دورة هندسة البيانات الضخمة وبناء حلول التحليلات

لماذا هذه الدورة

أصبحت هندسة البيانات الضخمة ركيزة مهمة للاستفادة من الأحجام الكبيرة من البيانات ومعالجتها وتحليلها في بيئات الأعمال الرقمية. تركز الدورة على تزويد مهندسي البيانات والمحللين والمتخصصين بالفهم المعماري والمهارات التطبيقية اللازمة لتصميم أنظمة بيانات واسعة النطاق وتنفيذها وإدارتها لأغراض التحليلات والتعلم الآلي.

يجمع المحتوى بين النظرية التقنية والمختبرات التطبيقية ودراسات الحالة، ويغطي بحيرات البيانات ومنصات الحوسبة الموزعة وخطوط المعالجة اللحظية. ويتعلم المشاركون بناء بنية بيانات قابلة للتوسع وآمنة وعالية الأداء لبيئات المؤسسات والسحابة ضمن تجربة تقدمها بلاك بيرد للتدريب.

ما الذي ستتعلمه وتطبقه

بنهاية الدورة، سيتمكن المشاركون من:

• تصميم بنى بيانات ضخمة قابلة للتوسع ونشرها بما يخدم التحليلات.
• بناء بحيرات البيانات وإدارتها باستخدام أنظمة التخزين والإدارة الموزعة.
• تطوير خطوط بيانات متكاملة للمعالجة الدفعية والمتدفقة بأطر حديثة.
• تطبيق الممارسات المعتمدة في الحوكمة وجودة البيانات والأمن ضمن الأنظمة واسعة النطاق.
• دمج منصات البيانات الضخمة مع مسارات التحليلات والتعلم الآلي.

مسار الدورة

اليوم 1: مدخل إلى هندسة البيانات الضخمة

• مفاهيم البيانات الضخمة وتطورها ونظرة على منظومتها.
• أساسيات الأنظمة الموزعة والمعالجة المتوازية للبيانات.
• أنماط تصميم بنية البيانات الضخمة والنماذج المرجعية.
• حالات استخدام واقعية وتجارب ناجحة في تطبيقات البيانات الضخمة.

اليوم 2: تخزين البيانات وإدارتها

• تصميم بحيرات بيانات قابلة للتوسع وتنفيذها.
• أنظمة الملفات الموزعة HDFS وAmazon S3 وتخزين الكائنات.
• قواعد بيانات NoSQL مثل Cassandra وMongoDB للبيانات غير المهيكلة وشبه المهيكلة.
• نمذجة البيانات وتقسيمها وتصميم المخططات لبيئات البيانات الضخمة.

اليوم 3: معالجة البيانات وتحليلها

• المعالجة الدفعية للبيانات باستخدام Hadoop وMapReduce.
• معالجة التدفقات باستخدام Apache Kafka وSpark Streaming وFlink.
• استخدام SQL مع البيانات الضخمة عبر Apache Hive وImpala وPresto.
• التعلم الآلي والتحليلات القابلة للتوسع باستخدام Spark MLlib وTensorFlow.

اليوم 4: خطوط البيانات وإدارة سير العمل

• مبادئ تصميم عمليات ETL ودمجها في أنظمة البيانات الضخمة.
• تنسيق سير العمل باستخدام Apache Airflow وأدوات الأتمتة الأخرى.
• التحقق من البيانات وتتبع نسبها وإدارة جودتها.
• مراقبة خطوط البيانات وإطلاق التنبيهات وتحسين الموثوقية.

اليوم 5: موضوعات متقدمة وممارسات معتمدة

• أطر حوكمة البيانات واستراتيجيات الامتثال.
• الأمن والتحكم في الوصول ضمن منصات البيانات الضخمة.
• ضبط الأداء وتحسين الموارد وإدارة التكلفة.
• التحليلات اللحظية والتصور المرئي ولوحات المعلومات.
• دراسات حالة ختامية وتطبيقات من قطاعات مختلفة.

الأثر على المشارك

• اكتساب خبرة تطبيقية في تصميم بنية البيانات الضخمة وإدارتها.
• بناء خطوط بيانات فعالة وموثوقة للتحليلات والذكاء الاصطناعي.
• تعزيز المهارات التقنية في الحوسبة الموزعة ومعالجة البيانات لحظيا.
• رفع القيمة المهنية عبر إتقان تقنيات البيانات الضخمة الحديثة.

الأثر على المؤسسة

• بناء أنظمة بيانات قابلة للتوسع وعالية الأداء للتحليلات المتقدمة.
• تحسين جودة البيانات وإتاحتها ودعم القرار عبر وحدات الأعمال.
• خفض التعقيد التشغيلي بالأتمتة وتحسين خطوط البيانات.
• تسريع الابتكار وتوليد الرؤى من خلال بنية بيانات حديثة.

منهجية التدريب

تمزج الدورة بين العمق المفاهيمي والتطبيق العملي من خلال:

• جلسات يقودها المدرب حول بنية البيانات الضخمة وتصميمها.
• تمارين تطبيقية باستخدام أدوات مثل Hadoop وSpark وAirflow.
• ورش جماعية لتطوير خطوط البيانات وتحسينها.
• دراسات حالة توضح تطبيقات مؤسسية ناجحة للبيانات الضخمة.

ما بعد الدورة

سيتمكن المشاركون من تصميم بيئات بيانات واسعة النطاق وإدارتها لدعم التحليلات الحديثة ومبادرات الذكاء الاصطناعي وذكاء الأعمال.

ويغادر المشاركون بمهارات هندسة البيانات والابتكار التحليلي اللازمة لقيادة التحول الرقمي القائم على البيانات.