C1000-177 Foundations of Data Science using IBM watsonx

عن الشهادة

هي شهادة تأسيسية (Foundational/Associate) من IBM تركّز على أساسيات Data Science باستخدام منظومة IBM watsonx، وتهدف إلى تأهيل المتدرب لفهم دورة عمل علم البيانات بشكل كامل داخل بيئات المؤسسات، بداية من تحويل مشكلة العمل (Business Problem) إلى حل تحليلي أو نموذج تعلم آلي (ML)، مرورًا بتحليل البيانات الاستكشافي (EDA)، تجهيز البيانات (Pre-processing)، هندسة الخصائص (Feature Engineering)، اختيار النموذج وتدريبه وتقييمه، ثم عرض النتائج بطريقة مناسبة و تغطي الشهادة مهارات أساسية مهمة لأي Data Scientist مبتدئ، مثل فهم متطلبات المؤسسة، اختيار الأدوات المناسبة، التعامل مع جودة البيانات ومشاكلها (Missing/Outliers/Imbalance)، اختيار خوارزميات مناسبة، قياس أداء النماذج بمؤشرات صحيحة، وتقديم النتائج بشكل يساعد على اتخاذ القرار. وتُعد هذه الشهادة مناسبة للطلاب، والـ Junior Data Scientists، ومحللي البيانات الراغبين في دخول مسار علم البيانات بشكل رسمي مع IBM watsonx

المنهج الرئيسي

ينقسم المنهج إلى سته أجزاء رئيسية

  • تقييم المشكلة التجارية وتحويلها إلى حل تحليلي
    • فهم المشكلة التجارية وسياقها المؤسسي
    • تحويل أهداف الأعمال إلى مشكلة Data Science أو Machine Learning مناسبة
    • صياغة فرضية (Hypothesis) قابلة للاختبار والتحقق
    • تحديد البيانات المطلوبة ومصادرها المحتملة
    • اختيار الأدوات والتقنيات المناسبة لبدء التحليل
  • أدوات وتقنيات التطوير
    • اختيار تقنيات النمذجة المناسبة لطبيعة المشكلة
    • اختيار بيئة العمل وأدوات التطوير الملائمة
    • تحديد المكتبات (Libraries) المناسبة للتنفيذ والتحليل
  • التحليل الاستكشافي للبيانات (Exploratory Data Analysis – EDA)
    • فحص البيانات بصريًا لفهم طبيعتها وتوزيعاتها
    • تحليل خصائص البيانات وتأثيرها على المعالجة والنمذجة
    • تنفيذ تحليل إحصائي أساسي (Statistical Analysis)
    • استخدام الرسوم البيانية (Visualizations) لاكتشاف الأنماط والاتجاهات
    • استبعاد الخصائص (Features) ذات القيمة التنبؤية المحدودة
  • اختيار النموذج، التدريب، والتقييم
    • اختيار نموذج (Model) مناسب لطبيعة المشكلة والبيانات
    • تقسيم البيانات إلى مجموعات التدريب والتقييم
    • اختيار مؤشرات الأداء (Metrics) المناسبة لتقييم النموذج
    • تحليل نتائج التقييم ومقارنتها بالفرضيات
  • المعالجة المسبقة للبيانات وهندسة الخصائص
    • معالجة عدم توازن البيانات (Imbalanced Data)
    • التعامل مع القيم المفقودة والبيانات الشاذة (Missing Values & Anomalies)
    • اختيار أساليب الترميز المناسبة للبيانات الفئوية (Categorical Encoding)
    • تنفيذ تحويلات الخصائص (Feature Transformations)
    • اختيار الخصائص الأكثر تأثيرًا (Feature Selection)
  • عرض النتائج ودعم اتخاذ القرار
    • تقديم النتائج بشكل واضح وقابل للفهم لغير المتخصصين
    • ربط النتائج بالأهداف التجارية الأساسية
    • توضيح القيود والمخاطر المرتبطة بالنموذج
    • دعم عملية اتخاذ القرار بناءً على المخرجات التحليلية

تفاصيل الاختبار :

  • كود الاختبار: C1000-177
  • مدة الاختبار: 90 دقيقة
  • عدد الأسئلة: 62 سؤال
  • نوع الأسئلة: اختيار من متعدد
  • اللغة: إنجليزي
  • درجة النجاح: 62%
  • سعر الاختبار: (100 -200$) قد يختلف حسب الدولة و يضيف في بعض الدول ضريبه.
  • صلاحية الشهادة : لا يوجد تجديد كل مدة ثابتة

هل لازم شهادات قبلها ؟

رسميًا لا، 

لكن يُفضَّل يكون عندك أساسيات Statistics & Probability بشكل بسيط أساسيات Python أو أي لغة تحليل بيانات معرفة عامة بـ Machine Learning Concepts فهم بسيط للـ Data Cleaning والـ Visualizations

ما الشهادات التي يُنصح بها بعد هذة الشهادة ؟

ليس إلزامي،
لكن في حال الاحتياج إلى مسار قوي في أساسيات علم البيانات باستخدام IBM watsonx خصوصًا في تحليل البيانات، تعلم الآلة، واستكشاف الرؤى باستخدام المنصة فشهادة C1000-177 Foundations of Data Science using IBM watsonx هي الحل الأقوى.

ما هي أهم استخدامات شهادة C1000-177 Foundations of Data Science using IBM watsonx ؟

  • Machine Learning Fundamentals (Supervised/Unsupervised) لتقوية اختيار الخوارزميات وفهم الفرق بين أنواع النماذج.
  • Feature Engineering Advanced Techniques لرفع جودة النموذج وتحسين النتائج بشكل عملي.
  • Model Evaluation & Metrics Deep Dive لفهم المقاييس بشكل صحيح وتجنب أخطاء التقييم الشائعة.
  • watsonx.ai for Enterprise ML Workflows لتطبيق المراحل عمليًا داخل بيئة watsonx وتطوير الـ Workflow المؤسسي.
  • Data Governance & Responsible AI Basics لربط علم البيانات بمتطلبات الشركات مثل الحوكمة والالتزام.
  • IBM watsonx Data Scientist (Next-level Certifications) للانتقال لشهادات أعلى وأقوى داخل مسار IBM للـ Data & AI.

خطوتك الاحترافية في تصميم Oracle Cloud :

الاحتراف العملي في أساسيات علم البيانات باستخدام IBM watsonx تُعد هذه الشهادة بداية قوية لمسار علم البيانات لأنها تثبت امتلاكك أساسيات Data Science المطلوبة في الشركات، مثل تحليل البيانات، تجهيزها، بناء نموذج مناسب، تقييمه، وتقديم النتائج بالشكل الصحيح.
الحصول عليها يعزز فرصك كبداية في وظائف مثل Junior Data Scientist أو Data Analyst (with ML) أو ML Junior، ويمهّد لك التدرّج لشهادات أعلى ضمن مسار IBM watsonx.

لمن تُناسب هذه الشهادة ؟

  • مبتدئ أو Junior في مجال Data Science / Machine Learning.
  • محلل بيانات (Data Analyst) وعايز ينتقل لمسار ML & Data Science.
  • مهتم ببناء نماذج تصنيف/تنبؤ وفهم أساسيات التقييم
  • بتشتغل على مشاكل Business وعايز تربطها بحلول بيانات.
  • ناوي تبدأ مسار احترافي مع IBM watsonx وشهادات IBM.

باختصار :

شهادة تأسيسية قوية بتثبت إنك فاهم أساسيات علم البيانات خطوة بخطوة باستخدام IBM watsonx، بداية من فهم المشكلة وتحليل البيانات، وصولًا لتجهيز البيانات وبناء نموذج وتقييمه وتقديم النتائج بشكل مناسب للمؤسسة.

احصل علي شهاتك الان

Register Now And Get Your Certificate