تحليلات البيانات الضخمة

التخصص الرئيسي: تحليل البيانات الضخمة (Büyük Veri Analitiği)

نبذة عن البرنامج

برنامج متطور ومتعدد التخصصات مصمم لتدريب الطلاب على جمع ومعالجة وتحليل وتفسير مجموعات البيانات الضخمة لدعم اتخاذ القرارات القائمة على البيانات. يجمع البرنامج بين الإحصاء والبرمجة والتعلم الآلي وذكاء الأعمال لإعداد الخريجين لشغل وظائف علماء بيانات، ومحللي بيانات، ومتخصصي ذكاء أعمال، ومهندسي بيانات ضخمة في قطاعي التكنولوجيا والشركات سريعة النمو في تركيا.

أهداف التعلم الرئيسية

• إتقان تقنيات جمع البيانات ومعالجتها المسبقة.
• تعلم التحليل الإحصائي والنمذجة التنبؤية.
• اكتساب خبرة في برمجة علوم البيانات (Python، R، SQL).
• تطوير مهارات في التعلم الآلي وخوارزميات الذكاء الاصطناعي.
• فهم تقنيات البيانات الضخمة (هادوب، سبارك، نو إس كيو إل).
• استكشاف تصور البيانات وذكاء الأعمال (تابلو، باور بي آي).
• تطبيق أخلاقيات البيانات، والخصوصية، والامتثال (اللائحة العامة لحماية البيانات، قانون حماية البيانات الشخصية).

المقررات الأساسية

1. مقدمة في تحليلات البيانات الضخمة

• نظرة عامة على البيانات الضخمة، وتطبيقاتها، واتجاهات الصناعة.

2. جمع البيانات ومعالجتها المسبقة

• استخراج البيانات من مواقع الويب، وواجهات برمجة التطبيقات، وعمليات استخراج البيانات وتحويلها وتحميلها، وتنظيف البيانات.

3. التحليل الإحصائي للبيانات الضخمة

• الإحصاء الوصفي/الاستدلالي، واختبار الفرضيات، وتحليل الانحدار.

4. البرمجة لعلوم البيانات

• بايثون (بانداز، نامباي، ساي باي)، آر، وإس كيو إل.

٥. التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي

• التعلم الخاضع للإشراف/غير الخاضع للإشراف، والتعلم العميق، ومعالجة اللغات الطبيعية.

٦. تقنيات البيانات الضخمة

• هادوب، سبارك، قواعد بيانات NoSQL (مونغو دي بي، كاساندرا)، والتحليلات السحابية.

٧. تصور البيانات وذكاء الأعمال

• تابلو، باور بي آي، وD3.js لإنشاء لوحات معلومات تفاعلية.

٨. أخلاقيات البيانات والخصوصية

• اللائحة العامة لحماية البيانات (GDPR)، وقانون حماية البيانات الشخصية (KVKK)، والحد من التحيز، والاستخدام المسؤول للبيانات.

٩. تحليلات الأعمال واتخاذ القرارات

• التحليلات التنبؤية، والتحليلات التوجيهية، والاستراتيجيات القائمة على البيانات.

١٠. مشروع التخرج في تحليلات البيانات الضخمة

• حل مشكلة واقعية باستخدام أدوات وتقنيات البيانات الضخمة.

١١. التدريب العملي/التدريب الداخلي

• اكتساب خبرة عملية في شركات التكنولوجيا، أو المؤسسات المالية، أو مختبرات الأبحاث.

أساليب التقييم

• مهام تنظيف البيانات ومعالجتها المسبقة
• مشاريع التحليل الإحصائي والتعلم الآلي
• تطبيقات تقنيات البيانات الضخمة (Hadoop، Spark)
• تقارير تصور البيانات وذكاء الأعمال
• عروض مشاريع التخرج

الأدوات والموارد

• البرامج: Python (Jupyter، TensorFlow، PyTorch)، R، SQL، Hadoop، Spark، Tableau، Power BI
• المنصات: AWS، Google Cloud، Azure، GitHub
• الكتب:

البيانات الضخمة: مبادئ وأفضل ممارسات أنظمة البيانات القابلة للتوسع في الوقت الفعلي، تأليف ناثان مارز

Python لتحليل البيانات، تأليف ويس ماكيني

علم البيانات للأعمال، تأليف فوستر بروفوست

المتطلبات الأساسية

• الاهتمام بـ البيانات، أو البرمجة، أو التحليلات.
• معرفة أساسية بالرياضيات والإحصاء مفيدة ولكنها ليست شرطًا.

مدة البرنامج

من سنتين إلى أربع سنوات (دبلوم/بكالوريوس/ماجستير)، تشمل مشاريع عملية وتدريبًا عمليًا.
... ---

الشهادات (اختيارية)

• شهادة جوجل الاحترافية في تحليل البيانات
• شهادة مايكروسوفت: مساعد عالم بيانات Azure
• شهادة AWS في تحليل البيانات - تخصصي
• شهادة كلاوديرا في تحليل البيانات
• أخصائي Tableau Desktop

المسارات الوظيفية

• عالم بيانات (النمذجة التنبؤية، الذكاء الاصطناعي، التعلم الآلي)
• محلل بيانات (ذكاء الأعمال، إعداد التقارير)
• مهندس بيانات ضخمة (Hadoop، Spark، خطوط نقل البيانات)
• أخصائي ذكاء الأعمال (لوحات المعلومات، تصور البيانات)
• مهندس تعلم آلي (نماذج الذكاء الاصطناعي، معالجة اللغة الطبيعية، رؤية الحاسوب)
• مستشار بيانات (الاستراتيجية، التحليلات، التحول الرقمي)
• محلل أبحاث (الأوساط الأكاديمية، أبحاث السوق)
• مسؤول خصوصية البيانات (الامتثال، الأخلاقيات، اللائحة العامة لحماية البيانات)

لماذا هذا التخصص؟

يشهد قطاعا التكنولوجيا والأعمال في تركيا اعتمادًا متزايدًا على البيانات، مما يخلق طلبًا كبيرًا على متخصصي البيانات الضخمة ذوي المهارات العالية القادرين على تحويل البيانات الخام إلى رؤى قابلة للتنفيذ. يوفر هذا البرنامج تدريبًا عمليًا على أحدث الأدوات والتقنيات، مُؤهلًا الخريجين لمهن مؤثرة ومستقبلية في مجال عالمي ومبتكر. بفضل العلاقات القوية مع قطاع الصناعة والتحضير للشهادات، يكتسب الطلاب ميزة تنافسية في مهنة مربحة وديناميكية. يُعد هذا البرنامج مثاليًا لمن لديهم شغف بالتكنولوجيا والتحليلات وحل المشكلات.