البيانات بالذكاء الاصطناعي™

خطوتك الأولى نحو مسار مهني واعد في البيانات بالذكاء الاصطناعي™

سجل الآن
معتمد من معهد الذكاء الاصطناعي

أهمية هذه الشهادة:

طلب الخبراء المعتمدين: تبحث المؤسسات عن محترفين معتمدين قادرين على تحويل البيانات المعقدة إلى رؤى قابلة للتنفيذ مع الحفاظ على سلامة البيانات وخصوصيتها.


تقليل المخاطر: تساعد الشهادة في تفادي أخطاء تحليل البيانات واستخدام الذكاء الاصطناعي بشكل خاطئ التي قد تؤدي لمخاطر على الأعمال.


استراتيجيات مدفوعة بالذكاء الاصطناعي: يلعب الحاصلون على الشهادة دورًا أساسيًا في تصميم استراتيجيات بيانات ذكية تحسن الأداء وتلتزم بالمعايير التنظيمية.


تقدم مهني: توفر الشهادة ميزة تنافسية لمواكبة الطلب المتزايد على حلول البيانات المدعومة بالذكاء الاصطناعي ودفع مسيرة المهنية للأمام.

 
 

 

 

 

نظرة سريعة: نظرة عامة على الدورة والاختبار

اسم البرنامج:

الذكاء الاصطناعي و علم البيانات

المحتوى:

دورة بإشراف مدرب أو ذاتية + الاختبار الرسمي + شارة رقمية


المدة:

بإشراف مدرب: 5 أيام (حضوري أو افتراضي)

ذاتية: 40 ساعة محتوى


المتطلبات المسبقة:

معرفة أساسية بعلوم الحاسوب والإحصاء، تحليل البيانات، مفاهيم الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، بايثون وR


شكل الاختبار:

50 سؤالًا، نسبة النجاح 70%، 90 دقيقة، عبر الإنترنت مع مراقبة


طريقة التعليم:

مختبرات أونلاين، مشاريع، ودراسات حالة


النتيجة:

شهادة معترف بها في الصناعة + خبرة عملية مباشرة

من يجب أن يلتحق بالدورة؟

  • محللو وعلماء البيانات: تعزيز قدرات تحليل البيانات باستخدام الذكاء الاصطناعي للنمذجة التنبؤية واتخاذ القرارات.

  • متخصصو ذكاء الأعمال: الاستفادة من الذكاء الاصطناعي لاكتشاف الرؤى والاتجاهات والفرص في مجموعات البيانات المعقدة.

  • خبراء تكنولوجيا المعلومات ومطورو الأنظمة: تنفيذ حلول مدفوعة بالذكاء الاصطناعي لتحسين إدارة البيانات والبنية التحتية.

  • مهندسو البيانات: تصميم وتطوير خطوط وأنظمة بيانات مدفوعة بالذكاء الاصطناعي لحلول قابلة للتوسع.

  • الطلاب والخريجون الجدد: اكتساب مهارات قيمة في الذكاء الاصطناعي وعلم البيانات للنجاح في عالم يعتمد على البيانات.

الأدوار الوظيفية وآفاق الصناعة

محلل بيانات (Data Analyst)


يقوم بتحليل البيانات، وإعداد التقارير، وتحديد الاتجاهات، ودعم القرارات التجارية من خلال تقديم رؤى قابلة للتنفيذ، كما يستخدم أدوات التصوير البياني (Visualization Tools) لعرض البيانات بشكل واضح.

عالم بيانات (Data Scientist)


يقوم بتحليل البيانات المعقدة لاستخلاص الرؤى، وبناء النماذج التنبؤية، واستخدام الأساليب الإحصائية، وتقديم النتائج لدعم اتخاذ القرارات.

مهندس تعلم الآلة (Machine Learning Engineer)


يقوم بتصميم وتطوير أنظمة التعلم الآلي، وتنفيذ الخوارزميات، وتحسين مسارات معالجة البيانات (Data Pipelines)، ودمج النماذج في تطبيقات جاهزة للإنتاج وقابلة للتوسع.

مهندس ذكاء اصطناعي (AI Engineer)


يقوم بتطوير حلول الذكاء الاصطناعي، وبرمجة الشبكات العصبية، وتحسين خوارزميات الذكاء الاصطناعي، وضمان نشر الذكاء الاصطناعي بشكل أخلاقي، وحل المشكلات في أنظمة الذكاء الاصطناعي.

المهارات التي ستكتسبها

تقنيات عرض البيانات 

جودة البيانات وتخفيف التحيز 

التعلم العميق لمعالجة البيانات   

النمذجة الإحصائية  

تقنيات البيانات الضخمة  

المتطلبات السابقة (Prerequisites):

  • معرفة أساسية بعلوم الحاسوب والإحصاء (مفيدة ولكن ليست إلزامية).

  • اهتمام قوي بتحليل البيانات.

  • الاستعداد لتعلم لغات البرمجة مثل بايثون (Python) وR.

تفاصيل الامتحان:

  • المدة: 90 دقيقة

  • درجة النجاح: 70% (35 من 50)

  • صيغة الأسئلة: 50 سؤال اختيار من متعدد / متعدد الإجابات

  • طريقة التقديم: عبر الإنترنت من خلال منصة مراقبة الامتحان (جدولة مرنة)

مخطط الامتحان (Exam Blueprint):

  • أساسيات علوم البيانات – 5%

  • أساسيات الإحصاء – 5%

  • مصادر البيانات وأنواعها – 6%

  • مهارات البرمجة لعلوم البيانات – 10%

  • تنظيف البيانات وتجهيزها – 10%

  • التحليل الاستكشافي للبيانات – 12%

  • أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدي لاستخلاص الرؤى – 6%

  • تعلم الآلة – 10%

  • تعلم الآلة المتقدم – 10%

  • اتخاذ القرار القائم على البيانات – 10%

  • سرد البيانات (Data Storytelling) – 6%

  • مشروع التخرج: التنبؤ باستقالة الموظفين – 10%

اختر الصيغة التي تناسب جدولك
ما يشمله الاشتراك (سنة واحدة + كل التحديثات):

  • مقاطع فيديو عالية الجودة، وكتاب إلكتروني (PDF وصوتي)، وبودكاست

  • مرشد ذكاء اصطناعي لتقديم الإرشاد الشخصي

  • اختبارات قصيرة، تقييمات، وموارد الدورة التدريبية

  • امتحان عبر الإنترنت مع إمكانية إعادة المحاولة مرة واحدة مجانًا

  • دليل شامل لمراجعة الامتحان

  • الوصول عبر الأجهزة اللوحية والهاتف المحمول

 

 

 
 
عرض الكل عرض أقل

تعلم ذاتي عبر الإنترنت

40 ساعة من دروس الفيديو عند الطلب، كتاب إلكتروني، بودكاست، ومعامل تفاعلية تعلّم في أي مكان وزمان، مع اختبارات صغيرة (كويزات) لتتبع التقدم

شراء الدورة الذاتية عبر الإنترنت

تدريب بقيادة مدرّب (افتراضي مباشر / في الصف)

5 أيام من التدريب المكثف مع عروض توضيحية مباشرة جلسات أسئلة وأجوبة في الوقت الحقيقي، تعاون مع الزملاء، ومعامل عملية يقدّم التدريب مدرّبون معتمدون في الذكاء الاصطناعي ومن خلال شركاء التدريب المعتمدين

شراء الدورة الذاتية عبر الإنترنت

الأدوات التي ستستكشفها

الأسئلة المتكررة

تشمل شهادة AI+ Data™ أساسيات علوم البيانات، والإحصاء، والبرمجة، وتجهيز البيانات، إلى جانب مواضيع متقدمة مثل الذكاء الاصطناعي التوليدي وتعلم الآلة.

 

تزوّد هذه الشهادة المشاركين بالأدوات والمهارات اللازمة للتعامل مع تحديات البيانات المعقدة، مثل تنظيف البيانات، وتحويلها، وتحليلها.

يمكن لخريجي برنامج شهادة AI+ Data™ متابعة وظائف مثل عالم بيانات، مهندس تعلم آلي، محلل بيانات، مستشار ذكاء اصطناعي، وغيرها من المناصب المعتمدة على البيانات.

 
سيكتسب المشاركون مهارات في تحليل البيانات، وتعلم الآلة، وتصوير البيانات، وتجهيز البيانات، والتحليلات التنبؤية، بالإضافة إلى إتقان لغتي البرمجة بايثون (Python) وR.
 
 
 
 
 

نعم، تم تصميم شهادة AI+ Data™ لتكون مرنة، ويمكن متابعة الدورة أثناء العمل بدوام كامل. تتوفر جميع مواد الدورة عبر الإنترنت.

ماذا ستتعلّم

مقدمة الدورة

 
 

  • 1.1 مقدمة في علوم البيانات

  • 1.2 دورة حياة علوم البيانات

  • 1.3 تطبيقات علوم البيانات

 

  • 2.1 المفاهيم الأساسية في الإحصاء

  • 2.2 نظرية الاحتمالات

  • 2.3 الاستدلال الإحصائي

 

 
 
 
 
 

  • 3.1 أنواع البيانات

  • 3.2 مصادر البيانات

  • 3.3 تقنيات تخزين البيانات

 

 
 
 
 

  • 4.1 مقدمة في لغة بايثون لعلوم البيانات

  • 4.2 مقدمة في لغة R لعلوم البيانات

 
 
 

  • 5.1 تقنيات تعويض البيانات المفقودة (Data Imputation Techniques)

  • 5.2 التعامل مع القيم الشاذة وتحويل البيانات (Handling Outliers and Data Transformation)

 

 
 
 

  • 6.1 مقدمة في التحليل الاستكشافي للبيانات (EDA)

  • 6.2 عرض البيانات (Data Visualization)

 
 
 

  • 7.1 مقدمة في أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدي

  • 7.2 تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي

  • 8.1 مقدمة في خوارزميات التعلم الخاضع للإشراف (Supervised Learning)

  • 8.2 مقدمة في التعلم غير الخاضع للإشراف (Unsupervised Learning)

  • 8.3 الخوارزميات المختلفة للتجميع (Clustering)

  • 8.4 تعلم قواعد الارتباط مع التطبيق العملي (Association Rule Learning with Implementation)9.1 تقنيات التعلّم التجميعي (Ensemble Learning Techniques)
    9.2 تقليل الأبعاد (Dimensionality Reduction)
    9.3 تقنيات التحسين المتقدمة (Advanced Optimization Techniques)

 
 
 
 
 
 

9.1 تقنيات التعلّم التجميعي (Ensemble Learning Techniques)
9.2 تقليل الأبعاد (Dimensionality Reduction)
9.3 تقنيات التحسين المتقدمة (Advanced Optimization Techniques)

10.1 مقدمة في اتخاذ القرار القائم على البيانات
10.2 أدوات مفتوحة المصدر لاتخاذ القرار القائم على البيانات
10.3 استخلاص الرؤى المعتمدة على البيانات من مجموعة بيانات المبيعات

 

11.1 فهم قوة سرد البيانات (Data Storytelling)
11.2 تحديد حالات الاستخدام والأهمية التجارية
11.3 صياغة قصص جذابة وفعّالة
11.4 تصور البيانات لإحداث تأثير

12.1 مقدمة المشروع وبيان المشكلة
12.2 جمع البيانات وتجهيزها
12.3 تحليل البيانات وبناء النماذج
12.4 سرد البيانات وتقديم النتائج

 

1. فهم وكلاء الذكاء الاصطناعي
2. دراسات حالة
3. التطبيق العملي مع وكلاء الذكاء الاصطناعي

 

ابدأ مستقبلك الآن

وانطلق نحو عالم البيانات بالذكاء الاصطناعي™ بخطوة تغيّر مسارك المهني.

سجل الآن