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
استفسار سريع أعد الإتصال بي
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

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