✅ أولًا: مقدمة في علم البيانات

          🔹 مفهوم علم البيانات وأبعاده.

          🔹 الفرق بين التحليل الوصفي والتنبؤي.

          🔹 دور علم البيانات في الأعمال.

          🔹 العلاقة مع الذكاء الاصطناعي.

✅ ثانيًا: دورة حياة البيانات

          🔹 جمع البيانات وتنظيفها.

          🔹 تخزين البيانات وإدارتها.

          🔹 معالجة البيانات وتحضيرها.

          🔹 ضمان جودة البيانات.

✅ ثالثًا: التحليل الإحصائي الأساسي

          🔹 المقاييس الإحصائية الأساسية.

          🔹 توزيع البيانات.

          🔹 تحليل الارتباط.

          🔹 تفسير النتائج.

✅ رابعًا: أساسيات التعلم الآلي

          🔹 التعلم الموجّه وغير الموجّه.

          🔹 النماذج التنبؤية.

          🔹 تقييم أداء النماذج.

          🔹 مخاطر الإفراط في التعلّم.

✅ خامسًا: أخلاقيات البيانات والحوكمة

          🔹 خصوصية البيانات.

          🔹 الامتثال التنظيمي.

          🔹 التحيّز الخوارزمي.

          🔹 الاستخدام المسؤول للبيانات.

✅ سادسًا: تطبيقات علم البيانات في المؤسسات

          🔹 دعم القرار التنفيذي.

          🔹 تحليل المخاطر.

          🔹 كشف الاحتيال.

          🔹 تحسين الأداء المؤسسي.

✅ سابعًا: إدارة مخاطر البيانات

          🔹 مخاطر جودة البيانات.

          🔹 مخاطر أمن المعلومات.

          🔹 مخاطر سوء التفسير.

          🔹 خطط المعالجة.

✅ ثامنًا: الاستعداد لاجتياز الشهادة

          🔹 هيكل الاختبار ومتطلباته.

          🔹 نماذج أسئلة تطبيقية.

          🔹 إدارة وقت الاختبار.

          🔹 مراجعة شاملة للمفاهيم.