أحدث تقنيات كشف الغش والاحتيال من خلال تحليل البيانات

المقدمة

تتطلب هذه المهارات فهماً عميقاً لتقنيات التحليل المتقدمة والقدرة على استخدام الأدوات والنماذج المناسبة لاستكشاف البيانات واستخلاص النتائج القابلة للتطبيق. 

من خلال إكمال هذه الدورة التدريبية المتقدمة في تحليل البيانات، ستتمكن من اكتساب المهارات اللازمة لاستكشاف وتحليل البيانات الضخمة واستخدام النماذج والأدوات المتقدمة لتحقيق فهم أعمق واتخاذ قرارات أكثر دقة وفعالية.

أهداف الدورة

في نهاية هذا البرنامج، سيكون المشاركون قادرين على:

• تطوير نماذج ذكاء الأعمال ولوحات التحكم وبطاقات النتائج وإدارة التقارير لمساعدة المهنيين في قياس الأداء وتعزيز عملية اتخاذ القرار.
• تنفيذ تقنيات تحليل البيانات لإنتاج تقارير دقيقة وفي الوقت المناسب.
• تطبيق تقنيات التحليل الإحصائي لتحليل البيانات والتوصل إلى استنتاجات قابلة للتطبيق.
• اكتشاف كيفية تحليل البيانات الزمنية واستخدام تقنيات التنبؤ للتوقعات المستقبلية.
• تصميم لوحات بيانات تساعد في اتخاذ القرارات وتقديم المعلومات بشكل بصري فعال.
• فهم مفهوم البيانات الضخمة وتحليلها، وتطبيق تقنيات إدارة البيانات الضخمة بفعالية.

منهجية الدورة

في دورة "أحدث تقنيات كشف الغش والاحتيال من خلال تحليل البيانات"، يتم تزويد المشاركين بالمعرفة المتقدمة حول الأدوات والتقنيات الحديثة المستخدمة في كشف الأنشطة الاحتيالية من خلال تحليل البيانات. 

تركز الدورة على كيفية استخدام تقنيات التحليل المتقدم مثل التحليل الإحصائي، وتعلم الآلة، والتنقيب في البيانات لاكتشاف الأنماط المشبوهة والسلوكيات غير العادية التي قد تشير إلى وجود احتيال. 

يتم استعراض الحالات العملية والتقنيات الحديثة التي تمكن المؤسسات من تعزيز قدراتها في الكشف المبكر عن الغش والاحتيال. 

يُقدَّم المحتوى بشكل نظري، مما يساعد المشاركين على فهم كيفية تطبيق هذه التقنيات لتحسين دقة وكفاءة عمليات الكشف والحماية من الاحتيال.

محاور الدورة

الوحدة الأولى، المقدمة إلى تحليل البيانات والبيانات الضخمة:

• مفهوم البيانات الضخمة وتحليلها
• التحديات والفرص المتعلقة بالبيانات الضخمة
• إدارة البيانات الضخمة وتقنيات تخزينها ومعالجتها
• أدوات تحليل البيانات الضخمة

الوحدة الثانية، تقنيات تحليل البيانات المتقدمة:

• النمذجة التنبؤية والتنبؤ بالبيانات
• تعلم الآلة وتطبيقاته في تحليل البيانات
• التعلم العميق والشبكات العصبية الاصطناعية
• تقنيات التعلم الآلي في تحليل البيانات

الوحدة الثالثة، إدارة وتحليل البيانات باستخدام أدوات متقدمة:

• أدوات التحليل المرئي وتصميم لوحات البيانات
• استخدام أدوات البيانات المتقدمة مثل Tableau وPower BI
• استخدام أدوات البرمجة القوية مثل Python وR في تحليل البيانات
• استخدام أدوات التحليل الإحصائي لتحليل البيانات الكبيرة

الوحدة الرابعة، تحليل البيانات الزمنية وتوقعات المستقبل:

• تحليل البيانات الزمنية ومفهوم السلاسل الزمنية
• استخدام تقنيات التنبؤ في تحليل البيانات الزمنية
• استخدام النمذجة الاحتمالية للتنبؤ بالمستقبل
• دراسة حالة عملية لتحليل البيانات الزمنية

الوحدة الخامسة، تحليل البيانات المتقدمة ومستقبلها:

• تحليل البيانات غير المهيكلة
• تحليل البيانات الحيوية
• استخدام تحليل البيانات المتقدم
• مستقبل تحليل البيانات المتقدم واتجاهاته

الوحدة السادسة، إعداد وتصميم لوحات البيانات باستخدام أدوات التحليل المرئي للمساعدة في اتخاذ القرارات:

• أتمتة عمليات الاعمال والطرق الإحصائية الأخرى لتحليل معلومات الاعمال استباقياً من مصادر بيانات مختلفة بهدف تحديد الاجراء المناسب لاتخاذه
• استخدام تقنيات تصور البيانات لتوضيح النتائج والتحليلات
• تطبيق الرسوم البيانية والرسوم البيانية التفاعلية لتقديم المعلومات بشكل بصري فعال
• تحويل البيانات إلى معلومات قيمة باستخدام تقنيات التحليل الاستباقي
• تصميم وتطبيق نماذج تنبؤية باستخدام البيانات المتاحة
• استخراج البيانات من مصادر مختلفة وتجميعها في قاعدة بيانات واحدة

الوحدة السابعة، كشف الغش والاحتيال في البيانات:

• تعريف بمفهوم الغش والاحتيال في البيانات
• أهمية كشف الغش والاحتيال في حماية البيانات والحفاظ على سلامة الأنظمة
• أنواع الغش والاحتيال المشتركة في مجال البيانات
• تأثير الغش والاحتيال على النظم والمؤسسات
• أدوات وتقنيات كشف الغش والاحتيال في البيانات
• أدوات البرمجيات المتاحة للكشف عن الغش والاحتيال
• إجراءات وممارسات الوقاية والكشف عن الغش والاحتيال
• مراجعة السجلات وتحليل البيانات للكشف عن أنماط الغش والاحتيال المحتملة
• تطبيق أدوات وتقنيات كشف الغش والاحتيال على مجموعة من البيانات الوهمية
• تحليل النتائج وتحديد أنماط الغش والاحتيال المكتشفة
• اتخاذ إجراءات وقائية لمنع الغش والاحتيال المستقبلي