Certificate in Advanced Big Data and Data Analytics (CABDDA) القادة Plus Speciality Training

Certificate in Advanced Big Data and Data Analytics (CABDDA)

القادة Plus Speciality Training
نظرة عامة
محتوى الدورة
  • حالات استخدام تحليل البيانات الضخمة
    • كيف يمكن لمشروعات البيانات الضخمة تلبية احتياجات المنظمة
    • أمثلة على البيانات الضخمة:
      • نتفليكس (Netflix)
      • لينكد إن (LinkedIn)
      • فيسبوك (Facebook)
      • جوجل (Google)
      • أوربيتز (Orbitz)
      • ديل (Dell)
      • أخرى
    • أفضل الممارسات في تصميم المشاريع
    • تقييم الحالة الحالية لمنظمتك
    • اختيار مجموعات البيانات لمشاريع الدورة
  • تخزين البيانات الضخمة
    • هياكل ونماذج البيانات الضخمة
      • نظام Hadoop البيئي
        • نظرة عامة على Hadoop
        • نظام Hadoop للملفات الموزعة (HDFS)
      • المعالجة المتوازية بشكل ضخم (MPP) مقابل التطبيقات الموزعة في الذاكرة
      • قواعد البيانات العلائقية (RDBMS) مقابل قواعد البيانات غير العلائقية (NoSQL DBs)
        • PostgreSQL
        • MongoDB
        • Cassandra
      • البيانات المتدفقة
    • تخزين البيانات مقابل مستودع البيانات
    • مقدمة ل Apache Spark
    • مختبرات SQL للبيانات الضخمة
  • حساب البيانات الضخمة
    • كيفية الوصول إلى البيانات الضخمة
      • دور الحوسبة السحابية
      • مخاطر حركة البيانات
      • الشبكات والموقع المشترك
      • مختبر Apache Spark
    • استخراج وتحويل وتحميل البيانات الضخمة (ETL) وتقنيات الحوسبة للبيانات الضخمة
      • الحوسبة الموزعة
      • العناقيد العالية الأداء مقابل Apache Spark
      • البيانات المتدفقة: Storm، Spark Structured Streaming
    • مختبرات Apache Spark ETL
    • هندسة البيانات باستخدام Apache Spark
  • تحليل البيانات الضخمة المتقدمة والذكاء الاصطناعي
    • دورة حياة التحليلات
    • Apache Spark مقابل Pandas
    • التعلم الآلي العميق والتعلم الآلي للبيانات الضخمة في Spark
    • أهمية الأخلاقيات في الذكاء الاصطناعي
    • أتمتة التعلم وضبط المعاملات (Automl & Hyperparameter tuning)
  • مشاريع البيانات الضخمة للدورة
    • تحديد الفرص التحليلية في المنظمة
      • تعريف وتقييم المشكلة
      • وصف تأثير واستخدام البيانات لحل المشكلة
      • تحديد مصادر البيانات المحتملة
      • تصميم مشروع تحليل البيانات
    • الوصول إلى مجموعة البيانات المختارة واستكشافها وتحليلها وتصويرها للمشروع
    • تقديم رؤى المشروع في الدورة
الجدول الزمني والرسوم

المواعيد والرسوم

4 - 8 أكتوبر, 2026
USD 3,300
4 - 8 أكتوبر, 2026
USD 3,300
6 - 10 ديسمبر, 2026
USD 3,300
6 - 10 ديسمبر, 2026
USD 3,300
3 - 7 يناير, 2027
USD 3,300
3 - 7 يناير, 2027
USD 3,300
7 - 11 مارس, 2027
USD 3,300
7 - 11 مارس, 2027
USD 3,300
4 - 8 أبريل, 2027
USD 3,300
4 - 8 أبريل, 2027
USD 3,300
6 - 10 يونيو, 2027
USD 3,300
6 - 10 يونيو, 2027
USD 3,300
4 - 8 يوليو, 2027
USD 3,300
4 - 8 يوليو, 2027
USD 3,300
5 - 9 سبتمبر, 2027
USD 3,300
5 - 9 سبتمبر, 2027
USD 3,300
3 - 7 أكتوبر, 2027
USD 3,300
3 - 7 أكتوبر, 2027
USD 3,300
5 - 9 ديسمبر, 2027
USD 3,300
5 - 9 ديسمبر, 2027
USD 3,300

الرسوم خاضعة لضريبة القيمة المضافة في حال وجوبها

استفسار سريع أعد الإتصال بي