1. تطوير الخوارزميات والنماذج الحسابية والإحصائية في علوم البيانات.
2. استخراج مجموعات البيانات الضخمة وتحويلها ودمجها وتحميلها.
3. تقييم الفرص لاستخدام حلول علوم البيانات للتنبؤات والتحليلات الخاصة بأنظمة الأعمال المختلفة.
4. تنسيق استخدام وتطبيق مبادئ التحليلات الوصفية والتنبؤية والإرشادية لمواجهة التحديات المختلفة.
5. إنشاء برامج التعلم العميق لدعم تحليل مجموعات البيانات المعقدة.
6. التمييز بين النظريات الرئيسية لتعلم الآلة والشبكات العصبية.
7. تمثيل وعرض البيانات من أجل الاستكشاف والتحليل وإيصال المعلومات بشكل واضح.
8. استخدم نماذج تعلم الآلة والتحسين في دعم اتخاذ القرارات.
9. تطبيق استراتيجيات حل المشاكل في تحليلات البيانات.
10. إيضاح الاستنتاجات التحليلية والتوصيات بأشكال مكتوبة وممثلة برسومات بيانية.
11. تجميع العمليات الحاسوبية المتعددة لدعم علوم البيانات باستخدام العديد من الأدوات والبرمجيات المطبقة على نطاق واسع.
12. فهم الصعوبات الإدارية والأخلاقية وخصوصية المعلومات في علوم البيانات.