المحتوى
مقدمة في البيانات الضخمة وتحليلها
مفهوم البيانات الضخمة وأهميتها في الأعمال.
مصادر البيانات الضخمة وتطبيقاتها.
التحديات الرئيسية في تحليل البيانات الضخمة.
دورة حياة البيانات الضخمة في المؤسسات.
أدوات وتقنيات تحليل البيانات
مقدمة في Python وSQL لتحليل البيانات.
استخدام Power BI وTableau في تصور البيانات.
تحليل البيانات باستخدام R.
مقارنة بين الأدوات المختلفة لاختيار الأنسب.
تخزين وإدارة البيانات الضخمة
تخزين البيانات في قواعد البيانات العلائقية وغير العلائقية.
مقدمة في Hadoop وApache Spark.
أنظمة إدارة البيانات السحابية مثل AWS وGoogle BigQuery.
استراتيجيات تحسين الأداء في معالجة البيانات.
معالجة البيانات وتحضيرها للتحليل
تنظيف البيانات وإزالة التكرارات والأخطاء.
طرق التعامل مع البيانات الناقصة والمفقودة.
تحويل البيانات وإعادة تشكيلها للتحليل الفعّال.
استخراج البيانات من مصادر متعددة ودمجها.
تحليل البيانات الاستكشافية (EDA)
استخدام الإحصاءات لفهم البيانات.
تقنيات الكشف عن الأنماط والاتجاهات.
تحليل الارتباط بين المتغيرات.
تطبيق تحليل البيانات الاستكشافي باستخدام Python وR.
تعلم الآلة في تحليل البيانات
أساسيات التعلم الآلي وأهم تطبيقاته.
خوارزميات التعلم المراقب وغير المراقب.
تطبيق نماذج تعلم الآلة لتحليل البيانات الضخمة.
تقييم أداء النماذج وتحسينها.
تحليل البيانات التنبؤية والتوصيات
النماذج التنبؤية وكيفية تطبيقها.
تحليل البيانات الزمنية والتنبؤ بالاتجاهات.
أنظمة التوصيات الذكية في تحليل البيانات.
تطبيقات التحليلات التنبؤية في الأعمال.
تصور البيانات والتواصل بالنتائج
أهمية تصور البيانات في التحليل واتخاذ القرار.
استخدام المخططات التفاعلية والتصميم الفعّال.
أدوات تصور البيانات مثل Power BI وMatplotlib.
إعداد التقارير ولوحات المعلومات التفاعلية.
تحليل البيانات الضخمة في الوقت الحقيقي
الفرق بين التحليل الدفعي والتحليل في الوقت الحقيقي.
تقنيات تحليل البيانات الفورية باستخدام Apache Kafka.
استخدام Google Data Studio وAWS Lambda في التحليل الفوري.
التطبيقات العملية لتحليل البيانات في الوقت الحقيقي.
الأمن والحوكمة في البيانات الضخمة
أهمية أمن البيانات في المؤسسات.
حماية البيانات الضخمة والامتثال للمعايير العالمية.
إدارة الوصول إلى البيانات وحماية الخصوصية.
دور التحليلات في كشف التهديدات الأمنية.
