-
نوع الدرجة العلمية: شهادة "مالك منتج سكروم المحترف (PSPO I) من Scrum.org"
شهادة تحليل البيانات"
شهادة "التعلم الآلي -
الامتحان النهائي: Praxisbezogene Projektarbeiten mit Abschlusspräsentationen
Scrum.org-Zertifizierung PSPO I - Professional Scrum Product Owner (in englischer Sprache) -
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: 12 أسابيع
إدارة المشاريع الرشيقة مع سكروم: مالك المنتج (PSPO I)
أساسيات سكروم (يومان تقريباً)
تعريف سكروم
التحكم في العملية التجريبية
الشفافية
المراجعة
التكيف
فريق سكروم (يوم واحد تقريباً)
مالك المنتج
المطور
سيد سكروم
مسؤوليات النتائج
أحداث سكروم (4 أيام تقريباً)
صندوق الوقت
سبرينت
تم
التخطيط للسباق السريع
سكروم اليومي
أعمال التطوير
مراجعة سبرينت سبرينت
مراجعة سبرينت بأثر رجعي
الذكاء الاصطناعي في إجراءات العمل
عرض تقنيات محددة للذكاء الاصطناعي
والتطبيقات الممكنة في البيئة المهنية
المصنوعات اليدوية (3 أيام تقريباً)
الشفافية وقابلية التحقق
تراكم المنتجات
العمل المتراكم السريع
الزيادة
تعريف ما تم إنجازه
مالك منتج سكروم (3 أيام تقريباً)
مهام مالك منتج سكروم
تحديد المتطلبات وتحليلها
تحديد الأولويات وتعظيم القيمة
مراجعة الأعمال المتراكمة للمنتج
إدارة المنتجات المتراكمة (يومان تقريبًا)
صياغة الإدخالات
فرز الإدخالات
جعل الأهداف والمهام قابلة للتمييز
تحسين عمل فريق التطوير
الحفاظ على شفافية الأعمال المتراكمة
عمل المشروع والتحضير للحصول على الشهادة وشهادة Scrum.org Professional Scrum Product Owner (PSPO I) باللغة الإنجليزية (5 أيام تقريباً)
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 تقريباً)
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: لوحات المعلومات
هيكل لوحات المعلومات وتخصيصها
عمليات الاستدعاء
التنقيب عن النصوص (يوم واحد تقريباً)
المعالجة المسبقة للبيانات وتصورها
المكتبة: 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
التغييرات ممكنة. يتم تحديث محتوى الدورة التدريبية بانتظام.
بعد انتهاء هذه الدورة، ستكون قد أتقنت إطار عمل سكروم وستكون قادراً على إدارة تطوير المنتج بصفتك مالكاً للمنتج. ستكون على دراية بمصنّفات سكروم وستكون قادرًا على تولي إدارة الأعمال المتراكمة.
يمكنك أيضًا تحليل البيانات وتصورها وإدارتها. يمكنك أيضًا فهم استخدام لوحات المعلومات والتنقيب عن النصوص.
لديك أيضاً معرفة ذات صلة بالتعلّم الآلي. ستعرف أهم أسباب استخدام التعلم الآلي ومجالات التطبيق والفئات والمفاهيم المختلفة للتعلم الآلي. ستُكمل معرفتك بمهارات في التقييم والتحسين.
علوم الحاسب الآلي والرياضيات والهندسة الكهربائية والأشخاص الحاصلون على شهادة في الهندسة (التجارية)
مع Scrum، سوف تتعلم نموذج عملية إدارة المشاريع والمنتجات الذي تم استخدامه في الأصل لتطوير البرمجيات الرشيقة على وجه الخصوص، ولكنه يُستخدم الآن أيضًا في العديد من المجالات المتخصصة الأخرى. وكطريقة قابلة للتطوير وإدارة المشاريع، يتم استخدامها بنجاح في العديد من المشاريع واسعة النطاق مع عدة مئات من أعضاء الفريق. توفر لك الشهادة الرسمية من Scrum.org دليلاً معترفاً به دولياً على مؤهلاتك كمالك منتج Scrum.
يُستخدم التعلّم الآلي في العديد من مجالات التطبيق: التطوير المستقل لمرشحات الرسائل غير المرغوب فيها المناسبة للإنترنت، أو إنشاء تنبؤات دقيقة لمستويات المخزون في إدارة سلسلة التوريد أو تطوير توقعات الشراء للعملاء الأفراد أو شرائح العملاء في التسويق. يمكن نشر الموظفين المؤهلين في مجال التعلم الآلي في جميع القطاعات، وبالتالي يزداد الطلب عليهم في سوق العمل.
نظرًا لأنه يتعين على الشركات أيضًا إدارة وهيكلة أحجام متزايدة من البيانات من أجل تحليل وتحديد أهداف عملياتها التجارية، فإن مهارات تحليل البيانات مطلوبة في جميع القطاعات.
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 .