دبلومة علم البيانات

الرئيسية / الدورات التدريبية / دبلومة علم البيانات

نبذة عن الدبلومة

  • تعد هذه البلومة الاختيار العلمي والتطبيقي الامثل لتميزك في علم البيانات وتحليل البيانات.
  • تعد هذه الدبلومة مزيج من المهارات التقنية بين علوم الاعمال والتكنولوجيا لبناء مسار ومستقبل مهني في أحد أهم الوظائف والمجالات علي مستوي العالم في الشركات العالمية والشركات الجديدة المتبكرة التي تستخدم علوم البيانات لمساعدة في اتخاذ القرارات القائمة علي البيانات بعد تطوير النماذج الاحصائية والخوارزميات للبيانات .

لماذا تقوم بدراسة علم البيانات ؟

  • تصبح خبيرا او عالما في مجال علم البيانات.
  • فتح الافق امام مسارات مهنية مثيرة ومتحدثة في العالم في مجال البيانات.
  • يتميز مجال علم البيانات وتحليل البيانات بارتفاع الراتب للعاملين بيه.
  • التميز في مجال الاعمال باتقان تقنيات تكنولوجية لاستكشاف وتحليل البيانات للوصول الي قرارات قائمة علي البيانات والمساعدة في التوقع والتنبؤ.
  • اتقان تحليل البيانات باستخدام اكثر لغات البرمجة تطورا وهي لغة الباثيون.
  • اتقان جدارة اتخاذ القرارات القائمة علي البيانات.

لمن دبلومة علم البيانات ؟

  • لمحترفي الاعمال الذين لديهم الشغف في اكتساب جدارات وكفاءة منفردة ومميزة في مجال البيانات بداية من تحليل البيانات وصولا الي اتخاذ قرارات القائمة علي البيانات.
  • لمن يرغب في التميز في مجال تحليل البيانات لاتخاذ القرارات والانتقال الي مرحلة التوقع والتنبؤ لاتخاذ القرارات باستخدام تطوير النماذج الاحصائية والخوارزميات باستخدام لغة البرمجة الباثيون والتعامل مع قواعد البيانات وثم اتقان فن المساعدة في اتخاذ القرار الاستراتيجي بناء علي البيانات .

عند الانتهاء من الدبلومة سوف

وحدة 1 

  1. مقدمة عن مسار البيانات وخارطة الطريق
  2. تعرف على الكفاءات في علوم البيانات
  3. تميز بمهارتك كعالم بيانات

وحدة 2 

  1. فهم مفاهيم قواعد البيانات وإدارة قواعد البيانات العلائقية.
  2. إنشاء كائنات قاعدة البيانات.
  3. العمل مع T-SQL Querying

وحدة 3

  1. تعرف على الموضوعات المهمة في الإحصاء لعلوم البيانات وتحليل البيانات
  2. فهم مفهوم:
  • الوضع والوسيط والمتوسط
  • التباين والانحراف المعياري
  • احتمالا
  • الإحصاء الوصفي
  • الجبر الخطي

وحدة 4

  1. تعلم أساسيات بايثون لتحليل البيانات
  2. العمل مع Anaconda و Jupyter Notebook
  3. العمل مع Panda – مكتبة تحليل البيانات
  4. العمل مع NumPy – مكتبة تحليل البيانات
  5. تصور بياناتك باستخدام بايثون
  6. استخدام بايثون في تجريف الويب

وحدة 5

  1. طوّر مهاراتك في تحويل البيانات ونمذجة البيانات
  2. استخدام DAX الإحصائي والرياضي
  3. .Develop Power BI Visual
  4. الاتصال بـ SQL أو أي قاعدة بيانات
  5. تصميم وتنفيذ لوحة معلومات المؤسسةالمتطلبات الأساسية:معرفة كاملة بمهارات تحليل البيانات باستخدام Microsoft Excel وذكاء الأعمال باستخدام Microsoft Power BI.    
تاريخ البدءنوع الدورةالأيام التوقيتالأماكن المتبقية
30-2022-ديسمبرInteractive Online Trainingالجمعة1:00 مساءً الى 5:00مساءًعدد محدود
28-يناير-2023Classroom onlyالسبت6:00 مساءً الى 10:00مساءًعدد محدود

شهادة إتمام

أن تكتمل بنجاح ؛ يجب على المتدرب:
  • لديك معدل حضور لا يقل عن 80٪ (أو متطلبات حضور أعلى كما هو مقرر للدورة) ؛
  • اجتياز التقييمات العملية والمشاريع الخاصة بالدورة التدريبية في 70٪ على الأقل من إجمالي عدد المهام كما هو مطلوب في كل دورة تدريبية.
  •  

قم الآن بتحميل مخطط المحتوى الخاص بدبلومة علم البيانات

مقدمة في وظائف البيانات وكفاءات البيانات

مقدمة في وظائف البيانات وكفاءات البيانات

مفاهيم قواعد البيانات وقاعدة البيانات العلائقية

مقدمة في مفاهيم قواعد البيانات وإدارة قواعد البيانات العلائقية

مقدمة إلى Microsoft SQL

مفاهيم قواعد البيانات الأساسية

مخزن البيانات

الإحصاء لعلوم البيانات

الإحصاء الأساسي : الحالات والمتغيرات وأنواع المتغيرات

الإحصاء الأساسي : مصفوفة وجدول التردد

الإحصائيات الأساسية: الرسوم البيانية وأشكال التوزيعات

الإحصائيات الأساسية: الوضع والوسيط والمتوسط

الإحصائيات الأساسية: المدى والمدى الربيعي ومخطط الصندوق

الإحصائيات الأساسية: التباين والانحراف المعياري

الإحصاء الأساسي: أساسيات احتمالية الانحدار

الاحتمال: الاحتمال الأولي

الاحتمال: المتغيرات العشوائية والتوزيعات الاحتمالية

الاحتمال: التوزيع الطبيعي والتوزيع ذي الحدين وتوزيع احتمالية السموم

الاحتمال: الإحصاء الوصفي

الاحتمالية: السكان مقابل العينات

الاحتمالية: مقاييس الميل المركزي والتقلب

الاحتمال: الكشف عن القيم المتطرفة

الاحتمال: الإحصاء الاستنتاجي

الاحتمالية: الدراسات والتجارب القائمة على الملاحظة

الاحتمالية: العينة والسكان

الاحتمالية: توزيع السكان وتوزيع العينات وتوزيع العينات

الاحتمالية: نظرية الحدود المركزية

الاحتمالية: تقديرات النقاط

الاحتمالية: فترات الثقة

الاحتمالية: مقدمة في اختبار الفرضيات

تحليلات البيانات باستخدام بايثون

مقدمة في تحليلات البيانات مع بايثون

أساسيات بايثون

أساسيات بايثون: بناء الجملة الأساسي

أساسيات بايثون: أنواع البيانات

أساسيات بايثون: المشغلون

أساسيات بايثون: التحكم في بيانات التدفق

أساسيات بايثون: القرارات

أساسيات بايثون: الحلقات

أساسيات بايثون: الوظائف

هياكل البيانات

تراكيب البيانات: قائمة ومجموعات

هياكل البيانات: المجموعات

هياكل البيانات: قواميس

هياكل البيانات: سلاسل

الملفات وقواعد البيانات

الملفات وقواعد البيانات: القراءة من الملفات

الملفات وقواعد البيانات: الكتابة في الملفات

الملفات وقواعد البيانات: اتصالات قواعد البيانات

مستوي:advanced
60 ساعات