عن الدورة
تعرّف على مبادئ هندسة البيانات ودورها المحوري في بناء أنظمة سحابية قابلة للتوسع وموثوقة. ستستكشف كيف تُسهم هندسة البيانات في تحويل البيانات الخام إلى أصول قابلة للاستخدام عبر خطوط معالجة فعّالة، وكيف تؤثر قرارات التصميم على الأداء والتكلفة والاعتمادية في البيئات السحابية الحديثة. تتناول الدورة تحديات نهاية قانون مور وما يعنيه ذلك لتطوير البرمجيات، ثم تنتقل إلى كيفية تصميم وتطوير أنظمة موزعة مع تطبيق أفضل ممارسات هندسة البرمجيات. ستتعلم التفكير في التوازي، وتحمل الأعطال، وتوزيع الحمل، وكيفية بناء مكوّنات تعمل معاً ضمن بنى موزعة تدعم أحجام بيانات متزايدة. ستحصل على خبرة عملية مع تقنيات البيانات الضخمة، مع التركيز على أفضل الممارسات لتنفيذ الحلول على نطاق واسع، بدءاً من اختيار الأدوات المناسبة وحتى تصميم عمليات المعالجة الدُفعية والتدفقية. كما ستتعلم أفضل الممارسات العامة في هندسة البيانات، بما في ذلك تصميم عمليات ETL/ELT، وإدارة جودة البيانات، ومراقبة خطوط البيانات وتشغيلها. وفي جانب الحوسبة الحديثة، ستبني خطوط هندسة بيانات تعتمد على بنى السيرفرلس (Serverless) للاستفادة من المرونة والتوسع التلقائي وتقليل عبء إدارة البنية التحتية. كذلك ستطبق استراتيجيات فعّالة لحوكمة البيانات لضمان الأمان والامتثال وإدارة الوصول وتتبع البيانات. بنهاية الدورة ستطوّر خبرة في مهام هندسة البيانات الأساسية مثل ETL، وقواعد البيانات السحابية، والتخزين السحابي، وبناء حلول عملية قابلة للتوسع في بيئات الإنتاج.
ماذا ستتعلم
- تقييم أفضل الممارسات للتعامل مع تحديات نهاية قانون مور
- تطوير أنظمة موزعة مع تطبيق أفضل ممارسات هندسة البرمجيات
- تقييم أفضل الممارسات لتنفيذ حلول تعتمد على تقنيات البيانات الضخمة
- تحليل أفضل الممارسات في هندسة البيانات
- بناء أنظمة هندسة بيانات سيرفرلس (Serverless)
- تقييم استراتيجيات فعّالة لحوكمة البيانات
المدرسون
Noah Gift
Executive in Residence and Founder of Pragmatic AI Labs