Ibn Sina Training Academy

دبلومة علم البيانات الشاملة Data Science Diploma

هل ترغب في الانطلاق في واحد من أكثر المجالات طلبًا وربحًا؟ دبلومة علم البيانات الشاملة من أكاديمية ابن سينا تقدم 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. انطلق الآن وابدأ مسيرتك في هذا المجال الواعد!

36 ساعة

دبلومة مسجلة

إسلام شعبان - محاضر دبلومة تحليل البيانات

محاضر :

د/ إسلام شعبان

محمد أنس محاضر كورس علم البيانات

محاضر :

م/ محمد أنس

بسعر 201 $
بدلاً من 670 $

هذا السعر قبل الخصم!

محتويات البرنامج

تشمل دبلومة علم البيانات أربع مسارات أساسية تهدف إلى تحويل المتدرب إلى عالم بيانات محترف، مع تزويده بالمهارات الضرورية للانطلاق في هذا المجال الواعد. إليك تفاصيل محتوى كل مسار:

مسار علم البيانات (المستوى المبتدئ)
10 ساعات

يعرّفك هذا المسار بأساسيات علم البيانات بطريقة عملية ومبسطة خلال 10 ساعات، لتخطو أولى خطواتك في هذا المجال الواعد:

1. الرياضيات والإحصاء لعلم البيانات:

  • أساسيات الإحصاء الوصفي: تعلم المقاييس الأساسية مثل المتوسط، الوسيط، والانحراف المعياري.
  • التحليل الانحداري وتحليل التباين: تعلم استخدام الانحدار لفهم العلاقات بين المتغيرات، واستخدام تحليل التباين (ANOVA) لاختبار الفروق بين المجموعات.
  • الاحتمالات ونظرية بايز: استكشاف الاحتمالات الشرطية وتطبيقات نظرية بايز في التحليل الإحصائي.
  • الجبر الخطي: دراسة الأساسيات الرياضية مثل القيم الذاتية والمتجهات الذاتية التي تدعم تطوير خوارزميات تعلم الآلة.

2. أساسيات علم البيانات:

  • مفهوم علم ابيانات: لتعرف على ما هو علم البيانات، ودور علماء البيانات في الصناعات المختلفة.
  • أنواع البيانات والأدوات المستخدمة: دراسة أنواع البيانات المختلفة والأدوات الأساسية التي تستخدم في علم البيانات.
  • أساسيات بايثون وSQL: تعلم لغات البرمجة مثل بايثون وSQL، بما في ذلك الأوامر الأساسية مثل SELECT وINSERT.
  • العمليات الأساسية في SQL: تعلم الربط بين الجداول (Joins)، التفرعات (Subqueries)، ودوال التجميع (Aggregate Functions).
  • عمليات ETL وتنظيف البيانات: التعرف على أدوات ETL (Extract, Transform, Load) لتنظيف وتحويل البيانات باستخدام بايثون.

3. مقدمة في برمجة Python:

  • مفاهيم وتقنيات البرمجة: تعلم أساسيات البرمجة باستخدام بايثون مثل الحلقات والدوال.
  • البرمجة الكائنية: استكشاف كيفية تطوير الفئات المخصصة باستخدام التغليف، والتوريث، والتجريد.
  • التحليل الاستكشافي للبيانات (EDA): تعلم كيفية استكشاف البيانات باستخدام أدوات بايثون مثل Pandas وMatplotlib.

4. تعلم الآلة:

  • مقدمة في تعلم الآلة: التعرف على المفاهيم الأساسية لتعلم الآلة ودور الخوارزميات في تحسين التنبؤات.
  • التعلم الإشرافي: تعلم الانحدار الخطي والمتعدد، واستخدام تقنيات التصنيف مثل الانحدار اللوجستي، SVM، وKNN.
  • الأشجار العشوائية وتقنيات التحزيم والتعزيز: استكشاف الأشجار العشوائية، وتقنيات التحزيم (Bagging) والتعزيز (Boosting) لتحسين النماذج.
  • التعلم غير الإشرافي: تعلم تقنيات مثل التجميع (Clustering) وتقليل الأبعاد (PCA) لتحليل البيانات غير المصنفة.
مسار علوم البيانات (المستوى المتقدم)
20 ساعة

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.
مسار تعلم الآلة
6 ساعات

يقدم لك هذا المسار فرصة لفهم تعلم الآلة بعمق، وكيفية تطبيقه في مشاريع عملية لتحسين مهاراتك التقنية. إليك ما ستتعلمه:

1. مقدمة إلى تعلم الآلة

  • التعرف على مفهوم تعلم الآلة وأنواعه الأساسية.
  • فهم خطوات العمل في تعلم الآلة، من جمع البيانات ومعالجتها إلى بناء النماذج وتحليلها.

2. معالجة البيانات

  • كيفية تحميل البيانات من مصادر مختلفة.
  • طرق تنظيف البيانات وتصفيتها لتصبح جاهزة للتحليل.
  • تقسيم البيانات إلى مجموعات تدريب واختبار.
  • تقنيات تحسين البيانات مثل هندسة الميزات وتقليل الأبعاد.

3. الانحدار

  • استخدام الانحدار الخطي البسيط والمتعدد للتنبؤ بالقيم.
  • تطبيق أشجار القرار والغابات العشوائية للحصول على تنبؤات دقيقة.

4. التصنيف

  • التعرف على خوارزميات التصنيف مثل الانحدار اللوجستي، K-NN، SVM، والغابات العشوائية.
  • تصنيف البيانات بناءً على الأنماط المختلفة وتحليل نتائج التصنيف.

5. التجميع

  • تقسيم البيانات إلى مجموعات باستخدام تقنيات K-Means والتجميع الهرمي.
  • اكتشاف الأنماط المشتركة بين البيانات واستخدامها لفهم البيانات بشكل أفضل.
نظرة عامة

نظرة عامة على دبلومة علم البيانات الشاملة Data Science Diploma

محتوى شامل ومتكامل

تؤهلك الدبلومة للاحتراف في علم البيانات، بدءًا من أساسيات المجال مثل بايثون، والرياضيات، والإحصاء، وصولًا إلى التقنيات المتقدمة كالتعلم العميق ومعالجة اللغة الطبيعية وتعلم الآلة، لتكون ملمًا بجميع جوانب هذا المجال.

تطبيق عملي

تتضمن الدبلومة مشاريع بسيطة ومتقدمة يصححها المحاضرون، مع تقديم ملاحظات تفصيلية تساعدك على فهم أخطائك وتطوير مهاراتك بشكل أفضل.

منهج منظم

تصميم الوحدات يراعي تسلسل التعلم، مما يضمن بناء معرفتك وخبراتك بشكل تدريجي ومتماسك.

إعداد شامل لسوق العمل:

لا تقتصر الدبلومة على الجانب النظري فقط، بل تساعدك في فهم متطلبات سوق العمل وتجهيزك للحصول على فرص متميزة سواء في مصر أو السوق العالمي.

مرونة في التعلم

الدبلومة مسجلة بالكامل، مما يتيح لك مشاهدتها في أي وقت يناسبك، وستظل المواد متاحة مدى الحياة لتتمكن من الرجوع إليها كلما احتجت.

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 هذه الدبلومة؟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.
لماذا تختار دبلومة علم البيانات من أكاديمية ابن سينا؟02
  • دبلومة عملية بمشاريع تطبيقية: ستتمكن من تطبيق ما تعلمته عمليًا من خلال تنفيذ مشاريع عملية خلال الدبلومة وسيقوم المحاضرون بمراجعتها وتقديم ملاحظات تفصيلية عن الأخطاء لتحسين مستواك وتجنبها مستقبلاً.
  • متابعة مستمرة لتقدمك: فريق خدمة العملاء يتابع تقدمك بشكل منتظم، مما يضمن إكمالك للمقرر وتحقيق أهدافك التعليمية.
  • خبرة المحاضرين: يقدم الدبلومة خبراء متخصصين 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 المحاضرين: توفر الدبلومة فرصة للتواصل المباشر مع المحاضرين 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 الاعتماد المتزايد على البيانات لاتخاذ قرارات استراتيجية. وفيما يلي أبرز هذه الفرص:

في مصر:

  • شركات التكنولوجيا والبنوك: وظائف مثل محلل بيانات، أو عالم بيانات، أو مهندس بيانات، أو محلل أعمال.
  • الشركات الكبرى: فرص في مجالات التجارة الإلكترونية، وشركات الاتصالات، والمؤسسات المالية.
  • الشركات الناشئة: الطلب على علماء البيانات لتطوير المنتجات والخدمات.

في الخليج:

  • القطاع الحكومي والخاص: فرص في الوزارات، شركات النفط والطاقة (مثل أرامكو)، والبنوك الكبرى.
  • الذكاء الاصطناعي والتحول الرقمي: وظائف في تحليل البيانات والتحول الرقمي.
  • القطاع الصحي: شركات الأدوية والمستشفيات تحتاج لتحليل البيانات لتحسين الخدمات.
  • مشاريع المدن الذكية: فرص 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