Big Data - البيانات الضخمة

رقم التدريب 13007

هدف التدريب

تهدف الدورة الحالية الى تعريف الطالب بالمبادئ التقنية الشائعة المختصة ببنية البيانات الضخمة، كذلك يتطرق الى العمليات الأساسية لـ HDFS ، و فهم نظام Hadoop ونظام Spark، وكيفية الاستعلام عن قواعد البيانات من خلال Spark SQL ، وتخزين واسترجاع ومعالجة بيانات والتطبيقات الشاملة في سيناريوهات نموذجية, وإدارة مشاريع البيانات الضخمة، وتطوير البيانات الضخمة.

فهرس موضوعات التدريب

اليوم الأول: مقدمة في البيانات الضخمة والبنية الأساسية

مفهوم البيانات الضخمة وأهميتها في العصر الرقمي
خصائص البيانات الضخمة (الحجم، التنوع، السرعة، الموثوقية، القيمة)
الفرق بين قواعد البيانات التقليدية والبيانات الضخمة
مكونات منظومة البيانات الضخمة (Data Pipeline)
مقدمة في تقنيات Hadoop وEcosystem
تطبيق عملي بسيط على تحليل بيانات ضخمة باستخدام أدوات مجانية

اليوم الثاني: نظم إدارة البيانات الضخمة – Hadoop Ecosystem

هيكل Hadoop (HDFS وMapReduce)
إدارة البيانات في HDFS
مفهوم الـCluster وطرق التوزيع
أدوات Hadoop المساندة (YARN, Hive, Pig, HBase)
تمرين عملي: تحميل ومعالجة بيانات باستخدام Hive وPig

اليوم الثالث: التحليل والمعالجة باستخدام Apache Spark

مقدمة في Apache Spark وأهم مكوناته
RDDs وDataFrames وSpark SQL
مقارنة Spark وMapReduce
تنفيذ عمليات التحليل العملي باستخدام Spark
تطبيق عملي على تحليل بيانات ضخمة باستخدام PySpark

اليوم الرابع: تخزين البيانات الضخمة والتكامل مع السحابة

أنظمة تخزين البيانات (NoSQL – HBase, Cassandra, MongoDB)
تكامل البيانات الضخمة مع خدمات السحابة (AWS, Azure, Google Cloud)
Data Lake مقابل Data Warehouse
استراتيجيات إدارة البيانات الضخمة على السحابة
تمرين عملي: إعداد بيئة تخزين وتحليل بيانات على منصة سحابية

اليوم الخامس: التحليل المتقدم والتصور البياني للبيانات الضخمة

تحليل البيانات الضخمة باستخدام أدوات ذكاء الأعمال (BI Tools مثل Power BI / Tableau)
معالجة البيانات في الوقت الحقيقي (Real-time Processing – Kafka, Flink)
تطبيقات البيانات الضخمة في الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي
استعراض دراسات حالة (Case Studies)
مشروع ختامي: بناء مشروع مصغر لمعالجة وتحليل بيانات ضخمة

مخرجات التعلم

بنهاية الدورة سيتمكن المتدرب من:

فهم بنية وتقنيات منظومة البيانات الضخمة.
استخدام أدوات Hadoop وSpark في معالجة البيانات.
تطبيق تحليل البيانات باستخدام PySpark.
إدارة تخزين البيانات الضخمة وربطها بالسحابة.
تنفيذ تصور بياني وتحليل متقدم باستخدام أدوات BI.

المتطلبات السابقة للتدريب

درجة الدبلوم وما اعلى
سعودي الجنسية
المعرفة الاساسية بعلم البيانات
لغة انجليزية متوسطة
جهاز كمبيوتر مع اتصال الانترنت جيد

الشهادات الإحترافية المتعلقة	لا توجد شهادات احترافية مرتبطة بالدورة التدريبية.
اسم مقدم الدورة	ياسمين عبدالمحسن
خبرات المدرب	A highly competent, motivated and enthusiastic Researcher scientist and data scientist professional with an agile, analytical and data-driven mindset with more than 15 years of diverse experience in Digital Business transformation, Business Intelligence, Data mining, data science and operational Project Management, who craves challenges and works outside his comfort zone. In addition, a SAS certified in ML, VA, BP and has more than hands on SAS different SAS products such as SAS Viya, VDM, VS,SAS SQL, VP,TA,...etc. Moreover, a passionate person in bridging the gap between the industry and applied scientific research.