أحد أهدافنا الأساسية هو مساعدتك على تطوير الكفاءات الأساسية لاستخدام التحليلات المرئية والبيانات الضخمة (Visual Analytics و Big Data) في بيئة الأعمال"

 لماذا الدراسة في جامعة TECH؟

إن جامعة TECH هي أكبر كلية إدارة أعمال عبر الإنترنت بنسبة 100٪ في العالم. إنها مدرسة إدراة أعمال النخبة، ذات نموذج الحد الأقصى من المتطلبات الأكاديمية. ومركز دولي عالي الأداء، يتمتع بتدريب مكثف على المهارات الإدارية.  

TECH هي جامعة تكنولوجية حديثة، تضع جميع مصادرها في متناول الطلاب لمساعدتهم على تحقيق نجاح الأعمال"

في TECH الجامعة التكنولوجية

الابتكار

تقدم لك الجامعة نموذجًا تعليميًا عبر الإنترنت يجمع بين أحدث التقنيات التعليمية وأعلى دقة تربوية. طريقة فريدة من نوعها تتمتع بأكبر قدر من الاعتراف الدولي والتي ستوفر للطالب مفاتيح التطور في عالم يتغير باستمرار، حيث يجب أن يكون الابتكار هو الرهان الأساسي لكل رائد أعمال.

"قصة نجاح Microsoft Europe" وذلك لدمج نظام الفيديو التفاعلي الجديد في البرامج.

أقصى قدر من المتطلبات

معايير القبول جامعة TECH ليست مادية. ليس هناك حاجة إلى القيام باستثمار كبير للدراسة معنا. بالطبع، للتخرج من TECH، ستتمكن من اختبار حدود الذكاء وقدرة الطالب..  معاييرالأكاديمية لهذه المؤسسة مرتفعة للغاية...  

95% من طلاب جامعة TECH يكملون دراساتهم بنجاح.

التواصل الشبكي

يشارك المحترفون من جميع أنحاء العالم في جامعة TECH، بطريقة يمكن للطالب من خلالها إنشاء شبكة كبيرة من الاتصالات المفيدة لمستقبله.  

+100.000 إداري مًؤهَّل كل عام, +200 جنسية مختلفة

التمكين

سينمو الطالب جنبًا إلى جنب مع أفضل الشركات والمهنيين ذوي المكانة والتأثير الكبير. طورت  جامعة TECH تحالفات استراتيجية وشبكة قيمة من الاتصالات مع الممثلين الاقتصاديين الرئيسيين في القارات السبع.  

+500 اتفاقيات تعاون مع أفضل الشركات.

الموهبة

هذا البرنامج هو عرض فريد لإبراز موهبة الطالب في مجال الأعمال. إنها فرصة يمكنه من خلالها التعريف بمخاوفه ورؤية عمله. 

تساعد جامعة TECH الطالب على إظهار موهبته للعالم في نهاية هذا البرنامج. 

سياق متعدد الثقافات

عند الدراسة في جامعة TECH ، سيتمكن الطالب من الاستمتاع بتجربة فريدة من نوعها. سوف يدرس في سياق متعدد الثقافات. في برنامج ذي رؤية عالمية، سيتمكن بفضله من تعلم كيفية العمل في أنحاء مختلفة من العالم، وتجميع أحدث المعلومات التي تناسب فكرة عمله. 

طلاب جامعة TECH يأتون من أكثر من 200 جنسية. 

تعلم مع الأفضل

يشرح فريق تدريس جامعة TECH  في الفصل ما أدى إلى النجاح في شركاتهم، والعمل من سياق حقيقي وحيوي وديناميكي. يقدم المعلمون المشاركون بشكل كامل تخصصًا عالي الجودة يسمح بالتقدم في حياته المهنية والتميز في عالم الأعمال.

مدرسين من 20 جنسية مختلفة. 

تسعى جامعة TECH إلى التميز ولهذا لديها سلسلة من الخصائص التي تجعلها جامعة فريدة من نوعها: 

التحليلات

في جامعة TECH، يتم استكشاف الجانب النقدي للطالب وقدرته على طرح الأسئلة ومهارات حل المشكلات ومهارات التعامل مع الآخرين.   

التميز الأكاديمي

في جامعة TECH يتم توفير أفضل منهجية تعلم عبر الإنترنت للطالب. تجمع الجامعة بين طريقة إعادة التعلم  Relearning (منهجية التعلم للدراسات العليا مع أفضل تصنيف دولي) مع دراسة الحالة. التقاليد والريادة في توازن صعب، وفي سياق مسار الرحلة الأكاديمية الأكثر تطلبًا.   

وفورات الإنتاج الكبير

تعد جامعة TECH أكبر جامعة أونلاين في العالم. تمتلك مجموعة من أكثر من 7000 درجة دراسات عليا. وفي الاقتصاد الجديد، الحجم + التكنولوجيا = السعر المسبب للاضطراب. بهذه الطريقة، يتم التأكد من أن الدراسة ليست باهظة الثمن كما هو الحال في جامعات أخرى.   

في جامعة TECH، ستتمكن من الوصول إلى دراسات الحالة الأكثر صرامة وحداثة في المشهد الأكاديمي" 

الماجستير الخاص في التحليلات المرئية والبيانات الضخمة (Visual Analytics و Big Data) هو برنامج مصمم خصيصا للطالب يتم تدريسه 100٪ عبر الإنترنت حتى يتمكنوا من اختيار الوقت والمكان الذي يناسب توافرهم وجداولهم واهتماماتهم. تدريب يتم على مدار 12 شهرا ويهدف إلى أن يكون تجربة فريدة ومحفزة تزرع أسس نجاحك المهني.

رحلة نمو مهني محفزة مصممة لإبقائك مهتمًا ومتحمسًا طوال فترة التخصص"

خطة الدراسة

الماجستير الخاص في التحليلات المرئية والبيانات الضخمة (Visual Analytics و Big Data) منTECH الجامعة التكنولوجية هو برنامج مكثف يعد الطلاب لمواجهة التحديات والقرارات التجارية في مجال التحليلات المرئية والبيانات الضخمة (Visual Analytics و Big Data).

تم تصميم محتوى الماجستير الخاص في التحليلات المرئية والبيانات الضخمة (Visual Analytics و Big Data) لتعزيز تطوير المهارات التي تسمح باتخاذ القرارات بمزيد من الدقة في البيئات غير المؤكدة.

على مدار 1,500 ساعة، يحلل الطالب عددًا كبيرًا من الحالات العملية من خلال العمل الفردي والجماعي. وبالتالي، فهو انغماس حقيقي في مواقف العمل الحقيقية. 

يتعامل الماجستير الخاص هذا بعمق مع عالم علوم الكمبيوتر في مجال الأعمال، وهو مصمم لتدريب المهنيين الذين يفهمون التحليلات المرئية والبيانات الضخمة (Visual Analytics و Big Data) من منظور استراتيجي ودولي ومبتكر.

خطة مصممة للطالب تركز على تحسينهم المهني وتهيئهم لتحقيق التميز في مجال الإدارة وإدارة الأعمال. برنامج يفهم احتياجاتك واحتياجات شركتك من خلال محتوى مبتكر يعتمد على أحدث الاتجاهات، ويدعمه أفضل منهجية تعليمية وأعضاء هيئة تدريس استثنائيين، مما يمنحك القدرة على حل المواقف الحرجة بشكل إبداعي وفعال. 

يتم تقديم شهادة الماجستير الخاص هذه على مدار 12 شهر وتنقسم إلى 10 وحدات: 

الوحدة 1 التحليلات المرئية(Visual Analytics) في السياق الاجتماعي والتكنولوجي 
الوحدة 2 التحليلات وتفسير البيانات
الوحدة 3 تقنيات تحليل البيانات و IA الذكاء الاصطناعي
الوحدة 4 أدوات تحليل البيانات
الوحدة 5 نظم إدارة قواعد البيانات وموازاة البيانات
الوحدة 6 المهارات الناعمة القائمة على البيانات في الإدارة الاستراتيجية في التحليلات المرئيةVisual Analytics
الوحدة 7 الإدارة الاستراتيجية لمشاريع التحليلات المرئية والبيانات الضخمة (Visual Analytics و Big Data) 
الوحدة 8 تحليل العملاء. تطبيق ذكاء البيانات على التسويق
الوحدة 9 عرض تفاعلي للبيانات
الوحدة 10 أدوات التصور

أين ومتى وكيف يتم تدريسها؟

تقدم TECH إمكانية إجراء   برنامجMBA إدارة المشتريات هذا عبر الإنترنت بالكامل. خلال 12 أشهر من التدريب، ستتمكن من الوصول إلى جميع محتويات هذا البرنامج في أي وقت، مما يتيح لك إدارة وقت الدراسة بنفسك.

الوحدة 1. التحليلات المرئية(Visual Analytics) في السياق الاجتماعي والتكنولوجي 

1.1    موجات تكنولوجية في مجتمعات مختلفة. نحو"مجتمع بيانات"Data Society’
2.1    العولمة السياق الجيوسياسي والاجتماعي العالمي
3.1    بيئة VUCA. العيش دائما في الماضي
4.1    التعرف على التقنيات الجديدة: الجيل الخامس وإنترنت الأشياء
5.1    التعرف على التقنيات الجديدة: الحوسبة السحابية والحافة
6.1     التفكير النقدي(Critical Thinking) والتحليلات البصرية(Visual Analytics)
7.1    العارفون.. الرحل بين البيانات
8.1    تعلم كيفية إجراء التحليلات المرئيةVisual Analytics
9.1    نظريات التوقع المطبقة على التحليلات البصريةVisual Analytics
10.1    بيئة الأعمال الجديدة. التحول الرقمي

الوحدة 2. التحليلات وتفسير البيانات

1.2    مقدمة في الإحصاء
2.2    التدابير المطبقة على معالجة المعلومات
3.2    الارتباط الإحصائي
4.2    نظرية الاحتمالية المشروطة
5.2    المتغيرات العشوائية والتوزيعات الاحتمالية
6.2    استنتاج بايزي
7.2    نظرية العينة
8.2    فواصل الثقة
9.2    تباين الفرضيات
10.2    تحليل الانحدار

الوحدة 3. تقنيات تحليل البيانات و IA الذكاء الاصطناعي

1.3    تحليلات تنبؤيه 
2.3    تقنيات التقييم واختيار النماذج 
3.3    تقنيات التحسين الخطي 
4.3    محاكاة مونتي كارلو 
5.3    تحليل السيناريو 
6.3    تقنيات التعلم الآليMachine Learning 
7.3    تحليلات الويب 
8.3    تقنيات التنقيب عن النص  Text Mining 
9.3    أساليب معالجة اللغة الطبيعية (NLP) 
10.3    تحليلات وسائل التواصل الاجتماعي 

الوحدة 4. أدوات تحليل البيانات

1.4    علوم البيانات R البيئة
2.4    علوم البيانات بيئة بايثون
3.4    الرسوم البيانية الثابتة والإحصائية
4.4    معالجة البيانات بأشكال مختلفة ومصادر مختلفة
5.4    تنقية البيانات وإعدادها
6.4    الدراسات الاستكشافية
7.4    أشجار القرار
8.4    قواعد التصنيف والارتباط
9.4    شبكات عصبونية
10.4    التعلم العميق

الوحدة 5. نظم إدارة قواعد البيانات وموازاة البيانات

1.5    قواعد البيانات التقليدية
2.5    قواعد البيانات غير التقليدية
3.5    الحوسبة السحابية(Cloud Computing): إدارة البيانات الموزعة 
4.5    أدوات استلام البيانات الضخمة
5.5    أنواع المتوازيات
6.5    معالجة البيانات في البث المباشر وفي الوقت الفعلي
7.5    المعالجة المتوازية: هادوب
8.5    المعالجة المتوازية: سبارك
9.5    Apache Kafka

1.9.5    مقدمة عن Apache Kafka
2.9.5    هندسة العمارة
3.9.5    هيكل البيانات
4.9.5    API Kafka
5.9.5    حالات الاستخدام

10.5    Cloudera Impala

الوحدة 6. المهارات الناعمة القائمة على البيانات في الإدارة الاستراتيجية في التحليلات المرئيةVisual Analytics

1.6    ملف تعريف Drive للمؤسسات التي تعتمد على البيانات
2.6    المهارات الإدارية المتقدمة في المنظمات القائمة على البيانات
3.6    استخدام البيانات لتحسين أداء الاتصالات الاستراتيجية
4.6    الذكاء العاطفي المطبق على الإدارة في التحليلات المرئيةVisual Analytics
5.6    عروض تقديمية فعالة
6.6    تحسين الأداء من خلال الإدارة التحفيزية
7.6     القيادة في المنظمات القائمة على البيانات
8.6     المواهب الرقمية في المؤسسات القائمة على البيانات
9.6     منظمة رشيقة تعتمد على البيانات II
10.6     المنظمة الرشيقة الثانية القائمة على البيانات II

الوحدة 7. الإدارة الاستراتيجية لمشاريع التحليلات المرئية والبيانات الضخمة (Visual Analytics و Big Data) 

1.7    مقدمة إلى الإدارة الاستراتيجية للمشاريع
2.7     أفضل الممارسات في وصف عملية البيانات الضخمة (PMI)
3.7    منهجية Kimball
4.7    منهجية SQuID

1.4.7    مقدمة لمنهجية SQuID لمعالجة مشاريع البيانات الضخمةBig Data
2.4.7    المرحلة الأولى - المصادر
3.4.7    المرحلة الثانية. جودة البيانات
4.4.7    المرحلة الثالثة. أسئلة مستحيلة
5.4.7    المرحلة الرابعة. اكتشاف
6.4.7     أفضل الممارسات في تطبيق SQuID على مشاريع البيانات الضخمة

5.7    الجوانب القانونية لعالم البيانات
6.7    الخصوصية في البيانات الضخمة Big Data
7.7    الأمن السيبراني في البيانات الضخمة Big Data
8.7    التعرف على كميات كبيرة من البيانات  وعدم تحديد هويتها
9.7    أخلاقيات البيانات 1
10.7    أخلاقيات البيانات II

الوحدة 8. تحليل العملاء. تطبيق ذكاء البيانات على التسويق

1.8    مفاهيم التسويق. التسويق الاستراتيجي
2.8    التسويق العلائقي
3.8    إدارة علاقات العملاء كمركز تنظيمي لتحليل العملاء
4.8    تكنولوجيات الويب
5.8    مصادر بيانات الشبكة
6.8    الحصول على البيانات على شبكة الإنترنت
7.8    أدوات لاستخراج البيانات من الويب
8.8    الويب الدلالي
9.8    OSINT: ذكاء مفتوح المصدر
10.8     MasterLead أو كيفية تحسين معدل التحويل إلى المبيعات باستخدام البيانات الضخمة

الوحدة 9. عرض تفاعلي للبيانات

1.9    مقدمة لفن جعل البيانات مرئية
2.9    كيفية سرد القصص بالبيانات 
3.9    تمثيل بيانات
4.9    قابلية التوسع في التمثيلات المرئية
5.9    التحليلات المرئية مقابل. تصور المعلومات. فهم أنه ليس نفس الشيء
6.9    عملية التحليل البصري (Keim)
7.9    التقارير الاستراتيجية والتشغيلية والإدارية
8.9    أنواع الرسوم البيانية ووظيفتها
9.9    تفسير التقارير والرسوم البيانية. لعب دور المتلقي
10.9    تقييم نظم التحليلات المرئية Visual Analytics 

الوحدة 10. أدوات التصور

1.10    مقدمة في أدوات تصور البيانات
2.10    عيون كثيرة
3.10    مخططات جوجل
4.10    jQuery
5.10     المستندات القائمة على البيانات II
6.10     المستندات القائمة على البيانات 2II
7.10    Matlab
8.10    Tableau
9.10    التحليلات المرئية من SAS
10.10 Microsoft Power BI

إنها تجربة تدريبية فريدة ومهمة وحاسمة لتعزيز تطورك المهني"