تفاصيل جدارة ( هندسة البيانات ) | الأكاديمية المالية

حدد بحثك

...

جاري التحميل...

الصفحة الرئيسية

إطار المهارات المالية

قاموس جدارات

هندسة البيانات

الكفاءة الفنية

تصميم وبناء وصيانة أنظمة قابلة للتوسع لجمع وتخزين ومعالجة مجموعات البيانات الكبيرة بكفاءة، من خلال إنشاء خطوط بيانات، وضمان جودة البيانات، وتحسين سير العمل للاستخدام التحليلي والتشغيلي، مع الاستفادة من التقنيات مثل قواعد البيانات، والمنصات السحابية، والأنظمة الموزعة لتمكين تكامل البيانات والوصول إليها بسلاسة.

جدارات كود: T030

المستوى الأول

يمتلك فهماً أساسياً لأنظمة البيانات الضخمة ومنصات البيانات وعمليات ETL )استخراج البيانات وتحويلها وتحميلها). يكتسب معرفة بأدوات هندسة البيانات (مثل Hadoop أو Spark أو (SQLيساعد في مهام بسيطة مثل استخراج البيانات أو تشغيل البرامج النصية المحددة مسبقًا تحت الإشراف لدعم سير العمل المتعلق بدمج البيانات.

المستوى الثاني

يدعم تطوير وصيانة خطوط البيانات من خلال إعداد عمليات الاستخراج والتحويل والتحميل (ETL)وضمان دقة البيانات أثناء النقل. يساعد في إدارة أنظمة تخزين البيانات الضخمة ويؤدي تصحيحاً بسيطاً للمشكلات. يفهم مبادئ الحوسبة الموزعة وتطبيقها في التعامل مع مجموعات البيانات الكبيرة.

المستوى الثالث

يصمم ويبني أنظمة نقل بيانات قابلة للتوسع للتعامل مع مجموعات بيانات كبيرة بكفاءة. يدمج مصادر بيانات متنوعة في أنظمة مركزية، مما يضمن جودة البيانات وموثوقيتها. ينفذ ممارسات إدارة البيانات الضخمة باستخدام أدوات وأطر عمل متقدمة مثل Apache Kafka أو Airflow أو منصات السحابة لدعم متطلبات الأعمال.

المستوى الرابع

يقود تنفيذ حلول هندسة البيانات عبر مشاريع متعددة. يصمم هياكل قابلة للتوسع لأنظمة البيانات الضخمة ويحسن خطوط البيانات للأداء والكفاءة في التكلفة. يوجه الفرق لتبني الأدوات والممارسات الحديثة، مما يضمن تدفقًا سلسًا للبيانات وتوافقها مع أهداف المنظمة.

المستوى الخامس

يحدد ويقود استراتيجية المنظمة لهندسة البيانات، ويضع ممارسات رائدة في بناء خطوط بيانات قابلة للتوسع ومرنة. يطور أطرًا لإدارة البيانات الضخمة تمكن التكامل والاستخدام السلس عبر المنظمة. يتوقع الاتجاهات الناشئة في هندسة البيانات للحفاظ على ميزة تنافسية.