فيرناندو باكاو

Professor

At the moment, Fernando Baço holds the position of Full Professor at the NOVA Information Management School (NOVA IMS). He graduated from Lisbon's NOVA University with a doctorate in information management. He is currently the director of the Ph.D. program in statistics and information management and the president of the pedagogical council. Over the course of his scientific career, he has published more than 60 papers in journals and conferences both domestically and abroad. He has also won honors for the caliber of his work. His studies concentrate on business analytics, information systems management, decision support systems, and information management.

دورات خاصة بالمتحدث

البرنامج التنفيذي المعتمد في علم البيانات

نظرًا لما يشهده الوقت الراهن من إنتاج هائل من البيانات، أصبح لزامًا على مجتمع الأعمال تبنى علم البيانات كجزء لا يتجزأ من جهوده لتنمية الأعمال وزيادة رضا العملاء واتخاذ القرارات بصورة أفضل. ويتعامل علم البيانات مع كميات هائلة من البيانات باستخدام الأدوات والتقنيات الحديثة والخوارزميات المعقدة لتعلم الآلة، وذلك لتحديد الأنماط غير المرئية، واستخلاص المعلومات القيمة، وتعزيز قرارات الأعمال استنادًا للبيانات، ويعتمد علم البيانات على العديد من المفاهيم التقنية مثل تعلم الآلة والنمذجة وإحصاءات قواعد البيانات والبرمجة.

يتطرق البرنامج التنفيذي المعتمد في علم البيانات لأسس تعلم الآلة وعلم البيانات، وسيتناول البرنامج منهجية علم البيانات، وعدد آخر من الموضوعات الهامة مثل نماذج التعلم الخاضعة للإشراف وغير الخاضعة للإشراف، بالإضافة إلى تقنيات المعالجة المسبقة للبيانات وتصويرها تصويرًا مرئيًا.

المحاور التدريبية:

نظرة عامة على علم البيانات وتعلم الآلة
منهجية علم البيانات وتحليلها للقادة والمديرين
المعالجة المسبقة والتصوير المرئي للبيانات - المعالجة المسبقة للبيانات وتقديرات الخطأ، ومقاييس البيانات الرقمية والفئوية، والمعايير الفنية، ومشكلة القيم المفقودة، وتقديرات خطأ الانحدار وأنظمة التصنيف، وتقنيات استخلاص خصائص مجتمع الدراسة والتنبؤات.
نماذج التعلم غير الخاضعة للإشراف - تحليل سلة السوق، نموذج الحداثة والتردد والتكلفة النقدية (RFM)، وخوارزميات تجميع البيانات (العناقيد) (المتوسط الحسابي K، وخرائط التنظيم الذاتي (SOMs)، وموضوعات إضافية حول تجميع البيانات (العناقيد).
نماذج التعلم الخاضعة للإشراف - نظرية القرار وأنظمة بايز للتعلم (Bayesian Learning Systems)، والتعلم والتصنيف بناء على الحالات، وشجرة القرار (المبادئ العامة، ونموذج تحويل سلسلة البيانات (DDT)، وغيرها)، ومصنفات المجموعة، والشبكات العصبية (المستقبِل الفردي، والمستقبِل متعدد الطبقات (MLP)، ومقدمة في الشبكات العصبية للتعلم العميق)، وخوارزمية آلة المتجه الداعم.