بنهاية هذا البرنامج التدريبي، يجب أن يكون المتدرب قادراً على أن
الموديول الأول: البيانات الضخمة وتحليلها
- تُعرف مفهوم البيانات الضخمة.
- تعدد خصائص البيانات الضخمة.
- تتعرف أنواع البيانات الضخمة.
- تتعرف مصادر البيانات الضخمة.
- تذكر مفهوم تحليل البيانات الضخمة.
- تحدد أهمية تحليل البيانات الضخمة.
- تتعرف أنواع تحليلات البيانات الضخمة.
- تعطي أمثلة للبرامج المستخدمة في تحليل البيانات الضخمة.
الموديول الثاني: مهارات برنامج Orange Data Mining
- تتعرف كيفية التعامل مع شاشة الترحيب Welcome to Orange.
- تقارن بين Widgets Categories.
- تتعرف مسميات Widgets.
- توضح طريقة إظهار وإخفاء محتويات Widgets Categories.
- تحدد طريقتين مختلفتين لإضافة Widgets.
- تحدد طريقتين مختلفتين لحذف Widgets.
- تستخدم صندوق البحث لإضافة Widgets للوحة التصميم Blank Canvas.
- تبين كيفية تغيير اسم Widget من الاسم الافتراضي إلى اسم آخر.
- تتعرف كيفية فتح Widgets.
- تستخدم القائمة Options لإضافة مجموعة جديدة Widget Category.
- توضح طريقة إظهار وإخفاء Toolbox Widgets.
- تحدد الأداة المستخدمة في إضافة اسم ووصف للمسار التدفقي Workflow.
- تبين كيفية إضافة سهم Arrow ومربع نص Textbox للوحة التصميم Blank Canvas.
- توضح كيفية الربط بين Widgets.
- تبين كيفية حذف قنوات الاتصال بين Widgets.
- توضح مكونات المسار تدفقي Workflow.
- تحدد Widget المناسبة لإضافة البيانات.
- توضح كيفية إضافة البيانات من مصادر متنوعة.
- تبين كيفية تصفح البيانات.
- توضح طريقة استخدام Silhouette Widget في التعرف على القيم المتطرفة للبيانات.
- توضح كيفية تمثيل البيانات المتطرفة باستخدام Scatter Plot Widget.
- تبين كيفية إضافة جدول البيانات Data Table للمسار التدفقي Workflow لعرض القيم المتطرفة للبيانات.
- توضح العلاقة بين البيانات الرئيسة والفرعية في قناة الاتصال.
- توضح كيفية تغيير قناة الاتصال بين البيانات الرئيسة والفرعية.
الموديول الثالث: تصنيف البيانات الضخمة وتوظيفها
- توضح كيفية استخدام Hierarchical Clustering Widget في تصنيف البيانات.
- تستخدم Scatter Plot Widget في تمثيل مجموعات البيانات Clusters التي تم تصنيفها.
- توضح كيفية عرض بيانات المجموعات Clusters التي تم تصنيفها باستخدام Hierarchical Clustering Widget.
- توضح طريقة استخدام K-Means Widget في تصنيف البيانات وفقا لعدد المجموعات المحددة Clusters.
- تبين كيفية استخدام Tree Widget لتصنيف البيانات.
- تبين كيفية استخدام Scatter Plot Widget لتمثيل بيانات فرعية من Tree Viewer Widget.
- تقارن بين Corpus Widget و Corpus Viewer Widget.
- تبين كيفية عرض أجزاء النص Features وتصفحها.
- توظف Preprocess Text Widget لفلترة النص.
- تذكر Widget المستخدمة في عرض كلمات النص الأساسية.
- توظف Widgets المناسبة في تحليل الصور.
- تستخدم Widget المناسبة لعرض صور المجموعات Clusters التي تم تحليلها.