وصف البرنامج
ماجستير العلوم في علم البيانات والذكاء الاصطناعي (M.Sc. DSAI) هو برنامج دراسات عليا ديناميكي مدته عامان، صُمم لتزويد الطلاب بالمعرفة والمهارات الأساسية اللازمة لبناء مسار مهني ناجح في المجالين سريعي التطور: علم البيانات (DS) والذكاء الاصطناعي (AI). ويمزج هذا البرنامج بين المقررات الأساسية في علم البيانات والذكاء الاصطناعي، مما يوفر فهماً شاملاً لهذين المجالين المهمين ويعزز التكامل بينهما. ويكتسب الطلاب القدرة على تحليل مجموعات البيانات المعقدة، وتطوير نماذج الذكاء الاصطناعي، وتنفيذ حلول مبتكرة لمعالجة التحديات الواقعية في مختلف القطاعات، بما يعزز قدرتهم على اتخاذ قرارات قائمة على البيانات وإحداث تغيير مؤثر.
وتشمل السمات الرئيسية للبرنامج منهجاً أساسياً متعدد التخصصات، ومسارات تخصصية، والجمع بين التطبيق العملي والنظرية، والتطوير المهني، والاستعداد للمستقبل. وعند إكمال البرنامج، يمتلك الخريجون مزيجاً فريداً من المهارات يؤهلهم لمواجهة تحديات علم البيانات والذكاء الاصطناعي في أدوار متنوعة في مختلف القطاعات. ولا يُعد هذا البرنامج مجرد مسار نحو الحياة المهنية، بل هو بوابة ليصبح الخريجون قادةً في مجال يقود الابتكار، ويُسهم في تشكيل مستقبل التقدم التكنولوجي، ويُعد ضروريًا لمعالجة التحديات القائمة على البيانات في عالم اليوم المترابط..
مدة البرنامج
سنتان
متطلبات القبول:
- درجة بكالوريوس في علم البيانات و/أو الذكاء الاصطناعي من مؤسسة تعليم عالٍ معتمدة، بمعدل تراكمي لا يقل عن 3.0 من 4.0. بالإضافة إلى ذلك، قد تكون هناك حاجة إلى مقررات تجسيرية؛ أو
- درجة بكالوريوس في تخصص ذي صلة، مثل علوم الحاسوب، أو نظم المعلومات، أو تكنولوجيا المعلومات، أو هندسة البرمجيات، أو الهندسة الإلكترونية، أو المعلوماتية الحيوية، أو الرياضيات، أو الإحصاء، أو أي مجال آخر ذي توجه قوي في الجوانب الكمية أو الحاسوبية أو الهندسية، من مؤسسة تعليم عالٍ معتمدة، بمعدل تراكمي لا يقل عن 3.0 من 4.0. بالإضافة إلى ذلك، قد تكون هناك حاجة إلى مقررات تجسيرية.
- الدرجة المطلوبة في اختبار تحديد مستوى اللغة الإنجليزية للجامعة أو درجة مرور من اختبار لغة إنجليزية معترف به دوليًًا، كما يتم تحديده من قبل إدارة التسجيل والقبول.
أو
- تقرير اختبار IELTS الأكاديمي صالح (في غضون عامين) مع درجة إجمالية لا تقل عن 6.0، ولا تقل درجة أي جزء (القراءة، الكتابة، التحدث، أو الاستماع) عن 6.0؛
أو
- درجة اختبارTOEFL iBT صالحة لمدة عامين، بإجمالي 72، على أن لا تقل درجات المهارات الفردية عن 17 في الاستماع، 18 في القراءة، 20 في التحدث، 17 في الكتابة.
- من المتوقع أن يكون لدى المتقدمين فهم متقدم للتفاضل والتكامل، والجبر الخطي، والاحتمالات، والإحصاء على مستوى البكالوريوس.
- السجلات الأكاديمية المتعلقة بدرجة البكالوريوس و/أو الدبلوم الدراسي المقدمين مع الطلب؛
و
- إذا كان ذلك مناسبًا، شهادة عمل من صاحب العمل الحالي توضح الحد الأدنى لسنوات الخبرة العملية بدوام كامل؛
و
- أداء مرضٍ في المقابلة الشخصية مع لجنة القبول.
للاطلاع على الخطة الدراسية للعام 2024- 2025 اضغط هنا
الخطة الدراسية للعام 2025- 2026
| COURSE NUMBER |
COURSE TITLE | REQUISITE | HOURS/WEEK | |||
|---|---|---|---|---|---|---|
| Pre-req | CO-req | CR | LEC | LAB | ||
| SEMESTER 1 | ||||||
| DSAI5101 | Principles of Data Science & Machine Learning | - | - | 3 | 2 | 3 |
| AICC5102 | Principles of AI | - | - | 3 | 2 | 3 |
| DSAI5102 | Data Architecture & Engineering | - | - | 3 | 2 | 3 |
| Semester 1 Total: | 9 | 6 | 9 | |||
| SEMESTER 2 | ||||||
| DSAI5201 | Data Governance & Responsible AI | DSAI5101 | - | 3 | 2 | 2 |
| DSAI5202 | Advanced Deep Learning | - | - | 3 | 2 | 3 |
| AICC5204 | Research Methods & Professional Development | AICC5101 | - | 3 | 3 | 0 |
| Semester 2 Total: | 9 | 7 | 5 | |||
| Year 1 Total: | 18 | 13 | 14 | |||
| COURSE NUMBER |
COURSE TITLE | REQUISITE | HOURS/WEEK | |||
|---|---|---|---|---|---|---|
| Pre-req | CO-req | CR | LEC | LAB | ||
| SEMESTER 3 | ||||||
| DSAI6101 | Advanced Natural Language Processing | DSAI5101 | - | 3 | 2 | 3 |
| AICC6103 | Computing Seminar | AICC5101 | - | 1 | 1 | 0 |
| Elective: select 1 of 3 | ||||||
| DSAI6102 | Advanced Computer Vision | DSAI5202 | - | 3 | 2 | 3 |
| DSAI6103 | Advanced Reinforcement Learning | DSAI5101 | - | 3 | 2 | 3 |
| AICC6102 | AI Systems Engineering | AICC5202 | - | 3 | 2 | 3 |
| Elective - Research or Professional Track: select 1 of 2 | ||||||
| AICC6104 | Computing Research Thesis Project I | AICC5204 | - | 3 | 0 | 9 |
| AICC6110 | Selected Topics for Computing Graduation Project | AICC5202 | - | 3 | 3 | 0 |
| Semester 3 Total: | 10 | 8 | 6 | |||
| SEMESTER 4 | ||||||
| Elective - Research or Professional Track: select 1 of 2 | ||||||
| AICC6204 | Computing Research Thesis Project II | AICC5204 & AICC6104 | - | 3 | 0 | 9 |
| AICC6210 | Computing Graduation Project | AICC5204 & AICC6110 | - | 3 | 0 | 9 |
| Elective: select 1 of 4 | ||||||
| DSAI6201 | Business Intelligence & Data Analytics | DSAI5101 | - | 3 | 2 | 3 |
| DSAI6202 | Software Engineering for Machine Learning Systems | - | - | 3 | 2 | 3 |
| DSAI6203 | AI in Healthcare | DSAI5101 | - | 3 | 2 | 2 |
| DSAI6205 | Generative AI & LLMs | DSAI5102 | - | 3 | 2 | 3 |
| Semester 4 Total: | 6 | 2 | 12 | |||
| Year 2 Total: | 16 | 10 | 18 | |||
| Program Total | 34 | 23 | 32 | |||
المسارات المستقبلية للخريجين:
قد يختار خريجو برنامج ماجستير العلوم في علم البيانات والذكاء الاصطناعي (M.Sc. DSAI) الانخراط في مجالات متعددة، تشمل البحث والتطوير المتقدم، والسياسات والتنظيم، وريادة الأعمال والشركات الناشئة، والقيادة والاستراتيجية المؤسسية، والإسهامات التعليمية والأكاديمية، والتطبيقات المتخصصة في قطاعات محددة، والتنمية الدولية والابتكار القائم على البيانات، والاستشارات التقنية، وأدوار القطاع العام والجهات الحكومية، والأخلاقيات والذكاء الاصطناعي المسؤول.
الفرص الوظيفية للخريجين
يُعد برنامج ماجستير العلوم في علم البيانات والذكاء الاصطناعي (M.Sc. DSAI) درجة تطبيقية ترتبط مخرجات تعلمها ارتباطًا وثيقًا بسوق العمل. وتتوفر حاليًا مجموعة واسعة من الفرص الوظيفية في هذا المجال، وتشمل، على سبيل المثال لا الحصر، ما يلي:
استراتيجي أول في علم البيانات
مهندس ذكاء اصطناعي وتعلم آلي
خبير في تحليلات البيانات الضخمة
أخصائي في بنية البيانات والبنية التحتية
محلل بحوث العمليات والتحسين
محلل اكتواري وإدارة المخاطر
عالم أبحاث حاسوبية في الذكاء الاصطناعي
مستشار سياسات وحوكمة الذكاء الاصطناعي الأخلاقي
خبير في تحليلات السوق والاستطلاعات
مستشار في الابتكار القائم على البيانات
بيانات التصال للبرنامج
الاسم
د. رضا بندراوالمنصب
منسق برامج الدراسات العلياالبريد الإلكتروني
reda.bendraou@udst.edu.qa
هاتف