أشياء يجب أن تعرفها قبل أن تبدأ حياتك المهنية كعالِم بيانات

قد يكون من المخيف تعلم علم البيانات. هذا صحيح بشكل خاص عندما تكون قد بدأت للتو في رحلتك. ما الأداة التي يجب أن تتعلمها، R أم Python؟ ما التقنيات التي يجب أن تركز عليها؟ كم عدد الإحصائيات التي تحتاج إلى تعلمها؟ هل من الضروري أن تتعلم البرمجة؟ هذه ليست سوى عدد قليل من الأسئلة العديدة التي سيتعين عليك الإجابة عنها على طول الطريق.
لهذا السبب قررت كتابة هذا الدليل لمساعدة الأشخاص الذين بدأوا للتو في مجال التحليلات أو علوم البيانات. كان الهدف هو إنشاء دليل قصير وبسيط من شأنه أن يضعك على طريق تعلم علم البيانات. سيضع لك هذا الدليل الأساس لتعلم علم البيانات خلال هذا الوقت الصعب والمخيف.
ما هو عالم البيانات؟
يستخدم عالم البيانات البيانات البيانات لفهم وتفسير الظواهر في بيئته ومساعدة المؤسسات في اتخاذ قرارات أفضل.
يمكن أن يكون العمل كعالم بيانات محفزًا فكريًا ومُرضيًا من الناحية التحليلية ويضعك في طليعة التقدم التكنولوجي.
18 نصيحة يجب أن تعرفها قبل أن تبدأ حياتك المهنية كعالم بيانات:
أصبح علماء البيانات أكثر شيوعًا وطلبًا مع ازدياد أهمية البيانات الضخمة في كيفية اتخاذ المؤسسات للقرارات. وفيما يلي نظرة فاحصة على ماهيتهم وما يقومون به – وكذلك كيف تصبح واحداً منهم. التعليم المناسب هو المفتاح –
المحترفون ذوو المستوى التعليمي العالي هم علماء البيانات. حوالي 75% منهم حاصلون على درجة الدكتوراه أو الماجستير. ومع ذلك، لا يشترط أن تكون حاصلاً على درجة البكالوريوس من جامعة مرموقة. 25% من علماء البيانات حاصلون على شهادة من “جامعة غير مصنفة”. اسمح لي أن أسهل عليك الأمر. الغالبية العظمى من علماء البيانات حاصلون على شهادات في علوم الكمبيوتر أو الإحصاء أو الرياضيات أو الهندسة أو العلوم الاجتماعية. 13% منهم فقط أكملوا برنامجاً جامعياً في علوم البيانات وتحليلها.
ما تحتاج إليه جميعًا هو الخلفية الكمية، وهناك الكثير من الخيارات في هذا المجال. ونتيجة لذلك، ليست هناك حاجة للالتحاق ببرامج أكاديمية إضافية لاكتساب المهارات اللازمة. هناك العديد من الدورات التدريبية المتاحة عبر الإنترنت لمساعدتك في تحسين مهاراتك. يلتحق بالدورات التدريبية عبر الإنترنت حوالي 40% من علماء البيانات. اختر الدور الأمثل لك – اختر الدور المثالي لك –
في مجال علوم البيانات، هناك العديد من الأدوار التي يمكنك الاختيار من بينها. خبير في تصور البيانات، وخبير في التعلم الآلي، وعالم بيانات، ومهندس بيانات، وما إلى ذلك من الأدوار العديدة المتاحة لك. واعتماداً على خلفيتك وخبرتك العملية، قد يكون الحصول على دور ما أسهل من الحصول على دور آخر. على سبيل المثال، إذا كنت مطور برمجيات، فيمكنك الانتقال بسهولة إلى هندسة البيانات. ونتيجةً لذلك، ما لم تكن واضحًا بشأن ما تريد أن تصبح عليه، ستظل حائرًا بشأن المسار الذي يجب أن تسلكه والمهارات التي يجب أن تطورها.
ماذا يجب أن تفعل إذا كنت غير متأكد من الفروق أو ما يجب أن تصبح عليه؟ أود أن أقترح عليك بعض الأمور: تحدث مع أشخاص في المجال لمعرفة المزيد عن كل دور من الأدوار. احصل على الإرشاد من الآخرين – اسألهم لفترة قصيرة من الوقت واطرح عليهم الأسئلة ذات الصلة. أنا متأكد من أنه لا أحد يرفض مساعدة شخص محتاج! حدد ما تريده وما تجيده، ثم اختر الدور الذي يتوافق مع مجال دراستك. اختر لغة أو أداة واستخدمها فقط –
كما ذكرت سابقاً، من المهم جداً أن تكتسب خبرة عملية في أي موضوع تختاره. والسؤال الصعب الذي يطرح نفسه عند اكتساب الخبرة العملية هو أي لغة/أداة ستستخدمها. هذا على الأرجح هو السؤال الأكثر شيوعًا من قبل الوافدين الجدد. والإجابة الأكثر وضوحًا هي أن تبدأ رحلتك في علم البيانات باستخدام أي من الأدوات/اللغات السائدة المتاحة. ففي نهاية المطاف، الأدوات ليست سوى وسيلة لتحقيق غاية؛ ففهم المفهوم أكثر أهمية. ومع ذلك، فإن السؤال هو، ما هو الخيار الأفضل للبدء به؟ هناك العديد من الأدلة/المناقشات على الإنترنت التي تتناول هذا السؤال بالتحديد. الفكرة الأساسية هي أن تبدأ باللغة الأبسط أو اللغة التي تعرفها أكثر من غيرها. إذا لم تكن على دراية جيدة بالترميز، يجب أن تفضل الأدوات القائمة على واجهة المستخدم الرسومية في الوقت الحالي. بعد ذلك، بمجرد إتقانك للمفاهيم، يمكنك البدء في البرمجة. خذ دورة تدريبية وأكملها –
الآن بعد أن قررت اختيار الدورة، فإن الخطوة المنطقية التالية هي تكريس الوقت والجهد لتعلمها. وهذا يستلزم أكثر من مجرد مراجعة متطلبات الدور. نظرًا لوجود طلب كبير على علماء البيانات، هناك الآلاف من الدورات التدريبية والدراسات المتاحة لمساعدتك في تعلم ما تريد. ليس من الصعب العثور على مواد لتتعلم منها، لكن التعلم قد يكون صعباً إذا لم تبذل الجهد المطلوب. لا تكمن المشكلة في ما إذا كانت الدورة التدريبية مجانية أو مدفوعة الأجر؛ بل يجب أن يكون الهدف الرئيسي هو ما إذا كانت الدورة التدريبية توضح أساسياتك وتوصلك إلى مستوى مناسب يمكنك من خلاله التقدم أكثر.
عندما تلتحق بدورة ما، ابذل جهدًا لإكمالها. تابع واجبات الدورة التدريبية والواجبات وجميع المناقشات المتعلقة بالدورة. إذا كنت ترغب في أن تصبح مهندس تعلم آلي، على سبيل المثال، يمكنك قراءة كتاب “تعلم الآلة” لأندرو نغ. يجب عليك الآن متابعة جميع مواد الدورة التدريبية المقدمة بجدية. وهذا يشمل واجبات الدورة التدريبية التي لا تقل أهمية عن مشاهدة مقاطع الفيديو. فقط إكمال الدورة التدريبية من البداية إلى النهاية سيوفر لك صورة أكثر اكتمالاً عن هذا المجال. انضم إلى مجموعة للحصول على معلومات أو تحديثات –
والآن بعد أن حددت الدور الذي ترغب في ممارسته وتستعد له، فإن الخطوة التالية هي الانضمام إلى مجموعة من الأقران. ما أهمية ذلك؟ يرجع ذلك إلى حقيقة أن وجود مجموعة من الأقران يبقيك متحمسًا. قد يكون خوض مجال جديد أمرًا مخيفًا عندما تقوم به بمفردك، ولكن مع وجود أصدقاء إلى جانبك، تبدو المهمة أقل صعوبة.
إن أفضل طريقة لتكون في مجموعة أقران هي أن يكون لديك مجموعة من الأشخاص الذين يمكنك التفاعل معهم جسدياً. وبخلاف ذلك، يمكنك التواصل مع مجموعة من الأشخاص على الإنترنت ممن لديهم نفس الأهداف، مثل التسجيل في دورة دراسية ضخمة عبر الإنترنت والتفاعل مع زملائك في الفصل. ليس فقط الجزء النظري، بل ركز على الجزء العملي أيضاً –
أثناء تلقي الدورات والتدريب، يجب عليك التركيز على التطبيقات العملية لما تتعلمه. لن يساعدك ذلك على فهم المفهوم فحسب، بل سيمنحك أيضًا فهمًا أفضل لكيفية تطبيقه عمليًا. فيما يلي بعض الأشياء التي يجب عليك القيام بها إذا كنت تدرس دورة تدريبية: لفهم التطبيقات، تأكد من إكمال جميع التمارين والواجبات. اعمل على بعض مجموعات البيانات المفتوحة واستخدم معرفتك. افهم الافتراضات، وما تقوم به التقنية، وكيفية تفسير النتائج حتى لو لم تفهم الرياضيات الكامنة وراءها في البداية. يمكنك دائماً اكتساب فهم أكثر تعمقاً في وقت لاحق. افحص الحلول المقترحة من قبل الأشخاص الذين عملوا في هذا المجال. سيكونون قادرين على إيجاد الحلول المناسبة لك بشكل أسرع. اتبع دائماً المصادر الصحيحة –
لكي لا تتوقف عن التعلم أبداً، يجب أن تنغمس في كل مصدر معلومات يمكنك العثور عليه. المدونات التي يديرها علماء البيانات الأكثر تأثيرًا هي المصدر الأكثر فائدة لهذه المعلومات. علماء البيانات هؤلاء نشيطون للغاية ويطلعون متابعيهم بشكل متكرر على النتائج التي توصلوا إليها وينشرون عن التطورات الأخيرة في هذا المجال. اقرأ كل يوم عن علم البيانات واجعلها عادةً من عاداتك لتبقى على اطلاع على آخر التطورات. ومع ذلك، قد يكون هناك العديد من المصادر وعلماء البيانات المؤثرين الذين يجب متابعتهم، ويجب أن تكون حريصًا على عدم اتباع الممارسات الخاطئة. ونتيجة لذلك، من الأهمية بمكان استخدام الموارد المناسبة. قم ببناء شبكة ولكن لا تضيع الكثير من الوقت في ذلك –
في البداية، يجب أن يكون تركيزك الوحيد في البداية على التعلم. ففعل الكثير من الأشياء في البداية سيؤدي بك في النهاية إلى الاستسلام.
بمجرد أن تتعرف على هذا المجال، يمكنك التقدم إلى حضور الفعاليات والمؤتمرات الخاصة بالصناعة، واللقاءات الشهيرة في منطقتك، والمشاركة في الهاكاثونات في منطقتك – حتى لو كنت تعرف القليل فقط. فأنت لا تعرف أبدًا من ومتى وأين ستأتي لمساعدتك! في الواقع، اللقاء مفيد للغاية عندما يتعلق الأمر بترك بصمتك في مجتمع علوم البيانات. حيث ستتمكن من مقابلة أشخاص في منطقتك يعملون بنشاط في هذا المجال، مما يوفر لك فرصًا للتواصل، بالإضافة إلى إقامة علاقة معهم، مما سيساعدك على التقدم في حياتك المهنية بشكل كبير. يمكن لجهة الاتصال المحتملة بالشبكات تزويدك بمعلومات من الداخل حول ما يجري في مجال اهتمامك، بالإضافة إلى الدعم الإرشادي مساعدتك في بحثك عن وظيفة إما بتقديم نصائح حول البحث عن وظيفة من خلال خيوط البحث عن وظيفة أو فرص عمل مباشرة. العمل على مهارات التواصل لديك – العمل على مهارات التواصل لديك
نادراً ما يربط الناس مهارات التواصل بالرفض في وظائف علوم البيانات. فهم يعتقدون أنهم إذا كانوا متفوقين تقنياً، فسوف ينجحون في المقابلة. وهذه في الواقع خرافة. هل سبق لك أن تم رفضك خلال مقابلة عمل لأن الشخص الذي يجري المقابلة قال لك شكراً بعد سماع مقدمتك؟
جرب هذا النشاط مرة واحدة؛ اطلب من صديق يتمتع بمهارات تواصل جيدة أن يستمع إلى مقدمتك ويقدم لك ملاحظات صادقة. سوف يريك المرآة بلا شك! عند العمل في هذا المجال، تصبح مهارات التواصل أكثر أهمية. يجب أن تكون قادرًا على التواصل بفعالية من أجل مشاركة أفكارك مع زميلك أو لتوضيح وجهة نظرك في اجتماع ما. قاعدة البيانات والمعرفة الأساسية مهمة –
لا تظهر البيانات على شكل جداول بسحر ساحر. يبدأ المبتدئون عادةً رحلتهم في التعلم الآلي بالبيانات في شكل ملف CSV أو ملف إكسل. ولكن هناك شيء مفقود بشكل لا لبس فيه! إنه استعلام SQL. إنها المهارة الأساسية لعالم البيانات.
نظرًا لأن المؤسسات لا تزال تكتشف متطلبات علوم البيانات الخاصة بها، فإن معرفة تقنيات تخزين البيانات بالإضافة إلى أساسيات البيانات الضخمة ستجعلك أكثر جاذبية من شخص لديه كلمات عالية في سيرته الذاتية. تبحث هذه المؤسسات عن متخصصي SQL الذين يمكنهم مساعدتهم في مهامهم اليومية. نشر النموذج هو العنصر السري – نشر النموذج هو العنصر السري الخاص بك –
العديد من خرائط طريق علم البيانات على مستوى المبتدئين لا تتضمن حتى نشر النموذج، وهي وصفة لكارثة. فبمجرد الانتهاء من مشروع علم البيانات، يحين الوقت للمستخدم/صاحب المصلحة المقصود لجني فوائد القوة التنبؤية لنموذج التعلم الآلي الخاص بك. باختصار، هذا باختصار هو نشر النموذج. هذه واحدة من أهم الخطوات في مجال الأعمال، ولكنها أيضًا واحدة من أقل الخطوات التي يتم تدريسها. دعونا نلقي نظرة على مثال. أطلقت إحدى شركات التأمين مشروعًا لعلوم البيانات يستخدم صور المركبات في الحوادث لتقييم مدى الضرر.
يعمل فريق علم البيانات على مدار الساعة لإنشاء نموذج بدرجة F1 شبه مثالية. لقد أصبح النموذج جاهزاً بعد أشهر من العمل الشاق، وأصحاب المصلحة راضون عن أدائه، ولكن ماذا يحدث بعد ذلك؟ تذكر أن المستخدم النهائي في هذه الحالة هو وكيل التأمين، وأن هذا النموذج يجب أن يستخدمه عدة أشخاص ليسوا علماء بيانات في نفس الوقت. ونتيجة لذلك، لن يقوموا بتشغيل دفاتر Jupyter أو Colab على وحدات معالجة الرسومات. هذا هو المكان الذي يتطلب عملية نشر نموذج كامل.
عادةً ما يتم تنفيذ هذه المهمة من قبل مهندسي التعلم الآلي، ولكنها تختلف باختلاف المؤسسة التي تعمل بها. حتى لو لم يكن ذلك من متطلبات الوظيفة في شركتك، فمن المهم فهم أساسيات نشر النماذج وسبب ضرورتها. الاستمرار في الممارسة –
كما نعلم جميعًا، الثابت الوحيد هو التغيير. فالذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي يتطوران بوتيرة سريعة وليست ثابتة. لا يمكننا مقارنة الوضع الحالي بما كان عليه الوضع قبل بضع سنوات. للبقاء في سباق الفئران، من الأهمية بمكان الاستمرار في التعلم مع تقدم التكنولوجيا. هناك العديد من الطرق لتحسين مهاراتك، بما في ذلك دورات علوم البيانات عبر الإنترنت، والمؤتمرات، وغيرها الكثير. لتتعلم كيفية تطبيق علم البيانات على المشاكل، يجب أن تتدرب على حل المشاكل والبرمجة قدر الإمكان. حافظ على سيرتك الذاتية –
دعنا نحل لغزاً هنا: ما هو أول شيء يلاحظه مسؤول التوظيف عنك ويمكن أن يكون آخر ما يلاحظه عنك؟ هذه هي سيرتك الذاتية! هذه هي التحديات النهائية التي يجب عليك التغلب عليها من أجل الحصول على الوظيفة المرغوبة! احرص على تضمين هذه الاقتراحات في سيرتك الذاتية التالية – حدد أولويات المهارات بناءً على الدور الوظيفي المتاح. اذكر مشاريع علم البيانات لإثبات قدراتك. لا تنسَ تضمين رابط لملفك الشخصي على GitHub. الشهادات أقل أهمية من المهارات. قم بتحديث مهاراتك ومشاريعك في نفس الوقت، وليس مرة واحدة فقط. المظهر العام لسيرتك الذاتية مهم؛ تأكد من أن جميع الخطوط والتنسيق متناسقة في جميع أنحاء سيرتك الذاتية. التوجيه السليم مهم – التوجيه السليم مهم –
نأتي إلى النقطة الأخيرة وربما الأهم – العثور على التوجيه الصحيح. يُعد علم البيانات والتعلم الآلي، وكذلك هندسة البيانات، من المجالات الجديدة نسبيًا، وكذلك خريجوها. في هذا المجال، لم يتمكن سوى عدد قليل من الأشخاص من فك تشفير مسارهم. هناك العديد من الطرق لتصبح عالم بيانات. وأكثرها وضوحًا هو دفع ملايين الروبيات للحصول على شهادة معترف بها فقط لتصاب بالإحباط من مقاطع الفيديو المسجلة أو حتى متابعة قائمة تشغيل على يوتيوب وتظل محترفًا جاهزًا في هذا المجال. فهم مشاكل الأعمال وأن تكون قادراً على المنافسة –
لكي تصبح عالم بيانات جيدًا، يجب أن تكون دائمًا فضوليًا وتطرح الأسئلة كلما كان هناك شك، وهذا لا يحسن التواصل بين زملاء العمل فحسب، بل يساعدك أيضًا على أن تصبح محللًا جيدًا. من أجل حل مشاكل العمل في المؤسسة، من المهم أيضًا أن تفهم مقاييس الأعمال والقضايا الإحصائية الأخرى. إضافة مهارات مختلفة –
حل المشكلات هو عنصر أساسي في علم البيانات الذي يساعد في تقسيم مشكلات الأعمال الكبيرة إلى مشكلات أصغر وأكثر قابلية للإدارة. وكثيراً ما تبحث المؤسسات الكبيرة عن متخصصين في علم البيانات لديهم معرفة متعمقة في مجال معين. ومع ذلك، إذا كانت لديك مجموعات مهارات متعددة بدلاً من مجال متخصص يمكن أن يكون مفيدًا لمؤسستك، فلا يمكن لأحد أن يمنعك من المضي قدمًا في حياتك المهنية. أيضًا، قد تتطلب بعض المؤسسات مهارات إضافية بالإضافة إلى معرفتك بعلوم البيانات؛ وفي هذه الحالة، فإن امتلاكك لمهارات إضافية سيساعدك على التقدم في حياتك المهنية. ابدأ بوظيفة مبتدئ –
أن تكون عالم بيانات هي وظيفة صعبة تتطلب مهارات تحليلية واسعة النطاق بالإضافة إلى خبرة في حل المشكلات. إذا كنت ترغب في التقدم في حياتك المهنية كعالِم بيانات، فإن أفضل مكان للبدء هو وظيفة متدرب، حيث سيؤهلك ذلك لمواجهة العديد من التحديات المجهولة. هناك ميزة أخرى هي أنك كمتدرب ستتلقى المساعدة أينما واجهتك مشكلة، وسيقدم لك زملاؤك في العمل العديد من النصائح بناءً على تجاربهم الخاصة، مما سيساعدك على التقدم في حياتك المهنية. استعد للمقابلات الخاصة بك –
بمجرد حصولك على مقابلة، قم بإعداد إجابات على الأسئلة الشائعة في المقابلات.
نظرًا لأن وظائف علماء البيانات يمكن أن تكون تقنية للغاية، فقد تُطرح عليك أسئلة تقنية وسلوكية على حد سواء. توقع كلاهما وتدرب على إجابتك بصوت عالٍ. إن وجود أمثلة من عملك السابق أو خبراتك الأكاديمية في متناول اليد يمكن أن يساعدك على الظهور بمظهر الواثق والمطلع أمام من يجرون المقابلة.
إليك بعض الأمثلة على الأسئلة التي قد تواجهها: ما هي مزايا وعيوب النموذج الخطي؟ ما هي الغابة العشوائية بالضبط؟ للعثور على جميع التكرارات في مجموعة بيانات، كيف يمكنك استخدام SQL؟ صف تجربتك في التعلم الآلي. اذكر مثالاً عن مرة لم تكن تعرف فيها كيفية حل مشكلة ما. ماذا فعلت بالضبط؟
ماذا يفعل عالم البيانات بالضبط؟
على أساس يومي، قد يقوم عالم البيانات بالمهام التالية: اكتشاف الأنماط والاتجاهات في مجموعات البيانات لاكتساب الرؤى. تطوير الخوارزميات ونماذج البيانات للتنبؤ بالنتائج. استخدام تقنيات التعلم الآلي لتحسين جودة البيانات أو عروض المنتجات. توزيع التوصيات على الفرق الأخرى والإدارة العليا. استخدام أدوات البيانات مثل Python أو R أو SAS أو SAS أو SQL في تحليل البيانات. مواكبة أحدث التطورات في مجال علوم البيانات.
أفضل وظائف علوم البيانات بالنسبة لك
نظرًا لأن عمل علماء البيانات يمس العديد من الصناعات والتخصصات المختلفة، فإن الأدوار التي يمكن أن يشغلها علماء البيانات تُعرف بمجموعة متنوعة من الأسماء، بما في ذلك عالم بيانات محلل بيانات محلل بيانات باحث محلل أعمال محلل بيانات مهندس بيانات مهندس بيانات مهندس تعلم الآلة محلل كمي مدير البيانات والتحليلات
هناك العديد من التنويعات الأخرى، وستستمر هذه التنويعات في التطور مع انتشار استخدام علم البيانات على نطاق واسع. في حين أن قائمة المسميات الوظيفية في علم البيانات قد تبدو بلا نهاية، إلا أن هناك أربع فئات رئيسية تصف الأدوار المختلفة التي يشغلها علماء البيانات في الغالب. والخبر السار هو أن جميع هذه الوظائف تقريباً مطلوبة بشدة. إذا كانت لديك مهارات وخبرة في علم البيانات، فأنت بالفعل في وضع جيد للتطور والتقدم الوظيفي.
راتب عالِم البيانات ونمو وظيفته في الصناعة
اعتبارًا من مارس 2021، بلغ متوسط راتب عالم البيانات في الولايات المتحدة 113,396 دولارًا أمريكيًا. وفقًا لمكتب إحصاءات العمل الأمريكي، فإن الطلب على المتخصصين في مجال البيانات مرتفع، حيث من المتوقع أن تنمو مهن علماء البيانات والعلوم الرياضية بنسبة 31% والإحصائيين بنسبة 35% بين عامي 2019 و2029. (BLS). وهذا أسرع بكثير من معدل نمو الوظائف الإجمالي البالغ 3.7%.
وقد ارتبط ظهور البيانات الضخمة وأهميتها المتزايدة للشركات والمؤسسات الأخرى بارتفاع الطلب عليها.
الأفكار النهائية
هناك طلب كبير على علماء البيانات، ويستثمر أصحاب العمل الكثير من الوقت والمال في توظيفهم. ونتيجة لذلك، فإن اتخاذ الخطوات الصحيحة سيؤدي إلى نمو هائل. سيقدم لك هذا الدليل بعض الإرشادات التي ستساعدك على البدء وتمنعك من ارتكاب أخطاء مكلفة.
إذا كنت قد مررت بتجربة مماثلة في الماضي وتريد مشاركتها مع المجتمع، يرجى ترك تعليق أدناه!
تُجري الشركة كلاً من ورش العمل التدريبية في الفصول الدراسية بقيادة مدرس وجلسات التدريب المباشر عبر الإنترنت بقيادة مدرس للمتعلمين من جميع أنحاء الولايات المتحدة وحول العالم.
كما نقدم أيضاً تدريباً للشركات لتطوير القوى العاملة في المؤسسات.
التدريب على الشهادات المهنية:
التدريب على إدارة الجودة: الدورات التدريبية لشهادة الحزام الأصفر سداسية سيجما اللينة (LSSYB) دورات تدريبية لشهادة الحزام الأخضر سداسية سيجما اللينة (LSSGB) دورات تدريبية لشهادة الحزام الأسود سداسية سيجما اللينة (LSSBB)
تدريب سكرم: الدورات التدريبية لشهادة CSM (ScrumMaster المعتمد) دورات تدريبية لشهادة CSM (Scrum Master)
التدريب الرشيق: الدورات التدريبية لشهادة محترف معتمد من معهد إدارة المشاريع (PMI-ACP) دورات تدريبية لشهادة محترف معتمد من معهد إدارة المشاريع
تدريب DevOps: دورات تدريبية لشهادة DevOps: دورات تدريبية لشهادة DevOps
تدريب تحليل الأعمال من قبل SPOTO: شهادة ECBA (شهادة الدخول في تحليل الأعمال) دورات تدريبية للحصول على الشهادة دورات تدريبية للحصول على شهادة تحليل الأعمال دورات تدريبية للحصول على شهادة تحليل الأعمال المعتمدة دورات تدريبية للحصول على شهادة تحليل الأعمال المعتمدة دورات تدريبية للحصول على شهادة تحليل الأعمال المعتمدة
تواصل معنا اشترك في قناتنا على يوتيوب
تفضل بزيارتنا على https://cciedump.spoto.net/ar/
يُرجى الاتصال بنا للحصول على مزيد من المعلومات حول دوراتنا التدريبية للشهادات الاحترافية لتسريع حياتك المهنية. أخبرنا بأفكارك في قسم “التعليقات” أدناه.