ذكاء مهني

مُبرمج إنترنت الأشياء

لمحة سريعة

يقوم مُبرمجو إنترنت الأشياء بتحليل وجمع البيانات لتفسير النمط والتنبؤ بالنتيجة. ويستخدمون الذكاء الاصطناعي لإدارة المهام والقرارات المستقلة، باستعمال خوارزميات التعلم الآلي لإعداد أجهزة أكثر ذكاءً من خلال مستشعرات البيانات. ويقوم مُبرمجو إنترنت الأشياء بإنشاء برمجيات لربط الأشياء بالأنظمة والأجهزة، أو لبرمجة هذه الأشياء لجعلها تعمل بمفردها.

ملخص

يُعد مُبرمج إنترنت الأشياء محترفًا خبيرًا يقوم بتحليل البيانات الضخمة المجمعة من الأجهزة المتصلة، واستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لتحويل هذه البيانات إلى رؤى قابلة للتنفيذ. يتضمن عمله تصميم وتطوير البرمجيات التي تمكن الأجهزة من التواصل وتبادل البيانات، بالإضافة إلى برمجة هذه الأجهزة لتعمل بشكل مستقل واتخاذ قرارات ذكية بناءً على البيانات التي تجمعها.

مسؤوليات رئيسية:
  • • تحليل البيانات المجمعة من أجهزة إنترنت الأشياء وتحديد الأنماط والاتجاهات.
  • • تصميم وتطوير برمجيات لربط الأجهزة المتصلة بالأنظمة والأجهزة الأخرى.
  • • برمجة الأجهزة الذكية باستخدام خوارزميات التعلم الآلي لتحسين أدائها وقدراتها.
سوق العمل
نقص في التشيك و 12 دولة أخرى
ELA/EURES 2025
الصناعة
التكنولوجيا الرقمية
التعليم
درجة البكالوريوس أو ما يعادلها
39%
المرونة النتيجة · 2026 (الأعلى هو الأفضل)
درجة البكالوريوس أو ما يعادلها 52% التعرض للذكاء الاصطناعي · 2026
Labour market

أين يوجد طلب على هذه المهنة

حالات النقص والفائض في العمالة المُبلَّغ عنها، حسب السنة. تُنشر لمجموعات المهن، وليس لمسميات وظيفية فردية.

أُبلغ عن نقصأُبلغ عن فائضأُبلغ عنه في سنة أخرىغير مشمولة بهذا المصدر

لون أعمق: أُبلغ عنه بالطريقة نفسها لسنوات متتالية أكثر.

تشمل الأرقام Information and communications technology professionals — 75 مهنة، من بينها هذه.

13 من 17 بها نقص2025جميع الـ30 في نمو3.7Mوظائف حتى 2035

نقص: Belgium, Bulgaria, Cyprus, Czechia و9 أخرى.

أطول نقص: Czechia، 4 سنوات.

اختر منطقة على الخريطة لعرض أرقامها.

عن هذا المصدر

المصدر: ELA/EURES، حالات النقص والفائض في العمالة. تُنشر البيانات على مستوى المجموعة المهنية وتغطي أوروبا. تختلف الإصدارات في بنية الملحق وفي الدول المشمولة، لذا لا يعني الاختلاف بين سنة وأخرى دائمًا أن سوق العمل قد تغيّر. الدول الرمادية لم يُبلَّغ عنها، وهذا ليس كالتوازن.

What these words mean

The four things this section reports

Reported demand
Whether employers report needing people in this job — a judgement published by a national or EU body, not a count.
Where it is heading
Which way employment in this job is expected to move over the coming years, from an official projection.
Openings
Roughly how many openings arise — from growth and from people leaving the job.
Typical pay
What people in this job typically earn where the source publishes it. Blank does not mean unpaid; it means nobody publishes it for that place.

A measure is left out when nobody publishes it for that place, rather than shown as zero.

Which way the market leans for you

In your favour
More openings than people looking — employers are competing for candidates.
Balanced
Openings and candidates are roughly matched.
Competitive
More people looking than openings — expect to compete.
Mixed evidence
Sources disagree, or the same occupation group is short in one part and oversupplied in another.

Every source resolves to one of these four, so there is a single vocabulary to learn. What differs is the evidence behind it, which is printed underneath each verdict — a measured ratio of openings to jobseekers, or an assessment published by a national body.

How this job compares with other jobs in the same country

Strong
Among the strongest in that country
Good
Stronger than most jobs in that country
Mixed
About typical for that country
Weak
Weaker than most jobs in that country

This is a rank within one country, not a score you can carry across borders — the registers behind two countries count different people, so the same number means different things in each. It is also why a job can be among the strongest in a country and still show as Competitive: it leads the field in a market that is crowded overall.

Where these come from

Every figure is published by a national statistics office, a public employment service or an EU body, and each card names its source and the period it covers. Some places are counted monthly, others assessed once or twice a year, so two places on the same map can be describing different moments — the date is always shown.

None of this predicts one person's chances. It describes a market.

استكشف المزيد

اكتشف مسارك المهني وتعرّف على العلم وراء توصياتنا.

فحص الملاءمة السريعة

هل يمكن أن يناسبك مُبرمج إنترنت الأشياء؟

أجب عن ثلاثة أسئلة سريعة. هذا ليس تقييمًا كاملاً - إنه إعلان تشويقي لمساعدتك في تحديد ما إذا كنت تريد مقارنة ملفك الشخصي أم لا.

التقدم0/3

هل تستمتع بالمهام التي تتطلب التفكير التحليلي؟

هل تستمتع بالمهام التي تتطلب التقدير؟

هل تستمتع بالمهام التي تتطلب التعاون؟

NexFuture™

نظرة المستقبل لـ مُبرمج إنترنت الأشياء

The outlook for مُبرمج إنترنت الأشياء reflects a balanced mix of automation exposure and durable, human-led work.

كيف يتم حساب هذه الدرجات؟

يُقدِّر مؤشر المرونة (من 0 إلى 100) مدى الحماية الهيكلية لهذه المهنة من الأتمتة واضطرابات الذكاء الاصطناعي، استناداً إلى تحليل مستوى المهام. وتعني الدرجات الأعلى مهاماً تعتمد بدرجة أكبر على الحكم الإنساني. يُظهر التعرض للذكاء الاصطناعي النسبة المئوية التقديرية لساعات المهام التي قد تتأثر بقدرات الذكاء الاصطناعي الحالية. وهذه مؤشرات هيكلية مستمدة من النماذج، وليست تنبؤات بأمن الوظائف الفردية.

لعب المستقبل
كيف يمكن أن يتغير مُبرمج إنترنت الأشياء مع نمو اعتماد الذكاء الاصطناعي؟

قد تتحول العديد من مجالات المهام نحو سير العمل بمساعدة الذكاء الاصطناعي، لذا تصبح إعادة اكتساب المهارات أكثر أهمية.

يُقدّر حدوث تحول كبير على مستوى المهام خلال 12 سنوات (حوالي 2038) بموجب سيناريو متوقع المختار.
~35%
المرونة
مخاطر الأتمتة
EXP~55%
الحافة البشرية
MOAT~40%

سيناريو توضيحي يستند إلى قابلية أتمتة المهام — وليس تنبؤًا. تُقرَّب القيم كلما نظرت أبعد في المستقبل.

2026
2033
2043
سرعة اعتماد الذكاء الاصطناعي:

كيف يمكن للذكاء الاصطناعي أن يغير هذا الدور؟

التفسير الحتمي القائم على النموذج لإشارات الدور الحالي - وليس ضمانًا للاستبدال.

مملوكة للإنسان 39% مملوكة للإنسان

ما لا يزال يعتمد على الناس

  • تطوير سير عمل تكنولوجيا المعلومات والاتصالات
الميزة البشرية للبقاء في الطليعة في هذا الدور، ركز على إنترنت الأشياء و برمجة أنظمة تكنولوجيا المعلومات والاتصالات. هذه المهارات التي تركز على الإنسان هي الأصعب للذكاء الاصطناعي في النسخ المتماثل في العشرين سنة القادمة.
مساعدة 32% مساعدة

حيث قد يصبح الذكاء الاصطناعي مساعد طيار

  • تحليل البيانات الضخمة
  • تنفيذ تخفيض الأبعاد
  • استخدام التعلم الآلي
أتمتة 52% أتمتة

المهام الأكثر عرضة للأتمتة

  • استخدام تقنيات معالجة البيانات
تحليل مفصل

المؤشرات الحيوية ونواقل الذكاء الاصطناعي

ناقلات التعرض لمنظمة العفو الدولية

0-100%
الذكاء الاصطناعي / التعلم الآلي 32%

التعرض للتحليل بمساعدة الذكاء الاصطناعي والتعرف على الأنماط ومهام النمذجة التنبؤية

الذكاء الاصطناعي التوليدي 3%

التعرض لتوليد المحتوى والتعزيز الإبداعي وأدوات نماذج اللغات الكبيرة

الأتمتة الروبوتية والمادية 0%

التعرض للأتمتة الفيزيائية والروبوتات والإزاحة المدفوعة بالمستشعرات

البرمجيات المعرفية 0%

التعرض لأتمتة سير العمل وبرامج دعم القرار وتحديث العمليات

التفاصيل الفنية
المنهجية: NexFuture v3.0 المصادر: O*NET® 30.3, ESCO v1.2.1 تم التحديث: سبتمبر 2026

يقدّر NexFuture v3.0 التعرّض للأتمتة مباشرةً من مجموعات المهارات الأساسية في ESCO، مرجَّحةً بكتلة المهارات ومعايَرةً وفق مراسي الخبراء. الدرجات تقديرات احتمالية وليست ضمانات. راجع ورقة منهجية NexFuture للحصول على التفاصيل الكاملة.

يقيس التعرّض للأتمتة. ولا يقيس الأجر أو الطلب أو عدد الوظائف المتاحة بالقرب منك.

يوم في الحياة

ما يفعله الأشخاص في هذا الدور عادة

التكنولوجيا الرقمية

يوم في الحياة

يوم نموذجي مثل مُبرمج إنترنت الأشياء

09
09:00 · صباح
استخدام التعلم الآلي
استخدام التقنيات والخوارزميات القادرة على استخراج الجوانب المهارية من البيانات، والتعلم منها، ووضع التوقعات، وذلك لاستخدامها في تحسين البرامج، وتعديل التطبيقات، والتعرف على الأنماط، والتصفية، ومحركات البحث، ورؤيا الحاسوب.
10
10:30 · منتصف الصباح
تصميم نظام المعلومات
تحديد البنية والتركيب والمكونات والوحدات النمطية والواجهات والبيانات لأنظمة المعلومات المتكاملة (الأجهزة والبرامج والشبكات) بناءً على متطلبات ومواصفات النظام.
12
12:00 · منتصف النهار
تطوير سير عمل تكنولوجيا المعلومات والاتصالات
إنشاء أنماط قابلة للتكرار لنشاط تكنولوجيا المعلومات والاتصالات داخل المؤسسات بما يعزز التحولات المنتظمة للمنتجات والعمليات والخدمات المعلوماتية من خلال إنتاجها.
14
14:00 · بعد الظهر
استخدام تقنيات معالجة البيانات
جمع البيانات والمعلومات ذات الصلة ومعالجتها وتحليلها، وتخزين البيانات وتحديثها على نحو سليم وعرض الأرقام والبيانات باستخدام المخططات والرسوم البيانية الإحصائية.
15
15:30 · في وقت متأخر بعد الظهر
تحليل البيانات الضخمة
جمع وتقييم البيانات الرقمية بكميات كبيرة وخصوصًا بغرض تحديد الأنماط بين البيانات.
17
17:00 · الختام
تنفيذ تخفيض الأبعاد
تقليل عدد المتغيرات أو الخصائص لمجموعة بيانات في خوارزميات تعليم الآلة من خلال أساليب مثل تحليل العنصر الرئيسي، تقسيم المصفوفة إلى عوامل، طرق التشفير الذاتي، وطرق أخرى...

ترتيب المهام توضيحي. تختلف الأيام الفردية.

المهارات والمعرفة

ما تحتاج إليه لأداء هذا العمل

المهارات والمعرفة والأدوات التي يتطلبها هذا الدور — والسمات والمكافآت التي تأتي معه.

المهارات الأساسية
برمجة أنظمة الكمبيوتر
  • تنفيذ تخفيض الأبعاد

    تقليل عدد المتغيرات أو الخصائص لمجموعة بيانات في خوارزميات تعليم الآلة من خلال أساليب مثل تحليل العنصر الرئيسي، تقسيم المصفوفة إلى عوامل، طرق التشفير الذاتي، وطرق أخرى...

  • استخدام التعلم الآلي

    استخدام التقنيات والخوارزميات القادرة على استخراج الجوانب المهارية من البيانات، والتعلم منها، ووضع التوقعات، وذلك لاستخدامها في تحسين البرامج، وتعديل التطبيقات، والتعرف على الأنماط، والتصفية، ومحركات البحث، ورؤيا الحاسوب.

إدارة، وجمع البيانات الرقمية وتخزينها
  • استخدام تقنيات معالجة البيانات

    جمع البيانات والمعلومات ذات الصلة ومعالجتها وتحليلها، وتخزين البيانات وتحديثها على نحو سليم وعرض الأرقام والبيانات باستخدام المخططات والرسوم البيانية الإحصائية.

تحليل المعلومات والبيانات وتقييمها
  • تحليل البيانات الضخمة

    جمع وتقييم البيانات الرقمية بكميات كبيرة وخصوصًا بغرض تحديد الأنماط بين البيانات.

تطوير السياسات والإجراءات التشغيلية
  • تطوير سير عمل تكنولوجيا المعلومات والاتصالات

    إنشاء أنماط قابلة للتكرار لنشاط تكنولوجيا المعلومات والاتصالات داخل المؤسسات بما يعزز التحولات المنتظمة للمنتجات والعمليات والخدمات المعلوماتية من خلال إنتاجها.

تصميم أنظمة أو تطبيقات تكنولوجيا المعلومات والاتصالات
  • تصميم نظام المعلومات

    تحديد البنية والتركيب والمكونات والوحدات النمطية والواجهات والبيانات لأنظمة المعلومات المتكاملة (الأجهزة والبرامج والشبكات) بناءً على متطلبات ومواصفات النظام.

مجالات المعرفة & البرمجيات والتقنيات
مجالات المعرفة
  • إنترنت الأشياء

    المبادئ العامة والفئات والمتطلبات والحدود ونقاط الضعف الخاصة بالأجهزة الذكية المتصلة (أغلبها مزود بخاصية الاتصال بالإنترنت).

  • برمجة أنظمة تكنولوجيا المعلومات والاتصالات

    الطرق والأدوات اللازمة لتطوير برمجيات النظام، ومواصفات معمارياته، وتقنيات التواصل بينه وبين مكونات الشبكة.

  • مبادئ الذكاء الصناعي

    نظريات الذكاء الاصطناعي ومبادئه التطبيقية ومعمارياته ونُظُمه، مثل العوامل الذكية والأنظمة المتعددة العوامل والأنظمة الخبيرة والأنظمة المستندة إلى القواعد والشبكات العصبية والأنطولوجيا ونظريات الإدراك.

  • مواصفات برمجيات تكنولوجيا المعلومات والاتصالات

    خصائص واستخدام وتشغيل مختلف منتجات البرمجيات مثل برامج الكمبيوتر وبرمجيات التطبيقات.

  • أطر برمجيات الأجهزة المحمولة

    واجهة برمجة تطبيقات مثل "أندرويد" و"آي أو إس" و"ويندوز فون" تمكن المبرمجين من كتابة تطبيقات الأجهزة بسرعة وسهولة.

مهارات عبر القطاعات
  • الخوارزميات
  • الميكاترونيكس
  • تعليم الآلة
  • تكنولوجيا الحاسوب
  • خوارزمية المهام
  • طرق اختبار الأجهزة
  • علوم الحاسوب
البرمجيات والتقنيات
Structured query language SQLAdobe IllustratorAdobe InDesignSASPythonRMicrosoft SQL ServerThe MathWorks MATLABIBM SPSS StatisticsSalesforce softwareMicrosoft Visual BasicAdobe Creative Cloud softwareOracle DatabaseOracle Primavera Enterprise Project Portfolio ManagementExtensible markup language XMLOracle PeopleSoftC++Hypertext markup language HTMLTableauOracle JavaESRI ArcGIS softwareJavaScriptTeradata DatabaseGoogle AnalyticsCAtlassian JIRAAdobe After EffectsZoomPerlMicrosoft Visual Basic for Applications VBAMarketo Marketing AutomationPHPAmazon Web Services AWS softwareMicrosoft Azure softwareMicrosoft TeamsTrimble SketchUp ProMySQLC#Eclipse IDESlack
السمات الرئيسية التي تحتاجها
التفكير التحليلي التقدير التعاون التنوع الإنجاز الاعتمادية النزاهة الاهتمام بالآخرين الابتكار التكيف/المرونة تحمل الضغط الاستقلال الإنجاز/الجهد السيطرة الذاتية القيادة التوجه الاجتماعي
المكافآت الرئيسية التي يمكنك توقعها
بيانات السمات غير متاحة لهذا الدور بعد.
كيفية التأهل

مُبرمج إنترنت الأشياء: كيف تتأهل وأين تدرس

ما يتطلبه الأمر عادةً للتأهل: المستوى التعليمي، حيث تعتبر مهنة منظمة، ومكان الدراسة.

مستوى التعليم النموذجي

درجة البكالوريوس أو ما يعادلها

برامج الدراسة

البرامج الحقيقية المؤدية إلى هذا الاحتلال، حسب البلد.

Computer Science: Internet of Things, Master's Programme (Two-Year)

مباراة محتملة

Computer Engineering

مباراة محتملة

Bachelor Programme in Computer Science and Engineering, specializing in the Internet of Things

مباراة محتملة

M.Sc. in Engineering: Computer Science and Engineering

مباراة محتملة

Later stage of programme Bachelor Programme in Computer Science and Engineering, specialising in the Internet of Things

مباراة محتملة
Insinööri (AMK), tieto- ja viestintätekniikka
مباراة قوية Insinööri (AMK)

Ad ICT Internet of Things

EQF 5 مباراة محتملة DIPLOMA

Bachelor of Science (Honours) in the Internet of Things

EQF 6 مباراة محتملة لا يتوفر رابط مباشر للبرنامج
التقدم الوظيفي

مسارات النمو والأدوار المماثلة

استكشف مسارات التقدم المهني النموذجية والمهارات المجاورة والأدوار المماثلة للتخطيط لانتقالك المهني القادم.

المشهد الوظيفي

أين يتناسب مُبرمج إنترنت الأشياء؟

هذا الدور
مُبرمج إنترنت الأشياء هذا الدور

تعتمد درجات التشابه على تداخل المهارات من بيانات ESCO.

الأسئلة الشائعة

الأسئلة المتداولة

ما هي المهارات الأساسية التي أحتاجها لأكون مُبرمج إنترنت الأشياء؟
بالإضافة إلى أساس قوي في علوم الحاسوب والبرمجة (مثل Python, C++), تحتاج إلى فهم جيد لتقنيات إنترنت الأشياء، والشبكات، وقواعد البيانات، والذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي. مهارات تحليل البيانات والقدرة على حل المشكلات تعتبر ضرورية أيضًا.
ما هي المجالات التي يمكنني العمل بها كمُبرمج إنترنت الأشياء؟
تتنوع المجالات بشكل كبير، وتشمل: المنازل الذكية، المدن الذكية، الصناعة (الأتمتة الصناعية)، الرعاية الصحية، النقل الذكي، الزراعة الذكية، وغيرها الكثير. كل مجال يتطلب فهمًا خاصًا للتحديات والاحتياجات المتعلقة بتطبيقات إنترنت الأشياء.
هل يمكنني العمل كمُبرمج إنترنت الأشياء بشكل مستقل (فريلانس)؟
نعم، تُعد وظيفة مُبرمج إنترنت الأشياء مناسبة للعمل بشكل مستقل، وهناك طلب متزايد على المبرمجين المستقلين في هذا المجال. ومع ذلك، فإن معظم العاملين في هذا المجال يعملون في الأصل كأعضاء فريق ضمن شركات متخصصة.
مُبرمج إنترنت الأشياء — كم الأجر في الولايات المتحدة؟
133,080 دولار سنويًا عند الوسيط، حتى 2025-05. تتراوح وسطاء الولايات بين 79,380 و174,410 دولار. المصدر: مكتب إحصاءات العمل الأمريكي. الرقم يخص الولايات المتحدة وليس توقعًا لأوروبا.

المصادر: ESCO O*NET ELA/EURES Cedefop BLS تم تحديث البيانات في 20 سبتمبر 2026 حول بياناتنا