برنامج ماجستير العلوم في ذكاء الأعمال والتحليلات يهدف إلى تخريج متخصصين قادرين على تحويل البيانات الضخمة إلى رؤى عملية تدعم اتخاذ القرار الاستراتيجي.
يجمع البرنامج بين النظريات الإحصائية، تقنيات التنقيب عن البيانات، التعلم الآلي، قواعد البيانات التحليلية، وتصميم أنظمة ذكاء الأعمال. يركّز على التطبيقات العملية في المجالات التجارية والصناعية والحكومية.
يُدرَّس البرنامج بدوام كامل في الحرم الجامعي الرئيسي لجامعة التكنولوجيا بماليزيا (UTM). يتألف البرنامج من مقررات إجبارية واختيارية ومشروع ماجستير بحثي أو تطبيقي يُنفَّذ على مرحلتين. مدة الدراسة النموذجية سنتان، مع حد أدنى سنة وحد أقصى ثمانية فصول حسب إنجاز الطالب.
| اسم البرنامج | ماجستير العلوم في ذكاء الأعمال والتحليلات |
|---|---|
| الرمز | MSBIA |
| الحرم الجامعي | UTM جوهور باهرو |
| الكلية | كلية المعلومات والذكاء التحليلي / Faculty of Artificial Intelligence & Data Science (أو الكلية المنظمة) |
| لغة التدريس | الإنجليزية |
| مدة الدراسة | سنتان (دوام كامل) — الحد الأدنى سنة، الحد الأقصى 8 فصول |
| طريقة الدراسة | حضوري — مقررات دراسية + مشروع بحثي/تطبيقي (Project I + Project II) |
| الاعتماد | MQA أو جهة الاعتماد الوطنية ذات الصلة |
| الهدف | الوصف |
|---|---|
| فهم تحليلي متقدم | تزويد الطلبة بقدرة متقدمة على فهم نماذج البيانات، الأدوات التحليلية، وطرق العرض المرئي لتحسين فهم الأعمال. |
| استخدام تقنيات التحليل والذكاء | تطوير مهارات عملية في التنقيب عن البيانات، التعلم الآلي، تحليل النصوص، وتحليل الشبكات لدعم حلول الأعمال. |
| قيمة تجارية وتأثير | تمكين الخريجين من تحويل التحليلات إلى مبادرات تجارية ذات قيمة قابلة للقياس في مؤسسات القطاعين العام والخاص. |
| التواصل والقيادة | صقل المهارات التواصلية لشرح النتائج التحليلية لجهات صنع القرار الفنية وغير الفنية وقيادة فرق تحليلية. |
| التعلم الأخلاقي والمسؤولية | تعزيز الوعي بقضايا الخصوصية، الانحياز في النماذج، والمعايير الأخلاقية عند تطبيق تقنيات الذكاء والتحليلات. |
يجب أن يملك الخريجون معارف ومهارات قابلة للقياس في المجالات التالية:
| مخرجات التعلم المقصودة | طرق التدريس والتعلم | آليات التقييم |
|---|---|---|
| فهم نظري وتقني للبيانات إجادة أساسيات قواعد البيانات، بنى تخزين البيانات، ونماذج البيانات التحليلية. |
محاضرات، مختبرات قواعد البيانات، جلسات عملية. | امتحانات تحريرية، مهام قواعد بيانات، تقارير عملية. |
| مهارات التنقيب والتعلّم الآلي تصميم وتقييم نماذج تنبؤية ووصفية وتعلم آلي للإجراءات والاستنتاج. |
مشروعات تحليلية، دورات برمجية عملية، ورش عمل. | مشروعات تطبيقية، تقييم النموذج، أوراق تقنية. |
| تحليل الأعمال واتخاذ القرار القدرة على ربط النتائج التحليلية بالقرارات الاستراتيجية والتشغيلية. |
دراسات حالة، محاكاة عمليات الأعمال، مشروعات تطبيقية صناعية. | تقارير أثر تجاري، عروض أمام أصحاب المصلحة، دراسات حالة. |
| الاتصال ومرئيات البيانات عرض البيانات بصريًا وكتابة تقارير تحليلية واضحة ومقنعة. |
تدريبات على التصوير البياني، دروس كتابة تقنية، عروض تقديمية. | لوحات تفاعلية (Dashboards)، تقارير، عروض شفوية. |
| الأخلاقيات والحوكمة الفهم العملي لقوانين الخصوصية، المعايير الأخلاقية، وإدارة البيانات المسؤولة. |
ندوات أخلاقيات البيانات، دراسات حالة تنظيمية. | تحليل سياسات، مشاريع امتثال، اختبارات مضمون. |
| الفئة | الساعات المعتمدة |
|---|---|
| مقررات الجامعة (قواعد عامة) | 6 |
| مقررات أساسية في ذكاء الأعمال والتحليلات | 28 |
| مقررات اختيارية متقدمة | 6 |
| مواد اختيارية حرة | 6 |
| المشروع البحثي/التطبيقي (Project I + II) | 12 (4 + 8) |
| الإجمالي | 46 |
ملحوظة: يتيح البرنامج مسارًا بحثيًا وأيضًا مسارًا تطبيقيًا يركّز على مشاريع صناعية ضمن Project II.
| الفصل | المقررات النموذجية | الساعات |
|---|---|---|
| الفصل 1 | Research Methodology (منهجية البحث) • Data Management & Warehousing (إدارة وتخزين البيانات) • Statistical Methods for Analytics (الأساليب الإحصائية للتحليلات) | 15 |
| الفصل 2 | Machine Learning for Business (التعلّم الآلي للأعمال) • Data Visualization & Dashboarding (تصوير البيانات ولوحات القيادة) • Project I (المرحلة الأولى) | 16 |
| الفصل 3 | Electives (تحليلات متقدمة) • Project II (المشروع التطبيقي/الأطروحة) | 15 |
| الإجمالي | 46 ساعة |
| الرمز | عنوان المقرر | الساعات |
|---|---|---|
| MSBIA1013 | Research Methodology for Analytics (منهجية البحث للتحليلات) | 3 |
| MSBIA1023 | Data Management & Warehousing (إدارة وتخزين البيانات) | 3 |
| MSBIA1033 | Statistical Methods for Analytics (الأساليب الإحصائية للتحليلات) | 3 |
| MSBIA1043 | Machine Learning for Business (التعلّم الآلي للأعمال) | 3 |
| MSBIA1053 | Data Visualization & Dashboarding (تصوير البيانات ولوحات القيادة) | 3 |
| Elective | Text Mining & NLP (تنقيب النصوص ومعالجة اللغة الطبيعية) / Time Series Analytics / Prescriptive Analytics | 3 |
| MSBIA1280 / 2280 | Masters Project I (المشروع – المرحلة الأولى) / Masters Project II (المشروع – المرحلة الثانية) | 4 / 8 |
تفصيل موجز لبعض المقررات:
التدريس باللغة الإنجليزية. عادةً تكون متطلبات اللغة على النحو التالي:
قد يُطلب من الطلاب الذين لا يستوفون الحد المطلوب الالتحاق بدورات تعويضية في اللغة قبل البدء بالمقررات الأساسية.
يعتمد البرنامج على مزيج من المقررات والمحاضرات العملية والمشاريع البحثية أو التطبيقية. يوجه المشرف الأكاديمي الطالب خلال مرحلة المشروع ويقيّم التقدم عن طريق تقارير فصلية. يتم منح الدرجة بعد إتمام الساعات المطلوبة واجتياز مناقشة الأطروحة النهائية أو تقديم المشروع التطبيقي الدفاعي.
تختلف الرسوم حسب حالة الطالب (محلي/دولي) وسياسة الجامعة الحالية. العناصر النموذجية للرسوم تشمل:
| البند | ملاحظات |
|---|---|
| الرسوم لكل ساعة معتمدة | تحددها الجامعة وتختلف للمحليين والدوليين |
| رسوم التسجيل | رسوم لمرة واحدة عند قبول الطلب |
| رسوم المختبر / بيانات | قد تُفرض لتغطية تكاليف الوصول إلى منصات بيانات مدفوعة أو استخدام مختبرات |
| رسوم الأطروحة / المناقشة | رسوم إدارية عند تقديم الأطروحة والمناقشة |
