نظرة عامة
مقدمة
يجمع بكالوريوس العلوم في علم البيانات بين دراسة علوم البيانات والتعلم الآلي والإحصاء والرياضيات - مع التركيز على تطبيقاتها الواقعية وتأثيرها على الاقتصاد والمجتمع.
يتميز البرنامج بتركيز رياضي قوي. ستتعرف على خصائص البيانات، وكيفية استخلاص الرؤى من البيانات، وكيفية الإبلاغ عن النتائج. مع تقدمك، ستبني فهمك لتقنيات تحليل البيانات الكلاسيكية والحديثة، والنمذجة، والتعلم الآلي الإحصائي، والذكاء الاصطناعي. ستتعلم كيفية تنفيذ مهام سير العمل النموذجية في تحليلات البيانات، وإجراء استنتاجات بناءً على البيانات الإحصائية، وستصبح بارعًا في برمجة الكمبيوتر لعلوم البيانات.
يتزايد الطلب على علماء البيانات في القطاعين الخاص والعام. بحلول وقت التخرج، ستكون لديك كل المهارات العملية والمعرفة النظرية للتقدم إلى مهنة في مجالات مثل الخدمات المصرفية والمالية والرعاية الصحية.
قراءات أولية
- J.Zelle، برمجة بايثون: مقدمة لعلوم الكمبيوتر، الإصدار الثالث، فرانكلين، بيدل وشركاه، 2016
- م. لوتز، تعلم لغة بايثون، الإصدار الخامس، O’Reilly Media، 2013
- R. راماكريشنان وجي. جيرهكي، أنظمة إدارة قواعد البيانات، ماكجرو هيل، 2002
- J. هيلرستين وإم.ستونبراكر، قراءات في أنظمة قواعد البيانات، الطبعة الرابعة، 2005
- د. ماكيني، بايثون لتحليل البيانات، الإصدار الثاني، أورايلي 2017
- H. ويكهام، Ggplot2: رسومات أنيقة لتحليل البيانات، سبرينغر، 2009
- لارسن آر.جي. و م. ماركس (2013) مقدمة في الإحصاء الرياضي وتطبيقاته (الطبعة الخامسة)، بيرسون (الإصدارات السابقة مقبولة أيضًا)
- أ. C. Muller وS. Guido، مقدمة إلى التعلم الآلي باستخدام Python، O’Reilly، 2016
- أ. جيرون، التدريب العملي على التعلم الآلي باستخدام Scikit-Learn وTensorFlow، O'Reilly، 2017
- M. وولدريدج، مقدمة إلى أنظمة MultiAgent، الإصدار الثاني، وايلي، 2009
- L. دينغ ود. يو، التعلم العميق: الأساليب والتطبيقات، Now Publishers Inc، 2014
- F. شوليه، التعلم العميق باستخدام بايثون، مانينغ، 2018
- أ. جيرون، التدريب العملي على التعلم الآلي باستخدام Scikit-Learn وTensorflow، أورايلي، 2017