-
نوع الدرجة العلمية: شهادة "مهندس البيانات الضخمة"
شهادة "الإحصاء وتحليل البيانات" -
المؤهلات الإضافية: شهادة "مهندس بيانات
شهادة "أخصائي البيانات الضخمة" -
الامتحان النهائي: Praxisbezogene Projektarbeiten mit Abschlusspräsentationen
-
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: 12 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
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
الإحصاءات وتحليل البيانات
أساسيات الإحصاء (6 أيام تقريبًا)
أساسيات نظرية القياس (السكان، العينة، أنواع العينات، القياس، مستويات القياس)
الإحصاءات الوصفية أحادية المتغير (التوزيعات التكرارية والمقاييس المركزية ومقاييس التشتت والتوحيد القياسي والرسوم البيانية والمخططات البيانية الشريطية والمخططات الدائرية والمخططات الخطية والمخططات الصندوقية)
الإحصاء الوصفي ثنائي المتغيرات (مقاييس الارتباط، معاملات الارتباط، المخططات التبادلية (كروس ستاب)، المخططات المبعثرة، المخططات الشريطية المجمعة)
أساسيات الإحصاء الاستدلالي الاستقرائي (التوزيعات الاحتمالية، والتوزيع الطبيعي، وتوزيع العينات للمتوسط، واختبار الدلالة، واختبار الفرضية العدمية، ومستوى الدلالة، وحجم التأثير، وتقدير البارامترات، وفترات الثقة، ومخططات أشرطة الخطأ، وتحليل القدرة، وحجم العينة)
إعداد البيانات وتنقية البيانات باستخدام برنامج مناسب
التحليل الوصفي
تصور النتائج الإحصائية
التحليل المدعوم بالذكاء الاصطناعي وتفسير النتائج الإحصائية
طرق المقارنة بين مجموعتين (5 أيام تقريباً)
اختبار z، اختبار t لعينة واحدة
اختبار t لعينات مستقلة ومترابطة
تصميمات ما قبل الاختبار والاختبار اللاحق مع مجموعتين
اختبارات الدلالة الداعمة (اختبار أندرسون-دارلنغ، اختبار رايان-جوينر، اختبار ليفين، اختبار بونيت، اختبار الدلالة للارتباطات)
الطرق غير البارامترية (اختبار ويلكوكسون، اختبار الإشارة، اختبار مان-ويتني)
التحليلات الاحتمالية (اختبار ذات الحدين، اختبار فيشر الدقيق، اختبار تشي سكوير، التبويبات التبادلية ومقاييس الارتباط)
تفسير نتائج الاختبار
التفسير المدعوم بالذكاء الاصطناعي للنتائج
أساسيات تحليل الانحدار (يومان تقريباً)
الانحدار الخطي
تفسير النموذج
تفسير النموذج المدعوم بالذكاء الاصطناعي
تحليل الارتباط
طرق مقارنة وسائل عدة مجموعات (3 أيام تقريبًا)
تحليل التباين أحادي العامل وثنائي العامل (ANOVA)
التحليلات اللاحقة
تفسير الفروق بين المجموعات
تحليل التباين متعدد العوامل (النموذج الخطي العام)
العوامل الثابتة والعشوائية والمتداخلة والمتداخلة
طرق المقارنة المتعددة (Tukey-HSD، Dunnett، Games-Howell)
تحليل التفاعل
تحليل القوة لتحليلات التباين
مقدمة في تصميم التجارب (DoE) (يوم واحد تقريباً)
التصميمات التجريبية المضروبة الكاملة والمضروبة الجزئية
عمل المشروع (3 أيام تقريباً)
لتوحيد المحتوى الذي تم تعلمه
عرض نتائج المشروع
التغييرات ممكنة، ويتم تحديث محتوى الدورة التدريبية بانتظام.
أنت بارع في العمليات المتعلقة بتجميع البيانات وإعدادها وإثرائها وإعادة توجيهها. يمكنك أيضًا معالجة كميات كبيرة وغير منظمة من البيانات بمساعدة البرامج الخاصة بالصناعة. لديك معرفة بإطار عمل Apache وتعرف كيفية تصور البيانات بطريقة جذابة.
ستفهم أيضًا أساسيات الإحصاءات، وستكون قادرًا على معالجة البيانات وتقييمها وتقديم وشرح وتفسير تحليلات ونتائج البيانات الإحصائية باستخدام الرسومات البيانية.
تستهدف الدورة التدريبية الأشخاص الحاصلين على شهادة في علوم الحاسب الآلي أو المعلوماتية التجارية أو إدارة الأعمال أو الرياضيات أو مؤهل مماثل.
تُستخدم البيانات الضخمة في الشركات للتحليل متعدد التخصصات وتصميم حلول تكنولوجيا المعلومات بالتعاون مع فرق التطوير والعمليات. هناك طلب على مهندسي البيانات الضخمة من الشركات الكبيرة والمتوسطة الحجم في الصناعة والتجارة والخدمات والتمويل.
تُعد المعرفة السليمة بالإحصاء مؤهلًا إضافيًا قيّمًا ومطلوبًا بشدة في مجال البحث والتطوير الصناعي، أو في تطوير الأدوية، أو في الإشراف على الدراسات الطبية، أو في مجال التمويل والتأمين، أو في تكنولوجيا المعلومات، أو في الإدارة العامة.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 .