ماجستير العلوم في علم البيانات والذكاء الاصطناعي هو برنامج دراسات عليا ديناميكي يمتد على مدى عامين، ويهدف إلى تزويد الطلاب بالمعرفة والمهارات الأساسية لبناء مسيرة مهنية ناجحة في مجالي علم البيانات والذكاء الاصطناعي اللذين يشهدان تطورًا سريعًا. يجمع هذا البرنامج بين المقررات الأساسية في علم البيانات والذكاء الاصطناعي، مما يمنح الطلاب فهمًا متكاملًا لهذين المجالين الحيويين.
يكتسب الطلاب من خلال البرنامج القدرة على تحليل مجموعات بيانات معقدة، وتطوير نماذج ذكاء اصطناعي، وتنفيذ حلول مبتكرة لمعالجة التحديات الواقعية في مختلف القطاعات، مما يعزز قدرتهم على اتخاذ قرارات مبنية على البيانات ودفع عجلة التغيير المؤثر.
تشمل أبرز مميزات البرنامج منهاجًا دراسيًا متعدد التخصصات، ومسارات تخصصية، وتوازنًا بين التطبيق العملي والنظري، بالإضافة إلى تنمية المهارات المهنية والاستعداد لمتطلبات المستقبل. وعند التخرج، يكون الطلاب قد اكتسبوا مزيجًا فريدًا من المهارات التي تؤهلهم لمواجهة تحديات علم البيانات والذكاء الاصطناعي في مختلف المجالات.
هذا البرنامج لا يمثّل مجرد مسار مهني، بل هو بوابة لتشكيل قادة المستقبل في مجالات تقود الابتكار، وتسهم في رسم ملامح التقدم التكنولوجي، وتُعد أساسية لمواجهة التحديات المعتمدة على البيانات في عالمنا المترابط اليوم.
مدة البرنامج
سنتان
متطلبات القبول:
- درجة بكالوريوس في الحوسبة من مؤسسة تعليم عالي معترف بها، مع حد أدنى لمعدل التقدير العام 3.0 على مقياس 4.0. بالإضافة إلى ذلك، قد تكون دورات تكميلية مطلوبة؛
أو
- درجة بكالوريوس في مجال دراسي أخر من مؤسسة تعليم عالي معترف بها، مع حد أدنى لمعدل التقدير العام 3.0 على مقياس 4.0. بالإضافة إلى ذلك، قد تكون دورات تكميلية مطلوبة؛
أو
- درجة بكالوريوس من مؤسسة تعليم عال معترف بها مع معدل تقدير عام فوق 2.0 وأقل من 3.0 على مقياس 4.0، بالإضافة إلى ما لا يقل عن خمس سنوات من الخبرة العملية في مجال ذي صلة. بالإضافة إلى ذلك، قد تكون دورات تكميلية مطلوبة.
- 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
| 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 الانخراط في مجالات متعددة تشمل: البحث والتطوير المتقدم، السياسات والتنظيم، ريادة الأعمال وتأسيس الشركات الناشئة، القيادة المؤسسية ووضع الاستراتيجيات، الإسهامات التعليمية والأكاديمية، التطبيقات المتخصصة في قطاعات محددة، التنمية الدولية والابتكار المستند إلى البيانات، الاستشارات التقنية، العمل في القطاع العام والمناصب الحكومية، بالإضافة إلى مجالات الأخلاقيات والذكاء الاصطناعي المسؤول.
الفرص الوظيفية للخريجين
يُعد برنامج ماجستير العلوم في علم البيانات والذكاء الاصطناعي (M.Sc. DSAI) درجة تطبيقية، حيث ترتبط مخرجات التعلم فيه ارتباطًا وثيقًا بسوق العمل واحتياجاته. ويتيح البرنامج للخريجين فرصًا مهنية واسعة في مجالات متعددة، تشمل على سبيل المثال لا الحصر:
-
استراتيجي أول في علم البيانات
-
مهندس ذكاء اصطناعي وتعلم آلي
-
خبير تحليلات البيانات الضخمة
-
أخصائي بنية تحتية وهندسة البيانات
-
محلل أبحاث العمليات والتحسين
-
محلل اكتواري وإدارة المخاطر
-
باحث علمي في الحوسبة والذكاء الاصطناعي
-
مستشار سياسات وحوكمة أخلاقيات الذكاء الاصطناعي
-
خبير تحليلات السوق واستطلاعات الرأي
-
مستشار الابتكار القائم على البيانات
تُعِد هذه الوظائف الخريجين للانخراط في أدوار متقدمة ومؤثرة ضمن بيئة مهنية متسارعة التطور قائمة على البيانات والتقنيات الذكية.
بيانات التصال للبرنامج
