منهجية علم البيانات

تعلمك هذه الدورة طريقة التفكير والعمل كعالم بيانات عبر منهجية واضحة يمكن تطبيقها على أي سيناريو تحليلي. بدلا من البدء بالأدوات أو الخوارزميات، تركّز على الخطوات المنطقية التي تجعل مشروع علم البيانات ناجحا: فهم المشكلة، تحويلها إلى أسئلة قابلة للقياس، تحديد مصادر البيانات المناسبة، ثم اختيار أسلوب التحليل. تستعرض الدورة منهجيتين بارزتين: منهجية تأسيسية لعلم البيانات، ومنهجية CRISP-DM ذات المراحل الست (فهم العمل، فهم البيانات، إعداد البيانات، النمذجة، التقييم، والنشر). ستتعلم كيف توثق القرارات في كل مرحلة وكيف تتعامل مع القيود الواقعية مثل نقص البيانات أو تغير المتطلبات. كما تغطي الدورة مفاهيم النماذج التحليلية: الوصفية، التنبؤية، والتصنيفية، وكيف تختار النموذج الأنسب حسب الهدف والبيانات. ستتمرن على دراسة حالة لتحليلها وفق CRISP-DM، مع تركيز على إعداد البيانات والسرد التحليلي لشرح النتائج. بنهاية الدورة ستملك إطارا عمليا يختصر العشوائية، ويزيد قابلية إعادة الاستخدام، ويحسن التواصل مع أصحاب المصلحة.

• وصف معنى منهجية علم البيانات ولماذا يحتاجها علماء البيانات.
• تطبيق مراحل CRISP-DM الست لتحليل دراسة حالة.
• تقييم النموذج الأنسب بين النماذج التنبؤية والوصفية والتصنيفية لدراسة حالة.
• تحديد مصادر البيانات المناسبة لمنهجية تحليل علم البيانات.