عالم بيانات حاصل على شهادة ITIL® 4 التأسيسية في إدارة خدمات تكنولوجيا المعلومات ومؤسسة PRINCE2® 7 في إدارة المشاريع

مجاناً لك مجاناً

من خلال الترويج

يتم توظيف علماء البيانات لدعم الشركات في التعامل مع كميات كبيرة من البيانات وتحسين العمليات الحالية على أساس هذه البيانات. حيث يقومون بتحويل البيانات الخام إلى بيانات منظمة وتحليلها وبالتالي توفير أساس لاتخاذ القرارات للشركات.
  • نوع الدرجة العلمية: شهادة "عالم بيانات"
    شهادة "ITIL® 4 Foundation 4 في إدارة خدمات تكنولوجيا المعلومات"
    شهادة "مؤسسة PRINCE2® 7 في إدارة المشاريع"
  • المؤهلات الإضافية: شهادة "مهندس بيانات
    شهادة تحليل البيانات"
    شهادة "التعلم الآلي
    شهادة "التعلم العميق
  • الامتحان النهائي: عمل مشروع عملي مع عروض تقديمية نهائية
    مؤسسة ITIL® 4 في إدارة خدمات تكنولوجيا المعلومات
    برنامج PRINCE2® 7 التأسيسي في إدارة المشاريع
  • أوقات الدرس: دوام كامل
    من 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

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

التعلّم الآلي

مقدمة في التعلم الآلي (5 أيام تقريباً)

لماذا التعلم الآلي؟

أمثلة تطبيقية

التعلم الخاضع للإشراف، والتعلم غير الخاضع للإشراف، والتعلم الخاضع للإشراف الجزئي، والتعلم المعزز

أمثلة على مجموعات البيانات

التعرف على البيانات

بيانات التدريب والتحقق من الصحة وبيانات الاختبار

عرض البيانات

إجراء التنبؤات


التعلم تحت الإشراف (حوالي 5 أيام)

التصنيف والانحدار

التعميم والإفراط في التعميم وعدم التعميم

حجم مجموعة البيانات

خوارزميات التعلّم تحت الإشراف

النماذج الخطية

مصنفات بايز

أشجار القرار

الغابة العشوائية

تعزيز التدرج

الجيران الأقرب ك

ماكينات دعم المتجهات

المجال العشوائي الشرطي

الشبكات العصبية والتعلم العميق

الاحتمالات


التعلم غير الخاضع للإشراف (5 أيام تقريباً)

أنواع التعلم غير الخاضع للإشراف

المعالجة المسبقة والقياس

تحويلات البيانات

قياس بيانات التدريب والاختبار

تقليل الأبعاد

هندسة الميزات

التعلّم المتشعب

تحلل المكونات الرئيسية (PCA)

تحليل المصفوفة غير السالبة (NMF)

التعلُّم المتشعب مع التحليل العنقودي للمكونات الرئيسية

التحليل العنقودي

التجميع k-Means

التجميع العنقودي التجميعي

التحليل العنقودي الهرمي

DBSCAN

خوارزميات التجميع


التقييم والتحسين (يومان تقريباً)

اختيار النموذج وتقييم النموذج

ضبط المعلمات الفائقة للمُقدِّر

التحقق التبادلي

بحث الشبكة

مقاييس التقييم

التصنيف


عمل المشروع (3 أيام تقريباً)

لتوحيد المحتوى الذي تم تعلمه

عرض نتائج المشروع

التعلّم العميق

مقدمة في التعلم العميق (يوم واحد تقريباً)

التعلم العميق كنوع من التعلم الآلي


أساسيات الشبكات العصبية (4 أيام تقريباً)

المدرك التلقائي

حساب الشبكات العصبية

تحسين معلمات النموذج، والانتشار الخلفي

مكتبات التعلم العميق

الانحدار مقابل التصنيف

منحنيات التعلّم، والإفراط في التركيب والتنظيم

تحسين المعلمات المفرطة

نزول التدرج العشوائي (SGD)

الزخم، مُحسِّن آدم

معدل التعلم


الشبكة العصبية التلافيفية (CNN) (يومان تقريباً)

تصنيف الصور

الطبقات التلافيفية، طبقات التجميع

طبقات إعادة التشكيل، التسطيح، تجميع المتوسط العالمي

مسابقة ImageNet-منافسة الشبكات العصبية المتداخلة (CNN)

الشبكات العصبية العميقة، وتلاشي التدرجات، وتخطي الاتصالات، وتطبيع الدُفعات


نقل التعلم (يوم واحد تقريباً)

تكييف النماذج

التدريب المسبق غير الخاضع للإشراف

زيادة بيانات الصور، والذكاء الاصطناعي القابل للتفسير


شبكة CNN الإقليمية (يوم واحد تقريباً)

توطين الكائنات

مشاكل الانحدار

الشبكات العصبية المتفرعة


طرق توليد الصور الإبداعية (يوم واحد تقريباً)

شبكات الخصومة التوليدية (GAN)

التزييف العميق

نماذج الانتشار


الشبكات العصبية المتكررة (يومان تقريباً)

تحليل التسلسل

الطبقات المتكررة

الانتقاء الخلفي عبر الزمن (BPTT)

تحليل السلاسل الزمنية

مشاكل التدرج الانفجاري والتلاشي

LSTM (الذاكرة طويلة وقصيرة المدى)

GRU (وحدة متكررة مبوبة)

شبكة RNN العميقة

LSTM العميقة


معالجة النصوص باستخدام الشبكات العصبية (يومان تقريباً)

المعالجة المسبقة للنص

تضمين الطبقات

تصنيف النصوص

تحليل المشاعر

نقل التعلّم في معالجة اللغات الطبيعية

الترجمات

طريقة التسلسل إلى التسلسل، وبنية التشفير وفك التشفير


النماذج اللغوية (يوم واحد تقريباً)

BERT، GPT

طبقات الانتباه، المحولات

خطوط أنابيب توليد النصوص

التلخيص

روبوتات الدردشة


التعلم المعزز العميق (يوم واحد تقريباً)

التحكم في الأنظمة الديناميكية

أنظمة الوكلاء

التدريب من خلال المكافآت

تدرجات السياسة

التعلُّم الكمي العميق


الشبكات العصبية الباييزية (يوم واحد تقريباً)

حالات عدم اليقين في الشبكات العصبية

التقييم الإحصائي للتوقعات

الثقة، الانحراف المعياري

البيانات غير المتوازنة

طرق أخذ العينات


عمل المشروع (3 أيام تقريباً)

لتوحيد المحتوى الذي تم تعلمه

عرض نتائج المشروع

مؤسسة ITIL® 4 في إدارة خدمات تكنولوجيا المعلومات

فهم المفاهيم الأساسية لإدارة خدمات تقنية المعلومات (يومان تقريباً)

مقدمة في مفهوم الخدمة

نظام تأهيل ITIL® ITIL

تعريف المصطلحات المهمة في إدارة خدمات تكنولوجيا المعلومات إدارة خدمات تكنولوجيا المعلومات ITSM

المفاهيم الرئيسية لخلق القيمة من خلال الخدمات

المفاهيم الرئيسية لإدارة العلاقات


اللبنات المفاهيمية الأساسية لتكنولوجيا المعلومات والاتصالات وتكنولوجيا المعلومات ITIL® (يومان تقريباً)

مبادئ ITIL® التوجيهية

نوع المبادئ الإرشادية واستخدامها وتفاعلها

الأبعاد الأربعة لإدارة الخدمة

أنظمة قيمة الخدمة ITIL® (SVS) ومكوناتها

سلسلة قيمة الخدمة وأنشطتها وتفاعلها


الذكاء الاصطناعي في إجراءات العمل

عرض تقنيات محددة للذكاء الاصطناعي

والتطبيقات الممكنة في البيئة المهنية


ممارسات ITIL® (3 أيام تقريباً)

أهم ممارسات ITIL® السبعة

الغرض من ممارسات ITIL® الثمانية الأخرى


أعمال المشروع والتحضير للشهادة وامتحان الشهادة (3 أيام تقريباً)

ITIL® هي علامة تجارية مسجلة لشركة أكسيلوس المحدودة، وتستخدم بإذن من أكسيلوس المحدودة. جميع الحقوق محفوظة.

برنامج PRINCE2® 7 التأسيسي في إدارة المشاريع

مقدمة في إدارة المشاريع استناداً إلى PRINCE2® (يوم واحد تقريباً)

تعريف المشروع وخصائصه

دورة مراقبة المشروع في إدارة المشاريع وأبعاد المشروع الستة

التحديات في إدارة المشاريع - لماذا تفشل المشاريع؟

Advantages of the PRINCE2® project management method

بيئات العملاء والموردين

المشاريع في البيئة التجارية

Structure of the PRINCE2® method and its five integrated building blocks


المبادئ الأساسية ل PRINCE2® (يوم واحد تقريباً)

المبادئ السبعة الأساسية لـ PRINCE2®

بيانات ومحتويات المبادئ الأساسية

العلاقة بين المبادئ الأساسية وموضوعات PRINCE2®

تكييف PRINCE2® مع بيئة المشروع


الذكاء الاصطناعي في إجراءات العمل

عرض تقنيات محددة للذكاء الاصطناعي

والتطبيقات الممكنة في البيئة المهنية


أهمية الأشخاص بالنسبة لمشاريع PRINCE2® (يوم واحد تقريباً)

إدارة التغيير

القيادة والإدارة

التواصل في المشروع


الموضوعات السبعة لـ PRINCE2® (3 أيام تقريباً)

حالة العمل (نهج إدارة الفوائد ونهج إدارة الاستدامة)

التنظيم (هيكل المشروع والأدوار والمسؤوليات)

وضع الخطط

تخطيط الجودة ومراقبة الجودة

إدارة المخاطر

إدارة المشكلات

التحكم في تقدم المشروع


عمليات PRINCE2® السبعة (حوالي 2 يومان)

التفاعل بين عمليات PRINCE2® السبعة في عملية المشروع

الأنشطة في عمليات PRINCE2® ذات الصلة

إعداد المشروع وتوجيهه وبدء المشروع

التحكم في مرحلة ما

إدارة تسليم المنتج

إدارة التحولات المرحلية

إغلاق المشروع


أعمال المشروع والتحضير للشهادة وامتحان الشهادة (يومان تقريباً)

PRINCE2® هي علامة تجارية مسجلة لشركة أكسيلوس المحدودة، وتستخدم بإذن من أكسيلوس المحدودة. جميع الحقوق محفوظة.



التغييرات ممكنة. يتم تحديث محتوى الدورة التدريبية بانتظام.

مهارات البرمجة بلغة Python والخبرة في قواعد البيانات (SQL) مطلوبة.

أن تكون على دراية بالعمليات المتعلقة بتجميع البيانات وإعدادها وإثرائها ونقلها بالإضافة إلى تطبيق التعلم الآلي. كما أنك على دراية بمجالات تطبيق التعلم العميق وعمل الشبكات العصبية.

بالإضافة إلى ذلك، ستكون لديك معرفة متخصصة مهمة لتقييم وتحسين جودة العمليات والخدمات في الشركات وتكون على دراية بمصطلحات ومفاهيم مكتبة البنية التحتية لتكنولوجيا المعلومات (ITIL®). كما ستكون قادراً على العمل على مشاريع PRINCE2® وتكون على دراية بعملياتها ومصطلحاتها. كما ستكون قادراً على تخطيط وتنفيذ مشاريع تكنولوجيا المعلومات وقياس مدى نجاحها.

تستهدف الدورة التدريبية الأشخاص الحاصلين على شهادة في علوم الحاسب الآلي أو المعلوماتية التجارية أو إدارة الأعمال أو الرياضيات أو مؤهل مماثل.

يُستخدم علماء البيانات في الشركات التي ترغب في تحسين عملياتها التجارية بناءً على تحليل ونمذجة كميات كبيرة من البيانات، كما هو الحال في الخدمات اللوجستية وتجارة التجزئة والتسويق عبر الإنترنت وفي قطاع الطاقة وأيضًا في قطاع الرعاية الصحية.

من خلال معرفتك بخدمات تكنولوجيا المعلومات وإدارة المشاريع مع ITIL® و PRINCE2®، ستحصل على مؤهل إضافي مطلوب بشدة، خاصة في قطاع تكنولوجيا المعلومات.

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 .

يسعدنا تقديم المشورة لك مجاناً. 0800 3456-500 من الإثنين إلى الجمعة من الساعة 8 صباحًا إلى الساعة 5 مساءً
مجانًا من جميع الشبكات الألمانية.
اتصل بنا
يسعدنا تقديم المشورة لك مجاناً. 0800 3456-500 من الإثنين إلى الجمعة من الساعة 8 صباحًا حتى 5 مساءً مجانًا من جميع الشبكات الألمانية.