الكلية: معهد برامج الدراسات العليا يوفر هذا التخصص فهمًا شاملاً لمبادئ وممارسات الإحصاء وعلوم البيانات. يستكشف الطلاب مجالات رئيسية مثل تحليل البيانات والتعلم الآلي والنمذجة الإحصائية وتصور البيانات. يركز البرنامج على التفكير التحليلي ومهارات البرمجة وتطبيق الأساليب الإحصائية لحل المشكلات في العالم الحقيقي. يتم إعداد الخريجين لمهن في تحليل البيانات وذكاء الأعمال والبحث والتكنولوجيا. **أهداف التعلم:** - فهم أساسيات الإحصاء وعلوم البيانات. - تطوير مهارات جمع البيانات وتنظيفها وتحليلها. - تعلم تقنيات النمذجة الإحصائية والتعلم الآلي. - استكشاف دور تصور البيانات في توصيل الأفكار. - فهم الاعتبارات الأخلاقية والخصوصية في علم البيانات. - تحليل التحديات والفرص في مجالات الإحصاء وعلوم البيانات. - تطوير مهارات التفكير النقدي وحل المشكلات لاتخاذ القرارات القائمة على البيانات. **المخطط الرئيسي:** 1. **مقدمة في الإحصاء وعلوم البيانات** - نظرة عامة على المجال وتاريخه وتطبيقاته في مختلف الصناعات. 2. **الاحتمال والاستدلال الإحصائي** - دراسة نظرية الاحتمالات والتوزيعات واختبار الفرضيات. - تقنيات استخلاص الاستنتاجات من البيانات. 3. **تنظيم البيانات وتنظيفها** - أساسيات جمع البيانات ومعالجتها مسبقًا وتنظيفها. - تقنيات التعامل مع البيانات المفقودة والقيم المتطرفة. 4. **النمذجة الإحصائية** - مبادئ تحليل الانحدار وتحليل التباين وتحليل السلاسل الزمنية. - تقنيات بناء النماذج الإحصائية والتحقق من صحتها. 5. **التعلم الآلي** - دراسة خوارزميات التعلم الخاضع للإشراف وغير الخاضع للإشراف. - تقنيات تطبيق التعلم الآلي على مجموعات البيانات في العالم الحقيقي. 6. **التصور المرئي للبيانات** - أساسيات إنشاء تصورات مرئية فعّالة باستخدام أدوات مثل Tableau وMatplotlib. - تقنيات توصيل رؤى البيانات بوضوح وفعالية. 7. **تقنيات البيانات الضخمة** - استكشاف أدوات ومنصات البيانات الضخمة مثل Hadoop وSpark. - تقنيات معالجة وتحليل مجموعات البيانات الضخمة. 8. **الأخلاقيات والخصوصية في علم البيانات** - دراسة الاعتبارات الأخلاقية وقضايا الخصوصية في جمع البيانات وتحليلها. - تقنيات ضمان ممارسات البيانات المسؤولة. 9. **الاتجاهات الناشئة في علم البيانات** - تحليل الابتكارات مثل التعلم العميق ومعالجة اللغة الطبيعية والذكاء الاصطناعي. - تقنيات التكيف مع الاتجاهات والتقنيات الجديدة في هذا المجال. 10. **مشروع التخرج في الإحصاء وعلوم البيانات** - مشروع واقعي لتطبيق المهارات المكتسبة في تحليل البيانات أو النمذجة أو التصور المرئي. - تقنيات لتقديم حل شامل لعلم البيانات. **طرق التقييم:** - مشاريع تحليل البيانات ودراسات الحالة. - مهام مكتوبة حول الأساليب الإحصائية والتعلم الآلي وتصور البيانات. - مشاريع جماعية في التعامل مع البيانات والنمذجة وتصورها. - المشاركة في التدريب الداخلي أو العمل الميداني مع المنظمات التي تعتمد على البيانات. **الكتب المدرسية الموصى بها:** - "مقدمة إلى التعلم الإحصائي" بقلم جاريث جيمس ودانييلا ويتن وتريفور هاستي وروبرت تيبشيراني. - "بايثون لتحليل البيانات" بقلم ويس ماكينلي. - "علم البيانات للأعمال" بقلم فوستر بروفو وتوم فوسيت. - "عناصر التعلم الإحصائي" بقلم تريفور هاستي وروبرت تيبشيراني وجيروم فريدمان. **المتطلبات الأساسية:** يوصى بالمعرفة الأساسية بالرياضيات والإحصاء والبرمجة. مناسب للطلاب في الرياضيات وعلوم الكمبيوتر والمجالات ذات الصلة. **مدة التخصص:** عادةً 4 سنوات، بما في ذلك الدورات الدراسية والمشاريع والتدريب الداخلي. **الشهادة:** قد يحصل الخريجون على درجة في الإحصاء وعلوم البيانات أو مجال ذي صلة. **الفئة المستهدفة:** علماء البيانات والإحصائيون ومحللو الأعمال والباحثون الطموحون الذين يسعون إلى التفوق في تحليل البيانات والتعلم الآلي والنمذجة الإحصائية. يزود هذا التخصص الطلاب بالمهارات الفنية والتحليلية وحل المشكلات اللازمة للتفوق في الإحصاء وعلوم البيانات، ودفع عملية اتخاذ القرار القائمة على البيانات والابتكار عبر الصناعات.