الكورسات الأساسية الموصى بها لوظيفة Senior AI Full-Stack Developer

يحتاج المرشحون لوظائف التطوير المتقدم التي تجمع بين تقنيات MERN وهندسة نماذج الذكاء الاصطناعي إلى مسار تدريبي أكاديمي منظم يغطي عدداً من المجالات المتداخلة. وفيما يلي عرض منهجي لأهم الكورسات المقترحة والمهارات التي يكتسبها الدارس من كل منها.

أولاً: تطوير الواجهات باستخدام React وNext.js

1. كورسات React.js – FreeCodeCamp أو Meta Front-End Developer (Coursera)
توفر هذه المسارات أساساً علمياً ومنهجياً في تطوير واجهات المستخدم الحديثة، وتشمل:

• فهم عميق لمكوّنات React وطرق إدارة الحالة.

• إتقان التعامل مع Hooks وتنظيم منطق الواجهة.

• بناء واجهات قابلة لإعادة الاستخدام وقابلة للتطوير.

• الإلمام بمفاهيم التطبيقات أحادية الصفحة وآليات التوجيه.

2. كورس Next.js (اختياري لكنه ذو أهمية متقدمة)
يغطي هذا المسار:

• منهجيات توليد الصفحات من جهة الخادم أو بشكل ثابت.

• بناء تطبيقات عالية الأداء وقابلة للنشر في بيئات إنتاجية.

• تحسين قابلية الفهرسة وتحسين الظهور في محركات البحث.

• التعامل مع المسارات البرمجية الداخلية ودمج الواجهة مع الخادم.

ثانياً: تطوير الخوادم باستخدام Node.js وExpress.js

3. Node.js Masterclass – Jonas Schmedtmann (Udemy)
يتناول هذا المسار:

• المبادئ الأساسية لعمل Node.js وطبيعة المعالجة غير المتزامنة.

• بناء واجهات برمجية موثوقة تعتمد على REST.

• تطبيق أنظمة التوثيق باستخدام JSON Web Tokens.

• تصميم خدمات قابلة للتوسع والمرونة.

• إدارة الأخطاء وتعزيز مستويات الأمان.

4. Express.js – The Odin Project
يركّز هذا المسار على:

• بناء الطبقات البرمجية وإدارة المسارات والمتحكمات.

• تطوير وبرمجة البرمجيات الوسيطة.

• ربط الخوادم بقواعد البيانات وبناء خدمات مستقرة.

ثالثاً: قواعد البيانات باستخدام MongoDB

5. MongoDB University – M001 وM220
وهي مسارات تدريبية رسمية تغطي:

• مبادئ قواعد البيانات من نوع الوثائق وكيفية تصميمها.

• كيفية استخدام Aggregation Framework لإجراء عمليات معقدة.

• تحسين الأداء من خلال الفهارس واختيار البنى المناسبة.

• التكامل الفعلي بين MongoDB وNode.js.

رابعاً: هندسة نماذج اللغة الكبيرة (LLM Engineering)

6. LLMs with Andrew Ng – DeepLearning.AI
يقدّم هذا المسار:

• فهماً نظرياً وعملياً لنماذج اللغة الكبيرة.

• أساليب تصميم التطبيقات القائمة على نماذج اللغة.

• منهجيات فعالة في هندسة الطلبات وتحسين مخرجات النماذج.

• أساليب تقييم النماذج ومعالجة التحديات المرتبطة بها.

خامساً: بناء أنظمة الوكلاء الذكيين وتقنيات RAG

7. LangChain for LLM Application Development – DeepLearning.AI
يغطي هذا المسار:

• أسس بناء السلاسل البرمجية التي تربط المستخدم بالنماذج.

• استخدام الأدوات والتفاعل مع الوظائف الخارجية.

• تصميم وكلاء قادرين على اتخاذ قرارات وتنفيذ مهام متعددة.

8. LangGraph: Building Agentic Workflows – DeepLearning.AI
يعالج هذا المسار:

• بناء تدفقات معقدة في أنظمة الوكلاء الذكيين.

• إدارة حالات الوكيل والتعامل مع التفرع المنطقي.

• تصميم أنظمة متعددة الخطوات قابلة للتوسع.

9. Building RAG Applications – DeepLearning.AI
يوضح هذا المسار:

• المبادئ الأساسية لتقنيات الاسترجاع المعزز بالتوليد.

• آلية تصميم عمليات الاسترجاع والدمج مع النماذج اللغوية.

• تقييم جودة نظم الاسترجاع وتحسين الأداء.

10. Pinecone RAG 101 – Pinecone Academy
يركّز على:

• كيفية بناء واستخدام قواعد البيانات الشعاعية.

• إدارة التضمينات وتحسين عمليات الاسترجاع.

• تطبيقات عملية في بناء نظم معرفية تعتمد على RAG.

سادساً: أدوات التنفيذ العملي للذكاء الاصطناعي

11. Vercel AI SDK – Documentation and Tutorials
يوفّر فهماً متقدماً لـ:

• بناء واجهات محادثة تعتمد على النماذج اللغوية.

• استخدام الاستجابات المتدفقة.

• دمج الواجهة الأمامية مباشرة بالنماذج عبر أدوات متقدمة.

• تطبيق آليات Tool Calling بصورة عملية.

سابعاً: المهارات السحابية وتقنيات النشر

12. Docker for Beginners – TechWorld with Nana
يتناول:

• أساسيات الحاويات وكيفية بناء الصور وتشغيلها.

• إدارة التطبيقات داخل بيئات معزولة.

• نشر المشاريع باستخدام Docker Compose.

13. CI/CD with GitHub Actions – FreeCodeCamp
يعالج:

• بناء خطوط نشر واختبار تلقائية.

• ضمان جودة الكود قبل إطلاقه في بيئات الإنتاج.

• تحسين سير العمل داخل الفرق البرمجية.

14. Microsoft AZ-900 – Microsoft Learn
يوفّر:

• أساسيات العمل ضمن البنية السحابية.

• فهم الخدمات السحابية الأساسية في Azure.

• القدرة على إدارة الموارد السحابية على مستوى أولي.