التخصصات

بكالوريوس هندسة البيانات والأنظمة الذكية

الخطة الأكاديمية:

إجمالي الساعات المعتمدة: 150

المدة: ثلاث سنوات

القسم الأول – المقررات التأسيسية

الفصل الدراسي الأول	رمز المادة	اسم المقرر	الساعات المعتمدة
	MATH101	التفاضل والتكامل 1 (Calculus I)	3
	PHYS101	الفيزياء العامة 1 (General Physics I)	3
	ITAI101	مقدمة في تكنولوجيا المعلومات والذكاء الاصطناعي (Introduction to IT & AI)	3
	CS101	البرمجة 1 (بايثون) (Programming I - Python)	3
	UNI101	اللغة الإنجليزية الأكاديمية 1 (Academic English I)	2
الفصل الدراسي الثاني	MATH102	التفاضل والتكامل 2 (Calculus II)	3
	PHYS102	الفيزياء العامة 2 (General Physics II)	3
	CS102	البرمجة 2 (البرمجة الشيئية – جافا) (Programming II - OOP - Java)	3
	ITAI102	المنطق الرقمي وتنظيم الحاسوب (Digital Logic & Computer Organization)	3
	UNI102	اللغة الإنجليزية الأكاديمية 2 (Academic English II)	3

القسم الثاني – أسس الهندسة والبيانات الأساسية

الفصل الدراسي الثالث	رمز المادة	اسم المقرر	الساعات المعتمدة
	MATH201	الجبر الخطي (Linear Algebra)	3
	STAT201	الاحتمالات والإحصاء (Probability & Statistics)	3
	CS201	هياكل البيانات والخوارزميات (Data Structures & Algorithms)	3
	ITAI201	نظم قواعد البيانات (Database Systems)	3
	ITAI202	تقنيات الويب (Web Technologies)	3
الفصل الدراسي الرابع	CS202	أنظمة التشغيل (Operating Systems)	3
	ITAI203	قواعد البيانات المتقدمة وتحسين SQL (Advanced Databases & SQL Optimization)	3
	ITAI204	شبكات الحاسوب (Computer Networks)	3
	ITAI205	الهياكل المتقطعة (Discrete Structures)	3
	ITAI206	هندسة البرمجيات (Software Engineering)	3

القسم الثالث – هندسة البيانات المتخصصة والذكاء الاصطناعي

الفصل الدراسي الخامس	رمز المادة	اسم المقرر	الساعات المعتمدة
	DEIS301	أساسيات هندسة البيانات (Data Engineering Fundamentals)	3
	DEIS302	التعلم الآلي (Machine Learning)	3
	DEIS303	الحوسبة السحابية والأنظمة الموزعة (Cloud Computing & Distributed Systems)	3
	DEIS304	تحليلات البيانات الضخمة (Hadoop & Spark) (Big Data Analytics)	3
	DEIS305	مستودعات البيانات وعمليات ETL (Data Warehousing & ETL)	3
الفصل الدراسي السادس	DEIS306	التعلم العميق (Deep Learning)	3
	DEIS307	تصميم الأنظمة الذكية (Intelligent Systems Design)	3
	DEIS308	حوكمة البيانات، الأخلاقيات، والأمن (Data Governance, Ethics, & Security)	3
	DEIS309	قواعد بيانات NoSQL (NoSQL Databases)	3
	DEIS310	ديف أوبس لمهندسي البيانات (DevOps for Data Engineers)	3

القسم الرابع – التخصص، البحث، والإعداد المهني

الفصل الدراسي السابع	رمز المادة	اسم المقرر	الساعات المعتمدة
	DEIS401	موضوعات متقدمة في هندسة البيانات (Advanced Topics in Data Engineering)	3
	DEIS402	أنظمة دعم القرار المعتمدة على الذكاء الاصطناعي (AI-Based Decision Support Systems)	3
	DEIS403	معالجة البيانات في الوقت الفعلي وحوسبة التدفق (Real-Time Data Processing & Stream Computing)	3
	DEIS-405	معالجة اللغات الطبيعية (Natural Language Processing)	3
	DEIS-GP1	مشروع التخرج 1 (Graduation Project I)	3
الفصل الدراسي الثامن	DEIS 498	مشروع التخرج 2 (Capstone Project II)	3
	DEIS 422	الأخلاقيات المهنية وقانون التكنولوجيا (Professional Ethics & Technology Law)	3
	DEIS 424	ريادة الأعمال والابتكار في الذكاء الاصطناعي (Entrepreneurship & Innovation in AI)	3
	DEIS 499	التدريب الصناعي 2 (طويل الأمد) (Industry Internship II - Long-Term)	3
	DEIS 4XX	مقرر اختياري تقني متقدم 3 (Advanced Technical Elective III)	3

مخرجات التعلم:

سيكون خريجو برنامج هندسة البيانات والأنظمة الذكية قادرين على:

المهارات الهندسية والتحليلية: تطبيق الأساليب الرياضية والإحصائية والحسابية لحل المشكلات المعقدة في هندسة البيانات والذكاء الاصطناعي؛ وتحليل مجموعات البيانات واسعة النطاق باستخدام مناهج مهيكلة وغير مهيكلة.
كفاءة هندسة البيانات: تصميم، وتنفيذ، وإدارة مسارات البيانات، ومستودعات البيانات، والأنظمة الموزعة؛ واستخدام المنصات السحابية وأطر عمل البيانات الضخمة لحلول البيانات القابلة للتطوير.
الذكاء الاصطناعي والأنظمة الذكية: تطوير، وتدريب، وتقييم، ونشر نماذج التعلم الآلي والتعلم العميق؛ وتصميم أنظمة دعم القرار المعتمدة على الذكاء الاصطناعي لتطبيقات العالم الحقيقي.
البرمجة وهندسة البرمجيات: إظهار الكفاءة في لغات البرمجة الحديثة (Python، Java، C#) ومنهجيات هندسة البرمجيات؛ وتطبيق مبادئ البرمجة الشيئية والوظيفية والقائمة على البيانات.
البحث وحل المشكلات: إجراء بحث مستقل، ومراجعة الأدبيات، وتصميم تجريبي؛ وصياغة حلول مبتكرة للمشاكل المعاصرة في هندسة البيانات والأنظمة الذكية.
الاحترافية والأخلاقيات: إظهار فهم المسؤوليات الأخلاقية، والقانونية، والاجتماعية المتعلقة بالذكاء الاصطناعي، وخصوصية البيانات، والأمن السيبراني؛ والتواصل بفعالية مع الأطراف الفنية وغير الفنية.
العمل الجماعي والقيادة: العمل بفعالية في فرق متعددة التخصصات؛ وقيادة المشاريع، بما في ذلك مشاريع التخرج والتعاون الصناعي.
التعلم مدى الحياة: التكيف مع التقنيات، وأطر العمل، والمنهجيات الناشئة في هندسة البيانات والذكاء الاصطناعي؛ والمشاركة في التطوير المهني المستمر والأنشطة البحثية.

الفرص الوظيفية والتوافق مع الصناعة:

يُعد برنامج هندسة البيانات والأنظمة الذكية الخريجين لقطاع تكنولوجي سريع التوسع مدفوع بالبيانات الضخمة، والذكاء الاصطناعي، والحوسبة السحابية، والأتمتة الذكية. يتمتع الخريجون بالخبرة التقنية، والمهارات العملية، والكفاءات المهنية للتنافس في أسواق العمل المحلية والدولية.

الفرص الوظيفية للخريجين

مسارات وظيفية رئيسية	أمثلة على الوظائف
هندسة البيانات والتحليلات	مهندس بيانات؛ مهندس بيانات ضخمة؛ مطور ETL / مطور مسار البيانات؛ مهندس مستودعات البيانات؛ مهندس نظم بيانات؛ أخصائي حوكمة البيانات.
الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي	مهندس تعلم آلي؛ مهندس ذكاء اصطناعي؛ أخصائي تعلم عميق؛ مهندس رؤية حاسوبية؛ مهندس معالجة لغات طبيعية (NLP)؛ أخصائي نشر النماذج (MLOps).
السحابة، ديف أوبس، وأتمتة الأنظمة	مهندس سحابة (AWS، Azure، Google Cloud)؛ مهندس حلول سحابية؛ مهندس ديف أوبس (DevOps)؛ مهندس موثوقية المواقع (SRE)؛ مهندس أتمتة؛ أخصائي أتمتة العمليات الروبوتية (RPA).
الأنظمة الذكية والتقنيات الذكية	مهندس أنظمة ذكية؛ مهندس إنترنت الأشياء (IoT) / أخصائي الذكاء الاصطناعي الطرفي (Edge AI)؛ مطور أنظمة البنية التحتية الذكية؛ مهندس أنظمة دعم القرار.
البحث والأكاديميا	مساعد باحث في الذكاء الاصطناعي / باحث في علم البيانات؛ مساعد تدريس / محاضر جامعي؛ أخصائي بحث وتطوير (R&D) في مراكز البحث.
البرمجيات والحوسبة	مطور متكامل (Full-Stack) مع دمج الذكاء الاصطناعي؛ مهندس الخلفية (Backend) (أنظمة عالية الأداء)؛ مهندس برمجيات في التطبيقات المعتمدة على البيانات.

التوافق مع الصناعة: لماذا يلبي هذا البرنامج احتياجات السوق؟

تم تصميم هذا القسم خصيصًا ليتوافق مع متطلبات الصناعة الحالية والمستقبلية، سواء محليًا أو عالميًا.

التوافق مع الاتجاهات العالمية

يتوافق البرنامج مع الاتجاهات الرئيسية بما في ذلك:

منصات البيانات الأصلية السحابية (Cloud-native).
الأتمتة المعتمدة على الذكاء الاصطناعي.
خصوصية البيانات وحوكمتها.
التحليلات في الوقت الفعلي.
تطبيقات المدن الذكية.
تحولات الصناعة 4.0.

الملاءمة القوية لسوق العمل في العراق والشرق الأوسط

تستثمر العراق والدول المجاورة (تركيا، الإمارات، المملكة العربية السعودية، قطر) بسرعة في:

تحول الحكومة الإلكترونية.
مشاريع المدن الذكية.
استراتيجيات الذكاء الاصطناعي والاقتصاد الرقمي.
مراكز البيانات الحديثة واعتماد السحابة.
تحليلات الصحة والطاقة والأمن.

وهذا يضمن قابلية توظيف عالية وملاءمة إقليمية.

منهج متكامل مع الصناعة

يشمل المنهج التدريب على:

المنصات السحابية (AWS/Azure/GCP).
أدوات البيانات الضخمة (Hadoop, Spark, Kafka).
أطر عمل الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي (TensorFlow, PyTorch).
MLOps/DevOps.
المعالجة الفورية للتدفق (Real-time streaming).
أمن البيانات وخصوصيتها.

مما يجعل الخريجين جاهزين للعمل من اليوم الأول.

استراتيجية التدريب العملي والشراكة الصناعية

سيتعاون القسم مع:

شركات التكنولوجيا (المحلية والدولية).
البنوك والمؤسسات المالية.
المستشفيات ومراكز الرعاية الصحية.
شركات الاتصالات.
مكاتب التحول الرقمي الحكومية.
الشركات الناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي والأتمتة.

التدريب العملي في السنة الرابعة يضمن الخبرة في العالم الحقيقي.

فرص ريادة الأعمال والشركات الناشئة

يتم تأهيل الخريجين لبدء أعمالهم الخاصة في مجالات:

الاستشارات في الذكاء الاصطناعي.
خدمات تحليل البيانات.
حلول الأتمتة.
منتجات إنترنت الأشياء والأنظمة الذكية.
التطبيقات الذكية للصناعة.

المزايا التنافسية للخريجين

يكتسب خريجو هذا القسم تميزًا تنافسيًا من خلال:

التدريب متعدد التخصصات (البيانات + الذكاء الاصطناعي + السحابة).
المختبرات العملية ومشاريع العالم الحقيقي.
التعرض المبكر لشهادات الصناعة (AWS، Google، Microsoft).
التركيز القوي على الذكاء الاصطناعي الأخلاقي والمسؤول.
مشاريع التخرج الموجهة نحو البحث.
المقررات الاختيارية والتخصصات الموجهة نحو السوق.

الرسوم الدراسية:

5500 دولار أمريكي للبرنامج الكامل (8 فصول + مشروع تخرج)
إمكانية الدفع على أقساط مرنة خلال مدة الدراسة
رسم تسجيل: 100 دولار لمرة واحدة

معلومات التواصل:

البريد الإلكتروني: info@caluni.edu.eu

الهاتف: ‪+18738030536

قناة واتساب: اضغط هنا

فيسبوك: اضغط هنا

إنستغرام: اضغط هنا

يوتيوب: اضغط هنا

تقديم طلب الالتحاق