ماجستير علم البيانات

أساسيات علم البيانات

Fundamentals of Data Science

وصف المقرر:

يهدف هذا المقرر إلى تعريف الطلبة بالمفاهيم الأساسية لعلم البيانات، وأهميته في تحليل واستخلاص المعرفة من البيانات الضخمة والمتنوعة. يتناول المقرر دورة حياة علم البيانات بدءًا من جمع البيانات وتنظيمها، مرورًا بعمليات التنظيف والمعالجة، وصولًا إلى تحليلها وتفسير نتائجها باستخدام أدوات وأساليب إحصائية وتقنيات تعلم الآلة. كما يركز على الجوانب الأخلاقية لحماية خصوصية البيانات وأمنها.

أهداف المقرر:

• تعريف الطلبة بمفهوم علم البيانات وتطبيقاته في مختلف المجالات.

• تمكين الطلبة من التعرف على أنواع البيانات وطرق جمعها وتنظيمها.

• تدريب الطلبة على خطوات تنظيف ومعالجة البيانات.

• تقديم أساسيات التحليل الإحصائي ونماذج تعلم الآلة البسيطة.

• توضيح أهمية حماية البيانات والاعتبارات الأخلاقية المرتبطة بها.

المخرجات المتوقعة:

• فهم شامل لمفاهيم علم البيانات وأدواته.

• القدرة على التعامل مع مجموعات بيانات صغيرة ومتوسطة.

• تطبيق خطوات التحليل الأساسي على بيانات واقعية.

• تفسير نتائج التحليل لاتخاذ قرارات مبنية على البيانات.

• الالتزام بأخلاقيات وأمن البيانات في الممارسات العملية.

PDF Title
Download
Download
PDF Title
Download


مصادر خارجية

تحليل البيانات الإحصائية

Statistical Data Analysis

وصف المقرر:

يركز هذا المقرر على أسس ومهارات تحليل البيانات الإحصائية باستخدام الأساليب الكمية والنماذج الإحصائية المناسبة، بهدف استخراج أنماط ومعاني تساعد في اتخاذ القرارات. يتناول المقرر طرق تنظيم البيانات، واستخدام المقاييس الإحصائية الوصفية، واختبارات الفرضيات، وتحليل التباين، والانحدار الخطي، بالإضافة إلى التعرف على البرمجيات الإحصائية مثل SPSS أو R أو Python في تحليل البيانات. كما يشمل المقرر تطبيقات عملية على بيانات حقيقية من مجالات متعددة.

أهداف المقرر:

• تعريف الطلبة بالمفاهيم والمصطلحات الإحصائية الأساسية.

• تمكين الطلبة من اختيار الأساليب الإحصائية المناسبة لنوع البيانات.

• تدريب الطلبة على إجراء التحليلات الإحصائية وتفسير النتائج.

• تنمية القدرة على استخدام البرمجيات الإحصائية في معالجة وتحليل البيانات.

• تعزيز مهارة تقديم وعرض النتائج بأسلوب علمي.

المخرجات المتوقعة:

• القدرة على تنظيم البيانات وإجراء التحليل الوصفي.

• تطبيق اختبارات الفرضيات وتحليل التباين والانحدار.

• استخدام البرامج الإحصائية في التحليل العملي.

• تفسير نتائج التحليل واستخلاص التوصيات.

• إعداد تقارير تحليل بيانات متكاملة.

PDF Title
Download
Download
Download


مصادر خارجية

نظم إدارة قواعد البيانات

Database Management Systems (DBMS)

حول المادة بشكل عام:

تُقدم المادة للطلاب المفاهيم الأساسية لإدارة قواعد البيانات وكيفية استخدامها لتخزين واسترجاع البيانات بكفاءة.
تركز على فهم النمذجة الهيكلية لقواعد البيانات والعلاقات بين الجداول لضمان تنظيم المعلومات.
تُعتبر المادة أساسية لفهم كيفية عمل الأنظمة المعلوماتية في بيئات الأعمال والتطبيقات العلمية.
تسلط الضوء على أهمية استخدام نظم إدارة قواعد البيانات لتحسين جودة إدارة المعلومات واتخاذ القرارات.

وصف المادة:

تتناول المادة الأسس النظرية والعملية لتصميم وبناء قواعد البيانات باستخدام نماذج مختلفة مثل النموذج العلاقي.
يتعلم الطلاب كيفية استخدام لغة SQL لتنفيذ الاستعلامات وإجراء التعديلات على البيانات.
تُغطى موضوعات متقدمة تشمل إدارة المعاملات، ضمان تكامل البيانات، وأمن قواعد البيانات.
تقدم المادة تطبيقات عملية تساعد الطلاب على استخدام أدوات إدارة قواعد البيانات في بيئات عمل واقعية.

أهداف المقرر:

1. تعريف الطلاب بالمفاهيم الأساسية لنظم إدارة قواعد البيانات وأهميتها في إدارة المعلومات.
2. تعليم مبادئ تصميم وبناء قواعد البيانات باستخدام النماذج العلاقية وغيرها.
3. تطوير مهارات استخدام لغة SQL لتنفيذ الاستعلامات وإدارة البيانات.
4. تمكين الطلاب من فهم وإدارة عمليات المعاملات وضمان تكامل البيانات.
5. دراسة تقنيات وأدوات تأمين قواعد البيانات وحمايتها من المخاطر.
6. تعزيز القدرة على تقييم أداء قواعد البيانات وتحسين كفاءتها في البيئات العملية.

المخرجات المتوقعة:

1. القدرة على فهم وتطبيق المفاهيم الأساسية لإدارة قواعد البيانات.
2. إتقان تصميم وبناء قواعد بيانات تلبي متطلبات الأنظمة المختلفة.
3. القدرة على كتابة وتنفيذ استعلامات SQL فعّالة لإدارة البيانات.
4. مهارة إدارة المعاملات وضمان تكامل البيانات داخل قواعد البيانات.
5. القدرة على تطبيق تقنيات الأمان لحماية قواعد البيانات من التهديدات.
6. الاستعداد لتطبيق أساليب إدارة قواعد البيانات في مشاريع عملية ومجالات متنوعة.

Download
Download
Download
Download
Download


https://youtu.be/x-t9_PbSreg?si=Z10uF7Ez-a97IDfbhttps://youtu.be/GSkf_etTQc8?si=hveON1aVUPBAzGRphttps://youtu.be/ZcF12scLkhs?si=lD28R93JCeVF2WCGhttps://youtu.be/OUVGbEy2Dqs?si=U_f-TUz4_04wZTIi
مصادر خارجية

تطبيقات قواعد البيانات

Database Applications

وصف المقرر:

يركز هذا المقرر على دراسة تصميم وتنفيذ وإدارة قواعد البيانات باستخدام أنظمة إدارة قواعد البيانات (DBMS) الحديثة، مع التركيز على التطبيقات العملية في بيئات العمل المختلفة. يتناول المقرر كيفية تصميم الجداول، وإنشاء العلاقات بين البيانات، وكتابة الاستعلامات باستخدام لغة SQL، بالإضافة إلى بناء واجهات وتطبيقات متكاملة تعتمد على قواعد البيانات. كما يناقش المقرر الاعتبارات الأمنية، ونسخ البيانات الاحتياطية، وإدارة الصلاحيات، وأفضل الممارسات في التعامل مع البيانات.

أهداف المقرر:

• تعريف الطلبة بمفاهيم قواعد البيانات وأهميتها في النظم المعلوماتية.

• تمكين الطلبة من تصميم وتنفيذ قواعد بيانات عملية.

• تدريب الطلبة على كتابة الاستعلامات بلغة SQL ومعالجة البيانات.

• توضيح طرق دمج قواعد البيانات مع التطبيقات البرمجية.

• إكساب الطلبة مهارات إدارة وصيانة قواعد البيانات وضمان أمنها.

المخرجات المتوقعة:

• القدرة على تحليل احتياجات المستخدم وتصميم قواعد بيانات مناسبة.

• إنشاء وتنفيذ استعلامات SQL متقدمة.

• دمج قواعد البيانات مع تطبيقات برمجية عملية.

• فهم آليات النسخ الاحتياطي واستعادة البيانات.

• تطبيق معايير الأمان في إدارة قواعد البيانات.

؟

PDF Title
Download
Download
Download

مصادر خارجية

أساسيات حوسبة اللغات

Fundamentals of Language Computing

وصف المقرر:

يهدف هذا المقرر إلى تعريف الطلبة بالمفاهيم الأساسية في حوسبة اللغات، مع التركيز على التقنيات والأدوات المستخدمة في معالجة اللغة الطبيعية (NLP) باستخدام الحاسوب. يتناول المقرر البنية اللغوية للنصوص (المستويات الصوتية والصرفية والنحوية والدلالية)، وخوارزميات تحليل النصوص، وتقنيات الترميز، وتحليل الترددات، وبناء القواميس والمعاجم الحاسوبية. كما يشمل المقرر التعريف بالتطبيقات العملية مثل الترجمة الآلية، التعرف على الكلام، تحليل المشاعر، واستخراج المعلومات.

أهداف المقرر:

• تزويد الطلبة بالمفاهيم الأساسية في حوسبة ومعالجة اللغات.

• التعرف على البنية اللغوية وكيفية تمثيلها في بيئة رقمية.

• تدريب الطلبة على استخدام أدوات وتقنيات معالجة اللغة الطبيعية.

• إكساب الطلبة مهارات تحليل النصوص آليًا ومعالجة البيانات اللغوية.

• استعراض أهم التطبيقات الحديثة في مجال حوسبة اللغات.

المخرجات المتوقعة:

• فهم أساسيات تمثيل ومعالجة النصوص بالحاسوب.

• تطبيق تقنيات أساسية في تحليل اللغة ومعالجتها.

• القدرة على استخدام أدوات برمجية لمعالجة النصوص.

• التعرف على التطبيقات العملية في مجال الذكاء الاصطناعي اللغوي.

• إعداد مشاريع أولية في حوسبة اللغات.

PDF Title
Download
Download
Download


مصادر خارجية

البيانات الضخمة

Big Data

وصف المقرر:

يهدف هذا المقرر إلى تعريف الطلبة بمفهوم البيانات الضخمة، وخصائصها المميزة (الحجم، السرعة، التنوع، الموثوقية، والقيمة)، بالإضافة إلى الأدوات والتقنيات المستخدمة في تخزينها ومعالجتها وتحليلها. يتناول المقرر البنية التحتية اللازمة للتعامل مع البيانات الضخمة مثل الحوسبة السحابية، ونظم قواعد البيانات الموزعة، وإطارات العمل الشهيرة مثل Hadoop و Spark. كما يشمل دراسة تطبيقات البيانات الضخمة في مجالات الأعمال، الصحة، الأمن السيبراني، والذكاء الاصطناعي.

أهداف المقرر:

• تعريف الطلبة بمفهوم وأهمية البيانات الضخمة في العصر الرقمي.

• التعرف على خصائص البيانات الضخمة وتحديات إدارتها.

• إكساب الطلبة مهارات استخدام الأدوات والتقنيات المتقدمة في معالجة البيانات.

• فهم دور البيانات الضخمة في دعم اتخاذ القرار والتحليلات التنبؤية.

• تطبيق تقنيات التحليل على بيانات ضخمة في سيناريوهات عملية.

المخرجات المتوقعة:

• القدرة على توصيف خصائص البيانات الضخمة والتحديات المرتبطة بها.

• استخدام أدوات تحليل ومعالجة البيانات الضخمة بكفاءة.

• تصميم حلول تعتمد على البيانات الضخمة لدعم القرارات.

• التعرف على أمثلة عملية وتطبيقات حقيقية في مجالات متنوعة.

• إعداد مشاريع تعتمد على معالجة وتحليل بيانات واسعة النطاق.

PDF Title
Download
Download
Download
Download


مصادر خارجية

تحليل الشبكات الاجتماعية

Social Network Analysis

وصف المقرر:
يركز هذا المقرر على دراسة البنية والخصائص الديناميكية للشبكات الاجتماعية من منظور علم البيانات والإحصاء وعلوم الحاسوب. يتناول المقرر كيفية جمع البيانات من الشبكات الاجتماعية، وتمثيلها باستخدام الرسوم البيانية (Graphs)، وتحليل الروابط والأنماط والتفاعلات بين الأفراد أو الكيانات. كما يستعرض أدوات وأساليب تحليل الشبكات الاجتماعية لاستخراج المعلومات، تحديد المؤثرين، قياس المركزية، واكتشاف المجتمعات، إضافةً إلى التطبيقات العملية في مجالات التسويق، والأمن السيبراني، والعلوم الاجتماعية.

الأهداف التعليمية:

1. فهم المفاهيم الأساسية للنظرية الشبكية وبنية الشبكات.

2. استخدام النماذج الرياضية والإحصائية لتحليل الشبكات الاجتماعية.

3. تطبيق خوارزميات اكتشاف المجتمعات وتحديد المؤثرين.

4. جمع ومعالجة البيانات من منصات التواصل الاجتماعي.

5. توظيف نتائج التحليل في مجالات الأعمال، والأمن، والبحث العلمي.

الموضوعات الرئيسية:

• مقدمة في تحليل الشبكات الاجتماعية.

• تمثيل البيانات الشبكية باستخدام الرسوم البيانية.

• مقاييس المركزية والتأثير.

• اكتشاف المجتمعات في الشبكات.

• تحليل الشبكات الموجهة وغير الموجهة.

• تطبيقات في التسويق الرقمي وتحليل الرأي العام.

• استخدام أدوات مثل Gephi وNodeXL وNetworkX.

.

PDF Title
Download
Download
Download


مصادر خارجية

إدارة قواعد البيانات العملاقة

Large-Scale Database Management

وصف المقرر:
يركز هذا المقرر على دراسة المفاهيم والتقنيات المتقدمة اللازمة لتصميم، وإدارة، وتحسين أداء قواعد البيانات العملاقة التي تخزن كميات ضخمة من البيانات وتخدم أعدادًا كبيرة من المستخدمين في بيئات معقدة. يتناول المقرر استراتيجيات إدارة البيانات الموزعة، وتقنيات الفهرسة المتقدمة، وتحسين الاستعلامات، وضمان التوافر العالي (High Availability) واستمرارية العمل، بالإضافة إلى أساليب النسخ الاحتياطي واستعادة البيانات. كما يتم استعراض حلول إدارة البيانات في بيئات الحوسبة السحابية وأنظمة قواعد البيانات الموجهة نحو الأداء العالي.

الأهداف التعليمية:

1. فهم التحديات التقنية في إدارة قواعد البيانات العملاقة.

2. تطبيق تقنيات تحسين الأداء والفهرسة المتقدمة.

3. تصميم حلول قواعد بيانات قابلة للتوسع ومعتمدة على السحابة.

4. إدارة البيانات الموزعة وضمان سلامتها وأمنها.

5. تحليل الأداء ووضع خطط للصيانة والنسخ الاحتياطي.

الموضوعات الرئيسية:

• مفاهيم قواعد البيانات العملاقة.

• تقنيات الفهرسة وتحسين الاستعلامات.

• إدارة البيانات الموزعة (Distributed Databases).

• التوافر العالي واستمرارية العمل.

• النسخ الاحتياطي واستعادة البيانات.

• إدارة قواعد البيانات في الحوسبة السحابية.

• أمن البيانات العملاقة.

PDF Title
Download
PDF Title
Download
Download


مصادر خارجية

التنقيب عن البيانات

Data Mining

وصف المقرر:

يركز هذا المقرر على دراسة تقنيات واستخدامات التنقيب عن البيانات لاستخراج الأنماط والمعارف المفيدة من مجموعات البيانات الكبيرة والمعقدة. يتناول المقرر خوارزميات التعلم الآلي، وتقنيات التصنيف، والتجميع، واكتشاف القواعد الترابطية، وتحليل الانحدار. كما يشمل المقرر تطبيقات التنقيب في مجالات متنوعة مثل الأعمال، الصحة، التسويق، والأمن، مع التركيز على استخدام أدوات برمجية عملية.

أهداف المقرر:

• تعريف الطلبة بمفاهيم التنقيب عن البيانات وأهميته.

• فهم الخوارزميات الأساسية للتنقيب عن البيانات وكيفية تطبيقها.

• تطوير مهارات تحليل البيانات الكبيرة واستخلاص الأنماط.

• التعرف على استخدامات التنقيب في مجالات مختلفة.

• تدريب الطلبة على استخدام أدوات التنقيب عن البيانات.

المخرجات المتوقعة:

• القدرة على اختيار وتطبيق خوارزميات التنقيب المناسبة لمشكلات مختلفة.

• تحليل البيانات واستخلاص أنماط ذات دلالة.

• استخدام برامج وأدوات التنقيب عن البيانات بفعالية.

• تقديم تقارير تحليلية واضحة ومبنية على نتائج التنقيب.

• فهم التحديات والاعتبارات الأخلاقية في التنقيب عن البيانات.

PDF Title
Download
Download
Download
Download


مصادر خارجية

إنترنت الأشياء – الجزء الأول

Internet of Things – Part 1

وصف المقرر:
يقدّم هذا المقرر مدخلًا أساسيًا إلى مفهوم إنترنت الأشياء (IoT) من حيث تعريفه، بنيته، والتقنيات التي يقوم عليها. يتناول المقرر كيفية ربط الأجهزة الذكية عبر الشبكات، وجمع البيانات من الحساسات، ومعالجتها ونقلها باستخدام بروتوكولات الاتصال المختلفة. كما يستعرض التطبيقات المتنوعة لإنترنت الأشياء في مجالات مثل المنازل الذكية، الرعاية الصحية، المدن الذكية، والصناعة 4.0، مع التركيز على الجوانب الأمنية والتحديات المستقبلية.

الأهداف التعليمية:

1. تعريف الطالب بمفهوم إنترنت الأشياء ومكوناته الأساسية.

2. فهم البنية التحتية وتقنيات الاتصال المستخدمة في IoT.

3. التعرف على أنواع الحساسات والمتحكمات الدقيقة.

4. دراسة تطبيقات عملية لإنترنت الأشياء في الحياة اليومية والصناعة.

5. تحليل القضايا الأمنية والتحديات المرتبطة بالانتشار الواسع لـ IoT.

الموضوعات الرئيسية:

• مقدمة في إنترنت الأشياء: التعريف والتطور التاريخي.

• المكونات الأساسية: الأجهزة، الحساسات، المتحكمات، الشبكات.

• بروتوكولات الاتصال (Wi-Fi، Bluetooth، Zigbee، LoRa).

• معالجة البيانات وتخزينها في بيئات الحوسبة السحابية.

• تطبيقات عملية في مجالات متعددة.

• مقدمة عن أمن إنترنت الأشياء.

PDF Title
Download
Download
Download

مصادر خارجية

أمن معلومات البيانات

Data Information Security

وصف المقرر:

يركز هذا المقرر على المفاهيم والتقنيات الأساسية لضمان سرية، سلامة، وتوافر بيانات المؤسسات والأنظمة. يتناول المقرر استراتيجيات حماية البيانات من التهديدات الداخلية والخارجية، واستخدام تقنيات التشفير، إدارة الهوية والصلاحيات، وأنظمة كشف ومنع الاختراقات. كما يناقش الممارسات الفضلى لإدارة أمن البيانات، مع تسليط الضوء على الأطر القانونية والأخلاقية المتعلقة بحماية المعلومات.

أهداف المقرر:

• فهم أساسيات أمن المعلومات والبيانات.

• التعرف على أنواع التهديدات والهجمات السيبرانية.

• تعلم تقنيات التشفير والحماية المختلفة.

• تطبيق استراتيجيات إدارة الهوية والصلاحيات.

• تعزيز الوعي بالقوانين والمعايير الأخلاقية لأمن البيانات.

المخرجات المتوقعة:

• القدرة على تقييم المخاطر الأمنية للبيانات.

• استخدام تقنيات التشفير لضمان سرية البيانات.

• إدارة صلاحيات الوصول والتحكم بالبيانات بفعالية.

• التعرف على كيفية التعامل مع الحوادث الأمنية والاستجابة لها.

• الالتزام بمعايير الأخلاقيات والقوانين الخاصة بأمن المعلومات.

PDF Title
Download
Download
Download


مصادر خارجية

أنظمة التوصية

Recommender Systems

وصف المقرر:

يركز هذا المقرر على دراسة المبادئ والتقنيات المستخدمة في تصميم وتطوير أنظمة التوصية التي تساعد المستخدمين على اتخاذ قرارات أفضل من خلال تقديم اقتراحات مخصصة. يتناول المقرر خوارزميات التوصية المختلفة مثل التصفية التعاونية (Collaborative Filtering)، والتصفية القائمة على المحتوى (Content-Based Filtering)، والنماذج الهجينة. كما يشمل تحليل البيانات، تقييم أداء الأنظمة، وقضايا الخصوصية والأخلاقيات في أنظمة التوصية.

أهداف المقرر:

• فهم أساسيات أنظمة التوصية وأنواعها المختلفة.

• التعرف على خوارزميات التصفية التعاونية والتصفية القائمة على المحتوى.

• تصميم وتطوير نموذج توصية بسيط باستخدام تقنيات مختلفة.

• تقييم وتحسين أداء أنظمة التوصية.

• مناقشة القضايا الأخلاقية المتعلقة بالخصوصية في أنظمة التوصية.

المخرجات المتوقعة:

• القدرة على تحليل بيانات المستخدمين لبناء أنظمة توصية.

• تطوير وتنفيذ خوارزميات توصية متنوعة.

• تقييم دقة وكفاءة أنظمة التوصية باستخدام مقاييس مختلفة.

• فهم أهمية حماية خصوصية المستخدمين في أنظمة التوصية.

• تطبيق المفاهيم النظرية في مشاريع عملية.

PDF Title
Download
Download
Download


مصادر خارجية

إنترنت الأشياء – الجزء الثاني

Internet of Things – Part 2

وصف المقرر:
يُعد هذا المقرر امتدادًا لمقرر "إنترنت الأشياء – الجزء الأول"، حيث يركز على الجوانب المتقدمة والتطبيقات العملية للمفاهيم التي تم تعلمها سابقًا. يتناول تصميم وتنفيذ مشاريع إنترنت الأشياء باستخدام منصات وأدوات تطوير متخصصة، مع دمج تقنيات تحليل البيانات، الذكاء الاصطناعي، والحوسبة السحابية. كما يسلط الضوء على منهجيات تأمين أنظمة إنترنت الأشياء ومواجهة التهديدات السيبرانية، إضافةً إلى دراسة حالات واقعية لمشاريع في مجالات مختلفة.

الأهداف التعليمية:

1. تمكين الطالب من تصميم وتنفيذ مشاريع إنترنت الأشياء المتكاملة.

2. دمج تقنيات الذكاء الاصطناعي ومعالجة البيانات الضخمة في أنظمة IoT.

3. تطبيق بروتوكولات الأمان وحماية البيانات في بيئة إنترنت الأشياء.

4. تحليل ودراسة حالات عملية لمشاريع واقعية.

5. تطوير مهارات إدارة ونشر أنظمة IoT على نطاق واسع.

الموضوعات الرئيسية:

• تطوير تطبيقات إنترنت الأشياء باستخدام منصات مثل Arduino وRaspberry Pi.

• التكامل مع الحوسبة السحابية (AWS IoT، Azure IoT، Google Cloud IoT).

• تحليل البيانات الضخمة في بيئة إنترنت الأشياء.

• دمج تقنيات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي.

• أمن وحماية أنظمة IoT من الهجمات السيبرانية.

• دراسة حالات واقعية لمشاريع ناجحة.

• استراتيجيات النشر وإدارة أنظمة IoT على نطاق واسع.

PDF Title
Download
Download
Download


مصادر خارجية