تحليل المكونات الرئيسية لتحليلات الأعمال

غالبًا ما تخفي البيانات عالية الأبعاد أهم الرؤى وراء طبقات من الضوضاء. توفر هذه الدورة مسارًا واضحًا لفهم تحليل المكونات الرئيسية (PCA)، وهي تقنية أساسية لتقليل تعقيد البيانات دون فقدان المعلومات الهامة. ستنتقل من التعريفات الأساسية إلى تطبيق هذه المفاهيم في سياقات الأعمال العملية. بحلول نهاية هذه الدورة، ستكون قادرًا على تحويل مجموعات البيانات الكبيرة إلى مكونات قابلة للإدارة تسلط الضوء على أهم الاتجاهات. ما ستتعلمه: - فهم المصطلحات الأساسية والمنطق الرياضي لتقليل الأبعاد - تنفيذ خطوات جمع البيانات وتحويلها المطلوبة للتحليل الدقيق - تطبيق PCA لتحديد المحركات الرئيسية ضمن مجموعات البيانات المعقدة وعالية الأبعاد - ممارسة الوظائف الإحصائية داخل Excel لتنفيذ سير عمل قائم على PCA - تقييم مفاهيم الخطأ والأهمية الإحصائية في البيانات المحولة - استكشاف كيف يعمل PCA كخطوة حاسمة في هندسة الميزات في مسارات تعلم الآلة الحديثة تبدأ الدورة بالمصطلحات الأساسية وإعداد البيانات قبل الانتقال إلى الآليات الأساسية لـ PCA وتطبيقات دراسات الحالة العملية من خلال الشروحات والأمثلة المكتوبة. تم تصميم هذا البرنامج للمبتدئين المهتمين بعلوم البيانات وتحليلات الأعمال، ولا يتطلب أي خبرة مسبقة. ابنِ أساسًا أقوى في تحليل البيانات من خلال تعليمات واضحة ومكتوبة.