أخصائي البيانات الضخمة
تعريف:
هو تخصص يدمج بين علوم الحاسوب، الإحصاء الرياضي، وهندسة البرمجيات. يركز على كيفية تجميع، معالجة، تحليل، وتخزين كميات هائلة من البيانات (Structured & Unstructured Data) التي تعجز البرمجيات التقليدية عن التعامل معها. الهدف هو استخراج أنماط ومعلومات قيمة (Insights) تساعد في اتخاذ القرارات الاستراتيجية وبناء نماذج الذكاء الاصطناعي.
أهداف البرنامج:
1. هندسة البيانات: بناء خطوط أنابيب البيانات (Data Pipelines) وتصميم بنى تحتية قوية (Architectures).
2. التحليل المتقدم: القدرة على استخدام خوارزميات تعلم الآلة (Machine Learning) لاستشراف المستقبل.
3. إدارة قواعد البيانات الحديثة: إتقان التعامل مع قواعد SQL و NoSQL.
4. الحوسبة الموزعة: فهم كيفية معالجة البيانات عبر خوادم متعددة (Distributed Systems) باستخدام أدوات مثل Hadoop و Spark.
5. التصور المرئي: تحويل الأرقام الجامدة إلى رسوم بيانية وتفاعلية (Data Visualization) يفهمها صانع القرار.
مجالات العمل بعد التخرج (Career Paths):
⚙️ Big Data Engineer: مهندس بيانات ضخمة (بناء البنية التحتية).
🧪 Data Scientist: عالم بيانات (بناء النماذج والتحليل).
📊 Data Analyst: محلل بيانات (استخراج التقارير).
🤖 Machine Learning Engineer: مهندس تعلم آلة.
📈 Business Intelligence Developer: مطور ذكاء أعمال.
الخطة الدراسية:
إليك الخطة الدراسية المفصلة لتخصص أخصائي البيانات الضخمة موزعة على 4 سنوات، مع تحديد عدد الساعات المعتمدة لكل مساق.
توزيع مقررات الخطة الأكاديمية على الفصول الدراسية:
| كلية: التخصصات النوعية | قسم: أخصائي البيانات الضخمة | عدد الساعات الكلي: 132 ساعة معتمدة |
|---|---|---|
السنة الأولى: التأسيس الرياضي والبرمجي (Foundation)
الفصل الأول 1st Semester
| اسم المساق | الساعات |
|---|---|
|
مقدمة في علوم البيانات |
3 |
|
أساسيات البرمجة (Python)
|
3 |
|
مختبر برمجة (Python)
|
1 |
|
تفاضل وتكامل (1) |
3 |
|
لغة إنجليزية تقنية
|
3 |
|
مهارات الاتصال والقيادة
|
3 |
|
المجموع: |
16 ساعة |
الفصل الثاني 2d Semester
| اسم المساق | الساعات |
|---|---|
|
البرمجة كائنية التوجه (Java/Python) |
3 |
|
مختبر برمجة متقدمة |
1 |
|
الجبر الخطي (Linear Algebra)
|
3 |
|
الاحتمالات والإحصاء (1) |
3 |
|
هياكل البيانات (Data Structures) |
3 |
|
فيزياء عامة / علمية |
3 |
|
مختبر فيزياء |
1 |
|
المجموع: |
17 س |
السنة الثانية: أدوات البيانات الأساسية (Core Data Tools)
الفصل الثالث 3rd Semester
| اسم المساق | الساعات |
|---|---|
|
تصميم وتحليل الخوارزميات |
3 |
|
نظم إدارة قواعد البيانات (SQL)
|
1 |
|
مختبر قواعد بيانات (SQL) |
3 |
|
الاحتمالات والإحصاء التطبيقي (2) |
3 |
|
تفاضل وتكامل متعدد المتغيرات |
3 |
|
متطلب جامعة (ثقافة/مجتمع) |
3 |
|
مختبر خوارزميات |
1 |
|
المجموع: |
17 س |
الفصل الرابع 4th Semester
| اسم المساق | الساعات |
|---|---|
|
قواعد البيانات غير العلائقية (NoSQL) |
3 |
|
أنظمة التشغيل (Linux/Unix)
|
3 |
|
البرمجة لتحليل البيانات (Pandas/NumPy) |
3 |
|
الرياضيات المتقطعة |
3 |
|
تنظيف وتجهيز البيانات (Data Wrangling)
|
3 |
|
مختبر تحليل بيانات |
1 |
|
متطلب اختياري جامعة |
1 |
|
المجموع: |
17 س |
السنة الثالثة: تخصص البيانات الضخمة (Big Data Specialization)
الفصل الخامس 5th Semester
| اسم المساق | الساعات |
|---|---|
|
تعلم الآلة (1) (Machine Learning) |
3 |
|
تقنيات البيانات الضخمة (Hadoop/Spark)
|
3 |
|
مستودعات البيانات (Data Warehousing)
|
3 |
|
تصوير البيانات (Data Visualization) |
3 |
|
مختبر تقنيات بيانات ضخمة |
3 |
|
أخلاقيات الذكاء الاصطناعي والبيانات |
1 |
|
المجموع: |
16 ساعة |
الفصل السادس 6th Semester
| اسم المساق | الساعات |
|---|---|
|
تعلم الآلة (2) والتعلم العميق |
3 |
|
الحوسبة السحابية (AWS/Azure)
|
3 |
|
أنظمة الحوسبة الموزعة
|
3 |
|
تحليل السلاسل الزمنية (Time Series) |
3 |
|
أمن وخصوصية البيانات
|
3 |
|
مختبر تعلم الآلة |
1 |
|
المجموع: |
16 ساعة |
السنة الرابعة: التطبيقات المتقدمة والمشروع (Advanced & Capstone)
الفصل السابع 7th Semester
| اسم المساق | الساعات |
|---|---|
|
مشروع التخرج (1) |
3 |
|
معالجة اللغات الطبيعية (NLP) |
3 |
|
تحليل البيانات المتدفقة (Streaming Data)
|
3 |
|
عمليات البيانات (DataOps/MLOps) |
3 |
|
منهجية البحث العلمي |
2 |
|
متطلب تخصص اختياري (مثلاً: IoT) |
3 |
|
المجموع: |
17 س |
الفصل الثامن 8th Semester
| اسم المساق | الساعات |
|---|---|
|
مشروع التخرج (2) |
3 |
|
التدريب الميداني (Internship)
|
3 |
|
ذكاء الأعمال (Business Intelligence)
|
3 |
|
ريادة الأعمال القائمة على البيانات |
3 |
|
متطلب تخصص اختياري (مثلاً: Bioinformatics) |
3 |
|
ندوة في البيانات الضخمة (Seminar) |
1 |
|
المجموع: |
16 س |
