من خلال منهجية 100% عبر الإنترنت، ستتعمق في أحدث التقنيات والأطر لإنشاء حلول مبتكرة وقابلة للتطوير. سجل الآن واستعد لقيادة مشاريع عالية التأثير من أي مكان! 

لا يؤدي الاستثمار في  التطوير المتقدم للبرمجياتة إلى تحسين أداء التطبيقات وأمنها فحسب، بل يتيح للشركات أيضًا الحفاظ على قدرتها التنافسية في بيئة تكنولوجية دائمة التطور. نظرًا للحاجة المتزايدة إلى تطبيقات فعالة وآمنة وقابلة للتطوير، ازداد الطلب على المتخصصين القادرين على تصميم أنظمة متقدمة وتحسينها وصيانتها. في هذا السياق، أصبح إتقان هياكل مثل الخدمات الصغيرة واستخدام الذكاء الاصطناعي في البرمجة ودمج بيئات السحابةCloudميزة تنافسية أساسية لأي محترف في هذا القطاع. 

للاستجابة لهذا الطلب، صممت TECH ماجستير خاص في  التطوير المتقدم للبرمجيات، وهو برنامج جامعي يتناول الأساسيات والتطبيقات الأكثر ابتكارًا في هذا المجال. خلال خطة الدراسة، المصممة بنهج شامل، سيتناول المهنيون مفاهيم أساسية مثل التطوير السريع وأتمتة العمليات باستخدام DevOps والأمن في تطبيقات الأعمال وتحسين الأداء في الأنظمة الموزعة. كل هذا سيُستكمل بحالات عملية تعزز المحتوى النظري وتشجع على التطبيق في بيئات حقيقية. 

بناءً على ذلك، سيكون الخريجون مستعدين لتولي أدوار استراتيجية في قطاع التكنولوجيا، والوصول إلى فرص عمل في شركات البرمجيات، والشركات الناشئة startups المبتكرة، أو الشركات الكبرى. بهذه الطريقة، سيتميز كل واحد منهم في مجالات مثل هندسة البرمجيات والأمن السيبراني وتطوير الحلول القائمة على الذكاء الاصطناعي، مما يعزز ملفهم المهني ويسهل انطلاقهم على الصعيد الدولي. 

بالإضافة إلى ذلك، سيتم تقديم هذا المؤهل العلمي بنسبة 100% عبر الإنترنت، مما يسمح للطلاب بإدارة تدريبهم بشكل مستقل ومرن. بفضل منهجية إعادة التعلم Relearning المبتكرة من TECH، القائمة على تكرار المفاهيم الأساسية، سيتمكن الطلاب من تعزيز معارفهم بكفاءة، دون الحاجة إلى قضاء ساعات طويلة في الدراسة التقليدية. بهذه الطريقة، سيتمكنون من التوفيق بين نموهم المهني ومسؤولياتهم اليومية، مما يضمن تجربة ديناميكية وفعالة للغاية. 

ستتدرب مع خبراء عبر الإنترنت بطريقة مرنة وستحصل على معرفة متقدمة في الهندسة المعمارية والذكاء الاصطناعي وأمن المعلومات.  اتخذ خطوة نحو فرص جديدة في صناعة التكنولوجيا!  

هذا الماجستير الخاص في  التطوير المتقدم للبرمجيات يحتوي على البرنامج الجامعية الأكثر اكتمالا وحداثة في السوق. أبرز خصائصه هي:

• تطوير الحالات العملية المقدمة من قبل خبراء في البرمجيات  
• المحتويات الرسومية والتخطيطية والعملية البارزة التي يتم تصورها بها، تجمع المعلومات العلمية والعملية حول تلك التخصصات الأساسية للممارسة المهنية. 
• التمارين العملية حيث يمكن إجراء عملية التقييم الذاتي لتحسين التعلم 
• تركيزها بشكل خاص على المنهجيات المبتكرة في  التطوير المتقدم للبرمجيات 
• دروس نظرية وأسئلة للخبراء ومنتديات مناقشة حول القضايا المثيرة للجدل وأعمال التفكير الفردية 
• إتاحة الوصول إلى المحتوى من أي جهاز ثابت أو محمول متصل بالإنترنت. 

أتقن الذكاء الاصطناعي والأمن السيبراني وهندسة البرمجيات من خلال خطة دراسة مبتكرة.  وبذلك ستكون مستعدًا لقيادة مشاريع تكنولوجية رفيعة المستوى. سجل وتقدم في مسيرتك المهنية! 

تتألف هيئة التدريس من محترفين في مجال البرمجيات، الذين 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.

سيوصلك هذا الماجستير الخاص إلى أساتذة خبراء ومحتوى محدث في المنهجيات الرشيقة والبرمجة المتقدمة وتسيير البنى التحتية الرقمية"

يمكنك الوصول إلى هذه الدراسات العليا المتطورة من أي مكان وبمرونة تامة، مع حالات عملية وأدوات متطورة. اتخذ خطوة نحو مستقبل البرمجيات. قم بالتسجيل الآن!"

من خلال خطة دراسية منظمة وموجهة نحو الممارسة، سيتعمق المحترفون في مجالات رئيسية مثل هندسة البرمجيات الموزعة، وتطوير تطبيقات الويب والهواتف المحمولة، والاستخدام المتقدم للغات (Python, Java, JavaScript) وتنفيذ الخدمات الصغيرة والحاويات باستخدامDocker و Kubernetes. بالإضافة إلى ذلك، سيتناولون موضوعات أساسية مثل الذكاء الاصطناعي المطبق على التطوير، والتعلم الآلي Machine Learning، وقواعد البيانات (SQL، NoSQL)، وأمن المعلومات أو حماية البيانات، والمنهجيات الرشيقة مثل Scrum أو DevOps، والحوسبة السحابية باستخدام AWS و Azure.  

ستتدرب على وتيرة تناسبك وستوسع فرصك في سوق العمل!  مع هذا الماجستير الخاص، ستعزز مسيرتك المهنية. حان الوقت لترتقي إلى مستوى جديد" 

وحدة 1. هندسة البرمجيات المتقدمة للكبار (seniors)

1.1. هندسة البرمجيات المتقدمة

1.1.1. هندسة البرمجيات
2.1.1. قابلية التوسع والمرونة
3.1.1. أمثلة على الهياكل الحديثة

2.1. تصميم البرمجيات القابلة للتوسع ومتقدمة

1.2.1. قابلية التوسع الأفقي والرأسي
2.2.1. استراتيجيات موازنة التحميل
3.2.1. أنماط هندسة التصاميم للأنظمة الموزعة

3.1. نماذج الهندسة المتقدمة

1.3.1. هندسة أحادية: مزايا وعيوب
2.3.1. الهندسة القائمة على الخدمات الصغيرة
3.3.1. Serverless: حالات عملية وقيود

4.1. أنماط التصميم المتقدمة

1.4.1. الأنماط الهيكلية Adapter, Facade
2.4.1. أنماط السلوك Observer, Strategy
3.4.1. أنماط الإنشاء: Singleton, Factory

5.1. مخططات UML والنمذجة المتقدمة

1.5.1. مخططات UML
2.5.1. مخططات الفئات والتسلسل
3.5.1. نمذجة الأنظمة الموزعة

6.1. تسيير التبعيات المتقدم

1.6.1. مبادئ حقن التبعيات
2.6.1. استخدام حاويات عكس التحكم (IoC)
3.6.1. أمثلة مع أطر عمل frameworks حديثة

7.1. Middleware والرسائل

1.7.1. Middleware
2.7.1. دمج عبر قوائم انتظار الرسائل
3.7.1. الأدوات : RabbitMQ, Kafka

8.1. البنى الموجهة للأحداث المتقدمة

1.8.1. التوجه للأحداث
2.8.1. تصميم الأنظمة التفاعلية
3.8.1. المزايا والتحديات

9.1. الأمان في البنيات البرمجيات

1.9.1. استراتيجيات المصادقة والتفويض
2.9.1. الحماية من الهجمات الشائعة: حقن InjectionSQL، XSS
3.9.1. تسيير الأدوار والأذونات

10.1. حالات دراسة للبنى الحقيقية

1.10.1. تحليل البنى الحقيقية
2.10.1. تقييم القرارات الهندسية
3.10.1. الدروس المستفادة من المشاريع الناجحة

وحدة 2. تطوير البرمجة الخلفية Backend المتقدمة للكبار (seniors)

1.2. تطوير البرمجة الخلفية Backend المتقدمة

1.1.2. دور ومسؤوليات Backend
2.1.2. التقنيات الرئيسية في بيئات الواجهة الخلفية Backend
3.1.2. أمثلة على تطبيقات الواجهة الخلفيةBackend الناجحة

2.2. واجهات برمجة التطبيقات REST و GraphQL

1.2.2. تصميم واستهلاك واجهات برمجة التطبيقات RESTful
2.2.2. GraphQL: المزايا
3.2.2. حالات عملية للدمج.

3.2. قواعد البيانات المتقدمة

1.3.2. تحسين استعلامات SQL
2.3.2. الفهرسة والتقسيم
3.3.2. قواعد بيانات NoSQL

4.2. المصادقة والتفويض في الواجهة الخلفية Backend

1.4.2. استخدام JWT و OAuth2. 2.4.2. تسيير الجلسات بشكل آمن
3.4.2. استراتيجيات التحكم في الوصول

5.2. قابلية التوسع والأداء في الواجهة الخلفية Backend

1.5.2. التخزين المؤقت باستخدام Redis
2.5.2. توزيع الحمل في تطبيقات الواجهة الخلفية Backend
3.5.2. المراقبة والمقاييس الرئيسية

6.2. اختبار Testing جودة الكود في الواجهة الخلفية Backend

1.6.2. أنواع الاختبارات: الوحدات، الدمج، E2E
2.6.2. أدوات الأتمتة
3.6.2. تغطية وتحليل الكود

7.2. دمج الخدمات في الواجهة الخلفية Backend

1.7.2. الاتصال بالخدمات الخارجية
2.7.2. معالجة الأخطاء في عمليات الدمج
3.7.2. استراتيجيات إعادة المحاولة retries ومهلة الانتظارtimeouts

8.2. تسيير المهام غير المتزامنة في الواجهة الخلفية Backend

1.8.2. المهام في الخلفية
2.8.2. أدوات مثل Celery و RabbitMQ
3.8.2. حالات الاستخدام شائعة

9.2. الخدمة الصغيرة في الواجهة الخلفية Backend

1.9.2. تصميم التواصل بين الخدمات الصغيرة
2.9.2. التنسيق والمراقبة
3.9.2. التنفيذ العملي باستخدام أطر العمل frameworks

10.2. النشر والصيانة في الواجهة الخلفية Backend

1.10.2. أتمتة النشر
2.10.2. تسيير الإصدارات والتراجع عنها rollback
3.10.2. المراقبة أثناء الإنتاج

وحدة 3. الواجهة الأمامية Frontend المتقدمة للكبار (Seniors)

1.3. أطر العمل Frameworks الحديثة

1.1.3. Vue.js: الحالة والمكونات ودورة الحياة
2.1.3. Svelte، مقارنة مع React
3.1.3. أدوات التطوير الحديثة (Vite، Webpack)

2.3. تحسين الأداء في الواجهة الأمامية Frontend

1.2.3. Lazy loading و code splitting
2.2.3. تسيير الحالة الشاملة بكفاءة
3.2.3. تقنيات العرض التدريجي

3.3. Testingالمؤتمت للواجهة الأمامية Frontend

1.3.3. أدوات مثل Jest و Cypress
2.3.3. اختبار المكونات والوظائف
3.3.3. أتمتة اختبارات الدمج

4.3. التطوير المتقدم باستخدام React

1.4.3. خطافات Hooks متقدمة ومخصصة
2.4.3. واجهة برمجة التطبيقات Context API و Redux  لتسيير الحالة
3.4.3. أنماط التصميم في المكونات

5.3. الرسوم المتحركة المتقدمة في الواجهة الأمامية Frontend

1.5.3. استخدام مكتبات مثل GSAP و Framer Motion
2.5.3. انتقالات معقدة في SPAs
3.5.3. تحسين الرسوم المتحركة من أجل الأداء

6.3. تطوير التطبيقات التقدمية (PWA)

1.6.3. التطبيقات التقدمية (PWA).
2.6.3. عمال الخدمة Service workers  والتخزين غير المتصل بالإنترنت offline
3.6.3. استراتيجيات التحسين للأجهزة المحمولة

7.3. تسيير متقدم للنماذج في الواجهة الأمامية Frontend

1.7.3. التحقق من صحة النماذج المعقدة
2.7.3. تسيير البيانات المتداخلة
3.7.3. التزامن مع واجهات برمجة التطبيقات

8.3. استهلاك واجهات برمجة التطبيقات في الواجهة الأمامية

1.8.3. الدمج مع REST و GraphQL
2.8.3. معالجة الأخطاء وحالات التحميل
3.8.3. استراتيجيات تحسين الالتماسات

9.3. الاختبار البصري وإمكانية الوصول في الواجهة الأمامية Frontend

1.9.3. إختبارات التصميم المتجاوب
2.9.3. المصادقة على إمكانية الوصول إلى الويب
3.9.3. أدوات Lighthouse

10.3. النشر Deploy والمراقبة في الواجهة الأمامية Frontend

1.10.3. النشر على منصات مثل Netlify وVercel
2.10.3. الإعدادات الخاصة ببيئات الإنتاج
3.10.3. مراقبة الأداء باستخدام أدوات متطورة

وحدة 4. علم البيانات والتعلم الآلي للكبار (seniors)

1.4. علم البيانات

1.1.4. تطبيقات عملية في تسيير البيانات وتحسين العمليات الحاسوبية.
2.1.4. الأدوات الرئيسية لتحليل ومعالجة البيانات: Pandas, NumPy
3.1.4. المعالجة الأولية للبيانات.

2.4. عرض البيانات لتحليل المعلومات وتقديمها بشكل فعال

1.2.4. إنشاء رسوم بيانية أساسية باستخدام Matplotlib
2.2.4. تصورات متقدمة باستخدام Seaborn
3.2.4. تخصيص وتصميم الرسوم البيانية التفاعلية

3.4. الإحصاءات الوصفية في علم البيانات

1.3.4. مقاييس النزعة المركزية
2.3.4. مقاييس الاتجاه المركزي
3.3.4. تحليل الارتباط

4.4. تنظيف البيانات وتحويلها

1.4.4. معالجة القيم الفارغة والمكررة
2.4.4. التحويلات الرياضية والتصنيف
3.4.4. استخدام خطوط الأنابيب للتنظيف التلقائي

5.4. التعلم الآلي االمُوجَّه

1.5.4. نماذج الانحدار الخطي والخدمات اللوجستية
2.5.4. نماذج التصنيف KNN، أشجار القرار
3.5.4. تقييم النماذج باستخدام مقاييس الأداء

6.4. التعلم الآلي الغير مشرف عليه

1.6.4. التجميع باستخدام K-means و DBSCAN
2.6.4. تقليل الأبعاد باستخدام PCA
3.6.4. تحليل المجموعات والأنماط في البيانات

7.4. الشبكات العصبية

1.7.4. أنواع الشبكات العصبية وبنيتها
2.7.4. التنفيذ باستخدام Keras و TensorFlow
3.7.4. أمثلة عملية للتنبؤ

8.4. معالجة البيانات في الوقت الحقيقي

1.8.4. دمج مع Apache Kafka
2.8.4. بث Streaming البيانات باستخدام Spark
3.8.4. حالات عملية للمعالجة في الوقت الفعلي

9.4. تنفيذ مشاريع علم البيانات

1.9.4. تصميم مشاريع شاملة end-to-end
2.9.4. دمج النماذج في التطبيقات
3.9.4. الاختبار والنشر في الإنتاج

10.4. الأخلاقيات والمسؤولية في استخدام البيانات

1.10.4. الاعتبارات الأخلاقية في التعلم الآلي Machine Learning
2.10.4. التحيز في البيانات والنماذج
3.10.4. اللوائح والامتثال القانوني

وحدة 5. الأمن السيبراني التطبيقي للكبار (seniors)

1.5. الأمن السيبراني

1.1.5. الأمن السيبراني التهديدات الشائعة
2.1.5. أهمية الأمن السيبراني في تطوير البرمجيات software
3.1.5. التشريعات واللوائح الدولية الرئيسية

2.5. الأمان في تطبيقات الويب

1.2.5. نقاط الضعف وفقًا لـ OWASP
2.2.5. اختبارات الاختراق في التطبيقات
3.2.5. استراتيجيات للتخفيف من الهجمات الشائعة

3.5. تسيير كلمات المرور والتوثيق في بيئة الويب

1.3.5. الممارسات الجيدة في إدارة كلمات المرور
2.3.5. تنفيذ التوثيق متعدد العوامل
3.3.5. الإدارة الآمنة للمفاتيح

4.5. التشفير وحماية البيانات

1.4.5. التشفير المتماثل وغير المتماثل
2.4.5. تطبيق SSL/TLS.
3.4.5. علم التشفير في قواعد البيانات

5.5. الشبكات الآمنة وجدران الحماية firewalls في بيئة الويب.

1.5.5. تهيئة جدران الحماية firewalls
2.5.5. مراقبة حركة المرور في الشبكات.
3.5.5. استخدام VPN للاتصالات الآمنة.

6.5. أمان واجهات برمجة التطبيقات (APIs)

1.6.5. المصادقة القائمة على الرموز المميزة (Token)
2.6.5. تقييد الوصول عن طريق عناوين IP
3.6.5. الحماية من هجمات القوة الغاشمة

7.5. تدقيق ومراقبة الأنظمة في بيئة الويب

1.7.5. أدوات مراقبة الأمان
2.7.5. تحليل السجلات logs لاكتشاف التسلل
3.7.5. إنشاء تقارير الأمان.

8.5. الاستجابة للحوادث في مواجهة الهجمات الإلكترونية.

1.8.5. تخطيط الاستجابة للهجمات الإلكترونية.
2.8.5. إجراءات احتواء الأضرار.
3.8.5. استعادة البيانات ومنع وقوع حوادث مستقبلية.

9.5. الأمن في بيئات DevOps

1.9.5. DevSecOps
2.9.5. تكامل اختبارات الأمان في CI/CD
3.9.5. أتمتة تدقيقات الأمان.

10.5. حالات عملية للأمن السيبراني.

1.10.5. محاكاة هجمات حقيقية.
2.10.5. تنفيذ استراتيجيات الدفاع.
3.10.5. تقييم نقاط الضعف في المشاريع الحقيقية

وحدة 6. تطوير Full Stack متقدم للكبار (seniors)

1.6. Stacks MEAN و MERN

1.1.6. المكونات الرئيسية لكلا stacks
2.1.6. الاختلافات بين MEAN و MERN
3.1.6. حالات الاستخدام لكل stack

2.6. تهيئة مشاريع Full Stack

1.2.6. بدء المشاريع باستخدام Node.js
2.2.6. تكوين MongoDB و Express
3.2.6. الدمج الأولي مع Angular أو React

3.6. الواجهة الخلفية Backend باستخدام Node.js و Express

1.3.6. إنشاء خوادم RESTful
2.3.6. تسيير البرامج الوسيطة middleware
3.3.6. تنفيذ المسارات الديناميكية

4.6. واجهة المستخدم مع Angular أو React

1.4.6. هيكلة مشاريع واجهة المستخدم frontend
2.4.6. إنشاء مكونات قابلة لإعادة الاستخدام
3.4.6. التواصل مع الواجهة الخلفية  backendعبر واجهات برمجة التطبيقات (APIs)

5.6. إدارة الحالة في واجهة المستخدم frontend

1.5.6. Redux و NgRx
2.5.6. إدارة الحالة المشتركة بين المكونات.
3.5.6. استمرارية البيانات في الواجهة الأمامية Frontend

6.6. المصادقة والتفويض في مشاريع Full Stack

1.6.6. تنفيذ تسجيل الدخول login وتسجيل المستخدمين
2.6.6. حماية المسارات في الواجهة الأمامية frontend
3.6.6. التحقق من الأدوار والأذونات

7.6. الاختباراتTesting في مشاريع Full Stack

1.7.6. اختبارات احادية في الواجهة الخلفية backendوالواجهة الأمامية frontend
2.7.6. دمج الإختبارات شاملة end-to-end
3.7.6. أتمتة الاختبارات باستخدام أدوات حديثة

8.6. نشر تطبيقات Full Stack

1.8.6. تكوين الخوادم للنشر
2.8.6. استخدام Docker للحاويات
3.8.6. النشرDeploy في خدمات السحابةcloud مثل AWS أو Heroku

9.6. تحسين الأداء

1.9.6. التخزين المؤقت في الواجهة الخلفيةbackend والواجهة الأماميةfrontend 
2.9.6. تقليل أوقات التحميل
3.9.6. المراقبة والتحليل profiling في الإنتاج

10.6. مشروع نهائي نظري Full Stack

1.10.6. تخطيط وتصميم المشروع النظري.
2.10.6. تنفيذ المكونات على المستوى النظري.
3.10.6. عرض  وتوثيق المشروع

وحدة 7. DevOps والأتمتة المتقدمة للكبار (seniors)

1.7. DevOps

1.1.7. .DevOps المبادئ والفوائد
2.1.7. دورة حياة DevOps: التطوير والدمج والنشر
3.1.7. مقارنة مع النماذج التقليدية

2.7. الحاويات والافتراضية

1.2.7. الاختلافات بين الأجهزة الافتراضية والحاويات
2.2.7. Docker: التثبيت والأوامر
3.2.7. إنشاء حاوية Docker وإدارتها

3.7. تنسيق الحاويات

1.3.7. Kubernetes: الهندسة والمكونات
2.3.7. إنشاء وإدارة المجموعات
3.3.7. عمليات النشرDeployments والخدمات في Kubernetes

4.7. الدمج المستمر (CI)

1.4.7. الدمج المستمر الأساسيات
2.4.7. تكوين خطوط أنابيب CI باستخدام GitHub Actions
3.4.7. أتمتة الاختبار وbuilds

5.7. التسليم المستمر

1.5.7. التسليم المستمر
2.5.7. تكوين خطوط أنابيب CD
3.5.7. أدوات النشر الآلي

6.7. البنية التحتية ككود(IaC)

1.6.7. Terraform وفائدته
2.6.7. تسيير البنى التحتية السحابية باستخدام IaC
3.6.7. أمثلة عملية باستخدام Terraform و AWS

7.7. المراقبة والتسجيل logging في DevOps

1.7.7. المراقبة في DevOps
2.7.7. أدوات مثل Prometheus و Grafana
3.7.7. تسيير السجلات باستخدام ELK Stack (Elasticsearch، Logstash، Kibana)
8.7. الأمن في DevOps (DevSecOps)
1.8.7. دمج اختبارات الأمان في خطوط الأنابيب pipelines
2.8.7. مسح الثغرات الأمنية في صور Docker
3.8.7. تدقيق التهيئة في مجموعات Kubernetes

9.7. اختبارات الأداء وقابلية التوسع

1.9.7. أدوات اختبار الحمل (JMeter، Locust)
2.9.7. استراتيجيات لتقييم قابلية توسع الأنظمة
3.9.7. التحسين بناءً على نتائج الاختبارات

10.7. التطبيق العملي لحالة DevOps

1.10.7. تنفيذ CI/CD كامل لمشروع
2.10.7. استخدام Kubernetes للنشر
3.10.7. تكوين المراقبة والأمان الآلي

وحدة 8. المنهجيات الرشيقة المتقدمة للكبار (seniors)

1.8. المنهجيات الرشيقة

1.1.8. مبادئ البيان المرن
2.1.8. مقارنة بين Scrum و Kanban و SAFe
3.1.8. حالات نجاح في تطبيق المنهجيات الرشيقة

2.8. Scrum المتقدم كمنهجية رشيقة

1.2.8. الأدوار والمسؤوليات بالتفصيل
2.2.8. التسيير المتقدم لمخزون المنتجاتproduct backlog
3.2.8. المقاييس ومتابعة المشاريع في Scrum

3.8. Kanban لفرق التطوير

1.3.8. أساسيات التدفق المستمر
2.3.8. تسيير حدود WIP (العمل قيد التنفيذ) Work in progress
3.3.8. تحسين تدفق العمل مع Kanban

4.8. التوسع الرشيق

1.4.8. SAFe (Scaled agile framework)
2.4.8. تنفيذ LESS (Large-scale Scrum)
3.4.8. التنسيق بين فرق رشيقة متعددة

5.8. التدريب الرشيق Agile coaching والقيادة

1.5.8. المهارات الأساسية للمدرب الرشيق agile coach
2.5.8. تيسير المراجعات الفعالة
3.5.8. حل النزاعات في الفرق الرشيقة

6.8. تسيير المخاطر في المشاريع الرشيقة

1.6.8. تحديد المخاطر وتحليلها
2.6.8. استراتيجيات التخفيف من المخاطر
3.6.8. التكيف السريع مع التغييرات غير المتوقعة

7.8. أدوات Agile للفرق عن بعد

1.7.8. استخدام Jira و Trello للتسيير المرن
2.7.8. التواصل الفعال مع Slack و Microsoft Teams
3.7.8. تقنيات للتعاون في بيئات موزعة

8.8. المقاييس في المشاريع الرشيقة Agile

1.8.8. Burnup و burndown charts
2.8.8. قياس سرعة الفريق
3.8.8. المؤشرات الرئيسية للتحسين المستمر

9.8. دراسات حالة في المنهجيات الرشيقة

1.9.8. تحليل التنفيذ في شركات حقيقية
2.9.8. الدروس المستفادة من المشاريع الناجحة
3.9.8. الأخطاء الشائعة وكيفية تجنبها

10.8. مشروع عملي في الفرق الرشيقة

1.10.8. تخطيط مشروع باستخدام Scrum و Kanban
2.10.8. تنفيذ المشروع ومتابعته
3.10.8. تقديم النتائج واستعراضها

وحدة 9. تطوير متعدد المنصات للأجهزة المحمولة للكبار (seniors)

1.9. تطوير الهواتف المحمولة عبر المنصات المتعددة

1.1.9. الاختلافات بين التطوير الأصلي والتطوير متعدد المنصات
2.1.9. فوائد النهج متعدد المنصات
3.1.9. الأدوات والأطر frameworks الشائعة

2.9. Flutter

1.2.9. تهيئة بيئة التطوير
2.2.9. إنشاء أول تطبيق في Flutter
3.2.9. Widgets الأساسية والتنقل

3.9. التطوير المتقدم باستخدام Flutter

1.3.9. تسيير الحالة باستخدام Provider و Riverpod
2.3.9. الرسوم المتحركة المخصصة في Flutter
3.3.9. التكامل مع خدمات RESTful و GraphQL

4.9. إطار عمل Framework للتطوير المتعدد المنصات للأجهزة المحمولة

1.4.9. تثبيت وتهيئة البيئة
2.4.9. المكونات والتنقل في React Native
3.4.9. الأنماط والتصميم المتجاوب

5.9. لتطوير المتقدم باستخدام React Native للتطوير المتعدد المنصات للأجهزة المحمولة

1.5.9. تسيير الحالة باستخدام Redux و Context API
2.5.9. إدارة المكتبات الأصلية والخارجية
3.5.9. النشر في المتاجر (App Store و Google Play)

6.9. Testing في تطبيقات الهاتف المحمول

1.6.9. الاختبارات الوظيفية والوحدات
2.6.9. استخدام أدوات مثل Detox و Appium
3.6.9. أتمتة الاختبارات في بيئات الجوال

7.9. تحسين أداء الجوال

1.7.9. استراتيجيات الحد من استخدام الذاكرة
2.7.9. تحسين الرسومات والرسوم المتحركة.
3.7.9. تحسين أوقات التحميل والاستجابة.

8.9. التطبيقات التقدمية على الويب (PWA).

1.8.9. مزايا التطبيقات التقدمية على الويب (PWA).
2.8.9. تنفيذ service workers
3.8.9. إنشاء تطبيقات offline-first

9.9. دمج الميزات المتقدمة للتطوير المتعدد المنصات للجوال

1.9.9. استخدام واجهات برمجة التطبيقات لل hardware: GPS، كاميرا
2.9.9. الإشعارات الفورية push في التطبيقات المحمولة.
3.9.9. الدفع والمصادقة البيومترية.

10.9. مشروع عملي لتطوير التطبيقات المحمولة.

1.10.9. تصميم وتنفيذ تطبيق كامل.
2.10.9. دمج التقنيات المتعددة التي تم تعلمها.
3.10.9. الاختبارات والنشر النهائي في المتاجر

وحدة 10. الحوسبة السحابية للكبار (seniors)

1.10. الحوسبة السحابية

1.1.10. Cloud computing
2.1.10. نموذج الخدمات IaaS, PaaS, Saas
3.1.10. الفوائد والتحديات من تبني السحابة

2.10. موردون الخدمة السحابية

1.2.10. المنصات الرئيسية AWS, Azure, Google Cloud
2.2.10. مقارنة الميزات والأسعار
3.2.10. حالات الاستخدام الخاصة بكل مزود

3.10. اعدادات الخدمة السحابية

1.3.10. إنشاء الآلات افتراضية
2.3.10. التخزين السحابي: الأنواع والإعدادات
3.3.10. الشبكات الافتراضية وتيسير الوصول

4.10. نشر التطبيقات السحابية

1.4.10. طرق النشر: يدوية وآلية
2.4.10. استخدام أدوات مثل Elastic Beanstalk و App Engine
3.4.10. مثال عملي على النشر

5.10. الحاويات في السحابة

1.5.10. استخدام خدمات مثل ECS و GKE و AKS
2.5.10. التكامل مع Docker و Kubernetes
3.5.10. قابلية تطوير التطبيقات باستخدام الحاويات

6.10. تسيير قواعد البيانات في السحابة

1.6.10. الخدمات المدارة: RDS و Firestore و Cosmos DB
2.6.10. تهيئة قواعد البيانات وتحسينها
3.6.10. النسخ الاحتياطي واستعادة البيانات في حالات الكوارث

7.10. أمان السحابة

1.7.10. سياسات الأمان والتحكم في الوصول
2.7.10. تشفير البيانات أثناء النقل وفي حالة السكون
3.7.10. عمليات التدقيق والامتثال التنظيمي

8.10. الأتمتة في السحابة

1.8.10. Infrastructure as Code (IaC)
2.8.10. استخدام Terraform و CloudFormation
3.8.10. إنشاء pipelines للأتمتة

9.10. المراقبة والتحسين

1.9.10. استخدام أدوات مثل CloudWatch و Stackdriver و Azure Monitor
2.9.10. تحسين التكلفة السحابية
3.9.10. تنبيهات ومقاييس أساسية للتطبيقات

10.10. الاتجاهات في الحوسبة السحابية

1.10.10. السحابة الهجينة والسحابة المتعددة: الخصائص والمزايا
2.10.10. الحوسبة بدون خادم Serverless computing: المفاهيم وحالات الاستخدام
3.10.10. مستقبل الحوسبة السحابية: الذكاء الاصطناعي والأتمتة

إذا كنت تريد أن تعرف لماذا تُعد TECH أكبر جامعة رقمية في العالم وفقاً لمجلة Forbes، سجّل الآن واكتشف ذلك. ستقوم بتحديث معرفتك وكفاءاتك باستخدام أفضل الأدوات"