الكلية: معهد برامج الدراسات العليا يركز تخصص علم البيانات على استخراج وتحليل وتفسير البيانات المعقدة لكشف الرؤى ودعم اتخاذ القرار. يطور الطلاب مهارات في الإحصاء والتعلم الآلي وتصور البيانات والبرمجة. يتم إعداد الخريجين لمهن في تحليل البيانات وهندسة البيانات والتعلم الآلي والأدوار المختلفة التي تعتمد على البيانات في التكنولوجيا والتمويل والرعاية الصحية وغيرها من الصناعات. **أهداف التعلم:** - فهم أساسيات علم البيانات والتحليل الإحصائي. - تطوير مهارات في جمع البيانات وتنظيفها ومعالجتها مسبقًا. - تعلم تقنيات تطبيق خوارزميات ونماذج التعلم الآلي. - استكشاف مبادئ تصور البيانات ورواية القصص. - تحليل وتفسير مجموعات البيانات المعقدة والاتجاهات. - تطوير مهارات التفكير النقدي وحل المشكلات والبرمجة لممارسة علم البيانات الفعّالة. **المخطط الرئيسي:** 1. **مقدمة إلى علم البيانات** - نظرة عامة على المفاهيم والمبادئ والممارسات الرئيسية في علم البيانات. - أساسيات جمع البيانات وتخزينها وإدارتها. 2. **الإحصاء لعلم البيانات** - مبادئ الإحصاء لعلم البيانات، بما في ذلك الإحصاء الوصفي، والإحصاء الاحتمالي، والإحصاء الاستدلالي. - تقنيات تطبيق الأساليب الإحصائية على تحليل البيانات. 3. **جمع البيانات ومعالجتها مسبقًا** - مبادئ جمع البيانات ومعالجتها مسبقًا، بما في ذلك تنظيف البيانات وتحويلها وتطبيعها. - تقنيات إعداد البيانات للتحليل. 4. **التعلم الآلي** - مبادئ التعلم الآلي، بما في ذلك التعلم الخاضع للإشراف وغير الخاضع للإشراف، والتعلم العميق. - تقنيات بناء نماذج التعلم الآلي وتدريبها وتقييمها. 5. **تصور البيانات** - مبادئ تصور البيانات، بما في ذلك التصميم المرئي وأنواع المخططات ورواية القصص باستخدام البيانات. - تقنيات إنشاء تصورات بيانات فعّالة وغنية بالمعلومات. 6. **البرمجة لعلم البيانات** - مبادئ البرمجة لعلم البيانات، بما في ذلك Python وR وSQL. - تقنيات كتابة أكواد فعّالة وكفؤة لتحليل البيانات. 7. **تقنيات البيانات الضخمة** - مبادئ تقنيات البيانات الضخمة، بما في ذلك الحوسبة الموزعة والتخزين السحابي وأطر معالجة البيانات. - تقنيات العمل مع مجموعات البيانات واسعة النطاق باستخدام أدوات مثل Hadoop وSpark وقواعد بيانات NoSQL. 8. **الأخلاقيات في علم البيانات** - مبادئ الأخلاقيات في علم البيانات، بما في ذلك خصوصية البيانات والأمان واتخاذ القرارات الأخلاقية. - تقنيات ضمان الممارسات الأخلاقية في جمع البيانات وتحليلها وإعداد التقارير عنها. 9. **التدريب العملي/التطبيقي** - الخبرات العملية في إعدادات علم البيانات، بما في ذلك التدريب العملي في شركات التكنولوجيا أو شركات تحليل البيانات أو مؤسسات البحث. - تطبيق المهارات المكتسبة في سيناريوهات علم البيانات العملية. 10. **مشروع التخرج في علم البيانات** - مشروع شامل يطبق المهارات في جمع البيانات أو التعلم الآلي أو تصور البيانات. - تقديم مشروع أو تقرير تحليل أو عرض بحثي متقن في علم البيانات. **طرق التقييم:** - مشروعات جمع البيانات ومعالجتها مسبقًا، وتقييمات نماذج التعلم الآلي، وتقارير تصور البيانات، ومهام البرمجة، ومشروعات تكنولوجيا البيانات الضخمة، وتحليلات الأخلاقيات، وتقارير التدريب العملي، ومشروعات التخرج، والمشروعات الجماعية، والعروض التقديمية. **الكتب المدرسية الموصى بها:** - "علم البيانات" من تأليف مؤلفين مختلفين. - "الإحصاء لعلم البيانات" من تأليف مؤلفين مختلفين. - "جمع البيانات ومعالجتها مسبقًا" من تأليف مؤلفين مختلفين. - "التعلم الآلي" من تأليف مؤلفين مختلفين. - "تصور البيانات" من تأليف مؤلفين مختلفين. - "البرمجة لعلم البيانات" من تأليف مؤلفين مختلفين. - "تقنيات البيانات الضخمة" من تأليف مؤلفين مختلفين. - "الأخلاق في علم البيانات" من تأليف مؤلفين مختلفين. **المتطلبات الأساسية:** المعرفة الأساسية بالرياضيات والإحصاء والاهتمام بتحليل البيانات والبرمجة. **مدة التخصص:** عادةً 4 سنوات للحصول على درجة البكالوريوس، بما في ذلك الدورات الدراسية والتدريب الداخلي ومشاريع التخرج. بالنسبة للممارسة المتقدمة، يمكن متابعة درجة الماجستير في علوم البيانات، والتي تستغرق عادةً سنة إلى سنتين إضافيتين. **الشهادة:** يمكن للخريجين الحصول على درجة في علوم البيانات ومتابعة التعليم الإضافي أو الشهادات المهنية، مثل تلك التي يقدمها مجلس علوم البيانات في أمريكا (DASCA) أو الشهادات المتخصصة في مجالات مثل التعلم الآلي أو تحليل البيانات. **الفئة المستهدفة:** علماء البيانات الطموحون ومحللو البيانات ومهندسو البيانات ومتخصصو التعلم الآلي والمهنيون الذين يسعون إلى وظائف في التكنولوجيا والتمويل والرعاية الصحية والصناعات المختلفة التي تعتمد على البيانات. يزود هذا التخصص الطلاب بالمهارات التحليلية والبرمجية وحل المشكلات اللازمة للتفوق في علوم البيانات، ودعم المهن في الأدوار المختلفة التي تعتمد على البيانات.