صافيناز ا.

مرحبًا، أنا صافيناز، مهندسة بيانات ناشئة ومهتمة بعالم البيانات الكبيرة وتحليلها. اكتسبت خبرة عملية واسعة في التقنيات الحديثة لهندسة البيانات وتحليلها، مع التركيز على بناء الحلول التي تدعم عمليات اتخاذ القرار من خلال تحويل البيانات إلى رؤى عملية.

مهاراتي التقنية:

قواعد البيانات وSQL: لديّ خبرة قوية في تصميم وتطوير قواعد البيانات باستخدام SQL، بدءًا من بناء هياكل البيانات المعقدة وحتى تصميم الاستعلامات التحليلية. عملت على مستودعات بيانات بتصميم النجمة star schema، مما يسهل عمليات التحليل ويعزز سرعة الأداء.

التحول واستخراج البيانات ETL: أتقنت عمليات ETL باستخدام أدوات مثل Azure Data Factory وSSIS، بما في ذلك التحميلات الكاملة والتحميلات التزايدية، مما يتيح تدفق البيانات بين الأنظمة المختلفة بسلاسة وفعالية.

تحليل البيانات الاستكشافي (EDA): استخدام بايثون لتحليل البيانات وتنظيفها كان جزءًا رئيسيًا من مشاريعي، خاصة باستخدام مكتبات مثل Pandas وSeaborn وMatplotlib. أعمل على استخراج الأفكار العميقة من البيانات ومعالجة البيانات الخام بشكل دقيق.

ذكاء الأعمال (BI) وتصور البيانات: لديّ خبرة في Power BI، حيث قمت بتصميم داش بورد تفاعلية تساعد في تحليل البيانات واتخاذ القرارات. عملت على ربط تقارير Power BI بمصادر بيانات متعددة، وتخصيص التصورات لتقديم قصص بصرية توضح بيانات الأعمال وتدعم الاستراتيجيات.

أدوات الحوسبة السحابية: لدي خبرة عملية في التعامل مع Azure، بما في ذلك Azure SQL Database وAzure Synapse Analytics، مما يتيح لي العمل على تحليلات متقدمة للحجم الكبير من البيانات، وتخزين البيانات بطريقة تضمن الأداء العالي وسهولة الوصول.

معالجة البيانات الكبيرة (Big Data): أسعى لاستخدام Apache Spark لأداء تحليلات البيانات الكبيرة، خاصةً في مشاريع السحابة على Azure Synapse، لدعم عمليات التحليل وتحقيق رؤى دقيقة من مجموعات البيانات الضخمة.

البرمجة وتحليل البيانات باستخدام بايثون: بالإضافة إلى SQL، أعمل بفعالية مع بايثون في مشاريع تحليل البيانات، سواء لتنظيف البيانات أو لأداء التحليلات التنبؤية. بايثون هي أداتي الأساسية لبناء نماذج تنبؤية وتحليل البيانات بسرعة وكفاءة.

من خلال هذه المهارات، أتمكن من تقديم حلول هندسة بيانات متكاملة تساعد الشركات في بناء أنظمة تعتمد على البيانات، تدعم استقرار الأعمال وتحقق تطوير مستدام.