مع شهادة الخبرة الجامعية 100% عبر الإنترنت، ستطبق حلول السحابة في معالجة وتخزين كميات كبيرة من البيانات“

أدى النمو الهائل في البيانات واعتماد حلول السحابة Cloudإلى تغيير بيئة الأعمال والتكنولوجيا بشكل كامل تعتمد المؤسسات بشكل متزايد على تحليل البيانات لتحسين عملياتها وتحسين تجربة العملاء واتخاذ قرارات استراتيجية تستند إلى معلومات دقيقة. في الوقت نفسه، تتيح الحوسبة السحابيةCloud توسيع الموارد بشكل مرن، مما يضمن الكفاءة والأمان.  في هذا السياق، أصبح امتلاك معرفة متقدمة في علوم البيانات والحلول السحابية Cloud عاملاً أساسيًا للتنافسية في مختلف القطاعات.  

يقدم هذا البرنامج الجامعي من TECH تخصصًا شاملاً في مجالين أساسيين للتحول الرقمي.  من خلال نهج عملي، سوف يتعمق المنهج في تحليل البيانات ومعالجتها وعرضها، بالإضافة إلى تسيير البنى التحتية السحابية.Cloud  وبهذه الطريقة، سيكتسب الطلاب كفاءات متقدمة لتصميم وتنفيذ وتوسيع نطاق الحلول التكنولوجية القائمة على علم البيانات والبيئات السحابيةCloud.  كما سيكونون قادرين على مواجهة التحديات الحقيقية في مشاريع التحول الرقمي، وتحسين العمليات من خلال التحليل الذكي للبيانات، ونشر بنى سحابية فعالة وآمنة ومتوافقة مع احتياجات الصناعة الحالية.  

بالإضافة إلى فوائده المهنية الواسعة، يتم تقديم هذا المؤهل الجامعي عبر الإنترنت بالكامل، مما يضمن أقصى قدر من المرونة وسهولة الوصول.  تسمح هذه الطريقة بمواءمة التعلم مع المسؤوليات الأخرى، وإزالة الحواجز الجغرافية، وتوفير الوصول إلى المواد المحدثة في أي وقت. من خلال الموارد التفاعلية والمنصة البديهية، يتم توفير تعلم ديناميكي ومتكيف مع احتياجات القطاع. 

ستقوم بإدارة كميات كبيرة من المعلومات باستخدام بنى سحابية قابلة للتطوير وآمنة، مما يؤدي إلى تحسين الكفاءة التشغيلية في أي بيئة رقمية“

تحتوي هذه الخبراء الجامعية في علم البيانات والحلول السحابية Cloud، على البرنامج الجامعي الأكثر اكتمالاً وتحديثا في السوق. أبرز خصائصه هي:

تطوير الحالات العملية المقدمة من قبل خبراء في البرمجيات  
المحتويات البيانية و التخطيطية و العملية بشكل بارز التي يتم تصورها من خلالها،، تجمع المعلومات العلمية و العملية حول تلك التخصصات الطبية التي لا غنى عنها في الممارسة المهنية 
التدريبات العملية حيث يتم إجراء عملية التقييم الذاتي لتحسين التعليم 
تركيزها بشكل خاص على المنهجيات المبتكرة في علم البيانات والحلول السحابية Cloud 
كل هذا سيتم استكماله بدروس نظرية وأسئلة للخبراء ومنتديات مناقشة حول القضايا المثيرة للجدل وأعمال التفكير الفردية
توفر المحتوى من أي جهاز ثابت أو محمول متصل بالإنترنت 

تعرف على النماذج المتقدمة لتخزين البيانات وتحليلها في بيئات السحابة، مما يتيح لك تحسين أداء وأمن أنظمة الكمبيوتر“

تتألف هيئة التدريس من محترفين في مجال البرمجيات يساهمون في هذا البرنامج بخبراتهم العملية، بالإضافة إلى متخصصين معروفين من شركات رائدة وجامعات مرموقة. 

إن محتوى الوسائط المتعددة الذي تم تطويره باستخدام أحدث التقنيات التعليمية، والذين سيتيح للمهني فرصة للتعلم الموضوعي والسياقي، أي في بيئة محاكاة ستوفر تعليماً غامرًا مبرمجًا للتدريب في مواقف حقيقية. 

يركز تصميم هذا البرنامج على التعلم القائم على المشكلات، والذي يجب على الطالب من خلاله محاولة حل الحالات المختلفة للممارسة المهنية التي تُطرَح على مدار هذه الدورة الأكاديمية. للقيام بذلك، المهني سيحصل على مساعدة من نظام فيديو تفاعلي مبتكر من قبل خبراء مشهورين. 

استكشف منصات الحوسبة السحابية الرئيسية، واكتسب معرفة عملية حول تخزين الحلول المبتكرة"

بفضل منهج إعادة التعلم من TECH ستتمكن من ترسيخ المفاهيم الأساسية التي تقدمها لك هذه الدراسة الجامعية"

في عالم مدفوع بالبيانات والتكنولوجيا، أصبح دمج علم البيانات مع حلول السحابة Cloud ركيزة أساسية للابتكار والكفاءة في الأعمال.  تقدم خطة الدراسة هذه نهجًا شاملاً، بدءًا من التحليل المتقدم وحتى تحسين البنى التحتية في السحابة Cloud.  بفضل تصميمها الموجه نحو متطلبات السوق، تتيح الخطة تطوير الكفاءات الأساسية لاتخاذ القرارات الاستراتيجية والتحول الرقمي.  وبالتالي، يوفر الأدوات اللازمة لمواجهة التحديات التكنولوجية والاستفادة القصوى من إمكانات البيانات.  

أدمج تقنيات التعلم الآلي في الحلول القائمة على البيانات، مما يحقق أتمتة العمليات وتوليد تنبؤات بدقة عالية“

الوحدة 1. المنهجيات الرشيقة المتقدمة للكبار (seniors)  

1.1. المنهجيات الرشيقة 

1.1.1. مبادئ بيان Agile 
2.1.1. مقارنة بين Scrum و Kanban و SAFe 
3.1.1. حالات نجاح في تطبيق المنهجيات الرشيقة 

2.1. Scrum المتقدم كمنهجية رشيقة  

1.2.1. الأدوار والمسؤوليات بالتفصيل 
2.2.1. التسيير المتقدم لمخزون المنتجاتproduct backlog 
3.2.1. المقاييس ومتابعة المشاريع في Scrum  

3.1. Kanban لفرق التطوير 

1.3.1. أساسيات التدفق المستمر 
2.3.1. تسيير حدود WIP (العمل قيد التنفيذ) Work in progress 
3.3.1. تحسين تدفق العمل مع Kanban 

4.1. التوسع الرشيق 

1.4.1. SAFe (Scaled agile framework)  
2.4.1. تنفيذ LESS (Large-scale Scrum)  
3.4.1. التنسيق بين فرق رشيقة متعددة  

5.1. التدريب الرشيق Agile coaching والقيادة 

1.5.1. المهارات الأساسية للمدرب الرشيق agile coach 
2.5.1. تيسير المراجعات الفعالة 
3.5.1. حل النزاعات في الفرق الرشيقة 

6.1. تسيير المخاطر في المشاريع الرشيقة 

1.6.1. تحديد المخاطر وتحليلها 
2.6.1. استراتيجيات التخفيف من المخاطر 
3.6.1. التكيف السريع مع التغييرات غير المتوقعة  

7.1. أدوات Agile للفرق عن بعد 

1.7.1. استخدام Jira و Trello للتسيير المرن 
2.7.1. التواصل الفعال مع Slack و Microsoft Teams 
3.7.1. تقنيات للتعاون في بيئات موزعة  

8.1. المقاييس في المشاريع الرشيقة Agile 

1.8.1. Burnup و burndown charts  
2.8.1. قياس سرعة الفريق 
3.8.1. المؤشرات الرئيسية للتحسين المستمر  

9.1. دراسات حالة في المنهجيات الرشيقة 

1.9.1. تحليل التنفيذ في شركات حقيقية 
2.9.1. الدروس المستفادة من المشاريع الناجحة 
3.9.1. الأخطاء الشائعة وكيفية تجنبها  

10.1. مشروع عملي في الفرق الرشيقة 

1.10.1. تخطيط مشروع باستخدام Scrum و Kanban  
2.10.1. تنفيذ المشروع ومتابعته 
3.10.1. تقديم النتائج واستعراضها 

الوحدة 2. علم البيانات والتعلم الآلي للكبار (seniors)  

1.2. علم البيانات 

1.1.2. تطبيقات عملية في تسيير البيانات وتحسين العمليات الحاسوبية.  
2.1.2. الأدوات الرئيسية لتحليل ومعالجة البيانات:  Pandas, NumPy 
3.1.2. المعالجة الأولية للبيانات. 

2.2. عرض البيانات لتحليل المعلومات وتقديمها بشكل فعال  

1.2.2. إنشاء رسوم بيانية أساسية باستخدام Matplotlib 
2.2.2. تصورات متقدمة باستخدام Seaborn 
3.2.2. تخصيص وتصميم الرسوم البيانية التفاعلية 

3.2. الإحصاءات الوصفية في علم البيانات  

1.3.2. مقاييس النزعة المركزية 
2.3.2. مقاييس الاتجاه المركزي 
3.3.2. تحليل الارتباط 

4.2. تنظيف البيانات وتحويلها 

1.4.2. معالجة القيم الفارغة والمكررة 
2.4.2. التحويلات الرياضية والتصنيف 
3.4.2. استخدام خطوط الأنابيب للتنظيف التلقائي 

5.2. التعلم الآلي االمُوجَّه  

1.5.2. نماذج الانحدار الخطي والخدمات اللوجستية  
2.5.2. نماذج التصنيف KNN، أشجار القرار 
3.5.2. تقييم النماذج باستخدام مقاييس الأداء 

6.2. التعلم الآلي الغير مشرف عليه  

1.6.2. التجميع باستخدام K-means و DBSCAN  
2.6.2. تقليل الأبعاد باستخدام PCA 
3.6.2. تحليل المجموعات والأنماط في البيانات 

7.2. الشبكات العصبية  

1.7.2. أنواع الشبكات العصبية وبنيتها  
2.7.2. التنفيذ باستخدام Keras و TensorFlow  
3.7.2. أمثلة عملية للتنبؤ 

8.2. معالجة البيانات في الوقت الفعلي  

1.8.2. دمج مع Apache Kafka 
2.8.2. بث Streaming البيانات باستخدام Spark 
3.8.2. حالات عملية للمعالجة في الوقت الفعلي 

9.2. تنفيذ مشاريع علم البيانات 

1.9.2. تصميم مشاريع شاملة end-to-end 
2.9.2. دمج النماذج في التطبيقات  
3.9.2. الاختبار والنشر في الإنتاج 

10.2. الأخلاقيات والمسؤولية في استخدام البيانات 

1.10.2. الاعتبارات الأخلاقية في التعلم الآلي Machine Learning  
2.10.2. التحيز في البيانات والنماذج 
3.10.2. اللوائح والامتثال القانوني 

الوحدة 3. الحوسبة السحابية للكبار (seniors)  

1.3. الحوسبة السحابية 

1.1.3. Cloud computing 
2.1.3. نموذج الخدمات IaaS, PaaS, Saas 
3.1.3. الفوائد والتحديات من تبني السحابة 

2.3. موردون الخدمة السحابية 

1.2.3. المنصات الرئيسية AWS, Azure, Google Cloud 
2.2.3. مقارنة الميزات والأسعار 
3.2.3. حالات الاستخدام الخاصة بكل مزود 

3.3. اعدادات الخدمة السحابية 

1.3.3. إنشاء الآلات افتراضية  
2.3.3. التخزين السحابي: الأنواع والإعدادات 
3.3.3. الشبكات الافتراضية وتيسير الوصول 

4.3. نشر التطبيقات السحابية 

1.4.3. طرق النشر: يدوية وآلية 
2.4.3. استخدام أدوات مثل Elastic Beanstalk و App Engine 
3.4.3. مثال عملي على النشر 

5.3. الحاويات في السحابة 

1.5.3. استخدام خدمات مثل ECS و GKE و AKS 
2.5.3. التكامل مع Docker و Kubernetes 
3.5.3. قابلية تطوير التطبيقات باستخدام الحاويات 

6.3. تسيير قواعد البيانات في السحابة 

1.6.3. الخدمات المدارة: RDS و Firestore و Cosmos DB 
2.6.3. تهيئة قواعد البيانات وتحسينها 
3.6.3. النسخ الاحتياطي واستعادة البيانات في حالات الكوارث 

7.3. أمان السحابة 

1.7.3. سياسات الأمان والتحكم في الوصول 
2.7.3. تشفير البيانات أثناء النقل وفي حالة السكون 
3.7.3. عمليات التدقيق والامتثال التنظيمي 

8.3. الأتمتة في السحابة 

1.8.3. Infrastructure as Code (IaC) 
2.8.3. استخدام Terraform و CloudFormation 
3.8.3. إنشاء pipelines للأتمتة 

9.3.  المراقبة والتحسين 

1.9.3. استخدام أدوات مثل CloudWatch و Stackdriver و Azure Monitor 
2.9.3. تحسين التكلفة السحابية 
3.9.3. تنبيهات ومقاييس أساسية للتطبيقات 

10.3. الاتجاهات في الحوسبة السحابية 

1.10.3. السحابة الهجينة والسحابة المتعددة: الخصائص والمزايا 
2.10.3. الحوسبة بدون خادم Serverless computing: المفاهيم وحالات الاستخدام 
3.10.3. مستقبل الحوسبة السحابية: الذكاء الاصطناعي والأتمتة 

ستقوم بتطوير مشاريع التحليل التنبئي باستخدام البنى التحتية السحابية“