تستهدف هذه الدورة تزويد المشاركين بالمعرفة والمهارات اللازمة لتحليل البيانات الكبيرة باستخدام التقنيات الحديثة، بالإضافة إلى فهم استراتيجيات التخزين الأمثل لهذه البيانات. سيتم التركيز على كيفية معالجة وتحليل مجموعات البيانات الضخمة، واستخدام الأدوات المتقدمة مثل Hadoop وSpark لتخزين وتحليل البيانات بفعالية، مما يمكن المؤسسات من اتخاذ قرارات مدعومة بالبيانات.
الوصف
أهداف الدورة
- فهم أساسيات تحليل البيانات الكبيرة وأهمية استخدامها في الأعمال.
- تعلم كيفية استخدام أدوات وتقنيات تحليل البيانات مثل Hadoop وSpark.
- تطبيق استراتيجيات تخزين البيانات الكبيرة بشكل فعال وآمن.
- تحسين القدرة على معالجة البيانات الضخمة بكفاءة باستخدام تقنيات التحليل الحديثة.
- تطوير المهارات اللازمة لاستخراج المعلومات القيمة من مجموعات البيانات الكبيرة لدعم اتخاذ القرارات.
محاور الدورة
1. مقدمة في تحليل البيانات الكبيرة:
- تعريف البيانات الكبيرة وأهميتها.
- الفروق بين البيانات الصغيرة والكبيرة.
- التحديات التي تواجه تحليل البيانات الكبيرة.
2. الأدوات الأساسية لتحليل البيانات الكبيرة:
- نظرة عامة على أدوات تحليل البيانات مثل Hadoop وSpark.
- كيفية استخدام Hadoop لمعالجة البيانات الكبيرة.
- استخدام Spark لتحليل البيانات في الوقت الفعلي.
3. تقنيات التخزين الموزع للبيانات الكبيرة:
- مفهوم التخزين الموزع وأهميته.
- التخزين في Hadoop: HDFS.
- تقنيات التخزين السحابي للبيانات الكبيرة.
4. معالجة البيانات الضخمة باستخدام Hadoop:
- مفاهيم Hadoop الأساسية: MapReduce.
- كيفية تقسيم البيانات ومعالجتها باستخدام Hadoop.
- تطبيقات Hadoop في تحليل البيانات الضخمة.
5. تحليل البيانات في الوقت الفعلي باستخدام Spark:
- مقدمة إلى Spark وأدواته.
- تحليل البيانات في الوقت الفعلي باستخدام Spark.
- تقنيات تحسين الأداء في Spark.
6. تحليل البيانات باستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي:
- استخدام الذكاء الاصطناعي في تحليل البيانات الكبيرة.
- تطبيقات تعلم الآلة في معالجة البيانات.
- بناء نماذج الذكاء الاصطناعي لتحليل البيانات الكبيرة.
7. أفضل الممارسات لتخزين وتحليل البيانات الكبيرة:
- استراتيجيات الأمان وحماية البيانات.
- تحسين أداء التخزين والتحليل باستخدام تقنيات حديثة.
- دراسات حالة تطبيقية في مجال تحليل البيانات الكبيرة.