نسخة تجريبية
3:51:46 PM
المواقع الالكترونية الحكومية تستخدم بروتوكول HTTPS للتشفير و الأمان.
المواقع الالكترونية الآمنة في المملكة العربية السعودية تستخدم بروتوكول HTTPS للتشفير.
روابط المواقع الالكترونية الرسمية السعودية تنتهي بـ edu.sa
جميع روابط المواقع الرسمية التعليمية في المملكة العربية السعودية تنتهي بـ sch.sa أو edu.sa
مسجل لدى هيئة الحكومة الرقمية برقم: 20250303403
موقع حكومي رسمي تابع لحكومة المملكة العربية السعودية: موقع حكومي رسمي: كيف تتحقق؟
الرياض جاري التحميل...

برنامج الماجستير في علوم البيانات

مقدمة عن البرنامج

كلية الحوسبة والمعلوماتية تقدم بالجامعة السعودية الإلكترونية برنامج الماجستير في تخصص علوم البيانات و آلذي يهدف آلى تأهيل طلبة يمتلكون مهارات أكاديمية عالية في الجوانب المتعلقة بعلوم البيانات واستخدام البرمجيات لتحليل البيانات، مع الاهتمام بتزويد الطلبة بأحدث الوسائل والطرق المرتبطة بمستقبل البيانات الضخمة ومعالجتها ، حيث آن البرنامج يتيح على الجمع بين الجانب المعرفي والتطبيقي لمجال علوم البيانات وتعلم الآلة والذكاء الاصطناعي إضافة إلى توظيف التقنية في حل المشاكل المختلفة في شتى مجالات الحياة.

Show More
2
سنوات الدراسة
4
مستويات
36
وحدة دراسية
12
مقرر دراسي

يعتبر تخصص علوم البيانات أحد التخصصات الأكثر إثارة في القرن الحادي والعشرين، وذلك للتطور الكبير في استخدام شبكة الانترنت وتطبيقات التواصل الاجتماعي وانترنت الأشياء، حيث أصبح لدينا كميات هائلة وضخمة من البيانات التي يصعب التعامل معها وتحليلها بالطرق الإحصائية التقليدية. لذا أصبح تخصص علوم البيانات يطلق عليه نفط القرن الحادي والعشرين .

أصبح تطبيق العلوم الحديثة وتقنيات الذكاء الاصطناعي لتحليل البيانات واستنباط أنماط المعرفة من أكبر تحديات القرن الحالي. فمازال سوق العمل يعاني من نقص حاد بالكوادر المؤهلة لسد حاجة العمل في هذا المجال, ولذلك تقدم كلية الحوسبة والمعلوماتية بالجامعة السعودية الإلكترونية برنامج متكامل لماجستير علوم البيانات والذي تم بناءه وإعداده وفق المعايير العالمية بأحدث الأساليب والطرق المنهجية لتأهيل الكوادر لمواجهة التحديات الكبرى في مجال علوم البيانات بنجاح وإبداع

  1. تحقيق التوازن بين الدراسة النظرية لعلوم البيانات والجانب العملي والتطبيقي.
  2. تطوير المهارات الأكاديمية والمهنية بمجالات علوم البيانات وتحليل البيانات الضخمة.
  3. إعداد الكوادر للمجالات التطبيقية لعلوم البيانات والتطوير الذاتي والدراسة المستمرة للطلبة.
  4. تطبيق أفضل الممارسات لإنشاء خطة شاملة لإدارة المشاريع.
  5. تأهيل الكوادر لسد احتياج سوق العمل في المجالات التي تتطلب مهارات علوم البيانات في القطاعات المختلفة.
  1. الحصول على درجة البكالوريوس من جامعة معترف بها. وفي حال كانت الشهادة من الخارج، يجب معادلتها حسب برنامج المعادلات المقدم من وزارة التعليم.
  2. ألا يقل المعدل التراكمي في البكالوريوس عن (2.00 من 4.00 أو 3.00 من 5.00) أو ما يكافئها بناءً على المفاضلة وتوفر المقاعد. ولمجلس الكلية الاستثناء من ذلك على ألا يقل المعدل التراكمي عن (1.5 من 4.00 أو 2.5 من 5.00) أو ما يكافئها بناءً على المفاضلة وتوفر المقاعد.
  3. تقديم نتيجة أحد اختبارات اللغة المعتمدة:
    • (IELTS-Academic) بدرجة لا تقل عن 5
    • (STEP) بدرجة لا تقل عن 76
    • (TOEFL_IBT) بدرجة لا تقل عن 45

    يُستثنى من ذلك:

    • خريجو الجامعة السعودية الإلكترونية للبرامج التي تدرس باللغة الإنجليزية بمعدل تراكمي لا يقل عن (3.5 من 4.00 أو أعلى).
    • المتقدم الحاصل على درجة البكالوريوس من جامعة في دولة اللغة الأم فيها هي اللغة الإنجليزية* وتكون الجامعة معترف بها من وزارة التعليم.
  4. يجب ألا تزيد مدة الحصول على نتيجة اختبارات اللغة المعتمدة عن:
    • اختبار TOEFL_IBT: سنتين
    • اختبار كفايات اللغة (STEP): 3 سنوات
    • اختبار IELTS-Academic only: 3 سنوات

    يكتفى بإرسال اختبار لغة واحد فقط.

  5. تخصصات البكالوريوس المقبولة: علوم الحاسب، هندسة الحاسب، نظم المعلومات، هندسة البرمجيات، وتقنية المعلومات.
  6. أن يكون المتقدم سعوديًا أو غير سعودي (مقيم داخل المملكة العربية السعودية).
  7. المقبولون (قبولًا مبدئيًا) مطالبون بسداد المقابل المالي للفصل الدراسي الأول للحصول على قبول نهائي.

* أمريكا – كندا – بريطانيا – أستراليا – نيوزيلندا

  • تطوير الخوارزميات والنماذج الحسابية والإحصائية في علوم البيانات.
  • استخراج مجموعات البيانات الضخمة وتحويلها ودمجها وتحميلها.
  • تقييم الفرص لاستخدام حلول علوم البيانات للتنبؤات والتحليلات الخاصة بأنظمة الأعمال المختلفة.
  • تنسيق استخدام وتطبيق مبادئ التحليلات الوصفية والتنبؤية والإرشادية لمواجهة التحديات المختلفة.
  • إنشاء برامج التعلم العميق لدعم تحليل مجموعات البيانات المعقدة.
  • التمييز بين النظريات الرئيسية لتعلم الآلة والشبكات العصبية.
  • تمثيل وعرض البيانات من أجل الاستكشاف والتحليل وإيصال المعلومات بشكل واضح.
  • استخدم نماذج تعلم الآلة والتحسين في دعم اتخاذ القرارات.
  • تطبيق استراتيجيات حل المشاكل في تحليلات البيانات.
  • إيضاح الاستنتاجات التحليلية والتوصيات بأشكال مكتوبة وممثلة برسومات بيانية.
  • تجميع العمليات الحاسوبية المتعددة لدعم علوم البيانات باستخدام العديد من الأدوات والبرمجيات المطبقة على نطاق واسع.
  • فهم الصعوبات الإدارية والأخلاقية وخصوصية المعلومات في علوم البيانات.
  • محلل النظم الإحصائية
  • مدير البيانات
  • محلل نظم الحاسوب
  • عالم بيانات
  • مطور برامج
  • محلل بيانات
  • مهندس البيانات الضخمة
  • محلل البيانات المالية
  • مهندس نظم تعلم الآلة
  • مدير بيانات
  • مهندس نظم الأعمال الذكية
  • مدير أنظمة البيانات الضخمة
  • محلل تنقيب البيانات
  • مهندس بيانات
  • مصمم نظم البيانات الضخمة
  • مطور طرق عرض و تمثيل البيانات
Controls:
• Scroll to zoom
• Drag to pan
• Double-click to reset
• H key to toggle UI
• ESC to close
100%