1- المقدمة

أصبح تعدين البيانات (Data Mining) أداة حيوية في عصر البيانات الضخمة، حيث يتيح للمؤسسات استخراج المعرفة المخفية من البيانات الكبيرة لاتخاذ قرارات استراتيجية. وتتضمن تقنيات تعدين البيانات تحليل الأنماط، اكتشاف الاتجاهات، والتنبؤ بالسلوك المستقبلي باستخدام خوارزميات متقدمة من التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي. تهدف هذه الدورة إلى تمكين محللي البيانات، مهندسي البيانات، وفرق التحول الرقمي من فهم واستخدام أفضل الممارسات العالمية في تطبيق تقنيات تعدين البيانات مع التركيز على الجوانب العملية مثل تحليل سلوك العملاء، اكتشاف الاحتيال، ودمج الحلول مع استراتيجية المؤسسة وفق رؤية 2030.

2- نبذة عن الدورة

الدورة بعنوان “تعدين البيانات: استخراج المعرفة من البيانات باستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي” هي برنامج تدريبي متقدم يستند إلى أحدث تقنيات تعدين البيانات. تدمج الدورة بين النظرية العميقة، المحاكاة العملية باستخدام أدوات مثل Python (Pandas, Scikit-learn)، R، وWEKA، وحل سيناريوهات واقعية. يتعلم المشاركون كيفية تنفيذ دورة حياة تعدين البيانات الكاملة من جمع البيانات إلى تفسير النتائج، مع تطبيق تقنيات متقدمة مثل التجميع، التصنيف، والارتباط.

3- محاور الدورة

• 🎯 مقدمة إلى تعدين البيانات: كيف يختلف تعدين البيانات عن التحليلات التقليدية؟
• 📚 دورة حياة تعدين البيانات (CRISP-DM):
  • 🔹 فهم المرحلة الاستكشافية (Business Understanding)
  • 🔹 تحضير البيانات (Data Preparation)
  • 🔹 تصميم النماذج (Modeling) وفق أفضل الممارسات
• 📊 تقنيات الاستكشاف والتحليل:
  • 🔹 استخدام التحليل الاستكشافي للبيانات (EDA)
  • 🔹 تحليل الارتباطات بين المتغيرات
  • 🔹 تطبيق تحليل المكونات الرئيسية (PCA)
• 🔄 التصنيف والتنبؤ:
  • 🔹 بناء نماذج التصنيف (مثل Decision Trees، SVM)
  • 🔹 استخدام الشبكات العصبية للتنبؤ
  • 🔹 تقييم أداء النماذج عبر مقاييس مثل الدقة والدقة
• 📈 التجميع والكشف عن الشذوذ:
  • 🔹 تطبيق خوارزميات التجميع (مثل K-Means، DBSCAN)
  • 🔹 اكتشاف السلوك غير العادي عبر Anomaly Detection
  • 🔹 استخدام التعلم غير المراقب لاستكشاف الأنماط
• 🔍 قواعد الارتباط والتحليل التكراري:
  • 🔹 اكتشاف قواعد الارتباط عبر خوارزمية Apriori
  • 🔹 تحليل سلوكيات العملاء عبر Market Basket Analysis
  • 🔹 استخدام التحليل التكراري لفهم السلاسل الزمنية
• 🛡️ التطبيقات العملية:
  • 🔹 تحليل سلوك العملاء وتقسيمهم
  • 🔹 اكتشاف الاحتيال في المعاملات المالية
  • 🔹 تحسين الحملات التسويقية عبر Targeting دقيق
• 🌱 حالات دراسة واقعية: كيف خفضت جهة مالية معدل الاحتيال بنسبة 35% عبر تعدين البيانات؟ + تحليل نجاح شركة في تحسين عائدات التسويق عبر تحليل سلوك العملاء.

4- أهداف الدورة

• 🎯 فهم مفهوم تعدين البيانات وأهميته في اتخاذ القرارات الاستراتيجية.
• 📚 إتقان دورة حياة تعدين البيانات وفق منهجية CRISP-DM.
• 📊 تحليل البيانات واكتشاف الأنماط باستخدام تقنيات الاستكشاف.
• 🔄 بناء نماذج التصنيف والتنبؤ باستخدام خوارزميات التعلم الآلي.
• 📈 تطبيق تقنيات التجميع واكتشاف الشذوذ.
• 🔍 اكتشاف قواعد الارتباط وتحليل السلوكيات.
• 🛡️ تطبيق تقنيات تعدين البيانات في مجالات متنوعة (التسويق، الاحتيال، الخدمة العملاء).
• 🌱 بناء نظام تعدين بيانات فعّال يدعم اتخاذ القرارات.

5- مميزات الدورة

• 💡 منهجية عملية تجمع بين HSE، الذكاء الاصطناعي، واتخاذ القرارات.
• 📊 أدوات عملية: نماذج تعدين بيانات، قوالب تحليل، دليل “تعدين البيانات خطوة بخطوة”.
• 🎯 ورش عمل: تحليل بيانات عميل + بناء نموذج تصنيف + اكتشاف ارتباطات.
• 👥 دراسات حالة من جهات مالية وحكومية نجحت في تطبيق تعدين البيانات.
• 👨‍🏫 مدربون خبراء في مجال تعدين البيانات والذكاء الاصطناعي – مع خبرة في القطاع الحكومي.
• 📄 مواد تدريبية شاملة قابلة للتعديل (PDF، PPT، ملفات تدريب).
• 🔄 تركيز على التطبيق العملي باستخدام أدوات تعدين البيانات الحديثة.

6- الفئة المستهدفة

• محللو البيانات، مهندسو البيانات، وفرق التحول الرقمي.
• موظفو HSE، التسويق، وفرق تحليل العملاء.
• جميع من يسعى لبناء مهارات في تعدين البيانات وتحليل السلوكيات.

7- مخرجات التدريب

• 🎯 فهم عميق لتعدين البيانات وأهميته الاستراتيجية.
• 📚 إتقان دورة حياة تعدين البيانات وفق منهجية CRISP-DM.
• 📊 تحليل البيانات واكتشاف الأنماط باستخدام تقنيات الاستكشاف.
• 🔄 بناء نماذج التصنيف والتنبؤ باستخدام خوارزميات التعلم الآلي.
• 📈 تطبيق تقنيات التجميع واكتشاف الشذوذ.
• 🔍 اكتشاف قواعد الارتباط وتحليل السلوكيات.
• 🛡️ تطبيق تقنيات تعدين البيانات في مجالات متنوعة.
• 🌱 بناء نظام تعدين بيانات فعّال يدعم اتخاذ القرارات.

8- التقييم القبلي والبعدي

• التقييم القبلي: اختبار تشخيصي يقيس مستوى الخبرة في التحليلات، مع تحليل لمشروع سابق.
• التقييم البعدي: مشروع تطبيقي: تنفيذ مشروع تعدين بيانات كامل + عرض تقديمي + استبيان رضا.