دبلوم علم البيانات

تفاصيل إضافية

لغة الدراسة

اللغة العربية

نمط الدراسة

حضوري

الفئة المستهدفة

رجـال ونساء

مدة الدراسة

سنتان ونصف فقط. (5 فصول) بنظام النصفي المجزأ. مقسمة إلى 8 مستويات دراسية. بالاضافة إلى فصل تدريب تعاوني لمدة 3 شهور ونصف

صمم دبلوم علم البيانات لتأهيل المتدربين بالمهارات العملية في تحليل البيانات الضخمة واستخراج الرؤى لاتخاذ قرارات مدعومة بالبيانات. يجمع البرنامج بين الإحصاء، التعلم الآلي، والبرمجة مع تطبيقات عملية باستخدام أدوات وتقنيات حديثة مثل Python، R، Hadoop، Spark، TensorFlow وPyTorch، مع التركيز على الجوانب الأخلاقية والقانونية، والتدريب التعاوني لتعزيز الخبرة العملية.”

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.

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.

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.

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

الفصل الأول: المستوى الأول

أسم المقرر	الساعات المعتمدة	المتطلب السابق
لغة إنجليزية (1)	3	—
مقدمة تطبيقات الحاسب	2	—
الرياضيات	3	—

الفصل الأول: المستوى الثاني

أسم المقرر	الساعات المعتمدة	المتطلب السابق
مقدمة علم البيانات	3	121 رياض
البرمجة بلغة بايثون	4	—
تحليل البيانات باستخدام Excel	3	—

الفصل الثاني: المستوى الأول

أسم المقرر	الساعات المعتمدة	المتطلب السابق
اللغة إنجليزية (2)	3	101 انجل
تحليل البيانات الإحصائية	3	132 بيان
قواعد البيانات (SQL)	3	141 برمج

الفصل الثاني: المستوى الثاني

أسم المقرر	الساعات المعتمدة	المتطلب السابق
اللغة الإنجليزية (3)	3	102 انجل
التحليل البياني باستخدام R	3	133 بيان
أساسيات التعلم الآلي	4	—

الفصل الثالث: المستوى الأول

أسم المقرر	الساعات المعتمدة	المتطلب السابق
اللغة إنجليزية (4)	3	103 انجل
تحليل البيانات الكبيرة	3	135 بيان
التعلم الآلي المتقدم	4	138 بيان

الفصل الثالث: المستوى الثاني

أسم المقرر	الساعات المعتمدة	المتطلب السابق
التعلم العميق باستخدام Tensor Flow	3	225 بيان
تعلم الآلة باستخدام Py Torch	3	138 بيان
مشاريع التعلم الآلي	3	—

الفصل الرابع: المستوى الأول

أسم المقرر	الساعات المعتمدة	المتطلب السابق
أدوات التحليل باستخدام Python	3	236 بيان
الخوارزميات في علم البيانات	3	—
تقنيات التحليل التنبؤي	3	—