وحدة #1 مقدمة عن البيانات الضخمة تعريف البيانات الضخمة وخصائصها وأهميتها في اتخاذ القرارات التجارية
وحدة #2 نظرة عامة على تحليلات البيانات الضخمة فهم الأنواع المختلفة من التحليلات ودور تحليلات البيانات الضخمة في الأعمال
وحدة #3 تقنيات البيانات الضخمة نظرة عامة على قواعد بيانات Hadoop وSpark وNoSQL وتقنيات البيانات الضخمة الأخرى
وحدة #4 نظام Hadoop البيئي نظرة متعمقة على Hadoop, بما في ذلك HDFS وMapReduce وYARN
وحدة #5 أساسيات Spark مقدمة إلى Apache Spark وبنيته وحالات الاستخدام
وحدة #6 قواعد بيانات NoSQL فهم الأنواع المختلفة من قواعد بيانات NoSQL, بما في ذلك قواعد بيانات القيمة الرئيسية والمستندات والرسوم البيانية
وحدة #7 استيعاب البيانات ومعالجتها جمع ومعالجة وتخزين البيانات الضخمة باستخدام أدوات مثل Flume وKafka وNiFi
وحدة #8 تخزين البيانات و«الإدارة تصميم وتنفيذ حلول تخزين البيانات باستخدام HDFS وHBase وCassandra»
وحدة #9 المستودعات البيانات وETL بناء مستودعات البيانات وإجراء عمليات ETL (استخراج وتحويل وتحميل)
وحدة #10 أدوات تحليل البيانات الضخمة نظرة عامة على أدوات تحليل البيانات الضخمة, بما في ذلك Hive وPig وSpark SQL
وحدة #11 أساسيات التعلم الآلي مقدمة إلى مفاهيم التعلم الآلي, بما في ذلك التعلم الخاضع للإشراف وغير الخاضع للإشراف
وحدة #12 التعلم الآلي مع Spark بناء نماذج التعلم الآلي باستخدام Spark MLlib وSpark ML
وحدة #13 التعلم العميق مع البيانات الضخمة مقدمة إلى مفاهيم وتقنيات التعلم العميق, بما في ذلك الشبكات العصبية والشبكات العصبية التلافيفية
وحدة #14 تحليل النصوص ومعالجة اللغة الطبيعية تحليل ومعالجة البيانات غير المنظمة باستخدام تقنيات معالجة اللغة الطبيعية
وحدة #15 التصور المرئي للبيانات الضخمة التصور المرئي رؤى البيانات الضخمة باستخدام أدوات مثل Tableau وPower BI وD3.js
وحدة #16 حالات استخدام البيانات الضخمة وتطبيقاتها استكشاف حالات الاستخدام والتطبيقات الواقعية لتحليلات البيانات الضخمة في مختلف الصناعات
وحدة #17 أمن البيانات الضخمة والحوكمة ضمان أمان البيانات والخصوصية والامتثال في بيئات البيانات الضخمة
وحدة #18 تحليلات البيانات الضخمة باستخدام Python استخدام Python لتحليلات البيانات الضخمة, بما في ذلك معالجة البيانات والتصور والتعلم الآلي
وحدة #19 تحليلات البيانات الضخمة باستخدام R استخدام R لتحليلات البيانات الضخمة, بما في ذلك معالجة البيانات والتصور والتعلم الآلي
وحدة #20 تحليلات البيانات الضخمة على السحابة نشر تحليلات البيانات الضخمة على منصات السحابة, بما في ذلك AWS وAzure وGCP
وحدة #21 تحليلات البيانات الضخمة في الوقت الفعلي تصميم وتنفيذ حلول تحليلات البيانات الضخمة في الوقت الفعلي باستخدام أدوات مثل Apache Storm وApache Flink
وحدة #22 جودة البيانات الضخمة و«الحوكمة ضمان جودة البيانات وسلامتها والحوكمة في بيئات البيانات الضخمة»
وحدة #23 دراسات حالة تحليلات البيانات الضخمة استكشاف دراسات الحالة الواقعية وقصص النجاح لتحليلات البيانات الضخمة في مختلف الصناعات
وحدة #24 أفضل ممارسات تحليلات البيانات الضخمة أفضل الممارسات والإرشادات لتنفيذ مشاريع تحليلات البيانات الضخمة
وحدة #25 اختتام الدورة واختتامها التخطيط للخطوات التالية في مهنة تحليل البيانات الضخمة
