تطوير المهارات اللازمة لتحويل البيانات إلى معلومات يمكن من خلالها استخلاص المعرفة وتطبيقها بشكل حاسم في قسمك"

تهدف شهادة الخبرة الجامعية هذه إلى تزويد مهندسي الكمبيوتر بالمعرفة اللازمة لمعرفة أدوات وأساسيات علم البيانات وتطبيقه لحل حالة عملية. بهذه الطريقة، سيكونون قادرين على تحليل البيانات وتصور المجموعات واستخلاص استنتاجات حول المعالجة المطلوبة قبل النمذجة وتأثيرها على النتائج.

مع تقدم البرنامج، سيتم التركيز بشكل خاص على استخراج أقصى قيمة من البيانات لتوليد معرفة متخصصة حول الإجراءات الإحصائية والاستدلال. بهذه الطريقة، سيتمكن خريجو المستقبل من فهم وفحص تقنيات تنظيف البيانات الأكثر تقدمًا، والتحول، وتقليل الأبعاد، بالإضافة إلى اختيار الميزات والمثيلات.

سيتم استكمال ما سبق بوحدة مخصصة لتعزيز المعرفة حول تقنيات التعلم الآلي المختلفة والخوارزميات المستخدمة فيها، اعتمادًا على نوع التنقيب الذي تريد تنفيذه. 

ما يثير الاهتمام في هذا البرنامج وجدول الأعمال هو قدرته على تقديم نظرية الشبكات العصبونية وتطورها عبر التاريخ بطريقة تعليمية وعملية.

يتم استكمال كل ما سبق ببرنامج عبر الإنترنت بنسبة 100٪، 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. بالإضافة إلى ذلك، سيتمكن الخريجون من الوصول إلى صفوف دراسية متقدمة ذات الجودة الأكاديمية العالية، والتي يدرسها محاضر مشهور عالميًا في علوم البيانات.

تخصص في علوم البيانات مع TECH! ستُتاح لك الفرصة للوصول إلى دروس إضافية وفريدة من نوعها في هذا المجال، والتي يقدمها خبير مشهور ومعتمد دوليًا في هذا المجال"

يحتوي هذا البرنامج شهادة الخبرة الجامعية هذه في التقنيات والخوارزميات والأدوات لعلوم البيانات على البرنامج التعليمي الأكثر اكتمالاً وحداثة في السوق. 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 
توفر المحتوى من أي جهاز ثابت أو محمول متصل بالإنترنت

حدد الخصائص الرئيسية لمجموعة البيانات، وهيكلها ومكوناتها والآثار المترتبة على توزيعها في النمذجة" 

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 التعلم القائم على حل المشكلات، والذي المهني في يجب أن تحاول من خلاله حل المواقف المختلفة للممارسة المهنية التي تنشأ من خلاله. للقيام بذلك، سيحصل على مساعدة من نظام فيديو تفاعلي مبتكر من قبل خبراء مشهورين. 

أظهر قدرتك على تفسير تصور البيانات للتحليل الوصفي باستخدام برنامج يقدم حالات عملية للتعلم التعليمي"

قم بفحص المقاييس والنتائج لتحديد جودة النماذج، لتصبح مهندس كمبيوتر ذو تفكير نقدي"

تم تصميم منهج هذه الخبرة الجامعية لتغطية سلسلة من المعرفة الأساسية للتطوير المهني لمهندسي الكمبيوتر. بهذا المعنى، من المتوقع أن يطور المهني التفكير النقدي عند تطبيق الاستراتيجيات، بحيث يكون قادرًا على تحديد مزاياها وعيوبها. 

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

الوحدة 1. أدوات علوم البيانات

1.1     علم البيانات

1.1.1     علم البيانات
2.1.1     أدوات متقدمة لعالم البيانات  

2.1     البيانات والمعلومات والمعرفة

1.2.1     البيانات والمعلومات والمعرفة 
2.2.1     أنواع البيانات
3.2.1     مصادر البيانات

3.1     من البيانات إلى المعلومات 

1.3.1     تحليل البيانات
2.3.1     أنواع التحليل
3.3.1     استخراج المعلومات من مجموعة البيانات Dataset 

4.1     استخراج المعلومات من خلال التصور

1.4.1     التصور كأداة تحليل
2.4.1     طرق العرض 
3.4.1     عرض مجموعة البيانات

5.1     جودة البيانات

1.5.1      بيانات الجودة
2.5.1     تطهير البيانات 
3.5.1     معالجة البيانات الأساسية

6.1     Dataset

1.6.1     إثراء مجموعة البيانات Dataset
2.6.1     لعنة الأبعاد
3.6.1     تعديل مجموعة البيانات الخاصة بنا

7.1     اختلال التوازن 

1.7.1     عدم التوازن الطبقي
2.7.1     تقنيات تخفيف الاختلال
3.7.1     موازنة مجموعة البيانات Dataset

8.1     نماذج غير خاضعة للرقابة 

1.8.1     نموذج غير خاضع للرقابة
2.8.1     مناهج
3.8.1     التصنيف بنماذج غير خاضعة للرقابة

9.1     النماذج الخاضعة للإشراف

1.9.1     نموذج خاضع للإشراف
2.9.1     مناهج
3.9.1     التصنيف مع النماذج الخاضعة للإشراف

10.1     الأدوات والممارسات الجيدة

1.10.1     أفضل الممارسات لعالم البيانات
2.10.1     أفضل نموذج 
3.10.1     أدوات مفيدة

الوحدة 2. استخراج البيانات. الاختيار والمعالجة المسبقة والتحول     

1.2     الاستدلال الإحصائي

1.1.2     الإحصاء الوصفي مقابل. الاستدلال الإحصائي
2.1.2     إجراءات حدودية
3.1.2     الإجراءات اللامعلمية

2.2    التحليل الاستكشافي

1.2.2     التحليل الوصفي 
2.2.2     العرض
3.2.2     إعداد البيانات

3.2     إعداد البيانات

1.3.2     تكامل البيانات وتنقيتها 
2.3.2     تطبيع البيانات
3.3.2     سمات التحويل 

4.2     القيم المفقودة

1.4.2     معالجة القيم الناقصة
2.4.2     طرق التضمين القصوى
3.4.2     احتساب القيم المفقودة باستخدام التعلم الآلي

5.2     الضجيج في البيانات 

1.5.2     فئات وسمات الضجيج
2.5.2     ترشيح الضجيج 
3.5.2     تأثير الضجيج

6.2     لعنة الأبعاد

1.6.2     الإفراط في أخذ العينات
2.6.2     Undersampling
3.6.2     تقليل البيانات متعددة الأبعاد

7.2     من الصفات المستمرة إلى المنفصلة

1.7.2     البيانات المستمرة مقابل البيانات المنفصلة
2.7.2     عملية التكتم

8.2     البيانات 

1.8.2     اختيار البيانات 
2.8.2     وجهات النظر ومعايير الاختيار
3.8.2     مناهج الاختيار 

9.2    اختيار المثيل

1.9.2     مناهج اختيار الحالات
2.9.2     اختيار النماذج
3.9.2     مناهج متقدمة لاختيار المثيل

10.2     المعالجة المسبقة للبيانات في بيئات البيانات الضخمة Big Data

1.10.2     Big Data
2.10.2     المعالجة "الكلاسيكية" مقابل المعالجة المسبقة السائبة
3.10.2     Smart Data    

الوحدة 3. تصميم وتطوير الأنظمة الذكية        

1.3     المعالجة المسبقة للبيانات  

1.1.3     المعالجة المسبقة للبيانات
2.1.3     تحويل البيانات 
3.1.3     استخراج البيانات

2.3     التعلم الالي

1.2.3     التعلم الخاضع للإشراف وغير الخاضع للإشراف
2.2.3     التعليم المعزز
3.2.3     نماذج أخرى للتعلم

3.3    خوارزميات التصنيف

1.3.3     التعلم الآلي الاستقرائي
2.3.3     SVM و KNN
3.3.3     مقاييس ودرجات الترتيب

4.3     خوارزميات التراجع 

1.4.3     التراجع الخطي والتراجع اللوجستي والنماذج غير الخطية 
2.4.3     التسلسل الزمني 
3.4.3     مقاييس ودرجات التراجع 

5.3     خوارزميات التجميع 

1.5.3     تقنيات التجميع الهرمي 
2.5.3     تقنيات التجميع الجزئي 
3.5.3     المقاييس والنتائج للتجميع (clustering) 

6.3     تقنيات قواعد الجمعية 

1.6.3     مناهج استخراج القواعد 
2.6.3     المقاييس والنتائج لخوارزميات قاعدة الارتباط 

7.3    تقنيات التصنيف المتقدمة. المصنفات المتعددة 

1.7.3     خوارزميات التعبئة (Bagging) 
2.7.3     مصنف "الغابات العشوائية (Random Forests)". 
3.7.3     "التعزيز (Boosting)" لأشجار القرار 

8.3     النماذج الرسومية الاحتمالية 

1.8.3     النماذج الاحتمالية 
2.8.3     شبكة بايزية. الخصائص والتمثيل والمعلمات  
3.8.3     نماذج بيانية احتمالية أخرى 

9.3    الشبكات العصبية 

1.9.3     التعلم الآلي باستخدام الشبكات العصبية الاصطناعية 
2.9.3     شبكات التزويد المتقدّم feed forward 

10.3     التعلم العميق 

1.10.3     شبكات التزويد المتقدّم feed forward العميقة 
2.10.3     الشبكات العصبونية التلافيفية ونماذج التسلسل 
3.10.3     أدوات لتنفيذ الشبكات العصبية العميقة

إنها تجربة تدريبية فريدة ومهمة وحاسمة لتعزيز تطورك المهني"