الحقيبة التدريبية
أدوات وتقنيات معالجة البيانات الضخمة (Big Data Tools)
ثلاثة أيام ( 15 ساعة تدريبية)
تتضمن الحقيبة الملفات التالية:
- شرائح العرض PowerPoint
- دليل المدرب Word
- مذكرة المتدرب Word
- أوراق العمل Word
- الدليل التعريفي للحقيبة Word
- الاختبار القبلي والبعدي Word
- استمارة تقييم دورة تدريبية Word
جميع الملفات مفتوحة وقابلة للتعديل
الهدف العام:
- تمكين المشاركين من فهم مفاهيم البيانات الضخمة وخصائصها، والتعرّف على أدوات وتقنيات معالجتها وتحليلها، وتطبيقها عمليًا في جمع البيانات الضخمة وتخزينها ومعالجتها واستخلاص القيمة منها لدعم القرارات المؤسسية وتحسين الأداء في بيئات العمل الحديثة.
الأهداف التفصيلية:
- فهم مفهوم البيانات الضخمة وخصائصها الأساسية
- التعرّف على مصادر البيانات الضخمة وأنواعها وهيكليتها
- الإلمام بالتحديات التقنية والتنظيمية المرتبطة بمعالجة البيانات الضخمة
- التعرّف على منظومة Hadoop ومكوناتها الأساسية
- فهم آلية عمل Apache Spark وتطبيقاته في التحليل السريع
- استخدام أدوات تخزين ومعالجة البيانات الضخمة بكفاءة
- التعرّف على تقنيات تحليل البيانات الضخمة في الزمن الحقيقي
- ربط مخرجات تحليل البيانات الضخمة بدعم اتخاذ القرار المؤسسي
المحاور التدريبية:
اليوم التدريبي الأول
الجلسة التدريبية الأولى: مدخل إلى البيانات الضخمة ومفاهيمها الأساسية
- مفهوم البيانات الضخمة وتطورها
- خصائص البيانات الضخمة الحجم والسرعة والتنوع والمصداقية
- الفرق بين البيانات التقليدية والبيانات الضخمة
- القيمة المضافة للبيانات الضخمة في المؤسسات
الجلسة التدريبية الثانية: مصادر البيانات الضخمة والتحديات المرتبطة بها
- مصادر البيانات الضخمة الداخلية والخارجية
- البيانات المهيكلة وغير المهيكلة وشبه المهيكلة
- تحديات التخزين والمعالجة والأمن والخصوصية
- نظرة عامة على بنية أنظمة البيانات الضخمة
اليوم التدريبي الثاني
الجلسة التدريبية الأولى: أدوات وتقنيات معالجة البيانات الضخمة
- منظومة Hadoop ومكوناتها الأساسية
- نظام التخزين الموزع HDFS
- إطار المعالجة MapReduce
- حالات استخدام عملية لأدوات Hadoop
الجلسة التدريبية الثانية: Apache Spark وتقنيات المعالجة السريعة
- مفهوم المعالجة داخل الذاكرة
- مكونات Apache Spark ووظائفها
- الفرق بين Spark وMapReduce
- تطبيقات Spark في التحليل المتقدم
اليوم التدريبي الثالث
الجلسة التدريبية الأولى: تحليل البيانات الضخمة والتكامل مع الأدوات التحليلية
- تحليل البيانات الضخمة الوصفي والاستكشافي
- التكامل بين أدوات Big Data وأدوات التحليل المرئي
- معالجة البيانات الضخمة في الزمن الحقيقي
- أمثلة تطبيقية من قطاعات مختلفة
الجلسة التدريبية الثانية: التطبيقات العملية ودعم اتخاذ القرار
- تحويل نتائج تحليل البيانات الضخمة إلى مؤشرات أداء
- استخدام البيانات الضخمة في التنبؤ واتخاذ القرار
- دراسات حالة تطبيقية لمشاريع بيانات ضخمة
- مناقشة أفضل الممارسات والتوجهات المستقبلية في Big Data