-
نوع الدرجة العلمية: شهادة "محلل البيانات الضخمة"
شهادة TOEIC® (اختبار اللغة الإنجليزية للتواصل الدولي) -
المؤهلات الإضافية: شهادة "مهندس بيانات
شهادة تحليل البيانات"
شهادة "أخصائي البيانات الضخمة" -
الامتحان النهائي: Praxisbezogene Projektarbeiten mit Abschlusspräsentationen
TOEIC®-Test (Test of English for International Communication) -
أوقات الدرس: دوام كاملمن 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 ذكاء الأعمال (يومان تقريباً)
مجالات التطبيق، وأبعاد بنية ذكاء الأعمال
أساسيات ذكاء الأعمال، OLAP، OLTP، مهام مهندسي البيانات
تخزين البيانات (DWH): معالجة ومعالجة البيانات المنظمة وشبه المنظمة وغير المنظمة
إدارة المتطلبات (يومان تقريباً)
المهام والأهداف والإجراءات في تحليل المتطلبات
نمذجة البيانات، مقدمة/النمذجة باستخدام إدارة المتطلبات ERM
مقدمة/نمذجة في UML
- مخططات الفئات
- تحليل حالة الاستخدام
- مخططات الأنشطة
الذكاء الاصطناعي في إجراءات العمل
عرض تقنيات محددة للذكاء الاصطناعي
والتطبيقات الممكنة في البيئة المهنية
قواعد البيانات (3 أيام تقريباً)
أساسيات أنظمة قواعد البيانات
بنية أنظمة إدارة قواعد البيانات
تطبيق أنظمة إدارة قواعد البيانات
تنفيذ نموذج البيانات في نظم إدارة قواعد البيانات RDBMS، النماذج العادية
مقدمة عملية ونظرية ل SQL
حدود قواعد البيانات العلائقية، csv، json
مستودع البيانات (حوالي 4 أيام)
مخطط النجمة
نمذجة البيانات
إنشاء مخطط نجمي في نظام إدارة البيانات الرقمي (RDBMS)
مخطط ندفة الثلج والأساسيات ونمذجة البيانات
إنشاء مخطط ندفة الثلج في RDBMS
مخطط المجرة: الأساسيات، نمذجة البيانات
جداول الأبعاد المتغيرة ببطء من النوع 1 إلى 5 - إعادة التجميع والتكديس وإعادة التنظيم والبعد المصغر والنوع 5
مقدمة في الأبعاد العادية والسببية والصغيرة والوحشية والمتغايرة والفرعية
مقارنة بين الحالة والموجهة نحو المعاملات
جداول حقائق DWH والكثافة والتخزين
ETL (حوالي 4 أيام)
تنظيف البيانات
- القيم الفارغة
- إعداد البيانات
- مواءمة البيانات
- تطبيق التعبيرات العادية
فهم البيانات
- التحقق من صحة البيانات
- تحليل البيانات الإحصائية
حماية البيانات وأمن البيانات
الهيكل العملي لمسارات ETL
مخزن البيانات 2.0، الأساسيات، والمحاور، والروابط، والأقمار الصناعية، ومفتاح التجزئة، وفرق التجزئة
نمذجة بيانات مخزن البيانات
الهيكل العملي لنموذج قبو البيانات - قبو البيانات الخام، التنفيذ العملي لإجراءات التجزئة
عمل المشروع (5 أيام تقريباً)
لتوحيد المحتوى المكتسب
عرض نتائج المشروع
تحليلات البيانات
مقدمة في تحليل البيانات (يوم واحد تقريباً)
النموذج المرجعي CRISP-DM
سير عمل تحليلات البيانات
تعريف الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي والتعلم العميق
المتطلبات ودور مهندسي البيانات وعلماء البيانات ومحللي البيانات في الشركة
مراجعة أساسيات بايثون (يوم واحد تقريبًا)
أنواع البيانات
الدوال
تحليل البيانات (3 أيام تقريبًا)
وحدات بايثون المركزية في سياق تحليل البيانات (NumPy، Pandas)
عملية إعداد البيانات
خوارزميات التنقيب عن البيانات في بايثون
الذكاء الاصطناعي في إجراءات العمل
عرض تقنيات محددة للذكاء الاصطناعي
والتطبيقات الممكنة في البيئة المهنية
تصور البيانات (3 أيام تقريباً)
تحليل البيانات الاستكشافية
الرؤى
جودة البيانات
تحليل الفوائد
التصور باستخدام Python: Matplotlib وSeaborn وPlotly Express
سرد قصص البيانات
إدارة البيانات (يومان تقريباً)
هياكل البيانات الضخمة
قواعد البيانات العلائقية مع SQL
المقارنة بين قواعد بيانات SQL وقواعد بيانات NoSQL
ذكاء الأعمال
حماية البيانات في سياق تحليل البيانات
تحليل البيانات في سياق البيانات الضخمة (يوم واحد تقريباً)
نهج MapReduce
سبارك
NoSQL
لوحات المعلومات (3 أيام تقريباً)
المكتبة: لوحات المعلومات
هيكل لوحات المعلومات وتخصيصها
عمليات الاستدعاء
التنقيب عن النصوص (يوم واحد تقريباً)
المعالجة المسبقة للبيانات وتصورها
المكتبة: سباسي
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
اللغة الإنجليزية للأعمال
أساسيات التواصل المهني باللغة الإنجليزية (4 أيام تقريباً)
التراكيب الأساسية للغة الإنجليزية في السياق المهني
الأزمنة (البسيط والمستمر والتام)
صياغة الأسئلة
صوت الفاعل/المتفاعل
الصفة/ الفعل
الأفعال الشرطية
الأفعال الشرطية
الاختلافات بين اللغة الإنجليزية البريطانية والأمريكية في الحياة العملية اليومية
تعابير مهمة في اللغة المهنية
التقديم باللغة الإنجليزية
الجزء المتعلق بالتواصل (حوالي 5 أيام)
إنشاء اتصالات العملاء والمحافظة عليها، والمكالمات الهاتفية، والمراسلات
الذكاء الاصطناعي لصياغة وتحسين التواصل التجاري باللغة الإنجليزية
التحية والتعارف أثناء زيارات العمل
التعامل مع الشكاوى
وصف المنتجات
كتابة الرسائل ورسائل البريد الإلكتروني بعبارات شائعة حول مواضيع مثل الطلبات أو عروض الأسعار
وصف هياكل الشركة باللغة الإنجليزية
اللغة الإنجليزية للأعمال (6 أيام تقريباً)
كتابة المراسلات التجارية
دعم الذكاء الاصطناعي لرسائل البريد الإلكتروني والرسائل باللغة الإنجليزية
الحجج المقنعة في سياق مهني
شرح هيكل الشركة والتسويق والمبيعات باللغة الإنجليزية
إعداد التقارير حول تحليلات السوق ومناقشة الاتجاهات المالية
الذكاء الاصطناعي لتحليل المعلومات وإعدادها
التواصل في رحلات العمل: الاستقبال والفندق والمطعم
الظهور في الاجتماعات
وصف العمليات والإجراءات
إجراء المفاوضات والتوصل إلى اتفاقات
وضع الخطط والمشاريع والتواصل بشأنها
إعداد العروض التقديمية
أدوات الذكاء الاصطناعي لهيكلة لغة العروض التقديمية وتحسينها
التوصيف الوظيفي باللغة الإنجليزية
عملية تقديم الطلبات باللغة الإنجليزية
كتابة السيرة الذاتية باللغة الإنجليزية
مقابلة العمل: العرض الواثق للخبرة والمؤهلات
العمل على المشروع والتحضير للشهادة وامتحان شهادة TOEIC® (حوالي 5 أيام)
التغييرات ممكنة، ويتم تحديث محتوى الدورة التدريبية بانتظام.
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.
كما ستعمل أيضاً على تحسين مهاراتك في اللغة الإنجليزية لمواقف التواصل النموذجية في الحياة العملية الدولية اليومية، وستخضع لاختبار TOEIC® المعترف به دولياً لإثبات معرفتك المكتسبة.
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.
كما يمكنك من خلال اختبار TOEIC® الهادف تقديم رؤية مفصلة عن مؤهلاتك المكتسبة في مجال اللغة وبالتالي تسهيل دخولك إلى الحياة المهنية والتقدم في حياتك 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 .