Global Program Catalog
أسس تحليلات البيانات
أسس تحليلات البيانات دورة شهادة منظمة وموجهة نحو المسار المهني، صُممت لبناء المعرفة العملية والمصطلحات المهنية والمهارات التطبيقية. يتقدم المتعلم عبر وحدات إرشادية وسيناريوهات واقعية واختبارات معرفة ومسار تقييم نهائي.
الوصف التفصيلي للدورة
أسس تحليلات البيانات دورة شهادة منظمة وموجهة نحو المسار المهني، صُممت لبناء المعرفة العملية والمصطلحات المهنية والمهارات التطبيقية. يتقدم المتعلم عبر وحدات إرشادية وسيناريوهات واقعية واختبارات معرفة ومسار تقييم نهائي.
يبدأ العمل في الذكاء الاصطناعي بمهمة محددة بوضوح ومدخلات موثوقة. يتعلم النموذج الأنماط أو يطبقها، والاستدلال هو المرحلة التي ينتج فيها النموذج المدرّب مخرجات. في الذكاء الاصطناعي التوليدي يحدد الأمر التعليمات والسياق والقيود وشكل المخرجات المطلوب. كما تتطلب أعمال البيانات التنظيف والتحليل الوصفي والتصور قبل استخلاص النتائج. يجب تقييم جودة النموذج أو سير العمل بمعايير واضحة مثل الدقة والملاءمة والاتساق وزمن الاستجابة والتكلفة. الهلوسة والتحيز وتسرب الخصوصية وحقن الأوامر والأتمتة المفرطة مخاطر عملية، لذلك يجب التحقق من المخرجات المهمة ومراجعتها بشرياً.
التقييم والإكمال: 10 اختبارات للوحدات · اختبار نهائي من 20 سؤالاً · درجة النجاح 70%
ماذا ستتعلم
- ✓ شرح المفاهيم الأساسية والمصطلحات المهنية في أسس تحليلات البيانات.
- ✓ تطبيق الأساليب والأدوات العملية في مواقف عمل واقعية.
- ✓ تحليل المشكلات والمخاطر ونقاط القرار الشائعة.
- ✓ إكمال الأنشطة الإرشادية واختبارات المعرفة.
- ✓ ربط التعلّم بالأهداف المهنية والوظيفية.
- ✓ الاستعداد للتقييم النهائي ومسار الشهادة.
ما الذي ستدرسه فعلياً
المعرفة الخاصة بموضوع الدورة
يبدأ العمل في الذكاء الاصطناعي بمهمة محددة بوضوح ومدخلات موثوقة. يتعلم النموذج الأنماط أو يطبقها، والاستدلال هو المرحلة التي ينتج فيها النموذج المدرّب مخرجات. في الذكاء الاصطناعي التوليدي يحدد الأمر التعليمات والسياق والقيود وشكل المخرجات المطلوب. كما تتطلب أعمال البيانات التنظيف والتحليل الوصفي والتصور قبل استخلاص النتائج. يجب تقييم جودة النموذج أو سير العمل بمعايير واضحة مثل الدقة والملاءمة والاتساق وزمن الاستجابة والتكلفة. الهلوسة والتحيز وتسرب الخصوصية وحقن الأوامر والأتمتة المفرطة مخاطر عملية، لذلك يجب التحقق من المخرجات المهمة ومراجعتها بشرياً.
المهمة المهنية التطبيقية
أنشئ سير عمل صغيراً يحدد المشكلة والمدخلات، ويختار النموذج أو الطريقة، ويكتب خطوات الأمر أو المعالجة، ويحدد مقياسين للجودة، ويختبر حالة فشل واحدة، ويسجل طريقة التحقق من النتيجة.
المحتوى التفصيلي للوحدات العشر
1. أسس تحليلات البيانات — البداية والأهداف وخطة التعلم
توضح وحدة البداية نطاق أسس تحليلات البيانات واستخداماته الأساسية ومكانه ضمن الذكاء الاصطناعي والبيانات والأتمتة. يحدد الطالب أهداف الدورة والمتطلبات السابقة وخطة التعلم ومعايير النجاح. يبدأ العمل في الذكاء الاصطناعي بمهمة محددة بوضوح ومدخلات موثوقة. كما تتطلب أعمال البيانات التنظيف والتحليل الوصفي والتصور قبل استخلاص النتائج.
التطبيق العملي: حدد هدفك التعليمي، وقيّم معرفتك الحالية، وأنشئ ملفاً للعمل والأدلة لاستخدامه طوال الدورة.
التقييم ودليل الإكمال: في نهاية الوحدة يجب أن يستطيع الطالب شرح نطاق الدورة وحدودها وهدفه التعليمي بوضوح.
2. أسس تحليلات البيانات — المفاهيم الأساسية والمصطلحات المهنية
تعلّم هذه الوحدة المفاهيم الأساسية والمصطلحات المهنية في أسس تحليلات البيانات والفروق بينها، مع أمثلة من الاستخدام الواقعي في الذكاء الاصطناعي والبيانات والأتمتة. يتعلم النموذج الأنماط أو يطبقها، والاستدلال هو المرحلة التي ينتج فيها النموذج المدرّب مخرجات. يجب تقييم جودة النموذج أو سير العمل بمعايير واضحة مثل الدقة والملاءمة والاتساق وزمن الاستجابة والتكلفة.
التطبيق العملي: أنشئ قاموساً صغيراً من عشرة مصطلحات على الأقل، واشرح كل مصطلح بكلماتك وأضف مثالاً على استخدامه.
التقييم ودليل الإكمال: يجب أن يستطيع الطالب تعريف المصطلحات وتمييزها واستخدامها في السياق المناسب.
3. أسس تحليلات البيانات — المبادئ والنماذج والأطر الأساسية
تربط الوحدة المبادئ والنماذج والأطر الأساسية في أسس تحليلات البيانات، وتدرس افتراضاتها ومجالات فائدتها وحدودها ضمن الذكاء الاصطناعي والبيانات والأتمتة. في الذكاء الاصطناعي التوليدي يحدد الأمر التعليمات والسياق والقيود وشكل المخرجات المطلوب. الهلوسة والتحيز وتسرب الخصوصية وحقن الأوامر والأتمتة المفرطة مخاطر عملية، لذلك يجب التحقق من المخرجات المهمة ومراجعتها بشرياً.
التطبيق العملي: قارن بين نموذجين أو منهجين من حيث نقاط القوة والقيود والمدخلات المطلوبة والمخرجات المتوقعة.
التقييم ودليل الإكمال: يجب أن يستطيع الطالب تبرير اختيار نموذج أو إطار وشرح حدوده.
4. أسس تحليلات البيانات — الأدوات والموارد وسير العمل المهني
تقدم الوحدة أدوات وموارد وسير العمل المهني في أسس تحليلات البيانات، وكيف تجمع المدخلات وتوثق الخطوات وتجهز المخرجات ضمن الذكاء الاصطناعي والبيانات والأتمتة. كما تتطلب أعمال البيانات التنظيف والتحليل الوصفي والتصور قبل استخلاص النتائج. يبدأ العمل في الذكاء الاصطناعي بمهمة محددة بوضوح ومدخلات موثوقة.
التطبيق العملي: صمم سير عمل يوضح المدخل والأداة والخطوة والمخرج ونقطة التحكم والدليل المحفوظ.
التقييم ودليل الإكمال: يجب أن يستطيع الطالب اختيار الأداة المناسبة وبناء سير عمل قابل للتتبع من البداية إلى النهاية.
5. أسس تحليلات البيانات — الأساليب والتقنيات والتطبيق خطوة بخطوة
تحول الوحدة أسس تحليلات البيانات إلى طريقة قابلة للتطبيق خطوة بخطوة، مع اختيار المنهج وترتيب الخطوات ونقاط القرار والتحقق من النتيجة في الذكاء الاصطناعي والبيانات والأتمتة. يجب تقييم جودة النموذج أو سير العمل بمعايير واضحة مثل الدقة والملاءمة والاتساق وزمن الاستجابة والتكلفة. يتعلم النموذج الأنماط أو يطبقها، والاستدلال هو المرحلة التي ينتج فيها النموذج المدرّب مخرجات.
التطبيق العملي: اختر مهمة واقعية وقسمها إلى التحضير والتنفيذ والتحقق والتحسين، وحدد معيار نجاح لكل مرحلة. أنشئ سير عمل صغيراً يحدد المشكلة والمدخلات، ويختار النموذج أو الطريقة، ويكتب خطوات الأمر أو المعالجة، ويحدد مقياسين للجودة، ويختبر حالة فشل واحدة، ويسجل طريقة التحقق من النتيجة.
التقييم ودليل الإكمال: يجب أن يستطيع الطالب تطبيق الطريقة وشرح سبب ترتيبها وكيفية التحقق من النتيجة.
6. أسس تحليلات البيانات — الممارسة الموجهة وتنمية المهارات
تطور الوحدة مهارة أسس تحليلات البيانات من خلال الممارسة المتكررة والموجهة، مع التركيز على التكيف والتغذية الراجعة وتشخيص الأخطاء والتحسين في الذكاء الاصطناعي والبيانات والأتمتة. الهلوسة والتحيز وتسرب الخصوصية وحقن الأوامر والأتمتة المفرطة مخاطر عملية، لذلك يجب التحقق من المخرجات المهمة ومراجعتها بشرياً. في الذكاء الاصطناعي التوليدي يحدد الأمر التعليمات والسياق والقيود وشكل المخرجات المطلوب.
التطبيق العملي: نفذ المهمة نفسها في سيناريوهين مختلفين وقارن ما تغير ولماذا. أنشئ سير عمل صغيراً يحدد المشكلة والمدخلات، ويختار النموذج أو الطريقة، ويكتب خطوات الأمر أو المعالجة، ويحدد مقياسين للجودة، ويختبر حالة فشل واحدة، ويسجل طريقة التحقق من النتيجة.
التقييم ودليل الإكمال: يجب أن يستطيع الطالب استخدام التغذية الراجعة واكتشاف الخطأ وإنتاج نسخة محسنة.
7. أسس تحليلات البيانات — حالات واقعية وحل المشكلات واتخاذ القرار
تنقل الوحدة معرفة أسس تحليلات البيانات إلى مستوى حل المشكلات واتخاذ القرار من خلال حالات واقعية في الذكاء الاصطناعي والبيانات والأتمتة، بما في ذلك نقص المعلومات وضغط الوقت وتعارض الأهداف. يبدأ العمل في الذكاء الاصطناعي بمهمة محددة بوضوح ومدخلات موثوقة. كما تتطلب أعمال البيانات التنظيف والتحليل الوصفي والتصور قبل استخلاص النتائج.
التطبيق العملي: اكتب تحليل حالة يتضمن المشكلة والحقائق المؤكدة والافتراضات والخيارات والحل المختار ومبرراته. أنشئ سير عمل صغيراً يحدد المشكلة والمدخلات، ويختار النموذج أو الطريقة، ويكتب خطوات الأمر أو المعالجة، ويحدد مقياسين للجودة، ويختبر حالة فشل واحدة، ويسجل طريقة التحقق من النتيجة.
التقييم ودليل الإكمال: يجب أن يستطيع الطالب مقارنة الخيارات تحت عدم اليقين وتبرير القرار بالأدلة.
8. أسس تحليلات البيانات — الجودة والأخلاقيات والمخاطر والسلامة والمعايير المهنية
تتناول الوحدة الجودة والأخلاقيات والمخاطر والسلامة والمعايير المهنية في أسس تحليلات البيانات، مع التركيز على الدقة والخصوصية والمسؤولية والتوثيق في الذكاء الاصطناعي والبيانات والأتمتة. يتعلم النموذج الأنماط أو يطبقها، والاستدلال هو المرحلة التي ينتج فيها النموذج المدرّب مخرجات. يجب تقييم جودة النموذج أو سير العمل بمعايير واضحة مثل الدقة والملاءمة والاتساق وزمن الاستجابة والتكلفة.
التطبيق العملي: أنشئ قائمة مخاطر وجودة تتضمن خمسة مخاطر على الأقل وضوابط وقواعد تحقق وخطوات تصعيد عند الحاجة.
التقييم ودليل الإكمال: يجب أن يستطيع الطالب تعريف معايير النتيجة الجيدة والأخلاقية والتعرف على المخاطر المهمة واقتراح ضوابط مناسبة.
9. أسس تحليلات البيانات — التطبيق المتقدم والمشروع والدمج في بيئة العمل
تدمج الوحدة المتقدمة معرفة أسس تحليلات البيانات في مشروع واحد، يجمع الهدف والنطاق والمهام والموارد والجودة والمخرجات ضمن الذكاء الاصطناعي والبيانات والأتمتة. في الذكاء الاصطناعي التوليدي يحدد الأمر التعليمات والسياق والقيود وشكل المخرجات المطلوب. الهلوسة والتحيز وتسرب الخصوصية وحقن الأوامر والأتمتة المفرطة مخاطر عملية، لذلك يجب التحقق من المخرجات المهمة ومراجعتها بشرياً.
التطبيق العملي: صمم مشروع ختامي صغيراً يحدد الهدف والنطاق وخمس مهام ومخاطرين ومؤشرين للجودة ومخرجاً نهائياً. أنشئ سير عمل صغيراً يحدد المشكلة والمدخلات، ويختار النموذج أو الطريقة، ويكتب خطوات الأمر أو المعالجة، ويحدد مقياسين للجودة، ويختبر حالة فشل واحدة، ويسجل طريقة التحقق من النتيجة.
التقييم ودليل الإكمال: يجب أن يستطيع الطالب دمج عدة مهارات في مشروع واحد وربط الخطة بالمخرج الفعلي.
10. أسس تحليلات البيانات — التقييم النهائي والملف المهني والتطبيق الوظيفي
تلخص الوحدة النهائية ما تم تعلمه في أسس تحليلات البيانات وتحوله إلى ملف مهني وتطبيق وظيفي ضمن الذكاء الاصطناعي والبيانات والأتمتة، مع التحضير للاختبار النهائي. كما تتطلب أعمال البيانات التنظيف والتحليل الوصفي والتصور قبل استخلاص النتائج. يبدأ العمل في الذكاء الاصطناعي بمهمة محددة بوضوح ومدخلات موثوقة.
التطبيق العملي: اختر أفضل ثلاثة أعمال في الدورة واكتب لكل منها المشكلة والطريقة والنتيجة والدليل والتحسين التالي. أنشئ سير عمل صغيراً يحدد المشكلة والمدخلات، ويختار النموذج أو الطريقة، ويكتب خطوات الأمر أو المعالجة، ويحدد مقياسين للجودة، ويختبر حالة فشل واحدة، ويسجل طريقة التحقق من النتيجة.
التقييم ودليل الإكمال: يجب أن يستطيع الطالب دمج المفاهيم والأساليب وحل الحالات وضبط الجودة لإظهار الكفاءة في التقييم النهائي.
أسس تحليلات البيانات
10 وحدات · 50 درساً · Stripe · تعلم عبر الإنترنت وبوتيرتك الخاصةالمنهج الكامل — 10 وحدات / 50 درساً
1. أسس تحليلات البيانات — البداية والأهداف وخطة التعلم
توضح وحدة البداية نطاق أسس تحليلات البيانات واستخداماته الأساسية ومكانه ضمن الذكاء الاصطناعي والبيانات والأتمتة. يحدد الطالب أهداف الدورة والمتطلبات السابقة وخطة التعلم ومعايير النجاح. يبدأ العمل في الذكاء الاصطناعي بمهمة محددة بوضوح ومدخلات موثوقة. كما تتطلب أعمال البيانات التنظيف والتحليل الوصفي والتصور قبل استخلاص النتائج.
- أسس تحليلات البيانات — البداية والأهداف وخطة التعلم — أهداف التعلم والمعرفة الأساسية الخاصة بالموضوع
- أسس تحليلات البيانات — البداية والأهداف وخطة التعلم — المفاهيم والمصطلحات وأهميتها
- أسس تحليلات البيانات — البداية والأهداف وخطة التعلم — تطبيق منهج أو أداة أو سير عمل خطوة بخطوة
- أسس تحليلات البيانات — البداية والأهداف وخطة التعلم — حالة واقعية ومهمة تطبيقية وتحليل الأخطاء
- أسس تحليلات البيانات — البداية والأهداف وخطة التعلم — اختبار المعرفة وضبط الجودة والتقييم المختصر
التطبيق: حدد هدفك التعليمي، وقيّم معرفتك الحالية، وأنشئ ملفاً للعمل والأدلة لاستخدامه طوال الدورة.
التقييم والإكمال: في نهاية الوحدة يجب أن يستطيع الطالب شرح نطاق الدورة وحدودها وهدفه التعليمي بوضوح.
2. أسس تحليلات البيانات — المفاهيم الأساسية والمصطلحات المهنية
تعلّم هذه الوحدة المفاهيم الأساسية والمصطلحات المهنية في أسس تحليلات البيانات والفروق بينها، مع أمثلة من الاستخدام الواقعي في الذكاء الاصطناعي والبيانات والأتمتة. يتعلم النموذج الأنماط أو يطبقها، والاستدلال هو المرحلة التي ينتج فيها النموذج المدرّب مخرجات. يجب تقييم جودة النموذج أو سير العمل بمعايير واضحة مثل الدقة والملاءمة والاتساق وزمن الاستجابة والتكلفة.
- أسس تحليلات البيانات — المفاهيم الأساسية والمصطلحات المهنية — أهداف التعلم والمعرفة الأساسية الخاصة بالموضوع
- أسس تحليلات البيانات — المفاهيم الأساسية والمصطلحات المهنية — المفاهيم والمصطلحات وأهميتها
- أسس تحليلات البيانات — المفاهيم الأساسية والمصطلحات المهنية — تطبيق منهج أو أداة أو سير عمل خطوة بخطوة
- أسس تحليلات البيانات — المفاهيم الأساسية والمصطلحات المهنية — حالة واقعية ومهمة تطبيقية وتحليل الأخطاء
- أسس تحليلات البيانات — المفاهيم الأساسية والمصطلحات المهنية — اختبار المعرفة وضبط الجودة والتقييم المختصر
التطبيق: أنشئ قاموساً صغيراً من عشرة مصطلحات على الأقل، واشرح كل مصطلح بكلماتك وأضف مثالاً على استخدامه.
التقييم والإكمال: يجب أن يستطيع الطالب تعريف المصطلحات وتمييزها واستخدامها في السياق المناسب.
3. أسس تحليلات البيانات — المبادئ والنماذج والأطر الأساسية
تربط الوحدة المبادئ والنماذج والأطر الأساسية في أسس تحليلات البيانات، وتدرس افتراضاتها ومجالات فائدتها وحدودها ضمن الذكاء الاصطناعي والبيانات والأتمتة. في الذكاء الاصطناعي التوليدي يحدد الأمر التعليمات والسياق والقيود وشكل المخرجات المطلوب. الهلوسة والتحيز وتسرب الخصوصية وحقن الأوامر والأتمتة المفرطة مخاطر عملية، لذلك يجب التحقق من المخرجات المهمة ومراجعتها بشرياً.
- أسس تحليلات البيانات — المبادئ والنماذج والأطر الأساسية — أهداف التعلم والمعرفة الأساسية الخاصة بالموضوع
- أسس تحليلات البيانات — المبادئ والنماذج والأطر الأساسية — المفاهيم والمصطلحات وأهميتها
- أسس تحليلات البيانات — المبادئ والنماذج والأطر الأساسية — تطبيق منهج أو أداة أو سير عمل خطوة بخطوة
- أسس تحليلات البيانات — المبادئ والنماذج والأطر الأساسية — حالة واقعية ومهمة تطبيقية وتحليل الأخطاء
- أسس تحليلات البيانات — المبادئ والنماذج والأطر الأساسية — اختبار المعرفة وضبط الجودة والتقييم المختصر
التطبيق: قارن بين نموذجين أو منهجين من حيث نقاط القوة والقيود والمدخلات المطلوبة والمخرجات المتوقعة.
التقييم والإكمال: يجب أن يستطيع الطالب تبرير اختيار نموذج أو إطار وشرح حدوده.
4. أسس تحليلات البيانات — الأدوات والموارد وسير العمل المهني
تقدم الوحدة أدوات وموارد وسير العمل المهني في أسس تحليلات البيانات، وكيف تجمع المدخلات وتوثق الخطوات وتجهز المخرجات ضمن الذكاء الاصطناعي والبيانات والأتمتة. كما تتطلب أعمال البيانات التنظيف والتحليل الوصفي والتصور قبل استخلاص النتائج. يبدأ العمل في الذكاء الاصطناعي بمهمة محددة بوضوح ومدخلات موثوقة.
- أسس تحليلات البيانات — الأدوات والموارد وسير العمل المهني — أهداف التعلم والمعرفة الأساسية الخاصة بالموضوع
- أسس تحليلات البيانات — الأدوات والموارد وسير العمل المهني — المفاهيم والمصطلحات وأهميتها
- أسس تحليلات البيانات — الأدوات والموارد وسير العمل المهني — تطبيق منهج أو أداة أو سير عمل خطوة بخطوة
- أسس تحليلات البيانات — الأدوات والموارد وسير العمل المهني — حالة واقعية ومهمة تطبيقية وتحليل الأخطاء
- أسس تحليلات البيانات — الأدوات والموارد وسير العمل المهني — اختبار المعرفة وضبط الجودة والتقييم المختصر
التطبيق: صمم سير عمل يوضح المدخل والأداة والخطوة والمخرج ونقطة التحكم والدليل المحفوظ.
التقييم والإكمال: يجب أن يستطيع الطالب اختيار الأداة المناسبة وبناء سير عمل قابل للتتبع من البداية إلى النهاية.
5. أسس تحليلات البيانات — الأساليب والتقنيات والتطبيق خطوة بخطوة
تحول الوحدة أسس تحليلات البيانات إلى طريقة قابلة للتطبيق خطوة بخطوة، مع اختيار المنهج وترتيب الخطوات ونقاط القرار والتحقق من النتيجة في الذكاء الاصطناعي والبيانات والأتمتة. يجب تقييم جودة النموذج أو سير العمل بمعايير واضحة مثل الدقة والملاءمة والاتساق وزمن الاستجابة والتكلفة. يتعلم النموذج الأنماط أو يطبقها، والاستدلال هو المرحلة التي ينتج فيها النموذج المدرّب مخرجات.
- أسس تحليلات البيانات — الأساليب والتقنيات والتطبيق خطوة بخطوة — أهداف التعلم والمعرفة الأساسية الخاصة بالموضوع
- أسس تحليلات البيانات — الأساليب والتقنيات والتطبيق خطوة بخطوة — المفاهيم والمصطلحات وأهميتها
- أسس تحليلات البيانات — الأساليب والتقنيات والتطبيق خطوة بخطوة — تطبيق منهج أو أداة أو سير عمل خطوة بخطوة
- أسس تحليلات البيانات — الأساليب والتقنيات والتطبيق خطوة بخطوة — حالة واقعية ومهمة تطبيقية وتحليل الأخطاء
- أسس تحليلات البيانات — الأساليب والتقنيات والتطبيق خطوة بخطوة — اختبار المعرفة وضبط الجودة والتقييم المختصر
التطبيق: اختر مهمة واقعية وقسمها إلى التحضير والتنفيذ والتحقق والتحسين، وحدد معيار نجاح لكل مرحلة. أنشئ سير عمل صغيراً يحدد المشكلة والمدخلات، ويختار النموذج أو الطريقة، ويكتب خطوات الأمر أو المعالجة، ويحدد مقياسين للجودة، ويختبر حالة فشل واحدة، ويسجل طريقة التحقق من النتيجة.
التقييم والإكمال: يجب أن يستطيع الطالب تطبيق الطريقة وشرح سبب ترتيبها وكيفية التحقق من النتيجة.
6. أسس تحليلات البيانات — الممارسة الموجهة وتنمية المهارات
تطور الوحدة مهارة أسس تحليلات البيانات من خلال الممارسة المتكررة والموجهة، مع التركيز على التكيف والتغذية الراجعة وتشخيص الأخطاء والتحسين في الذكاء الاصطناعي والبيانات والأتمتة. الهلوسة والتحيز وتسرب الخصوصية وحقن الأوامر والأتمتة المفرطة مخاطر عملية، لذلك يجب التحقق من المخرجات المهمة ومراجعتها بشرياً. في الذكاء الاصطناعي التوليدي يحدد الأمر التعليمات والسياق والقيود وشكل المخرجات المطلوب.
- أسس تحليلات البيانات — الممارسة الموجهة وتنمية المهارات — أهداف التعلم والمعرفة الأساسية الخاصة بالموضوع
- أسس تحليلات البيانات — الممارسة الموجهة وتنمية المهارات — المفاهيم والمصطلحات وأهميتها
- أسس تحليلات البيانات — الممارسة الموجهة وتنمية المهارات — تطبيق منهج أو أداة أو سير عمل خطوة بخطوة
- أسس تحليلات البيانات — الممارسة الموجهة وتنمية المهارات — حالة واقعية ومهمة تطبيقية وتحليل الأخطاء
- أسس تحليلات البيانات — الممارسة الموجهة وتنمية المهارات — اختبار المعرفة وضبط الجودة والتقييم المختصر
التطبيق: نفذ المهمة نفسها في سيناريوهين مختلفين وقارن ما تغير ولماذا. أنشئ سير عمل صغيراً يحدد المشكلة والمدخلات، ويختار النموذج أو الطريقة، ويكتب خطوات الأمر أو المعالجة، ويحدد مقياسين للجودة، ويختبر حالة فشل واحدة، ويسجل طريقة التحقق من النتيجة.
التقييم والإكمال: يجب أن يستطيع الطالب استخدام التغذية الراجعة واكتشاف الخطأ وإنتاج نسخة محسنة.
7. أسس تحليلات البيانات — حالات واقعية وحل المشكلات واتخاذ القرار
تنقل الوحدة معرفة أسس تحليلات البيانات إلى مستوى حل المشكلات واتخاذ القرار من خلال حالات واقعية في الذكاء الاصطناعي والبيانات والأتمتة، بما في ذلك نقص المعلومات وضغط الوقت وتعارض الأهداف. يبدأ العمل في الذكاء الاصطناعي بمهمة محددة بوضوح ومدخلات موثوقة. كما تتطلب أعمال البيانات التنظيف والتحليل الوصفي والتصور قبل استخلاص النتائج.
- أسس تحليلات البيانات — حالات واقعية وحل المشكلات واتخاذ القرار — أهداف التعلم والمعرفة الأساسية الخاصة بالموضوع
- أسس تحليلات البيانات — حالات واقعية وحل المشكلات واتخاذ القرار — المفاهيم والمصطلحات وأهميتها
- أسس تحليلات البيانات — حالات واقعية وحل المشكلات واتخاذ القرار — تطبيق منهج أو أداة أو سير عمل خطوة بخطوة
- أسس تحليلات البيانات — حالات واقعية وحل المشكلات واتخاذ القرار — حالة واقعية ومهمة تطبيقية وتحليل الأخطاء
- أسس تحليلات البيانات — حالات واقعية وحل المشكلات واتخاذ القرار — اختبار المعرفة وضبط الجودة والتقييم المختصر
التطبيق: اكتب تحليل حالة يتضمن المشكلة والحقائق المؤكدة والافتراضات والخيارات والحل المختار ومبرراته. أنشئ سير عمل صغيراً يحدد المشكلة والمدخلات، ويختار النموذج أو الطريقة، ويكتب خطوات الأمر أو المعالجة، ويحدد مقياسين للجودة، ويختبر حالة فشل واحدة، ويسجل طريقة التحقق من النتيجة.
التقييم والإكمال: يجب أن يستطيع الطالب مقارنة الخيارات تحت عدم اليقين وتبرير القرار بالأدلة.
8. أسس تحليلات البيانات — الجودة والأخلاقيات والمخاطر والسلامة والمعايير المهنية
تتناول الوحدة الجودة والأخلاقيات والمخاطر والسلامة والمعايير المهنية في أسس تحليلات البيانات، مع التركيز على الدقة والخصوصية والمسؤولية والتوثيق في الذكاء الاصطناعي والبيانات والأتمتة. يتعلم النموذج الأنماط أو يطبقها، والاستدلال هو المرحلة التي ينتج فيها النموذج المدرّب مخرجات. يجب تقييم جودة النموذج أو سير العمل بمعايير واضحة مثل الدقة والملاءمة والاتساق وزمن الاستجابة والتكلفة.
- أسس تحليلات البيانات — الجودة والأخلاقيات والمخاطر والسلامة والمعايير المهنية — أهداف التعلم والمعرفة الأساسية الخاصة بالموضوع
- أسس تحليلات البيانات — الجودة والأخلاقيات والمخاطر والسلامة والمعايير المهنية — المفاهيم والمصطلحات وأهميتها
- أسس تحليلات البيانات — الجودة والأخلاقيات والمخاطر والسلامة والمعايير المهنية — تطبيق منهج أو أداة أو سير عمل خطوة بخطوة
- أسس تحليلات البيانات — الجودة والأخلاقيات والمخاطر والسلامة والمعايير المهنية — حالة واقعية ومهمة تطبيقية وتحليل الأخطاء
- أسس تحليلات البيانات — الجودة والأخلاقيات والمخاطر والسلامة والمعايير المهنية — اختبار المعرفة وضبط الجودة والتقييم المختصر
التطبيق: أنشئ قائمة مخاطر وجودة تتضمن خمسة مخاطر على الأقل وضوابط وقواعد تحقق وخطوات تصعيد عند الحاجة.
التقييم والإكمال: يجب أن يستطيع الطالب تعريف معايير النتيجة الجيدة والأخلاقية والتعرف على المخاطر المهمة واقتراح ضوابط مناسبة.
9. أسس تحليلات البيانات — التطبيق المتقدم والمشروع والدمج في بيئة العمل
تدمج الوحدة المتقدمة معرفة أسس تحليلات البيانات في مشروع واحد، يجمع الهدف والنطاق والمهام والموارد والجودة والمخرجات ضمن الذكاء الاصطناعي والبيانات والأتمتة. في الذكاء الاصطناعي التوليدي يحدد الأمر التعليمات والسياق والقيود وشكل المخرجات المطلوب. الهلوسة والتحيز وتسرب الخصوصية وحقن الأوامر والأتمتة المفرطة مخاطر عملية، لذلك يجب التحقق من المخرجات المهمة ومراجعتها بشرياً.
- أسس تحليلات البيانات — التطبيق المتقدم والمشروع والدمج في بيئة العمل — أهداف التعلم والمعرفة الأساسية الخاصة بالموضوع
- أسس تحليلات البيانات — التطبيق المتقدم والمشروع والدمج في بيئة العمل — المفاهيم والمصطلحات وأهميتها
- أسس تحليلات البيانات — التطبيق المتقدم والمشروع والدمج في بيئة العمل — تطبيق منهج أو أداة أو سير عمل خطوة بخطوة
- أسس تحليلات البيانات — التطبيق المتقدم والمشروع والدمج في بيئة العمل — حالة واقعية ومهمة تطبيقية وتحليل الأخطاء
- أسس تحليلات البيانات — التطبيق المتقدم والمشروع والدمج في بيئة العمل — اختبار المعرفة وضبط الجودة والتقييم المختصر
التطبيق: صمم مشروع ختامي صغيراً يحدد الهدف والنطاق وخمس مهام ومخاطرين ومؤشرين للجودة ومخرجاً نهائياً. أنشئ سير عمل صغيراً يحدد المشكلة والمدخلات، ويختار النموذج أو الطريقة، ويكتب خطوات الأمر أو المعالجة، ويحدد مقياسين للجودة، ويختبر حالة فشل واحدة، ويسجل طريقة التحقق من النتيجة.
التقييم والإكمال: يجب أن يستطيع الطالب دمج عدة مهارات في مشروع واحد وربط الخطة بالمخرج الفعلي.
10. أسس تحليلات البيانات — التقييم النهائي والملف المهني والتطبيق الوظيفي
تلخص الوحدة النهائية ما تم تعلمه في أسس تحليلات البيانات وتحوله إلى ملف مهني وتطبيق وظيفي ضمن الذكاء الاصطناعي والبيانات والأتمتة، مع التحضير للاختبار النهائي. كما تتطلب أعمال البيانات التنظيف والتحليل الوصفي والتصور قبل استخلاص النتائج. يبدأ العمل في الذكاء الاصطناعي بمهمة محددة بوضوح ومدخلات موثوقة.
- أسس تحليلات البيانات — التقييم النهائي والملف المهني والتطبيق الوظيفي — أهداف التعلم والمعرفة الأساسية الخاصة بالموضوع
- أسس تحليلات البيانات — التقييم النهائي والملف المهني والتطبيق الوظيفي — المفاهيم والمصطلحات وأهميتها
- أسس تحليلات البيانات — التقييم النهائي والملف المهني والتطبيق الوظيفي — تطبيق منهج أو أداة أو سير عمل خطوة بخطوة
- أسس تحليلات البيانات — التقييم النهائي والملف المهني والتطبيق الوظيفي — حالة واقعية ومهمة تطبيقية وتحليل الأخطاء
- أسس تحليلات البيانات — التقييم النهائي والملف المهني والتطبيق الوظيفي — اختبار المعرفة وضبط الجودة والتقييم المختصر
التطبيق: اختر أفضل ثلاثة أعمال في الدورة واكتب لكل منها المشكلة والطريقة والنتيجة والدليل والتحسين التالي. أنشئ سير عمل صغيراً يحدد المشكلة والمدخلات، ويختار النموذج أو الطريقة، ويكتب خطوات الأمر أو المعالجة، ويحدد مقياسين للجودة، ويختبر حالة فشل واحدة، ويسجل طريقة التحقق من النتيجة.
التقييم والإكمال: يجب أن يستطيع الطالب دمج المفاهيم والأساليب وحل الحالات وضبط الجودة لإظهار الكفاءة في التقييم النهائي.
درس نموذجي قبل الدفع
أسس تحليلات البيانات — البداية والأهداف وخطة التعلم
توضح وحدة البداية نطاق أسس تحليلات البيانات واستخداماته الأساسية ومكانه ضمن الذكاء الاصطناعي والبيانات والأتمتة. يحدد الطالب أهداف الدورة والمتطلبات السابقة وخطة التعلم ومعايير النجاح. يبدأ العمل في الذكاء الاصطناعي بمهمة محددة بوضوح ومدخلات موثوقة. كما تتطلب أعمال البيانات التنظيف والتحليل الوصفي والتصور قبل استخلاص النتائج.
مهمة تطبيقية: حدد هدفك التعليمي، وقيّم معرفتك الحالية، وأنشئ ملفاً للعمل والأدلة لاستخدامه طوال الدورة.
التقييم والإكمال: في نهاية الوحدة يجب أن يستطيع الطالب شرح نطاق الدورة وحدودها وهدفه التعليمي بوضوح.
كيف تعمل هذه الدورة؟
يبدأ العمل في الذكاء الاصطناعي بمهمة محددة بوضوح ومدخلات موثوقة. يتعلم النموذج الأنماط أو يطبقها، والاستدلال هو المرحلة التي ينتج فيها النموذج المدرّب مخرجات. في الذكاء الاصطناعي التوليدي يحدد الأمر التعليمات والسياق والقيود وشكل المخرجات المطلوب. كما تتطلب أعمال البيانات التنظيف والتحليل الوصفي والتصور قبل استخلاص النتائج. يجب تقييم جودة النموذج أو سير العمل بمعايير واضحة مثل الدقة والملاءمة والاتساق وزمن الاستجابة والتكلفة. الهلوسة والتحيز وتسرب الخصوصية وحقن الأوامر والأتمتة المفرطة مخاطر عملية، لذلك يجب التحقق من المخرجات المهمة ومراجعتها بشرياً.
لمن تناسب هذه الدورة؟
أسس تحليلات البيانات دورة شهادة منظمة وموجهة نحو المسار المهني، صُممت لبناء المعرفة العملية والمصطلحات المهنية والمهارات التطبيقية. يتقدم المتعلم عبر وحدات إرشادية وسيناريوهات واقعية واختبارات معرفة ومسار تقييم نهائي.
قبل أن تبدأ
أنشئ سير عمل صغيراً يحدد المشكلة والمدخلات، ويختار النموذج أو الطريقة، ويكتب خطوات الأمر أو المعالجة، ويحدد مقياسين للجودة، ويختبر حالة فشل واحدة، ويسجل طريقة التحقق من النتيجة.
التقييم والإكمال
10 اختبارات للوحدات · اختبار نهائي من 20 سؤالاً · درجة النجاح 70%
ما الذي يشمله التسجيل؟
- ✓ 10 وحدات
- ✓ 50 درساً
- ✓ 10 اختبارات للوحدات · اختبار نهائي من 20 سؤالاً · درجة النجاح 70%
- ✓ تعلم عبر الإنترنت وبوتيرتك الخاصة
- ✓ الدعم: Secure Contact Form
الوصول بعد الدفع
التسجيل في الدورة
Stripe
الوصول بعد الدفع
تعلم عبر الإنترنت وبوتيرتك الخاصة
خيارات الشهادة والتسجيل
منهج مهني متخصص
يركز هذا المنهج المتخصص الدورة على موضوعها المهني الفعلي. تبقى أسماء الوحدات التقنية متسقة للحفاظ على دقة المصطلحات، وتحتوي كل وحدة على مهمة تطبيقية ودليل إتقان باللغة العربية.
1. Business Questions, Metrics and Analysis Plan
مهمة تطبيقية: أنشئ مخرجاً عملياً حول Business Questions, Metrics and Analysis Plan ضمن أسس تحليلات البيانات. سجل الهدف والمدخلات المتحقق منها والطريقة ونقاط القرار والنتيجة وفحصين للجودة وتحسيناً واحداً بعد المراجعة.
دليل الإتقان: اشرح المفاهيم الأساسية في Business Questions, Metrics and Analysis Plan وقدم مخرجاً مراجعاً يثبت التطبيق الصحيح ضمن أسس تحليلات البيانات.
2. Data Sources, Tables and Data Types
مهمة تطبيقية: أنشئ مخرجاً عملياً حول Data Sources, Tables and Data Types ضمن أسس تحليلات البيانات. سجل الهدف والمدخلات المتحقق منها والطريقة ونقاط القرار والنتيجة وفحصين للجودة وتحسيناً واحداً بعد المراجعة.
دليل الإتقان: اشرح المفاهيم الأساسية في Data Sources, Tables and Data Types وقدم مخرجاً مراجعاً يثبت التطبيق الصحيح ضمن أسس تحليلات البيانات.
3. Data Cleaning and Quality Checks
مهمة تطبيقية: أنشئ مخرجاً عملياً حول Data Cleaning and Quality Checks ضمن أسس تحليلات البيانات. سجل الهدف والمدخلات المتحقق منها والطريقة ونقاط القرار والنتيجة وفحصين للجودة وتحسيناً واحداً بعد المراجعة.
دليل الإتقان: اشرح المفاهيم الأساسية في Data Cleaning and Quality Checks وقدم مخرجاً مراجعاً يثبت التطبيق الصحيح ضمن أسس تحليلات البيانات.
4. Formulas, Queries and Transformation
مهمة تطبيقية: أنشئ مخرجاً عملياً حول Formulas, Queries and Transformation ضمن أسس تحليلات البيانات. سجل الهدف والمدخلات المتحقق منها والطريقة ونقاط القرار والنتيجة وفحصين للجودة وتحسيناً واحداً بعد المراجعة.
دليل الإتقان: اشرح المفاهيم الأساسية في Formulas, Queries and Transformation وقدم مخرجاً مراجعاً يثبت التطبيق الصحيح ضمن أسس تحليلات البيانات.
5. Descriptive Statistics and Exploratory Analysis
مهمة تطبيقية: أنشئ مخرجاً عملياً حول Descriptive Statistics and Exploratory Analysis ضمن أسس تحليلات البيانات. سجل الهدف والمدخلات المتحقق منها والطريقة ونقاط القرار والنتيجة وفحصين للجودة وتحسيناً واحداً بعد المراجعة.
دليل الإتقان: اشرح المفاهيم الأساسية في Descriptive Statistics and Exploratory Analysis وقدم مخرجاً مراجعاً يثبت التطبيق الصحيح ضمن أسس تحليلات البيانات.
6. Visualization Principles and Chart Selection
مهمة تطبيقية: أنشئ مخرجاً عملياً حول Visualization Principles and Chart Selection ضمن أسس تحليلات البيانات. سجل الهدف والمدخلات المتحقق منها والطريقة ونقاط القرار والنتيجة وفحصين للجودة وتحسيناً واحداً بعد المراجعة.
دليل الإتقان: اشرح المفاهيم الأساسية في Visualization Principles and Chart Selection وقدم مخرجاً مراجعاً يثبت التطبيق الصحيح ضمن أسس تحليلات البيانات.
7. Dashboards, KPI Design and Interactivity
مهمة تطبيقية: أنشئ مخرجاً عملياً حول Dashboards, KPI Design and Interactivity ضمن أسس تحليلات البيانات. سجل الهدف والمدخلات المتحقق منها والطريقة ونقاط القرار والنتيجة وفحصين للجودة وتحسيناً واحداً بعد المراجعة.
دليل الإتقان: اشرح المفاهيم الأساسية في Dashboards, KPI Design and Interactivity وقدم مخرجاً مراجعاً يثبت التطبيق الصحيح ضمن أسس تحليلات البيانات.
8. Validation, Reconciliation and Error Detection
مهمة تطبيقية: أنشئ مخرجاً عملياً حول Validation, Reconciliation and Error Detection ضمن أسس تحليلات البيانات. سجل الهدف والمدخلات المتحقق منها والطريقة ونقاط القرار والنتيجة وفحصين للجودة وتحسيناً واحداً بعد المراجعة.
دليل الإتقان: اشرح المفاهيم الأساسية في Validation, Reconciliation and Error Detection وقدم مخرجاً مراجعاً يثبت التطبيق الصحيح ضمن أسس تحليلات البيانات.
9. Data Storytelling and Decision Communication
مهمة تطبيقية: أنشئ مخرجاً عملياً حول Data Storytelling and Decision Communication ضمن أسس تحليلات البيانات. سجل الهدف والمدخلات المتحقق منها والطريقة ونقاط القرار والنتيجة وفحصين للجودة وتحسيناً واحداً بعد المراجعة.
دليل الإتقان: اشرح المفاهيم الأساسية في Data Storytelling and Decision Communication وقدم مخرجاً مراجعاً يثبت التطبيق الصحيح ضمن أسس تحليلات البيانات.
10. Capstone Analysis and Executive Dashboard
مهمة تطبيقية: أنشئ مخرجاً عملياً حول Capstone Analysis and Executive Dashboard ضمن أسس تحليلات البيانات. سجل الهدف والمدخلات المتحقق منها والطريقة ونقاط القرار والنتيجة وفحصين للجودة وتحسيناً واحداً بعد المراجعة.
دليل الإتقان: اشرح المفاهيم الأساسية في Capstone Analysis and Executive Dashboard وقدم مخرجاً مراجعاً يثبت التطبيق الصحيح ضمن أسس تحليلات البيانات.
اسأل عن هذه الدورة
أرسل سؤالك حول هذه الدورة. تتم إضافة الدورة واللغة تلقائيًا.
