تعتبر هذه الدورة البرنامج التدريبي الأكثر شمولية في مجال تحليل البيانات الضخمة والذكاء الاصطناعي، حيث تهدف إلى إعداد المتخصصين للتعامل مع أعقد التحديات التحليلية باستخدام منصة (SAS Viya) والتقنيات الإحصائية المتقدمة. تعتمد الدورة على أحدث إصدار من المنهج الرسمي لشركة (SAS) لعام 2026، والذي يدمج بين علم البيانات التقليدي وتقنيات التعلم الآلي الحديثة، لضمان تزويد المشاركين بالقدرة على استخراج رؤى استراتيجية تدعم اتخاذ القرار في المؤسسات الكبرى.
“هذه الدورة لا تمنح شهادة حضور. صُمم هذا البرنامج خصيصاً لتأهيل المشاركين وتدريبهم لاجتياز الاختبار الرسمي، وتهدف إلى إعدادك بمهنية عالية لاجتياز الاختبار بجدارة لتتمكن من الحصول على شهادة عالم بيانات معتمد (SAS Certified Data Scientist) المعتمدة من شركة (SAS).”
أهداف الدورة
- تأسيس مهارات إدارة وتنظيم البيانات الضخمة (Big Data Curation) وتجهيزها للتحليل الإحصائي.
- تمكين المشاركين من بناء النماذج التنبؤية (Predictive Modeling) باستخدام تقنيات الانحدار والتحليل متعدد المتغيرات.
- شرح خوارزميات التعلم الآلي (Machine Learning Algorithms) المتقدمة مثل الغابات العشوائية والشبكات العصبية.
- تعزيز القدرة على استخدام أدوات التصور التحليلي (Visual Analytics) لعرض النتائج بأسلوب تفاعلي ومؤثر.
- تطبيق منهجيات التحسين (Optimization) والمحاكاة للوصول إلى أفضل الحلول التشغيلية الممكنة.
- إعداد الكوادر لاجتياز سلسلة اختبارات عالم البيانات من (SAS) من خلال التدريب على المختبرات السحابية والأسئلة التطبيقية.
المحتوى التدريبي التفصيلي
الوحدة 1: تنظيم ومعالجة البيانات الضخمة (Data Curation for SAS Data Scientists)
- إدارة البيانات باستخدام (SAS Data Management) والربط مع مصادر البيانات المختلفة مثل (Hadoop) و(NoSQL).
- تقنيات تحويل البيانات (Data Transformation) وتنظيفها ومعالجتها برمجياً باستخدام لغة (SAS).
- الاستعلام المتقدم (Advanced SQL) واستخدام (PROC SQL) لمعالجة المجموعات الضخمة.
- تحليل جودة البيانات (Data Quality Analysis) واكتشاف القيم الشاذة ومعالجتها.
- حل تمارين وأسئلة تطبيقية على تنظيم البيانات ومعالجتها وإدارة الجودة.
الوحدة 2: التحليلات المتقدمة والنمذجة الإحصائية (Advanced Analytics and Statistical Modeling)
- التحليل الإحصائي الاستدلالي (Inferential Statistics) وفهم التوزيعات واختبار الفرضيات.
- بناء نماذج الانحدار الخطي واللوجستي (Linear and Logistic Regression) وتفسير النتائج.
- تحليل السلاسل الزمنية (Time Series Analysis) والتنبؤ بالاتجاهات المستقبلية.
- اختيار المتغيرات (Variable Selection) وتقنيات تقليل الأبعاد لتعزيز دقة النماذج.
- حل تمارين وأسئلة تطبيقية على النمذجة الإحصائية والتحليلات التنبؤية.
الوحدة 3: التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي (Machine Learning and AI)
- خوارزميات التعلم الخاضع للإشراف (Supervised Learning) مثل الأشجار القرارية (Decision Trees) والـ (SVM).
- التعلم غير الخاضع للإشراف (Unsupervised Learning) وتقنيات العنقودة (Clustering).
- الشبكات العصبية العميقة (Deep Neural Networks) وتطبيقاتها في تحليل البيانات المعقدة.
- تقييم ومقارنة النماذج (Model Evaluation and Comparison) باستخدام مصفوفة الارتباك (Confusion Matrix) ومنحنى (ROC).
- حل تمارين وأسئلة تطبيقية على خوارزميات التعلم الآلي وتقييم أداء النماذج.
الوحدة 4: التحليل المرئي ونشر النماذج (Visual Analytics and Model Deployment)
- التصور البياني المتقدم (Advanced Data Visualization) باستخدام (SAS Visual Analytics).
- تصميم لوحات التحليل التفاعلية (Interactive Dashboards) لعرض النتائج لأصحاب المصلحة.
- إدارة ونشر النماذج (Model Management and Deployment) في بيئات الإنتاج الحقيقية.
- البرمجة المتكاملة (Open Source Integration) وربط (SAS) مع لغات (Python) و (R).
- حل تمارين وأسئلة تطبيقية على التصور التحليلي ونشر النماذج البرمجية.
الوحدة 5: المراجعة النهائية ومحاكاة الاختبار الرسمي
- مراجعة شمولية لكافة مسارات الاختبار (Data Curation & Advanced Analytics) المعتمدة.
- تحليل سيناريوهات الأعمال (Business Scenario Analysis) والتدريب على استنتاج الحل التحليلي الأمثل.
- إجراء اختبارات تجريبية مكثفة (Full Mock Exams) تحاكي بيئة اختبارات (SAS) الرسمية.
- مناقشة منهجيات البرمجة الفعالة (Efficient Programming) لرفع سرعة المعالجة والتحليل.
- حل تمارين وأسئلة تطبيقية على كامل منهج عالم بيانات معتمد من SAS واختبارات المحاكاة.
الفئات المستهدفة
- محللو البيانات (Data Analysts) الراغبون في الانتقال لمستوى عالم البيانات.
- المهندسون الإحصائيون والرياضيون العاملون في قطاع الأبحاث والتطوير.
- مهندسو البيانات (Data Engineers) المهتمون بالنمذجة والتحليل التنبؤي.
- مديرو النظم ومديرو المشاريع التقنية في قطاع ذكاء الأعمال (Business Intelligence).
- خريجو علوم الحاسب والإحصاء الساعون للحصول على أقوى اعتماد عالمي في مجال البيانات.
تمثل شهادة عالم بيانات معتمد من (SAS) القمة المهنية في عصر البيانات الضخمة، حيث تعكس حيازتها قدرتك الفائقة على تطويع أعقد الخوارزميات لحل المشكلات المؤسسية الكبرى. إن استثمارك في هذه الدورة هو التزام بالتميز في أرقى تخصصات القرن الحادي والعشرين، مما يضمن لك مكاناً ريادياً في سوق العمل العالمي الذي يتنافس على استقطاب العقول القادرة على تحويل البيانات الصامتة إلى رؤى استراتيجية ثاقبة.
