مهارات المستقبل: الذكاء الاصطناعي والبيانات

بنهاية هذه الدورة، سيكون المشارك قادرًا على:

1. فهم المشهد الحالي والمستقبلي لمهارات الذكاء الاصطناعي والبيانات في سوق العمل – استعراض تقارير التوظيف والمهارات المطلوبة (محلل بيانات، عالم بيانات، مهندس تعلم آلة، مهندس بيانات، مهندس ذكاء اصطناعي)، وتحديد المهارات الأكثر طلبًا في المملكة العربية السعودية.
2. إتقان أساسيات لغة Python لتحليل البيانات – كتابة نصوص برمجية لقراءة البيانات من مصادر متعددة (CSV، Excel، JSON، SQL)، وتنظيفها، ومعالجتها، وتحويلها، باستخدام مكتبات (Pandas، NumPy).
3. تطبيق تقنيات التحليل الإحصائي وتصور البيانات – استخدام Matplotlib و Seaborn و Plotly لإنشاء تصورات تفاعلية، وتطبيق الاختبارات الإحصائية الأساسية (t-test، Chi-square)، وتحليل الارتباط.
4. بناء نماذج التعلم الآلي الأساسية – بناء وتدريب وتقييم نماذج (الانحدار الخطي واللوجستي، أشجار القرار، الغابات العشوائية، K-mean clustering، Naive Bayes) باستخدام Scikit-learn.
5. فهم أساسيات التعلم العميق (Deep Learning) ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP) – بناء شبكة عصبية بسيطة (Multi-Layer Perceptron) لتصنيف الأرقام (MNIST) باستخدام TensorFlow/Keras. تنفيذ مهام (تحليل المشاعر (Sentiment Analysis) الأساسي باستخدام مكتبة NLTK).
6. تطبيق مهارات سرد القصص بالبيانات (Data Storytelling) – تقديم نتائج التحليل والنمذجة بطريقة مقنعة ومفهومة لجمهور غير تقني، باستخدام لوحات المعلومات التفاعلية (Power BI) والعروض التقديمية.

يستهدف هذا البرنامج التدريبي الفئات التالية:

1. الخريجون الجدد (حديثو التخرج) في تخصصات (الحاسب الآلي، تقنية المعلومات، الهندسة، الرياضيات، الإحصاء، إدارة الأعمال، الاقتصاد) الراغبون في دخول مجال البيانات والذكاء الاصطناعي.
2. المحترفون في منتصف حياتهم المهنية (محاسبون، مسوقون، مهندسون، مدراء مشاريع) الراغبون في التحول إلى وظائف قائمة على البيانات.
3. الطلاب في سنواتهم النهائية الذين يريدون اكتساب مهارات سوق العمل قبل التخرج.
4. رواد الأعمال وأصحاب المنشآت الصغيرة والمتوسطة الراغبون في استخدام البيانات لتحسين قراراتهم.
5. أي شخص مهتم بتعلم الذكاء الاصطناعي وتحليل البيانات من الصفر.