მოდული #1 შესავალი დიდ მონაცემებში დიდი მონაცემების, მისი მახასიათებლების და მნიშვნელობის განსაზღვრა ბიზნეს გადაწყვეტილების მიღებისას
მოდული #2 დიდი მონაცემთა ანალიტიკის მიმოხილვა განსხვავებული ტიპის ანალიტიკის გაგება და დიდი მონაცემთა ანალიტიკის როლის გაგება business
მოდული #3 Big Data Technologies Hadoop, Spark, NoSQL მონაცემთა ბაზების და სხვა დიდი მონაცემთა ტექნოლოგიების მიმოხილვა
მოდული #4 Hadoop Ecosystem Hadoop-ის სიღრმისეული შეხედვა, HDFS-ის, MapReduce-ისა და YARN-ის ჩათვლით.
მოდული #5 Spark Fundamentals Apache Spark-ის შესავალი, მისი არქიტექტურა და გამოყენების შემთხვევები
მოდული #6 NoSQL მონაცემთა ბაზები NoSQL მონაცემთა ბაზების სხვადასხვა ტიპების გაგება, მათ შორის გასაღები-მნიშვნელობები, დოკუმენტები და გრაფიკული მონაცემთა ბაზები
მოდული #7 მონაცემების გადაყლაპვა და დამუშავება დიდი მონაცემების შეგროვება, დამუშავება და შენახვა ისეთი ინსტრუმენტების გამოყენებით, როგორიცაა Flume, Kafka და NiFi
მოდული #8 მონაცემთა შენახვა და მართვა მონაცემთა შენახვის გადაწყვეტილებების დიზაინი და დანერგვა HDFS, HBase გამოყენებით და კასანდრა
მოდული #9 მონაცემთა საწყობი და ETL მონაცემთა საწყობების აშენება და ETL (Extract, Transform, Load) ოპერაციების შესრულება
მოდული #10 Big Data Analytics Tools Big Data Analytics Tools, მათ შორის Hive. , Pig და Spark SQL
მოდული #11 მანქანური სწავლის საფუძვლები მანქანური სწავლების კონცეფციების შესავალი, მათ შორის ზედამხედველობითი და ზედამხედველობის გარეშე სწავლება
მოდული #12 მანქანური სწავლება Spark-ით მანქანური სწავლის მოდელების შექმნა Spark MLlib-ისა და Spark ML-ის გამოყენებით.
მოდული #13 დიდი მონაცემებით ღრმა სწავლება ღრმა სწავლის კონცეფციებისა და ტექნიკის შესავალი, მათ შორის ნერვული ქსელები და კონვოლუციური ნერვული ქსელები
მოდული #14 ტექსტის ანალიტიკა და NLP არასტრუქტურირებული მონაცემების ანალიზი და დამუშავება ბუნებრივი ენის დამუშავების გამოყენებით ( NLP) ტექნიკა
მოდული #15 მონაცემთა ვიზუალიზაცია დიდი მონაცემებისთვის დიდი მონაცემების ვიზუალიზაცია ინსტრუმენტების გამოყენებით, როგორიცაა Tableau, Power BI და D3.js
მოდული #16 დიდი მონაცემთა გამოყენების შემთხვევები და აპლიკაციები რეალური სამყაროს შესწავლა გამოიყენეთ დიდი მონაცემების ანალიტიკის შემთხვევები და აპლიკაციები სხვადასხვა ინდუსტრიებში
მოდული #17 დიდი მონაცემთა უსაფრთხოება და მმართველობა მონაცემთა უსაფრთხოების, კონფიდენციალურობისა და შესაბამისობის უზრუნველყოფა დიდ მონაცემთა გარემოში
მოდული #18 დიდი მონაცემთა ანალიტიკა პითონთან ერთად გამოიყენება პითონი დიდი მონაცემების ანალიტიკისთვის, მათ შორის მონაცემთა მანიპულაციის, ვიზუალიზაციისა და მანქანური სწავლისთვის
მოდული #19 დიდი მონაცემთა ანალიტიკა R-ით R გამოყენება დიდი მონაცემების ანალიტიკისთვის, მათ შორის მონაცემთა მანიპულაციის, ვიზუალიზაციისა და მანქანური სწავლისთვის
მოდული #20 დიდი მონაცემების ანალიტიკა მონაცემთა ანალიტიკა ღრუბელზე დიდი მონაცემთა ანალიტიკის დანერგვა ღრუბლოვან პლატფორმებზე, მათ შორის AWS, Azure და GCP
მოდული #21 Real-time Big Data Analytics Real-time Big Data Analytics გადაწყვეტილებების დიზაინი და დანერგვა ისეთი ინსტრუმენტების გამოყენებით, როგორიცაა Apache Storm და Apache Flink
მოდული #22 დიდი მონაცემთა ხარისხი და მმართველობა მონაცემთა ხარისხის, მთლიანობისა და მმართველობის უზრუნველყოფა დიდ მონაცემთა გარემოში
მოდული #23 Big Data Analytics Case Studies Real World Case Studies და დიდი მონაცემების ანალიტიკის წარმატების ისტორიები სხვადასხვა ინდუსტრიებში
მოდული #24 დიდი მონაცემთა ანალიტიკის საუკეთესო პრაქტიკა დიდი მონაცემთა ანალიტიკის პროექტების განხორციელების საუკეთესო პრაქტიკა და გაიდლაინები
მოდული #25 კურსის შეჯამება და დასკვნა შემდეგი ნაბიჯების დაგეგმვა დიდი მონაცემთა ანალიტიკის კარიერაში
მზად ხართ ისწავლოთ, გაზიაროთ და კონკურენცია გაუწიონ?
