تهدف هذه الدورة إلى تزويد المشاركين بفهم عميق لتقنيات معالجة البيانات الكبيرة وكيفية تطبيقها في بيئات العمل المختلفة. ستغطي الدورة أدوات وتقنيات تحليل البيانات، مع التركيز على كيفية التعامل مع كميات ضخمة من البيانات واستخراج القيمة منها، من خلال استخدام تقنيات مثل Hadoop، Spark، وبيئات البيانات الموزعة.
الوصف
أهداف الدورة
- فهم الأساسيات والمفاهيم المتعلقة بالبيانات الكبيرة.
- تعلم استخدام الأدوات المختلفة لمعالجة وتحليل البيانات الكبيرة.
- تطبيق تقنيات الحوسبة الموزعة في معالجة البيانات الضخمة.
- تحسين القدرة على استخراج الأنماط والمعلومات القيمة من البيانات الكبيرة.
- فهم التحديات المتعلقة بإدارة البيانات الكبيرة وكيفية معالجتها.
محاور الدورة
1. مقدمة في البيانات الكبيرة:
- تعريف البيانات الكبيرة وأهمية معالجتها.
- الفرق بين البيانات الكبيرة والبيانات التقليدية.
- التطبيقات الشائعة للبيانات الكبيرة في الصناعات المختلفة.
2. أدوات وتقنيات معالجة البيانات الكبيرة:
- التعريف بالأدوات المستخدمة مثل Hadoop و Spark.
- طريقة عمل Hadoop في معالجة البيانات الموزعة.
- تطبيق Spark في التحليل السريع للبيانات الضخمة.
3. تقنيات الحوسبة الموزعة:
- تعريف الحوسبة الموزعة وأهميتها في معالجة البيانات الكبيرة.
- عمل أنظمة الحوسبة الموزعة وكيفية استخدامها.
- مزايا الحوسبة الموزعة في تحسين الأداء.
4. تحليل البيانات باستخدام Hadoop:
- بنية Hadoop وكيفية استخدامه في معالجة البيانات.
- تطبيقات Hadoop في معالجة البيانات الكبيرة.
- أدوات Hadoop مثل HDFS و MapReduce.
5. تحليل البيانات باستخدام Spark:
- كيفية استخدام Apache Spark في معالجة البيانات الضخمة.
- الفرق بين Spark و Hadoop.
- تطبيقات Spark في معالجة البيانات الكبيرة والتحليل السريع.
6. استخراج الأنماط من البيانات الكبيرة:
- تقنيات استخراج الأنماط (مثل تحليل البيانات، استخراج المعلومات).
- استخدام أدوات تحليل البيانات الكبيرة لاستخراج الأنماط الهامة.
- تطبيقات عملية لاستخراج الأنماط من مجموعات البيانات الكبيرة.
7. التحديات في معالجة البيانات الكبيرة:
- التحديات المرتبطة بتخزين البيانات الكبيرة.
- كيفية التعامل مع البيانات غير الهيكلية.
- إدارة وتوزيع البيانات في بيئات الحوسبة الموزعة.