برنامج الشهادة الاحترافية الممارس المعتمد في علم البيانات (CDSP) Certified Data Science Practitioner

Wishlist Share

About Course

في عالمنا اليوم القائم على البيانات، أصبح التعامل مع البيانات كأحد أهم أصول الشركة أمراً حتمياً لازدهار الأعمال وفهم توجهاتها المستقبلية. لا تقتصر أهمية البيانات على كشف الرؤى فحسب، بل تمتد لتوجيه القرارات الإستراتيجية والتأثير في العمليات اليومية. يتطلب هذا الأمر قوة عاملة من المحترفين القادرين على تحليل البيانات، معالجتها، وتقديمها ضمن إطار عمل فعال ومستدام. تمنحك هذه الدورة القدرة على تقديم قيمة حقيقية للمؤسسات من خلال تحويل مفاهيم علم البيانات إلى ممارسات تطبيقية ناجحة، كما تؤهلك لاجتياز اختبار الشهادة الدولية المعتمدة CertNexus CDSP.

الشهادة معتمدة من ANSI National Accreditation Board (ANAB) وفق معيار ISO/IEC 17024، مما يجعلها ذات مصداقية عالية في سوق العمل.

💡 هل تعلم أن هذه الدورة مدعومة من “هدف”؟ 

لأننا نحرص على دعم رحلتك المهنية، نود إحاطتك بأن هذه الدورة تندرج تحت منتج الشهادات المهنية الاحترافية المدعوم من صندوق تنمية الموارد البشرية (هدف)؛ وهو برنامج وطني صُمم خصيصاً لتحفيز وتطوير مهارات القوى العاملة والباحثين عن عمل بما يتوافق مع متطلبات السوق.

💰 كيف تسترد رسوم الدورة؟

  • الجنسية: أن يكون المتقدم سعودي الجنسية (سواء كان موظفاً في القطاع العام أو الخاص، أو باحثاً عن عمل).
  • مدة الصلاحية: أن تكون الشهادة الاحترافية سارية المفعول، على ألا يتجاوز تاريخ الحصول عليها 6 أشهر عند تقديم الطلب.

💡 تنويه: يخضع قبول طلبات التعويض المالي لضوابط وشروط صندوق (هدف)، ويتم التقديم عليها مباشرة عبر موقعهم الإلكتروني بعد اجتياز الاختبار بنجاح.

Show More

What Will You Learn?

  • حل مشكلات الأعمال: استخدام مبادئ علم البيانات المتقدمة لمعالجة التحديات الحقيقية التي تواجه الشركات.
  • إعداد البيانات (ETL): تطبيق عمليات استخراج البيانات، تحويلها، وتحميلها (Extract, Transform, Load) لتجهيز مجموعات البيانات للتحليل.
  • تحليل البيانات واستخراج الرؤى: استخدام تقنيات متعددة لتحليل البيانات المعقدة واستخلاق رؤى استراتيجية ذات قيمة.
  • تصميم هندسة التعلم الآلي: بناء وتصميم نهج متكامل للتعلم الآلي (Machine Learning) يخدم أهداف العمل.
  • بناء وتقييم النماذج الذكية: تدريب، ضبط، وتقييم نماذج التصنيف (Classification)، ونماذج الانحدار والتنبؤ (Regression & Forecasting)، بالإضافة إلى نماذج التجميع (Clustering).
  • إدارة مشاريع علم البيانات: إنهاء المشاريع بنجاح عبر عرض النماذج على أصحاب المصلحة، نقل النماذج إلى مرحلة الإنتاج الفعلي (Production)، ومراقبة أدائها المستقبلي.

Course Content

معالجة مشكلات الأعمال باستخدام علم البيانات
Addressing Business Issues with Data Science

استخراج البيانات، تحويلها، وتحميلها (عملية ETL)
Extracting, Transforming, and Loading Data

تحليل البيانات
Analyzing Data

تصميم نهج للتعلم الآلي
Designing a Machine Learning Approach

تطوير نماذج التصنيف
Developing Classification Models

تطوير نماذج الانحدار
Developing Regression Models

تطوير نماذج التجميع
Developing Clustering Models

إنهاء وتسليم مشروع علم البيانات
Finalizing a Data Science Project

Student Ratings & Reviews

No Review Yet
No Review Yet
Shopping Cart
Scroll to Top