تواصل معنامقدمة
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.
أهداف ومبرارات استحداث البرنامج
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
أهداف البرنامج
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.
مدة الدراسة بالبرنامج
فصليين دراسيين للبرنامج التمهيدي لماجستير علوم البيانات.
و 4 فصول دراسية لماجستير علوم البيانات.
المخرجات التعليمية للبرنامج
1. تطوير الخوارزميات والنماذج الحسابية والإحصائية في علوم البيانات.
2. استخراج مجموعات البيانات الضخمة وتحويلها ودمجها وتحميلها.
3. تقييم الفرص لاستخدام حلول علوم البيانات للتنبؤات والتحليلات الخاصة بأنظمة الأعمال المختلفة.
4. تنسيق استخدام وتطبيق مبادئ التحليلات الوصفية والتنبؤية والإرشادية لمواجهة التحديات المختلفة.
5. إنشاء برامج التعلم العميق لدعم تحليل مجموعات البيانات المعقدة.
6. التمييز بين النظريات الرئيسية لتعلم الآلة والشبكات العصبية.
7. تمثيل وعرض البيانات من أجل الاستكشاف والتحليل وإيصال المعلومات بشكل واضح.
8. استخدم نماذج تعلم الآلة والتحسين في دعم اتخاذ القرارات.
9. تطبيق استراتيجيات حل المشاكل في تحليلات البيانات.
10. إيضاح الاستنتاجات التحليلية والتوصيات بأشكال مكتوبة وممثلة برسومات بيانية.
11. تجميع العمليات الحاسوبية المتعددة لدعم علوم البيانات باستخدام العديد من الأدوات والبرمجيات المطبقة على نطاق واسع.
12. فهم الصعوبات الإدارية والأخلاقية وخصوصية المعلومات في علوم البيانات.
الفرص الوظيفية لخريجي البرنامج
1- محلل النظم الإحصائية
2- مدير البيانات
3- محلل نظم الحاسوب
4- عالم بيانات
5- مطور برامج
6- محلل بيانات
7- مهندس البيانات الضخمة
8- محلل البيانات المالية
9- مهندس نظم تعلم الآلة
10- مدير بيانات
11- مهندس نظم الأعمال الذكية
12- مدير أنظمة البيانات الضخمة
13- محلل تنقيب البيانات
14- مهندس بيانات
15- مصمم نظم البيانات الضخمة
16- مطور طرق عرض و تمثيل البيانات
- برنامج ماجستير علوم البيانات على 12 مقرر دراسي بواقع ثلاث ساعات أكاديمية لكل مقرر موزعة على أربع فصول دراسية.
- لغة التدريس في البرنامج هي اللغة الإنجليزية.
| رمز المقرر | اسم المقرر | الساعات المعتمدة | المتطلبات السابقة |
|---|---|---|---|
| السنة الدراسية الأولى ( الفصل الدراسي الأول ) | |||
| CS501 | Research Methods in Computational Studies | 3 | - |
| DS540 | Advanced Python for Data Science | 3 | - |
| DS510 | Statistics for Data Science | 3 | - |
| السنة الدراسية الأولى ( الفصل الدراسي الثاني ) | |||
| DS560 | Advanced Data Mining | 3 | - |
| DS520 | Big Data Processing and Analytics | 3 | DS510؛DS540 |
| DS630 | Artificial Intelligence for Data Science | 3 | DS540 |
| السنة الدراسية الثانية ( الفصل الدراسي الثالث ) | |||
| DS550 | Machine Learning Algorithms for Data Science | 3 | DS630 ; DS520 |
| DS610 | Advanced Applied Statistics for Data Science | 3 | DS510 |
| DS620 | Data Visualization | 3 | DS560 |
| السنة الدراسية الثانية ( الفصل الدراسي الرابع ) | |||
| DS660 | Deep Learning Techniques | 3 | DS630 |
| DS650 | Predictive Analytics for Business | 3 | DS610;DS560 |
| DS698 | Capstone Project in Data Science | 3 | Department Approval |
للاطلاع على ملفات الخطة الدراسية
ملف خطة ماجستير علوم البيانات اضغط هنا
شروط التحويل من داخل الجامعة إلى برنامج ماجستير علوم البيانات اضغط هنا
البرنامج التمهيدي لماجستير علوم البيانات
مقدمة
تقدم كلية الحوسبة والمعلوماتية بالجامعة السعودية الإلكترونية برنامجاً تمهيدياً لتأهيل حملة شهادة البكالوريوس الغير مختصين من خريجي التخصصات العلمية أو الإدارية أو الكليات التقنية لإكسابهم المعارف والمهارات اللازمة لتمكّن المجتاز للبرنامج التمهيدي من الالتحاق ببرنامج ماجستير علوم البيانات والذي يهدف إلى تأهيل طلبة يمتلكون مهارات أكاديمية عالية في الجوانب المتعلقة بعلوم البيانات واستخدام البرمجيات لتحليل البيانات، مع الاهتمام بتزويدهم بأحدث الوسائل والأدوات والطرق المرتبطة بمستقبل البيانات الضخمة ومعالجتها، حيث أن البرنامج يركز على الجمع بين الجانب المعرفي والتطبيقي في مجال علوم البيانات وتعلم الآلة والذكاء الاصطناعي إضافة إلى توظيف التقنية في حل المشاكل المختلفة في شتى مجالات الحياة.
أهمية ومبررات استحداث البرنامج التمهيدي
- أصبح تحليل البيانات باستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي في مختلف المجالات واستنباط أنماط المعرفة من أكبر تحديات القرن الحالي. فمازال سوق العمل يعاني من نقص حاد بالكوادر المؤهلة لسد حاجة العمل في هذا المجال.
- يقدم تخصص علوم البيانات حلولاً علمية لمختلف القطاعات والتي تتطلب إتقانها من متخصصين في تلك القطاعات.
- ولذلك تقدم كلية الحوسبة والمعلوماتية بالجامعة السعودية الإلكترونية هذا البرنامج التمهيدي لغير المختصين لتمكينهم من اكتساب المهارات الأساسية والواجب إتقانها قبل البدء في برنامج ماجستير علوم البيانات والذي تم بناءه وإعداده وفق المعايير العالمية بأحدث الأساليب والطرق المنهجية لتأهيل الكوادر لمواجهة التحديات الكبرى في مجال علوم البيانات بنجاح وإبداع.
أهداف البرنامج
１. إكساب الطلبة المهارات الأساسية والواجب توافرها قبل البدء بدراسة ماجستير علوم البيانات.
２. تطوير المهارات الأكاديمية للطلبة وجعلها متلائمة مع متطلبات برنامج ماجستير علوم البيانات.
３. سد الفجوة المعرفية لدى الطلبة الغير مختصين الراغبين بالدراسة في برنامج ماجستير علوم البيانات.
مدة الدراسة بالبرنامج
فصلين دراسيين .
مخرجات التعلم للبرنامج
１. تعلم تقنيات البرمجة المتقدمة مثل الوراثة وتعدد الأشكال
２. القدرة على تحليل البرمجيات وتطويرها.
３. تعريف الطلبة بنظم تشغيل الحاسب المختلفة ووظائفها.
４. تصميم قواعد البيانات المختلفة والتعرف على أهم المفاهيم والتقنيات المرتبطة بقواعد البيانات كالشبكات والإنترنت.
５. تخزين واسترجاع البيانات باستخدام هياكل البيانات المختلفة.
６. التعرف على النظم الذكية ودورها في عملية دعم اتخاذ القرار.
شروط القبول في البرنامج التمهيدي
- شروط القبول الواردة في اللائحة الموحدة للدراسات العليا في الجامعات السعودية، للاطلاع على الشروط (اضغط هنا).
- أن يكون تخصص البكالوريوس في: الحاسب الآلي أو التخصصات العلمية أو الإدارية أو الكليات التقنية.
-
ألا يقل المعدل التراكمي في البكالوريوس عن (2.00 من 4.00 أو 3.00 من 5.00).
معادلة المقررات من مرحلة البكالوريوس
- يمكن للطالب معادلة المقررات في البرنامج التمهيدي وفقًا للشروط الواردة في اللائحة الموحدة للدراسات العليا في الجامعات السعودية.
- يتم تقديم طلب المعادلة عبر النظام خلال الفترة المعلنة للمعادلة وفقًا للتقويم الأكاديمي.
شروط القبول ببرنامج ماجستير علوم البيانات
- الحصول على درجة البكالوريوس من جامعة معترف بها. وفي حال كانت الشهادة من الخارج، يجب معادلتها حسب برنامج المعادلات المقدم من وزارة التعليم.
- ألا يقل المعدل التراكمي في البكالوريوس عن (2.00 من 4.00 أو 3.00 من5.00) أو ما يكافئها. 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.
- تقديم نتيجة أحد اختبارات اللغة المعتمدة.
- اختبار (IELTS- Academic only) بدرجة لا تقل عن 5.
- اختبار كفايات اللغة(STEP) بدرجة لا تقل عن 76.
- اختبار(TOEFL_IBT) بدرجة لا تقل عن 45.
يستثنى من ذلك خريجي الجامعة السعودية الإلكترونية للبرامج التي تدرس باللغة الإنجليزية بمعدل تراكمي لا يقل عن (3.5 من 4.00).
يستثنى من ذلك المتقدم الحاصل على درجة البكالوريوس من جامعة في دولة اللغة الأم فيها هي اللغة الإنجليزية: (أمريكا – كندا – بريطانيا – استراليا – نيوزيلندا) وتكون الجامعة معترف بها من وزارة التعليم.
- يجب ألا تزيد مدة الحصول على نتيجة اختبارات اللغة المعتمدة عن:
-
- اختبار (IELTS- Academic Only) - ثلاث سنين.
- اختبار كفايات اللغة (STEP)- ثلاث سنين.
- اختبار (TOEFL_IBT) – سنتان.
يكتفى بإرسال اختبار لغة واحد فقط.
- تخصصات البكالوريوس المقبولة: علوم الحاسب، هندسة الحاسب، نظم المعلومات، هندسة البرمجيات، وتقنية المعلومات.
- يمكن لغير المتخصصين في مجال التقنية القبول في البرنامج بعد اجتياز البرنامج التمهيدي لعلوم البيانات، على أن يكون المتقدم حاصل على درجة البكالوريوس في أحد التخصصات العلمية، أو الإدارية، أو النظرية، أو خريجي درجة البكالوريوس من الكليات التقنية.
- أن يكون المتقدم سعوديًا أو غير سعودي (مقيم داخل المملكة العربية السعودية).
- المقبولون (قبولًا مبدئيًا) مطالبون بسداد المقابل المالي للفصل الدراسي الأول للحصول على قبول نهائي.
الخطة الدراسية
يحتوي البرنامج التمهيدي لماجستير علوم البيانات على ثماني مقررات دراسية بواقع ثلاث ساعات أكاديمية لكل مقرر موزعة على فصلين دراسيين.
لغة التدريس في البرنامج هي اللغة الإنجليزية.
الخطة الدراسية موزعة حسب الفصول الدراسية
| الفصل الدراسي الأول | |||||
| رمز المادة | اسم المقرر ( باللغة الإنجليزية ) | عدد الساعات المعتمدة | عدد ساعات الاتصال | المتطلبات السابقة | نوع المتطلب |
| DS502 | Object Oriented Programming | 3 | 3 | - | متطلب قسم |
| DS503 | Operating Systems | 3 | 3 | - | متطلب قسم |
| DS504 | Mathematics for Computer Science | 3 | 3 | - | متطلب قسم |
| DS505 | Introduction to Database | 3 | 3 | - | متطلب قسم |
| مجموع الساعات للفصل الدراسي الأول | 12 | 12 | |||
| الفصل الدراسي الثاني | |||||
| رمز المادة | اسم المادة | عدد الساعات المعتمدة | عدد ساعات الأتصال | المتطلبات السابقة | نوع المتطلب |
| DS506 | Data Structure | 3 | 3 | - | متطلب قسم |
| DS507 | System Analysis & Design | 3 | 3 | - | متطلب قسم |
| DS508 | Data Mining and Data Warehousing | 3 | 3 | - | متطلب قسم |
| DS509 | Decision Support Systems | 3 | 3 | - | متطلب قسم |
| مجموع الساعات للفصل الدراسي الثاني | 12 | 12 | |||
| مجموع الساعات للسنة الدراسية الأولى | 24.00 | 24.00 | |||
