الرؤية والرسالة
الرؤية
أن يصبح القطاع وجهةً رائدةً للجيل الرقمي في تعليم الهندسة والتكنولوجيا والعلوم الطبيعية، حيث يصمّم الطلاب حلولاً ذكيةً لتحديات العصر عبر استخدام الأدوات الرقمية، مع تعزيز روح المبادرة والتعاون عبر منصات عالمية لبناء خريجين قادرين على قيادة الثورة الصناعية الخامسة بوعيٍ مجتمعيٍ وإبداعٍ تنافسي على المستويين المحلي والعالمي.
الرسالة
يقدّم القطاع برامج متطوّرة تدمج بين أصول التخصصات التقليدية والتكنولوجيات والتقنيات الناشئة، مع تصميم مسارات تعليمية مرنة تتناسب مع اهتمامات الطلاب، تعتمد على التعلّم القائم على المشروعات والتحديات لتعزيز العمل الجماعي وربط الطلاب بشركات رائدة. ونشجّع الطلاب على تحويل أفكارهم إلى نماذج أوّلية رقمية عبر ورش عمل تفاعلية ومنصات تواصل عالمية، مع التركيز على أخلاقيات التكنولوجيا والمسؤولية المجتمعية.
البرامج الأكاديمية
علوم البيانات والتحليلات
يعتمد العالم الحديث على كمية هائلة من البيانات — من الهواتف الذكية إلى المنازل الذكية. علوم البيانات هو المجال الذي يستغلّ البيانات لاستخلاص الرؤى وحلّ مشاكل العالم الحقيقي ودفع الابتكار. يوفّر هذا البرنامج للطلاب أساساً في التخصصات الأساسية لعلوم الحاسب والإحصاء والرياضيات ذات الصلة بتحليل ومعالجة مجموعات البيانات الكبيرة والمعقّدة، ويتجاوز التحليل الإحصائي التقليدي ليتناول دورة حياة البيانات الكاملة — من التحديد والاكتساب والتنظيف، إلى التخزين والنمذجة والتصوّر واتخاذ القرارات المستندة إلى البيانات.
الجدارات
فهم متعمّق للمفاهيم والمبادئ الأساسية في مجالات علم الحاسب والإحصاء والرياضيات ذات الصلة بعلوم البيانات
الإلمام بمجموعة متنوّعة من الأساليب والتقنيات الإحصائية والرياضية المستخدمة في تحليل البيانات
فهم القضايا الأخلاقية والاجتماعية المتعلقة بجمع البيانات واستخدامها وتحليلها، بما في ذلك الخصوصية والمساءلة
القدرة على تحديد المشكلات المتعلقة بالبيانات وصياغتها وتطوير حلول فعّالة ومبتكرة
توصيل نتائج التحليل والرؤى المستخلصة بوضوح للجمهور المتخصص وغير المتخصص
تطبيق الأساليب الإحصائية والرياضية مع خوارزميات تعلّم الآلة لتحليل مجموعات البيانات المعقّدة
القدرة على العمل بفعالية ضمن فريق
مواصفات الخريج
- جمع وتحليل وتفسير الأدلة التجريبية وتوصيل المشكلات بفعالية كتابياً وشفهياً.
- استخدام التقنيات الرئيسية في علوم البيانات والتحليلات والتحليل الإحصائي، بما في ذلك التنقيب عن البيانات وتعلّم الآلة وتقنيات التصوّر والنمذجة التنبؤية.
- تطبيق التقنيات القياسية للرياضيات والاحتمالات والإحصاء لمعالجة المشكلات العملية.
- تحليل مجموعات البيانات المعقّدة بدقة في مجالات متنوّعة وتوصيل الرؤى بوضوح للمعنيين التقنيين وغير التقنيين.
- تطبيق تقنيات النمذجة المناسبة لإجراء تحليلات كمّية لمجموعات بيانات كبيرة ومعقّدة.
- استخدام لغات البرمجة وحزم البرمجيات لحلّ مشكلات علوم البيانات.
- تلخيص وتوصيل نتائج ورؤى علوم البيانات بفعالية للجمهور المتخصص وغير المتخصص.
- تطبيق معايير عالية من السلوك الأخلاقي وصياغة أفضل الممارسات للعمل الأخلاقي في الممارسة المهنية.
فرص العمل المستقبلية
عالِم بيانات
Data Scientistتحليل بيانات ضخمة، بناء نماذج تنبؤية، واستخدام التعلّم الآلي.
محلل بيانات
Data Analystاستخلاص تقارير تحليلية لدعم القرارات بناءً على البيانات المتاحة.
مهندس بيانات
Data Engineerتصميم وبناء أنظمة إدارة ومعالجة البيانات الضخمة.
محلل ذكاء الأعمال
BI Analystاستخدام أدوات تحليل الأعمال لاستخراج رؤى تشغيلية.
مهندس تعلّم آلي
Machine Learning Engineerبناء وتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي والتعلّم الآلي لتوقّع الأحداث أو تصنيف البيانات.
مهندس ذكاء اصطناعي
AI Engineerتصميم وتطوير حلول تعتمد على الذكاء الاصطناعي.
محلل بيانات تسويقية
Marketing Data Analystتحليل سلوك العملاء والحملات الإعلانية والتسويق الرقمي.
محلل أمن سيبراني مبني على البيانات
Cybersecurity Analystاستخدام البيانات للكشف المبكر عن التهديدات وتحليل الهجمات السيبرانية.
محلل كمّي للبيانات
Quantitative Analyst (Quant)بناء نماذج رياضية وإحصائية لتحليل البيانات المالية واتخاذ قرارات استثمارية معقّدة.
مهندس بنية بيانات
Data Architectتصميم وبناء وصيانة البنى التحتية لأنظمة إدارة البيانات ونقلها وتخزينها.
أهداف التنمية المستدامة
التعليم الجيد
العمل اللائق ونمو الاقتصاد
الصناعة والابتكار والبنية التحتية
مدن ومجتمعات مستدامة
الاستهلاك والإنتاج المسؤول
عقد الشراكات لتحقيق الأهداف
علوم الحاسوب والذكاء الاصطناعي
يتضمّن برنامج بكالوريوس علوم الحاسوب والذكاء الاصطناعي تغطيةً شاملةً لجميع مواضيع علوم الحاسب الرئيسية، بالإضافة إلى وحداتٍ متخصصة في الذكاء الاصطناعي. يُهيّئ هذا البرنامج الخريجين ليكونوا مساهمين فاعلين في مجال علوم الحاسب والذكاء الاصطناعي، قادرين على مواجهة التحديات المعقّدة ودفع عجلة الابتكار التكنولوجي. ومن خلال الجمع بين المعرفة النظرية والمهارات العملية والاعتبارات الأخلاقية، يكون الخريجون مؤهّلين تأهيلاً عالياً للمساهمة في تطوير الذكاء الاصطناعي وتطبيقاته في مختلف المجالات.
الجدارات
وصف وشرح الحقائق والمفاهيم والنظريات والأساليب الرياضية الأساسية المتعلقة بالحوسبة ومعدّاتها واتصالات الحاسب
فهم الخوارزميات الأساسية وتعقيدها وهياكل البيانات المناسبة لحلّ المشكلات الحاسوبية بفعالية
معرفة بنية ووظيفة معمارية الحاسب وأنظمة التشغيل
تصميم وتنفيذ وتقييم خوارزميات تعلّم الآلة وتقنيات الذكاء الاصطناعي (كالتعلّم العميق والتعلّم المعزّز)
إتقان تقنيات معالجة وتحليل بيانات اللغة البشرية، وتطوير تطبيقات تفسّر المعلومات البصرية كالروبوتات والمركبات ذاتية القيادة وتحليل الصور الطبية
إجادة لغات برمجة متعدّدة ومبادئ هندسة البرمجيات، ومهارات تصميم قواعد البيانات ونمذجتها والاستعلام عنها
فهم الآثار الأخلاقية للذكاء الاصطناعي والتكنولوجيا، بما في ذلك الخصوصية والتحيّز والشفافية والمساءلة
العمل بفعالية في فرق متعدّدة التخصصات والمساهمة في المشاريع الجماعية وحلّ المشكلات التعاوني
مواصفات الخريج
فهم مبادئ علوم الحاسب
فهم متين للخوارزميات وهياكل البيانات وهندسة الحاسوب ومنهجيات هندسة البرمجيات.
إجادة البرمجة
القدرة على كتابة واختبار وصيانة الشيفرة البرمجية بلغات برمجة متعدّدة.
خبرة في تقنيات الذكاء الاصطناعي
معرفة بتعلّم الآلة ومعالجة اللغات الطبيعية والرؤية الحاسوبية وغيرها من المجالات.
التفكير التحليلي
التعامل مع المشكلات المعقّدة بطريقة منهجية وتطوير حلول فعّالة باستخدام الأساليب الحاسوبية.
حلّ المشكلات الإبداعي
التفكير الإبداعي والابتكار، وتطبيق المعرفة النظرية على تحديات العالم الحقيقي.
الوعي الأخلاقي
فهم الآثار الأخلاقية للتكنولوجيا والذكاء الاصطناعي، بما في ذلك الخصوصية والتحيّز والتأثير المجتمعي.
مهارات التواصل والتعاون
إجادة العمل التعاوني في فرق، وتقدير وجهات النظر المتنوّعة، والمساهمة في تحقيق أهداف المجموعة.
فرص العمل المستقبلية
مهندس برمجيات
Software Engineerتطوير تطبيقات سطح المكتب والويب والموبايل.
مطوّر ذكاء اصطناعي
AI Developerبناء أنظمة ذكية قادرة على التعلّم واتخاذ القرارات.
مهندس تعلّم آلي
Machine Learning Engineerتصميم وتطوير نماذج تعلّم آلي للمهام التنبؤية أو التصنيفية.
مهندس رؤية حاسوبية
Computer Vision Engineerتطبيقات التعرّف على الصور والوجوه، والسيارات ذاتية القيادة، وتحليل الفيديو.
مهندس روبوتات
Robotics Engineerتصميم وتطوير أنظمة روبوتية تعتمد على الذكاء الاصطناعي.
مطوّر نظم ذكية
Smart Systems Developerتصميم تطبيقات في المدن الذكية والمنازل الذكية والمساعدات الذكية.
باحث أو محلل ذكاء اصطناعي
AI Researcher / Analystتطوير خوارزميات جديدة أو تقييم فعالية الأنظمة الذكية.
مهندس معالجة اللغات الطبيعية
NLP Engineerتطوير تطبيقات مثل الترجمة الآلية والمساعدات الرقمية وتحليل النصوص.
مهندس أو عالِم بيانات
Data Engineer / Scientistخصوصاً في تطبيقات الذكاء الاصطناعي التي تعتمد على البيانات.
أخصائي أمن سيبراني بالذكاء الاصطناعي
AI-Powered Cybersecurityتحليل سلوك الشبكة وتوقّع الهجمات باستخدام أنظمة ذكية.
مهندس أنظمة ذاتية
Autonomous Systems Engineerتصميم أنظمة ذكية قادرة على العمل بشكل مستقل كالروبوتات والطائرات المسيّرة.
مطوّر إنترنت الأشياء والأنظمة الذكية
IoT & Smart Systemsدمج الذكاء الاصطناعي مع الأجهزة الذكية لإنشاء بيئات متصلة وذكية.
أهداف التنمية المستدامة
الصحة الجيدة والرفاه
التعليم الجيد
طاقة نظيفة وبأسعار معقولة
العمل اللائق ونمو الاقتصاد
مدن ومجتمعات مستدامة
العمل المناخي
المصروفات الدراسية
للاستفسار عن نظام السداد والأقساط وأي رسوم أخرى، يُرجى التواصل مع إدارة شئون الطلاب بالجامعة.
الأسئلة الأكثر شيوعاً
- أن يكون المتقدّم حاصلاً على الثانوية العامة المصرية (علمي علوم — علمي رياضة) أو ما يعادلها من الشهادات العربية والأجنبية المعترف بها من المجلس الأعلى للجامعات المصرية، وذلك طبقاً لما يقرّره المجلس الأعلى للجامعات الأهلية والخاصة.
- الالتزام بالحد الأدنى للمجموع الذي يحدّده المجلس الأعلى للجامعات للقبول في سنة الحصول على شهادة الثانوية العامة أو ما يعادلها.
- تُقبل الطلاب الوافدون الحاصلون على شهادة تعادل شهادة الثانوية العامة المصرية (علمي علوم — علمي رياضة) ومعترف بها من المجلس الأعلى للجامعات المصرية.
- اجتياز امتحان تحديد المستوى (تكنولوجيا المعلومات واللغة الإنجليزية).
- أن يجتاز طلاب علمي علوم ما يعادل مقرر رياضة ٢ (الثانوية العامة)، ويجب نجاحهم فيه قبل التخرّج (مقرر رياضة ٠).
- برنامج علوم الحاسب والذكاء الاصطناعي
- برنامج علوم البيانات والتحليلات
- يقدّم البرنامج مناهج دراسية متكاملة تشمل تحليل البيانات، والتعلّم الآلي، وإدارة البيانات الضخمة، والتنقيب عن البيانات، والذكاء الاصطناعي، والنمذجة الإحصائية؛ لتلبية الطلب المتزايد عالمياً على خبراء قادرين على إدارة وتحليل وتفسير مجموعات البيانات الضخمة والمعقّدة بفعالية. ومع اعتماد الصناعات بشكل متزايد على البيانات لدعم اتخاذ القرار وتعزيز الابتكار، يستمر الطلب في الارتفاع على المتخصّصين في هذا المجال، ومن المتوقّع أن يتزايد أكثر مع تسارع التحوّل الرقمي في مختلف القطاعات. ويُعد البرنامج استجابةً لحاجة الدولة والمنطقة المحيطة إلى متخصّصين في تحليل البيانات الضخمة والذكاء الاصطناعي، بما يتماشى مع الاتجاهات العالمية.
- يهدف البرنامج إلى تزويد الطلبة بالمعرفة والمهارات اللازمة لفهم ومعالجة البيانات الضخمة، وتحويلها إلى رؤى قابلة للتنفيذ تدعم اتخاذ القرار في مختلف القطاعات. ويجمع بين المفاهيم النظرية والتطبيقات العملية في الإحصاء والبرمجة والتعلّم الآلي وتحليل البيانات الكبيرة المعقّدة ومعالجتها، باستخدام أدوات حديثة وبيئات تطوير. ويغطّي البرنامج موضوعات أساسية تشمل تحليل البيانات الاستكشافي، والنمذجة الإحصائية، وقواعد البيانات، والذكاء الاصطناعي، وأخلاقيات التعامل مع البيانات. كما يركّز على ربط المعرفة التقنية بالتطبيق العملي من خلال مشروعات واقعية وتطبيقات في مجالات متعدّدة مثل الصحة والأعمال والتكنولوجيا، ويتناول دورة الحياة الكاملة للبيانات من مواصفاتها وجمعها وتنظيفها، مروراً بإدارتها وتحليلها، وصولاً إلى استخدامها في اتخاذ القرارات ووضع السياسات.
- يهيّئ البرنامج خرّيجيه لسوق عمل متطوّر يشهد طلباً متزايداً على المتخصّصين في تحليل البيانات وعلومها، سواء في القطاع الحكومي أو الخاص. كما يوفّر أساساً قوياً للباحثين والمهتمّين بالدراسات العليا في هذا المجال الواعد.
ملاحظة: مقررات المستوى الأول والثاني موحّدة على جميع طلبة الكلية. ومن أمثلة مقررات البرنامج: Data Analytics — Data Science.
- عالِم بيانات (Data Scientist): تحليل بيانات ضخمة، وبناء نماذج تنبّؤية، واستخدام التعلّم الآلي.
- محلّل بيانات (Data Analyst): استخلاص تقارير تحليلية لدعم القرارات بناءً على البيانات المتاحة.
- مهندس بيانات (Data Engineer): تصميم وبناء أنظمة إدارة ومعالجة البيانات الضخمة.
- محلّل ذكاء الأعمال (BI Analyst): استخدام أدوات تحليل الأعمال لاستخراج رؤى تشغيلية.
- مهندس تعلّم آلي (Machine Learning Engineer): بناء وتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي والتعلّم الآلي التي تعتمد على خوارزميات التعلّم الآلي لتوقّع الأحداث أو تصنيف البيانات.
- مهندس ذكاء اصطناعي (AI Engineer): تصميم وتطوير حلول تعتمد على الذكاء الاصطناعي.
- محلّل بيانات تسويقية (Marketing Data Analyst): تحليل سلوك العملاء والحملات الإعلانية والتسويق الرقمي.
- محلّل أمن سيبراني مبني على البيانات: استخدام البيانات للكشف المبكر عن التهديدات وتحليل الهجمات السيبرانية.
- محلّل كمّي للبيانات: متخصّص في بناء نماذج رياضية وإحصائية لتحليل البيانات المالية واتخاذ قرارات استثمارية معقّدة.
- مهندس بنية بيانات: مسؤول عن تصميم وبناء وصيانة البنى التحتية لأنظمة إدارة البيانات ونقلها وتخزينها وتحضيرها للتحليل.
- القطاع المالي والمصرفي: تحليل المخاطر، والتنبّؤ بالأسواق، وكشف الاحتيال.
- قطاع الرعاية الصحية والمعلوماتية الطبية: تحليل بيانات المرضى، ودعم اتخاذ القرار الطبي، وإدارة نظم السجلات الصحية.
- قطاع التجارة الإلكترونية: تحليل سلوك المستهلك، وتحسين استراتيجيات التسويق والمبيعات.
- قطاع الاتصالات: تحليل بيانات الشبكات، وتحسين جودة الخدمة، ودراسة سلوك العملاء.
- الهيئات الحكومية والخدمات العامة: تحليل البيانات السكانية، والتخطيط العمراني، ومتابعة الخدمات العامة.
- قطاع الطاقة والمرافق: التنبّؤ بالاستهلاك، وتحسين كفاءة الشبكات.
- قطاع النقل والخدمات اللوجستية: تحليل حركة المرور، وتحسين سلاسل الإمداد، والتنبّؤ بالطلب.
- الإعلام والتسويق الرقمي: تحليل بيانات الجمهور، وقياس فعالية الحملات الإعلانية الرقمية.
- القطاع الحكومي: التحوّل الرقمي، والحوكمة الذكية، ودعم اتخاذ القرار المبني على البيانات.
- التعليم الإلكتروني والتعليم الذكي: تحليل أداء الطلاب، وتطوير محتوى تعليمي مخصّص.
- قطاع التعليم والمؤسسات البحثية: تحليل بيانات الأداء الأكاديمي، وتحسين خطط الدراسة، ودعم اتخاذ القرار الإداري.
- شركات التكنولوجيا والبرمجيات: بناء منصّات ذكاء أعمال، وتطوير أدوات تحليل البيانات، وأنظمة التوصية.
- يهدف البرنامج إلى إعداد كوادر مؤهّلة تمتلك المعرفة والمهارات اللازمة لفهم وتطوير تقنيات الذكاء الاصطناعي وتطبيقاته الحديثة. ويدمج بين الأسس النظرية والتطبيقات العملية في مجالات تعلّم الآلة، والرؤية الحاسوبية، ومعالجة اللغة الطبيعية، والروبوتات، مع التركيز على استخدام أدوات وتقنيات متقدّمة.
- يعتمد البرنامج على مناهج علمية متطوّرة تواكب أحدث الاتجاهات العالمية، مع التركيز على تنمية قدرات التفكير التحليلي والإبداعي وحل المشكلات. كما يشجّع على التعلّم القائم على المشروعات والتطبيقات الواقعية، بما يعزّز جاهزية الطلبة لسوق العمل، ويمنحهم فرصاً للمشاركة في بناء حلول ذكية تخدم المجتمع في مجالات مثل الصحة والتعليم والصناعة والأمن السيبراني.
- يوفّر البرنامج بيئة تعليمية متكاملة تدعم الابتكار والبحث العلمي، بإشراف نخبة من الأكاديميين والمتخصّصين. كما يفتح آفاقاً واسعة أمام خرّيجيه لمتابعة الدراسات العليا، أو العمل في وظائف مستقبلية تشمل مطوّر أنظمة ذكية، ومحلّل بيانات متقدّمة، وباحث في تعلّم الآلة.
- يمثّل البرنامج خياراً مثالياً للطلبة الطموحين الذين يسعون ليكونوا جزءاً من مستقبل التكنولوجيا. ومع تزايد اعتماد المؤسسات على تقنيات الذكاء الاصطناعي والأتمتة الذكية، يشهد العالم طلباً متسارعاً على المتخصّصين في هذه المجالات، ومن المتوقّع أن يستمر هذا الطلب في الارتفاع مع تطوّر تطبيقات الأنظمة الذكية والمدن الذكية والتحوّل الرقمي في مختلف القطاعات الحيوية. ويُعد البرنامج استجابةً مباشرة لحاجة الدولة والمنطقة لخبرات متخصّصة قادرة على تطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي في الصحة والصناعة والخدمات المالية والتعليم، بما يتماشى مع الاستراتيجيات الوطنية ورؤية مصر.
- مهندس برمجيات (Software Engineer): تطوير تطبيقات سطح المكتب والويب والموبايل.
- مطوّر ذكاء اصطناعي (AI Developer): بناء أنظمة ذكية قادرة على التعلّم واتخاذ القرارات.
- مهندس تعلّم آلي (Machine Learning Engineer): تصميم وتطوير نماذج تعلّم آلي للمهام التنبّؤية أو التصنيفية.
- مهندس رؤية حاسوبية (Computer Vision Engineer): تطبيقات التعرّف على الصور والوجوه، والسيارات ذاتية القيادة، وتحليل الفيديو.
- مهندس روبوتات (Robotics Engineer): تصميم وتطوير أنظمة روبوتية تعتمد على الذكاء الاصطناعي.
- مطوّر نظم ذكية (Smart Systems Developer): تصميم تطبيقات في المدن الذكية والمنازل الذكية والمساعدة الذكية.
- باحث أو محلّل في الذكاء الاصطناعي: تطوير خوارزميات جديدة أو تقييم فعالية الأنظمة الذكية.
- مهندس معالجة اللغات الطبيعية (NLP Engineer): تطوير تطبيقات مثل الترجمة الآلية، والمساعدات الرقمية، وتحليل النصوص.
- مهندس بيانات أو عالِم بيانات (Data Engineer / Data Scientist): خصوصاً في تطبيقات الذكاء الاصطناعي التي تعتمد على البيانات.
- أخصائي أمن سيبراني مدعوم بالذكاء الاصطناعي: تحليل سلوك الشبكة وتوقّع الهجمات باستخدام أنظمة ذكية.
- مهندس أنظمة ذاتية: تصميم أنظمة ذكية قادرة على العمل بشكل مستقل في مجالات مثل الروبوتات والطائرات المسيّرة.
- مطوّر أنظمة إنترنت الأشياء (IoT) والأنظمة الذكية: دمج الذكاء الاصطناعي مع الأجهزة الذكية لإنشاء بيئات متّصلة وذكية.
- شركات البرمجيات وتكنولوجيا المعلومات: تطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي والحلول الذكية.
- قطاع السيارات ذاتية القيادة والطيران: تصميم أنظمة مستقلة ذكية للقيادة والتحكّم.
- قطاع الرعاية الصحية والمعلوماتية الطبية: تطوير تطبيقات التشخيص الذكي، وتحليل الصور الطبية، ونظم دعم القرار الطبي.
- قطاع الأمن السيبراني: استخدام الذكاء الاصطناعي لاكتشاف الهجمات الإلكترونية والتنبّؤ بها.
- قطاع الصناعة والتحكّم الذكي: تطبيق أنظمة ذكاء اصطناعي لمراقبة خطوط الإنتاج.
- المؤسسات الحكومية والخدمات العامة: تطبيق الذكاء الاصطناعي في إدارة المدن الذكية والخدمات الإلكترونية.
- المدن الذكية وإنترنت الأشياء (IoT): تصميم نظم مراقبة ذكية، وشبكات مستشعرات، وتحليل بيانات البنية التحتية.
- الصناعات التحويلية والروبوتات: تطوير أنظمة التحكّم الذكية والروبوتات الصناعية.
- الإعلام الرقمي وتحليل المحتوى: أنظمة توليد النصوص الذكية.
- قطاع الأمن والدفاع: الرؤية الحاسوبية، وتحليل البيانات الأمنية، والأنظمة التنبّؤية.
- قطاع التعليم الذكي: تطوير منصّات تعليم تكيّفية تعتمد على الذكاء الاصطناعي.
- قطاع التجزئة والتجارة الإلكترونية: التوصيات الذكية، وروبوتات الدردشة، وتحليل سلوك المستهلك.
- علوم البيانات: يركّز على التحليل الإحصائي، والنمذجة الرياضية، وإدارة البيانات. والهدف هو الإجابة على الأسئلة من خلال البيانات، سواء للتنبّؤ بالاتجاهات المستقبلية أو لفهم سلوك العملاء.
- الذكاء الاصطناعي: يركّز بشكل أساسي على بناء الأنظمة الذكية التي تحاكي القدرات البشرية، مثل التعرّف على الصور أو معالجة اللغات الطبيعية.
- علوم البيانات: تدرس مجموعة واسعة من المواد الأساسية التي تبني أساساً متيناً في الرياضيات والإحصاء والبرمجة، ثم تتعمّق في التحليل الإحصائي ونمذجة البيانات والتعلّم الآلي.
- الذكاء الاصطناعي: رغم اعتماده على بعض هذه المواد، إلا أن تركيزه يكون أكبر على خوارزميات الذكاء الاصطناعي وتطبيقاتها المتقدّمة.
جاهز تبدأ رحلتك في عالم البيانات والذكاء الاصطناعي؟
القبول مفتوح الآن. قدّم طلبك وانضمّ إلينا.
قدّم طلبك الآن