قسم هندسة البيانات والأنظمة الذكية
1. الرؤية، الرسالة، والأهداف الاستراتيجية
الرؤية:
أن يصبح مركزًا إقليميًا ودوليًا رائدًا للتعليم، والبحث العلمي، والابتكار في هندسة البيانات والأنظمة الذكية، وتمكين الخريجين بالمعرفة العلمية المتقدمة والمهارات العملية لتشكيل مستقبل التقنيات القائمة على البيانات وأنظمة اتخاذ القرار الذكية.
الرسالة:
تتمثل رسالة قسم هندسة البيانات والأنظمة الذكية في توفير تعليم عالي الجودة يدمج الأسس النظرية بالكفاءات العملية والموجهة نحو الصناعة في مجالات البيانات الضخمة، والحوسبة السحابية، والتحليلات، والأنظمة الذكية. يهدف القسم إلى تنمية مهنيين قادرين على تصميم، وبناء، وإدارة البنى التحتية للبيانات واسعة النطاق وتطوير حلول ذكية تعالج تحديات العالم الحقيقي عبر مختلف القطاعات.
الأهداف الاستراتيجية:
- توفير برنامج أكاديمي متين يرتكز على مبادئ الهندسة، وعلم البيانات، والتقنيات الذكية.
- تزويد الطلاب بالمهارات العملية في هندسة البيانات الضخمة، والمنصات السحابية، والتعلم الآلي، وأنظمة اتخاذ القرار الذكية.
- تعزيز البحث والابتكار في المجالات الناشئة مثل حوكمة البيانات، والأنظمة الذكية المستقلة، والتحليلات المتقدمة.
- تعزيز الشراكات مع الصناعة لضمان توافق المناهج مع احتياجات السوق ولتعزيز قابلية توظيف الطلاب.
- إعداد الخريجين لمهن تنافسية في شركات التكنولوجيا، والمؤسسات البحثية، والمنظمات القائمة على البيانات.
- تشجيع الاستخدام الأخلاقي والمسؤول للبيانات مع التركيز على الخصوصية، والإنصاف، والشفافية.
- دعم التعلم المستمر والتطوير المهني من خلال الندوات، والشهادات، والتعاون مع الصناعة.
- تطوير مهارات القيادة والعمل الجماعي لتمكين الخريجين من المساهمة بفعالية في البيئات الهندسية متعددة التخصصات.
2. المبررات وتحليل احتياجات السوق
مقدمة
لقد وضع التحول الرقمي السريع عبر الصناعات البيانات في قلب الابتكار، والنمو الاقتصادي، واتخاذ القرار الاستراتيجي. ومع إنتاج المؤسسات لكميات هائلة من البيانات المهيكلة وغير المهيكلة، أصبح الطلب على المهنيين القادرين على إدارة هذه البيانات وتحليلها والاستفادة منها عبر أنظمة ذكية ضرورياً. ويتوافق إنشاء قسم هندسة البيانات والأنظمة الذكية في جامعة كالوني مع الاتجاهات التكنولوجية العالمية ويعالج طلباً مُلحاً في السوق للحصول على كفاءات متقدمة في التقنيات القائمة على البيانات.
الاتجاهات العالمية والطلب:
- نمو مرتفع في مهن هندسة البيانات: وفقًا لتقارير العمل الدولية، تعد وظائف مثل مهندس البيانات، مهندس التعلم الآلي، مهندس السحابة، ومهندس أنظمة الذكاء الاصطناعي من بين المهن الأسرع نموًا في جميع أنحاء العالم.
- تزايد اعتماد البيانات الضخمة والمنصات السحابية: تتجه الشركات بشكل متزايد إلى الترحيل نحو النظم البيئية السحابية (مثل AWS، Azure، Google Cloud) واعتماد أطر البيانات الضخمة مثل Hadoop، وSpark، وKafka، مما يخلق طلبًا كبيرًا على المتخصصين المدربين.
- صعود الأنظمة الذكية: أصبحت أنظمة اتخاذ القرار الذكية، والتحليلات المؤتمتة، ومحركات التوصية، والأنظمة المستقلة أساسية عبر قطاعات الرعاية الصحية، والتمويل، والاتصالات، والطاقة، والتصنيع، والنقل.
احتياجات السوق الإقليمية والمحلية:
- القطاع المتنامي في تركيا والمنطقة: تحتاج الشركات والمؤسسات في تركيا والعراق والشرق الأوسط إلى متخصصين مهرة في البيانات لتطوير وصيانة البنى التحتية الرقمية والتطبيقات المبتكرة.
- الطلب الصناعي يتجاوز العرض: الجامعات في المنطقة تقدم تقليديًا برامج في تكنولوجيا المعلومات أو علوم الحاسوب أو الهندسة التقليدية، ولكن عددًا قليلاً جدًا يقدم برامج متخصصة في هندسة البيانات والأنظمة الذكية، مما يؤدي إلى فجوة في المواهب في سوق العمل.
- مبادرات القطاعين الحكومي والخاص: مشاريع المدن الذكية، ومنصات الحكومة الرقمية، وتحول الصناعة 4.0، واعتماد الذكاء الاصطناعي في القطاعين العام والخاص، تزيد من الطلب على المهنيين ذوي المهارات المزدوجة في هندسة البيانات والأتمتة الذكية.
3. الهيكل الأكاديمي والمسارات العلمية
نظرة عامة
تم تصميم قسم هندسة البيانات والأنظمة الذكية لتزويد الطلاب بكفاءات تأسيسية ومتقدمة عبر تقنيات البيانات وأنظمة اتخاذ القرار الذكية. يدمج الهيكل الأكاديمي مبادئ الهندسة، والأساليب الحاسوبية، وبنى البيانات الحديثة، ومفاهيم الذكاء الاصطناعي لتأهيل الخريجين بالمهارات المطلوبة في النظم البيئية الرقمية المعاصرة.
تم تنظيم القسم ضمن أربعة مسارات علمية رئيسية، يعكس كل منها مجال تخصص رئيسي في هذا الحقل.
المسارات العلمية:
المسار 1: هندسة البيانات الضخمة والبنية التحتية للبيانات
|
مجالات التركيز |
مخرجات الطلاب |
|
معالجة البيانات واسعة النطاق؛ بنى الحوسبة الموزعة؛ مسارات البيانات وأنظمة ETL؛ تقنيات تخزين البيانات (SQL، NoSQL، NewSQL)؛ أطر عمل معالجة البيانات في الوقت الفعلي والدفعات (Spark، Hadoop، Kafka). |
القدرة على تصميم وتنفيذ أنظمة البيانات الضخمة؛ الخبرة في معالجة مجموعات البيانات عالية الحجم والسرعة؛ خبرة عملية في أطر البيانات الموزعة وإدارة دورة حياة البيانات. |
المسار 2: الحوسبة السحابية والأنظمة الموزعة
|
مجالات التركيز |
مخرجات الطلاب |
|
المنصات السحابية (AWS، Azure، Google Cloud)؛ الحاويات والخدمات المصغرة (Docker، Kubernetes)؛ الحوسبة عديمة الخادم (Serverless)؛ أمن السحابة وحوكمة البيانات؛ البنى عالية التوفر والقابلة للتطوير. |
القدرة على هندسة، ونشر، وإدارة الأنظمة الأصلية السحابية؛ الكفاءة في نشر التطبيقات الآمنة والفعالة؛ مهارات تتوافق مع شهادات السحابة المعترف بها في السوق. |
المسار 3: أنظمة القرار الذكية وهندسة التعلم الآلي
|
مجالات التركيز |
مخرجات الطلاب |
|
التعلم الآلي والتحليلات التنبؤية؛ أطر عمل اتخاذ القرار الذكية؛ التعلم المعزز والتحسين؛ الأتمتة القائمة على الذكاء الاصطناعي؛ MLOps ونشر النماذج الذكية. |
القدرة على بناء، وتدريب، وتقييم، ونشر الأنظمة الذكية؛ فهم مسارات التعلم الآلي الحديثة وعمليات MLOps؛ القدرة على دمج هندسة البيانات مع الذكاء الاصطناعي لأنظمة اتخاذ القرار الواقعية. |
المسار 4: تحليلات البيانات، التصور، وذكاء الأعمال
|
مجالات التركيز |
مخرجات الطلاب |
|
النمذجة الإحصائية وتفسير البيانات؛ منصات التحليلات المتقدمة (Power BI، Tableau)؛ سرد البيانات وتصميم لوحات المعلومات؛ أنظمة ذكاء الأعمال (BI) ومؤشرات الأداء الرئيسية (KPIs)؛ التحليلات التطبيقية في التمويل والصحة والصناعة والنظم الاجتماعية. |
القدرة على ترجمة مجموعات البيانات المعقدة إلى رؤى قابلة للتنفيذ؛ مهارات تحليلية وتصورية قوية؛ الكفاءة في أدوات ذكاء الأعمال وتقنيات إعداد التقارير الصناعية. |
تم تصميم هذه المسارات لتكمل بعضها البعض وتسمح للطلاب بما يلي:
- بناء نظم بيئية متكاملة للبيانات (End-to-end data ecosystems).
- دمج أنظمة الذكاء الاصطناعي مع مسارات البيانات.
- تطوير حلول سحابية قابلة للتطوير وآمنة.
- إنتاج رؤى ذكية لاتخاذ القرارات الاستراتيجية.
يشجع القسم الطلاب على أخذ مقررات عبر المسارات لبناء كفاءة متعددة التخصصات، مما يؤهلهم لأدوار متنوعة في المؤسسات الحديثة.
المرونة والمقررات الاختيارية:
- يمكن للطلاب اختيار مقررات اختيارية ضمن أي مسار بناءً على اهتماماتهم المهنية.
- يمكن إكمال مشاريع التخرج والتدريب العملي بالتعاون مع شركاء الصناعة لتعزيز الخبرة العملية.
- سيقوم القسم بمراجعة المسارات بشكل دوري لتتوافق مع التطورات التكنولوجية واحتياجات السوق.
تقديم طلب الالتحاق
