تركز الدورة  بشكل عام على المجالات التالية، التي تتوافق مع المسارات المهنية التي تحددها SAS:

1. ⚙️ احترافية معالجة البيانات وإدارتها (Data Curation & Processing)

هذا المسار يركز على تجهيز البيانات وتنقيتها، وهي الخطوة الأولى والأكثر أهمية في علم البيانات.

• أساسيات البرمجة بلغة SAS: فهم واستخدام لغة SAS (SAS Programming Language) لمعالجة وتحويل البيانات.

• الوصول إلى البيانات: استيراد والتعامل مع أنواع مختلفة من مصادر البيانات (مثل ملفات SAS، Excel، النصوص).

• تنظيف البيانات وتحضيرها: تقنيات التعامل مع القيم المفقودة، وتوحيد البيانات، ومعالجة البيانات الضخمة (Big Data) بما في ذلك استخدام أدوات مثل Hadoop بالتكامل مع SAS.

• استخدام لغة SQL: تطبيق أوامر لغة الاستعلام الهيكلية (SQL) لمعالجة البيانات داخل بيئة SAS.

• التعامل مع وحدات الماكرو (Macros): استخدام وحدات الماكرو لزيادة كفاءة البرمجة وأتمتة المهام المتكررة.

2. 📊 التحليلات المتقدمة والإحصاء (Advanced Analytics)

يركز هذا الجزء على تطبيق النماذج الإحصائية والرياضية لاستخلاص الرؤى.

• التحليل الإحصائي: تطبيق التقنيات الإحصائية المتقدمة.

• النمذجة التنبؤية (Predictive Modeling): بناء وتدريب نماذج التنبؤ، مثل نماذج الانحدار (Regression) وتقنيات التصنيف (Classification).

• تحليل البيانات النصية (Text Analytics): استخدام أدوات SAS لاستخراج وتحليل المعلومات من البيانات النصية غير المهيكلة.

• التحسين (Optimization): استخدام تقنيات البحث عن أفضل الحلول واتخاذ القرارات (Prescriptive Analytics).

3. 🧠 الذكاء الاصطناعي وتعلّم الآلة (AI & Machine Learning)

هذا هو جوهر علم البيانات الحديث، ويركز على الخوارزميات المعقدة.

• خوارزميات التعلّم الآلي: فهم وتطبيق خوارزميات مثل الانحدار الخطي واللوجستي، شجرة القرار (Decision Trees)، الغابات العشوائية (Random Forests)، وآلات المتجهات الداعمة (SVM).

• التجميع والتصنيف: تطوير خوارزميات التجميع (Clustering) والتصنيف لتقسيم البيانات وتحديد الأنماط.

• تقييم النماذج: قياس وتحسين أداء النماذج التنبؤية ودقتها.

• دورات حياة التحليلات: فهم وتطبيق المراحل المختلفة لدورة حياة النموذج التحليلي.

4. 📈 التصور ونشر النماذج (Visualization & Model Deployment)

يغطي هذا المكون كيفية عرض النتائج ونشر النماذج لخدمة أهداف العمل.

• تصور البيانات (Data Visualization): استخدام أدوات مثل SAS Visual Analytics لعرض النتائج والبيانات بطريقة تفاعلية وسهلة الفهم.

• إعداد التقارير: إنشاء تقارير مفصلة وملخصات تنفيذية.

• نشر النماذج (Model Deployment): تطبيق النماذج التنبؤية التي تم بناؤها في بيئة الإنتاج لاتخاذ قرارات عمل فعلية على نطاق واسع.

باختصار، يجمع الكورس بين قوة لغة SAS في الإحصاء والتحليل، مع متطلبات البيانات الضخمة والذكاء الاصطناعي الحديثة.