Muteb

I am thrilled to announce that I have completed an intensive the Data science courses that produced by IBM and gettingthe padge of “ Predictive Analytics Modeler Certificate”, with all Appreciate 🙏🏻to @IBMData,@IBM

@FerialAlmuteiri كل كورساتهم جميلة خاصة كورس data governance and quality 👍👍

شكلي اليوم :

@_Nala_21_ @We_Are_ForLoop هذا منهج دورة مقدمة في الحاسب الالي 😂😂😂

@We_Are_ForLoop ماجستير وهذا فهرس المرجع اللي ندرسه ..احسن الله عزانا في تطورنا

- داخلين على Ai وثورة تكنولوجية - ال بناخده فى الكلية :

@Khalid4CV @alharbi_hr نظام حماية البيانات الشخصية يمنع ذلك كونها بيانات شخصية حساسة ويجب موافقة المريض نفسه قبل مشاركة بياناته وحالته الصحية .. الا في حال كانت المعالجة لتحقيق مصلحة امنية او تنفيذ قضائي وفق قرار ومستند نظامي من جهة اعتبارية .

اذا عُرف السبب بطل العجب .. عزيزي خالد، حصولك على بيانات المريض (تقرير حالته الصحية) لان المالك يملك المنشأتين لا يعني ان هذا اجراء صحيح. حالة الموظف المرضية لا يطّلع عليها احد الا بموافقة المريض او اذا كانت جهة مخولة نظاماً اما اذا كان فحص الموظف بطلب من صاحب العمل من الأساس للتأكد من خلو الموظف من الأمراض فهو مالا اتحدث عنه وليس له علاقة بالسؤال وتسلسل السؤال

@SaudiDecisions ماشاءالله تبارك الرحمن مبروكك الف مبروك يستاهل ابو ثامر الرجل المناسب في المكان المناسب 👍

تعيين المهندس مسلط بن متعب المغيّري (مديرًا عامًا للإدارة العامة لهندسة التطبيقات في وزارة الصحة).

@Hleemah_8 @THAKAA_SA ممتاز

@THAKAA_SA ضبط جربوا الحين

نبارك لجميع المقبولين في #البرنامج_التأسيسي_في_الذكاء_الاصطناعي، ونتمنى لهم تجربة تعليمية ثرية وملهمة. وسيتم عرض تفاصيل البرنامج في الجلسة الإرشادية التي ستُقام غدًا بإذن الله كما هو موضح برسالة القبول. كما نشكر جميع من بادر وقام بالتسجيل في البرنامج على اهتمامكم بتطوير مهاراتكم في الذكاء الاصطناعي، وندعوكم للبقاء على تواصل معنا، حيث سيتم الإعلان قريبًا عن برامج تدريبية وفرص أخرى قادمة بإذن الله.

@THAKAA_SA الرابط لايعمل مع الاسف

بـ 16 شهادة عالمية، ومنهجية تعليم تطبيقية؛ ختام أول معسكر للرؤساء التنفيذيين والمدراء بالشراكة مع @INSEAD

اختر ما يحلو لك وانطلق 🚴🏻‍♂️🚴🏻‍♂️🚴🏻‍♂️🚴🏻‍♂️🚴‍♀️🚴‍♀️ 5 مخططات لتعريف الأدوار في اتخاذ القرار 1. مخطط RACI الأدوار: •مسؤول (Responsible): عن تنفيذ المهمة. •محاسب (Accountable): عن القرار (شخص واحد فقط). •مستشار (Consulted): لتقديم المدخلات والخبرة. •مُطّلع (Informed): لمتابعة التقدم. أفضل استخدام له في: •المبادرات المعقدة التي تضم العديد من أصحاب المصلحة. الإيجابيات والسلبيات: •الإيجابيات: يمنع التكرار، يفتح باب الحوار. •السلبيات: قد يصبح معقدًا مع زيادة عدد الأشخاص، ويحتاج إلى صيانة مستمرة. 2. مخطط RAPID الأدوار: •مُوصي (Recommend): تقديم الاقتراحات. •موافق (Agree): الموافقة على الاتجاه. •منفذ (Perform): تنفيذ المهمة. •مُدخل (Input): تقديم المعلومات والخبرة. •مُقرر (Decide): صاحب السلطة النهائية على القرار. أفضل استخدام له في: •القرارات عالية المخاطر/العمليات التي تحتاج إلى وضوح في كل مرحلة لضمان الكفاءة. الإيجابيات والسلبيات: •الإيجابيات: يحدد عنق الزجاجة، يوضح الأدوار لكل مرحلة. •السلبيات: قد يتجاهل مدخلات أصحاب المصلحة الفرعيين، وهو نظام صارم. 3. مخطط DACI الأدوار: •قائد (Driver): لعملية اتخاذ القرار. •مُصدّق (Approver): صاحب السلطة النهائية. •مساهم (Contributor): يقدم المدخلات والدعم. •مُطّلع (Informed): يتابع التقدم والنتائج. أفضل استخدام له في: •المبادرات المعقدة التي تتطلب التنسيق بين مختلف أصحاب المصلحة، حيث يكون من الضروري إدخال وجهات نظرهم. الإيجابيات والسلبيات: •الإيجابيات: يضيف دافعًا للعمل، ويعطي الأولوية للتعاون. •السلبيات: يحتاج إلى إدارة قوية للحفاظ على التفاعل، وقد يكون بطيئًا. 4. مخطط RASCI الأدوار: •مسؤول (Responsible): عن تنفيذ المهمة. •محاسب (Accountable): عن القرار (شخص واحد فقط). •داعم (Support): يساعد المسؤول في تنفيذ المهمة. •مستشار (Consulted): لتقديم المدخلات والخبرة. •مُطّلع (Informed): يتابع التقدم. أفضل استخدام له في: •الفرق الصغيرة، والمشاريع الأقل تعقيدًا ذات الأدوار المبسطة. الإيجابيات والسلبيات: •الإيجابيات: يركز على الأدوار الأساسية، نظام واضح. •السلبيات: قد يؤدي إلى استبعاد بعض الأطراف، يتطلب مزيدًا من التواصل لضمان تنفيذ عادل. 5. مخطط RASCI-VS الأدوار: •مسؤول (Responsible): عن تنفيذ المهمة. •محاسب (Accountable): عن القرار (شخص واحد فقط). •داعم (Support): يساعد المسؤول في تنفيذ المهمة. •مستشار (Consulted): لتقديم المدخلات والخبرة. •مُطّلع (Informed): يتابع التقدم. •مدقق (Verifier): يضمن جودة العمل. •مُوقّع (Signatory): يصرح بالموافقة على القرار. أفضل استخدام له في: •المبادرات/العمليات التي تتطلب الامتثال للجودة أو التنظيم أو المعايير الصناعية. الإيجابيات والسلبيات: •الإيجابيات: يعزز الجودة والامتثال والضوابط. •السلبيات: يضيف مزيدًا من التعقيد، وقد يؤدي وجود المدقق والمُوقّع إلى تأخير العمل. ملخص عام: هذه النماذج تُستخدم لتوضيح الأدوار والمسؤوليات في عمليات اتخاذ القرار، حيث يختلف كل نموذج حسب مستوى التعقيد وحجم الفريق المطلوب إدارته.

مهندس بيانات؟⚙️ لازم تعرف تبني jobs عن طريق ال ETL لانه يحول البيانات الخام الى بيانات ذو اهمية ومفهومة عشان تكون ممتاز فيها لازم تفهم البيانات اللي انت تشتغل عليها زين بيانات المتاجر الالكترونية تختلف عن قطاع الصحي او العقارات وغيرها من الامثلة

قد سمعتوا عن Data Quality ؟ 🧐 في الصورتين اللي تحت فيها Data Quality Dimensions ابغاكم تطبقونها على اي Dataset بالبايثون و تقدرون تختارون اي داتا من حسابي في Kaggle او اذا عندكم Dataset تقدرون تطبقون عليها الـData Quality Assessment اللي بالصورة و بالخطوات البروجكت هذا فيه فوائد عديدة و بتساعدكم في تقييم جودة البيانات تقدرون تشاركون حلولكم في Github او في Kaggle او حتى بالمنشن 👇🏼

@dabuainain كل الشكر لكم 🙏

@dabuainain نعم كلامك في محله ولاجدال فيه وانتي خير من يجيب في مجال الذكاء الاصطناعي لكن انا بحكم خبرتك اليس من الاولى ان تكون جميع الاستراتيجيات مضمنة في استراتيجية الجهة الاساسية بدلاً من وجود استراتيجيات: للتحول الرقمي وللبيانات وللمخاطر واستمرارية الاعمال وقريباً للذكاء الاصطناعي

العلم مسؤولية، وزكاته نشره ومشاركته بما يعود بالنفع على الجميع. ومن هذا المنطلق، كمتخصصين، نجد أنه من واجبنا أن نسهم في إثراء المعرفة وتسهيل الوصول إلى أفضل الممارسات، خصوصًا في ظل التغيرات السريعة التي يشهدها عالمنا اليوم. أقدم لكم "الدليل الاسترشادي لتطوير وحوكمة سياسات #الذكاء_الاصطناعي في المنظمات" حيث يهدف إلى تزويد القادة وصناع القرار بإطار عمل واضح لتطوير سياسات الذكاء الاصطناعي في المنظمات. يبدأ الدليل بتوضيح الفرق بين المفاهيم الأساسية مثل السياسات، والأدلة الاسترشادية، والمبادئ، حيث تُعتبر هذه الفروق ضرورية لفهم الأدوار المختلفة التي تلعبها كل منها في تنظيم تبني واستخدام الذكاء الاصطناعي. يتناول الدليل العناصر الأساسية التي يجب أن تتضمنها سياسات الذكاء الاصطناعي، مع تسليط الضوء على النقاط التي يجب تجنبها والأخطاء الشائعة التي قد تقلل من فعالية السياسات أو تعرض المنظمة لمخاطر غير متوقعة. كما يقدم الدليل شرحًا لمراحل كتابة السياسات، بدءًا من تحليل الاحتياجات والتحديات، وصولًا إلى صياغة السياسات ومراجعتها واعتمادها. ما يميز الدليل هو التركيز على التفعيل حيث يتضمن نموذجين تطبيقيين: الأول يركز على سياسة تطوير أدوات وتطبيقات الذكاء الاصطناعي في المنظمات، والثاني يُعنى بسياسة استخدام أدوات وتطبيقات الذكاء الاصطناعي في المنظمات. وقد تم إعداد هذه النماذج بالمواءمة مع مبادئ أخلاقيات الذكاء الاصطناعي الصادرة عن @SDAIA_SA لضمان توافق السياسات مع الإطار الوطني الذي يعزز الاستخدام الأخلاقي والمسؤول لتقنيات الذكاء الاصطناعي. ما أقدمه هنا هو اجتهاد شخصي نابع من تجربتي في حوكمة سياسات وإجراءات الذكاء الاصطناعي. الهدف من هذا الدليل الاسترشادي هو مشاركة الأفكار والتجارب التي يمكن أن تساعد المهتمين بهذا المجال، وليس وضع معايير أو أسس تنظيمية. أؤمن أن المعرفة تُبنى بتعاون الجميع، وهذا العمل هو مجرد خطوة نحو تحقيق هذا الهدف. أرجو أن يكون هذا الدليل إضافة مفيدة تُسهم في دعم استخدام الذكاء الاصطناعي بشكل مسؤول، مع الالتزام بالقيم والمبادئ التي تخدم الجميع. 🔹رابط الدليل: researchgate.net/publication/38…

@dabuainain فعلاً وهذا مانصر عليه نحن كمكتب ادارة وحوكمة بيانات من خلال تضمين الذكاء الاصطناعي في استراتيجية البيانات للجهة وايضا من خلال موائمة السياسات الصادرة من المكتب مع استخدامات الذكاء الاصطناعي وادواته واخلاقيات الذكاء الاصطناعي ايضا

برأيي نعم، التفاصيل التي لابد تغطيتها بسياسات الذكاء الاصطناعي سواء للتطوير او الاستخدام كثيرة وتختلف من قطاع لقطاع ومن مجال لمجال. كذلك حوكمة البيانات هي جزء من حوكمة الذكاء الاصطناعي وليس العكس. سياسات الذكاء الاصطناعي برأيي تصدر من مكتب إدارة البيانات بالجهة -ان لم يكن لها مستقبلاً إدارات أو وحدات مستقلة- ومن خلال فريق عمل متخصص منوع الخبرات.

@kalshnaif بدلاً من اضاعة الوقت والمال على هذا الجيل الحالي من اللاعبين الذين ليس لديهم مايقدمونه . مفترض نبدأ في اعداد منتخب شاب من سن ١٤ الى ١٦ سنة مع خطة عمل لمدة خمس سنوات قادمه نصنع منه جيل قادر على تحقيق انجاز بحيث يتم تبني مجموعة من اصحاب المهارات ولنا في تجارب الدول الاخرى مثال.

تم ابعاد مانشيني .. و سيلحق به رينارد .. و سيبقى منتخبنا على وضعه الذي لا يرضي أحد .. " فأين تكمن المشكلة الأساسية ؟ "

@ksauniverstis اولاً واهم شي تعتمد على التخصص اللي تدرسه فالماجستير ثانياً وش تفضل انت كطريقة متبعه للمذاكرة وتناسبك فيه ناس تحب تحفظ وفيه ناس تفهم بس مراجعة قبل الاختبارات وتمشي اموره وفيه ناس يناسبهم التحضير اليومي بناء على Syllabus

من تجربتك، ماهي طريقة مذاكرة في الماجستير؟

@data_community1 ممتاز وكلنا جاهزين للمساهمة والمبادرة في تفعيل وتعزيز هالتواصل

"مجتمع البيانات في الرياض سيكون أول منصة متخصصة في مجال البيانات في المملكة العربية السعودية. سيهدف هذا المجتمع إلى تعزيز التواصل والتعاون بين المهتمين والعاملين في مجال علوم البيانات في الرياض والمناطق المجاورة"

@I_Alhudaithy ضروري ارد اولاً ما اتصلوا الزملاء فالعمل الا لحاجة والتعاون مطلب ضروري وملح لنجاح المنظومة واستمراريتة العمل

هل ترد خارج أوقات العمل لحاجة العمل وإلا من الموظفين 8 ساعات فقط ؟

@AlhumudMona اعداد المحتوى والعرض التقديمي بشكل عام مهارة وتحتاج الواحد ييشتغل بنفسه ممكن الذكاء الاصطناعي يساعدك ويحط لك خطوط عرضية لكن لن يقوم بايصال فكرتك بشكل صحيح كما تريد..

الغريب فيه ناس للحين تستخدم الباوربوينت‼️ الذكاء الاصطناعي الحين يسوي لك عرض كامل بجميع المعلومات اللي انت تحتاجها والتصميم اللي انت تبغاه وعدد السلايدات اللي تحتاجه بدقيقة وحدة 🤯🫣 كيييف؟! اسم الأداة: Microsoft copilot التابعة لشركة مايكروسوفت وهي اداة مجانية من هذا الرابط: Copilot.microsoft.com