-
نوع الدرجة العلمية: شهادة "محلل ذكاء الأعمال"
-
المؤهلات الإضافية: شهادة "إحصائيات
شهادة "MATLAB وSimulink"
شهادة "بايثون
شهادة "مهندس بيانات
شهادة تحليل البيانات" -
الامتحان النهائي: عمل مشروع عملي مع عروض تقديمية نهائية
-
أوقات الدرس: دوام كاملمن الإثنين إلى الجمعة من الساعة 8:30 صباحًا إلى 3:35 مساءً (في الأسابيع التي تتخللها عطلات رسمية من الساعة 8:30 صباحًا إلى 5:10 مساءً)
-
لغة التعليم: الألمانية
-
المدة: 20 أسابيع
الإحصائيات
أساسيات الإحصاء (6 أيام تقريباً)
أساسيات نظرية القياس (المجتمع والعينة، أنواع العينات، مستويات القياس والمقياس)
الإحصاءات الوصفية أحادية المتغير (التوزيعات التكرارية والمقاييس المركزية ومقاييس التشتت والقيمة المعيارية والرسوم البيانية والمخططات البيانية الشريطية والمخططات الدائرية والمخططات الخطية والمخططات الصندوقية)
الإحصاءات الوصفية ثنائية المتغيرات (مقاييس الارتباط، ومعاملات الارتباط، والمخططات التبادلية والمخططات المبعثرة والمخططات الشريطية المجمعة)
أساسيات الإحصاء الاستدلالي الاستقرائي (التوزيع الاحتمالي، والتوزيع الطبيعي، والتوزيع الطبيعي ومتوسط توزيع القيمة، واختبار الدلالة، واختبار فرضية فيشر الفارغة، وحجم التأثير، وتقدير البارامترات، وفترات الثقة، ومخططات أشرطة الخطأ، وتحليلات القدرة، وتحديد حجم العينة الأمثل)
الذكاء الاصطناعي في إجراءات العمل
عرض تقنيات محددة للذكاء الاصطناعي
والتطبيقات الممكنة في البيئة المهنية
طرق المقارنة بين مجموعتين (5 أيام تقريبًا)
اختبار z- و t لعينة (الانحراف عن قيمة محددة)
اختبار t لمتوسط الفرق بين عينتين مستقلتين/مترابطتين
اختبار فعالية الإجراءات والتدابير والتدخلات وغيرها من التغييرات باستخدام اختبارات t (تصميمات ما قبل الاختبار بعد الاختبار مع مجموعتين)
اختبارات الدلالة الداعمة (اختبار أندرسون-دارلينغ، واختبار رايان-جوينر، واختبار ليفين، واختبار بونيت، واختبار الدلالة للارتباطات)
الطرق غير البارامترية (اختبار ويلكوكسون، اختبار الإشارة، اختبار مان-ويتني)
التحليلات الاحتمالية (اختبار ذات الحدين، اختبار فيشر الدقيق، اختبار تشي سكوير، التبويبات التبادلية مع مقاييس الارتباط)
طرق مقارنة وسائل عدة مجموعات (5 أيام تقريبًا)
تحليل التباين أحادي وثنائي العامل (تحليل التباين البسيط والمتوازن)
تحليل التباين متعدد العوامل (النموذج الخطي العام)
العوامل الثابتة والعشوائية والمتداخلة والمتداخلة
طرق المقارنة المتعددة (Tukey-HSD، Dunnett، Hsu-MCB، Games-Howell)
تحليل التفاعل (تحليل تأثيرات التفاعل)
تحليل الانتقائية والقوة لتحليلات التباين
مقدمة في تصميم التجارب (DoE) (يوم واحد تقريباً)
التصميمات التجريبية المضروبة الكاملة والجزئية
عمل المشروع (3 أيام تقريباً)
لتوحيد المحتوى الذي تم تعلمه
عرض نتائج المشروع
النمذجة الرياضية باستخدام MATLAB وSimulink
أساسيات ماتلاب (2 يومان تقريباً)
واجهة مستخدم ماتلاب
قراءة البيانات من ملف
المتغيرات والمصفوفات والعوامل والدوال الأساسية
التمثيل البياني للبيانات
تخصيص الرسوم البيانية
تصدير الرسومات البيانية
المتغيرات والأوامر (يومان تقريباً)
المشغلات العلائقية والمنطقية
المجموعات والمجموعات ذات المجسمات ثنائية الأبعاد (متعدد الأشكال)
إجراء الحسابات الرياضية والإحصائية باستخدام المتجهات
الرسوم البيانية في الإحصاء
التحليل والتصور (يوم واحد تقريباً)
إنشاء المصفوفات وتعديلها
العمليات الرياضية مع المصفوفات
التمثيل البياني لبيانات المصفوفات
تطبيقات المصفوفات: التعيينات، والتدوير، وأنظمة المعادلات الخطية، وطريقة المربع الأصغر
الذكاء الاصطناعي في إجراءات العمل
عرض تقنيات محددة للذكاء الاصطناعي
والتطبيقات الممكنة في البيئة المهنية
معالجة البيانات (يوم واحد تقريبًا)
أنواع البيانات: المصفوفات الهيكلية، ومصفوفات الخلايا، والسلسلة مقابل الشار والفئوية والتاريخ والوقت وغيرها الكثير
إنشاء وتنظيم البيانات المجدولة
اختيار البيانات الشرطية
الاستيراد/التصدير باستخدام Matlab: هياكل المجلدات، وبيانات .mat، وبيانات الجداول، والنصوص المستمرة
برمجة MATLAB (3 أيام تقريبًا)
هياكل التحكم: الحلقات، إذا-إلا، الاستثناءات
الدوال
البرمجة الموجهة للكائنات
تصميم التطبيق
المحاكاة باستخدام برنامج MATLAB (5 أيام تقريباً)
التكامل العددي والتفاضل
أساسيات محاكاة المعادلات التفاضلية العادية، خيارات محاكاة المعادلات التفاضلية العادية في ماتلاب وخيارات الحل
تقنية المحاكاة في ماتلاب: معلمات الإدخال، استيفاء البيانات، دراسات المحاكاة
التحكم في المحاكاة: دوال الحدث (التقاطع الصفري)، دوال الخرج
أمثلة تطبيقية، على سبيل المثال محاكاة محرك كهربائي، محاكاة صاروخ
سيمولينك (4 أيام تقريباً)
أساسيات سيمولينك: الرسوم البيانية والدوال والإشارات والمعادلات التفاضلية
الدوال والأنظمة الفرعية والمكتبات
الاستيراد/التصدير، وجداول البحث، والتحكم
التقاطع الصفري، أتمتة مهام المحاكاة (الوصول إلى ماتلاب)
أمثلة تطبيقية، على سبيل المثال محاكاة قطار قيادة طائرة
عمل المشروع (يومان تقريباً)
لتوحيد المحتوى الذي تم تعلمه
عرض نتائج المشروع
البرمجة باستخدام بايثون
أساسيات بايثون (يوم واحد تقريباً)
التاريخ والمفاهيم
الاستخدام ومجالات التطبيق
بناء الجملة
الخطوات الأولى مع بايثون (حوالي 5 أيام)
الأعداد
سلاسل
التاريخ والوقت
المدخلات والمخرجات القياسية
قائمة، إملاء توبلي، مجموعة
التفرعات والحلقات (إذا، من أجل، بينما)
الذكاء الاصطناعي في إجراءات العمل
عرض تقنيات محددة للذكاء الاصطناعي
والتطبيقات الممكنة في البيئة المهنية
الوظائف (5 أيام تقريباً)
تحديد الدوال الخاصة بك
المتغيرات
البارامترات، العودية
البرمجة الوظيفية
استكشاف الأخطاء وإصلاحها (0.5 يوم تقريباً)
المحاولة، باستثناء
اعتراض انقطاعات البرنامج
البرمجة الموجهة للكائنات (حوالي 4.5 أيام ونصف)
فئات بايثون
الأساليب
الكائنات الثابتة
فئة البيانات
الوراثة
واجهة المستخدم الرسومية (يوم واحد تقريباً)
الأزرار والحقول النصية
تخطيط الشبكة
اختيار الملف
عمل المشروع (3 أيام تقريباً)
لتوحيد المحتوى الذي تم تعلمه
عرض نتائج المشروع
مهندس بيانات
أساسيات ذكاء الأعمال (يومان تقريباً)
مجالات التطبيق، وأبعاد بنية ذكاء الأعمال
أساسيات ذكاء الأعمال، OLAP، OLTP، مهام مهندسي البيانات
تخزين البيانات (DWH): معالجة ومعالجة البيانات المنظمة وشبه المنظمة وغير المنظمة
إدارة المتطلبات (يومان تقريباً)
المهام والأهداف والإجراءات في تحليل المتطلبات
نمذجة البيانات، مقدمة/النمذجة باستخدام إدارة المتطلبات ERM
مقدمة/نمذجة في UML
- مخططات الفئات
- تحليل حالة الاستخدام
- مخططات الأنشطة
الذكاء الاصطناعي في إجراءات العمل
عرض تقنيات محددة للذكاء الاصطناعي
والتطبيقات الممكنة في البيئة المهنية
قواعد البيانات (3 أيام تقريباً)
أساسيات أنظمة قواعد البيانات
بنية أنظمة إدارة قواعد البيانات
تطبيق أنظمة إدارة قواعد البيانات
تنفيذ نموذج البيانات في نظم إدارة قواعد البيانات RDBMS، النماذج العادية
مقدمة عملية ونظرية ل SQL
حدود قواعد البيانات العلائقية، csv، json
مستودع البيانات (حوالي 4 أيام)
مخطط النجمة
نمذجة البيانات
إنشاء مخطط نجمي في نظام إدارة البيانات الرقمي (RDBMS)
مخطط ندفة الثلج والأساسيات ونمذجة البيانات
إنشاء مخطط ندفة الثلج في RDBMS
مخطط المجرة: الأساسيات، نمذجة البيانات
جداول الأبعاد المتغيرة ببطء من النوع 1 إلى 5 - إعادة التجميع والتكديس وإعادة التنظيم والبعد المصغر والنوع 5
مقدمة في الأبعاد العادية والسببية والصغيرة والوحشية والمتغايرة والفرعية
مقارنة بين الحالة والموجهة نحو المعاملات
جداول حقائق DWH والكثافة والتخزين
ETL (حوالي 4 أيام)
تنظيف البيانات
- القيم الفارغة
- إعداد البيانات
- مواءمة البيانات
- تطبيق التعبيرات العادية
فهم البيانات
- التحقق من صحة البيانات
- تحليل البيانات الإحصائية
حماية البيانات وأمن البيانات
الهيكل العملي لمسارات ETL
مخزن البيانات 2.0، الأساسيات، والمحاور، والروابط، والأقمار الصناعية، ومفتاح التجزئة، وفرق التجزئة
نمذجة بيانات مخزن البيانات
الهيكل العملي لنموذج قبو البيانات - قبو البيانات الخام، التنفيذ العملي لإجراءات التجزئة
عمل المشروع (5 أيام تقريباً)
لتوحيد المحتوى المكتسب
عرض نتائج المشروع
تحليلات البيانات
مقدمة في تحليل البيانات (يوم واحد تقريباً)
النموذج المرجعي CRISP-DM
سير عمل تحليلات البيانات
تعريف الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي والتعلم العميق
المتطلبات ودور مهندسي البيانات وعلماء البيانات ومحللي البيانات في الشركة
مراجعة أساسيات بايثون (يوم واحد تقريبًا)
أنواع البيانات
الدوال
تحليل البيانات (3 أيام تقريبًا)
وحدات بايثون المركزية في سياق تحليل البيانات (NumPy، Pandas)
عملية إعداد البيانات
خوارزميات التنقيب عن البيانات في بايثون
الذكاء الاصطناعي في إجراءات العمل
عرض تقنيات محددة للذكاء الاصطناعي
والتطبيقات الممكنة في البيئة المهنية
تصور البيانات (3 أيام تقريباً)
تحليل البيانات الاستكشافية
الرؤى
جودة البيانات
تحليل الفوائد
التصور باستخدام Python: Matplotlib وSeaborn وPlotly Express
سرد قصص البيانات
إدارة البيانات (يومان تقريباً)
هياكل البيانات الضخمة
قواعد البيانات العلائقية مع SQL
المقارنة بين قواعد بيانات SQL وقواعد بيانات NoSQL
ذكاء الأعمال
حماية البيانات في سياق تحليل البيانات
تحليل البيانات في سياق البيانات الضخمة (يوم واحد تقريباً)
نهج MapReduce
سبارك
NoSQL
لوحات المعلومات (3 أيام تقريباً)
المكتبة: اندفاعة
هيكل لوحات المعلومات - مكونات لوحة المعلومات - مكونات لوحة المعلومات
تخصيص لوحات المعلومات
عمليات الاستدعاء
التنقيب في النصوص (يوم واحد تقريباً)
المعالجة المسبقة للبيانات
التصور
مكتبة: سباسي
عمل المشروع (5 أيام تقريباً)
لتوحيد المحتوى المكتسب
عرض نتائج المشروع
التغييرات ممكنة. يتم تحديث محتوى الدورة التدريبية بانتظام.
بعد انتهاء الدورة، سيكون لديك معرفة أساسية بالإحصاءات، وستكون قادراً على العمل مع MATLAB وSimulink، وستكون بارعاً في لغة برمجة Python. وبالاقتران مع المعرفة المتخصصة في هندسة البيانات وتحليل البيانات التي يتم تدريسها في الدورة، ستتمكن من إدارة مجموعات بيانات واسعة النطاق، وتحليلها إحصائياً بكفاءة وتلخيص النتائج بطريقة واضحة وسهلة الفهم.
تستهدف الدورة التدريبية الأشخاص الحاصلين على شهادة في علوم الحاسب الآلي أو المعلوماتية التجارية أو إدارة الأعمال أو الرياضيات أو مؤهل مماثل.
يتولى محللو ذكاء الأعمال مسؤولية إجراء تحليلات الشركة ويعملون كحلقة وصل بين القسم المتخصص وفريق تكنولوجيا المعلومات. هناك طلب على المتخصصين والمديرين ذوي المهارات ذات الصلة في كل من الشركات الكبيرة والمتوسطة الحجم في الصناعة والتجارة والخدمات والتمويل.
توفر لك شهادتك المفيدة نظرة تفصيلية عن المؤهلات التي اكتسبتها وتحسن من فرصك المهنية.
المفهوم التعليمي
إن محاضريك مؤهلون تأهيلاً عالياً من الناحيتين المهنية والتعليمية وسيقومون بتدريسكم من اليوم الأول إلى اليوم الأخير (لا يوجد نظام للدراسة الذاتية).
سوف تتعلم في مجموعات صغيرة فعالة. تتكون الدورات عادةً من 6 إلى 25 مشاركاً. تُستكمل الدروس العامة بالعديد من التمارين العملية في جميع وحدات الدورة التدريبية. تُعد مرحلة الممارسة جزءًا مهمًا من الدورة، حيث أنه خلال هذا الوقت تقوم بمعالجة ما تعلمته وتكتسب الثقة والروتين في تطبيقه. يتضمن القسم الأخير من الدورة التدريبية مشروعاً أو دراسة حالة أو امتحاناً نهائياً.
الفصول الدراسية الافتراضية alfaview®
Bildungszentrumتُقدَّم الدروس باستخدام تقنية الفيديو الحديثة alfaview® - إما من منزلك أو في مقرنا في . يمكن للدورة التدريبية بأكملها رؤية بعضكم البعض وجهاً لوجه عبر alfaview®، والتواصل مع بعضكم البعض بجودة صوت متزامنة الشفاه والعمل على مشاريع مشتركة. وبالطبع، يمكنك أيضاً رؤية مدربيك المتصلين والتحدث إليهم مباشرةً في أي وقت، وسيقوم المحاضرون بتدريسكم في الوقت الفعلي طوال مدة الدورة التدريبية. الدروس ليست تعليماً إلكترونياً، بل تدريس حقيقي مباشر وجهاً لوجه عبر تقنية الفيديو.
alfatraining Agentur für Arbeit الدورات التدريبية في مدعومة ومعتمدة وفقًا للائحة اعتماد AZAV. Bildungsgutschein Aktivierungs- und Vermittlungsgutscheinعند تقديم أو، عادةً ما يتم تغطية تكاليف الدورة التدريبية بالكامل من قبل جهة التمويل.
Europäischen Sozialfonds Deutsche Rentenversicherung يمكن التمويل أيضًا من خلال (ESF) أو (DRV) أو برامج التمويل الإقليمية. Berufsförderungsdienst كجندي منتظم، يمكن حضور المزيد من الدورات التدريبية عن طريق (BFD). Agentur für Arbeit (Qualifizierungschancengesetz) يمكن للشركات أيضًا تأهيل موظفيها عن طريق برنامج تمويل من .