تقدم الأكاديمية البريطانية للتدريب والتطوير هذا البرنامج التدريبي في البيانات الضخمة، استجابةً للاهتمام المتزايد بالقدرة على إدارة وتحليل كميات هائلة من البيانات الضخمة في مختلف القطاعات. يمثل التعامل مع البيانات الضخمة تحديًا وفرصة في الوقت نفسه، إذ يتيح للمؤسسات استكشاف رؤى قيمة تساعد في اتخاذ قرارات أكثر ذكاءً واستراتيجية.

يركز البرنامج على تقديم المعرفة النظرية والتطبيقية حول كيفية جمع، معالجة، وتحليل البيانات الضخمة باستخدام أحدث التقنيات والأدوات، بالإضافة إلى فهم التقنيات المساعدة مثل الذكاء الاصطناعي وتحليل البيانات التنبؤية، كما يتناول أهمية البيانات الضخمة في تحسين الأداء المؤسسي، ودعم الابتكار، وزيادة القدرة التنافسية للمؤسسات في بيئة أعمال ديناميكية وسريعة التغير.

الفئة المستهدفة

• محللو البيانات والمهتمون بتحليل المعلومات.

• مدراء نظم المعلومات وتقنية المعلومات.

• المهتمون بمجال الذكاء الاصطناعي وتحليل البيانات.

• الطلاب والخريجون في مجالات علوم البيانات وتقنية المعلومات.

أهداف البرنامج

في نهاية البرنامج التدريبي سوف يتعرف المشاركون على:

• فهم أساسيات البيانات الضخمة ومكوناتها الرئيسية.

• التعرف على أدوات وتقنيات جمع ومعالجة البيانات الضخمة.

• تطوير القدرة على تحليل البيانات واستخلاص الرؤى الاستراتيجية.

• التعرف على تطبيقات البيانات الضخمة في مختلف القطاعات.

• تعزيز القدرة على دعم اتخاذ القرار المبني على البيانات.

• مقدمة في البيانات الضخمة

  • تعريف البيانات الضخمة وأهميتها.

  • خصائص البيانات الضخمة (حجم، سرعة، تنوع).

  • دور البيانات الضخمة في التحول الرقمي للمؤسسات.

• تطور البيانات الضخمة

  • تاريخ البيانات الضخمة ومراحل تطورها.

  • الاتجاهات الحديثة في إدارة البيانات.

  • التحديات والفرص المرتبطة بالبيانات الضخمة.

• البنية الأساسية للبيانات الضخمة

  • مكونات بنية البيانات الضخمة.

  • أنظمة التخزين التقليدية مقابل الحديثة.

  • منصات إدارة البيانات مثل Hadoop وSpark.

• أدوات معالجة البيانات

  • أدوات المعالجة الدفعيّة والفورية.

  • مقارنة بين مختلف أدوات معالجة البيانات.

  • تحديد الأدوات المناسبة للمهام المختلفة.

• تخزين البيانات الضخمة وإدارتها

  • أساليب التخزين الموزع.

  • قواعد البيانات غير التقليدية (NoSQL).

  • تحسين أداء التخزين ومعالجة البيانات.

• تنظيف وتحضير البيانات

  • تقنيات تنظيف البيانات وتصحيح الأخطاء.

  • معالجة البيانات المفقودة والقيم الشاذة.

  • إعداد البيانات للتحليل الفعال.

• تحليل البيانات الضخمة

  • تقنيات التحليل الوصفي والاستكشافي.

  • أدوات التحليل الإحصائي والبرمجي.

  • استخراج المؤشرات والرؤى الهامة.

• التصور البياني للبيانات

  • تقنيات عرض البيانات بشكل بصري.

  • استخدام الرسوم البيانية ولوحات المعلومات.

  • تبسيط البيانات المعقدة لاتخاذ القرار.

• تحليل البيانات التنبؤية

  • أساسيات التحليل التنبؤي.

  • النماذج الإحصائية وتقنيات التعلم الآلي.

  • تطبيق التحليل التنبؤي على البيانات الضخمة.

• التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي

  • دور الذكاء الاصطناعي في تحليل البيانات الضخمة.

  • نماذج التعلم الآلي الشائعة.

  • تحسين الأداء المؤسسي باستخدام AI.

• أمن البيانات وحماية الخصوصية

  • التحديات الأمنية في البيانات الضخمة.

  • سياسات الخصوصية وحماية البيانات الشخصية.

  • أدوات وتقنيات تأمين البيانات.

• حوكمة البيانات وإدارة الجودة

  • مفاهيم حوكمة البيانات.

  • معايير جودة البيانات وإجراءات التدقيق.

  • تعزيز موثوقية ودقة البيانات.

• التطبيقات العملية للبيانات الضخمة

  • تحليل سلوك العملاء.

  • تحسين العمليات الداخلية للمؤسسات.

  • دعم اتخاذ القرار الاستراتيجي.

• البيانات الضخمة في التسويق والأعمال

  • استخدام البيانات في التسويق الرقمي.

  • التخصيص وتوجيه الحملات التسويقية.

  • قياس فعالية الاستراتيجيات عبر البيانات.

• البيانات الضخمة في القطاع الصحي

  • تحسين الخدمات الصحية باستخدام البيانات.

  • رصد الأمراض واتخاذ القرارات المبنية على البيانات.

  • إدارة الموارد الصحية بكفاءة.

• البيانات الضخمة في القطاع المالي

  • اكتشاف الاحتيال المالي.

  • تحسين تجربة العملاء المالية.

  • إدارة المخاطر المالية باستخدام البيانات.

• التحديات التقنية للبيانات الضخمة

  • التعامل مع حجم البيانات الكبير.

  • معالجة البيانات في الوقت الفعلي.

  • التغلب على التحديات المرتبطة بالتنوع والتعقيد.

• أطر وتقنيات متقدمة للبيانات الضخمة

  • التعرف على Hadoop وSpark وNoSQL.

  • استخدام تقنيات الحوسبة السحابية.

  • تحسين الأداء والتحليل السريع.

• الذكاء الاصطناعي وتحليل البيانات الضخمة

  • دمج AI مع التحليل التنبؤي.

  • تقنيات تعلم الآلة العميقة في تحليل البيانات.

  • أمثلة تطبيقية على تحسين العمليات التجارية.

• الابتكار واتخاذ القرارات القائمة على البيانات

  • تعزيز الابتكار باستخدام الرؤى المستخلصة.

  • اتخاذ قرارات استراتيجية قائمة على البيانات.

  • قياس أثر البيانات الضخمة على النتائج المؤسسية.

• التخطيط لمشاريع البيانات الضخمة

  • تصميم وتنفيذ مشاريع تحليل البيانات الضخمة.

  • اختيار الأدوات والتقنيات المناسبة لكل مشروع.

  • قياس الأداء وتحقيق أهداف المشروع.

• الاتجاهات المستقبلية في البيانات الضخمة

  • التطورات المستقبلية في أدوات وتقنيات البيانات.

  • الابتكار المستمر وتحديات المستقبل.

  • الاستعداد لمواكبة التحولات الرقمية في مختلف القطاعات.