من البيانات الضخمة إلى الذكاء الاصطناعي

في اقتصاد اليوم، تُعد البيانات أحد أصولك الأكثر قيمة ولكن فقط إذا تمكنت من تحويلها إلى ذكاء حقيقي. تم تصميم هذه الورشة لقادة الأعمال الذين يسعون لتجاوز المصطلحات الرنانة وإتقان أساسيات الاستفادة من البيانات الضخمة لتحقيق نتائج مدعومة بالذكاء الاصطناعي.

توضح الدورة عالم البيانات الضخمة، بدءًا من خصائصها الأساسية—الـ 5Vs (الحجم Volume، السرعة Velocity، التنوع Variety، المصداقية Veracity، والقيمة Value) ومعانيها لاستراتيجيتك التجارية. ثم نشرح تعقيدات البنية التكنولوجية بشكل واضح، مع تقديم لمحة شاملة عن الأنظمة الأساسية مثل التخزين الموزع، التحليلات المتقدمة، والأطر الداعمة للذكاء الاصطناعي.

تستند الورشة إلى نموذج العمل الأساسي Ingest-Process-Serve، وهو المخطط الاستراتيجي لتحويل البيانات الخام إلى رؤى قابلة للتنفيذ. من خلال مزيج ديناميكي من النظرية الاستراتيجية، المختبرات العملية، ودراسات الحالة الواقعية، تمنحك هذه الورشة المهارات العملية لقيادة مبادرات البيانات وبناء جسر بين فرقك التقنية وأهداف أعمالك.

نظرة عامة على الورشة

الأهداف التعليمية

● تحويل مفاهيم البيانات الضخمة المعقدة إلى فرص تجارية ومبادرات استراتيجية ملموسة لمنظمتك.
● تقييم أصول البيانات في شركتك من خلال عدسة الـ 5Vs لتحديد التحديات الرئيسية وفتح طرق جديدة للنمو.
● التنقل في بيئة التكنولوجيا الحديثة للبيانات الضخمة (بما في ذلك التخزين الكائني Spark وغيرها) لاتخاذ قرارات استراتيجية عالية التأثير.
● تصميم مخطط عمل Ingest-Process-Serve على المستوى العالي لتوجيه الفرق التقنية بفعالية في بناء خط بيانات قابل للتوسع والكفاءة.
● تطوير خارطة طريق استراتيجية للاستفادة من بياناتك لدعم التحليلات التنبؤية وتطبيقات الذكاء الاصطناعي، بما يحقق ميزة تنافسية مستدامة.

المدة: 5 أيام

اليوم الأول:

● الـ 5Vs وتأثيرها على استراتيجيات البيانات الضخمة

● هياكل البيانات الضخمة وحالات الاستخدام

● تصميم مشاريع جماعية للدورة

اليوم الثاني:

● لمحة عن تأثير Hadoop

● تقنيات تخزين البيانات الضخمة

● مقدمة لتقنيات البيانات الضخمة: التخزين الكائني وSpark

اليوم الثالث:

● جمع ومعالجة وتحليل البيانات الضخمة باستخدام Spark وPython

● أمثلة على تحليلات البيانات الضخمة لتخزين واسترجاع وتحليل البيانات للذكاء الاصطناعي

اليوم الرابع:

● أمثلة عملية للذكاء الاصطناعي باستخدام البيانات الضخمة

● تقنيات وأمثلة لتصور البيانات الضخمة

اليوم الخامس:

● تطبيق مفاهيم البيانات الضخمة في مشاريع واقعية

● إنهاء المشاريع الجماعية للبيانات الضخمة

● مناقشة الاتجاهات، تكامل الذكاء الاصطناعي، والحلول السحابية في البيانات الضخمة

● مقدمة للبيانات الضخمة ودورها في الصناعات الحديثة
● الـ 5Vs للبيانات الضخمة: فهم خصائص البيانات والتحديات المصاحبة
● نظام Hadoop: المكونات، البنية، والتطبيقات العملية
● نموذج العمل Ingest-Store-Train-Serve-Intelligence لإدارة البيانات الضخمة بكفاءة
● المعالجة الدفعية باستخدام MapReduce وSpark، والمعالجة الفورية باستخدام Flink
● جمع وتخزين البيانات باستخدام Kafka وFlume وHBase وقواعد بيانات NoSQL
● بناء خطوط بيانات قابلة للتوسع للتحليلات وتكامل الذكاء الاصطناعي
● دراسات حالة عملية ومشاريع تطبيقية للحصول على خبرة عملية
● اتجاهات البيانات الضخمة: الذكاء الاصطناعي المستقبلي، الحوسبة السحابية، وتطورات التعلم الآلي

محاور الورشة