الدبلوم التقني في تحليل البيانات بالذكاء الاصطناعي
يهدف الدبلوم إلى تزويد المتدربين بالكفاءات التقنية اللازمة لفهم وتحليل البيانات باستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي المتقدمة، بدءًا من المفاهيم الأساسية لعلم البيانات وتقنيات جمعها وتنظيفها، مرورًا باستخدام خوارزميات التعلم الآلي والنماذج التنبؤية لاستخلاص الأنماط والاتجاهات، وصولًا إلى توظيف هذه التحليلات في دعم اتخاذ القرار الذكي في مختلف القطاعات، مع الالتزام بأخلاقيات استخدام البيانات ومعايير الخصوصية، مما يُؤهل المشاركين لمواكبة متطلبات سوق العمل الرقمي بثقة وتميّز.
التعريف بالموقع
تاريخ التأسيس: تأسس الموقع في عام 2008 استجابة للحاجة المتزايدة إلى تطوير المهارات المهنية للأفراد والمؤسسات بهدف تعزيز الكفاءة والإنتاجية ومع تزايد الاتجاه نحو التعلم عن بُعد قمنا بتحديثه لتقديم تدريب مرن وفعّال يتماشى مع المتغيرات السريعة
هيئة التدريس: لدينا النخبة من أساتذة الجامعات والمدربين ذوي الخبرات العلمية والعملية التي تمكنهم من نقل المهارات التي يحتاجها المتدربون في بيئة العمل الواقعية وتقديم المحتوى بطرق مبتكرة تلائم البيئات الرقمية، مع توفير الدعم لكل متدرب عند الحاجة
الرؤية: أن نكون المنصة الرائدة عالميًا في تقديم دورات تدريبية احترافية عبر الإنترنت فى معظم التخصصات الأكثر طلبا بسوق العمل من خلال تقديم برامج تدريبية عالية الجودة تلبي احتياجات السوق وتساهم في تطوير مهارات المتدربين دون قيود مكانية أو زمنية
الرسالة: تمكين الأفراد والمؤسسات من تحقيق أهدافهم من خلال توفير برامج تدريبية مبتكرة ومبنية على أسس علمية وعملية في بيئة تفاعلية تدعم التعلم المستمر وتوفر الأدوات والتقنيات التي تساعد المتدربين على تحقيق التميز المهني والشخصي
أساسيات البيانات
أنواع البيانات
تنقسم إلى منظمة وغير منظمة. تتطلب كل منها طرق معالجة مختلفة.
تقنيات الجمع
استخراج البيانات من مصادر متعددة باستخدام أدوات متخصصة.
تنظيف وجودة
معالجة البيانات المفقودة والشاذة لضمان دقة النتائج.
أهمية البيانات
تشكل الأساس لبناء نماذج ذكاء اصطناعي فعالة ودقيقة.
الذكاء الاصطناعي وتطبيقاته
تعريف الذكاء الاصطناعي
تقنيات تحاكي الذكاء البشري في التعلم واتخاذ القرارات.
أهمية البيانات
تغذي نماذج الذكاء الاصطناعي وتحسن من دقتها.
التطبيقات اليومية
مساعدات صوتية، أنظمة توصية، وتطبيقات ذكية.
أخلاقيات الاستخدام
ضمان استخدام الذكاء الاصطناعي بطرق مسؤولة وعادلة.
تحليل البيانات الاستكشافية
الفحص البصري والرسومي
استخدام الرسوم البيانية لفهم توزيع وعلاقات البيانات.
المقاييس الإحصائية الوصفية
حساب المتوسطات والانحرافات لفهم خصائص البيانات.
الكشف عن الأنماط
تحديد العلاقات والارتباطات بين المتغيرات المختلفة.
تحليل السلاسل الزمنية
دراسة تغير البيانات عبر الزمن وتحديد الاتجاهات.
التعلم الآلي (Machine Learning)
البحث الأمثل للمعاملات
تحسين أداء النماذج باختيار أفضل المعاملات.
تقنيات تقييم النماذج
استخدام Cross-Validation لضمان أداء ثابت.
خوارزميات التجميع
تقسيم البيانات إلى مجموعات متشابهة باستخدام K-Means.
خوارزميات التصنيف
تصنيف البيانات إلى فئات محددة باستخدام KNN.
الشبكات العصبية والتعلم العميق
الشبكات التلافيفية (CNN)
تستخدم في معالجة الصور والتعرف على الأنماط البصرية.
الشبكات المتكررة (RNN)
تعالج البيانات المتسلسلة مثل النصوص والكلام.
نماذج BERT وGPT
تقنيات متقدمة لفهم وإنتاج اللغة الطبيعية.
تسريع التدريب
استخدام وحدات معالجة الرسومات GPU لتسريع العمليات.
معالجة اللغة الطبيعية (NLP)
تحليل النصوص
استخدام مكتبات NLTK وSpacy لتحليل وفهم النصوص.
تصنيف المشاعر
تحليل النصوص لتحديد المشاعر والآراء المتضمنة.
تحليل وسائل التواصل
استخراج الاتجاهات والمواضيع من منصات التواصل الاجتماعي.
التحليلات الاجتماعية
فهم التفاعلات الاجتماعية من خلال تحليل اللغة.
أدوات تحليل البيانات
تتنوع أدوات تحليل البيانات بين لغات برمجة مثل Python وR، ومكتبات متخصصة مثل Scikit-learn وTensorFlow. تساعد أدوات العرض التفاعلي مثل Tableau وPlotly في تصور البيانات.
الحماية والخصوصية في البيانات
حماية البيانات الشخصية
تطبيق تقنيات تشفير وحماية لضمان سرية البيانات.
آليات الحفاظ على الخصوصية
استخدام تقنيات إخفاء الهوية وتعمية البيانات.
الكشف عن الاحتيال
استخدام الذكاء الاصطناعي لتحديد الأنماط المشبوهة.
الأمن السيبراني
تحليل البيانات لتعزيز أمن الأنظمة والشبكات.
تحليل البيانات في القطاعات الصحية
تحسين الرعاية الصحية
استخدام البيانات لتشخيص أفضل وعلاج أكثر فعالية.
تحليل السجلات الطبية لتحسين الخدمات الصحية.
بيانات التغذية والرياضة
تحليل أنماط التغذية وتأثيرها على الصحة العامة.
تطوير برامج رياضية مخصصة بناءً على البيانات.
تطوير الأدوية
تحليل نتائج التجارب السريرية لتطوير علاجات جديدة.
تسريع عملية اكتشاف الأدوية باستخدام الذكاء الاصطناعي.
تحليل البيانات في التعليم
تحديد نقاط الضعف
تحليل بيانات الطلاب لتحديد مجالات التحسين.
تحسين التعليم الإلكتروني
تخصيص المحتوى التعليمي حسب احتياجات كل طالب.
تطوير التعلم الذاتي
تعزيز مهارات التعلم المستقل من خلال تحليل الأنماط.
تحليل الأداء الأكاديمي
اتخاذ قرارات تعليمية مستندة إلى بيانات دقيقة.
تحليل البيانات في الصناعة والتجارة
30%
تحسين كفاءة الإنتاج
تقليل التكاليف وزيادة الإنتاجية باستخدام التحليل.
25%
تحسين سلوك العملاء
زيادة المبيعات في التجارة الإلكترونية عبر تحليل السلوك.
40%
تحسين الصيانة
تقليل أوقات التوقف باستخدام الصيانة التنبؤية.
35%
تحسين التخطيط الزراعي
زيادة المحاصيل باستخدام تحليل البيانات.
تحليل البيانات في الفنون والإبداع
تحليل بيانات الموسيقى
دراسة تفضيلات الجمهور وتطوير محتوى موسيقي جذاب.
تحليل النصوص الأدبية
استخراج الأنماط والمواضيع من الأعمال الأدبية.
فهم سلوك المستهلك
تحليل تفاعل الجمهور مع الفنون البصرية.
التحليل الاجتماعي والسلوكي
يساعد التحليل الاجتماعي في فهم السلوك البشري واحتياجات المجتمع. يمكن استخدام البيانات الثقافية في صنع القرار ودراسة تفاعلات المجتمعات عبر الإنترنت.
استراتيجيات اتخاذ القرار بالبيانات
دعم القرارات الاستراتيجية
استخدام التحليل المتقدم لتوجيه القرارات المؤسسية الهامة.
تقليل المخاطر وزيادة فرص النجاح باستخدام البيانات.
تطوير السياسات العامة
صياغة سياسات مستندة إلى أدلة وبيانات دقيقة.
تحسين الخدمات العامة من خلال التحليل المعمق.
تحسين أداء المؤسسات
تعزيز النمو التنظيمي باستخدام رؤى مستخرجة من البيانات.
تطوير استراتيجيات تنافسية مبنية على تحليلات دقيقة.
بناء خطط تنموية
وضع خطط مستقبلية مستدامة باستخدام توقعات البيانات.
تحديد الفرص والتحديات المستقبلية بدقة عالية.
المناهج الدراسية
تنبيه:- يرجى العلم بأن المحاور تحتوي على معظم النقاط التفصيلية الخاصة بالمناهج والمعايير الدولية لذلك من الممكن ان يتم الغاء او اختصار بعض المحاور والتركيز اكثر على باقي المحاور التي تهم المشاركين بناءً على رغبتهم وذلك من اجل الحصول على أقصى استفادة في أقل وقت ممكن