مصمم لتزويد المتعلمين بالمهارات الأساسية اللازمة للتعامل مع المهام المعتمدة على البيانات، واتخاذ القرارات المدروسة، وحل المشكلات الواقعية من خلال استخدام تحليلات البيانات والتعلم الآلي.
- مقدمة في علم البيانات
المدة: (4 أسابيع – مستوى مبتدئ)
- أساسيات علم البيانات
- دورة حياة مشاريع علم البيانات
- أدوات وتقنيات التحليل
- مشاريع عملية تطبيقية
- التحليل الاستكشافي للبيانات (EDA)
المدة: (4 أسابيع – مستوى متوسط)
- تقنيات استكشاف البيانات
- تحليل الأنماط والعلاقات
- التصور البياني الاستكشافي
- دراسات حالة تطبيقية
- مقدمة في التعلم الآلي
المدة: (4 أسابيع – مستوى متوسط)
- أساسيات التعلم الآلي
- خوارزميات التصنيف والتنبؤ
- تقييم وتحسين النماذج
- مشاريع تطبيقية متكاملة
- تحليل السلاسل الزمنية التطبيقي
المدة: (4 أسابيع – مستوى متوسط)
- مفاهيم السلاسل الزمنية
- نماذج التنبؤ الزمني
- تحليل الاتجاهات والموسمية
- تطبيقات عملية
- SQL لعلم البيانات
المدة: (4 أسابيع – مستوى متوسط)
- استعلامات SQL المتقدمة
- تحليل البيانات العلائقية
- تحسين أداء الاستعلامات
- مشاريع تحليلية شاملة
- معالجة البيانات في علم البيانات
المدة: (4 أسابيع – مستوى متوسط)
- تقنيات تنظيف البيانات
- تحويل وتجهيز البيانات
- معالجة البيانات المفقودة
- تطبيقات عملية متقدمة
- مقدمة في استخراج بيانات الويب باستخدام بايثون
المدة: (4 أسابيع – مستوى متوسط)
- تقنيات استخراج البيانات
- أدوات وبروتوكولات الويب
- معالجة البيانات المستخرجة
- مشاريع تطبيقية
- التعلم العميق مع الشبكات العصبية
المدة: (4 أسابيع – مستوى متقدم)
- أساسيات الشبكات العصبية
- نماذج التعلم العميق
- تطبيقات متقدمة
- مشاريع عملية شاملة
- تحليلات البيانات الضخمة
المدة: (4 أسابيع – مستوى متقدم)
- تقنيات معالجة البيانات الضخمة
- أدوات وأطر عمل التحليل
- تحليلات متقدمة وتوزيعية
- تطبيقات عملية متقدمة
- خوارزميات التعلم الآلي المتقدمة
المدة: (4 أسابيع – مستوى متقدم)
- خوارزميات متقدمة
- تحسين وضبط النماذج
- تقنيات التعلم العميق
- مشاريع تطبيقية متخصصة
- بناء خطوط أنابيب علم البيانات باستخدام بايثون
المدة: (4 أسابيع – مستوى متقدم)
- تصميم خطوط الأنابيب
- أتمتة معالجة البيانات
- نشر وإدارة النماذج
- مشاريع متكاملة