محلل البيانات الضخمة مع ITIL® Foundation (الإصدار 5) ومؤسسة إدارة المشاريع PRINCE2® (الإصدار 7)

يقوم محللو البيانات الضخمة بتحليل بيانات الشركة وتصورها في إطار عمل جذاب. تشرح الدورة متطلبات البيانات وقواعد البيانات، ونمذجة مستودعات البيانات وعملية ETL، بالإضافة إلى إطار عمل Apache، وتحليل البيانات، والبرمجة، والتصور والإدارة في سياق البيانات الضخمة. وأخيراً، سوف توسع معرفتك بطريقة تحسين عملية ITIL® وطريقة إدارة مشاريع تكنولوجيا المعلومات PRINCE2®، كما ستتعلم أيضاً كيفية استخدام الذكاء الاصطناعي في هذه المهنة.
  • نوع الدرجة العلمية: شهادة "محلل البيانات الضخمة"
    شهادة "مؤسسة ITIL® Foundation (الإصدار 5)"
    شهادة "مؤسسة إدارة المشاريع PRINCE2® Foundation (الإصدار 7)"
  • المؤهلات الإضافية: شهادة "مهندس بيانات
    شهادة تحليل البيانات"
    شهادة "أخصائي البيانات الضخمة"
  • الامتحان النهائي: Praxisbezogene Projektarbeiten mit Abschlusspräsentationen
    ITIL® Foundation (Version 5) (Prüfungsvoucher im Kurs enthalten)
    PRINCE2® Project Management Foundation (Version 7) (Prüfungsvoucher im Kurs enthalten)
  • أوقات الدرس: دوام كامل
    من الإثنين إلى الجمعة من الساعة 8:30 صباحًا إلى 3:35 مساءً (في الأسابيع التي تتخللها عطلات رسمية من الساعة 8:30 صباحًا إلى 5:10 مساءً)
  • لغة التعليم: الألمانية
  • المدة: 16 أسابيع

مهندس بيانات

أساسيات هندسة البيانات وبنى البيانات (حوالي يومين)

المهام ومجالات التطبيق في هندسة البيانات

أساسيات هياكل البيانات ومنصات البيانات الحديثة

أساسيات ومقارنة بين بنى البيانات القائمة على السحابة

OLTP و OLAP

معالجة البيانات المنظمة وشبه المنظمة وغير المنظمة


إدارة المتطلبات ونمذجة البيانات (حوالي يوم واحد)

متطلبات البيانات ومصادر البيانات

النمذجة النظرية للبيانات

نمذجة هياكل البيانات وتدفقات البيانات

عقود البيانات، وحوكمة البيانات، ونسب البيانات


قواعد البيانات ومعالجة البيانات (حوالي يوم واحد)

بنية أنظمة قواعد البيانات

مقارنة بين SQL و NoSQL و NewSQL

نمذجة البيانات العلائقية

استخدام SQL في الاستعلام عن البيانات ومعالجتها


تخزين البيانات وبنى البيانات الحديثة (حوالي يومين)

أساسيات وبنية أنظمة مستودعات البيانات

نمذجة البيانات الأبعادية وتصميم المخططات

الحقائق والأبعاد وتخزين البيانات التاريخية

مقارنة بين مستودع البيانات وبحيرة البيانات و"ليكهاوس"

مقدمة إلى dbt

التنفيذ العملي لنماذج البيانات


تكامل البيانات وخطوط نقل البيانات (حوالي 5 أيام)

تكامل البيانات وتوفير البيانات

عمليات ETL و ELT

إنشاء وتنسيق مسارات البيانات

تنقية البيانات والتحقق من صحتها وجودة البيانات

المعالجة الدفعية والتدفقية

الاستخدام العملي لـ Airflow و Spark


البرمجة ومعالجة البيانات الآلية (حوالي 4 أيام)

بيئات Python وإدارة الحزم

معالجة البيانات وتحويلها باستخدام لغة Python

أتمتة عمليات معالجة البيانات

ربط مصادر البيانات والواجهات المختلفة

تطوير سير عمل هندسة البيانات

التحويل إلى حاويات باستخدام Docker

الدعم المدعوم بالذكاء الاصطناعي في عمليات التطوير ومعالجة البيانات


عمل المشروع (5 أيام تقريباً)

لتوحيد المحتوى المكتسب

عرض نتائج المشروع

تحليلات البيانات

مقدمة في تحليل البيانات (حوالي يوم واحد)

المهام ومجالات التطبيق وحالات الاستخدام النموذجية لتحليل البيانات

عمليات تحليل البيانات ونموذج CRISP-DM

دور محلل البيانات والتمييز بينه وبين علم البيانات وهندسة البيانات وذكاء الأعمال

تصنيف الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي


لغة بايثون لتحليل البيانات (حوالي يوم واحد)

العمل مع Jupyter Notebooks

NumPy و Pandas لتحليل البيانات

استيراد وتصدير مصادر البيانات المختلفة، مثل Excel و CSV

اختيار البيانات وتحويلها


تحضير البيانات والتحليل الاستكشافي للبيانات (حوالي 3 أيام)

تنقية البيانات وتحويلها باستخدام Pandas

التعامل مع البيانات المفقودة والخاطئة والشاذة

دمج البيانات وتجميعها وتجميعها

التحليل الاستكشافي للبيانات واستخلاص النتائج الأولية

أساسيات التحليلات الإحصائية


لغة SQL وإدارة البيانات (حوالي يومين)

قواعد البيانات العلائقية ونماذج البيانات

استعلامات البيانات ومعالجتها باستخدام SQL

عمليات الربط والتجميع والاستعلامات التحليلية

التفاعل بين SQL و Python في تحليل البيانات

جودة البيانات وحماية البيانات

ربط واستخدام مصادر البيانات وأنظمة قواعد البيانات المختلفة


تصور البيانات وسرد القصص بالبيانات (حوالي يومين)

التصور باستخدام Matplotlib وSeaborn وPlotly

اختيار المخططات وأشكال التصور المناسبة

معالجة وتفسير نتائج التحليل

سرد القصص بالبيانات والتواصل الملائم للجمهور المستهدف


Power BI ولوحات المعلومات التفاعلية (حوالي يومين)

استيراد البيانات ومعالجتها باستخدام Power Query

نمذجة البيانات والعلاقات

أساسيات DAX والمؤشرات

إنشاء التقارير ولوحات المعلومات التفاعلية

تصور مؤشرات الأداء الرئيسية للأعمال (KPIs) والتواصل بشأنها

نظرة عامة على الحلول البديلة في مجال ذكاء الأعمال والتصور


تحليل البيانات المدعوم بالذكاء الاصطناعي (حوالي يومين)

استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي في سير عمل تحليل البيانات

إعداد البيانات وتحليلها وتصورها باستخدام الذكاء الاصطناعي

الدعم في استعلامات Python و SQL

توجيه عمليات تحليل البيانات وتفسير النتائج

التقييم النقدي لمصادر البيانات، بالإضافة إلى الكشف عن البيانات المركبة وغير المعقولة

ضمان الجودة وحماية البيانات والاستخدام المسؤول للذكاء الاصطناعي


تحليلات الأعمال والأسس الإحصائية (حوالي يومين)

المؤشرات الرئيسية ومؤشرات الأداء الرئيسية (KPIs) في سياق المؤسسة

الإحصاء الوصفي والارتباطات الإحصائية

الارتباط والسببية وتحليلات الانحدار البسيطة

أساسيات فترات الثقة واختبارات الفرضيات

تفسير نتائج التحليل واستنباط توصيات عملية قائمة على البيانات


عمل المشروع (5 أيام تقريباً)

لتوحيد المحتوى المكتسب

عرض نتائج المشروع

أخصائي البيانات الضخمة

ما هي البيانات الضخمة؟ (يوم واحد تقريباً)

الحجم، والسرعة، والتنوع، والقيمة، والصدقية

فرص ومخاطر الكميات الكبيرة من البيانات

التمايز: ذكاء الأعمال، تحليلات البيانات، علم البيانات

مقدمة في التنقيب عن البيانات

دور الذكاء الاصطناعي والأنظمة القائمة على البيانات في بيئة البيانات الضخمة


مقدمة في أطر عمل البيانات الضخمة (يومان تقريبًا)

حلول البيانات الضخمة في السحابة (نظرة عامة على AWS وAzure وGCP)

أنماط الوصول إلى البيانات

تخزين البيانات

مقدمة في بحيرات البيانات ومستودعات البيانات

نظرة عامة على Apache Hadoop وSpark


معالجة البيانات الموزعة باستخدام Spark (3 أيام تقريباً)

أساسيات الأنظمة الموزعة

أباتشي سبارك (الأساسية وSQL)

مقارنة الأساليب المختلفة لمعالجة البيانات

معالجة كميات كبيرة من البيانات

مقدمة في سير عمل التعلم الآلي البسيط باستخدام Spark


خطوط أنابيب البيانات وتكامل البيانات (حوالي 2 يومان)

عمليات ETL وعمليات ETT

المعالجة الدفعية مقابل المعالجة المتدفقة

أساسيات خطوط أنابيب البيانات

مقدمة في التنسيق (على سبيل المثال نظرة عامة على Airflow)

جودة البيانات وإعدادها


المكونات (يومان تقريباً)

عرض موجز للأدوات المختلفة

نقل البيانات

نظرة عامة على إدارة الموارد في أنظمة البيانات الضخمة

نظام هادوب البيئي

تعميق أباتشي سبارك

مقدمة في تقنيات التدفق


NoSQL وتخزين البيانات (حوالي 2 يومان)

نظرية كاب

ACID و BASE

أنواع قواعد البيانات

قاعدة بيانات HBase

مقدمة في قواعد البيانات الموجهة للمستندات

مقدمة في تنسيقات التخزين

نظرة عامة على مناهج بحيرة البيانات


تصوّر البيانات الضخمة (يومان تقريباً)

نظريات التصور

اختيار الرسوم البيانية

أنواع جديدة من الرسوم البيانية

أدوات لتصور البيانات

مقدمة في أدوات ذكاء الأعمال (مثل Power BI و Tableau)

أساسيات اتخاذ القرارات المستندة إلى البيانات


حوكمة البيانات وحماية البيانات (يوم واحد تقريبًا)

أساسيات اللائحة العامة لحماية البيانات في سياق البيانات

أخلاقيات البيانات والتعامل المسؤول مع البيانات

مفاهيم جودة البيانات والحوكمة

ضوابط الوصول والأمان

أساسيات الاستخدام المسؤول للذكاء الاصطناعي


عمل المشروع (5 أيام تقريباً)

لتوحيد المحتوى المكتسب

عرض نتائج المشروع

مؤسسة ITIL® Foundation (الإصدار 5)

مصطلحات وتعريفات هامة لتكنولوجيا المعلومات والاتصالات وتكنولوجيا المعلومات (حوالي 2 يومان)

إدارة المنتجات والخدمات الرقمية

المنتجات والخدمات وعروض الخدمات

خلق القيمة وعلاقات الخدمة

مستهلكو الخدمة ومقدمو الخدمة والجهات الراعية والعملاء والمستخدمون

جودة الخدمة واتفاقيات مستوى الخدمة (SLA)

المنفعة والضمان وتجربة المستخدم والاستدامة

دورة حياة منتج وخدمة ITIL

التحسين المستمر


الأبعاد الأربعة لإدارة منتجات وخدمات ITIL (يوم واحد تقريباً)

المؤسسات والأفراد

الشركاء والموردون

المعلومات والتكنولوجيا

تدفقات القيمة والعمليات

النهج الشمولي والعوامل الخارجية المؤثرة


دورة حياة منتج وخدمة ITIL (يوم واحد تقريباً)

الاكتشاف والتصميم والاقتناء والبناء

الانتقال والتشغيل والتسليم والدعم.

خلق القيمة في دورة حياة المنتج والخدمة

الاستخدام التكراري وغير الخطي لدورة الحياة


نظام قيم ITIL (حوالي 2 يومان)

مكونات نظام القيمة في ITIL والمبادئ الأساسية ل ITIL

الحوكمة وسلسلة القيمة ونموذج التشغيل

ممارسات الإدارة وإرشادات الممارسة والتحسين المستمر

التوجه نحو القيمة والتعاون والتحسين

عمليات الخدمة والإصدارات وإدارة المشاكل

التكامل المستمر والتسليم المستمر والنشر المستمر

هندسة موثوقية الموقع (SRE) وإمكانية المراقبة

المقاييس وعوامل النجاح الحاسمة (CSF)


تحديد مسارات القيمة وتخطيطها وإدارتها (يوم واحد تقريباً)

تدفقات القيمة وإدارة تدفقات القيمة

تدفقات القيمة الرئيسية وتدفقات القيمة الداعمة

التفكير في التعقيد وتحسين سير العمل

تخطيط مسارات القيمة


تكنولوجيا المعلومات والاتصالات والذكاء الاصطناعي (0.5 يوم تقريباً)

الذكاء الاصطناعي (AI) ونضج الذكاء الاصطناعي

الذكاء الاصطناعي التوليدي (GenAI) والذكاء الاصطناعي العميل

الذكاء الاصطناعي في دورة حياة المنتج والخدمة

حوكمة الذكاء الاصطناعي


ITIL وأطر العمل الأخرى (0.5 يوم تقريباً)

ITIL و DevOps

ITIL و PRINCE2

إدارة المشاريع في دورة حياة المنتج والخدمة


أعمال المشروع والتحضير للشهادة وامتحان الشهادة (3 أيام تقريباً)

شهادة PRINCE2® الأساسية في إدارة المشاريع (الإصدار 7)

مقدمة في إدارة المشاريع استناداً إلى PRINCE2® (يوم واحد تقريباً)

تعريف المشروع وخصائصه

دورة مراقبة المشروع في إدارة المشاريع وأبعاد المشروع الستة

التحديات في إدارة المشاريع - لماذا تفشل المشاريع؟

Advantages of the PRINCE2® project management method

بيئات العملاء والموردين

المشاريع في البيئة التجارية

Structure of the PRINCE2® method and its five integrated building blocks

المنتجات الإدارية لطريقة PRINCE2

الأدوات الرقمية والتحليل المدعوم بالذكاء الاصطناعي في إدارة المشاريع الحديثة


المبادئ الأساسية ل PRINCE2® (يوم واحد تقريباً)

المبادئ الأساسية السبعة لـ PRINCE2®

بيانات ومحتويات المبادئ الأساسية

العلاقة بين المبادئ الأساسية ومواضيع PRINCE2®

تكييف PRINCE2® مع بيئة المشروع، مع الأخذ بعين الاعتبار أساليب العمل الرقمية


أهمية الأشخاص بالنسبة لمشاريع PRINCE2® (يوم واحد تقريباً)

إدارة التغيير

القيادة والإدارة

التواصل في المشروع

تأثيرات الأنظمة الرقمية والأنظمة المدعومة بالذكاء الاصطناعي على عمليات التعاون والتغيير


الموضوعات السبعة لـ PRINCE2® (حوالي 3 أيام)

حالة العمل (نهج إدارة الفوائد ونهج إدارة الاستدامة)

التنظيم (هيكل المشروع والأدوار والمسؤوليات)

وضع الخطط

تخطيط الجودة ومراقبة الجودة

إدارة المخاطر باستخدام أساليب التحليل الحديثة والتقييمات القائمة على البيانات

إدارة القضايا

مراقبة تقدم المشروع


عمليات PRINCE2® السبعة (حوالي 2 يومان)

التفاعل بين عمليات PRINCE2® السبعة في عملية المشروع

الأنشطة في عمليات PRINCE2® ذات الصلة

إعداد المشروع وتوجيهه وبدء المشروع

التحكم في مرحلة ما

إدارة تسليم المنتج

إدارة التحولات المرحلية

إغلاق المشروع


أعمال المشروع والتحضير للشهادة وامتحان الشهادة (يومان تقريباً)



التغييرات ممكنة، ويتم تحديث محتوى الدورة التدريبية بانتظام.

يشترط إتقان البرمجة بلغة بايثون، بالإضافة إلى معرفة قواعد البيانات العلائقية ولغة SQL.

لقد أتقنت العمليات التي ينطوي عليها دمج البيانات وإعدادها وإثرائها وإعادة توجيهها وفهم تحليلات البيانات الضخمة باستخدام مفاهيم برمجة Python الأساسية ومفاهيم قواعد بيانات SQL وNoSQL. معرفة البرامج الخاصة بالصناعة لمعالجة وهيكلة البيانات الضخمة غير المهيكلة وتصورها يكمل معرفتك.

يمكنك أيضاً فهم المفاهيم المركزية لإدارة المنتجات والخدمات الرقمية وفقاً لمؤسسة ITIL® Foundation (الإصدار 5). أن تكون على دراية بدورة حياة منتجات وخدمات ITIL، ونظام القيمة في ITIL، وتدفقات القيمة، وخلق القيمة وعلاقات الخدمة، بالإضافة إلى المفاهيم الحديثة مثل الذكاء الاصطناعي والأتمتة والتحسين المستمر، ويمكنك تصنيفها في سياق مؤسسي. You will also be able to work on PRINCE2® projects and be familiar with their processes and terminology. كما ستكون قادراً على تخطيط وتنفيذ مشاريع تكنولوجيا المعلومات وقياس مدى نجاحها.

تستهدف الدورة التدريبية الأشخاص الحاصلين على شهادة في علوم الحاسب الآلي أو المعلوماتية التجارية أو إدارة الأعمال أو الرياضيات أو مؤهل مماثل.

يُعد التقييم المنهجي لأحجام البيانات أمرًا ضروريًا للشركات من أجل الحصول على معلومات حول منتجاتها وسلوك العملاء. وفي ظل هذه الخلفية، يتزايد الطلب على محللي البيانات الضخمة في جميع الصناعات.

من خلال معرفتك بخدمات تكنولوجيا المعلومات وإدارة المشاريع مع ITIL® و PRINCE2®، ستحصل على مؤهل إضافي مطلوب بشدة، خاصة في قطاع تكنولوجيا المعلومات.

توفر لك شهادتك المفيدة نظرة تفصيلية عن المؤهلات التي اكتسبتها وتحسن من فرصك المهنية.

المفهوم التعليمي

إن محاضريك مؤهلون تأهيلاً عالياً من الناحيتين المهنية والتعليمية وسيقومون بتدريسكم من اليوم الأول إلى اليوم الأخير (لا يوجد نظام للدراسة الذاتية).

سوف تتعلم في مجموعات صغيرة فعالة. تتكون الدورات عادةً من 6 إلى 25 مشاركاً. تُستكمل الدروس العامة بالعديد من التمارين العملية في جميع وحدات الدورة التدريبية. تُعد مرحلة الممارسة جزءًا مهمًا من الدورة، حيث أنه خلال هذا الوقت تقوم بمعالجة ما تعلمته وتكتسب الثقة والروتين في تطبيقه. يتضمن القسم الأخير من الدورة التدريبية مشروعاً أو دراسة حالة أو امتحاناً نهائياً.

 

الفصول الدراسية الافتراضية alfaview®

Bildungszentrumتُقدَّم الدروس باستخدام تقنية الفيديو الحديثة alfaview® - إما من منزلك أو في مقرنا في . يمكن للدورة التدريبية بأكملها رؤية بعضكم البعض وجهاً لوجه عبر alfaview®، والتواصل مع بعضكم البعض بجودة صوت متزامنة الشفاه والعمل على مشاريع مشتركة. وبالطبع، يمكنك أيضاً رؤية مدربيك المتصلين والتحدث إليهم مباشرةً في أي وقت، وسيقوم المحاضرون بتدريسكم في الوقت الفعلي طوال مدة الدورة التدريبية. الدروس ليست تعليماً إلكترونياً، بل تدريس حقيقي مباشر وجهاً لوجه عبر تقنية الفيديو.

 

alfatraining Agentur für Arbeit الدورات التدريبية في مدعومة ومعتمدة وفقًا للائحة اعتماد AZAV. Bildungsgutschein Aktivierungs- und Vermittlungsgutscheinعند تقديم أو، عادةً ما يتم تغطية تكاليف الدورة التدريبية بالكامل من قبل جهة التمويل.
Europäischen Sozialfonds Deutsche Rentenversicherung يمكن التمويل أيضًا من خلال (ESF) أو (DRV) أو برامج التمويل الإقليمية. Berufsförderungsdienst كجندي منتظم، يمكن حضور المزيد من الدورات التدريبية عن طريق (BFD). Agentur für Arbeit (Qualifizierungschancengesetz) يمكن للشركات أيضًا تأهيل موظفيها عن طريق برنامج تمويل من .

يسعدنا تقديم المشورة لك مجاناً.

0800 3456-500 من الإثنين إلى الجمعة من الساعة 8 صباحًا إلى الساعة 5 مساءً
مجانًا من جميع الشبكات الألمانية.

اتصل بنا

يسعدنا تقديم المشورة لك مجاناً. 0800 3456-500 من الإثنين إلى الجمعة من الساعة 8 صباحًا حتى 5 مساءً مجانًا من جميع الشبكات الألمانية.