حلل أنسب التقنيات لكل مجموعة بيانات، ودراسة النتائج التي تم الحصول عليها" 

تم تطوير شهادة الخبرة الجامعية هذه بهدف تزويد مهندسي الكمبيوتر بكل المعرفة التي يحتاجونها لتحليل بيانات الشركة. يعد هذا أمرًا ضروريًا لملف تعريف أي مهني متخصص في هذا المجال، حيث يزداد حجم المعلومات كل عام، مما يجعل تحليلها وتفسيرها صعبًا.  

لذلك، من الضروري التدريب على المعرفة المتخصصة التي تسمح بالإدارة الصحيحة للبيانات، مع التركيز في جميع الأوقات على تصنيفها ودورة حياتها ونهجها العملي من خلال الموارد المتاحة. في علم البيانات، تعد معرفة الإحصاء أمرًا ضروريًا، ومن هنا تأتي أهمية هذه الوحدة في البرنامج. 

في نهاية البرنامج، سيطور مهندس الكمبيوتر موقفًا نقديًا تجاه الاستراتيجيات المطبقة، ويكون قادرًا على تمييز الحل الأنسب في كل حالة وشرح بطريقة منطقية النتائج التي تم الحصول عليها في المقاييس المختلفة. 

يتم استكمال كل ما سبق ببرنامج 100٪ عبر الإنترنت، مما يوفر سهولة القدرة على التعامل معه بشكل مريح، أينما ومتى تريد. ستحتاج فقط إلى جهاز متصل بالإنترنت لبدء حياتك المهنية خطوة أخرى إلى الأمام. طريقة تتماشى مع الوقت الحالي مع جميع الضمانات لوضع المهندس في قطاع مطلوب بشدة.. 

استخرج فرضيات تسمح بحل الحالات العملية، والتحقق من صحتها من خلال المقاييس بطريقة نقدية ومنطقية" 

تحتوي هذه شهادة الخبرة الجامعية في التحليل الاستكشا في للبيانات على البرنامج التعليمي الأكثر اكتمالاً وحداثة على الساحة الجامعية. أبرز خصائصها التدريبية هي:
تطوير الحالات العملية المقدمة من قبل خبراء الهندسة التي تركز على تحليل البيانات 
محتوياتها البيانية والتخطيطية والعملية البارزة التي يتم تصورها بها تجمع المعلومات العلمية والرعاية العملي حول تلك التخصصات الأساسية للممارسة المهنية  
التمارين العملية حيث يمكن إجراء عملية التقييم الذاتي لتحسين التعلم  
تركيزها على المنهجيات المبتكرة   
كل هذا سيتم استكماله بدروس نظرية وأسئلة للخبراء ومنتديات مناقشة حول القضايا المثيرة للجدل وأعمال التفكير الفردية  
إتاحة الوصول إلى المحتوى من أي جهاز ثابت أو محمول متصل بالإنترنت 

حلل أدوات البرامج المختلفة للرسم البياني والتحليل الاستكشافي للبيانات باستخدام برنامج مصمم 100٪ عبر الإنترنت"

البرنامج يضم، في أعضاء هيئة تدريسه محترفين في مجال هذا المجال يصبون في هذا التدريب خبرة عملهم, بالإضافة إلى متخصصين معترف بهم من الشركات الرائدة والجامعات المرموقة.

سيتيح محتوى البرنامج المتعدد الوسائط، والذي صيغ بأحدث التقنيات التعليمية، للمهني التعلم السياقي والموقعي، أي في بيئة محاكاة توفر تدريبا غامرا مبرمجا للتدريب في حالات حقيقية.

يركز تصميم هذا البرنامج على التعلّم القائم على حل المشكلات، والذي يجب على المهني من خلاله محاولة حل مختلف مواقف الممارسة المهنية التي تنشأ على مدار العام الدراسى. للقيام بذلك ، ستحصل على مساعدة من نظام جديد من مقاطع الفيديو التفاعلية التي تم إنشاؤها بواسطة خبراء معترف بهم ، مع خبرة واسعة في علوم البيانات في مجالات وقطاعات الأعمال التجارية .

قم بإنتاج معلومات ذات صلة وفعالة لاتخاذ القرارات، وتطوير التفكير النقدي"

طور المهارات لحل الحالات العملية باستخدام تقنيات علم البيانات"

يتطلب فهم الكتلة الهائلة من المعلومات التي يتم إنشاؤها يوميًا في الشركة مهنيين مدربين على أدوات البرامج المختلفة للرسم البياني والتحليل الاستكشافي للبيانات. لهذا السبب، سيقوم برنامج شهادة الخبرة الجامعية هذا بتوجيه تعلم الطلاب في هذه النقطة وغيرها من النقاط ذات الصلة، مما سيسمح لهم بإيقاظ تفكيرهم النقدي لاتخاذ القرارات وفقًا للموقف الذي ينشأ في بيئة عملهم.  

حول البيانات إلى معلومات، وقم بإضافة قيمة وتعزيز توليد المعرفة الجديدة" 

الوحدة 1. إدارة ومعالجة البيانات والمعلومات لعلوم البيانات    

1.1     إحصائيات. المتغيرات والمؤشرات والنسب  

1.1.1     الإحصاء 
2.1.1     الأبعاد الإحصائية 
3.1.1     المتغيرات والمؤشرات والنسب 

2.1     نوع البيانات 

1.2.1     النوعية 
2.2.1     الكمية 
3.2.1     التوصيف والفئات 

3.1     معرفة البيانات من القياسات  

1.3.1     المقاييس المركزية 
2.3.1     المقاييس التشتت
3.3.1     الارتباطات 

4.1     رؤى حول البيانات من الرسوم البيانية

1.4.1     التصور حسب نوع البيانات 
2.4.1     تفسير المعلومات الرسومية 
3.4.1     تخصيص الرسومات باستخدام برنامج آر 

5.1     الاحتمال  

1.5.1     الاحتمال 
2.5.1     وظيفة الاحتمال 
3.5.1     التوزيعات 

6.1     جمع البيانات 

1.6.1     منهجية التحصيل 
2.6.1     أدوات التحصيل 
3.6.1     قنوات التحصيل 

7.1     تنظيف البيانات 

1.7.1     مراحل تطهير البيانات 
2.7.1     جودة البيانات  
3.7.1     معالجة البيانات (مع  R) 

8.1     تحليل البيانات وتفسيرها وتقييم النتائج  

1.8.1     المقاييس الإحصائية 
2.8.1     مؤشرات العلاقة 
3.8.1     استخراج البيانات 

9.1     مستودع البيانات (Data Warehouse) 

1.9.1     العوامل  
2.9.1     التصميم 

10.1     توافر البيانات 

1.10.1     الدخول 
2.10.1     الوصول 
3.10.1     الأمان

الوحدة 2. العرض البياني لتحليل البيانات        

1.2     التحليل الاستكشافي 

1.1.2     العرض من أجل تحليل المعلومات
2.1.2     قيمة التمثيل البياني
3.1.2    نماذج جديدة للتمثيل البياني

2.2.     تحسين علوم البيانات 

1.2.2     نطاق اللون والتصميم
2.2.2     نظرية الغَشتَلت في التمثيل البياني
3.2.2     تجنب الأخطاء والنصائح  

3.2.     مصادر البيانات الأساسية

1.3.2     من أجل عرض الجودة
2.3.2     من أجل عرض الكمية
3.3.2     من أجل عرض الوقت

4.2.     مصادر البيانات المعقدة

1.4.2     الملفات والقوائم و قواعد بيانات 
2.4.2     البيانات المفتوحة
3.4.2     إنشاء البيانات المستمرة

5.2.     أنواع المخططات 

1.5.2     العروض الأساسية
2.5.2     العروض الكتلية 
3.5.2     العروض لتحليل التشتت
4.5.2     العروض الدائرية
5.5.2     عروض الفقاعة
6.5.2     العروض الجغرافية 

6.2.     أنواع العرض

1.6.2     المقارنة والعلائقية
2.6.2     التوزيع
3.6.2     الهرمية

7.2.     تصميم التقارير مع العرض البياني 

1.7.2     تطبيق الرسوم البيانية في تقارير التسويق
2.7.2     تطبيق الرسوم البيانية في لوحات المعلومات ومؤشرات الأداء الرئيسية
3.7.2     تطبيق الرسوم البيانية في الخطط الاستراتيجية
4.7.2     استخدامات أخرى: علم، صحة، أعمال 

8.2.     السرد التصويري

1.8.2     السرد التصويري
2.8.2     التطور 
3.8.2     الوصول

9.2.     أدوات موجهة للتصور 

1.9.2     ادوات متطورة
2.9.2     برامج عبر الإنترنت
3.9.2     Open Source

10.2.     التقنيات الجديدة في تصور البيانات 

1.10.2     أنظمة لافتراضية الواقع
2.10.2     أنظمة تكبير وتقوية الواقع
3.10.2     أنظمة ذكية

الوحدة 3. أدوات علوم البيانات    

1.3.     علم البيانات

1.1.3     علم البيانات
2.1.3     أدوات متقدمة لعالم البيانات  

2.3.     البيانات والمعلومات والمعرفة

1.2.3     البيانات والمعلومات والمعرفة 
2.2.3     أنواع البيانات
3.2.3     مصادر البيانات

3.3.     من البيانات إلى المعلومات 

1.3.3     تحليل البيانات
2.3.3     أنواع التحليل
3.3.3     استخراج المعلومات من Dataset 

4.3.     استخراج المعلومات من خلال التصور

1.4.3     التصور كأداة تحليل
2.4.3     طرق العرض 
3.4.3     عرض مجموعة البيانات

5.3.     جودة البيانات

1.5.3      بيانات الجودة
2.5.3     تطهير البيانات 
3.5.3     معالجة البيانات الأساسية

6.3.     Dataset

1.6.3     إثراء Dataset
2.6.3     لعنة الأبعاد
3.6.3     تعديل مجموعة البيانات الخاصة بنا

7.3.     اختلال التوازن 

1.7.3     اختلال التوازن الطبقي
2.7.3     تقنيات التخفيف من اختلال التوازن
3.7.3     موازنة Dataset

8.3.     نماذج غير خاضعة للرقابة 

1.8.3     نموذج غير خاضع للرقابة
2.8.3     مناهج
3.8.3     التصنيف بنماذج غير خاضعة للرقابة

3.9.     النماذج الخاضعة للإشراف

1.9.3     نموذج خاضع للإشراف
2.9.3     مناهج
3.9.3     التصنيف مع النماذج الخاضعة للإشراف

10.3.     الأدوات والممارسات الجيدة

1.10.3     أفضل الممارسات لعالم البيانات
2.10.3     أفضل نموذج 
3.10.3     أدوات مفيدة

استخرج فرضيات تسمح بحل الحالات العملية، والتحقق من صحتها من خلال المقاييس بطريقة نقدية ومنطقية"