أهمية علوم البيانات والذكاء الاصطناعي: شهادة في علم البيانات

من تاريخ الى تاريخ مكان الانعقاد الرسوم($ US)
24 مايو 2026 دبي $ 3,000 التسجيل
20 سيبتمبر 2026 جدة $ 4,000 التسجيل
29 نوفمبر 2026 الرياض $ 3,250 التسجيل

أهمية علوم البيانات والذكاء الاصطناعي: شهادة في علم البيانات

التعريف

دورة شهادة في علم البيانات تقدم للمشاركين فهماً عميقاً لأفضل الممارسات في علم البيانات وتوفر نظرة أساسية على نظام بيانات كبيرة والفرص المتاحة في الذكاء الاصطناعي. تتجاوز الدورة التحليلات، لتشمل جميع التخصصات المرتبطة بالبيانات الحديثة. بنهاية الدورة، سيكتسب المشاركون خبرة في التقنيات والتكنولوجيا المتقدمة، مما يمكّنهم من استخراج مفاهيم قيّمة من البيانات والتعاون بفعالية مع المحترفين في مجالات إدارة البيانات المتقدمة.

الأهداف

    سيتمكن المشاركون في نهاية الدورة من:

    • فهم وتنظيم البيانات من أجل تحليل فعّال
    • تقييم الحلول لتحليل البيانات مقابل التعلم الآلي
    • التمييز بين النماذج التنبؤية ونماذج اكتشاف الأنماط
    • اتخاذ قرارات مستنيرة بين التقنيات الخاصة والمفتوحة المصدر
    • رسم تدفّق العمل الحديث للبيانات من المصادر الخام إلى التقارير النهائية
    • الإشراف على مشاريع علم البيانات باستخدام أفضل ممارسات إدارة المشاريع

منهجية التدريب

تُوضّح جميع الأساليب والحلول التحليلية بدراسات حالة تفصيلية خطوة بخطوة مع تجارب عملية على أرض الواقع. وسيتم تغطية المواضيع التحليلية في وثائق شاملة تتضمن مقارنة حصرية ومباشرة بين برامج SAS -SPSS -STATISTICA -Excel -R -Python.

من يجب أن يحضر؟

هذه الدورة مخصصة للمتخصصين الذين يطمحون إلى التعرف على مكونات علوم البيانات، وكيف يمكن تطبيقها بشكل متناسق لحل مشاكل البيانات والأعمال، بالإضافة إلى قضايا البحث. تعتبر الدورة مناسبة بشكل خاص للمدراء والأشخاص المشتركين في التسويق، وإدارة علاقات العملاء، والبحث، والتصنيع، ومراقبة الجودة، ومطوري التطبيقات، ومحللي تكنولوجيا المعلومات في معظم القطاعات، مثل البنوك، وشركات التأمين، والتجزئة، والحكومات، وشركات التصنيع، والرعاية الصحية، وشركات الاتصالات، والنقل، وموزعي السلع.

الخطوط العامة للدورة

تحليل وتصوّر البيانات

  • فهم أنواع البيانات وتقنيات التصوّر
  • تقييم تمثيلية البيانات
  • تلخيص البيانات باستخدام الإحصاءات الوصفية
  • تحليل مجموعات متعددة باستخدام الاختبارات الإحصائية
  • إنشاء تصوّرات متقدمة باستخدام الرسوم البيانية الذكية
  • الانحدار الخطي البسيط والانحدار اللوجستي
  • تحديد ومعالجة القيم المتطرفة

التّعلم الآلي - خاضع للإشراف

  • الانحدار الخطي المتعدد والانحدار اللوجستي
  • تحليل التمييز: الدوال والنماذج الاحتمالية
  • أشجار القرار: CART، CHAID، Random Forests
  • آلات الدعم الشعاعي و K-Nearest Neighbors
  • بايز الساذج  Naïve Bayes
  • الشبكات العصبية، التعلم العميق وتطبيقات الذكاء الاصطناعي

التنبؤ بالذكاء الاصطناعي للأعمال R vs. Python  

  • أساسيات الذكاء الاصطناعي للأعمال
  • جمع البيانات ومصادر قواعد البيانات
  • عمليات ETL (الاستخراج، التحويل، التحميل)
  • تخزين البيانات: المستودعات، الأسواق، والبحيرات
  • أدوات التحليل: منصات الذكاء الاصطناعي للأعمال BI platforms، OLAP، لوحات المعلومات، إلخ
  • طرق التنبؤ وتحليل الاتجاهات
  • التنعيم الأسي (الإضافي والتعددي)
  • تحليل السلاسل الزمنية ونماذج  ARIMA
  • مقارنة بين R و Python في الاختبارات الإحصائية والخوارزميات الخاصة بالتعلم الآلي

التعلم الآلي: الغير خاضع للإشراف

  • تحليل المكونات الرئيسية (PCA)
  • تقنيات التجميع: التحليل الهرمي و K-Means
  • التحليل البسيط للتطابق
  • التحجيم متعدد الأبعاد
  • تحليل الربع

إدارة المشاريع لعلماء البيانات  (PMP)

  • مقدمة PMP لمشاريع علم البيانات
  • إدارة التكامل والنطاق والتكلفة
  • إدارة الوقت والجودة والتواصل
  • إدارة المخاطر و المشتريات و تفاعل أصحاب المصلحة

نظام الإنترنت للأشياء IoT وبيئة البيانات الضخمة

  • أساسيات إنترنت الأشياء - M2M والأنظمة المدمجة
  • بروتوكولات إنترنت الأشياء الأساسية
  • البيانات الضخمة: "أين" و"متى"
  • ملفات البيانات الضخمة الموزعة باستخدام HDFS
  • MapReduce  مقابل مشاركة البيانات باستخدام  Spark
  • نظرة عامة على بيئة البيانات الضخمة : Spark، Mongo DB، Cassandra، Flume، Cloudera، Oozie، Mahout

شركتنا حصلت علي الإعتمادات المهنية الدولية هذه:

الكورسات المتعلقة

2026 Training Plan
Alkhobraa Corporate Profile
Laboratory Systems ISO17025 Consulting
Competency Solutions Brochure