شهادة احتراف علوم البيانات

يقدّم هذا البرنامج التدريبي بقيادة مدرّب رحلة تعليمية شاملة وعملية في علوم البيانات، تزود المشاركين بالمهارات الأساسية والأدوات والمنهجيات المستخدمة في علوم البيانات الحديثة.

مصمّم للمحللين والمطورين والمحترفين في تكنولوجيا المعلومات ومن يرغبون بتغيير مسارهم المهني، ويغطي البرنامج تدريباً شاملاً يشمل جمع البيانات، التحليل الإحصائي، التعلم الآلي، التصور البياني، والنشر. يكتسب المشاركون خبرة عملية واقعية باستخدام مجموعات البيانات والأدوات المستخدمة من قبل المتخصصين في المجال.

نظرة عامة

المدة وطريقة التقديم

● الصيغة: تدريب بقيادة مدرّب (عبر الإنترنت أو حضورياً)
● المدة: 8 أيام (موصى بها؛ قابلة للتخصيص)
● يشمل: محاضرات، برمجة مباشرة، مختبرات عملية، تمارين تطبيقية، مشروع تخرج، مواد تدريبية
● المدرّب: عالم بيانات ذو خبرة عملية وأكاديمية

أهداف التعلّم

بنهاية البرنامج، سيكون المشاركون قادرين على:

● فهم دورة حياة علوم البيانات وعملية تحليل البيانات
● جمع البيانات وتنظيفها وتجهيزها للتحليل
● إجراء التحليل الاستكشافي للبيانات (EDA) باستخدام الأساليب الإحصائية
● بناء وتقييم ونشر نماذج التعلم الآلي
● استخدام مكتبات شائعة مثل Pandas، NumPy، Scikit-learn، TensorFlow، Matplotlib
● التواصل بفعالية من خلال التصور البياني وسرد البيانات
● تطبيق علوم البيانات لحل مشاكل أعمال حقيقية
● فهم الاعتبارات الأخلاقية في مشاريع علوم البيانات

مميزات البرنامج

● منهج شامل ومنظم يغطي أساسيات البيانات إلى النماذج المتقدمة
● محاضرات تفاعلية بقيادة مدرّب
● مختبرات عملية ومشاريع واقعية باستخدام أدوات معترف بها في الصناعة
● تمارين تطبيقية على بيانات حقيقية
● مشروع تخرج يظهر مهارات علوم البيانات من البداية للنهاية
● إرشادات حول أفضل الممارسات في الصناعة والاستعداد المهني
● يُقدّم بواسطة عالم بيانات ذو خبرة تدريسية وعملية

الجدول التفصيلي للدورة

اليوم الأول: مقدمة في علوم البيانات وعملية علوم البيانات

● ما هي علوم البيانات؟ الأدوار والتطبيقات
● نظرة عامة على سير العمل في علوم البيانات
● تحويل مشاكل الأعمال إلى أسئلة تحليلية
● مقدمة لأدوات البيئة (Jupyter، Anaconda، Python)

الناتج: فهم واضح لدورة حياة علوم البيانات وتخطيط المشاريع.

اليوم الثاني: جمع البيانات وتنظيفها

● مصادر البيانات وأنواعها (CSV، قواعد البيانات، APIs)
● استيراد البيانات إلى Python باستخدام Pandas
● تقنيات تنظيف البيانات: معالجة القيم المفقودة، المكررات، القيم المتطرفة
● التحويل الأساسي للبيانات والهندسة المميزة
● مختبرات عملية على بيانات غير مرتبة وحقيقية

الناتج: القدرة على جمع البيانات وتنظيفها للتحليل.

اليوم الثالث: التحليل الاستكشافي للبيانات (EDA) والتصور البياني

● الإحصاءات الوصفية ومقاييس الملخص
● تحليل الارتباط
● الاستكشاف البصري باستخدام Matplotlib وSeaborn
● التعرف على الأنماط والاتجاهات والشذوذ
● أفضل الممارسات للتصور الواضح والفعال

الناتج: مهارات استكشاف البيانات وتصويرها لاستخراج الرؤى.

اليوم الرابع: أساسيات الإحصاء والاحتمالات لعلوم البيانات

● توزيعات الاحتمالات
● اختبار الفرضيات
● أساسيات الإحصاء الاستنتاجي
● الدلالة الإحصائية وفترات الثقة
● تطبيق مفاهيم الإحصاء على مجموعات بيانات حقيقية

الناتج: فهم الأسس الإحصائية الضرورية للتحليل والنمذجة.

اليوم الخامس: مقدمة في التعلم الآلي

● ما هو التعلم الآلي؟ الفئات وحالات الاستخدام
● التعلم المراقب مقابل غير المراقب
● سير عمل تدريب وتقييم النماذج
● تدريب نماذج بسيطة باستخدام Scikit-learn
● المقاييس: الدقة، الاستدعاء، F1-score

الناتج: القدرة العملية على تدريب وتقييم نماذج التعلم الآلي الأساسية.

اليوم السادس: التعلم الآلي المتقدم والتعلم العميق

● الهندسة المميزة واختيار الخصائص
● ضبط المعاملات الفائقة (Hyperparameter Tuning)
● مقدمة في الشبكات العصبية
● بناء نماذج بسيطة باستخدام TensorFlow/Keras
● اعتبارات نشر النماذج

الناتج: التعرف على تقنيات النمذجة المتقدمة وتنفيذ الشبكات العصبية.

اليوم السابع: تطبيق علوم البيانات وحل مشاكل الأعمال

● تحويل مشاكل الأعمال الواقعية إلى خطط تحليل بيانات
● دراسات حالة من مختلف الصناعات
● التواصل مع أصحاب المصلحة غير التقنيين
● الاعتبارات الأخلاقية في علوم البيانات

الناتج: القدرة على تخطيط وتنفيذ مشاريع علوم البيانات العملية لتحقيق أثر في الأعمال.

اليوم الثامن: مشروع التخرج والعرض التقديمي

● مشروع متكامل يطبق المفاهيم المكتسبة
● جمع البيانات، تنظيفها، التحليل الاستكشافي، النمذجة، والتصور
● إعداد تقرير وعرض تقديمي احترافي
● تقديم المشاريع فردياً أو جماعياً
● مراجعة، تغذية راجعة، والخطوات التالية للتعلم

الناتج: مشروع جاهز للمحفظة يعكس مهارات شاملة في علوم البيانات.

منهجية التعلّم العملي

● البرمجة الحية والعروض بقيادة المدرّب
● مختبرات موجهة باستخدام Jupyter وPython
● مجموعات بيانات واقعية وسيناريوهات حل مشكلات
● مناقشات جماعية ومشاريع تطبيقية
● مشروع التخرج لتطبيق سير العمل من البداية للنهاية
● تغذية راجعة من المدرّب وإرشاد شخصي

إتقن دورة علوم البيانات من البداية للنهاية. طوّر المهارات اللازمة لإطلاق أو تعزيز مسيرتك المهنية في مجال البيانات.

المتطلبات الأساسية

● فهم أساسي لمفاهيم البرمجة (ويُفضل Python)
● معرفة أساسية بالرياضيات والإحصاء (يشتمل البرنامج على مراجعات أساسية)

● محللو البيانات والمحللون التجاريون الراغبون في تطوير مهاراتهم
● مطورو البرمجيات ومحترفو تكنولوجيا المعلومات المتجهون نحو علوم البيانات
● طلاب الجامعة والخريجون المستعدون لمهن في مجال البيانات
● المديرون التقنيون الراغبون في تقييم تطبيق علوم البيانات
● من يرغبون بتغيير مسارهم المهني والحصول على تدريب شامل في علوم البيانات

الفئة المستهدفة

الاستعداد للشهادات

يوفر البرنامج الأساس للشهادات المعترف بها عالمياً مثل:

Microsoft Azure Data Scientist Associate ●
IBM Data Science Professional Certificate ●
Google Data Analytics Professional Certificate ●
Coursera وedX وUdacity مسارات علوم البيانات على ●