الدورة المتقدمة في هندسة البيانات لمتخصصي إدارة البيانات

التخصص : ادارة البيانات

ترتكز هذه الدورة المتقدمة على تمكين قادة البيانات ومتخصصي إدارة البيانات من تصميم وتشغيل خطوط بيانات متقدمة، وبناء معماريات بيانات ضخمة قابلة للتوسع، وتطبيق حوكمة بيانات فعّالة، وتحسين أداء أنظمة البيانات على مستوى المؤسسة باستخدام أحدث أدوات وتقنيات هندسة البيانات.
المدة: 5 أيام – المستوى: متقدم

المقدمة

مع تزايد الاعتماد على البيانات في اتخاذ القرارات الاستراتيجية والتشغيلية، أصبحت هندسة البيانات محورًا أساسيًا في أي مؤسسة تسعى لبناء منصات بيانات موثوقة وقابلة للتوسع. فوجود كميات ضخمة من البيانات لا يكفي وحده؛ بل يجب تنظيمها، ومعالجتها، وتأمينها، وتحسين أدائها ضمن بنية متكاملة تدعم التحليلات المتقدمة وذكاء الأعمال والذكاء الاصطناعي.
تهدف هذه الدورة إلى تزويد المشاركين برؤية متكاملة حول هندسة البيانات على مستوى المؤسسة، من تصميم خطوط البيانات (Data Pipelines)، مرورًا بمعماريات البيانات الضخمة، وتطبيق سياسات الحوكمة والامتثال، وانتهاءً بتحسين الأداء والقيادة التقنية لمشاريع هندسة البيانات. يتم التركيز على الجانب التطبيقي من خلال نماذج معمارية، وسيناريوهات عملية، ونقاشات حول أفضل الممارسات في البيئات المعاصرة..

الفئات المستهدفة

  • مدراء البيانات الراغبون في توسيع خبراتهم التقنية في هندسة البيانات المتقدمة.
  • كبار مهندسي البيانات الذين يسعون لتعميق مهاراتهم في تصميم وتحليل بيانات معقدة.
  • محترفو تقنية المعلومات المنتقلون إلى أدوار إدارة البيانات أو هندسة البيانات.
  • مهندسو قواعد البيانات ومعماريّو البيانات (Data Architects & DBAs).
  • القادة التقنيون والمسؤولون عن استراتيجيات البيانات والبنية التحتية التحليلية.

المهارات المستهدفة

  • تصميم وتنفيذ خطوط بيانات معقدة (Data Pipelines)
  • بناء معماريات بيانات ضخمة قابلة للتوسع والأداء العالي
  • تطبيق حوكمة البيانات وضوابط الأمن والامتثال
  • تحسين أداء قواعد البيانات والاستعلامات المتقدمة باستخدام SQL
  • إدارة موارد الحوسبة في بيئات البيانات الضخمة
  • قيادة فرق ومشاريع هندسة البيانات على مستوى المؤسسة

المخرجات المتوقعة

  • فهم معمّق لدور هندسة البيانات في دعم استراتيجيات البيانات المؤسسية.
  • القدرة على تصميم وتنفيذ خطوط بيانات متقدمة تدعم المعالجة الدفعيّة والآنية.
  • بناء معماريات بيانات ضخمة قابلة للتوسع باستخدام أطر عمل وتقنيات موزّعة.
  • تطبيق مبادئ حوكمة البيانات وضوابط الوصول والأمن والامتثال.
  • تحسين أداء قواعد البيانات واستعلامات SQL في بيئات متعددة المصادر.
  • وضع استراتيجيات لمراقبة الأنظمة ومعالجة مشاكل الأداء بشكل استباقي.
  • إدارة مشاريع هندسة البيانات وقيادة فرق العمل متعددة التخصصات.
  • تطوير خارطة طريق لاستراتيجية البيانات تراعي التكنولوجيا والحوكمة والأداء.

فهرس الموضوعات التدريبية

  • مكوّنات خط البيانات. المصادر، التحويلات، الوجهات.
  • الفروق بين المعالجة الدُفعيّة (Batch) والمعالجة الآنية (Streaming) واستخدام كل منهما.
  • مقارنة منهجيات ETL وELT وتطبيقاتها في البيئات الحديثة.
  • استخدام أدوات الجدولة والأوركسترة مثل Airflow في إدارة التدفقات.
  • استراتيجيات مراقبة الجودة، التعامل مع الأخطاء، وضمان اتساق البيانات عبر الخطوط.

  • خصائص البيانات الضخمة (الحجم، السرعة، التنوع) وتحدياتها.
  • أطر المعالجة الموزعة (مثل Hadoop/Spark – على مستوى المفهوم).
  • حلول التخزين الموزّع والبحيرات والمخازن (Data Lakes & Data Warehouses).
  • استراتيجيات التوسّع الأفقي والرأسي وتحسين الأداء.
  • معالجة تدفّقات البيانات (Streaming) في سيناريوهات الأعمال المختلفة.

  • تعريف حوكمة البيانات وأهميتها في النزاهة والأمن والامتثال.
  • مكوّنات إطار حوكمة البيانات (السياسات، المعايير، الأدوار، العمليات).
  • إدارة الكتالوجات وخرائط البيانات (Data Catalog & Lineage).
  • التحكم في الوصول (Access Control) وإدارة الصلاحيات.
  • دور أمن المعلومات وحماية البيانات الحساسة (الخصوصية، التشفير، إخفاء البيانات).

  • مبادئ تحسين أداء قواعد البيانات في البيئات المؤسسية.
  • تحليل وتحسين استعلامات SQL (Query Plans, Indexing Concepts).
  • استراتيجيات الفهرسة وأنواعها وتأثيرها على سرعة الاسترجاع.
  • إدارة موارد الحوسبة (CPU, Memory, Storage) في بيئات البيانات الضخمة.
  • استخدام أدوات المراقبة والتنبيه لمعالجة مشاكل الأداء بشكل استباقي.

  • مبادئ إدارة المشاريع في سياق هندسة البيانات.
  • قيادة فرق هندسة البيانات والتواصل مع أصحاب المصلحة (Stakeholders).
  • تطوير استراتيجية بيانات متكاملة (Architecture, Governance, Platforms, Skills).
  • إدارة التغيير والمخاطر في مشاريع البيانات.
  • مواكبة الاتجاهات والتقنيات الناشئة في هندسة البيانات وتكييفها مع بيئة العمل.

ميزات الدورة

  • محتوى متجدد وتفاعلي
  • أمثلة افتراضية ودراسة الحالات
  • اختبارات قبلية وبعدية لقياس الأثر
  • شهادة موثقة برمز تحقق QR