علم البيانات

كود الحقيبة: COMSDS11525024

تقدم دورة شهادة في علم البيانات تصورًا متكاملًا حول مفهوم علم البيانات وأهميته ودوره في تحليل البيانات واستخراج المعلومات والاستفادة منها في دعم اتخاذ القرارات.

بيانات برنامج علم البيانات

عدد أيام البرنامج: 5 أيام تدريبية

عدد الساعات: 25 ساعة تدريبية

مدة اليوم التدريبي: 5 ساعات تدريبية

الفئة المستهدفة

برنامج شهادة في علم البيانات مناسب لكل من يهتم بمجال علم البيانات وتحليل البيانات، ويرغب في التعرف على المفاهيم الأساسية والتطبيقات الحديثة في Data Science، بما يشمل الإحصاء الوصفي، ذكاء الأعمال، ETL، تعلم الآلة، تحليل السلاسل الزمنية، Python وR، إنترنت الأشياء والبيانات الضخمة.

أهداف دورة شهادة علم البيانات

التعرف على مفهوم علم البيانات Data Science ومجالات استخدامه.

فهم الفرق بين علم البيانات ومجالات البيانات ذات الصلة.

تقييم جودة البيانات والتعرف على أهم معايير جودة البيانات.

تعريف الإحصاء الوصفي والتعرف على أهم استخداماته.

تحديد أنواع البيانات الإحصائية وتصنيفها.

التمييز بين البيانات والمعلومات.

التعرف على مفهوم ذكاء الأعمال Business Intelligence.

فهم عملية استخراج وتحويل وتحميل البيانات ETL.

التمييز بين تعلم الآلة الخاضع للإشراف وغير الخاضع للإشراف.

التعرف على مفهوم تحليل السلاسل الزمنية Time Series Analysis.

المقارنة بين لغتي R وPython في مجال علم البيانات.

التعرف على مفهوم إنترنت الأشياء IoT ودوره في جمع البيانات.

التعرف على أهم بروتوكولات أنظمة إنترنت الأشياء.

فهم مفهوم البيانات الضخمة وبيئات معالجة البيانات الموزعة.

التعرف على استخدام Hadoop في معالجة البيانات الضخمة.

محاور دورة علم البيانات

الوحدة التدريبية الأولى: مفهوم علم البيانات وكيفية تقييم جودة البيانات

مفهوم علم البيانات Data Science.

أهمية علم البيانات في العصر الرقمي.

الفرق بين علم البيانات ومجالات البيانات ذات الصلة.

مراحل العمل في علم البيانات.

مفهوم جودة البيانات.

كيفية تقييم جودة البيانات.

أهم معايير جودة البيانات.

الوحدة التدريبية الثانية: الإحصاء الوصفي وأنواع البيانات الإحصائية

تعريف الإحصاء الوصفي.

استخدامات الإحصاء الوصفي في تحليل البيانات.

مفهوم البيانات الإحصائية.

أنواع البيانات الإحصائية.

تصنيف البيانات.

أهمية فهم طبيعة البيانات قبل تحليلها.

الوحدة التدريبية الثالثة: ذكاء الأعمال ومصطلح ETL

الفرق بين البيانات والمعلومات.

مفهوم ذكاء الأعمال Business Intelligence.

أهمية ذكاء الأعمال في دعم اتخاذ القرار.

مكونات بيئة ذكاء الأعمال.

مفهوم ETL.

استخراج البيانات Extract.

تحويل البيانات Transform.

تحميل البيانات Load.

أهمية عمليات ETL في تجهيز البيانات للتحليل.

الوحدة التدريبية الرابعة: تعلم الآلة وتحليل السلاسل الزمنية

مفهوم تعلم الآلة Machine Learning.

تعلم الآلة الخاضع للإشراف Supervised Learning.

تعلم الآلة غير الخاضع للإشراف Unsupervised Learning.

الفرق بين التعلم الخاضع للإشراف وغير الخاضع للإشراف.

تطبيقات تعلم الآلة في تحليل البيانات.

مفهوم تحليل السلاسل الزمنية Time Series Analysis.

أهمية تحليل البيانات المرتبطة بالزمن.

استخدام السلاسل الزمنية في فهم الاتجاهات والتغيرات المستقبلية.

الوحدة التدريبية الخامسة: إنترنت الأشياء والبيانات الضخمة

مفهوم إنترنت الأشياء Internet of Things – IoT.

دور إنترنت الأشياء في جمع البيانات.

بروتوكولات أنظمة إنترنت الأشياء.

العلاقة بين إنترنت الأشياء وعلم البيانات.

مفهوم البيانات الضخمة Big Data.

بيئات البيانات الضخمة.

مقارنة بين R وPython في علم البيانات وتحليل البيانات.

الملفات والبيانات الضخمة الموزعة باستخدام Hadoop.

دور Hadoop في معالجة البيانات الضخمة وتوزيعها.

محتويات الحقيبة التدريبية

عرض PowerPoint: 155 شريحة.

دليل المدرب: 127 صفحة.

دليل المتدرب: 111 صفحة.

الملف التعريفي: 4 ملفات.

حقيبة الأنشطة: 2.

خرائط ذهنية: 1.

صور تدريبية: 5.

فيديوهات: 2.

مراجع: 4.

استمارات بيانات المتدرب: 3.

بروشور: 1.

إجمالي عناصر محتويات الحقيبة: 11 عنصرًا.

نموذج الحقيبة التدريبية

كرماُ الضغط هنا للإطلاع على نموذج الحقيبة التدريبية