1- المقدمة

أصبحت البيانات الضخمة (Big Data) ركيزة أساسية في التحول الرقمي للمؤسسات الحديثة. وتُعد تقنيات تحليل البيانات الضخمة أداة حيوية لاستخراج الرؤى الاستراتيجية من البيانات غير المنظمة التي تنتجها المؤسسات يوميًا، مثل البيانات النصية، الصور، وبيانات الاستشعار. تهدف هذه الدورة إلى تمكين محللي البيانات، مهندسي البيانات، وفرق التحول الرقمي من فهم واستخدام أفضل الممارسات العالمية في تحليل البيانات الضخمة باستخدام تقنيات مثل Hadoop، Spark، والذكاء الاصطناعي، مع التركيز على الجوانب العملية مثل معالجة البيانات غير المنظمة، بناء نماذج التعلم الآلي، ودمج الحلول مع استراتيجية المؤسسة.

2- نبذة عن الدورة

الدورة بعنوان “البيانات الضخمة وتحليلها: استخراج القيمة من البيانات عبر تقنيات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي” هي برنامج تدريبي متقدم يستند إلى أحدث تقنيات معالجة البيانات الضخمة. تدمج الدورة بين النظرية العميقة، المحاكاة العملية باستخدام أدوات مثل Apache Hadoop، Apache Spark، وTensorFlow، وحل سيناريوهات واقعية. يتعلم المشاركون كيفية بناء أنظمة معالجة البيانات الضخمة، تطبيق خوارزميات التعلم الآلي، وتحويل البيانات إلى رؤى استراتيجية تدعم اتخاذ القرارات.

3- محاور الدورة

• 🎯 مقدمة إلى البيانات الضخمة: ما الذي يجعل البيانات “ضخمة”؟
• 📚 البنية التحتية للبيانات الضخمة:
  • 🔹 فهم نماذج البيانات الضخمة (Volume, Velocity, Variety, Veracity)
  • 🔹 استخدام أنظمة التخزين الموزعة (مثل HDFS)
  • 🔹 تصميم بنية تحتية قابلة للتوسع (Scalable Architecture)
• 📊 معالجة البيانات الضخمة:
  • 🔹 استخدام Apache Spark لمعالجة البيانات في الذاكرة
  • 🔹 معالجة البيانات المتدفقة عبر Apache Kafka وSpark Streaming
  • 🔹 تنظيف البيانات غير المنظمة باستخدام NLP
• 🔄 التعلم الآلي على البيانات الضخمة:
  • 🔹 بناء نماذج التعلم الآلي باستخدام Spark MLlib
  • 🔹 تطبيق التعلم العميق عبر TensorFlow على البيانات الضخمة
  • 🔹 تحسين أداء النماذج عبر تقنيات مثل Hyperparameter Tuning
• 📈 تحليل البيانات الضخمة:
  • 🔹 استخدام أدوات التصور مثل Tableau وPower BI
  • 🔹 تحليل البيانات الزمنية عبر Time Series Analysis
  • 🔹 استخراج الرؤى عبر تقنيات مثل Association Rule Mining
• 🔍 البيانات غير المنظمة:
  • 🔹 معالجة البيانات النصية عبر Natural Language Processing
  • 🔹 تحليل الصور عبر Computer Vision
  • 🔹 استخراج البيانات من الشبكات الاجتماعية
• 🛡️ الأمان وإدارة البيانات:
  • 🔹 تأمين بيانات الضخمة عبر تقنيات التشفير
  • 🔹 إدارة الخصوصية عبر تقنيات مثل Differential Privacy
  • 🔹 تطبيق حوكمة البيانات (Data Governance)
• 🌱 حالات دراسة واقعية: كيف استخدمت جهة حكومية البيانات الضخمة لتحسين خدماتها بنسبة 30%؟ + تحليل مشروع لتحليل بيانات 1 تيرابايت باستخدام Spark وTensorFlow.

4- أهداف الدورة

• 🎯 فهم مفهوم البيانات الضخمة وأهميتها في التحول الرقمي.
• 📚 بناء البنية التحتية المناسبة لمعالجة البيانات الضخمة.
• 📊 معالجة البيانات الضخمة باستخدام أدوات مثل Spark وKafka.
• 🔄 تطبيق تقنيات التعلم الآلي والتعلم العميق على البيانات الضخمة.
• 📈 تحليل البيانات الضخمة واستخراج الرؤى الاستراتيجية.
• 🔍 معالجة البيانات غير المنظمة (نصية، صور، فيديو).
• 🛡️ ضمان أمان البيانات وإدارتها وفق أفضل الممارسات.
• 🌱 بناء نظام تحليل بيانات ضخمة متكامل وقائم على الذكاء الاصطناعي.

5- مميزات الدورة

• 💡 منهجية عملية تجمع بين HSE، الذكاء الاصطناعي، والتحليلات المتقدمة.
• 📊 أدوات عملية: نماذج معالجة البيانات، قوالب تحليل تعلم آلي، دليل “البيانات الضخمة خطوة بخطوة”.
• 🎯 ورش عمل: معالجة بيانات متدفقة + بناء نموذج تعلم آلي + تحليل بيانات غير منظمة.
• 👥 دراسات حالة من جهات حكومية وشركات عالمية نجحت في تحليل بياناتها الضخمة.
• 👨‍🏫 مدربون خبراء في مجال البيانات الضخمة والذكاء الاصطناعي – مع خبرة في القطاع الحكومي.
• 📄 مواد تدريبية شاملة قابلة للتعديل (PDF، PPT، ملفات تدريب).
• 🔄 تركيز على التطبيق العملي باستخدام أحدث تقنيات معالجة البيانات الضخمة.

6- الفئة المستهدفة

• محللو البيانات، مهندسو البيانات، وفرق التحول الرقمي.
• موظفو HSE، التميز المؤسسي، وفرق الذكاء الاصطناعي.
• جميع من يسعى لبناء مهارات في تحليل البيانات الضخمة والتعلم الآلي.

7- مخرجات التدريب

• 🎯 فهم عميق لمفهوم البيانات الضخمة وأهميتها الاستراتيجية.
• 📚 بناء البنية التحتية المناسبة لمعالجة البيانات الضخمة.
• 📊 معالجة البيانات الضخمة باستخدام أدوات مثل Spark وKafka.
• 🔄 تطبيق تقنيات التعلم الآلي والتعلم العميق على البيانات الضخمة.
• 📈 تحليل البيانات الضخمة واستخراج الرؤى الاستراتيجية.
• 🔍 معالجة البيانات غير المنظمة (نصية، صور، فيديو).
• 🛡️ ضمان أمان البيانات وإدارتها وفق أفضل الممارسات.
• 🌱 بناء نظام تحليل بيانات ضخمة متكامل وقائم على الذكاء الاصطناعي.

8- التقييم القبلي والبعدي

• التقييم القبلي: اختبار تشخيصي يقيس مستوى الخبرة في تحليل البيانات، مع تحليل لمشروع سابق.
• التقييم البعدي: مشروع تطبيقي: بناء نظام تحليل بيانات ضخمة + عرض تقديمي + استبيان رضا.