سجّل في البرنامج وابدأ مساراً مهنياً جديداً بدراسة التقنيات التحليلية المستخدمة في القطاع التكنولوجي″ 

في الوقت الحاضر، لا شك أن إدارة ومراقبة المشاريع التكنولوجية هي عملية معقدة تتضمن القياسات والمعايير والتقنيات التحليلية؛ مما يضمن أن القرارات التي يتم اتخاذها مبنية على أسس صحيحة. لن يؤدي ذلك إلى تحسين أداء الشركة فحسب، بل سيجعل من الممكن أيضًا توقع المشاكل المحتملة.  

لهذا السبب، ستقوم شهادة الخبرة الجامعية بإرشاد الطالب في عالم إدارة المشاريع والرقابة باستخدام تقنيات ذكاء الأعمال. بالتالي، سيتم تطوير رؤية لتطبيقات الصناعة لتوضيح الترقيات، والتخطيط، والضوابط المالية، وتحسين التكاليف، وتحليل اتجاهات المبيعات.

بمعنى آخر، يجب أن تستند عملية اتخاذ القرارات الاستراتيجية إلى استخدام الأدوات والتقنيات والأساليب التي تسمح بتحديد الإجراءات المدروسة. نظراً لهذه الحاجة، يتضمن برنامج الشهادة وحدة دراسية تركز على تحليل البيانات والمعلومات، والتي ستدرس دورة حياة البيانات في نطاق ذكاء الأعمال، بدءاً من نشأتها وحتى تحويلها كأصل قيّم للشركة. 

أخيراً، سيتم تناول التحليلات الرقمية، وهو تخصص يدرس الإجراءات التسويقية بالتفصيل لتفسير النتائج من أجل اتخاذ أفضل القرارات للأعمال التجارية. بهذه الطريقة، سيتم جمع البيانات المتعلقة بالمستخدمين الذين يزورون موقعًا إلكترونيًا أو منصة رقمية ثم معالجتها لتحليلها باستخدام Google Analytics كأداة مركزية.  

مع كل هذه المعرفة، سيتمكن الطالب من إدارة أي نوع من مشاريع تكنولوجيا المعلومات بدقة أكبر، ومعرفة منهجية العمل التي يجب استخدامها في أي لحظة معينة، والقدرة على حل النزاعات المحتملة التي قد تنشأ أثناء التطوير.

طوّر استراتيجيات وممارسات التغيير للتحول الرقمي للأعمال من خلال التطبيق المتقدم للتقنيات التحليلية"

إن شهادة الخبرة الجامعية هذه في مراقبة مشاريع تكنولوجيا المعلومات من خلال التقنيات التحليلية تحتوي على البرنامج التعليمية الأكثر خلال ذكاء الأعمال اكتمالاً وحداثة في السوق. أبرز خصائصها هي:  

تحليل كل ما يتعلق بإدارة وتوجيه مشروع الكمبيوتر، سواء من الناحية الإنتاجية أو الإنسانية 
معرفة محددة في مجال إدارة المعدات، مع منهجيات مبتكرة تتكيف مع الحقائق التكنولوجية الجديدة 
محتوى سمعي بصري واسع النطاق طوال فترة التعلم، مما ينشط ويسهل العمل الدراسي 
توفير المحتوى من أي جهاز ثابت أو محمول متصل بالإنترنت 

حلِّل الاختلافات بين نماذج تخزين المعلومات: Data Lake و Data Warehouse و Data Mart″

البرنامج يضم، في أعضاء هيئة تدريسه محترفين في القطاع، يصبون في هذا التدريب خبرة عملهم، بالإضافة إلى متخصصين معترف بهم من الشركات الرائدة والجامعات المرموقة.  

سيسمح محتوى الوسائط المتعددة المُعد بأحدث التقنيات التعليمية بالتعلم المهني والسياقى، أي بيئة محاكاة توفر تدريبًا غامرًا مبرمجًا للتدريب في مواقف حقيقية.  

يركز تصميم هذا البرنامج على التعلم القائم على حل المشكلات، والذي يجب على المهني من خلاله محاولة حل مواقف الممارسة المهنية المختلفة التي تنشأ طوال العام الدراسي. للقيام بذلك، سيحصل على مساعدة من نظام فيديو تفاعلي مبتكر من قبل خبراء مشهورين. 

اقبل التحدي، وسجل في هذا البرنامج الجامعي وتعلم كيفية إنشاء التقارير في Google Analytics"

في هذا البرنامج، ستفهم كيفية إجراء تقييم ذكي للأعمال، وترتقي بمهاراتك إلى المستوى التالي"

سيساعد هيكل محتوى هذا البرنامج الطالب على تعلم المنهجيات والأدوات اللازمة لتطوير المعرفة المتخصصة في تطبيق تقنيات ذكاء الأعمال لإدارة المشاريع والتحكم فيها. بهذه الطريقة، سيتمكنون من قيادة فريق العمل بفعالية، بالإضافة إلى توصيل نتائج التحليل في جلسة استماع مع إدارة الشركة. لكل هذا، سيكونون قادرين على اختيار عروض عمل جديدة داخل وخارج الأراضي الوطنية. 

تعرّف على كل ما ينتظرك في شهادة الخبرة الجامعية هذه من خلال التسجيل الآن. لا تفوت فرصة النمو في العالم المهني″

الوحدة 1. إدارة ومراقبة مشاريع تكنولوجيا المعلومات من خلال ذكاء الأعمال

1.1     ذكاء الأعمال 

1.1.1     ذكاء الأعمال 
2.1.1     إدارة البيانات 
3.1.1     دورة حياة البيانات 
4.1.1     البنيات 
5.1.1     التطبيقات 

2.1     إدارة مشاريع تكنولوجيا المعلومات باستخدام التقنيات التحليلية 

1.2.1     اختيار ذكاء الأعمال 
2.2.1     مزايا ذكاء الأعمال للمشاريع 
3.2.1     أمثلة وتطبيقات 

3.1     التجميع والتخزين 

1.3.1     نماذج الأعمال ونماذج البيانات 
2.3.1     أنواع التخزين 
3.3.1     تخزين big data في السحابة 

4.1     المعالجة الضخمة للبيانات والمعلومات 

1.4.1     أنواع معالجة البيانات 
2.4.1     تقنيات لتبسيط المعالجة الجماعية 
3.4.1     المعالجة السحابية 

5.1     التقنيات التحليلية 

1.5.1     التقنيات التحليلية 
2.5.1     التحليل التنبؤي 
3.5.1     تحليل الأنماط والتوصية 
4.5.1     التعلم الآلي القابل للتطوير 

6.1     التصور لاتخاذ القرار 

1.6.1     تصور البيانات وتحليلها 
2.6.1     الأدوات 
3.6.1     التصور لتحليل البيانات 
4.6.1     تصميم التقرير 

7.1     استهلاك المعلومات التجارية 

1.7.1     لوحة القيادة 
2.7.1     تصميم واستخراج مؤشرات الأداء الرئيسية 
3.7.1     المعلومات الجغرافية 

8.1     السلامة والحوكمة 

1.8.1     السلامة 
2.8.1     الحوكمة 

9.1     تطبيقات حقيقية لمشاريع تكنولوجيا المعلومات 

1.9.1     من التجميع إلى المعالجة 
2.9.1     من التحليل إلى التصور 

10.1     ادارة مشروع 

1.10.1     المشروع 
2.10.1     أخذ المتطلبات والأهداف 
3.10.1     التكليف والتنفيذ 

الوحدة 2. المراقبة و التحكم الاستراتيجي في المشاريع المعلوماتية 

1.2     البيانات والمعلومات اللازمة لاتخاذ القرارات وإدارة المشاريع 

1.1.2     ذكاء الأعمال 
2.1.2     تطور مفهوم ذكاء الأعمال 
3.1.2     دورة حياة البيانات 

2.2     تقنيات تحليل المعلومات 

1.2.2     التحليل الوصفي 
2.2.2     التحليل الإرشادي 
3.2.2     تحليلات تنبؤيه 
4.2.2     تحليل الانماط والتوصية 
5.2.2     مساهمات التحليل في المشاريع المعلوماتية 

3.2     أنواع البيانات 

1.3.2     البيانات الهيكلية 
2.3.2     بيانات شبه منظمة 
3.3.2     البيانات غير المهيكلة 

4.2     التخزين والإدارة 

1.4.2     Data Lake, Data Warehouse و Data Mart 
2.4.2     مراحل إدارة البيانات: الاستخراج والتحويل والتحميل 
3.4.2     نموذج ETL و ELT 

5.2     إدارة البيانات لتنفيذ المشروع 

1.5.2     استخدام البيانات في تصميم المشروع 
2.5.2     صناعة القرار 
3.5.2     مساهمات 

6.2     حلول ذكاء الأعمال: Power BI 

1.6.2     المنظومة 
2.6.2     نقاط القوة والضعف المحتملة 

7.2     حلول ذكاء الأعمال: Tableau 

1.7.2     المنظومة 
2.7.2     نقاط القوة والضعف 

8.2     حلول ذكاء الأعمال: Qlik 

1.8.2     المنظومة 
2.8.2     نقاط القوة والضعف المحتملة 

9.2     حلول ذكاء الأعمال: Prometeus 

1.9.2     المنظومة 
2.9.2     نقاط القوة والضعف المحتملة 

10.2     مستقبل ذكاء الأعمال 

1.10.2     التطبيقات السحابية 
2.10.2     ذكاء الأعمال للاستهلاك الذاتي 
3.10.2     التكامل مع علم البيانات. توليد القيمة 

الوحدة 3. التحليلات الرقمية لاتخاذ القرارات في المشاريع التكنولوجية 

1.3     التحليلات الرقمية 

1.1.3     التحليلات الرقمية 
2.1.3     طريقة العمل 

2.3     Google Analytics أدوات التحليل 

1.2.3     Google Analytics 
2.2.3     القياس الكمي والتأهيل: المقاييس والأبعاد 
3.2.3     أهداف التحليل 

3.3     المقاييس 

1.3.3     المقاييس الأساسية 
2.3.3     KPI (مؤشرات الأداء الرئيسية) أو المقاييس المتقدمة 
3.3.3     الهدف: التحويل 

4.3     الأبعاد 

1.4.3     الحملة / Keyword 
2.4.3     المصدر / الوسيط 
3.4.3     محتوى 

5.3     Google Analytics 

1.5.3     تثبيت الأداة وإعدادها 
2.5.3     الإصدارات الموجودة حاليًا: UA / GA4 
3.5.3     أهداف التحويل مسارات التحويل 

6.3     هيكل Google Analytics: مجالات العمل 

1.6.3     حسابات 
2.6.3     الخصائص 
3.6.3     وجهات نظر 

7.3     معلومات Google Analytics 

1.7.3     في الوقت الحقيقي 
2.7.3     الجمهور 
3.7.3     اكتساب 
4.7.3     السلوك 
5.7.3     التحويلات 

8.3     التقارير المتقدمة Google Analytics 

1.8.3     تقارير مخصصة 
2.8.3     الألواح 
3.8.3     API واجهة برمجة التطبيقات 

9.3     المرشحات 

1.9.3     التصفية والتقسيم. قابلية الاستخدام 
2.9.3     شرائح محددة مسبقًا وشرائح مخصصة 
3.9.3     قوائم Remarketing 

10.3     خطة التحليلات الرقمية 

1.10.3     وساطة 
2.10.3     التنفيذ في البيئة التكنولوجية 
3.10.3     الاستنتاجات

لا تتوقف عن المضي قدماً في مشاريعك. تواصل وطوّر نماذج عمل تُحدث تغييراً إيجابياً في الشركة"