خبير معتمد في البيانات الضخمة وتحليلها
من تاريخ | الى تاريخ | مكان الانعقاد | الرسوم($ US) | ||
---|---|---|---|---|---|
خبير معتمد في البيانات الضخمة وتحليلها | 23 نوفمبر 2025 | 27 نوفمبر 2025 | شرم الشيخ | $ 3,000 | التسجيل |

خبير معتمد في البيانات الضخمة وتحليلها
من تاريخ | الى تاريخ | الفرع | الرسوم($ US) | |
---|---|---|---|---|
خبير معتمد في البيانات الضخمة وتحليلها | 23 نوفمبر 2025 | 27 نوفمبر 2025 | شرم الشيخ | $ 3,000 |
التعريف
البيانات الضخمة هي عامل تغيير يتحدى الطرق التقليدية التي كان يستخدمها قادة المؤسسات في اتخاذ القرارات. توفر هذا الدورة للمشاركين الثقة في التعبير عن الهياكل المعمارية للبيانات الضخمة لدعم حلول تحليل البيانات داخل منظماتهم. تتيح هذه الدورة فرصة الاطلاع على التجربة العملية لاستخدام التقنيات الرئيسية المستخدمة في معالجة مشاكل البيانات الكبيرة. سيكتسب المشاركون المعرفة والمهارات التي يحتاجونها لتجميع وإدارة مشروع تحليل البيانات الكبيرة على نطاق واسع. وفي النهاية، سيرتاد المشاركون مقدمة مفاهيمية حول الهياكل البيانية التي تدعم خوارزميات التعلم الآلي وحالات استخدام الذكاء الصناعي. سيعمل المشاركون على تحديد المجالات داخل منظماتهم التي يمكن تحسينها من خلال تنفيذ مشاريع تعتمد على البيانات الضخمة، وأنواع التحسينات التي يمكن تحقيقها من خلال العمليات التحليلية. سيتم توجيه المشاركين من خلال سلسلة من التمارين العملية وورش العمل، حيث سيكون لديهم الفرصة لتطبيق طرق الاختبار والنهج العملي الذي يتعلمونه طوال الدورة. في نهاية الدورة، سيرتبط المشاركون بإنتاج خطة عمل قابلة للتنفيذ تعتمد على البيانات الضخمة ورسم معمارها، ليتم استخدامها كمقترح مبدئي داخل منظماتهم الخاصة.
الأهداف
- تصميم خطط تنفيذ البيانات الضخمة وإعداد استراتيجيات لحلول قائمة على البيانات
- شرح تحديات البيانات الضخمة والتقنيات التقليدية مثل إكسل
- مناقشة التحديات الرئيسية والفوائد للنظام البيئي هادوب والهياكل المعمارية الموزعة الأخرى للبيانات الضخمة
- استعراض ومناقشة التقنيات الرئيسية لتخزين ومعالجة البيانات الضخمة، مثل بوستغريسكيو ومونغو دي بي
- مناقشة خوارزميات التعلم الآلي الشهيرة وأهمية الأخلاق في تحليل البيانات والذكاء الصناعي
- تقديم مخطط معماري لحالات الاستخدام المركزة على التحليلات.
سيتمكن المشاركون في نهاية الدورة من:
منهجية التدريب
سيكون هذا الدورة تفاعلية للغاية مع مناقشات جماعية، دراسات الحالة، تمارين عملية، وأنشطة جماعية تكون في صميم التركيز.
من يجب أن يحضر؟
هذه الدورة مثالية لمحللي البيانات، ومهندسي البيانات، وعلماء البيانات، وكذلك المحترفين الإداريين والإداريين الفنيين الذين يسعون لفهم استراتيجيات البيانات الضخمة والتكنولوجيات وحالات الاستخدام. الخلفية المفضلة المستدعاة تتضمن خبرة برمجية أساسية وتحليل البيانات باستخدام بايثون، معرفة بتقنيات قواعد البيانات الأساسية، والوعي بمبادرات الأعمال المدفوعة بالتحليلات.
الخطوط العامة للدورة
- مقدمة في تحليل البيانات الضخمة
- ما هي البيانات الضخمة؟
- 5 "V" للبيانات الضخمة
- كيف ترتبط البيانات الضخمة بتحليل البيانات؟
- تأثير البيانات الضخمة على التقنيات
- ثورة المصدر المفتوح
- المفاهيم الرئيسية للبيانات الضخمة وأنواع البيانات
- النصوص والصوت والصور
- الأدوار المهنية المتعلقة بالبيانات الضخمة
- كيف يمكن لمشاريع البيانات الضخمة تلبية احتياجات المنظمة
- أمثلة على البيانات الضخمة:
- نيتفليكس، لينكد إن، فيسبوك، جوجل، أوربتز، ديل، وغيرها.
- أفضل ممارسات في تصميم المشاريع
- تقييم الحالة الحالية لمنظمتك
- ما هي البيانات الضخمة؟
- تخزين البيانات الضخمة
- هندسة البيانات الضخمة والنماذج الأساسية
- البيئة الخاصة بـ هادوب
- نظرة عامة على هادوب
- نظام ملفات هادوب الموزع (HDFS)
- معالجة موازية جدا (MPP) مقابل التطبيقات الموزعة في الذاكرة
- قواعد البيانات العلائقية مقابل قواعد البيانات غير العلائقية
- بوستغريسكيو، مونغو دي بي، كاساندرا
- بيانات البث المباشر
- البيئة الخاصة بـ هادوب
- مستودع البيانات مقابل سوق البيانات
- هندسة البيانات الضخمة والنماذج الأساسية
- حساب البيانات الضخمة
- كيفية الوصول إلى البيانات الضخمة
- دور الحوسبة السحابية
- مخاطر نقل البيانات
- الشبكات والتعاون المكاني
- استخراج البيانات الضخمة وتحويلها وتحميلها (ETL)
- تقنيات حساب البيانات الضخمة
- استمرارية هادوب
- MapReduce وما بعدها
- الحساب الموزع
- المجموعات العالية الأداء
- سبارك
- البث المباشر: ستورم، سبارك البث المباشر المنظم
- تقنيات أخرى للبيانات الضخمة: كافكا، وغيرها
- استمرارية هادوب
- تطبيقات السحابة للبيانات الضخمة
- كيفية الوصول إلى البيانات الضخمة
- مشاريع البيانات الضخمة
- أساسيات تحليل البيانات
- الأدوار والأهداف
- مفاهيم الرياضيات والإحصاء الرئيسية
- المراقبة مقابل عدم المراقبة
- التقنيات والتطبيقات الرئيسية
- استخراج القيمة من البيانات الضخمة
- 5 "أقلام" لعلم البيانات
- أهمية الأخلاق
- القابلية للبرمجة
- أساسيات تحليل البيانات
- تصميم حلول البيانات الضخمة
- تحديد الفرص التحليلية
- تعريف وتقييم المشكلة
- وصف تأثير واستخدام البيانات لمعالجة المشكلة
- تحديد مصادر البيانات المحتملة
- عقد جلسة تفكيرية لاستراتيجية التحليلات للتنفيذ
- التخزين والحساب
- تحديد استراتيجية بيئة السحابة
- تحديد الفرص التحليلية
عقد جلسة تفكيرية لأنظمة التخزين الرئيسية وبيئات الحساب