مقدمة
تكنولوجيا المعلومات والخدمات الجمع بين مجموع الصور المختلفة والتطبيقي .
أهمية ومبررات استحداث البرنامج
• نتيجة للتطور الكبير في استخدام تقنيات الإنترنت وتطبيقات الشبكات الاجتماعية وإنترنت الأشياء، أصبح لدينا الآن كميات هائلة من البيانات التي يصعب التعامل معها وتحليلها بالطرق الإحصائية التقليدية. لذلك يعتبر علم البيانات من أكثر التخصصات إثارة في القرن الحادي والعشرين ويُطلق عليه نفط القرن الحادي والعشرين.
• لا يزال سوق العمل يعاني من نقص حاد في مختصين ومؤهلين في علوم. بالتالي، يتم تقديم هذا البرنامج لسد الفجوة من خلال تخريج طلاب في برنامج علوم البيانات مؤهلين تأهيلًا عاليًا، والذين يمكنهم من الاستفادة من أحدث تقنيات الذكاء الاصطناعي لتحليل البيانات واستخراج المعرفة
• لذلك، قامت كلية الحوسبة والمعلوماتية بالجامعة السعودية الإلكترونية بتقديم برنامج متكامل لبرنامج بكالوريوس علوم البيانات تم تنفيذه وفق معايير عالمية ومطابق لأحدث التقنيات والأساليب.
أهداف البرنامج
1. تطوير قوى مؤهلة تقنيًا من المواطنين السعوديين القادرين على تنفيذ مشاريع تطوير البرمجيات وفقًا لأفضل المعايير الدولية.
2. تطوير المهارات الأكاديمية والمهنية في مجال علوم البيانات والذكاء الاصطناعي.
3. تعزيز تجربة الطلاب من خلال تمكينهم من حل المشكلات الأكاديمية والعملية في مجالات مختلفة.
4. تطبيق أفضل الممارسات لتطوير خطط شاملة لمشاريع تحليل البيانات.
5. إعداد الطلاب لتلبية متطلبات سوق العمل في مجالات علوم البيانات.
6. تكامل البرامج الأكاديمية من خلال سد الفجوة بين التقدم النظري والتطبيقات العملية.
مدة الدراسة بالبرنامج
8 فصول دراسية
المخرجات التعليمية للبرنامج
• التعرف على مفاهيم الحوسبة والرياضيات المتعلقة بالتخصص.
• إتقان التقنيات والمهارات والأدوات الحالية اللازمة لممارسة الحوسبة.
• الإلمام بالنماذج اللوغاريثمية والحسابية والإحصائية في علوم البيانات.
• فهم التأثير المحلي والعالمي للحوسبة على الأفراد والمنظمات والمجتمع.
• تحليل المشاكل وتحديد وتعريف متطلبات الحوسبة المناسبة لتطبيق أفضل الحلول.
• تطبيق الأسس الرياضية والمبادئ اللوغاريثمية ونظريات علوم البيانات في بناء النماذج.
• تطبيق النظريات والمبادئ باستخدام أحدث التقنيات لتحليل وتصميم وتنفيذ واختبار الأنظمة المعتمدة على الحاسوب.
• بناء نماذج تعتمد على تعلم الآلة والذكاء الاصطناعي باستخدام استراتيجيات حل المشكلات وتحليل البيانات.
• العمل بفعالية في أنشطة العمل الجماعي لتحقيق هدف مشترك.
• تحديد احتياجات التطوير المستمر للمهارات المهنية مع القدرة على إشراك جميع أعضاء المجموعة.
• تطوير مشاريع لتصور البيانات من أجل الاستكشاف والتحليل والتواصل.
• التواصل بفعالية مع جميع المهتمين بعلوم البيانات باستخدام وسائل التواصل المختلفة.
الفرص الوظيفية
محلل نظم الحاسوب.
عالم بيانات.
مطور برامج.
محلل بيانات.
محلل البيانات الضخمة.
مهندس البيانات الضخمة.
محلل البيانات المالية.
مهندس نظم تعلم الآلة.
محلل ذكاء الأعمال.
مسؤول البيانات الضخمة.
محلل تنقيب البيانات.
متطلبات الجامعة: 34 وحدة معتمدة
رمز المقرر | اسم المقرر | الساعات المعتمدة | المتطلبات السابقة |
---|---|---|---|
CS001 | Computer Essentials | 3 | - |
ENG001 | English Language Skills | 8 | - |
CI001 | Academic Skills | 2 | - |
MATH001 | Fundamentals of Mathematics | 3 | - |
ENG001 | English Language Skills 2 | 3 | - |
COMM001 | Communication Skills | 2 | - |
ISLM101 | ISLAMIC FAITH | 2 | Passing the First Year |
ISLM102 | PROFESSIONAL CONDUCT & ETHICS IN ISLAM | 2 | Pass First Common Year |
ISLM103 | ISLAMIC ECONOMIC SYSTEM | 2 | ISLM101 |
ISLM104 | ISLAMIC SOCIAL SYSTEM | 2 | ISLM102 |
المجموع | 34 |
متطلبات الكلية: 24 وحدة معتمدة
رمز المقرر | اسم المقرر | الساعات المعتمدة | المتطلبات السابقة |
---|---|---|---|
DS230 | Object Oriented Programming | 3 | Passing the First Year |
ENG103 | Technical Writing | 3 | Passing the First Year |
MATH150 | Discrete Mathematics | 3 | Passing the First Year |
DS240 | Data Structure | 3 | DS230 |
MATH251 | Linear Algebra | 3 | MATH150 |
DS350 | Introduction to Database | 3 | DS240 |
DS351 | Operating Systems | 3 | DS243 |
DS360 | Computer Networks | 3 | DS243 |
DS499 | Practical Training | 0 | Passing 86 Credit Hours |
المجموع | 24 |
متطلبات التخصص: 72 وحدة معتمدة
رمز المقرر | اسم المقرر | الساعات المعتمدة | المتطلبات السابقة |
---|---|---|---|
SCI 101 | General Physics 1 | 3 | Passing the First Year |
DS231 | Introduction to Data Science Programming | 3 | Passing the First Year |
DS241 | MATH241 | 3 | MATH150 |
DS242 | Advanced Data Science Programming | 3 | DS231 |
DS243 | Computer Architecture and Organization | 3 | - |
SCI 201 | General Physics 2 | 3 | SCI 101 |
STAT202 | Introduction to Statistics and Probabilities | 3 | MATH150 |
DS352 | Design and Analysis of Algorithms | 3 | DS240 |
DS353 | Project Management in Computing | 3 | - |
DS361 | System Analysis and Design | 3 | DS240 |
DS362 | Web Programming | 3 | DS350 |
DS363 | Artificial Intelligence | 3 | DS352 |
DS364 | Data Curation (Management and Organization) | 3 | DS350 |
DS470 | Data Security and Privacy | 3 | DS364 |
DS471 | Machine Learning | 3 | DS363 |
DS472 | Data Mining | 3 | DS364 |
DS479 | Senior Project 1 | 3 | DS361, DS362 |
DS4xx | Elective 1 | 3 | - |
DS4xx | Elective 2 | 3 | - |
DS480 | Data Visualization | 3 | DS472 |
DS481 | Professional Ethics in Data Science | 3 | - |
DS489 | Senior Project 2 | 3 | DS479 |
DS4xx | Elective 3 | 3 | - |
DS4xx | Elective 4 | 3 | - |
المجموع | 72 |
مسار الذكاء الإصطناعي
رمز المقرر | اسم المقرر | الساعات المعتمدة | المتطلبات السابقة |
---|---|---|---|
DS473 | Computer Vision | 3 | DS363 |
DS474 | Decision Support Systems | 3 | DS363 |
DS482 | Deep Learning | 3 | DS471 |
DS483 | Natural Language Processing | 3 | DS471 |
المجموع |
مسار تحليل البيانات الضخمة
رمز المقرر | اسم المقرر | الساعات المعتمدة | المتطلبات السابقة |
---|---|---|---|
DS475 | Big Data Modeling | 3 | DS363 |
DS476 | Big Data Integration and Processing | 3 | DS363 |
DS484 | Big Data Optimization | 3 | DS475 |
DS485 | Business Intelligence | 3 | DS475 |
المجموع |
السنة الدراسية الثانية ( الفصل الدراسي الثالث )
رمز المقرر | اسم المقرر | الساعات المعتمدة | المتطلبات السابقة |
---|---|---|---|
SCI 101 | General Physics 1 | 3 | Passing the First Year |
DS230 | Object Oriented Programming | 3 | Passing the First Year |
ENG103 | Technical Writing | 3 | Passing the First Year |
MATH150 | Discrete Mathematics | 3 | Passing the First Year |
DS231 | Introduction to Data Science Programming | 3 | Passing the First Year |
ISLM101 | ISLAMIC FAITH | 2 | Passing the First Year |
المجموع | 17 |
السنة الدراسية الثانية ( الفصل الدراسي الرابع )
رمز المقرر | اسم المقرر | الساعات المعتمدة | المتطلبات السابقة |
---|---|---|---|
MATH251 | Linear Algebra | 3 | MATH150 |
DS240 | Data Structure | 3 | DS230 |
MATH241 | MATH241 | 3 | - |
DS242 | Advanced Data Science Programming | 3 | DS231 |
DS243 | Computer Architecture and Organization | 3 | - |
ISLM102 | PROFESSIONAL CONDUCT & ETHICS IN ISLAM | 2 | - |
المجموع | 17 |
السنة الدراسية الثالثة ( الفصل الدراسي الخامس )
رمز المقرر | اسم المقرر | الساعات المعتمدة | المتطلبات السابقة |
---|---|---|---|
SCI 201 | General Physics 2 | 3 | SCI 101 |
DS350 | Introduction to Database | 3 | DS240 |
DS351 | Operating Systems | 3 | DS243 |
STAT202 | Introduction to Statistics and Probabilities | 3 | MATH150 |
DS352 | Design and Analysis of Algorithms | 3 | DS240 |
DS353 | Project Management in Computing | 3 | - |
المجموع | 18 |
السنة الدراسية الثالثة ( الفصل الدراسي السادس )
رمز المقرر | اسم المقرر | الساعات المعتمدة | المتطلبات السابقة |
---|---|---|---|
DS360 | Computer Networks | 3 | DS243 |
DS361 | System Analysis and Design | 3 | DS240 |
DS362 | Web Programming | 3 | DS350 |
DS363 | Artificial Intelligence | 3 | DS352 |
DS364 | Data Curation (Management and Organization) | 3 | DS350 |
ISLM103 | ISLAMIC ECONOMIC SYSTEM | 2 | ISLAM 101 |
المجموع | 17 |
السنة الدراسية الرابعة ( الفصل الدراسي السابع )
رمز المقرر | اسم المقرر | الساعات المعتمدة | المتطلبات السابقة |
---|---|---|---|
DS470 | Data Security and Privacy | 3 | DS364 |
DS471 | Machine Learning | 3 | DS363 |
DS472 | Data Mining | 3 | DS364 |
DS479 | Senior Project 1 | 3 | DS361, DS362 |
DS4xx | Elective 1 | 3 | - |
DS4xx | Elective 2 | 3 | - |
المجموع | 18 |
السنة الدراسية الرابعة ( الفصل الدراسي الثامن )
رمز المقرر | اسم المقرر | الساعات المعتمدة | المتطلبات السابقة |
---|---|---|---|
ISLM104 | ISLAMIC SOCIAL SYSTEM | 2 | ISLAM 102 |
DS480 | Data Visualization | 3 | DS472 |
DS481 | Professional Ethics in Data Science | 3 | - |
DS489 | Senior Project 2 | 3 | DS479 |
DS4xx | Elective 3 | 3 | - |
DS4xx | Elective 4 | 3 | - |
DS499 | Practical Training | 3 | Passing 86 Credit Hours |
المجموع | 20 |
وصف التدريب التعاوني لبرنامج علوم البيانات
التدريب التعاوني لبرنامج علوم البيانات بقسم علوم الحاسب هو مقرر في برامج البكالوريوس في كلية الحوسبة والمعلوماتية بحيث يقضي الطالب في التدريب العملي 560 ساعة تدريبية (ما يعادل 6 أشهر كحد أدنى) سواءً في القطاع العام أو الخاص في مجالات تخصصاتهم، ويتعين على الطالب إظهار فهمه لأحدث التقنيات ذات الصلة بتخصصاتهم.
شروط التدريب التعاوني
الشروط الواجب توافرها في جهة التدريب حتى يتم قبولها:
- تعبئة استمارة التسجيل وختمها من قبل جهة التدريب.
- يجب أن يكون تاريخ بدء التدريب متوافق مع ماتم تحديده في الإعلان.
- مدة التدريب يجب ألا تقل عن 560 ساعة تدريبية.
- يجب أن تكون المهام التدريبية في استمارة التسجيل مرتبطة بمجالات علوم البيانات وأن لا تقل عن 5 مهام مختلفة.
- ان يكون التدريب حضوريًا في مقر التدريب وليس عن بعد ويتم اقرار الجهه عن طريق استماره التسجيل.
- لا يعتد بأي تدريب يبدأ به الطالب مباشرة قبل الحصول على موافقة نهائية من لجنة التدريب بالكلية.
- عدم تسليم أي تقرير بالمواعيد المحددة يؤدي الى عدم نجاح الطالب بالمقرر.
شروط التسجيل (للطالب):
1_ يجب على الطالب التسجيل في مقرر التدريب التعاوني قبل بدء الفصل الدراسي المخصص للتدريب.
2_ يجب أن يكون الطالب قد اجتاز (المقررات الأساسية وأكمل عدد الساعات) المطلوبة للتسجيل بمقرر التدريب التعاوني في تخصصه.
3_ بإمكان الطالب تسجيل مقررات مع مقرر التدريب التعاوني بما لا يتجاوز الحد الأعلى لتسجيل الوحدات الدراسية.
4_ان تكون عدد الساعات المكتسبة 86) (ساعة على الأقل، للفصل الدراسي الذي يرغب الطالب تسجيل مقرر التدريب التعاوني به.
خطوات التسجيل
- يقوم الطالب/الطالبة بإصدار خطاب موجه إلى الجهة التي سيتدرب بها الطالب من الأيقونة في الخدمات الطلابية.
- يقوم الطالب بطباعة الخطاب مباشرة من الخدمات الطلابية، يجب التأكد من أن الخطاب مكتوب به التدريب للفصل الدراسي الحالي، علماً بأنه سيتم تحديث الخطاب بداية من تاريخ بداية التسجيل.
- يتوجه الطالب بالخطاب واستمارة التسجيل إلى جهة التدريب.
- تقوم جهة التدريب بتعبئة الاستمارة وختمها من جهة التدريب.
- يقوم الطالب بتعبئة النموذج الموجود على صفحة التدريب في موقع الكلية، على أن يتم رفع الخطاب المحمل من خدمات الطلاب واستمارة التسجيل في نفس النموذج (ملاحظة: يمكن للطالب تجهيز الملفات ولكن لا تتم معالجة الطلبات إلا عند انتهاء فترة التسجيل).
- مدة التدريب يجب ألا تقل عن 560 ساعة تدريبية، ويجب أن لا تقل عن خمس مهام مختلفة وأن تكون المهام التدريبية في استمارة التسجيل مرتبطة بمجالات التخصص.
- سيتم الرد على الطالب إذا كانت البيانات بالاستمارة مرفوضة أو تحتاج إلى تغيير.
- تقوم لجنة التدريب بمراجعة الملفات ومن ثم إذا تم القبول يصل إلى الطالب بريد إلكتروني بالموافقة المبدئية، وإذا لم تتم الموافقة لن يصل بريد إلكتروني بالموافقة المبدئية للطالب ولن يتم تسجيل الطالب بالتدريب التعاوني لهذا الفصل الدراسي.
- تعتبر الموافقة على التسجيل موافقة مبدئية، ولا يتم الحصول على الموافقة النهائية إلا إذا تجاوز الطالب 86 ساعة مكتسبة بنهاية الفصل الدراسي الحالي. وإذا لم يحصل على 86 ساعة يتم إلغاء تسجيل التدريب تلقائيًا.
- ترسل الموافقة النهائية للطالب على بريده الإلكتروني بعد اعتماد نتيجة الفصل الدراسي الحالي.
متطلبات المقرر
- الحضور والانتظام بالتدريب بجهة التدريب التي تم الموافقة عليها من الكلية.
- إنهاء جميع المهام التي يتم التكليف بها من الجهة التدريبية.
- حضور المحاضرات الأسبوعية مع مشرف التدريب من الكلية.
- تسليم التقارير المطلوبة:
- تقرير من المشرف بجهة التدريب عن أداء الطالب بعد منتصف مدة التدريب.
- تقرير من المشرف بجهة التدريب عن أداء الطالب في نهاية فترة التدريب.
- تقرير من الطالب عما تم انجازه وتعلمه والتحديات التي واجهها خلال فترة التدريب.
- تقرير بحثي من الطالب عن أحدث متطلبات سوق العمل في مجال علوم البيانات (يتم مناقشة وشرح هذا الموضوع تفصيليا بالمحاضرات الإسبوعية مع المشرف من الكلية).
وثائق ونماذج التدريب التعاوني
- دليل التدريب التعاوني لبرنامج تقنية المعلومات اضغط هنا
- نموذج التسجيل اضغط هنا
- استمارة التسجيل للطالب اضغط هنا
- خطاب التدريب التعاوني (من الخدمات الطلابية - أخرى - طلب التدريب الميداني والعملي).
تواصل معنا
لأي استفسار عن برنامج التدريب التعاوني، يرجى التواصل مع بريد التدريب التعاوني الخاص ببرنامج علوم البيانات cci.ds.spt@seu.edu.sa
للاطلاع على ملفات الخطة الدراسية
الخطة الجديدة لبرنامج بكالوريوس علوم البيانات 2023 اضغط هنا