إي هاب
مخطط شهادة مهارات البناء الرسمية (CSCS)
معرف الدورة: 2501050108809ESH
تواريخ الدورة: 05/01/25 مدة الدورة: يوم/أيام دراسية واحد مكان الدورة: لندن، المملكة المتحدة
فئة الدورة: برامج فريدة
الفئات الفرعية للمقرر:
التعليم والتطوير المهني الصحة والسلامة والرفاهية القيادة والإدارة الاستدامة والممارسات البيئية سلامة البناء الاستدامة البيئية الصحة والرفاهية القيادة والتواصل ضمان الجودة إدارة المخاطر تطوير المهارات الفنية
معلومات الدورة
مقدمة
تم تصميم هيكل دورتنا لتكون دورة مكثفة ليوم واحد، حيث ستتعلم مواد الصحة والسلامة في مجال الإنشاءات اللازمة لاجتيازها. بعد إكمال الدورة، ستخضع لاختبار إلكتروني يعتمد على ما تعلمته خلال اليوم.
أهداف
بعد اجتياز نتائج الاختبار، سيتم تأكيد بطاقة CSCS الخاصة بك. بعد ذلك، ستتلقى تأكيدًا بنتائج الاختبار وبطاقة CSCS الخاصة بك. ستصل بطاقة CSCS الأصلية مع شهادتك خلال 10 أيام عمل.
من ينبغي أن يحضر؟
أي شخص يرغب بالعمل في مواقع البناء أي شخص يرغب في البدء في التقدم بطلب للحصول على وظيفة في مجال البناء أي شخص يرغب في دخول أي موقع بناء في جميع أنحاء المملكة المتحدة (إلزامي)
طريقة التدريب
• التقييم المسبق • التعليم الجماعي المباشر • استخدام أمثلة واقعية ودراسات حالة وتمارين • المشاركة والمناقشة التفاعلية • عرض تقديمي باستخدام برنامج باور بوينت وشاشة LCD ولوحة التقليب • الأنشطة الجماعية والاختبارات • التقييم اللاحق
دعم البرنامج
يدعم هذا البرنامج ما يلي: * المناقشات التفاعلية * لعب الأدوار * دراسات الحالة وتسليط الضوء على التقنيات المتاحة للمشاركين.
الأجندة اليومية
صباحًا أجندة: * 9:00-9:30 (تقييم أولي، واستكمال السجل والحضور) * 9:30-11:30 (جلسة تقنية) * 11:30-11:45 (استراحة القهوة) * 11:45-12:45 (جلسة تقنية) * 12:45-1:00 (استراحة المراجعة) * 1:00-2:00 (اختبار CSCS) مساءً أجندة: * 14:30-15:00 (تقييم أولي، واستكمال السجل والحضور) * 15:00-18:30 (جلسة تقنية) * 18:30-18:45 (استراحة القهوة) * 18:45-19:45 (جلسة تقنية) * 19:45-20:00 (استراحة المراجعة) * 20:00-21:00 (CSCS اختبار)
Course Outlines
Week 1
Day 1:
Introduction to Big Data and AI
Overview of Big Data: Characteristics, Types, and Sources
The Importance of Big Data in the Modern Business Landscape
Introduction to Artificial Intelligence: Key Concepts and Technologies
Relationship Between Big Data and AI: How They Work Together
Day 2:
Big Data Technologies and Tools
Data Collection and Storage Techniques for Big Data
Data Processing Frameworks: Hadoop, Spark, and Other Big Data Tools
Data Quality and Cleansing: Ensuring Accurate Insights
Introduction to Data Warehousing and Cloud-Based Solutions
Day 3:
Machine Learning and Deep Learning
Overview of Machine Learning: Types and Algorithms
Supervised vs. Unsupervised Learning: Key Differences and Applications
Introduction to Deep Learning and Neural Networks
Hands-On: Building a Simple Machine Learning Model
Day 4:
Advanced AI Techniques and Applications
Natural Language Processing (NLP) and Computer Vision
Reinforcement Learning and Its Applications
Case Studies: Successful AI Implementations in Various Industries
Hands-On: Training a Deep Learning Model for Image Recognition
Day 5:
Ethical Considerations and Practical Applications
Ethical Issues in Big Data and AI: Privacy, Bias, and Accountability
Best Practices for Data Security and Compliance with Regulations
Implementing AI Solutions in Business: Challenges and Strategies
Final Project: Solving a Real-World Problem Using Big Data and AI
Introduction to Big Data and AI
Overview of Big Data: Characteristics, Types, and Sources
The Importance of Big Data in the Modern Business Landscape
Introduction to Artificial Intelligence: Key Concepts and Technologies
Relationship Between Big Data and AI: How They Work Together
Day 2:
Big Data Technologies and Tools
Data Collection and Storage Techniques for Big Data
Data Processing Frameworks: Hadoop, Spark, and Other Big Data Tools
Data Quality and Cleansing: Ensuring Accurate Insights
Introduction to Data Warehousing and Cloud-Based Solutions
Day 3:
Machine Learning and Deep Learning
Overview of Machine Learning: Types and Algorithms
Supervised vs. Unsupervised Learning: Key Differences and Applications
Introduction to Deep Learning and Neural Networks
Hands-On: Building a Simple Machine Learning Model
Day 4:
Advanced AI Techniques and Applications
Natural Language Processing (NLP) and Computer Vision
Reinforcement Learning and Its Applications
Case Studies: Successful AI Implementations in Various Industries
Hands-On: Training a Deep Learning Model for Image Recognition
Day 5:
Ethical Considerations and Practical Applications
Ethical Issues in Big Data and AI: Privacy, Bias, and Accountability
Best Practices for Data Security and Compliance with Regulations
Implementing AI Solutions in Business: Challenges and Strategies
Final Project: Solving a Real-World Problem Using Big Data and AI
الأسبوع 02
الأسبوع 02
الأسبوع 03
الأسبوع 03
الأسبوع 04
الأسبوع 04
الأسبوع 05
الأسبوع 05
الأسبوع 06
الأسبوع 06
الأسبوع 07
الأسبوع 07
الأسبوع 08
الأسبوع 08
الأسبوع 09
الأسبوع 09
