المادة : إدارة قواعد البيانات ( SQL2 )
الرصيد:04
المعامل:02
نمط التعليم: حضوري
أهداف
التعليم :
1-فهم مفهوم قواعد البيانات ودورها في إدارة
المعلومات وتحليلها.
2- القدرة على تصميم
وتطوير قواعد بيانات مناسبة للأغراض المختلفة. 3- فهم
مفاهيم نمذجة البيانات والعلاقات بينها.
4- القدرة على استخدام
لغة الاستعلام المناسبة للتعامل مع قواعد البيانات. 5- فهم
مفاهيم الأمان والحماية في قواعد البيانات. 6- القدرة
على تحليل الأخطاء وإصلاحها في قواعد البيانات. 7- فهم
مفاهيم الأداء وتحسينه في قواعد البيانات
المعارف المسبقة المطلوبة:
يجب على الطالب أن يكون لديه معرفة بالبرمجة وتصميم الأنظمة، وفهم لغات الاستعلام والمفاهيم الرياضية، إضافة إلى القدرة على التفكير النقدي وحل المشكلات. كما يفضل أن يكون لديه خلفية في مبادئ نظم المعلومات وإدارة المشاريع
محتوى المادة:
المحور الأول: تحليل البيانات المالية: يمكن دراسة كيفية تحليل البيانات المالية واستخدام قواعد البيانات Sol2 للتحليل واستخلاص البيانات المهمة في مجال التمويل والاستثمارات.
تصميم قواعد البيانات: يمكن دراسة كيفية تصميم قواعد البيانات Sol2 المتعلقة بالمالية، وذلك من خلال الاستفادة من مفاهيم تصميم قواعد البيانات والعلاقات بين الجداول.
المحور الثاني: الأمان والحماية: يمكن دراسة كيفية ضمان أمن وحماية قواعد البيانات Sol2 المالية، وذلك عن طريق تطبيق أفضل الممارسات الأمنية واستخدام تقنيات التشفير والتدقيق الأمني
المحور الثالث: تطوير تطبيقات المالية: يمكن دراسة كيفية استخدام قواعد البيانات Sol2 في تطوير تطبيقات المالية، وذلك من خلال الاستفادة من أدوات التطوير الحديثة وتقنيات البرمجة.
المحور الرابع: الحلول السحابية: يمكن دراسة كيفية استخدام قواعد البيانات Sol2 في الحلول السحابية، وذلك من خلال الاستفادة من خدمات قواعد البيانات السحابية المتاحة وتطبيقها في المالية.
المحور الخامس: إدارة البيانات الكبيرة: يمكن دراسة كيفية إدارة البيانات الكبيرة في قواعد البيانات Sol2، وذلك من خلال الاستفادة من تقنيات التخزين والتحليل الكبيرة للبيانات.
المحور السادس: تحسين أداء قواعد البيانات: يمكن دراسة كيفية تحسين أداء قواعد البيانات في مجال التكنولوجيا المالية، بما في ذلك كيفية تحسين سرعة الاستعلامات والتحميلات وتقليل الوقت الذي يستغرقه النظام لتنفيذ العمليات. ويشمل ذلك أيضًا دراسة التقنيات الحديثة في مجال قواعد البيانات مثل تقنية in-memory والحوسبة السحابية وقواعد البيانات اللا تقليدية.
المحور السابع: أمن وحماية البيانات: يتم التعامل مع الكميات الهائلة من البيانات المالية الحساسة في قواعد البيانات، لذلك يمكن دراسة كيفية تأمين وحماية البيانات والتأكد من عدم اختراقها وسرقتها، وكيفية حماية قواعد البيانات من الفيروسات والهجمات الإلكترونية والاختراقات.
طريقة التقييم: تقيم مستمر + إمتحان نهائي ويقاس معدل المادة بالوزن الترجيحي للدروس (60%) والأعمال الموجهة(40%)
المراجع:
جيفري أوفر ، راميش هيكي تويب ، "إدارة قواعد البيانات الحديثة " ، مكتبة لبنان انشرون ،بريوت ،2015
.جورج كراز ، " قواعد البيانات " ، جامعة الشام الخاصة ، كلية الهندسة المعلوماتية ، 2019
- Teacher: Fatima FOUKA
تهدف هذه المادة التعليمية إلى تمكين الطالب من الإحاطة بالمفاهيم المتعلقة بنماذج الأعمال وأهميتها بالنسبة للشركات الناشئة والأعمال الالكترونية والدور العملي للوحة نموذج الأعمال (BMC).
المادة : نماذج الأعمال الذكية
الرصيد:04
المعامل:02
أهداف التعليم :
تهدف هذه المادة التعليمية إلى تمكين الطالب من الإحاطة بالمفاهيم المتعلقة بنماذج الأعمال وأهميتها بالنسبة للشركات الناشئة والأعمال الالكترونية والدور العملي للوحة نموذج الأعمال (BMC).
1المعارف المسبقة المطلوبة:
أساسيات التكنولوجيا المالية، برامج الكترونية لإدارة المشاريع، البيانات الضخمة والذكاء الاصطناعي.
محتوى المادة:
المحور الأول أساسيات حول نماذج الأعمال: مفهوم نماذج الأعمال، التطور التاريخي للمفهوم، أسباب الاهتمام بالنموذج
المحور الثاني العلاقة بين مفهوم نموذج الأعمال والمفاهيم الأخرى: الاستراتيجية، سلاسل وشبكات القيمة، محفظة النشاطات والمنتجات.
المحور الثالث تأثير التحول الرقمي على نماذج الأعمال: تعطيل النماذج التقليدية / نماذج الأعمال المعطلة Disruptive business models
المحور الرابع أهمية نموذج الأعمال: أهمية نماذج الأعمال للشركات الناشئة (أداة لعرض الوظيفة الإدارية، أداة استجابة للتغيرات البيئية، أداة اتصال، أداة تحليل).
المحور الخامس مخطط/ لوحة نموذج الأعمال Business model canevas: اللبنات التسع لنماذج الأعمال (القيمة المقترحة/ عرض القيمة، الأنشطة الأساسية، الموارد الأساسية، الشركاء، أقسام الزبائن، القنوات، العلاقات مع الزبائن، تدفقات الإيرادات، هيكل التكاليف).
المحور السادس أنواع نماذج الأعمال: نماذج الأعمال الالكترونية، نماذج الأعمال الابتكارية، نماذج الأعمال الهجينة.
المحور السابع نماذج الأعمال المصرفية.
المحور الثامن نماذج أعمال شركات التكنولوجيا المالية: تسوية المدفوعات، إدارة الثروة، التمويل الجماعي، الإقراض، عمليات السوق المالي، التأمين.
طريقة التقييم: تقيم مستمر + إمتحان نهائي ويقاس معدل المادة بالوزن الترجيحي للدروس (60%) والأعمال الموجهة(40%)
المراجع:
· حمد الدوسري (2020). نماذج الأعمال الذكية وتأثيرها على الاقتصاد الرقمي. دار الساقي للنشر والتوزيع.
· سعيد الخطيب (2019). نماذج الأعمال الذكية في عصر الاقتصاد الرقمي. مجلة دراسات اقتصادية، 9(2).
· حسين عثمان وأحمد الحلبي (2021). تطوير نماذج الأعمال الذكية باستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي. مجلة تقنية المعلومات والاتصالات، 1(1).
· Amit, R., & Zott, C. (2012). Creating value through business model innovation. MIT Sloan Management Review, 53(3), 41-49.
· Dubosson-Torbay, M., Osterwalder, A., & Pigneur, Y. (2002). e-Business Model Design, Classification, and Measurements. Thunderbird International Business Review, 44(1), 5-23.
· Teece, D. J. (2018). Business models and dynamic capabilities. Long Range Planning, 51(1), 40-49
- Teacher: Fatima FOUKA
يتطرق هذا المقرر إلى أساسيات المحفظة المالية بدءً بالمفاهيم المختلفة لها، مباؤها وأهدافها، أنواعها وإدارتها، قياس كل من العائد والمخاطرة للمحفظة المالية في حالة بيانات تاريخية وتوقعات مستقبلية، نموذج تسعير الأصول الرأسمالية، تقييم أداء المحافظ المالية، سياسات واستراتيجيات إدارة المحافظ المالية، والمحفظة المالية المثلى، مع تطبيقات وأمثلة عملية.
برنامج السداسي الثاني لمقياس:
إدارة المحفظة المالية
Financial Portfolio Management
المحور الأول: المحافظ المالية وبناؤها1) مفهوم المحفظة المالية ومكوناتها
2) أهداف تشكيل المحافظ المالية
3) بناء المحافظ المالية
- مبادئ بناء محفظة مالية ناجحة
- المقومات الأساسية لبناء محفظة مالية
4) أنواع المحافظ المالية
المحور الثاني:
إدارة المحفظة المالية
1)
مفهوم إدارة المحفظة المالية
2)
مهام (وظائف) إدارة المحفظة المالية
المحور الثالث: تطبيقات المحفظة المالية
1)
عائد المحفظة وقياسه
2)
مخاطرة المحفظة وقياسها
3)
المبادلة بين العائد والمخاطرة
4)
تقييم أداء المحفظة المالية
- طريقة ترينور Treynor
- طريقة شارب Sharep
- طريقة جونسن Johnson
المحور الرابع:
سياسات واستراتيجيات إدارة المحافظ المالية
1)
سياسات إدارة المحافظ المالية
2)
استراتيجيات إدارة المحافظ المالية
المحور الخامس: المحفظة المالية المثلى
1) مفهوم المحفظة المالية المثلثى
2) خطوات بناء محفظة مالية مثلى
- Teacher: MEDANI Ahmed
السداسي: الثاني
وحدة التعليم :وحدة التعليم الأساسية
المادة : المالية الرقمية
الرصيد:05
المعامل:02
نمط التعليم: حضوري
أهداف التعليم :
- فهم المفاهيم الأساسية للتكنولوجيا المالية الحديثة والتطورات التي شهدتها مثل العملات الرقمية وسلسلة الكتل. 2- فهم أسس الأمان والحماية في المعاملات المالية الرقمية وتقنيات التشفير المستخدمة لتأمين المعاملات المالية الرقمية. 3- القدرة على استخدام التطبيقات والأدوات الرقمية لإجراء المعاملات المالية الرقمية والتحويلات الداخلية والدولية. 4- فهم التحديات التي تواجه المالية الرقمية وأثرها على الاقتصاديات العالمية ومجتمعاتنا وتحليل الآثار المتوقعة لها. 5- التعرف على القوانين واللوائح المتعلقة بالمالية الرقمية
المعارف المسبقة المطلوبة:
هذه المعارف المسبقة ستمكن الطالب من فهم وتحليل وتطبيق المفاهيم الأساسية للمالية الرقمية والمساهمة في الحوار والنقاش حول هذا الموضوع المتطور والحيوي في العالم المالي والاقتصادي الحديث.Haut du formulaire
محتوى المادة:
المحور الأول: تكنولوجيا سلسلة الكتل: تتضمن هذه المادة دراسة تقنية سلسلة الكتل وتطبيقاتها المختلفة في المالية الرقمية، بما في ذلك العملات الرقمية والتحويلات المصرفية والصكوك الرقمية والتصويت الإلكتروني وغيرها.
المحور الثاني: التحليل الرقمي: يمثل التحليل الرقمي أساسًا مهمًا للمالية الرقمية،. وتتضمن هذه المادة دراسة الأدوات والتقنيات المستخدمة في التحليل الرقمي وتطبيقاتها العملية في التمويل والاستثمارات.
المحور الثالث: الدفع الإلكتروني: يمكن دراسة الدفع الإلكتروني والتحويلات المالية عبر الإنترنت، بما في ذلك الخدمات المصرفية عبر الإنترنت والتطبيقات المالية المتنقلة ومحافظ العملات الرقمية وغيرها.
- Teacher: HADRI Dalila
اسم المادة: إدارة قواعد البيانات ( sol1 )
الرصيد: 04
المعامل: 02
نمط التعليم: حضوري
أهداف التعليم:
يهدف مقياس إدارة قواعد البيانات إلى تمكين الطالب من التحكم في موضوع قواعد البيانات وفوائدها واستخدامها في عمليات استرجاع البيانات او سهولة الوصول إلى المعلومة المطلوبة وذلك باستخدام واحد من اشهر وابسط البرامج المعدة لغرض إدارة قواعد البيانات ألا وهو برنامج (Access)
المعارف المسبقة المطلوبة :
للطالب الذي يرغب في دراسة موضوع إدارة قواعد البيانات (sol1) يجب أن يكون لديه بعض المعارف المسبقة وهي:
1. المفاهيم الأساسية للحوسبة وأساسيات برمجة الحاسوب.
2. فهم مفاهيم نظم إدارة قواعد البيانات ولغات الاستعلام المختلفة المستخدمة للوصول إلى البيانات.
3. المعرفة الأساسية بلغة SQL (Structured Query Language) وقدرته على إدارة البيانات في قواعد البيانات.
4. فهم مفاهيم التصميم الشامل لقاعدة البيانات، بما في ذلك تحليل الاحتياجات، وتصميم الجداول، وتحديد المفاتيح الأساسية، وتحديد العلاقات بين الجداول.
5. فهم مفاهيم الأمان والحماية لقواعد البيانات وكيفية حمايتها من الاختراق والاستخدام غير المصرح به.
6. معرفة بعض أنواع قواعد البيانات المختلفة، مثل قواعد البيانات العلائقية وغير العلائقية، والفرق بينهما.
7. فهم كيفية تصميم وتنفيذ استعلامات معقدة لإدارة البيانات في قواعد البيانات.
محتوى المادة:
المحور الأول: صميم قواعد البيانات: يمكن تدريس كيفية تصميم وتطوير قواعد البيانات، وكيفية اختيار نموذج قاعدة بيانات مناسب للتطبيق المالي المطلوب.
المحور الثاني: SQL1 واستخدامه في قواعد البيانات: يمكن تدريس لغة SQL وطريقة استخدامها في استعلام وتعديل قواعد البيانات المالية.
المحور الثالث: تحسين أداء قواعد البيانات: يمكن تدريس كيفية تحسين أداء قواعد البيانات وتحسين تصميم الجداول والفهارس واستخدام التكنولوجيات الجديدة لتحسين الأداء.
المحور الرابع: امان قواعد البيانات: يمكن تدريس كيفية تأمين قواعد البيانات وضمان الحماية من الاختراق والتداخل، وتعلم كيفية استخدام التشفير وأدوات الأمان الأخرى
المحور الخامس: قواعد البيانات الموزعة: يمكن تدريس كيفية تصميم وتطوير قواعد البيانات الموزعة، والتعرف على المخاطر والفوائد المرتبطة بهذا النوع من قواعد البيانات في التكنولوجيا المالية.
المحور السادس: تحليل البيانات وتحليل السلوك: يمكن تدريس كيفية استخدام قواعد البيانات في تحليل البيانات المالية والتنبؤ بالاتجاهات والتغييرات في السوق. يمكن تعلم كيفية استخدام التحليلات الإحصائية وتحليل السلوك لتحديد السلوكيات الشائعة للمستخدمين وتوجيه القرارات المالية بناءً على تحليلات دقيقة.
المحور السابع: تكنولوجيا تخزين البيانات: يمكن تدريس كيفية استخدام تقنيات تخزين البيانات المالية الحديثة مثل السحابة والذاكرة الفلاشية وما إلى ذلك. يمكن تعلم كيفية استخدام هذه التقنيات لتخزين البيانات المالية بطريقة آمنة وفعالة من حيث التكلفة.
المحور الثامن: الاستدلال الذكي: يمكن تدريس كيفية استخدام تقنيات الاستدلال الذكي (Smart Inference) في قواعد البيانات المالية. يمكن تعلم كيفية استخدام هذه التقنيات للكشف عن النماذج والاتجاهات المالية غير الملموسة والتنبؤ بالاتجاهات المالية المستقبلية
المحور التاسع: تلتعلم الآلي وتعلم الآلة: يمكن تدريس كيفية استخدام تقنيات التعلم الآلي وتعلم الآلة لتحسين أداء قواعد البيانات المالية. يمكن تعلم كيفية تدريب النماذج المالية
طريقة التقييم: تقيم مستمر + إمتحان نهائي ويقاس معدل المادة بالوزن الترجيحي للدروس (60%) والأعمال الموجهة(40%)
المراجع:
1. Fundamentals of Database Systems by Ramez Elmasri and Shamkant Navathe, 7th edition, Pearson Education (2016), United States.
2. Database Management Systems: Designing and Building Business Applications by Gerald V. Post, 4th edition, McGraw Hill Education (2018), United States.
3. Database Systems: Design, Implementation, and Management by Carlos Coronel, Steven Morris, and Peter Rob, 13th edition, Cengage Learning (2018), United States.
4. Database Design and Implementation: A Practical Introduction Using Oracle SQL by Howard Gould, Springer (2016), United Kingdom.
5. أساسيات إدارة قواعد البيانات" لمحمد نور الدين العجيلي، الطبعة الأولى، دار المنهل للنشر والتوزيع (2015)، الأردن.
6. "إدارة قواعد البيانات" لنبيل زيادة وناصر أبو طه، الطبعة الأولى، دار الفكر للنشر والتوزيع (2014)، الأردن.
7. "قواعد البيانات وتقنياتها" لمحمد علي الناصر، الطبعة الأولى، دار الفكر للنشر والتوزيع (2013)، الأردن.
- Teacher: Fatima FOUKA
يهدف المقياس الى الوصل بين البيانا الضخمة وتحليلها عبر تقنيات الذكاء الاصطناعي، ويتضمن المقياس محورين أساسين هما البيانات الضخمة والذكاء الاصطناعي
اسم الوحدة: وحدة تعليم أساسية
الرمز: وت أس 1.1
اسم المادة: البيانات الضخمة والذكاء الاصطناعي
الرصيد: 04
المعامل: 02
نمط التعليم: حضوري
أهداف التعليم: يهدف المقرر إلى تعميق المكتسبات النظرية والتطبيقية المتعلقة بالتعامل مع البيانات الضخمة
1. فهم مفهوم البيانات الضخمة وتقنيات جمع وتخزين البيانات الضخمة.
2. فهم مفهوم الذكاء الاصطناعي والتقنيات المختلفة للذكاء الاصطناعي، بما في ذلك تعلم الآلة والشبكات العصبية الاصطناعية والروبوتات.
3. تعلم كيفية تحليل البيانات الضخمة باستخدام التقنيات الحديثة، بما في ذلك التحليل الاحصائي والتعلم الآلي.
4. تطبيق التقنيات الحديثة في مجالات مختلفة، مثل التجارة الإلكترونية والصحة والتصنيع والبنوك والخدمات المالية.
المعارف المسبقة المطلوبة :
وبشكل عام، يفترض أن يمتلك الطلاب الذين يدرسون هذا الموضوع بعض المعارف المسبقة في الحساب والإحصاء والبرمجة، إذ تعد هذه المهارات ضرورية لفهم وتطبيق التقنيات المختلفة في مجال البيانات الضخمة والذكاء الاصطناعي
محتوى المادة: ( إجبارية تحديد المحتوى المفصل لكل مادة مع الإشارة إلى العمل الشخصي للطالب )
المحور الأول مدخل لتحليل البيانات الضخمة والذكاء الاصطناعي
المحور الثاني الخلفية المؤسسة للبيانات "الضخمة" (الحجم، التنوع، السرعة)
المحور الثالث نمو قدرات الحوسبة والتخزين
المحور الرابع التنقيب في البيانات
المحور الخامس فن تحليل البيانات الضخمة (من التحليل البسيط إلى تحليل البيانات الضخمة)
المحور السادس نماذج لمنصات وبيانات ضخمة (Walmart’s shelves, Netflix, Amazon, facebook…)
المحور السابع خورزميات التعلم الآلي
المحور الثامن تقنيات البيانات الضخمة.
طريقة التقييم: تقيم مستمر + إمتحان نهائي ويقاس معدل المادة بالوزن الترجيحي للدروس (60%) والأعمال الموجهة(40%)
المراجع:
1. Big Data and Artificial Intelligence: A Roadmap for the Future by Chih-Lin I, China Mobile Research Institute, Beijing, China (2018).
2. Big Data Analytics and Artificial Intelligence for Sustainable Development by Srikanta Patnaik, Department of Computer Science and Engineering, SOA University, India (2019).
3. Big Data Analytics and Artificial Intelligence for Healthcare by Nilanjan Dey, Department of Information Technology, Techno India College of Technology, India (2019).
4. Big Data Analytics and Artificial Intelligence for Smart Manufacturing by Wei Zhang, Department of Industrial Engineering, Tsinghua University, Beijing, China (2018).
5. Big Data and Artificial Intelligence in the Hospitality Industry by Lorenzo Masiero and Fabio Cassia, Department of Economics and Management, University of Padova, Italy (2019).
- Teacher: Fatima FOUKA