(تدريب مباشر عن بُعد + نسخة إضافية مسجلة + شهادات احترافية معتمدة محليًا وعالميًا)

مرحباً بك في عالم البيانات الذي يغيّر المستقبل!

في زمنٍ أصبحت فيه البيانات المحرّك الأساسي للقرارات الذكية،
يبرز مهندس البيانات (Data Engineer) كأحد أهم الأدوار التقنية المطلوبة في العالم.

يقدّم لك معسكر هندسة البيانات من أكاديمية أثر تدريبًا احترافيًا مكثّفًا يأخذك من مرحلة المبتدئ إلى مستوى الاحتراف،
ويؤهلك لبناء وإدارة أنظمة بيانات متكاملة تعتمد عليها الشركات التقنية الكبرى.

هدفنا أن تمتلك القدرة على تصميم بنى تحتية قوية وقابلة للتوسع،
مع خبرة عملية حقيقية من خلال مشاريع تطبيقية تُحاكي الواقع الفعلي للشركات العالمية.

لماذا هذا المعسكر هو الأقوى في هندسة البيانات؟

شامل وحديث

يغطي البرنامج 11 وحدة تدريبية متكاملة تبدأ من الأساسيات وتنتهي بأحدث التقنيات —
بما في ذلك Web Scraping باستخدام Python، Spark، Kafka، وAzure Cloud.

تدريب عملي مكثّف

كل وحدة تتضمن مشاريع تطبيقية حقيقية،
لتخرج بخبرة عملية جاهزة لسوق العمل مباشرة.

مدة مرنة ومتابعة مستمرة

مدة البرنامج من 12 إلى 16 أسبوعًا،
تشمل جلسات مباشرة + تسجيلات عالية الجودة + دعم فني وإشرافي طوال فترة التدريب.

نظرة عامة على الوحدات

رقم	الوحدة	المدة التقريبية	الأهداف الرئيسية
1	مقدمة إلى هندسة البيانات	1 أسبوع	فهم المجال ودور المهندس
2	Python (مع Web Scraping)	2 أسابيع	إتقان البرمجة ومعالجة البيانات
3	SQL	2 أسابيع	إدارة قواعد البيانات العلائقية
4	NoSQL	2 أسابيع	إدارة البيانات غير المنظمة
5	Data Warehouse	1 أسبوع	تصميم مستودعات البيانات
6	Hadoop	1 أسبوع	معالجة البيانات الموزعة
7	Spark	2 أسابيع	التحليل السريع للبيانات الضخمة
8	Kafka	1 أسبوع	إدارة تدفقات البيانات اللحظية
9	Airflow	1 أسبوع	جدولة خطوط البيانات الآلية
10	Cloud (Azure)	2 أسابيع	بناء حلول بيانات سحابية
11	Linux	1 أسبوع	إدارة الأنظمة والنشر بالحاويات

1. مقدمة إلى هندسة البيانات

الوصف:
مدخل شامل لفهم دورة حياة البيانات، تحديات البيانات الضخمة (Big Data)، وأدوار مهندسي البيانات.

الأهداف:

• استيعاب دورة حياة البيانات من المصدر حتى التحليل.

• التمييز بين مهندس، محلل، وعالم البيانات.

• فهم أساسيات ETL وData Pipelines.

المواضيع:
أنواع البيانات، خصائص Big Data، دورة حياة البيانات، مبادئ ETL، الجوانب الأخلاقية وجودة البيانات.

المهارات المكتسبة:

• رسم خرائط خطوط بيانات بسيطة.

• تحليل تحديات جمع البيانات ومعالجتها.

2. Python (مع Web Scraping)

الوصف:
إتقان Python لمعالجة وتحليل البيانات مع وحدة Web Scraping احترافية.

المواضيع:

• مكتبات Pandas وNumPy وMatplotlib وSeaborn.

• Requests وBeautifulSoup وSelenium لاستخراج البيانات من الويب.

• أفضل الممارسات باستخدام Git وVirtual Environments.

المهارات المكتسبة:

• تحليل ومعالجة البيانات باستخدام Python.

• استخراج بيانات من مصادر متعددة.

• إعداد بيئة تطوير احترافية.

3. SQL

الأهداف:

• كتابة استعلامات متقدمة.

• تصميم قواعد بيانات قوية وقابلة للتوسع.

المواضيع:
SELECT – WHERE – GROUP BY – JOINS – Subqueries – Window Functions – Optimization.

المهارات المكتسبة:
تحسين الأداء – بناء علاقات بين الجداول – تحليل البيانات بكفاءة.

4. NoSQL (MongoDB – Cassandra – Redis)

الأهداف:

• إدارة البيانات غير المنظمة.

• التعامل مع البيانات في الوقت الفعلي.

المواضيع:
CRUD – Aggregation Pipelines – Sharding – Replication – CQL – Key-Value Models.

المهارات المكتسبة:
تخزين وتحليل بيانات غير منظمة عبر بيئات مختلفة.

5. Data Warehouse

المواضيع:
Star & Snowflake Schemas – ETL Design – Redshift – BigQuery – Data Quality.

المهارات المكتسبة:
تصميم مستودعات بيانات تحليلية متكاملة.

6. Hadoop

المواضيع:
HDFS – YARN – MapReduce – Hive – إعداد الكلاستر.

المهارات المكتسبة:
معالجة بيانات ضخمة في بيئة موزعة.

7. Spark

المواضيع:
DataFrames – RDDs – Spark SQL – Spark Streaming – ML Basics.

المهارات المكتسبة:
التحليل السريع للبيانات في الزمن الحقيقي.

8. Kafka

المواضيع:
Topics – Producers – Consumers – Kafka Connect – التكامل مع Spark.

المهارات المكتسبة:
تصميم خطوط بيانات حية في الزمن الفعلي.

9. Airflow

المواضيع:
DAGs – Operators – Scheduling – Monitoring – التكامل مع Spark وAzure .

المهارات المكتسبة:
بناء خطوط بيانات آلية وجدولتها بذكاء.

10. Cloud (Azure)

المواضيع:
التعرف على اهم اومر هندسة البيانات 

المهارات المكتسبة:

بناء حلول بيانات سحابية قابلة للتوسع.

11. Linux 

المواضيع:
Linux Commands – Shell Scripting – Git – CI/CD e.

المهارات المكتسبة:
نشر مشاريع البيانات في بيئات مرنة باستخدام Azure.

المشروع النهائي والتقييم

بناء نظام بيانات متكامل على Azure باستخدام Spark + Kafka + Airflow من الصفر.

يتم تقييم المتدرب على:

• جودة المشروع النهائي.

• الاختبارات العملية.

• المشاركة الفعالة في التدريب.

المشاريع العملية (Portfolio Projects)

1. تحليل البيانات الخام (Profiling & Visualization)

2. استخراج وتنظيف بيانات الويب (Web Scraping & Cleaning)

3. تحليلات SQL المتقدمة لمتجر إلكتروني.

4. تحليل البيانات غير المنظمة باستخدام NoSQL.

5. مشروع مستودع بيانات تجاري (Enterprise Data Warehouse).

6. معالجة البيانات الضخمة باستخدام Apache Spark.

7. خط بيانات لحظي باستخدام Kafka وAirflow.

8. المشروع المتكامل النهائي (End-to-End Data Engineering Capstone).

الشهادة والاعتماد

عند اجتياز المعسكر بنجاح، ستحصل على:

• شهادة معتمدة من أكاديمية أثر في بريطانيا والسعودية.

• شهادة احترافية في هندسة البيانات معتمدة دوليًا.

• توثيق رسمي للساعات التدريبية والمشاريع العملية.

تؤهلك هذه الشهادات للعمل كـ مهندس بيانات محترف في شركات محلية وعالمية.