Ibn Sina Training Academy

مسار علم البيانات (المستوى المتقدم)

هل ترغب في الانطلاق في واحد من أكثر المجالات طلبًا وربحًا في العالم؟ مسار علم البيانات (المستوى المتقدم) من أكاديمية ابن سينا يقدم لك فرصة تعلم المهارات اللازمة لتصبح عالم بيانات محترف. ستخوض تجربة تعليمية شاملة تهدف إلى تجهيزك لسوق العمل المحلي والعالمي، مع دعم مستمر من خبراء المجال. احجز مكانك الآن وابدأ مسيرتك في هذا المجال الواعد!

20 ساعة

مسار مسجل

محمد أنس محاضر كورس علم البيانات

محاضر :

م/ محمد أنس

بسعر 150 $
بدلاً من 500 $

هذا السعر قبل الخصم!

ماذا ستدرس في المسار؟

ماذا ستدرس في مسار علم البيانات (المستوى المتقدم)؟

في هذا المسار المتقدم، ستتعلم تقنيات الذكاء الاصطناعي وعلوم البيانات بشكل شامل ومبسط، مع التركيز على التطبيقات العملية الحقيقية. حيث يتضمن المحتوى:

1. التعلم العميق:

  • تعلم أساسيات الشبكات العصبية وكيفية تدريبها.
  • تطبيقات عملية مثل تصنيف الصور باستخدام الشبكات العصبية الالتفافية (CNN).
  • دراسة الشبكات العصبية العودية (RNN) ووحدات الذاكرة طويلة المدى (LSTM) وأهميتها في التعامل مع البيانات المتسلسلة.
  • تعلم كيفية توليد الصور باستخدام الشبكات التوليدية التنافسية (GANs).

2. تحليل السلاسل الزمنية:

  • تعلم كيفية معالجة البيانات الزمنية والتنبؤ بها باستخدام نماذج إحصائية مثل ARIMA وSARIMA.
  • تطبيق هذه النماذج للتنبؤ بالتوجهات المستقبلية بدقة.

3. معالجة اللغة الطبيعية (NLP):

  • تعلم تقنيات حديثة مثل المحولات (Transformers).
  • التعامل مع النصوص باللغة العربية والإنجليزية.
  • دراسة كيفية حل مشكلات مثل الترجمة الآلية وتحليل المشاعر.

4. MLOps:

  • تعلم كيفية استخدام أدوات مثل ML Flow وHugging Face لإدارة نماذج التعلم الآلي في بيئات العمل الحقيقية.
  • التركيز على نشر النماذج ومراقبتها بشكل فعال.

5. تطبيقات علوم البيانات:

  • تنفيذ مشاريع عملية تشمل جمع البيانات وتحليلها وتقديم التوصيات بناءً على النتائج.
  • تطبيق ما تعلمته في مواقف حقيقية لتعزيز مهاراتك العملية.

مهارات ستكتسبهـا بعد المسار

إتقان مفاهيم الشبكات العصبية مثل الشبكات العصبية الاصطناعية (ANN)، والشبكات العصبية الالتفافية (CNN)، والشبكات العصبية العودية (RNN)، بالإضافة إلى المحولات (Transformers).

اكتساب مهارات عملية في تنفيذ نماذج التعلم العميق باستخدام بايثون وأدوات مثل TensorFlow وPyTorch.

فهم تقنيات أساسية مثل الانتشار العكسي، والتحسين، ودوال التفعيل، والتنظيم، والتعلم التحويلي.

تطبيق خوارزميات التعلم العميق في مجالات مثل تصنيف الصور، ومعالجة اللغة الطبيعية، والتنبؤ بالسلاسل الزمنية.

إتقان أساسيات معالجة اللغة الطبيعية (NLP) مثل معالجة النصوص، والتجزئة، وتصحيح الكلمات.

تعلم مهام أساسية في NLP مثل تحليل المشاعر، والترجمة الآلية، واسترجاع المعلومات، وتلخيص النصوص.

اكتساب الخبرة العملية مع النماذج اللغوية الكبيرة مثل BERT وLlama.

نظرة عامة

نظرة عامة على مسار علم البيانات (المستوى المتقدم)

محتوى شامل ومتكامل

يغطي هذا المسار جميع الجوانب التي تحتاجها لتصبح محترفًا في الذكاء الاصطناعي وعلوم البيانات، من تعلم المفاهيم الأساسية في الشبكات العصبية والتعلم العميق، وصولًا إلى تقنيات معالجة اللغة الطبيعية (NLP) والمحول، بالإضافة إلى التطبيقات العملية على النماذج الحديثة مثل BERT وLLAMA.

تطبيق عملي

يتضمن المسار مشاريع تطبيقية متقدمة تساعدك على تطبيق المفاهيم النظرية في بيئات واقعية من خلال العمل على نماذج التعلم العميق وNLP باستخدام أدوات بايثون وTensorFlow وPyTorch.

منهج منظم

تم تصميم المسار بشكل تدريجي، بدءًا من الأساسيات وصولًا إلى المهارات المتقدمة، مما يضمن بناء معرفتك بشكل متكامل.

إعداد شامل لسوق العمل

يقدم لك المسار مهارات عملية تؤهلك للتنافس في سوق العمل المحلي والعالمي، مع التركيز على استخدام التقنيات المتقدمة في مشاريع حقيقية.

مرونة في التعلم

المسار مسجل بالكامل، مما يتيح لك الوصول إلى المحتوى في أي وقت يناسبك، مع إمكانية الرجوع إليه مدى الحياة.

شهادة المسار

شهادة اتمــام حضور المسار

احصل على شهادة إتمام وحضور البرنامج من أكاديمية ابن سينا؛ كل ما عليك فعله هو إتمام محتويات البرنامج وتسليم أي تكليفات أو مشاريع مطلوبة في موعدها.

أسئلة مكررة
لمن هذا المسار؟01
  • الطلاب والخريجين في التخصصات المرتبطة بالبيانات، مثل الطب، أو الصيدلة، أو الهندسة، وعلوم الحاسب، أو التجارة، والزراعة، الذين يرغبون في التخصص في علم البيانات أو دمجه مع مجالات دراستهم.
  • المحترفين في مجالات التسويق، والمالية، والإدارة الذين يحتاجون إلى تطبيق تقنيات تحليل البيانات في أعمالهم.
  • الأفراد المهتمين بالذكاء الاصطناعي، ممن لديهم خلفية أساسية في Python أو تعلم الآلة، ويرغبون في تعميق خبرتهم.
  • أي شخص يتطلع إلى دخول مجال الذكاء الاصطناعي وعلوم البيانات وبناء مسيرة مهنية فيه.
  • الأفراد الذين أكملوا المستوى المبتدئ في علم البيانات ويرغبون في التعمق في تطبيقات الذكاء الاصطناعي والتعلم العميق.
لماذا تختار مسار علم البيانات (المستوى المتقدم) من أكاديمية ابن سينا؟02
  • مسار عملي بمشاريع تطبيقية: ستتمكن من تطبيق ما تعلمته عمليًا من خلال تنفيذ مشاريع عملية خلال المسار، وسيقوم المحاضر بمراجعتها وتقديم ملاحظات تفصيلية عن الأخطاء لتحسين مستواك وتجنبها مستقبلاً.
  • متابعة مستمرة لتقدمك: فريق خدمة العملاء يتابع تقدمك بشكل منتظم خلال المسار، مما يضمن إكمالك للمقرر وتحقيق أهدافك التعليمية.
  • خبرة المحاضر: يقدم المسار خبير من المتخصصين في علوم البيانات وتعلم الآلة لضمان حصولك على تجربة تعليمية مثالية.
  • مواكبة الطلب العالمي المتزايد: مع الزيادة الكبيرة في الاعتماد على البيانات وتحليلها، أصبح الطلب على علماء البيانات في تزايد مستمر، خاصة في الدول المتقدمة.
  • إمكانية العمل عن بُعد: يوفر لك هذا المجال فرصة للعمل عن بُعد، وهو ما يتيح لك العمل مع شركات دولية دون الحاجة للانتقال أو الهجرة.
  • تواصل مباشر مع المحاضر: يوفر المسار فرصة للتواصل المباشر مع المحاضر لطرح الأسئلة والحصول على إجابات واضحة ومفيدة تساعدك على فهم المحتوى بشكل أعمق
  • شهادة حضور: ستحصل على شهادة إتمام من أكاديمية ابن سينا بعد اجتياز المشروع النهائي بنجاح، مما يعزز فرصك في سوق العمل.
ما هي فرص العمل في مجال علم البيانات؟03

فرص العمل في مجال علم البيانات واسعة ومتنوعة بفضل تزايد الاعتماد على البيانات في اتخاذ القرارات. إليك أبرز الفرص:

في مصر:

  • شركات التكنولوجيا والبنوك: مثل محلل بيانات، أو عالم بيانات، أو مهندس بيانات.
  • الشركات الكبرى في التجارة الإلكترونية، الاتصالات، والمؤسسات المالية.
  • الشركات الناشئة: طلب متزايد على علماء البيانات لتطوير المنتجات والخدمات.

في الخليج:

  • القطاع الحكومي والخاص: فرص في الوزارات، شركات النفط والبنوك الكبرى.
  • الذكاء الاصطناعي والتحول الرقمي: وظائف تحليل البيانات.
  • القطاع الصحي: شركات الأدوية والمستشفيات لتحليل البيانات.
  • مشاريع المدن الذكية: مثل مشروع “نيوم” في السعودية.

في العمل الحر:

  • منصات مثل Upwork وToptal توفر مشاريع في تحليل البيانات وتعلم الآلة.
ما هو متوسط الرواتب في مجال علم البيانات؟04

يُعتبر علم البيانات من أكثر المجالات ربحية عالميًا، بما في ذلك في مصر ودول الخليج. تختلف الرواتب بناءً على الدولة، ومستوى الخبرة، والشركة، وتتراوح كالتالي:

  • في مصر: بين 10,000 و50,000 جنيه شهريًا.
  • في دول الخليج: بين 8,000 و40,000 ريال سعودي أو ما يعادلها شهريًا.
  • في العمل الحر: يتراوح الدخل بين 25 و100 دولار في الساعة، وقد يصل إلى 150 دولارًا أو أكثر للمحترفين ذوي الخبرة.

 

مسارات ذات صلة

اعرف اكتر عن مسارات مشابهة

preloader