هندسة تحليل البيانات

التخصص الرئيسي: هندسة تحليل البيانات (Veri Analizi Mühendisliği)

نبذة عن البرنامج

برنامج تقني متعدد التخصصات يُدرّب متخصصين على جمع ومعالجة وتحليل وتفسير مجموعات البيانات الضخمة لدعم اتخاذ القرارات في قطاعات مثل التمويل والرعاية الصحية والتسويق والتكنولوجيا. يجمع البرنامج بين علوم الحاسوب والإحصاء والرياضيات والمعرفة المتخصصة في المجال لإعداد الخريجين لشغل وظائف محللي بيانات وعلماء بيانات ومتخصصي ذكاء الأعمال في تركيا والعالم.

أهداف التعلم الرئيسية

• إتقان برمجة تحليل البيانات (Python، R، SQL).
• تعلم الأساليب الإحصائية واختبار الفرضيات.
• اكتساب خبرة في تصور البيانات وعرضها بشكل قصصي.
• تطوير مهارات في التعلم الآلي والنمذجة التنبؤية.
• فهم تقنيات البيانات الضخمة والحوسبة السحابية. - استكشاف التطبيقات المتخصصة في مجالات محددة (مثل: التمويل، الرعاية الصحية، التسويق).
• تطبيق ممارسات البيانات الأخلاقية والمسؤولة.

المقررات الأساسية

1. مقدمة في تحليل البيانات

• نظرة عامة على أنواع البيانات ومصادرها ومنهجية تحليل البيانات.

2. البرمجة لتحليل البيانات

• استخدام لغات Python (Pandas، NumPy، Scikit-learn)، وR، وSQL لمعالجة البيانات.

3. الإحصاء في علم البيانات

• الإحصاء الوصفي/الاستدلالي، الاحتمالات، وتحليل الانحدار.

4. معالجة البيانات وتنظيفها

• التعامل مع البيانات المفقودة، والقيم الشاذة، وتحويل البيانات.

5. تصور البيانات

• الأدوات: Matplotlib، Seaborn، Tableau، Power BI، وPlotly.

٦. أساسيات التعلّم الآلي

• التعلّم الخاضع للإشراف/غير الخاضع للإشراف، وتقييم النماذج، وهندسة الميزات.

٧. تقنيات البيانات الضخمة

• هادوب، سبارك، قواعد بيانات NoSQL (MongoDB، كاساندرا)، والمنصات السحابية (AWS، GCP).

٨. إدارة قواعد البيانات

• لغة SQL، قواعد البيانات العلائقية/غير العلائقية، ومستودعات البيانات.

٩. ذكاء الأعمال والتحليلات

• لوحات المعلومات، ومؤشرات الأداء الرئيسية، وأنظمة دعم القرار.

١٠. تطبيقات خاصة بمجالات محددة

• دراسات حالة في مجالات التمويل، والرعاية الصحية، والتسويق، والعلوم الاجتماعية.

١١. الأخلاقيات وحماية البيانات

• اللائحة العامة لحماية البيانات (GDPR)، وجمع البيانات الأخلاقي، والتحيز في الذكاء الاصطناعي.

١٢. التدريب العملي في تحليل البيانات

• فرص تدريب أو مشاريع تخرج مع شركاء من القطاع.

١٣. مشروع التخرج

• حل مشكلة بيانات واقعية (مثل: النمذجة التنبؤية، أو تحليلات الأعمال، أو البحوث القائمة على البيانات).

أساليب التقييم

• مهام البرمجة (بايثون، آر، إس كيو إل)
• مشاريع تحليل البيانات وتصورها
• تطوير نماذج التعلم الآلي وتقييمها
• دراسات حالة لتطبيقات خاصة بمجالات محددة
• عروض مشاريع التخرج

الأدوات والموارد

• لغات البرمجة: بايثون، آر، إس كيو إل
• المكتبات/الأطر: بانداز، نامباي، سايكيت-ليرن، تنسورفلو، بايتورش، تابلو، باور بي آي
• أدوات البيانات الضخمة: هادوب، سبارك، كافكا
• منصات الحوسبة السحابية: AWS، جوجل كلاود، أزور
• قواعد البيانات: ماي إس كيو إل، بوستجريس إس كيو إل، مونجو دي بي
• الكتب:

بايثون لتحليل البيانات بقلم ويس ماكيني

آر لعلوم البيانات بقلم هادلي ويكهام

علوم البيانات من سكراتش من جويل غروس

المتطلبات الأساسية

• أساس متين في الرياضيات (الجبر، التفاضل والتكامل، الإحصاء).
• معرفة أساسية بالبرمجة (مفيدة ولكنها ليست شرطًا دائمًا).
• الاهتمام بحل المشكلات واتخاذ القرارات بناءً على البيانات.

مدة البرنامج

• 4 سنوات (بكالوريوس) أو 1-2 سنة (ماجستير)، بما في ذلك التدريب العملي أو المشاريع.

الشهادات (اختيارية/إلزامية)

• شهادة جوجل الاحترافية في تحليل البيانات
• شهادة مايكروسوفت: محلل بيانات مساعد
• شهادة AWS في تحليل البيانات
• شهادة كلاوديرا في تحليل البيانات

المسارات الوظيفية

• محلل بيانات (شركات التكنولوجيا، والتمويل، والرعاية الصحية)
• عالم بيانات (شركات ناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي، ومراكز الأبحاث)
• محلل ذكاء الأعمال (الشركات الكبرى، وشركات الاستشارات)
• مهندس بيانات (خطوط نقل البيانات الضخمة، وعمليات ETL)
• مهندس تعلم آلي (فرق الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي)
• محلل كمي (التمويل، وصناديق التحوط)
• محلل تسويق (التسويق الرقمي، والتجارة الإلكترونية)
• محلل بيانات الرعاية الصحية (المستشفيات، وشركات الأدوية)
• محلل أبحاث (مراكز الفكر، (الأوساط الأكاديمية)
• أخصائي تمثيل البيانات بصريًا (الإعلام، الاستشارات)

لماذا هذا التخصص؟

يُسهم نمو الاقتصاد الرقمي في تركيا، والصناعات القائمة على البيانات، والطلب المتزايد على المحللين المهرة في خلق طلب كبير على مهندسي تحليل البيانات. يوفر هذا البرنامج تدريبًا عمليًا في البرمجة والإحصاء والتعلم الآلي، مما يُؤهل الخريجين لـ وظائف مؤثرة في التكنولوجيا والتمويل والرعاية الصحية وغيرها. يُعد هذا البرنامج مثاليًا لمن لديهم شغف بـ تحويل البيانات إلى رؤى ثاقبة، وحل المشكلات المعقدة، ودفع عجلة الابتكار.