ماژول #1 مقدمه‌ای بر داده‌های بزرگ تعریف کلان داده‌ها, ویژگی‌ها و اهمیت آن در تصمیم‌گیری کسب‌وکار
ماژول #2 بررسی اجمالی تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ درک انواع مختلف تجزیه و تحلیل, و نقش تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ در Business
ماژول #3 Big Data Technologies Overview of Hadoop, Spark, NoSQL databases, and other big data technology
ماژول #4 Hadoop Ecosystem نگاهی عمیق به Hadoop, از جمله HDFS, MapReduce, و YARN
ماژول #5 اصول Spark معرفی Apache Spark, معماری و موارد استفاده آن
ماژول #6 پایگاه‌های داده NoSQL آشنایی با انواع مختلف پایگاه‌های داده NoSQL, از جمله پایگاه‌های داده کلید-مقدار, سند و نمودار
ماژول #7 دریافت و پردازش داده‌ها جمع‌آوری, پردازش و ذخیره داده‌های بزرگ با استفاده از ابزارهایی مانند Flume, Kafka و NiFi
ماژول #8 ذخیره‌سازی و مدیریت داده‌ها طراحی و پیاده‌سازی راهکارهای ذخیره‌سازی داده‌ها با استفاده از HDFS, HBase , and Cassandra
ماژول #9 Data Warehousing and ETL ساخت انبارهای داده و انجام عملیات ETL (Extract, Transform, Load)
ماژول #10 Big Data Analytics Tools Overview of Big Data Analytics tools, از جمله Hive , Pig, and Spark SQL
ماژول #11 مبانی یادگیری ماشین مقدمه ای بر مفاهیم یادگیری ماشین, از جمله یادگیری تحت نظارت و بدون نظارت
ماژول #12 یادگیری ماشین با Spark ساخت مدل های یادگیری ماشین با استفاده از Spark MLlib و Spark ML
ماژول #13 یادگیری عمیق با داده های بزرگ مقدمه ای بر مفاهیم و تکنیک های یادگیری عمیق, از جمله شبکه های عصبی و شبکه های عصبی کانولوشنال
ماژول #14 تجزیه و تحلیل متن و NLP تجزیه و تحلیل و پردازش داده های بدون ساختار با استفاده از پردازش زبان طبیعی ( تکنیک‌های NLP
ماژول #15 تجسم داده‌ها برای داده‌های بزرگ تجسم بینش داده‌های بزرگ با استفاده از ابزارهایی مانند Tableau, Power BI, و D3.js
ماژول #16 موردها و برنامه‌های استفاده از داده‌های بزرگ کاوش در دنیای واقعی»استفاده از موارد و کاربردهای تجزیه و تحلیل داده های بزرگ در صنایع مختلف
ماژول #17 امنیت و حاکمیت داده های بزرگ تضمین امنیت, حریم خصوصی و انطباق داده ها در محیط های کلان داده
ماژول #18 تجزیه و تحلیل داده های بزرگ با پایتون استفاده از پایتون برای تجزیه و تحلیل داده های بزرگ, از جمله دستکاری داده, تجسم, و یادگیری ماشینی
ماژول #19 تجزیه و تحلیل داده های بزرگ با R استفاده از R برای تجزیه و تحلیل داده های بزرگ, از جمله دستکاری داده, تجسم, و یادگیری ماشینی
ماژول #20 تجزیه و تحلیل داده های بزرگ با R»تجزیه و تحلیل داده‌ها در ابر استقرار تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ در پلتفرم‌های ابری, از جمله AWS, Azure, و GCP
ماژول #21 تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ در زمان واقعی طراحی و پیاده‌سازی راه‌حل‌های تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ در زمان واقعی با استفاده از ابزارهایی مانند Apache Storm و Apache Flink
ماژول #22 Big Data Quality and Governance اطمینان از کیفیت, یکپارچگی و حاکمیت داده ها در محیط های کلان داده
ماژول #23 Big Data Analytics Case Studies Exploring World Real Studies and داستان‌های موفقیت تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ در صنایع مختلف
ماژول #24 بهترین روش‌های تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ بهترین شیوه‌ها و دستورالعمل‌ها برای اجرای پروژه‌های تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ
ماژول #25 جمع بندی و نتیجه گیری دوره برنامه ریزی مراحل بعدی در حرفه تجزیه و تحلیل داده های بزرگ
اولویت ما ایجاد یک جامعه پر جنب و جوش قبل از در نظر گرفتن انتشار یک نشانه است. با تمرکز بر مشارکت و حمایت, می‌توانیم پایه محکمی برای رشد پایدار ایجاد کنیم. بیایید این را با هم بسازیم!
ما به وب سایت خود ظاهر و احساس جدیدی می دهیم! 🎉 با ما همراه باشید زیرا ما در پشت صحنه کار می کنیم تا تجربه شما را افزایش دهیم.
برای یک سایت اصلاح شده که شیک تر و مملو از ویژگی های جدید است آماده شوید. از شکیبایی شما متشکرم چیزهای بزرگ در راه است!
