الهدف من التكوين
في نهاية هذا التكوين، يجب أن يكون المتربص قادراً على جمع البيانات وإعدادها وتحليلها وتثمينها، من خلال توظيف أدوات معلوماتية وإحصائية وتحليلية، بهدف إنتاج معلومات موثوقة ودعم اتخاذ القرار داخل المؤسسات.
الشهادة
شهادة تقني سامي(BTS)
المدة
30 شهرًا
نمط التكوين
متوج بشهادة
المستوى
5
المستوى الدراسي المطلوب
الثالثة ثانوي السنة
معلومات التكوين والاندماج المهني المنشورة في المرجع الوطني لهذا التخصّص.
في نهاية هذا التكوين، يجب أن يكون المتربص قادراً على جمع البيانات وإعدادها وتحليلها وتثمينها، من خلال توظيف أدوات معلوماتية وإحصائية وتحليلية، بهدف إنتاج معلومات موثوقة ودعم اتخاذ القرار داخل المؤسسات.
شركة استشارات مؤسسة عمومية شركة خدمات في الهندسة المعلوماتية (SSII) شركة تجارية
حالة بدنية عامة جيدة للعمل لفترات طويلة على الحاسوب روح التحليل والتركيب متطورة القدرة على التجريد والتفكير المنطقي الصرامة المنهجية والدقة في العمل روح العمل الجماعي والقدرة على التواصل التفكير النقدي، الفضول العلمي وحب الابتكار القدرة على التكيف مع التكنولوجيات الحديثة وأدوات معالجة البيانات
ركز التقييم على المعارف العملية و النظرية المكتسبة خلال هذا التدريب فيما يتعلق بالمهارات المهنية و القابلة للنقل التي تم تطويرها في اطار هذا التكوين
الوحدات المكوّنة لهذا التخصّص وفق المرجع الوطني.
L18052401
أن يكون قادراً على جمع البيانات من مصادر مختلفة، وإعدادها مع ضمان جودتها (تنظيفها، هيكلتها، وتحويلها)، وتنظيمها وتسييرها بشكل فعال داخل قواعد البيانات أو البيئات المناسبة، بما يضمن استغلالها بشكل موثوق في التحليل واتخاذ القرار.
L18052402
أن يكون قادراً على تحليل مجموعات البيانات باستخدام الأساليب الإحصائية وتقنيات الاستكشاف، من أجل تحديد الاتجاهات والعلاقات والشذوذ، وإنتاج معلومات ذات دلالة لدعم اتخاذ القرار.
L18052403
أن يكون قادراً على تصميم وتطوير وتطبيق نماذج التعلم الآلي من أجل تحليل البيانات وإجراء تنبؤات موثوقة واستخراج معلومات ذات صلة لدعم اتخاذ القرار.
L18052404
أن يكون قادراً على استغلال البيانات، إدارة المشاريع والتصور البياني لاتخاذ القرار
الكفاءات الرسمية المصاغة لهذا التخصّص، مصنّفة إلى مهنية وتكميلية.
يطبّق أساليب معالجة اللغة الطبيعية (NLP)
يطبّق الأساليب الإحصائية والاحتمالية في علم البيانات
يجمع ويخزّن ويعالج البيانات الضخمة (Big Data)
يصمّم ويدير قواعد البيانات العلائقية وغير العلائقية
ينشر ويؤتمت نماذج التعلم (MLOps، واجهات برمجة التطبيقات، الحوسبة السحابية)
يطوّر ويقيّم نماذج التعلم العميق
ينفّذ خوارزميات التعلم الآلي غير المُشرف عليه
ينفّذ خوارزميات التعلم الآلي المُشرف عليه
ينظّف ويحلّل البيانات الاستكشافية (Data Cleaning & EDA)
يصوّر ويفسّر البيانات وينشئ لوحات معلومات لاتخاذ القرار
يكتسب تقنيات التعبير المستعملة في الوسط المهني
يطبّق القوانين المتعلقة بحماية المستهلك وأمن البيانات
يطبّق الأساليب الإحصائية الأساسية على تحليل البيانات
يطبّق المفاهيم الأساسية في التنظيم وتسيير المؤسسة وروح المقاولة
يطبّق قواعد النظافة والسلامة وحماية البيئة
يطبّق تقنيات التواصل المهني
يُطَوِّرُ المهاراتِ السلوكيةَ وريادةَ الأعمال
ينجز مشروع نهاية التكوين
يتموضع بالنسبة للمهنة ولمسار التكوين
يستعلم عن عناصر المساعدة على الإدماج المهني
يبتدئ في استخدام الأدوات المعلوماتية المرتبطة بالمهنة
يستعمل المفردات التقنية باللغة الإنجليزية في مجال علم البيانات
يستعمل أدوات التسويق الرقمي وتحليل سلوك العملاء
يستعمل الأدوات الإحصائية الأساسية لتحليل البيانات
استعمل Kafaa Studio لبناء مخطط درس أو شبكة تقييم انطلاقاً من كفاءات هذا التخصّص المعتمدة.
المصدر: المرجع الوطني للتكوينات والكفاءات (RNFC) — وزارة التكوين والتعليم المهنيين.