دراسة علوم البيانات في السعودية 2026: الدليل الشامل للتخصص، الجامعات، الشروط

أصبحت دراسة علوم البيانات في السعودية من أكثر المسارات الأكاديمية والمهنية طلبًا، لأن أغلب القطاعات (الحكومة الرقمية، البنوك، التجارة الإلكترونية، الصحة، الطاقة، اللوجستيات، وحتى التعليم) تعتمد اليوم على تحليل البيانات لبناء قرارات أدق وتقليل التكاليف ورفع كفاءة التشغيل. ومع توسّع مبادرات البيانات والذكاء الاصطناعي في المملكة، صار تخصص علوم البيانات خيارًا واقعيًا لمن يبحث عن “مهنة مستقبل” بشرط أن يُبنى المسار على مهارات عملية ومشاريع حقيقية، وليس على المقررات النظرية فقط.

ما هي علوم البيانات؟ وما الفرق بينها وبين تحليل البيانات والذكاء الاصطناعي؟

علوم البيانات (Data Science) هي مزيج من:

1. الإحصاء والرياضيات لفهم الأنماط والاحتمالات.
2. البرمجة (خصوصًا Python وSQL) لمعالجة البيانات وبناء نماذج.
3. فهم الأعمال لتحويل النتائج إلى قرارات قابلة للتنفيذ.

أما تحليل البيانات (Data Analytics) فيكون عادةً أكثر تركيزًا على:

تنظيف البيانات، إعداد التقارير، لوحات المعلومات (Power BI/Tableau)، واستخراج مؤشرات KPI.

بينما الذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة (AI/ML) يميل إلى:

بناء نماذج تنبؤية/تصنيفية/توصية، والتعامل مع الخوارزميات وتقييمها وتحسينها.

والخبر الجيد: كثير من برامج السعودية تجمع بين هذه المسارات ضمن تخصص واحد أو مسار (Track) داخل كلية تقنية/حوسبة.

يمكنك أيضاً الاطلاع على أكثر التخصصات المطلوبة في السعودية

لماذا دراسة علوم البيانات خيار قوي داخل السعودية؟

لأن السوق يحتاج “مترجم بيانات” يحول الأرقام إلى قرارات. الطلب يأتي من قطاعات متعددة:

• القطاع الحكومي والتحول الرقمي: تحليل خدمات، جودة أداء، مكافحة احتيال، تحسين تجربة المواطن.
• القطاع المالي: تقييم مخاطر، كشف احتيال، نماذج ائتمان.
• الصحة: تنبؤ بالطلب، تحليل مسارات علاج، جودة خدمات.
• التجزئة والتجارة الإلكترونية: توصية منتجات، تسعير ديناميكي، تحليل سلوك العملاء.
• الطاقة والصناعة: صيانة تنبؤية، كفاءة تشغيل، تحليل حساسات.

كما أن وجود مبادرات تدريبية وطنية عبر جهات رسمية مثل أكاديمية سدايا يعكس اهتمامًا مباشرًا ببناء كفاءات في البيانات والذكاء الاصطناعي داخل المملكة.

للحصول على تحديثات دورية حول المنح والفرص الأكاديمية، نوصي بمتابعة منصّاتنا الرسمية

فيسبوكيوتيوبانستغرامتلجرامتيكتوك

أفضل مسارات دراسة علوم البيانات داخل السعودية (جامعات وبرامج رسمية)

ملاحظة: قد تختلف المسميات بين “علوم بيانات” و“تحليلات بيانات” و“إحصاء وعلوم بيانات” و“مسار بيانات وذكاء اصطناعي”. الأهم هو محتوى الخطة: Python + SQL + إحصاء + تعلم آلة + مشاريع.

1) الجامعة السعودية الإلكترونية (SEU) — بكالوريوس علوم البيانات

• صفحة البرنامج الرسمية:
  https://seu.edu.sa/caic/en/bachelor-programs/bds/
  مميزاته: البرنامج يستهدف سوق العمل ويركّز على تعلم الآلة والذكاء الاصطناعي ضمن إطار علوم البيانات.

2) جامعة الملك سعود (KSU) — مسار تقنية المعلومات: بيانات وذكاء اصطناعي (DSAI)

• صفحة البرامج الجامعية (تذكر المسار):
  https://ccis.ksu.edu.sa/en/node/2203

• صفحة خطة المسار (تفاصيل مقررات على مستويات):
  https://ccis.ksu.edu.sa/en/it/dsai-bsc-program
  لماذا مهم؟ لأن المسار يوضح مواد تأسيسية ثم انتقال لمواد تخصصية، وهذا يساعد الطالب يفهم الرحلة الأكاديمية خطوة بخطوة.

يمكنك أيضاً الاطلاع على مدارس عالمية في السعودية

3) جامعة الأميرة نورة (PNU) — بكالوريوس علوم البيانات والتحليلات

• صفحة البرنامج الرسمية
  تركيز واضح على Data Governance وحماية البيانات وذكاء الأعمال.

4) جامعة الإمام عبد الرحمن بن فيصل (IAU) — بكالوريوس الإحصاء وعلوم البيانات

• صفحة البرنامج الرسمية
  مناسب لمن؟ لمن يميل أكثر للإحصاء المتين مع تطبيقات تعلم آلة.

5) جامعة طيبة (Taibah) — قسم الذكاء الاصطناعي وعلوم البيانات

• صفحة القسم (تشير لبرامج بكالوريوس في AI وData Science)

6) جامعة الفيصل (Alfaisal) — بكالوريوس علوم البيانات والهندسة (Data Science & Engineering)

• صفحة البرنامج الرسمية
  مميزاته: يذكر صراحة أدوات مثل Python وR وSQL وتقنيات البيانات الكبيرة.

7) (مسار خاص قوي للدراسات العليا) جامعة الملك عبدالله للعلوم والتقنية (KAUST)

إذا كان هدفك ماجستير/بحث قوي في الإحصاء/علوم البيانات:

• دليل ماجستير الإحصاء (يتضمن “Data Science track” ومتطلبات مقررات مثل تعلم الآلة)

• صفحة برامج الماجستير العامة

• صفحة برنامج الإحصاء

يمكنك أيضاً الاطلاع على دورات معتمدة للشباب في السعودية

8) التدريب المكثف (Bootcamps) عبر أكاديمية سدايا SDAIA Academy

لمن يفضّل مسارًا عمليًا سريعًا (خصوصًا الخريجين/المهنيين):

• برامج ومعسكرات أكاديمية سدايا

• صفحة الأكاديمية

• نسخة عربية للمعسكرات (مفيدة للبحث)

شروط القبول المتوقعة لدراسة علوم البيانات في السعودية

لأن الشروط تختلف حسب الجامعة والدرجة (بكالوريوس/ماجستير)، اعتمد القاعدة التالية:

للبكالوريوس (عمومًا)

• ثانوية عامة (مسار علمي غالبًا أفضل للتخصصات الحوسبية/الهندسية).
• مستوى لغة إنجليزية مناسب (قد يُطلب اختبار أو سنة تحضيرية/مقررات إنجليزي).
• مواد تأسيسية: رياضيات، برمجة، تفكير حاسوبي.

لا أنصحك أن تعتمد على “أرقام شروط” منتشرة على السوشيال لأن كل جامعة تغيّر لوائحها؛ الأفضل الرجوع لصفحة الكلية/القبول الرسمية الخاصة بجامعتك.

للماجستير (مثال رسمي واضح من KSU لبرامج الدراسات العليا بالحوسبة)

صفحات الدراسات العليا في جامعة الملك سعود تذكر أمثلة لمتطلبات مثل معدل، ومعادلة شهادة، وقد يُذكر GRE/TOEFL لبعض المسارات.

صفحة متطلبات ضمن كلية الحوسبة (كمثال على نوع المتطلبات الرسمية)

خطة دراسية ذكية: كيف تضمن أن التخصص “يوظّفك” وليس فقط يمنحك شهادة؟

1) حدّد المسار الوظيفي قبل التخرج

اختر واحدًا من هذه المسارات ووجّه مشاريعك له:

• Data Analyst (تقارير + لوحات + SQL + Power BI)
• Data Scientist (نمذجة + ML + تجارب + تقييم)
• ML Engineer (نشر نماذج + MLOps)
• BI Developer (نمذجة بيانات + مستودعات + لوحات)
• Data Engineer (ETL + قواعد بيانات + سحابة)

يمكنك أيضاً الاطلاع على منح جامعة الأمير سلطان في السعودية

2) المهارات الأساسية التي لا غنى عنها

خلال أول سنة من التخصص أو أول 3–4 أشهر تعلم ذاتي:

• SQL (JOIN, Window Functions, CTE)
• Python (Pandas, NumPy, Matplotlib)
• إحصاء عملي (احتمالات، اختبار فرضيات، انحدار)
• تنظيف البيانات ومعالجة القيم الناقصة
• تصور البيانات + سرد قصصي (Data Storytelling)

3) “بورتفوليو” مشاريع — أهم عنصر في التوظيف

اعمل 4 مشاريع فقط لكن بجودة عالية:

1. مشروع تحليل مبيعات/عملاء + Dashboard.
2. مشروع تنبؤ (طلب/مبيعات/Churn) + مقارنة نماذج.
3. مشروع نصوص (تحليل مشاعر عربي/تصنيف) إن كنت تستهدف شركات محتوى/إعلام.
4. مشروع “بيانات عامة” في السعودية/المنطقة (أو أي بيانات مفتوحة) مع تقرير واضح.

4) التدريب العملي (Internship/Co-op)

إذا كان لديك فرصة تدريب تعاوني أو معسكر رسمي (مثل برامج أكاديمية سدايا)، اعتبرها “مسرّع” للسيرة الذاتية.

أفضل مواد يجب أن تبحث عنها داخل خطط الجامعات

أي برنامج “علوم بيانات” قوي غالبًا يحتوي على:

• برمجة 1 و2 (Python/Java)
• هياكل بيانات وخوارزميات
• قواعد بيانات + SQL
• احتمالات وإحصاء + تحليل انحدار
• تعلم آلة + تعلم عميق (على الأقل مدخل)
• نظم بيانات كبيرة/سحابة (ميزة قوية)
• مشروع تخرج تطبيقي مرتبط بسوق العمل

يمكنك أيضاً الاطلاع على منحة كلية البترجي الطبية في السعودية

فرص العمل لخريج علوم البيانات في السعودية

• محلل بيانات (Data Analyst)
• محلل ذكاء أعمال (BI Analyst)
• عالم بيانات (Data Scientist)
• مهندس تعلم آلة (ML Engineer) — عادةً يحتاج خبرة ومشاريع أقوى
• مهندس بيانات (Data Engineer) — مطلوب جدًا لمن يتقن قواعد البيانات وETL
• محلل منتجات (Product Analyst)

أسئلة شائعة

هل علوم البيانات صعبة؟

نعم نسبيًا لأنها تجمع رياضيات + برمجة + تفكير تحليلي. لكنها ليست مستحيلة إذا مشيت بخطة أسبوعية ثابتة (ساعة إلى ساعتين يوميًا + مشروع شهري).

هل أحتاج لابتوب قوي؟

للأساسيات لا. لكن لمشاريع تعلم عميق كبيرة قد تحتاج GPU أو استخدام خدمات سحابية لاحقًا. كبداية ركّز على SQL وPandas ولوحات البيانات.

هل يمكن دخول المجال بدون شهادة علوم بيانات؟

نعم عبر مسارات مثل “معسكرات/Bootcamps” + بورتفوليو قوي، لكن الشهادة تساعد كثيرًا في القبول الأولي خصوصًا داخل بعض الجهات. برامج أكاديمية سدايا مثال رسمي لمسار بناء مهارات.

للحصول على تحديثات دورية حول المنح والفرص الأكاديمية، نوصي بمتابعة منصّاتنا الرسمية

فيسبوكيوتيوبانستغرامتلجرامتيكتوك