مسارات التعلم

Learning Paths

إن اتباع مسار التعلم المناسب يبقيك مركزًا وينقذك من المنعطفات غير الضرورية.

تم تطوير مسارات التعلم في WeCloudData على يد خبراء الصناعة ومديري التوظيف، وحصلت على تقدير كبير من قبل شركائنا في التوظيف، وقد ساعدت العديد من الطلاب على إجراء انتقالات ناجحة إلى أدوار البيانات التي تناسب خلفيتهم وشغفهم.

غير متأكد من المسار الذي يجب اتخاذه؟

اكتشف مسارات التعلم لدينا

وصف قصير

ساعد في إنشاء منتجات وخدمات أفضل وتحسين مقاييس الأعمال من خلال التحليلات التنبؤية المتقدمة والمرئيات والتعلم الآلي.

ساعد الشركات على اتخاذ قرارات مستنيرة وفهم “ماذا” و”لماذا” من خلال تحليل البيانات وسرد القصص المرئية.

قم ببناء خطوط أنابيب البيانات التي تغذي البيانات الموثوقة لكل جزء من محركات القرار المعتمدة على البيانات عبر هندسة البيانات السليمة، وأتمتة سير العمل، والبيانات الضخمة، وإدارة البيانات.

قم بتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة المتقدمة وضبطها ووضعها في مرحلة الإنتاج عبر مسارات النماذج والتسجيل والتعبئة والنشر والمراقبة بطريقة قابلة للتطوير.

مساعدة الشركات على تبسيط وتقصير دورة حياة تطوير البرمجيات وتوفير التسليم المستمر مع برامج ذات جودة أعلى.

لمن هو؟

المحترفون الذين يرغبون في حل مشكلات البيانات المثيرة للاهتمام ومساعدة الشركات على إدراك قيمة البيانات/رؤى تعلم الآلة.

أي شخص يرغب في تطوير مهارات ترميز قوية، ومعرفة عملية بالإحصاءات التطبيقية والتعلم الآلي، وقدرة قوية على التواصل التجاري وسرد البيانات.

المحترفون الذين يرغبون في مساعدة الشركات في الإجابة على الأسئلة الرئيسية المتعلقة بمقاييس الأعمال من خلال استعلامات قاعدة البيانات والتحليل العميق والمرئيات.

أي شخص مهتم ببناء حس قوي للبيانات والفطنة التجارية وعلى استعداد لتعلم SQL وPython وتصور البيانات.

متخصصو تكنولوجيا المعلومات وعلماء البيانات ومتخصصو التحليل الذين يدركون أهمية هندسة البيانات.

أي شخص يحب حل المشكلات، يكون متحمسًا لتحسين الأداء، وينبهر بالتقنيات المثيرة.

مناسبة للأشخاص الذين يرغبون في تعلم البرمجة والأدوات المختلفة في السحابة ومساحة البيانات الكبيرة.

علماء البيانات ومهندسي البيانات ومهندسي البرمجيات وباحثي الذكاء الاصطناعي المهتمين بنشر نموذج تعلم الآلة في الإنتاج.

مناسب لأي شخص لديه خبرة سابقة في التعلم الآلي وعلوم البيانات ولديه مهارات برمجة قوية.

المحترفون الذين يرغبون في بناء المهارات اللازمة والفطنة التقنية لتحقيق النجاح في البيئة السحابية الأصلية الحديثة.

مناسب بشكل خاص لمحترفي تكنولوجيا المعلومات الذين قد يكون لديهم بعض الخلفية والخبرة في تطوير البرامج أو عمليات تكنولوجيا المعلومات/مجالات مسؤول النظام ولكنهم يرغبون في استكمال وتوسيع ورفع المهارات باستخدام سلسلة أدوات DevOps الشاملة لتعزيز حياتهم المهنية.

المهارات اللازمة
  • البرمجة (بيثون، SQL)
  • الرياضيات والإحصائيات
  • التعلّم الآلي
  • الحوسبة السحابية
  • البيانات الضخمة (سبارك، هادوب)
  • حس المنتج
  • التفكير التحليلي
  • البرمجة (بيثون، SQL)
  • الرياضيات والإحصائيات
  • اكسل
  • تصور البيانات
  • الجدل حول البيانات
  • الاتصالات التجارية
  • معرفة المجال
  • التفكير التحليلي
  • الترميز (بايثون، سكالا)
  • الحاويات (Docker، k8s)
  • قواعد البيانات (SQL، NoSQL)
  • البيانات الضخمة (سبارك، هادوب)
  • السحابة (AWS، GCP، Azure)
  • استيعاب البيانات (كافكا، API)
  • تكامل البيانات (ETL، ELT)
  • حوكمة البيانات
  • البرمجة (بايثون، جافا)
  • مل، التعلم العميق
  • تنسورفلو، بايتورتش، تي إف إكس
  • تعلم الآلة على نطاق واسع (Spark ML)
  • الحاويات (دوكر)
  • كوبيفلو، ملفلوو
  • سحابة CI/CD (AWS وGCP وAzure)
  • تدفق الهواء، سيج ميكر
  • البرمجة (بايثون، برمجة شل، لغة هاشيكورب (HCL))
  • Terraform
  • تشكيل السحابة
  • الحاويات وتنسيقها (Docker & Kubernetes)
  • سي آي/سي دي
  • بناء ملفات التكوين التعريفي (YAML)
  • الحوسبة السحابية (AWS، GCP، Azure)
  • دورة حياة تطوير البرمجيات (SDLC)
  • تطوير التطبيقات ونشرها
  • لينكس مسؤول النظام
  • التفكير التحليلي
الأدوات المستخدمة
logo_git
logo-kubernetes
logo_github
logo_elk-stack
logo_aws
logo_docker
logo_cloudformation
logo_prometheus
logo_jenkins
logo_grafana
المسميات الوظيفية
  • عالم البيانات
  • عالم القرار
  • إحصائي
  • أخصائي علوم البيانات
  • باحث مل
  • مستشار التحليلات
  • مهندس مل
  • عالم التعلم الآلي
  • مهندس الذكاء الاصطناعي
  • محلل بيانات
  • محلل رقمي
  • أخصائي ذكاء الأعمال
  • مطور ذكاء الأعمال
  • محلل بيانات التسويق
  • محلل بيانات المنتج
  • محلل التصور
  • محلل رؤى
  • محلل أعمال
  • مهندس بيانات
  • مطور البيانات
  • مطور البيانات
  • مهندس البيانات
  • أخصائي إي تي إل
  • أخصائي مستودع البيانات
  • مهندس البيانات الضخمة
  • مهندس بي
  • مهندس عمليات البيانات
  • أخصائي حوكمة البيانات
  • مهندس مل
  • مهندس MLOps
  • مهندس الذكاء الاصطناعي
  • مهندس تنفيذ الذكاء الاصطناعي
  • أخصائي التعلم العميق
  • مهندس ديف أوبس
  • مهندس ديف أوبس
  • مطور البنية التحتية
  • مهندس موثوقية الموقع
  • مدير البناء والإصدار
  • مطور متكامل ومهندس برمجيات
  • مهندس الأتمتة
  • مهندس CI/CD
  • مهندس النظم والسحابة
نطاق الراتب

جونيور دي إس:

  • 70 ألف دولار – 90 ألف دولار (كندا)
  • 90 ألف دولار – 120 ألف دولار (الولايات المتحدة)

كبار DS:

  • قد يتقاضى أجرًا يزيد عن 200 ألف دولار

جونيور دا:

  • 60 ألف دولار – 80 ألف دولار (كندا)
  • 70 ألف دولار – 90 ألف دولار (الولايات المتحدة)

كبار دا:

  • ليس من غير المألوف أن يحصل كبار DA على أكثر من 100 ألف دولار

جونيور دي:

  • 70 ألف دولار – 90 ألف دولار (كندا)
  • 90 ألف دولار – 120 ألف دولار (الولايات المتحدة)

كبار DE:

  • قد يتقاضى أجرًا يزيد عن 200 ألف دولار

يتراوح متوسط الأجر الأساسي لمهندسي ML بين 110 ألف دولار و130 ألف دولار في الولايات المتحدة.

مهندس مبتدئ DevOps:

  • ~ 70 ألف دولار (كندا)
  • ~74 ألف دولار (الولايات المتحدة)

كبير مهندسي DevOps:

  • 100 ألف دولار + (كندا)
  • ~200 ألف دولار (الولايات المتحدة)

Speak to our advisor

يشير "*" إلى الحقول المطلوبة

اسم*
This field is for validation purposes and should be left unchanged.
This site is registered on wpml.org as a development site. Switch to a production site key to remove this banner.