رسالتنا ... المساهمة في الارتقاء بالمستويات التدريبية والمهنية والتعليمية.

Image
  • 30 يوم - 120
  • لايقل عن ١٧

ما هي شهادة SAS Certified Data Scientist؟

شهادة SAS Certified Data Scientist هي شهادة احترافية عالمية معتمدة تُقدمها شركة SAS، الرائدة في مجال التحليلات المتقدمة وإدارة البيانات. تُركز هذه الشهادة على تجهيز الأفراد بالمهارات التقنية والعملية اللازمة لتحليل البيانات الضخمة واستخدام أدوات وتقنيات SAS لحل المشكلات العملية واتخاذ القرارات المستندة إلى البيانات.


لماذا يجب الحصول على شهادة SAS Certified Data Scientist؟

  • تعزيز الكفاءة المهنية: تُثبت قدرتك على التعامل مع أدوات التحليل المتقدمة واستخراج الرؤى من البيانات.
  • زيادة فرص التوظيف: تُعتبر الشهادة من بين الأكثر طلبًا في مجال تحليل البيانات والذكاء الاصطناعي.
  • تعلم تقنيات متقدمة: تُتيح لك فرصة اكتساب مهارات تحليل البيانات، التعلم الآلي، والنمذجة الإحصائية.
  • الاعتراف الدولي: تُعتبر الشهادة من SAS معترف بها عالميًا في مجالات تحليل البيانات.
  • تطوير مهارات متعددة: تغطي الشهادة مجموعة واسعة من الأدوات واللغات مثل Python، SQL، وتقنيات SAS.

مزايا الحصول على شهادة SAS Certified Data Scientist:

  1. اعتراف عالمي: تُعزز من سمعتك المهنية في السوق الدولية.
  2. مهارات تطبيقية: تُركز على الجانب العملي، مما يُتيح لك استخدام الأدوات في بيئة العمل الحقيقية.
  3. فرص عمل واسعة: تفتح لك الأبواب للعمل في مجالات مثل علم البيانات، التحليل الإحصائي، والتعلم الآلي.
  4. مواكبة السوق: تُساعدك في فهم أحدث تقنيات تحليل البيانات الضخمة.
  5. دعم فني متكامل: توفر SAS موارد ودعماً لمساعدتك في تحقيق أهدافك المهنية.

محتوى شهادة SAS Certified Data Scientist:

  1. تحليل البيانات باستخدام SAS:

    • إعداد البيانات وتنظيفها باستخدام تقنيات SAS.
    • إدارة البيانات الضخمة واستخراج المعلومات المهمة.
  2. التعلم الآلي:

    • تطوير نماذج التعلم الآلي وتحليل النتائج.
    • استخدام الخوارزميات المتقدمة لتحليل البيانات التنبؤية.
  3. البرمجة باستخدام SAS:

    • تعلم البرمجة بلغة SAS لصياغة الحلول التحليلية.
    • دمج أدوات SAS مع لغات أخرى مثل Python وR.
  4. التصور البياني للبيانات:

    • إنشاء تقارير وتصورات تساعد في اتخاذ القرارات.
    • تصميم لوحات بيانات تفاعلية.
  5. النمذجة الإحصائية:

    • بناء النماذج لتحليل الأنماط والتنبؤ بالسلوكيات المستقبلية.
    • تقييم النماذج وتحسين أدائها.