كل يوم، المؤسسات بتولّد بيانات أكتر بكتير من قدرة أغلب الفرق على التعامل معاها: معاملات، قراءات حساسات، نقرات عملاء، تذاكر دعم فني. الفرق بين المؤسسات اللي بتنجح والمؤسسات اللي بتغرق مش في كمية البيانات اللي بتجمعها، لكن في قدرتها إنها تحوّل الكم الهائل ده لرؤى قابلة للتنفيذ بسرعة كافية، وتستخدمها في اتخاذ قرارات أذكى وأكتر استراتيجية.

البرنامج ده من أكاديمية الزمالة العربية البريطانية بيبني القدرة دي من أولها لآخرها: جمع البيانات الضخمة ومعالجتها وتخزينها وتحليلها بأحدث الأدوات والتقنيات، بالإضافة لتقنيات الذكاء الاصطناعي والتحليل التنبؤي اللي بتحوّل الأرقام الخام لقرارات. البرنامج كمان بيتناول إزاي البيانات الضخمة بتقوّي الأداء المؤسسي وتدعم الابتكار وترفع القدرة التنافسية 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

• فهم أساسيات البيانات الضخمة ومكوناتها الرئيسية.
• التعامل مع أدوات وتقنيات جمع البيانات الضخمة ومعالجتها.
• تحليل البيانات واستخلاص رؤى استراتيجية منها.
• استكشاف تطبيقات البيانات الضخمة في قطاعات مختلفة.
• تعزيز القدرة على دعم اتخاذ القرار المبني على البيانات.

المحور الأول: ليه البيانات الضخمة بتغيّر شكل المنافسة بين المؤسسات

• تعريف البيانات الضخمة وخصائصها الأساسية: الحجم والسرعة والتنوع
• دورها في التحول الرقمي للمؤسسات
• إزاي إدارة البيانات الضخمة اتطورت، وهي رايحة على فين
• الاتجاهات الحالية والتحديات والفرص

المحور الثاني: البنية والأدوات اللي بتشغّل البيانات الضخمة

• مكونات بنية البيانات الضخمة
• أنظمة التخزين التقليدية مقابل الحديثة
• منصات بيانات زي Hadoop وSpark
• أدوات المعالجة الدفعية والفورية، واختيار الأنسب لكل مهمة

المحور الثالث: تخزين وإدارة البيانات على نطاق واسع

• أساليب التخزين الموزع وقواعد البيانات غير التقليدية (NoSQL)
• تحسين أداء التخزين والمعالجة
• استخدام الحوسبة السحابية لتوسيع التخزين وتسريع التحليل

المحور الرابع: تحضير بيانات تقدر تثق فيها

• تقنيات تنظيف البيانات وتصحيح الأخطاء
• التعامل مع البيانات المفقودة والقيم الشاذة
• تجهيز البيانات عشان تكون جاهزة للتحليل الفعّال

المحور الخامس: من البيانات الخام للرؤية — التحليل والتصور البياني

• تقنيات التحليل الوصفي والاستكشافي
• أدوات التحليل الإحصائي والبرمجي
• استخراج المؤشرات والرؤى المهمة
• عرض البيانات بصريًا عبر الرسوم البيانية ولوحات المعلومات لتبسيط اتخاذ القرار

المحور السادس: التحليل التنبؤي والتعلم الآلي والذكاء الاصطناعي

• أساسيات التحليل التنبؤي والنماذج الإحصائية ونماذج التعلم الآلي
• تطبيق التحليل التنبؤي على البيانات الضخمة
• دور الذكاء الاصطناعي في تحليل البيانات الضخمة ونماذج التعلم الآلي الشائعة
• دمج الذكاء الاصطناعي مع التحليل التنبؤي، بما في ذلك تقنيات التعلم العميق وأمثلة عملية من قطاع الأعمال

المحور السابع: تأمين البيانات وحوكمتها بمسؤولية

• التحديات الأمنية الخاصة بالبيانات الضخمة
• سياسات الخصوصية وحماية البيانات الشخصية
• أدوات وتقنيات تأمين البيانات
• مفاهيم حوكمة البيانات ومعايير الجودة وإجراءات التدقيق اللي بتضمن الموثوقية والدقة

المحور الثامن: تحويل البيانات لقرارات عمل يومية

• تحليل سلوك العملاء وتحسين العمليات الداخلية للمؤسسة
• دعم اتخاذ القرار الاستراتيجي بالبيانات
• تعزيز الابتكار من خلال الرؤى المستخلصة من البيانات، وقياس أثرها على نتائج المؤسسة

المحور التاسع: البيانات الضخمة عبر القطاعات — التسويق والصحة والمالية

• استخدام البيانات في التسويق الرقمي والتخصيص وقياس فعالية الحملات
• تحسين الخدمات الصحية ورصد الأمراض وإدارة الموارد الصحية بالبيانات
• اكتشاف الاحتيال المالي وتحسين تجربة العملاء وإدارة المخاطر في القطاع المالي

المحور العاشر: التغلب على التحديات التقنية للبيانات الضخمة

• التعامل مع أحجام البيانات الضخمة جدًا
• تحديات معالجة البيانات في الوقت الفعلي
• إدارة التعقيد والتنوع في مصادر البيانات الضخمة

المحور الحادي عشر: التخطيط لمشاريع البيانات الضخمة وتنفيذها

• تصميم وتنفيذ مشاريع البيانات الضخمة
• اختيار الأدوات والتقنيات المناسبة لكل مشروع
• قياس الأداء وتحقيق أهداف المشروع

المحور الثاني عشر: البيانات الضخمة رايحة على فين

• الأدوات والتقنيات الناشئة في مجال البيانات الضخمة
• الابتكار المستمر والتحديات القادمة
• تجهيز المؤسسات للتكيف مع وصول التحول الرقمي لكل القطاعات