• أساسيات الحاسوب: فهم مكونات الحاسوب (العتاد والبرمجيات). 
• التعرف على أنظمة التشغيل المختلفة (مثل Windows، Linux، macOS). 
• الشبكات: مبادئ الشبكات وكيفية عملها. التعرف على أنواع الشبكات (LAN، WAN، MAN). 

أساسيات بروتوكولات الشبكات مثل TCP/IP.

•  البرمجة: اختيار لغة برمجة مناسبة للمبتدئين مثل Python أو JavaScript1. تعلم أساسيات البرمجة مثل المتغيرات، الحلقات، والشروط. 
• إدارة قواعد البيانات: 
• الأمن السيبراني: مبادئ الأمن السيبراني وكيفية حماية البيانات. التعرف على التهديدات الشائعة وكيفية التصدي لها.
•  تطبيقات الإنتاجية: تعلم استخدام برامج الإنتاجية مثل Microsoft Office (Word، Excel، PowerPoint)23. Microsoft Word: 
• الوظيفة: معالجة النصوص وإنشاء المستندات. الاستخدامات: كتابة التقارير، الرسائل، المقالات، وإنشاء السير الذاتية. المزايا: أدوات التنسيق، القوالب الجاهزة، التدقيق الإملائي والنحوي. 
• Microsoft Excel: الوظيفة: جداول البيانات والتحليل المالي. الاستخدامات: إنشاء الجداول، الرسوم البيانية، تحليل البيانات، وإدارة الميزانيات. المزايا: الصيغ الرياضية، أدوات التحليل، الجداول المحورية. 
• Microsoft PowerPoint: الوظيفة: إنشاء العروض التقديمية. الاستخدامات: إعداد العروض التقديمية للمؤتمرات، الاجتماعات، والدروس. المزايا: القوالب الجاهزة، الرسوم المتحركة، أدوات التصميم.
• Microsoft Outlook: الوظيفة: إدارة البريد الإلكتروني والتقويم. الاستخدامات: إرسال واستقبال البريد الإلكتروني، تنظيم المواعيد، وإدارة جهات الاتصال. المزايا: التكامل مع التطبيقات الأخرى، أدوات التنظيم، التنبيهات. 
• Microsoft OneNote: الوظيفة: تدوين الملاحظات وتنظيمها. الاستخدامات: تدوين الملاحظات الدراسية، الأفكار، والمشاريع. المزايا: المزامنة عبر الأجهزة، أدوات الرسم، تنظيم الملاحظات في دفاتر. المتقدم .
• الأمن السيبراني المتقدم: دراسة تقنيات الحماية المتقدمة مثل التشفير، الجدران النارية، وأنظمة الكشف عن التسلل. 
• البرمجة المتقدمة: تطوير البرمجيات: تعلم تقنيات البرمجة المتقدمة مثل البرمجة الكائنية (OOP)، 

تطوير التطبيقات: إنشاء تطبيقات معقدة باستخدام أطر عمل مثل React، Angular، وNode.js. 

• تحليل البيانات: استخدام أدوات تحليل البيانات مثل Python وR لتحليل البيانات الكبيرة واستخراج المعلومات القيمة.
•  الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي: التعلم العميق

 دراسة الشبكات العصبية العميقة وتطبيقاتها في مجالات مثل التعرف على الصور ومعالجة اللغة الطبيعية. التعلم الآلي: تعلم خوارزميات التعلم الآلي وتطبيقها في حل المشكلات المعقدة.