دبلوم علم البيانات

صمم دبلوم علم البيانات بما يتوافق مع احتياجات سوق العمل المحلية، ويتم التدريب في هذا البرنامج على المهارات التخصصية في:
مجال تقنيات علم البيانات وتمكن المتدربين من فهم تحليل البيانات الضخمة، واستخراج الرؤى القابلة للتنفيذ، واتخاذ قرارات مدعومة بالبيانات في مختلف القطاعات. يجمع البرنامج بين الأسس النظرية في الإحصاء، التعلم الآلي، وبرمجة الحاسوب، مع التطبيقات العملية عبر مشاريع واقعية. يتميز البرنامج بتركيزه على أحدث الأدوات والتقنيات مثل Python، R، Hadoop، Spark، TensorFlow، وPyTorch، بالإضافة إلى الاهتمام بالجوانب الأخلاقية والقانونية المرتبطة بتحليل البيانات، ويتم التركيز أثناء التدريب علي الجانب العملي التطبيقي وربطة بالجانب النظري في معظم المقررات التخصصية وذلك عن طريق تكثيف التدريبات العملية الأساسية وتطبيق برنامج التدريب التعاوني مع القطاعات ذات العلاقة بتخصص المتدرب إضافة الى مهارات عامة في اللغة الإنجليزية، وتطبيقات الحاسب الآلي، ومهارات التعلم، والتوجيه المهني والتميز والسلوك الوظيفي ومهارات الاتصال)..

تفاصيل إضافية

نمط الدراسة

الدراسة حضورية

لغة الدراسة

اللغة العربية

الفئة المستهدفة

رجـال ونساء

يهدف هذا البرنامج إلى تأهيل المتدرب للتزود بالمعرفة النظرية والمهارات العملية الأساسية في علوم البيانات، واستخدام أدوات وتقنيات الذكاء الاصطناعي الحديثة لتمكينه من جمع البيانات وتحليلها واستخراج المعلومات وتوظيفها في دعم اتخاذ القرار وتحسين الأداء المؤسسي في مختلف القطاعات، بما يتوافق مع متطلبات سوق العمل ورؤية المملكة 2030.

بنهاية هذا البرنامج يكون المتدرب قادراً وبكفاءة على أداء الأعمال التالية

فهم أسس علم البيانات:
يستخدم الأدوات البرمجية الخاصة بعلم البيانات: مثل Python وR، وأدوات تحليل البيانات مثل SQL وExcel.
تطبيق تقنيات التعلم الآلي والتعلم العميق:
تحليل البيانات الضخمة باستخدام أدوات مثل Hadoop وSpark.
تحليل تصور البيانات بشكل فعال بيانية مثل Tableau وPower BI.
التعامل مع البيانات الكبيرة:
تحليل البيانات الإحصائية وتفسير النتائج.
تطبيق تقنيات التحليل البياني المتقدمة.
بناء نماذج ذات أداء عالي باستخدام TensorFlow وPyTorch
تقديم بيانات معقدة بطريقة بسيطة وسهلة الفهم باستخدام التصور البياني

تطبيق حلول علم البيانات في مجالات مثل الأعمال، والتعليم.

متوافق مع متطلبات واحتياجات سوق العمل
فرص وظيفية متنوعة ومرموقة: يحمل خريجو علم البيانات واحدًا من أكثر المؤهلات طلبًا في سوق العمل السعودي.
شهادة معتمدة تعزز فرصك في الحصول على وظيفة مميزة
مكانية العمل في مختلف القطاعات مثل الصحة، التعليم، التمويل، الصناعة، التجارة الإلكترونية، النقل، والخدمات الحكومية.
محتوى تدريبي تطبيقي: يركز على الجوانب العملية في تحليل البيانات، التعلم الآلي، ورؤية الحاسب، مثل الصحة، التعليم، التمويل، الصناعة، التجارة الإلكترونية، النقل، والخدمات الحكومية مثل الصحة، التعليم، التمويل، الصناعة، التجارة الإلكترونية، النقل، والخدمات الحكومية.
يلتحق المتدرب في نهاية البرنامج بالتطبيق العملي في سوق العمل وقطاعاته المختلفة.
يمنح الخريج شهادة دبلوم متوسط معترف بها من المؤسسة العامة للتدريب التقني والمهني، تؤهله لسوق العمل مباشرة أو لاستكمال البكالوريوس لاحقًا.
رواتب ومزايا تنافسية: بسبب ندرة الكفاءات الوطنية المتخصصة في هذا المجال.

يشترط على المتدرب للقبول في البرنامج التدريبي:

إرفاق شهادة الثانوية العامة أو ما يعادلها: دراسية.
إرفاق نسخة من بطاقة الهوية الوطنية.
إرفاق نسخة من (هوية مقيم): سارية المفعول

يمنح المتخرج من هذا البرنامج الشهادة الجامعية المتوسطة في تخصص الذكاء الاصطناعي والتي تعادل الشهادة الجامعية المتوسطة الصادرة من الكلية التقنية

ومن المتوقع أن يعمل في المجالات التالية

محلل بيانات أعمال
محلل تسويق رقمي
فني تحليل البيانات
مطور تصور البيانات
أخصائي استخراج البيانات
مشرف قواعد بيانات
أخصائي دعم فني
مطور برامج
أخصائي التحول الرقمي

فني نظم معلومات

الفصل التدريبي	أسم المقرر	الساعات المعتمدة	المتطلب السابق
الفصل الأول: المستوى الأول	لغة إنجليزية (1)	3
	مقدمة تطبيقات الحاسب	2
	الرياضيات	3
الفصل الأول: المستوى الثاني	مقدمة علم البيانات	3	121 رياض
	البرمجة بلغة بايثون	4
	تحليل البيانات باستخدام Excel	3
الفصل الثاني: المستوى الأول	اللغة إنجليزية (2)	3	101 انجل
	تحليل البيانات الإحصائية	3	132بيان
	قواعد البيانات (SQL)	3	141برمج
الفصل الثاني: المستوى الثاني	اللغة الإنجليزية (3)	3	102 انجل
	التحليل البياني باستخدام R	3	133 بيان
	أساسيات التعلم الآلي	4
الفصل الثالث: المستوى الأول	اللغة إنجليزية (4)	3	103 انجل
	تحليل البيانات الكبيرة	3	135 بيان
	التعلم الآلي المتقدم	4	138بيان
الفصل الثالث: المستوى الثاني	التعلم العميق باستخدام Tensor Flow	3	225بيان
	تعلم الآلة باستخدام Py Torch	3	138بيان
	مشاريع التعلم الآلي	3
الفصل الرابع: المستوى الأول	أدوات التحليل باستخدام Python	3	236 بيان
	الخوارزميات في علم البيانات	3
	تقنيات التحليل التنبؤي	3
الفصل الرابع: المستوى الثاني	تحليل البيانات باستخدام Hadoop	3	239 بيان
الفصل الرابع: المستوى الثاني	مشروعات علم البيانات	3	227بيان
الفصل الخامس	التدريب التعاوني (1)	2
الفصل الخامس	التدريب التعاوني (2)	2	298 بيان

تفاصيل إضافية

نمط الدراسة

لغة الدراسة

الفئة المستهدفة

روابط سريعة

روابط مهمة

معرض الصور