علم البيانات

كود الحقيبة: COMSDS11525024

يغطي البرنامج المفاهيم الأساسية والمتقدمة في علم البيانات، بدءًا من فهم جودة البيانات والإحصاء الوصفي، مرورًا بعمليات ذكاء الأعمال واستخراج وتحويل وتحميل البيانات (ETL)، وصولًا إلى تعلم الآلة وتحليل السلاسل الزمنية وبيئات البيانات الضخمة وتقنيات إنترنت الأشياء.

يُعد هذا البرنامج خيارًا مثاليًا للراغبين في دخول مجال علم البيانات أو تطوير مهاراتهم المهنية في تحليل البيانات واتخاذ القرارات المبنية على البيانات.

تفاصيل البرنامج علم البيانات

مدة البرنامج: 5 أيام تدريبية

عدد الساعات اليومية: 5 ساعات

إجمالي الساعات التدريبية: 25 ساعة

الفئة المستهدفة:

كل من يهتم بمجال علم البيانات وتحليل البيانات والذكاء الاصطناعي

أهداف البرنامج التدريبي

بنهاية البرنامج سيكون المتدرب قادرًا على:

التعرف على مفهوم علم البيانات وأهميته.

تقييم جودة البيانات وقياس موثوقيتها.

فهم الإحصاء الوصفي واستخداماته المختلفة.

التمييز بين أنواع البيانات الإحصائية.

التفريق بين البيانات والمعلومات.

فهم مفاهيم ذكاء الأعمال (Business Intelligence).

تطبيق عمليات ETL لاستخراج وتحويل وتحميل البيانات.

التمييز بين التعلم الآلي الخاضع للإشراف وغير الخاضع للإشراف.

فهم أساليب تحليل السلاسل الزمنية.

المقارنة بين لغتي البرمجة Python وR في علم البيانات.

التعرف على إنترنت الأشياء وبروتوكولات الاتصال الخاصة به.

فهم بيئات البيانات الضخمة وتقنيات Hadoop.

المحاور التدريبية

الوحدة التدريبية الأولى: مفهوم علم البيانات وتقييم جودة البيانات

مفهوم علم البيانات.

مجالات علم البيانات وتطبيقاته.

الفرق بين علم البيانات والتخصصات المرتبطة به.

أساليب تقييم جودة البيانات.

الوحدة التدريبية الثانية: الإحصاء الوصفي وأنواع البيانات الإحصائية

مفهوم الإحصاء الوصفي.

استخدامات الإحصاء الوصفي.

تصنيف البيانات الإحصائية.

تحليل البيانات الأساسية.

الوحدة التدريبية الثالثة: ذكاء الأعمال ومصطلح ETL

الفرق بين البيانات والمعلومات.

مفهوم ذكاء الأعمال.

دورة حياة البيانات.

عمليات الاستخراج والتحويل والتحميل (ETL).

الوحدة التدريبية الرابعة: تعلم الآلة وتحليل السلاسل الزمنية

التعلم الآلي الخاضع للإشراف.

التعلم الآلي غير الخاضع للإشراف.

تطبيقات تعلم الآلة.

تحليل السلاسل الزمنية والتنبؤ.

الوحدة التدريبية الخامسة: إنترنت الأشياء والبيانات الضخمة

المقارنة بين Python وR.

مفهوم إنترنت الأشياء (IoT).

بروتوكولات أنظمة إنترنت الأشياء.

بيئات البيانات الضخمة.

معالجة البيانات باستخدام Hadoop.

محتويات الحقيبة التدريبية

عرض تقديمي (PowerPoint): 155 شريحة.

دليل المدرب: 127 صفحة.

دليل المتدرب: 111 صفحة.

الملف التعريفي: 4 صفحات.

حقيبة الأنشطة: 2 نشاط.

الخرائط الذهنية: 1.

الصور التعليمية: 5.

الفيديوهات التدريبية: 2.

المراجع العلمية: 4.

استمارات بيانات المتدربين: 3.

بروشور تعريفي: 1.

محتويات الحقيبة التدريبية الكاملة: 11 ملفًا.

نموذج الحقيبة التدريبية

كرماُ الضغط هنا للإطلاع على نموذج الحقيبة التدريبية