احصل على مؤهل مع أفضل المدرسين والنظام التعليمي الأكثر ابتكارًا وأمان وملاءة TECH الجامعة التكنولوجية "

على مر السنين، أصبحت البيانات الضخمة لا غنى عنها في حياتنا. يستخدم غالبية السكان الأجهزة الإلكترونية أو غيرها من التقنيات التي تجمع البيانات باستمرار. هذه المعلومات ذات قيمة كبيرة للشركات لأنها تتيح لهم استخدام هذه التقارير لتحسين عملية إنشاء منتجات جديدة أو معالجة أوجه القصور المحتملة في الأعمال.  

في الوقت الحاضر، تحسن بشكل كبير جمع وتخزين تريليونات البيانات التي يتم إنتاجها كل يوم. ومع ذلك، هناك قيود كبيرة في قدرة البشر على تحليل هذه المعلومات، وبالتالي، فإن الأدوات أو الأساليب التلقائية مطلوبة لتسهيل هذه المهمة.  

يتيح استخدام تقنيات التحليلات المرئية تحسين عملية اتخاذ القرار من خلال الجمع بين المعرفة البشرية ومعالجة البيانات الهائلة وقدرة التخزين لأجهزة الكمبيوتر، من أجل إيجاد حلول للمشاكل المعقدة. 

استجابة للحاجة المتزايدة للمهنيين المتخصصين في التحليلات المرئية والبيانات الضخمة، تم إنشاء هذا البرنامج المرموق لتزويد المشاركين برؤية استراتيجية لتطبيق تقنيات تحليل البيانات الجديدة في عالم،الأعمال لتطوير خدمات مبتكرة قائمة على التحليل معلومة.  

خلال هذه الأشهر من المحاضرة الجامعية، سيحصل الطلاب على نظرة عامة كاملة على أحدث التطورات في تحليلات البيانات التي ستأخذهم من خلال المسار التعليمي الأكثر كثافة وإعدادهم في ملفات تعريف النجوم الحالية التي تتعمق في مجالات الدراسة المزدهرة مثل:

تقنيات تحليل البيانات 
التقاط البيانات وتخزينها 
تقنيات الذكاء الاصطناعي 
هندسة معالجة البيانات المتوازية 
تقنيات وأدوات التصور 

فرصة فريدة للتخصص في قطاع متنام والظهور كمحترف ناجح. 

تطبيق أحدث التقنيات في التحليلات المرئية على عمل البيانات من خلال تسخير السعة الهائلة التي تنشأ من الجمع بين المعرفة البشرية والقدرة التخزينية لأجهزة الكمبيوتر"

يتضمن الماجستير الخاص في التحليلات المرئية والبيانات الضخمة البرنامج التعليمي الأكثر اكتمالاً وحداثة في السوق. من أهم الميزات ما يلي: 

دراسات حالة عملية مقدمة من قبل الخبراء 
توفر المحتويات الرسومية والتخطيطية والعملية التي تم إنشاؤها، معلومات علمية وعملية حول التخصصات الضرورية للممارسة المهنية
تمارين عملية حيث يمكن إجراء عملية التقييم الذاتي لتحسين التعلم 
تركيز خاص على المنهجيات المبتكرة 
دروس نظرية، أسئلة للخبراء ومنتديات للنقاش حول المواضيع المثيرة للجدل وتمارين للتفكير الفردي 
محتوى يمكن الوصول إليه من أي جهاز ثابت أو محمول متصل بالإنترنت

سيكون لديك مواد وموارد تعليمية مبتكرة من شأنها تسهيل عملية التعلم والاحتفاظ بالمحتوى الذي تم تعلمه لفترة أطول من الوقت"

يضم طاقم التدريس متخصصين في المجال والذين يساهمون بخبراتهم العملية في هذا البرنامج، بالإضافة إلى متخصصين مشهورين من المجتمعات الرائدة والجامعات المرموقة. 

سيوفر محتوى الوسائط المتعددة الذي تم تطويره باستخدام أحدث التقنيات التعليمية للمهنيين التعلم الموضعي والسياقي، أي بيئة محاكاة ستوفر تعليم غامر مبرمج للتعلم في مواقف حقيقية. 

تم تصميم هذا البرنامج حول التعلم القائم على حل المشاكل، حيث يجب على المهني محاولة حل مواقف الممارسة المهنية المختلفة التي تنشأ خلال البرنامج الأكاديمي. لهذا الغرض، سيتم مساعدة المهني من خلال نظام فيديو تفاعلي مبتكر تم إنشاؤه بواسطة خبراء مشهورين وذوي خبرة.   

برنامج شامل للغاية، تم إنشاؤه بهدف تقديم تعليم عالي الجودة، ورفع طلابنا إلى أعلى مستوى من الكفاءة"

محاضرة جامعية تنشيطية كاملة ستزودك بمهارات العمل لأخصائي تحليل البيانات."

تم تصميم منهج هذا الماجستير الخاص كجولة كاملة من خلال كل واحد من المفاهيم المطلوبة لفهم هذا المجال والعمل فيه. من خلال نهج يركز على التطبيق العملي الذي سيساعدك على النمو كمحترف منذ اللحظة الأولى.

منهج شامل يركز على اكتساب المعرفة وتحويلها إلى مهارات حقيقية، تم إنشاؤها لدفعك إلى التميز"

الوحدة 1. التحليلات المرئية في السياق الاجتماعي والتكنولوجي

1.1    موجات تكنولوجية في مجتمعات مختلفة. نحو»مجتمع بيانات"
2.1    العولمة. سياق العالم الجيوسياسي والاجتماعي
3.1    بيئة VUCA. دائما العيش في الماضي
4.1    معرفة التقنيات الجديدة: 5G وإنترنت الأشياء
5.1    معرفة التقنيات الجديدة: الحوسبة السحابية والحوسبة
6.1    التفكير النقدي في التحليلات المرئية
7.1    العارفون. البدو بين البيانات
8.1    تعلم أن تكون رائد أعمال في التحليلات المرئية
9.1    نظريات التوقع المطبقة على التحليلات المرئية
10.1    بيئة الأعمال الجديدة. التحول الرقمي

الوحدة 2. تحليل البيانات وتفسيرها

1.2    مقدمة في الإحصاء
2.2    التدابير المطبقة على معالجة المعلومات
3.2    الارتباط الإحصائي
4.2    نظرية الاحتمال الشرطي
5.2    المتغير العشوائي والتوزيع الاحتمالي
6.2    الاستدلال البايزي
7.2    نظرية العينة
8.2    فترات الثقة
9.2    اختبار الفرضيات
10.2    تحليل الانحدار

الوحدة 3. تقنيات تحليل البيانات والذكاء الاصطناعي

1.3    التحليلات التنبؤية 
2.3    تقنيات التقييم واختيار النموذج 
3.3    تقنيات التحسين الخطي 
4.3    محاكاة مونت كارلو 
5.3    تحليل السيناريو 
6.3    تقنيات التعلم الآلي 
7.3    تحليلات الويب 
8.3    تقنيات التنقيب عن النص 
9.3    طرق معالجة اللغة الطبيعية (NLP) 
10.3    تحليلات الوسائط الاجتماعية 

الوحدة 4. أدوات تحليل البيانات

1.4    علم البيانات R البيئة
2.4    بيئة بايثون لعلوم البيانات
3.4    الرسوم البيانية الثابتة والإحصائية
4.4    معالجة البيانات بتنسيقات مختلفة ومصادر مختلفة
5.4    تنظيف البيانات وإعدادها
6.4    دراسات استكشافية
7.4    أشجار القرار
8.4    قواعد التصنيف والجمعيات
9.4    الشبكات العصبية
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: إدارة البيانات الموزعة 
4.5    أدوات استيعاب كميات كبيرة من البيانات
5.5    أنواع المتوازيات
6.5    معالجة البيانات في التدفق والوقت الحقيقي
7.5    المعالجة المتوازية: هادوب
8.5    المعالجة المتوازية: Spark
9.5    Apache Kafka

1.9.5    مقدمة لنظام Apache Kafka
2.9.5    الهندسة المعمارية
3.9.5    هيكل البيانات
4.9.5    واجهات برمجة تطبيقات كافكا
5.9.5    حالات الاستخدام

10.5    Cloudera Impala

الوحدة 6. المهارات اللينة المبنية على البيانات في الإدارة الإستراتيجية للتحليلات المرئية

1.6    ملف تعريف Drive للمنظمات القائمة على البيانات
2.6    مهارات الإدارة المتقدمة في المنظمات القائمة على البيانات
3.6    استخدام البيانات لتحسين أداء الاتصال الاستراتيجي
4.6    تطبيق الذكاء العاطفي على الإدارة في التحليلات المرئية
5.6    العروض التقديمية الفعالة
6.6    تحسين الأداء من خلال الإدارة التحفيزية
7.6    الريادة في المنظمات المبنية على البيانات
8.6    المواهب الرقمية في المنظمات القائمة على البيانات
9.6    منظمة رشيقة قائمة على البيانات 1
10.6    منظمة رشيقة قائمة على البيانات 2

الوحدة 7. الإدارة الإستراتيجية للتحليلات المرئية ومشاريع البيانات الضخمة

1.7    مقدمة في إدارة المشاريع الإستراتيجية
2.7    أفضل الممارسات في وصف عمليات البيانات الضخمة (PMI)
3.7    منهجية كيمبال
4.7    منهجية SQuID
5.7    مقدمة إلى منهجية SQuID لمقاربة مشاريع البيانات الضخمة

1.5.7    المرحلة 1. المصادر
2.5.7    المرحلة 2 جودة البيانات
3.5.7    المرحلة 3 أسئلة مستحيلة
4.5.7    المرحلة 4 الاكتشاف
5.5.7    أفضل الممارسات في تطبيق SQuID في مشاريع البيانات الضخمة

6.7    الجوانب القانونية في عالم البيانات
7.7    خصوصية البيانات الضخمة
8.7    الأمن السيبراني في البيانات الضخمة
9.7    تحديد الهوية وإلغاء تحديدها بأحجام كبيرة من البيانات
10.7    أخلاقيات البيانات 1
11.7    أخلاقيات البيانات 2

الوحدة 8. تحليل الزبون. تطبيق ذكاء البيانات على التسويق

1.8    مفاهيم التسويق. التسويق الاستراتيجي
2.8    علاقة التسويق 
3.8    CRM كمركز تنظيمي لتحليل الزبائن
4.8    تقنيات الويب
5.8    مصادر بيانات الويب
6.8    الحصول على بيانات الويب
7.8    أدوات لاستخراج البيانات من الإنترنت
8.8    الويب الدلالي
9.8    OSINT: استخبارات مفتوحة المصدر
10.8    عميل محتمل رئيسي أو كيفية تحسين تحويل المبيعات باستخدام البيانات الضخمة

الوحدة 9. التصور التفاعلي للبيانات

1.9    مقدمة في فن جعل البيانات مرئية
2.9    كيفية أداء رواية القصص باستخدام البيانات 
3.9    شرح البيانات
4.9    قابلية التوسع في التمثيل المرئي
5.9    التحليلات المرئية مقابل تصور المعلومات. فهم أنه ليس نفس الشيء
6.9    عملية التحليل المرئي (Keim)
7.9    التقارير الإستراتيجية والتشغيلية والإدارية
8.9    أنواع الرسوم البيانية وتطبيقاتها.
9.9    تفسير التقارير والرسوم البيانية. لعب دور المتلقي
10.9    تقييم نظم التحليلات المرئية 

الوحدة 10 أدوات التصور

1.10    مقدمة في أدوات تصور البيانات
2.10    عيون كثيرة
3.10    مخططات جوجل
4.10    jQuery
5.10    الوثائق المستندة إلى البيانات I
6.10    الوثائق المستندة إلى البيانات II
7.10    Matlab
8.10    Tableau
9.10    التحليلات المرئية SAS
10.10    Microsoft Power BI

اتخذ الخطوة للإطلاع على أحدث المستجدات في التحليلات المرئية والبيانات الضخمة"