تجمع صناعة ألعاب الفيديو كميات هائلة من البيانات من مستخدميها، ولكن يتم تجاهل معظم هذه البيانات على الرغم من قيمتها في صناعة الألعاب ، لذا ستوضح لك هذه الدورة التدريبية كيفية تخزين البيانات وتحليلها بشكل فعال والحصول على إحصاءات حول تصرفات مستخدمي الألعاب وسلوكهم.
تقدم الدورة التدريبية من طرف جامعة Dundee التي تعد واحدة من بين أفضل 200 جامعة في العالم، وقد حصلت على لقب جامعة اسكتلندا لهذا العام لعامي 2016 و 2017.
علوم البيانات في صناعة الألعاب – دورة مجانية
تعلم كيف يمكن استخدام البيانات الضخمة من طرف صناعة الألعاب لتعزيز تجربة الألعاب وزيادة الأرباح. استخدم تحليل البيانات لبناء تجارب ألعاب أفضل.
تجمع صناعة ألعاب الفيديو كميات هائلة من البيانات من مستخدميها، ولكن يتم تجاهل معظم هذه البيانات على الرغم من قيمتها في صناعة الألعاب، لذا ستوضح لك هذه الدورة التدريبية كيفية تخزين البيانات وتحليلها بشكل فعال والحصول على إحصاءات حول تصرفات مستخدمي الألعاب وسلوكهم.
ستكتشف النماذج المختلفة للبيانات، مثل البيانات المجدولة والبيانات الذرية والبيانات العلائقية. وستفهم كيفية تخزين البيانات غير العلائقية على نطاق واسع، ولماذا يصعب توزيع البيانات، كما ستتعلم كيفية إنشاء تجارب ألعاب أفضل وكيفية زيادة الأرباح.
بإمكانك الإلتحاق بالدورة التدريبية ابتداء من الآن. ستأخذ منك 3 أسابيع بمعدل 3 ساعات في اليوم وهي دورة مجانية خالية من الرسوم باستثناء الشهادة وبعض الميزات الأخرى.
الأهداف والمكتسبات:
من بين الأهداف المؤطرة من طرف هذه الدورة التدريبية:
- تقييم التقنيات الجديدة لتحليل البيانات.
- توليف المعرفة لتكون قادرة على وصف أنواع البيانات التي يمكن تطبيق أفضل التقنيات عليها.
- تصميم مخازن البيانات التي يمكنها إدارة البيانات على نطاق واسع.
- تصنيف البيانات في السياق، لتحديد الأسلوب الأنسب لتحليل البيانات.
- مقارنة وتقييم تقنيات جديدة لتحليل البيانات لعدد من السيناريوهات المحددة في صناعة الألعاب.
- تصميم مخازن البيانات التي يمكنها إدارة البيانات المعقدة على نطاق واسع لعدد من السيناريوهات المحددة في صناعة الألعاب.
الفئة المستهدفة:
تستهدف هذه الدورة التدريبية كل الأشخاص الذين يعملون في صناعة الألعاب، بالإضافة إلى الأشخاص الذين يتطلعون إلى العمل في هذا المجال.
المتطلبات:
للحصول على أفضل النتائج من هذه الدورة التدريبية، يجب أن يكون لديك كمبيوتر محمول أو كمبيوتر مكتبي (Windows أو Mac) يمكنه تشغيل برنامج الجهاز الظاهري مثل VirtualBox أو Docker. تحتاج لتثبيت البرامج على جهازك مثل Python أو R Studio. سيتم تضمين روابط وتعليمات التثبيت والاستخدام خلال الدورة.
رابط الدورة
كل التوفيق لك، شارك الدورة التدريبية مع أصدقائك لتعم الفائدة. مرحبا بجميع تعليقاتكم ومراسلاتكم عبر الصفحة الرسمية للموقع على فيس بوك التعلم الحر-EDLibre. لا تنسوا متابعتنا عبر تطبيق Telegram، بالإضافة إلى تويتر للتوصل بمستجدات موقع التعلم الحر-EDLibre باستمرار. يوما طيبا للجميع.
