يقدم برنامج HarvardX Data Science Professional Certificate فرصة للراغبين في تعلم علم البيانات وتحليل المعلومات من خلال مجموعة من الدورات التدريبية عبر الإنترنت، بالتعاون مع جامعة هارفارد ومنصة edX.
يستهدف البرنامج المبتدئين الذين يرغبون في بناء أساس قوي في علم البيانات، حتى دون امتلاك خبرة سابقة في المجال. ويعتمد على التطبيق العملي ودراسة حالات واقعية تساعد المتعلمين على فهم كيفية استخدام البيانات في تحليل المشكلات واستخلاص النتائج.
ويتناول البرنامج البرمجة بلغة R، والإحصاء والاحتمالات، وتصوير البيانات، والانحدار الخطي، وتعلم الآلة، إلى جانب مجموعة من الأدوات المستخدمة في تنظيم مشروعات تحليل البيانات وتطويرها.
ماذا ستتعلم في برنامج هارفارد لعلم البيانات؟
يساعد البرنامج المتعلمين على اكتساب مجموعة من المهارات التقنية والتحليلية، ومن أبرزها:
- تعلم أساسيات البرمجة باستخدام لغة R.
- فهم مفاهيم الاحتمالات والاستدلال الإحصائي والنمذجة.
- معالجة البيانات وتنظيمها باستخدام أدوات مثل dplyr.
- إنشاء الرسوم البيانية وتصوير البيانات باستخدام ggplot2.
- استخدام أدوات Git وGitHub لإدارة الملفات وتتبع التعديلات.
- التعرف على أدوات RStudio وUnix/Linux لتنظيم مشروعات تحليل البيانات.
- فهم الانحدار الخطي وتطبيقاته في تحليل البيانات.
- بناء نماذج تعلم الآلة والتعرف على كيفية استخدامها.
- تنفيذ مشروع تطبيقي نهائي يجمع المهارات المكتسبة خلال البرنامج.
الدورات التدريبية التسع في البرنامج
يتكون برنامج شهادة هارفارد في علم البيانات من تسع دورات متتابعة، وهي:
- Data Science: R Basics: تعلم أساسيات لغة R المستخدمة في التحليل الإحصائي.
- Data Science: Visualization: التعرف على مبادئ تصوير البيانات وعرضها بصريًا.
- Data Science: Probability: دراسة الاحتمالات وتطبيقاتها في تحليل البيانات.
- Data Science: Inference and Modeling: فهم الاستدلال الإحصائي والنمذجة.
- Data Science: Productivity Tools: تعلم أدوات تنظيم العمل وإدارة المشروعات والملفات.
- Data Science: Wrangling: معالجة البيانات الخام وتحويلها إلى صيغ مناسبة للتحليل.
- Data Science: Linear Regression: التعرف على الانحدار الخطي وتطبيقاته العملية.
- Data Science: Building Machine Learning Models: تعلم أساسيات بناء نماذج تعلم الآلة.
- Data Science: Capstone: تنفيذ مشروع نهائي لتطبيق المهارات التي تعلمتها.
ويُنصح بدراسة الدورات بالترتيب المقترح، لأن الدورات المتقدمة تعتمد على المفاهيم والمهارات التي يتم اكتسابها في المراحل السابقة.
مدة الدراسة ونظام التعلم
يتميز برنامج هارفارد في علم البيانات بالمرونة، إذ يمكن للمتعلم تنظيم وقت الدراسة وفقًا لظروفه الشخصية والمهنية.
وفقًا للتفاصيل المنشورة على منصة edX، تبلغ المدة التقديرية للبرنامج نحو سنة وخمسة أشهر، مع تخصيص ساعتين إلى ثلاث ساعات أسبوعيًا. ويعتمد البرنامج على نظام التعلم الذاتي، ما يتيح للمتعلمين التقدم وفقًا لسرعتهم الخاصة.
كما أن البرنامج مصمم للمبتدئين، ولا يشترط وجود خبرة سابقة في علم البيانات، مع أهمية اكتساب أساسيات الدورات الأولى قبل الانتقال إلى الموضوعات الأكثر تقدمًا.
هل شهادة هارفارد في علم البيانات مجانية؟
يجب التمييز بين دراسة المحتوى التدريبي والحصول على الشهادة المهنية الكاملة. فقد تتاح بعض الدورات بصورة مجانية من خلال خيار الدراسة المجانية Audit، وفقًا لشروط الدورة وتوافر هذا الخيار، لكن هذا المسار لا يمنح شهادة معتمدة عند إتمام الدراسة.
أما الحصول على الشهادة المهنية الكاملة فيتطلب التسجيل المدفوع في البرنامج. وقد عرضت صفحة البرنامج على edX سعرًا مخفضًا قدره 1,332.90 دولارًا أمريكيًا بدلًا من السعر الأصلي البالغ 1,481 دولارًا، لكن الأسعار والعروض قابلة للتغيير، لذا ينبغي مراجعة السعر الحالي قبل التسجيل.
ويمكن للراغبين في تقليل التكلفة الاطلاع على خيارات الدراسة المجانية لكل دورة على حدة، ثم تحديد ما إذا كانوا يرغبون في دفع رسوم الشهادة.
لمن تناسب شهادة هارفارد في علم البيانات؟
تناسب هذه الشهادة الأشخاص الراغبين في دخول مجال تحليل البيانات وبناء مهارات تقنية تساعدهم على التعامل مع مجموعات البيانات واستخلاص النتائج منها.
ويمكن أن تكون مناسبة للطلاب والخريجين والموظفين الذين يرغبون في تطوير مهاراتهم في التحليل والإحصاء، وكذلك للعاملين في مجالات الأعمال والتسويق والتمويل ممن يحتاجون إلى فهم أعمق للبيانات.
ومع ذلك، فإن الحصول على الشهادة وحده لا يضمن الحصول على وظيفة؛ إذ تزداد أهمية التدريب العملي وبناء المشروعات وإتقان الأدوات المستخدمة في المجال.
رابط التسجيل في شهادة هارفارد لعلم البيانات
يمكن الاطلاع على تفاصيل البرنامج والدورات التدريبية التسع وخيارات التسجيل من خلال الرابط الرسمي التالي:
قبل التسجيل، يُنصح بمراجعة الرسوم الحالية وتفاصيل كل دورة وخيارات الدراسة المتاحة، ثم اختيار المسار الذي يناسب أهدافك التعليمية والميزانية المخصصة للتعلم.
