الشهادات المهنية الإحترافية لعلم البيانات IBM Data Science

الشهادات المهنية الإحترافية في علم البيانات المقدمة من شركة IBM الشهيرة و المتخصصة في تقديم حلول برمجية في مجالات الذكاء الإصطناعي و علم البيانات

1. مدخل إلى علوم البيانات:

- تقدم هذه الدورة أساسيات علوم البيانات وكيفية تطبيقها في السياق العملي.

2. أدوات مفتوحة المصدر لعلوم البيانات:

- تركز على تعلم استخدام الأدوات مفتوحة المصدر المستخدمة في مجال علوم البيانات.

3. منهجية علوم البيانات:

- توفر هذه الدورة إطار عملي لتنفيذ مشروع علوم البيانات بفعالية.

4. بايثون لعلوم البيانات والذكاء الاصطناعي:

- تعلم المشاركون مهارات بايثون المتقدمة واستخدامها في تحليل البيانات وتنفيذ مشاريع ذكاء اصطناعي.

5. مشروع عملي بالبايثون في علوم البيانات والذكاء الاصطناعي:

- يتيح هذا المشروع للمشاركين تطبيق المفاهيم والمهارات التي اكتسبوها في تحليل البيانات وتنفيذ مشروع عملي باستخدام بايثون.

6. قواعد البيانات و SQL لعلوم البيانات:

- تعلم كيفية استخدام قواعد البيانات ولغة SQL في سياق علوم البيانات.

7. تحليل البيانات مع بايثون:

- تركز على تقنيات تحليل البيانات باستخدام بايثون ومكتباته المتقدمة.

8. تصور البيانات بال Python:

- تعلم كيفية تصوير البيانات باستخدام مكتبات الرسم البياني في بايثون.

9. التعلم الآلي بال Python:

- تقدم أساسيات وتقنيات التعلم الآلي باستخدام بايثون.

10. تطبيقات لمشاريع علم البيانات Capstone:

- الدورة الأخيرة تتيح للمشاركين تطبيق المهارات التي اكتسبوها في مشروع علمي يمثل تحديات حقيقية في مجال علوم البيانات.

المنهج المعتمد للشهادات المهنية الإحترافية

برامج الشهادات المهنية التي تقدمها IBM في علوم البيانات تعتمد على منهج مستند إلى معايير علوم الكمبيوتر وعلوم البيانات والذكاء الاصطناعي المعترف بها على مستوى الجامعات الشهيرة. يتيح هذا المنهج للمشتركين تعلم المفاهيم والمهارات اللازمة لفهم وتطبيق العلوم الحديثة في مجال علوم البيانات والذكاء الاصطناعي. إليك بعض الجوانب الرئيسية للمنهج:

1. مراعاة معايير الصناعة:

- يتبع المنهج المستخدم في برامج الشهادات المهنية من IBM أحدث معايير الصناعة في علوم الكمبيوتر والبيانات والذكاء الاصطناعي. يتيح ذلك للمشتركين التمتع بمهارات محددة ومطلوبة في سوق العمل الحديث.

2. المحتوى الأكاديمي الشامل:

- تشمل البرامج المقدمة مواضيع ومفاهيم متنوعة تشمل البرمجة، قواعد البيانات، تحليل البيانات، التعلم الآلي، والتطبيقات العملية. يتيح هذا النهج للطلاب الحصول على رؤية شاملة لمجال علوم البيانات.

3. التطبيق العملي ومشاريع Capstone:

- يشجع المنهج على التطبيق العملي من خلال مشاريع Capstone، حيث يمكن للمشاركين تطبيق المفاهيم التي تعلموها على مشروع عملي يحاكي التحديات الحقيقية في مجال علوم البيانات والذكاء الاصطناعي.

4. موارد تعلم متقدمة:

- يتيح المنهج وصولًا إلى موارد تعلم متقدمة، بما في ذلك مقالات علمية ودورات تدريبية عبر الإنترنت، مما يساعد في تعزيز المعرفة وتطوير المهارات.

5. متابعة التطورات التكنولوجية:

- يتيح للمشتركين متابعة التطورات التكنولوجية في مجالات علوم الكمبيوتر وعلوم البيانات والذكاء الاصطناعي، مما يجعلهم على اطلاع دائم بأحدث التقنيات والأدوات.

باختصار، يعتمد المنهج الذي تقدمه IBM في شهاداتها المهنية على معايير عالية تلبي احتياجات سوق العمل وتمكن المشاركين من اكتساب مهارات قوية ومتقدمة في علوم البيانات والذكاء الاصطناعي.

المنهج الذي يعتمد عليه IBM في شهاداتها المهنية في علوم البيانات يتميز بشموليته وتغطيته الواسعة لجميع أبواب العلم الخاصة بالبيانات. يتيح هذا الشمول للمشاركين فهم جوانب مختلفة من مجال علوم البيانات واكتساب مهارات متنوعة. إليك لمحة عن شمولية المنهج:

1. الأساسيات والمقدمة:

- يبدأ المنهج بتوفير فهم أساسي لعلوم البيانات، مما يشمل المقدمة إلى مفاهيم تحليل البيانات وأهميتها في مختلف المجالات.

2. برمجة بايثون:

- يشمل المنهج دروسًا حول استخدام بايثون في سياق علوم البيانات، حيث يتعلم المشتركون البرمجة واستخدام اللغة في تحليل البيانات وتنفيذ المشاريع.

3. قواعد البيانات و SQL:

- يشمل المنهج دروسًا حول قواعد البيانات ولغة SQL، مما يمكن المشتركين من التفاعل مع البيانات بشكل فعال والاستفادة منها.

4. تحليل البيانات:

- يركز المنهج على تقنيات تحليل البيانات باستخدام بايثون وأدوات متقدمة، مما يتيح للمشاركين استخراج الأنماط والتوصل إلى رؤى قيمة.

5. تصوير البيانات والإحصاء:

- يتناول المنهج تقنيات تصوير البيانات باستخدام مكتبات الرسم البياني في بايثون، بالإضافة إلى مفاهيم الإحصاء التي تدعم التحليل الكمومي.

6. تعلم الآلي والذكاء الاصطناعي:

- يتضمن المنهج دروسًا حول أساسيات التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي، حيث يمكن المشتركين من فهم وتطبيق تقنيات التعلم الآلي.

7. مشاريع Capstone:

- يختم المنهج بمشاريع Capstone تمكن المشتركين من تطبيق المفاهيم والمهارات التي اكتسبوها في سياق عملي يعكس تحديات الواقع في علوم البيانات.

شمولية هذا المنهج تضمن أن المشاركين يحصلون على فهم شامل لمجال علوم البيانات، مما يمكنهم من تطبيق مهاراتهم في سياقات مختلفة ومتنوعة داخل مجال البيانات.

أهمية الشهادات المهنية في علم البيانات و الذكاء الإصطناعي

تأتي أهمية دورة شهادة IBM في علوم البيانات في الفترة الحالية والمستقبلية من تزايد الطلب على متخصصين في مجال علوم البيانات والتحليل الذين يمتلكون مهارات عالية. إليك بعض الجوانب التي تبرز أهمية هذه الدورة:

1. ارتفاع الطلب على خبراء البيانات:

- في الوقت الحالي، يشهد سوق العمل طلبًا متزايدًا على محترفين في مجال علوم البيانات. الشركات تدرك أهمية البيانات في اتخاذ القرارات الاستراتيجية وتبحث عن خبراء يمتلكون مهارات تحليل البيانات والتعامل مع التقنيات المتقدمة.

2. التحول الرقمي وتكنولوجيا المستقبل:

- مع تسارع التحول الرقمي في مختلف الصناعات، يصبح فهم واستخدام البيانات أمرًا أساسيًا للشركات. الدورة تجهز المشاركين بالمهارات اللازمة للتعامل مع تقنيات علوم البيانات والتحليل الذي يلبي احتياجات المستقبل.

3. زيادة الفرص الوظيفية:

- يعزز حصول المشتركين على شهادة معترف بها من قبل IBM فرص الحصول على وظائف في مجالات مثل محللي البيانات، علماء البيانات، ومهندسي البيانات، حيث تُعتبر هذه الوظائف من الوظائف الواعدة والمطلوبة حاليًا وفي المستقبل.

4. التأهيل للتحديات الحديثة:

- تمكّن الدورة المشتركين من مواكبة التحديات والتطورات الحديثة في علوم البيانات، مما يزيد من قدرتهم على التكيف مع تقنيات جديدة والمساهمة في مجال البحث والابتكار.

5. التأثير الاقتصادي والاجتماعي:

- يلعب محترفو علوم البيانات دورًا هامًا في دعم الابتكار واتخاذ القرارات الفعّالة في مجالات متنوعة مثل الصحة، والأعمال، والحكومة. لذلك، يمكن أن يكون لحاصلين على هذه الشهادة تأثير إيجابي على المجتمع.

6. التعلم المستمر:

- مع تطور التكنولوجيا بسرعة، يصبح التعلم المستمر ضرورة. الدورة توفر فرصة للمحترفين لتطوير مهاراتهم والبقاء على اطلاع دائم بأحدث تقنيات علوم البيانات.

باختصار، تعتبر هذه الدورة ذات أهمية كبيرة في الوقت الحالي والمستقبلي، حيث تساهم في تلبية احتياجات سوق العمل المتزايدة لمحترفين متميزين في مجال علوم البيانات والتحليل.

الجوانب النظرية و الأسس الرياضية و الإحصائية لعلم البيانات و الذكاء الإصطناعي في البرنامج

برنامج شهادة IBM في علوم البيانات يتميز بتغطية شاملة للجوانب النظرية والأسس العلمية في علوم الكمبيوتر، علم البيانات، والرياضيات والإحصاء. يتيح هذا التوجيه للمشاركين فهماً عميقًا للمفاهيم الرئيسية وتطبيقاتها العملية. إليك نظرة عن كثب على كيفية تغطية البرنامج لهذه الجوانب:

1. الجوانب النظرية في علوم الكمبيوتر:

- يتعامل البرنامج مع الجوانب النظرية في علوم الكمبيوتر من خلال تقديم مفاهيم أساسية مثل هياكل البيانات، وتحليل الخوارزميات، ومبادئ البرمجة. يشمل ذلك فهم كيفية تصميم وتنفيذ الخوارزميات وكيفية اختيار الهياكل البيانية الأمثل.

2. الأسس العلمية في علم البيانات:

- يركز البرنامج على بناء أسس علمية قوية في مجال علم البيانات، حيث يشمل ذلك دراسة مفاهيم استخراج البيانات، وتحليل البيانات، وتقنيات التعلم الآلي. يُعنى أيضًا بتطبيق هذه المفاهيم على مشاريع واقعية.

3. الرياضيات والإحصاء:

- يشمل البرنامج توضيح الأسس الرياضية التي تدعم عمليات علوم البيانات، مثل الجبر الخطي والإحصاء. يتيح ذلك للمشاركين فهم التقنيات الرياضية المستخدمة في تطبيقات علوم البيانات، وتحليل الأنماط، واتخاذ القرارات.

4. تكامل النظرية والتطبيق:

- يتم تكامل الجوانب النظرية مع التطبيق العملي في مشاريع وتحديات عملية. هذا يسمح للمشاركين بتحويل المفاهيم النظرية إلى مهارات فعّالة يمكنهم استخدامها في بيئات العمل الحقيقية.

5. مشاريع Capstone:

- يشكل الجزء الختامي من البرنامج، وهو مشاريع Capstone، الفرصة للمشاركين لتطبيق النظريات والأسس العلمية التي تعلموها على مشاريع عملية. يُشجع عليهم تقديم حلول لتحديات حقيقية في مجال علوم البيانات.

باختصار، يُبرز برنامج شهادة IBM في علوم البيانات أهمية فهم الجوانب النظرية والأسس العلمية في علوم الكمبيوتر وعلم البيانات والرياضيات والإحصاء، مما يمنح المشاركين أساسًا قويًا لفهم تطبيقات علوم البيانات في العمل الحقيقي

الجوانب التطبيقية العملية و البرمجية في برنامج علم البيانات و الذكاء الإصطناعي

برنامج شهادة IBM في علوم البيانات يتميز بالتركيز الكبير على الجوانب العملية والبرمجية المتخصصة، ويتناول بشكل تفصيلي إدارة البيانات وبناء النماذج الذكية المستخدمة في علم الذكاء الاصطناعي. إليك لمحة عن كيفية تناول البرنامج هذه الجوانب:

1. التعامل التفصيلي مع البيانات:

- يتضمن البرنامج تدريبًا مكثفًا على التعامل مع البيانات، حيث يتعلم المشاركون كيفية استخراج وتنظيف البيانات. يُعطى اهتمام خاص لتحليل البيانات وفهمها بشكل دقيق لاستخدامها في صنع القرارات.

2. برمجة متقدمة وخاصة:

- يشمل البرنامج دروسًا في البرمجة المتقدمة باستخدام بايثون، مع التركيز على استخدام لغة البرمجة في سياق علوم البيانات وعلم الذكاء الاصطناعي. يُشجع المشاركون على تطبيق المفاهيم البرمجية في مشاريع عملية.

3. إدارة وتنظيف البيانات:

- يتناول البرنامج أساليب إدارة وتنظيف البيانات بشكل متقدم، حيث يتعلم المشاركون كيفية التعامل مع مشكلات الجودة والتنسيق والتفاوت في البيانات، وكيفية تحسينها لتحقيق أداء متفوق.

4. بناء النماذج الذكية:

- يُعنى البرنامج بتعلم تقنيات بناء النماذج الذكية باستخدام مكتبات الذكاء الاصطناعي. يشمل ذلك تحليل البيانات، وتطبيق خوارزميات التعلم الآلي، وبناء نماذج تنبؤية لفهم الاتجاهات والأنماط في البيانات.

5. تطبيقات عملية ومشاريع Capstone:

- يتيح البرنامج للمشاركين تطبيق المفاهيم والمهارات التي اكتسبوها في مشاريع عملية ومشروع Capstone. يتطلب ذلك منهم بناء نماذج فعّالة تعتمد على البيانات واستخدامها لتحليل وتوقع المستقبل.

6. استخدام أدوات متقدمة للتحليل:

- يُعلم المشاركين استخدام أدوات متقدمة لتحليل البيانات، مثل Jupyter Notebooks وPandas، لتسهيل عمليات التحليل والتصور البياني.

باختصار، يعتبر البرنامج مناسبًا للذين يسعون إلى التخصص في تحليل البيانات وبناء النماذج الذكية في علم الذكاء الاصطناعي، مع التركيز على الجانب العملي والتفصيلي لضمان تأهيل المشاركين لمواكبة متطلبات سوق

العمل المتزايد

الشهادات الخاصة بكل دورة في البرنامج و الشهادة المهنية الخاصة بالبرنامج ككل و أيضا الأوسمة التابعة للبرنامج و دوراته المتنوعة

برنامج شهادة IBM في علوم البيانات يتميز بتوفير عشر شهادات فردية لكل دورة في البرنامج، وفي النهاية، يُمنح المشتركون شهادة احترافية مهنية خاصة بالبرنامج ككل. بالإضافة إلى ذلك، يتم تقديم أوسمة (badges) فردية لكل دورة، وأوسمة إضافية خاصة بالبرنامج. إليك توضيحًا لهذا النظام:

1. عشر شهادات فردية:

- بعد اجتياز كل دورة في البرنامج، يحصل المشترك على شهادة فردية تُظهر إتقانه للمفاهيم والمهارات المدرسة في تلك الدورة الخاصة.

2. شهادة احترافية مهنية:

- عند إكمال جميع الدورات في البرنامج، يُمنح المشارك شهادة احترافية مهنية تُظهر اجتيازه للبرنامج بأكمله. تُعتبر هذه الشهادة إثباتًا قويًا لمستوى الخبرة والمهارات في مجال علوم البيانات.

3. أوسمة (Badges) لكل دورة:

- يُمنح المشترك بعلامة (badge) فردية لكل دورة يكملها بنجاح. هذه الأوسمة تُظهر تفوقه في المفاهيم والمهارات المكتسبة في كل دورة.

4. أوسمة إضافية للبرنامج:

- بعد حصول المشترك على جميع شهادات الدورات الفردية، يُمنح أوسمة إضافية تظهر إتقانه للبرنامج بأكمله وقدرته على توظيف المهارات بشكل شامل.

هذا النظام يساعد المشتركين على توثيق إنجازاتهم ومهاراتهم بشكل فردي لكل دورة، بينما تعكس الشهادة الاحترافية النهائية مستوى التميز الشامل الذي تحققهوه في مجال علوم البيانات. الأوسمة تضيف قيمة

إضافية كرمز لتحقيق الإنجازات والتميز في مختلف مجالات البرنامج.

نماذج للشهادات المهنية التابعة للبرنامج

النموذج الأول الشهادة المهنية في علم البيانات للدكتور فهد العبرة