علم البيانات
ماجستير
المستويات
6
المقرارت
13
عدد الساعات
33
عدد الطلبة
0
نظرة عامة
برنامج الماجستير في علم البيانات بجامعة الجوف مصمم لتزويد الطلاب بالمعرفة المتقدمة والمهارات العملية في علم البيانات، مما يؤهلهم للعمل في مختلف الصناعات مثل التكنولوجيا، الرعاية الصحية، المالية، والأوساط الأكاديمية. يركز البرنامج على التحليل الإحصائي، البرمجة، عرض البيانات، تعلم الآلة، وإدارة البيانات الضخمة. يتضمن البرنامج مزيجًا من التعلم النظري والمشاريع العملية، حيث يركز على استخراج المعرفة من البيانات، وتطوير الخوارزميات، وتنفيذ حلول مبتكرة للتحديات الواقعية. يُتوقع من الخريجين تلبية الطلب المتزايد على المتخصصين في علم البيانات، والمساهمة في اتخاذ القرارات المعتمدة على البيانات وتعزيز الاقتصادات القائمة على المعرفة، بما يتماشى مع رؤية المملكة 2030. من خلال المقررات الدراسية الصارمة وفرص البحث، يهدف البرنامج إلى تطوير خبراء قادرين على التعامل مع مجموعات البيانات المعقدة، وتصميم الحلول المتكاملة، والتواصل بفعالية لنقل رؤى البيانات لخدمة الأعمال والمجتمع.
محتوى البرنامج
_
متطلبات القبول
_
Program levels
المستوى الاول
ع ب 612 - البرمجة لعلم البيانات - إجباري
عدد الساعات
3
نظري
3
عملي
تمرين
اجمالي المحتوى
3
المتطلبات
وصف المقرر:
يقدم هذا المقرر للطلاب المفاهيم والأدوات الأساسية في البرمجة المطلوبة لعلوم البيانات. يركز المقرر على تطوير الكفاءة في لغات البرمجة مثل Python أو R، التي تُستخدم بشكل شائع لتحليل البيانات، وتصورها، وتطبيق تقنيات تعلم الآلة. سيتعلم الطلاب كتابة كود فعال، ومعالجة البيانات، وإجراء تحليل استكشافي للبيانات، وإنشاء تصورات لكشف توزيع البيانات . تشمل الموضوعات الرئيسية: هياكل البيانات، وتنظيف البيانات، والعمل مع مكتبات مثل Pandas وNumPy، والبرمجة الإحصائية الأساسية، ودمج نماذج تعلم الآلة. بنهاية المقرر، سيكون لدى الطلاب المهارات اللازمة لكتابة كود قوي، وأتمتة سير العمل، وحل المشكلات الواقعية في مجال علوم البيانات باستخدام البرمجة.
ع ب 611 - الإحصاء التطبيقى لعلم البيانات - إجباري
عدد الساعات
3
نظري
3
عملي
تمرين
اجمالي المحتوى
3
المتطلبات
وصف المقرر:
هذا المقرر يوفر أساسًا قويًا في المفاهيم والتقنيات الإحصائية الضرورية لعلوم البيانات وتعلم الآلة. من خلال الجمع بين النظرية والتطبيقات العملية، سيتعلم الطلاب كيفية تحليل البيانات وتفسيرها وتصويرها بصريًا بشكل فعال. تشمل المواضيع الإحصاء الوصفي، والاحتمالات، واختبارات الفرضيات، وفترات الثقة، وتحليل الانحدار، بالإضافة إلى التقنيات المتقدمة مثل تحليل التباين (ANOVA) وتحليل السلاسل الزمنية. يركز المقرر على استخدام أدوات البرمجة الإحصائية مثل Python أو R لتحليل البيانات الواقعية. بنهاية المقرر، سيكون الطلاب مجهزين لاستخلاص رؤى ذات مغزى من البيانات، وتقييم جودة النماذج المعتمدة على البيانات، وتطبيق التفكير الإحصائي لحل المشكلات المعقدة.
المستوى الثاني
ع ب 614 - تعلم الالة التطبيقى - إجباري
عدد الساعات
3
نظري
3
عملي
تمرين
اجمالي المحتوى
3
المتطلبات
وصف المقرر:
يقدم هذا المقرر دراسة متعمقة لتعلم الآلة، حيث يغطي المفاهيم والتقنيات الرئيسية مثل الانحدار، والتصنيف، والتجميع، وتقليل الأبعاد. تشمل المواضيع معالجة البيانات المسبقة، واستخراج الميزات، وتقييم النماذج، وضبط معلمات النماذج، مع التركيز على تنفيذ النماذج باستخدام أدوات مثل Scikit-learn وTensorFlow وPyTorch. سيستكشف الطلاب تطبيقات تعلم الآلة عبر مجالات متعددة، مما يتيح لهم اكتساب المعرفة اللازمة لتطوير وتقييم حلول تعلم الآلة لدعم اتخاذ القرارات المستندة إلى البيانات.
ع ب 613 - العرض المرئى للبيانات - إجباري
عدد الساعات
3
نظري
3
عملي
تمرين
اجمالي المحتوى
3
المتطلبات
وصف المقرر:
يوفر هذا المقرر مقدمة شاملة لتصوير البيانات، مع التركيز على المبادئ والتقنيات اللازمة لتحويل البيانات الخام إلى تمثيلات بصرية ذات مغزى وتأثير. يغطي المقرر العملية الكاملة لتصميم وإنشاء التصورات، بدءًا من فهم خصائص البيانات وصولاً إلى اختيار الطرق المناسبة لتصوير أنواع البيانات المختلفة. سيشارك الطلاب في أنشطة عملية لاستكشاف الأنماط والاتجاهات والعلاقات في البيانات، وتطوير تقنيات السرد البصري الفعّال، ونقل الأفكار التي تدعم اتخاذ القرارات المستندة إلى البيانات. يؤكد المقرر على التطبيقات العملية، مما يُمكن الطلاب من اكتساب المهارات اللازمة لإنشاء أدوات بصرية ديناميكية وتفاعلية تُستخدم للاستكشاف والتواصل في السيناريوهات الواقعية.
المستوى الثالث
ع ب 615 - تحليل البيانات الكبيرة - إجباري
عدد الساعات
3
نظري
3
عملي
تمرين
اجمالي المحتوى
3
المتطلبات
وصف المقرر:
يتعمق هذا المقرر في التحديات والفرص المتعلقة بالبيانات الضخمة، مع التركيز على تخزين وتنظيم ومعالجة مجموعات البيانات الهائلة التي تتجاوز قدرات تقنيات المعلومات التقليدية. سيستكشف الطلاب الخوارزميات والتقنيات والأدوات الحديثة اللازمة لإدارة ومعالجة البيانات الضخمة بكفاءة. كما يتناول المقرر تطبيقات واقعية تتطلب تحليل بيانات على نطاق واسع، مع تسليط الضوء على كيفية تنفيذها وتحسينها على منصات البيانات الضخمة الحديثة. من خلال مشاريع عملية ودراسات حالة، سيكتسب الطلاب المهارات العملية اللازمة لاستغلال قوة البيانات الضخمة في مجالات متنوعة.
ع ب 621 - الأساليب الإحصائية للاستجابة المتقطعة والسلسلة الزمنية - إختياري 1
عدد الساعات
3
نظري
3
عملي
تمرين
اجمالي المحتوى
3
المتطلبات
وصف المقرر:
يتناول هذا المقرر مقدمة شاملة للتقنيات الإحصائية لتحليل البيانات ذات الاستجابات المنفصلة والسلاسل الزمنية. يغطي المقرر طرق نمذجة وتفسير النتائج الفئوية، مثل الانحدار اللوجستي والانحدار البواسوني، إلى جانب تقنيات لفهم التبعيات الزمنية في البيانات، بما في ذلك النماذج الذاتية الانحدار، المتوسطات المتحركة، ونماذج الفضاء الحركي. سيستكشف الطلاب المفاهيم الأساسية مثل الثبات الزمني، والموسمية، وتشخيص النماذج، بالإضافة إلى موضوعات متقدمة مثل التنبؤ وتحليل التدخلات. يركز المقرر على التطبيقات العملية، مما يُمكن الطلاب من اكتساب المهارات اللازمة لتطبيق هذه الأساليب على مجموعات البيانات الواقعية باستخدام البرمجيات الإحصائية. بنهاية المقرر، سيكون الطلاب مستعدين لتحليل هياكل البيانات المعقدة التي تتضمن استجابات منفصلة وأنماط زمنية.
ع ب 622 - نظم البيانات - إختياري 1
عدد الساعات
3
نظري
3
عملي
تمرين
اجمالي المحتوى
3
المتطلبات
وصف المقرر:
يركز هذا المقرر على الأنظمة والخوارزميات المتخصصة المصممة لإدارة وتحليل البيانات على نطاق واسع. تشمل المواضيع أنظمة قواعد البيانات الموزعة، وأنظمة الرسوم البيانية، وأنظمة التدفق. سيستكشف الطلاب إدارة البيانات وتحليلها باستخدام أدوات مثل Hadoop وHive وSpark، بالإضافة إلى تصميم واستخدام أنظمة Spark لتحليل البيانات وتعلم الآلة. يغطي المقرر أيضًا أنظمة إدارة قواعد البيانات المعتمدة على تخزين الأعمدة، وهياكل أنظمة البيانات الضخمة، وأنظمة معالجة الرسوم البيانية، وتصميم أنظمة معالجة التدفق، مما يوفر فهمًا شاملاً لأحدث التقنيات في معالجة البيانات الضخمة.
المستوى الرابع
ع ب 625 - نظم قواعد بيانات NoSQL - إختياري 1
عدد الساعات
3
نظري
3
عملي
تمرين
اجمالي المحتوى
3
المتطلبات
وصف المقرر:
يتناول هذا المقرر أساسيات قواعد بيانات NoSQL، المصممة للتعامل مع البيانات غير المهيكلة وتلبية متطلبات الأداء والقابلية للتوسع والمرونة في التطبيقات كثيفة البيانات ومعالجة البيانات الضخمة. سيتعرف الطلاب على أنظمة NoSQL الرئيسية، بما في ذلك مخازن القيم المفتاحية، وقواعد بيانات الرسوم البيانية، وقواعد بيانات الوثائق. يركز المقرر على المهارات العملية للعمل مع MongoDB، ويتناول مواضيع مثل إدارة الوثائق، واستعلام البيانات، والفهرسة، وتقنيات التجميع، والتجزئة (Sharding)، مما يوفر للطلاب الأدوات اللازمة لتطوير تطبيقات تعتمد على البيانات قابلة للتوسع وفعّالة.
ع ب 616 - النماذج الخطية العامة - إجباري
عدد الساعات
3
نظري
3
عملي
تمرين
اجمالي المحتوى
3
المتطلبات
وصف المقرر:
يركز هذا المقرر على تحليل التأثيرات الخطية وغير الخطية للمتغيرات المستقلة المستمرة والفئوية على المتغيرات التابعة المستمرة أو المنفصلة باستخدام النماذج الخطية العامة (GLMs). سيستكشف الطلاب كيف يصف الشكل الهيكلي لهذه النماذج أنماط التفاعلات والارتباطات، بينما تقوم معلمات النموذج بتحديد قوة هذه العلاقات. يتم التركيز على تقدير معلمات النموذج وتطبيق أدوات الاستدلال الأساسية، مثل التقدير النقطي، واختبار الفرضيات، وفترات الثقة، لتفسير النتائج والتحقق من صحتها. من خلال تطبيقات عملية، سيكتسب الطلاب المهارات اللازمة لاستخدام النماذج الخطية العامة لتحليل العلاقات المعقدة في البيانات في سيناريوهات واقعية.
المستوى الخامس
ع ب 626 - هندسة البيانات - إختياري 1
عدد الساعات
3
نظري
3
عملي
تمرين
اجمالي المحتوى
3
المتطلبات
وصف المقرر:
يركز هذا المقرر على تحليل مجموعات بيانات معقدة من العالم الواقعي لإجراء التنبؤات باستخدام الأساليب الإحصائية وأساليب تعلم الآلة. يشمل المقرر خمسة جوانب أساسية لتحقيق الاستقصاء في البيانات: جمع البيانات من خلال التعامل معها وتنظيفها وأخذ العينات لإعداد مجموعات بيانات مناسبة، وإدارة البيانات لضمان الوصول السريع والموثوق لها، وتحليل البيانات الاستكشافي لتوليد الفرضيات وبناء رؤى، والتنبؤ والتعلم الإحصائي من خلال تطبيق النماذج لإجراء تنبؤات دقيقة، وأخيرًا التواصل الفعّال لتقديم النتائج باستخدام التصورات والروايات والملخصات القابلة للتفسير. يركز المقرر على الأساليب العملية والتطبيقية لإتقان هذه المهارات الأساسية في علوم البيانات.
ع ب 623 - التعلم الالى العميق - إختياري 1
عدد الساعات
3
نظري
3
عملي
تمرين
اجمالي المحتوى
3
المتطلبات
وصف المقرر:
يركز هذا المقرر المتقدم على التطورات الحديثة في التعلم العميق باستخدام الشبكات العصبية، بما في ذلك الشبكات العصبية الالتفافية (CNNs)، والشبكات العصبية المتكررة (RNNs)، وشبكات التعلم المعزز العميق. يسلط المقرر الضوء على التطبيقات في رؤية الحاسوب ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP)، حيث أدت الشبكات العصبية إلى تحقيق تقدم كبير أثار اهتمامًا أكاديميًا وتجاريًا واسعًا. سيستكشف الطلاب الأسس الرياضية لهذه النماذج وخوارزميات التحسين المرتبطة بها. تشمل المواضيع تطبيقات في معالجة اللغة الطبيعية، مثل تحليل الأبعاد الكامنة للنصوص، وترجمة اللغات، والإجابة على الأسئلة، مما يوفر فهمًا معمقًا لأحدث التقنيات في مجال التعلم العميق.
المستوى السادس
- -
عدد الساعات
نظري
عملي
تمرين
اجمالي المحتوى
المتطلبات
وصف المقرر: