محلل البيانات المعتمد (C-DA) - Certified Data Analysis
نشر 27 يوليو 2024المدة الزمنية
#
* تفاصيل جهة الاعتماد ورقم الاعتماد .
التخصصات
تقنية المعلوماتالفئات الفرعية
قواعد البياناتتفاصيل البرنامج التدريبي
CDA ، المعروف أيضًا باسم "محلل البيانات المعتمد" ، هو اختصار للموهبة الحاصلة على مؤهل وظيفي احترافي مرتبط بتحليل البيانات لجميع الصناعات في ظل اتجاه العصر ، والبيانات الضخمة والذكاء الاصطناعي. منذ عام 2013 ، يتم توزيع حاملي شهادات CDA في جميع مناحي الحياة في جميع أنحاء العالم ، بما في ذلك Fortune Global 500 ، وحيدات العلم والتكنولوجيا من الدرجة الأولى ، والمؤسسات المالية الكبيرة ، والشركات المملوكة للدولة والمؤسسات العامة والأجهزة الإدارية الحكومية ، وما إلى ذلك. يلتزم فريق "محلل البيانات المعتمد CDA" بأخلاقيات المهنة CDA ومدونة قواعد السلوك ويؤدي المهارات المهنية في علم البيانات. لقد أصبح القوة الأساسية للعلم والتكنولوجيا سريع التطور.
أهداف البرنامج التدريبي
برنامج تدريبي مثل محلل البيانات المعتمد يهدف إلى تزويد المشاركين بالمهارات والمعرفة اللازمة لتحليل البيانات بشكل فعال واحترافي. من بين أهداف هذا البرنامج:
- تعلم أساسيات تحليل البيانات: فهم الأساسيات والمفاهيم الرئيسية في تحليل البيانات، بما في ذلك الإحصاءات الأساسية وأساليب الاستكشاف والتحليل.
- استخدام أدوات التحليل: تعلم استخدام الأدوات الحديثة والبرمجيات المختلفة المستخدمة في تحليل البيانات مثل Python، R، أو برامج مخصصة أخرى.
- التعرف على تقنيات التحليل: فهم مختلف تقنيات وأساليب تحليل البيانات مثل التحليل التنبؤي، وتحليل الانحدار، والتجميع، وتقنيات التصنيف.
- تطبيق الحلول العملية: القدرة على تطبيق المفاهيم والتقنيات المكتسبة على مجموعة متنوعة من البيانات الحقيقية وحل المشاكل العملية.
- فهم البيانات الكبيرة (Big Data): التعرف على كيفية التعامل مع حجم كبير من البيانات وتحليلها باستخدام أدوات وتقنيات متقدمة.
- التواصل الفعال وتقديم النتائج: تطوير مهارات الاتصال لعرض النتائج والاستنتاجات بشكل واضح وفعّال للفرق غير التقنية.
- الامتحان والاعتماد: إعداد المشاركين لاجتياز الامتحانات والحصول على شهادة معتمدة تثبت كفاءتهم في مجال تحليل البيانات.
محتوى البرنامج التدريبي
محاور الدورة تشمل:
- مفاهيم أساسية في تحليل البيانات وأهميتها.
- الإحصاءات الأساسية والاحتمالات.
- استخدام برمجيات مثل Python أو R لتحليل البيانات.
- استكشاف وتحليل البيانات باستخدام أدوات مثل Pandas و NumPy.
- تقنيات تحليل البيانات.
- استخدام أدوات البصر البياني مثل Tableau أو Power BI.
- إعداد التقارير وعرض البيانات بصورة بصرية فعالة.
- مهارات الاتصال وتقديم النتائج لفرق العمل غير التقنية.
- كيفية تقديم توصيات استراتيجية استنادًا إلى البيانات.
