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
أولويتنا هي تنمية مجتمع نابض بالحياة قبل التفكير في إصدار رمز مميز. من خلال التركيز على المشاركة والدعم, يمكننا إنشاء أساس متين للنمو المستدام. دعونا نبني هذا معًا!
نحن نمنح موقعنا الإلكتروني مظهرًا جديدًا وشعورًا جديدًا! 🎉 ترقبوا أعمالنا خلف الكواليس لتحسين تجربتك.
استعد لموقع جديد أكثر أناقة ومليئًا بالميزات الجديدة. شكرًا لك على صبرك. أشياء عظيمة قادمة!
جميع الحقوق محفوظة 2024 @ WIZAPE.com جميع الحقوق محفوظة
