هل ترغب في إتقان قواعد البيانات الإحصائية بإتقان؟ إذن لا تبحث أكثر من ذلك والتحق بشهادة الخبرة الجامعية التي ستوفر لك كل ما تحتاجه لتحقيق ذلك"

يعود تاريخ قواعد البيانات على هذا النحو إلى أكثر من نصف قرن من الزمان، على الرغم من أن تصنيف المعلومات يعود إلى أصل الكتابة، عندما كان الكتبة يرتبون النصوص وفقًا للموضوع أو المؤلف أو أصل المصدر. ولكن في العقدين الأخيرين، مكّنت التطورات التكنولوجية المرتبطة بتطور المجال الرقمي من إنشاء أرشيفات على الإنترنت حيث يمكن العثور على وثائق موثوقة في أي مجال ومن أي مكان في العالم في غضون ثوانٍ. Oracle، MySQL، MySQL، PubMed، Redis، Cassandra، إلخ. من الممكن اليوم العثور على آلاف المقترحات التي تسمح لمحترفي الإحصاء بتنفيذ مهام جمع البيانات وتحليلها وإدارتها بشكل أكثر شمولاً وسرعة وبجودة عالية جداً.  

استنادًا إلى ذلك وإلى الطلب الحالي في سوق العمل على المتخصصين في هذا القطاع، طورت جامعة TECH شهادة الخبرة الجامعية في قواعد البيانات، وهو برنامج كامل يتكون من 540 ساعة من المواد النظرية والعملية والإضافية التي تساعد الخريج على اكتساب معرفة شاملة بهذا المجال. ينقسم المؤهل العلمي إلى ثلاث وحدات دراسية ويتم تقديمه في شكل ملائم ومرن 100٪ عبر الإنترنت، ويركز بشكل أساسي على التطورات الجديدة في الإحصاءات الاقتصادية وتصميم وإدارة بنوك البيانات الضخمة. كما أنه يركز بشكل خاص على دراسة البيانات وتنقيتها من خلال تأثيرها المحتمل والأساليب البيانية والعددية المناسبة لدراسة خصائصها والعلاقات التي تهمك. 

سيكون أمامك 6 أشهر لإكمال جميع متطلبات البرنامج، وخلال هذه الفترة ستتمكن من الوصول إلى الحرم الجامعي الافتراضي من أي جهاز متصل بالإنترنت. إضافةً إلى ذلك، ستعمل بشكل مكثف على صقل مهاراتك من خلال حالات الاستخدام المستمدة من السياق الحالي، والتي ستتمكن من خلالها من إجراء اختبارات التماثل لتقييم الفرضيات أو الكشف عن القيم المفقودة.   

البرنامج المثالي لإطلاعك على آخر المستجدات في الإحصاءات الاقتصادية في 6 أشهر فقط و 100٪ عبر الإنترنت"

تحتوي شهادة الخبرة الجامعية في قاعدة البيانات على البرنامج التعليمي الأكثر اكتمالاً وحداثة في السوق. أبرز خصائصها هي:

تطوير الحالات العملية المقدمة من قبل خبراء في الإحصاء التطبيقي
يجمع المحتوى الرسومي والتخطيطي والعملي البارز الذي تم تصميمه به معلومات تقنية وعملية عن 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
توفر المحتوى من أي جهاز ثابت أو محمول متصل بالإنترنت

ستعمل على تصميم وإدارة أحدث قواعد البيانات المتطورة بحيث يمكنك الاستثمار في مشاريعك الخاصة بأمان ونجاح مضمون"

تضم في هيئة التدريس فريقًا من المهنيين من القطاع الذين يجلبون خبراتهم العملية إلى هذا التدريب، بالإضافة إلى متخصصين معترف بهم من المجتمعات 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، سيحصل على مساعدة من نظام فيديو تفاعلي مبتكر من قبل خبراء مشهورين.        

سيتيح لك تعدد استخدامات هذا البرنامج إمكانية الاتصال متى احتجت إلى ذلك، من أي مكان ومن أي جهاز متصل بالإنترنت"

برنامج ستتمكن من خلاله من التعامل بشكل مثالي مع المؤشرات المركبة المرجحة، من Laspeyres إلى Fisher"

إن الجودة والمكانة المرموقة التي تميز جامعة TECH وتضعها كواحدة من أفضل الجامعات الرقمية في العالم كانت نتيجة سنوات من الجهد والكفاح لإنشاء أفضل الشهادات 100٪ عبر الإنترنت. في كل واحد منها، يتولى فريق من الخبراء في هذا المجال اختيار ليس فقط المعلومات النظرية التي تشكل المنهج الدراسي، ولكن أيضًا حالات استخدام تستند إلى مواقف حقيقية وساعات من المواد الإضافية عالية الجودة. وبفضل ذلك، أصبح من الممكن تقديم خبرات أكاديمية عالية التدريب مضغوطة في شكل مريح ومرن يسهل تخصص الخريج من أي مكان، دون جداول زمنية، من خلال أي جهاز متصل بالإنترنت. 

ستجد في الحرم الافتراضي، بالإضافة إلى المنهج الدراسي والمواد الإضافية المتنوعة، حالات استخدام مبنية على مواقف حقيقية، ستتمكن من خلالها من إتقان مهاراتك المهنية بالسرعة التي تناسبك"

الوحدة 1. الإحصاءات الاقتصادية

1.1.      المقدمة

1.1.1.     تعريف مؤشرات التباين
2.1.1.     جدوى مؤشرات التباين

2.1.     تصنيف المؤشرات

1.2.1.     مؤشرات بسيطة
2.2.1.     المؤشرات المركبة

3.1.     مؤشرات بسيطة

1.3.1.     معدلات التباين

4.1.     المؤشرات المركبة غير الموزونة

1.4.1.     التعريف
2.4.1.     الخصائص

5.1.     المؤشرات المركبة الموزونة

1.5.1.     مؤشرات Laspeyres
2.5.1.     مؤشرات Paasche
3.5.1.     مؤشرات Edgeworth
4.5.1.     مؤشرات Fisher

6.1.     مؤشرات القيمة

1.6.1.     التعريف
2.6.1.     الخصائص

7.1.     خصائص المؤشرات 

1.7.1.     الخصائص الرئيسية
2.7.1.     التطبيقات

8.1.     عمليات المؤشرات 

1.8.1.     التجديد
2.8.1.     الوصلة
3.8.1.     تغيير القاعدة

9.1.     المؤشرات المتسلسلة

1.9.1.     مؤشر حجم Laspeyres المتسلسلة

10.1.     تقييم السلسلة

1.10.1.     انكماش السلسلة الاقتصادية

الوحدة 2. قواعد البيانات: التصميم والإدارة

1.2.     مقدمة في قواعد البيانات

1.1.2.     ما هي قاعدة البيانات؟
2.1.2.     تاريخ أنظمة قواعد البيانات

2.2.     النظام المعلومات وقواعد البيانات

1.2.2.     المفاهيم
2.2.2.     الخصائص
3.2.2.     تطور قواعد البيانات

3.2.     تعريف وخصائص نظام إدارة قواعد البيانات

1.3.2.     التعريف
2.3.2.     الخصائص

4.2.     هندسة أنظمة إدارة قواعد البيانات

1.4.2.     البنية المركزية وبنية خادم العميل
2.4.2.     بنية نظام الخادم
3.4.2.     الأنظمة المتوازية
4.4.2.     الانظمة الموزعة
5.4.2.     أنواع الشبكات

5.2.     أنظمة إدارة قواعد البيانات الرئيسية

1.5.2.     أنواع نظم إدارة قواعد البيانات

6.2.     تطوير تطبيقات قواعد البيانات

1.6.2.     واجهات الويب لقواعد البيانات
2.6.2.     ضبط الأداء
3.6.2.     اختبارات الأداء
4.6.2.     تسوية قاعدة البيانات
5.6.2.     التجارة الإلكترونية
6.6.2.     النظام القديم

7.2.     مراحل تصميم قاعدة البيانات

1.7.2.     التصميم النظري
2.7.2.     التصميم المنطقي
3.7.2.     تصميم التطبيقات

8.2.     تنفيذ قاعدة البيانات

1.8.2.     لغة الاستعلام المهيكلة (SQL)
2.8.2.     معالجة البيانات
3.8.2.     الاستعلام عن البيانات
4.8.2.     إدارة قواعد البيانات باستخدام SQL
5.8.2.     العمل مع قواعد بيانات SQLite

9.2.     مفاهيم HTML والتعبيرات العادية

1.9.2.     هيكل الموقع الإلكتروني ورمزه
2.9.2.     علامات وسمات HTML وCSS
3.9.2.     البحث النصي باستخدام التعبيرات العادية
4.9.2.     الأحرف الخاصة والمجموعات والمجموعات والتكرارات

10.2.     جمع وتخزين البيانات من المواقع الإلكترونية

1.10.2.     مقدمة في أدوات كشط الويب Scraping
2.10.2.     برمجة أدوات كشط الويبScraping لغة Python
3.10.2.     البحث المعلومات باستخدام التعبيرات العاديةالبحث عن المعلومات واسترجاعها باستخدام التعبيرات العادية
4.10.2.     البحث عن المعلومات والحصول عليها باستخدام Beautiful Soup
5.10.2.     التخزين في قواعد البيانات
6.10.2.     تصدير النتائج في ملفات قيم مفصولة بفاصلة

الوحدة 3. تحليل البيانات وتنظيفها

1.3.     ملفات البيانات: الترميز والتحويل

1.1.3.     ترميز البيانات
2.1.3.     تحويل البيانات

2.3.     التحقق من اكتمال البيانات: دراسة أحادية المتغير

1.2.3.     النموذج
2.2.3.     الخصائص

3.3.     التحقق من اكتمال البيانات: دراسة وثنائية المتغير ومتعددة المتغير

1.3.3.     النموذج
2.3.3.     الخصائص

4.3.     التحقق من اكتمال البيانات: دراسة ومتعدد المتغيرات المتغير

1.4.3.     النموذج
2.4.3.     الخصائص

5.3.     الكشف عن القيمة المفقودة

1.5.3.     مشاكل البيانات المفقودة

6.3.     معالجة القيم الناقصة

1.6.3.     التحليلات عن القيم المفقودة

7.3.     استنتاج القيم المفقودة

1.7.3.     استنتاج القيم المفقودة في المتغيرات أحادية البعد
2.7.3.     طرق التضمين المتعدد

8.3.     اختبارات المعيارية لتقييم فرضيات خط الأساس لتحليل البيانات

1.8.3.     أنواع الفحوص
2.8.3.     الأمثلة

9.3.     اختبارات المعيارية لتقييم فرضيات خط الأساس لتحليل البيانات

1.9.3.     أنواع الفحوص
2.9.3.     الأمثلة

10.3.     اختبارات المعيارية لتقييم فرضيات خط الأساس لتحليل البيانات

1.10.3.     أنواع الفحوص
2.10.3.     الأمثلة

لا تفكر مرتين واختر المؤهل العلمي الذي ستصبح من خلاله بلا شك خبيرًا في قواعد البيانات بطريقة مضمونة وفي 540 ساعة تدريب فقط"