وصف

🚀 المعسكر الاحترافي في هندسة البيانات

الطريق الأسرع لتصبح مهندس بيانات محترف، جاهز للعمل في السوق المحلي والعالمي.

هذا المعسكر هو رحلة تدريبية شاملة تبدأ معك من الأساسيات وتمتد لتغطي كل المهارات والتقنيات التي يحتاجها مهندس البيانات المحترف في بيئات العمل الحديثة. خلال أكثر من 60 ساعة تدريبية مكثفة، ستتعلّم المفاهيم النظرية، تنفّذ مشاريع عملية واقعية، وتتخرج بشهادات مهنية قوية وملف مشاريع احترافي.

📚 محتوى المعسكر

1. مقدمة إلى هندسة البيانات

في هذا القسم التمهيدي ستفهم الأساس الذي ستبني عليه باقي الرحلة:

• ماهيّة البيانات وأنواعها (Structured, Semi-Structured, Unstructured).
• فهم دورة حياة البيانات داخل المؤسسات: من الجمع ← التخزين ← التحليل ← القرار.
• الفرق بين أدوار فريق البيانات (Data Engineer, Data Analyst, Data Scientist).
• المفاهيم الأساسية للبنية التحتية الحديثة للبيانات (Modern Data Stack).
• سيناريوهات حقيقية من شركات مثل Amazon, Netflix, و Careem.

2. 🐍 Python لهندسة البيانات

البرمجة هي العمود الفقري لهندسة البيانات، وهنا ستتعلم Python من الصفر:

• أساسيات اللغة وهياكل البيانات (Lists, Tuples, Dictionaries).
• التعامل مع الملفات (CSV, JSON, Excel).
• استخدام مكتبات البيانات: Pandas, NumPy.
• جلب البيانات من الإنترنت باستخدام Web APIs و Web Scraping.
• كتابة سكربتات أتمتة لمهام ETL (Extract, Transform, Load).

3. 🐧 Linux و Git

ستتعلم العمل بكفاءة داخل بيئة Linux باستخدام سطر الأوامر (CLI) وأساسيات Git وGitHub لإدارة المشاريع والتعاون مع الفرق.

4. 💾 SQL و NoSQL

ستتقن العمل مع قواعد البيانات العلائقية (SQL) وغير العلائقية (NoSQL):

• SQL: أوامر متقدمة مثل JOINs, Subqueries, CTE, و Window Functions.
• NoSQL: أنظمة شهيرة مثل MongoDB للبيانات الشبه منظمة و Redis للتخزين السريع.
• فهم CAP Theorem وتصميم قواعد بيانات قابلة للتوسع.

5. 🏢 Data Warehousing (مستودعات البيانات)

ستتعلم كيف تُخزّن البيانات وتُنظّمها للتحليل واتخاذ القرار:

• الفرق بين OLTP و OLAP ومفاهيم ETL و ELT.
• تصميم مستودعات البيانات (Star Schema, Snowflake Schema).
• أدوات سحابية مثل Amazon Redshift, Google BigQuery, و Snowflake.

6. ✨ البيانات الضخمة (Big Data) باستخدام Hadoop و Spark

ستغوص في عالم معالجة البيانات الضخمة، وهو قلب عمل مهندس البيانات الحديث:

• فهم مكونات Hadoop الأساسية (HDFS, YARN, MapReduce).
• الانتقال إلى Apache Spark كأداة أسرع وأكثر مرونة.
• قراءة ومعالجة البيانات باستخدام PySpark (فلترة، تجميع، تحويلات).

7. ⚙️ Kafka و Airflow

هنا تبدأ ببناء خطوط بيانات متكاملة (End-to-End) مثل المستخدمة في الشركات الكبرى:

• Apache Kafka: بناء قنوات بث بيانات لحظية (Streaming Pipelines).
• Apache Airflow: تصميم وتشغيل ومراقبة Data Pipelines مجدولة (DAGs).

8. ☁️ AWS و Docker

ستتعلّم بيئات العمل الحقيقية للمؤسسات التقنية:

• استخدام خدمات AWS Cloud الأساسية مثل S3, RDS, EC2, و Glue.
• تعلم Docker لبناء الحاويات (Containers) ونشر تطبيقات البيانات بسرعة.

📁 المشاريع العملية (Portfolio)

خلال المعسكر، ستقوم بتنفيذ أكثر من 12 مشروعًا عمليًا متكاملًا، منها:

• بناء مستودع بيانات سحابي وتحميل بيانات حقيقية إليه.
• إنشاء خط بيانات كامل باستخدام Airflow, Spark, و Kafka.
• تطوير نظام بث لحظي وتحليله باستخدام Kafka.
• إعداد بيئة سحابية كاملة وتشغيل حاويات Docker.

🏆 الشهادات النهائية

• شهادة معتمدة من أكاديمية أثر بريطانيا بالشراكة مع AWS.
• شهادة معتمدة من أكاديمية أثر بريطانيا بالشراكة مع Cisco.
• شهادة إتمام المعسكر من أكاديمية أثر.

⏰ المدة وعدد الساعات

• المدة الزمنية: من 8 إلى 10 أسابيع تقريبًا.
• عدد ساعات التدريب: أكثر من 60 ساعة تدريبية مكثفة.

❓ أسئلة شائعة (FAQ)

ما هو معسكر هندسة البيانات ولمن هو موجّه؟

هو برنامج تدريبي شامل ومكثّف موجه للمبتدئين الراغبين في دخول المجال، وكذلك للمحترفين الذين يريدون تطوير مهاراتهم.

هل المعسكر مناسب للمبتدئين؟

نعم، المعسكر مصمم ليبدأ من الأساسيات، فلا تحتاج إلى خبرة مسبقة.

هل هناك مشاريع عملية خلال المعسكر؟

نعم، ستقوم بتنفيذ أكثر من 12 مشروعًا عمليًا يعكس سيناريوهات سوق العمل الحقيقية وتُضاف إلى ملف أعمالك (Portfolio).

الخطوة التالية

سجّل الآن في المعسكر الاحترافي لهندسة البيانات، وابدأ ببناء مستقبلك بثقة ومهارة.

المقاعد محدودة بـ 30 مقعدًا فقط شهريًا لضمان جودة التدريب.