفع البيانات الفورية الأداء المحسن، وتقليل المخاطر، وتسريع الابتكار. عند الانتهاء، سيكون المشاركون مجهزين لتصميم وتنفيذ والإشراف على استراتيجيات التحليلات الفورية التي تستفيد بالكامل من بيانات إنترنت الأشياء.
فوائد الدورة
- اكتساب أساس متين في مفاهيم التحليلات الفورية وإنترنت الأشياء
- معالجة وتحليل البيانات المتدفقة بفعالية
- تطبيق نماذج الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي ضمن السياقات الفورية
- تعزيز كفاءة واستجابة أنظمة إنترنت الأشياء
- تعزيز الابتكار من خلال اتخاذ القرارات المبنية على البيانات الفورية
النتائج الرئيسية
- استكشاف التقنيات الخاصة بمعالجة البيانات في الوقت الحقيقي
- تصميم أنظمة إنترنت الأشياء المحسنة للتحليلات المستمرة
- استخدام أُطُر معالجة التدفقات مثل Kafka وSpark وFlink
- تنفيذ نماذج التعلم الآلي لاكتشاف الشذوذ في تدفقات إنترنت الأشياء
- تصميم أنظمة تضمن القابلية للتوسع والموثوقية وأدنى زمن تأخير
- معالجة تحديات الأمن والخصوصية المرتبطة بتدفقات بيانات إنترنت الأشياء
- دمج التحليلات الفورية ضمن استراتيجيات مؤسسية أوسع
من ينبغي أن يحضر
- مهندسو البيانات وخبراء مجال إنترنت الأشياء
- المديرون التنفيذيون في قطاعات التصنيع واللوجستيات أو أنظمة الذكاء
- مديرو تكنولوجيا المعلومات والموظفون التشغيليون
- المحللون الراغبون في استكشاف تطبيقات البيانات الفورية
محتوى الدورة
الوحدة 1: أساسيات إنترنت الأشياء والتحليلات اللحظية
- أهمية إنترنت الأشياء في المؤسسات المعاصرة
- المبادئ الأساسية لتحليل البيانات اللحظية
- مزايا وتحديات معالجة تدفقات البيانات
- أمثلة توضيحية للرؤى المستمدة من إنترنت الأشياء
الوحدة 2: الأُطُر والهياكل المعمارية لبيانات إنترنت الأشياء
- تطوير الهياكل المعمارية لأنظمة إنترنت الأشياء
- تقنيات استيعاب البيانات وسير عمل المعالجة
- التقنيات الخاصة بمعالجة التدفقات (Kafka, Spark, Flink)
- تمرين عملي على خطوط أنابيب بيانات إنترنت الأشياء
الوحدة 3: الاستفادة من التعلم الآلي مع البيانات اللحظية
- تطبيق التعلم الآلي ضمن سياقات بيانات التدفق
- الكشف اللحظي عن الشذوذ والرؤى التنبؤية
- الحوسبة الطرفية والذكاء على مستوى الجهاز
- دراسات حالة تعرض تطبيقات إنترنت الأشياء المعززة بالذكاء الاصطناعي
الوحدة 4: أمان بيانات إنترنت الأشياء والخصوصية والحوكمة
- الحفاظ على سلامة وأمان البيانات في الوقت الحقيقي
- قضايا الخصوصية المتعلقة بنقل بيانات إنترنت الأشياء
- الامتثال للمتطلبات والمعايير التنظيمية
- إرساء الثقة في المنصات المدعومة بإنترنت الأشياء
الوحدة 5: الاتجاهات المستقبلية والاستراتيجية للتحليلات اللحظية
- دمج التحليلات اللحظية في الاستراتيجية التنظيمية
- توسيع الهياكل المعمارية لحجم بيانات إنترنت الأشياء الضخم
- التطورات الجديدة في إنترنت الأشياء وتحليلات بيانات التدفق
- الاتجاهات المتوقعة لأُطُر البيانات اللحظية