أكاديمية الزمالة العربية البريطانية للتدريب training@academy-abaf.com +971 55 459 2877
عودة
Certificate in Advanced Big Data and Data Analytics (CABDDA) الزمالة Plus Speciality Training

Certificate in Advanced Big Data and Data Analytics (CABDDA)

الزمالة Plus Speciality Training
استفسار سريع أعد الإتصال بي
استفسار سريع أعد الإتصال بي
01

نظرة عامة

02

محتوى الدورة

03

الجدول الزمني والرسوم

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
2026 الجدول الزمني والرسوم
USD 2,500
للمشارك الواحد
  • 8 - 12 نوفمبر, 2026
  • الإنجليزية
USD 2,500
للمشارك الواحد
  • 8 - 12 نوفمبر, 2026
  • العربية
USD 2,500
للمشارك الواحد
  • 6 - 10 ديسمبر, 2026
  • الإنجليزية
USD 2,500
للمشارك الواحد
  • 6 - 10 ديسمبر, 2026
  • العربية
2027 الجدول الزمني والرسوم
USD 2,500
للمشارك الواحد
  • 7 - 11 فبراير, 2027
  • الإنجليزية
USD 2,500
للمشارك الواحد
  • 7 - 11 فبراير, 2027
  • العربية
USD 2,500
للمشارك الواحد
  • 7 - 11 مارس, 2027
  • الإنجليزية
USD 2,500
للمشارك الواحد
  • 7 - 11 مارس, 2027
  • العربية
USD 2,500
للمشارك الواحد
  • 9 - 13 مايو, 2027
  • الإنجليزية
USD 2,500
للمشارك الواحد
  • 9 - 13 مايو, 2027
  • العربية
USD 2,500
للمشارك الواحد
  • 6 - 10 يونيو, 2027
  • الإنجليزية
USD 2,500
للمشارك الواحد
  • 6 - 10 يونيو, 2027
  • العربية
USD 2,500
للمشارك الواحد
  • 8 - 12 أغسطس, 2027
  • الإنجليزية
USD 2,500
للمشارك الواحد
  • 8 - 12 أغسطس, 2027
  • العربية
USD 2,500
للمشارك الواحد
  • 5 - 9 سبتمبر, 2027
  • الإنجليزية
USD 2,500
للمشارك الواحد
  • 5 - 9 سبتمبر, 2027
  • العربية
USD 2,500
للمشارك الواحد
  • 7 - 11 نوفمبر, 2027
  • الإنجليزية
USD 2,500
للمشارك الواحد
  • 7 - 11 نوفمبر, 2027
  • العربية
USD 2,500
للمشارك الواحد
  • 5 - 9 ديسمبر, 2027
  • الإنجليزية
USD 2,500
للمشارك الواحد
  • 5 - 9 ديسمبر, 2027
  • العربية