مقدمة عن علوم البيانات
علم البيانات هو المجال الذي يجمع بين الإحصاء، علوم الحاسوب، الذكاء الاصطناعي، والبيانات الضخمة لفهم الأنماط، استكشاف الاتجاهات، واتخاذ قرارات مبنية على البيانات. تطور هذا المجال بشكل ملحوظ خلال العقود الأخيرة مع توسع الإنترنت، وزيادة حجم البيانات المنتجة يوميًا، مما جعله أحد أكثر التخصصات طلبًا في سوق العمل اليوم.
يعد علم البيانات حجر الأساس للعديد من التطبيقات الحديثة، مثل التعلم الآلي، التعلم العميق، تحليل البيانات الضخمة، والنماذج التنبؤية، مما يجعله مجالًا أساسيًا لكل من يعمل في التكنولوجيا والبحث العلمي واتخاذ القرارات الاستراتيجية.
أهمية علوم البيانات في العصر الحديث
✅ تحليل البيانات الضخمة: فهم الأنماط والتوجهات المخفية داخل كميات هائلة من البيانات.✅ اتخاذ قرارات استراتيجية: مساعدة الشركات على اتخاذ قرارات تعتمد على البيانات بدلاً من الحدس.
✅ التنبؤ بالمستقبل: إنشاء نماذج تحليلية قادرة على توقع الاتجاهات والمخاطر.
✅ تحسين تجربة العملاء: دراسة سلوك المستخدمين لتحسين المنتجات والخدمات.
✅ تعزيز الذكاء الاصطناعي: تمكين الآلات من التعلم واتخاذ قرارات مبنية على البيانات.
فوائد النظام الأساسي لعلم البيانات
تقليل التكرار وزيادة الإنتاجية: مساعدة الفرق على مشاركة التعليمات البرمجية والنتائج بسرعة.دمج أفضل الممارسات: إزالة الاختناقات في تدفق العمل عبر أدوات تحليل متقدمة.
تقديم ذكاء اصطناعي موثوق: توفير أنظمة يمكن التحقق منها بسهولة وخالية من التحيز.
تحليل كميات ضخمة من البيانات: العمل مع أنواع مختلفة من البيانات بمعدلات أسرع.
تحقيق نمو سريع في السوق: من المتوقع أن ينمو سوق علوم البيانات إلى 385 مليار دولار أمريكي بحلول 2025.
محتوى الكورس
1️⃣ مقدمة في علوم البيانات وأهميته في العصر الرقمي2️⃣ جمع البيانات وتنظيمها وتحليلها
3️⃣ الإحصاء التطبيقي وعلاقته بتحليل البيانات
4️⃣ أساسيات تعلم الآلة والتعلم العميق
5️⃣ تطبيقات علوم البيانات في الذكاء الاصطناعي
6️⃣ استخدام البرمجة (Python & R) في تحليل البيانات
7️⃣ نماذج التنبؤ وتحليل الاتجاهات
8️⃣ تقنيات البيانات الضخمة وأدوات تحليلها
9️⃣ أخلاقيات التعامل مع البيانات
🔟 مشاريع وتطبيقات عملية في علم البيانات
لمن هذه الدورة؟
المبتدئون في علوم البيانات الراغبون في تعلم الأساسياتمحللو البيانات الذين يريدون تطوير مهاراتهم
المطورون والمهندسون المهتمون بتطبيقات تعلم الآلة
الباحثون الأكاديميون المهتمون بالإحصاء وتحليل البيانات
رواد الأعمال الراغبون في اتخاذ قرارات مبنية على البيانات
