• الرئيسية

شهادة في أساسيات البيانات الضخمة

شهادة في أساسيات البيانات الضخمة

وصف الدورة

 

المقدمة

 

أصبحت البيانات الضخمة (Big Data) أحد العوامل الرئيسية في تطوير الأعمال وتحسين الأداء المؤسسي، حيث توفر رؤى قيمة تساعد في اتخاذ القرارات الاستراتيجية المبنية على البيانات. توفر هذه الدورة للمشاركين فهمًا أساسيًا لمفاهيم البيانات الضخمة، وكيفية إدارتها وتحليلها باستخدام الأدوات والتقنيات الحديثة.

 

ستركز الدورة على الأساليب الفعالة في معالجة البيانات الضخمة، بالإضافة إلى استعراض منصات التحليل المختلفة مثل Hadoop وSpark، مما يمكن المشاركين من اكتساب المهارات الضرورية للعمل مع كميات كبيرة من البيانات بطريقة عملية واحترافية.

 

أهداف الدورة

سيتمكن المشاركون في نهاية الدورة من:

 

  • فهم مفهوم البيانات الضخمة وأهميتها في العصر الرقمي
  • التعرّف على البنية التحتية للبيانات الضخمة والتقنيات المستخدمة في معالجتها
  • تطبيق الأساليب المختلفة لجمع البيانات الضخمة وتنظيمها
  • تحليل البيانات الضخمة باستخدام الأدوات المناسبة مثل Hadoop وSpark
  • استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في تحليل البيانات الضخمة
  • تطوير لوحات معلومات تفاعلية لتصور البيانات الضخمة بفعالية
  • تطبيق البيانات الضخمة في اتخاذ القرارات وتحسين العمليات المؤسسية

 

الفئات المستهدفة

 

  • محللو البيانات ومتخصصو تحليل الأعمال
  • خبراء تكنولوجيا المعلومات والذكاء الاصطناعي
  • مدراء المشاريع والعمليات الرقمية
  • العاملون في قطاعات التسويق والمالية والتخطيط الاستراتيجي
  • الأكاديميون والباحثون في مجالات تحليل البيانات والذكاء الاصطناعي
  • المهتمون بتعلم أساسيات البيانات الضخمة وتطبيقاتها
مخطط الدورة

 

الوحدة الأولى: مقدمة في البيانات الضخمة

 

  • تعريف البيانات الضخمة وأهميتها في العصر الحديث
  • خصائص البيانات الضخمة: الحجم، التنوع، السرعة، الموثوقية، والقيمة
  • تحديات وفرص استخدام البيانات الضخمة في المؤسسات
  • العلاقة بين البيانات الضخمة والذكاء الاصطناعي
  • تطبيقات البيانات الضخمة في مختلف القطاعات

 

الوحدة الثانية: جمع وإدارة البيانات الضخمة

 

  • مصادر البيانات الضخمة: المهيكلة وغير المهيكلة
  • تقنيات جمع البيانات من مصادر متنوعة
  • استراتيجيات تخزين وإدارة البيانات الضخمة
  • معالجة البيانات الضخمة وتحسين جودتها
  • الأمن والخصوصية في التعامل مع البيانات الضخمة

 

الوحدة الثالثة: الأدوات والتقنيات المستخدمة في تحليل البيانات الضخمة

 

  • مقدمة في Apache Hadoop ونظام HDFS
  • أساسيات Apache Spark ومعالجة البيانات الضخمة
  • مقارنة بين Hadoop وSpark في تحليل البيانات
  • استخدام SQL وNoSQL في تحليل البيانات الضخمة
  • أدوات تصور البيانات الضخمة وتحليلها

 

الوحدة الرابعة: تحليل البيانات الضخمة والتعلم الآلي

 

  • تطبيق تقنيات التعلم الآلي في تحليل البيانات الضخمة
  • تحليل البيانات الضخمة باستخدام Python وR
  • فهم النماذج التنبؤية وتحليل الاتجاهات
  • بناء نماذج تحليلية لاتخاذ قرارات مبنية على البيانات
  • تطوير لوحات معلومات تفاعلية باستخدام Power BI وTableau

 

الوحدة الخامسة: تطبيقات عملية ودراسات حالة

 

  • تطبيق البيانات الضخمة في التسويق وتحليل سلوك العملاء
  • استخدام البيانات الضخمة في تحسين العمليات المالية والإدارية
  • دراسات حالة من شركات عالمية تعتمد على البيانات الضخمة
  • كيفية استخدام البيانات الضخمة في التحليل الاستراتيجي
  • مشروع عملي لتحليل البيانات الضخمة باستخدام الأدوات المكتسبة
دورات ذات صلة

قد تعجبك الدورات

شهادة في أساسيات البيانات الضخمة
الرمز المرجعي J-2133 :
:تاريخ
20 24 أبريل 2026
المكان: إسطنبول
اللغة العربية:
السعر: 4800 £

وصف الدورة التدريبية

المقدمة

أصبحت البيانات الضخمة (Big Data) أحد العوامل الرئيسية في تطوير الأعمال وتحسين الأداء المؤسسي، حيث توفر رؤى قيمة تساعد في اتخاذ القرارات الاستراتيجية المبنية على البيانات. توفر هذه الدورة للمشاركين فهمًا أساسيًا لمفاهيم البيانات الضخمة، وكيفية إدارتها وتحليلها باستخدام الأدوات والتقنيات الحديثة. ستركز الدورة على الأساليب الفعالة في معالجة البيانات الضخمة، بالإضافة إلى استعراض منصات التحليل المختلفة مثل Hadoop وSpark، مما يمكن المشاركين من اكتساب المهارات الضرورية للعمل مع كميات كبيرة من البيانات بطريقة عملية واحترافية.

أهداف الدورة

سيتمكن المشاركون في نهاية الدورة من:
  • فهم مفهوم البيانات الضخمة وأهميتها في العصر الرقمي
  • التعرّف على البنية التحتية للبيانات الضخمة والتقنيات المستخدمة في معالجتها
  • تطبيق الأساليب المختلفة لجمع البيانات الضخمة وتنظيمها
  • تحليل البيانات الضخمة باستخدام الأدوات المناسبة مثل Hadoop وSpark
  • استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في تحليل البيانات الضخمة
  • تطوير لوحات معلومات تفاعلية لتصور البيانات الضخمة بفعالية
  • تطبيق البيانات الضخمة في اتخاذ القرارات وتحسين العمليات المؤسسية

الفئات المستهدفة

  • محللو البيانات ومتخصصو تحليل الأعمال
  • خبراء تكنولوجيا المعلومات والذكاء الاصطناعي
  • مدراء المشاريع والعمليات الرقمية
  • العاملون في قطاعات التسويق والمالية والتخطيط الاستراتيجي
  • الأكاديميون والباحثون في مجالات تحليل البيانات والذكاء الاصطناعي
  • المهتمون بتعلم أساسيات البيانات الضخمة وتطبيقاتها

مخطط الدورة

الوحدة الأولى: مقدمة في البيانات الضخمة

  • تعريف البيانات الضخمة وأهميتها في العصر الحديث
  • خصائص البيانات الضخمة: الحجم، التنوع، السرعة، الموثوقية، والقيمة
  • تحديات وفرص استخدام البيانات الضخمة في المؤسسات
  • العلاقة بين البيانات الضخمة والذكاء الاصطناعي
  • تطبيقات البيانات الضخمة في مختلف القطاعات

الوحدة الثانية: جمع وإدارة البيانات الضخمة

  • مصادر البيانات الضخمة: المهيكلة وغير المهيكلة
  • تقنيات جمع البيانات من مصادر متنوعة
  • استراتيجيات تخزين وإدارة البيانات الضخمة
  • معالجة البيانات الضخمة وتحسين جودتها
  • الأمن والخصوصية في التعامل مع البيانات الضخمة

الوحدة الثالثة: الأدوات والتقنيات المستخدمة في تحليل البيانات الضخمة

  • مقدمة في Apache Hadoop ونظام HDFS
  • أساسيات Apache Spark ومعالجة البيانات الضخمة
  • مقارنة بين Hadoop وSpark في تحليل البيانات
  • استخدام SQL وNoSQL في تحليل البيانات الضخمة
  • أدوات تصور البيانات الضخمة وتحليلها

الوحدة الرابعة: تحليل البيانات الضخمة والتعلم الآلي

  • تطبيق تقنيات التعلم الآلي في تحليل البيانات الضخمة
  • تحليل البيانات الضخمة باستخدام Python وR
  • فهم النماذج التنبؤية وتحليل الاتجاهات
  • بناء نماذج تحليلية لاتخاذ قرارات مبنية على البيانات
  • تطوير لوحات معلومات تفاعلية باستخدام Power BI وTableau

الوحدة الخامسة: تطبيقات عملية ودراسات حالة

  • تطبيق البيانات الضخمة في التسويق وتحليل سلوك العملاء
  • استخدام البيانات الضخمة في تحسين العمليات المالية والإدارية
  • دراسات حالة من شركات عالمية تعتمد على البيانات الضخمة
  • كيفية استخدام البيانات الضخمة في التحليل الاستراتيجي
  • مشروع عملي لتحليل البيانات الضخمة باستخدام الأدوات المكتسبة