logo

انجليزي

انجليزي

course

خبير معتمد في البيانات الضخمة وتحليلها

لماذا يجب الحضور؟

البيانات الضخمة هي عامل تغيير يتحدى الطرق التقليدية التي كان يستخدمها قادة المؤسسات في اتخاذ القرارات. توفر هذه الدورة للمشاركين الثقة في التعبير عن الهياكل المعمارية للبيانات الضخمة لدعم حلول تحليل البيانات داخل منظماتهم. تتيح هذه الدورة فرصة الاطلاع على التجربة العملية لاستخدام التقنيات الرئيسية المستخدمة في معالجة مشاكل البيانات الكبيرة. سيكتسب المشاركون المعرفة والمهارات التي يحتاجونها لتجميع وإدارة مشروع تحليل البيانات الكبيرة على نطاق واسع. وفي النهاية، سيرتاد المشاركون مقدمة مفاهيمية حول الهياكل البيانية التي تدعم خوارزميات التعلم الآلي وحالات استخدام الذكاء الصناعي. سيعمل المشاركون على تحديد المجالات داخل منظماتهم التي يمكن تحسينها من خلال تنفيذ مشاريع تعتمد على البيانات الضخمة، وأنواع التحسينات التي يمكن تحقيقها من خلال العمليات التحليلية. سيتم توجيه المشاركين من خلال سلسلة من التمارين العملية وورش العمل، حيث سيكون لديهم الفرصة لتطبيق طرق الاختبار والنهج العملي الذي يتعلمونه طوال الدورة. في نهاية الدورة، سيرتبط المشاركون بإنتاج خطة عمل قابلة للتنفيذ تعتمد على البيانات الضخمة ورسم معمارها، ليتم استخدامها كمقترح مبدئي داخل منظماتهم الخاصة.

نظرة عامة

محتوى الدورة

الجدول والرسوم

المنهجية

سيكون هذا الدورة تفاعلية للغاية مع مناقشات جماعية، دراسات الحالة، تمارين عملية، وأنشطة جماعية تكون في صميم التركيز.

أهداف الدورة

سيتمكن المشاركون في نهاية الدورة من:

تصميم خطط تنفيذ البيانات الضخمة وإعداد استراتيجيات لحلول قائمة على البيانات

شرح تحديات البيانات الضخمة والتقنيات التقليدية مثل إكسل

مناقشة التحديات الرئيسية والفوائد للنظام البيئي هادوب والهياكل المعمارية الموزعة الأخرى للبيانات الضخمة

استعراض ومناقشة التقنيات الرئيسية لتخزين ومعالجة البيانات الضخمة، مثل بوستغريسكيو ومونغو دي بي

مناقشة خوارزميات التعلم الآلي الشهيرة وأهمية الأخلاق في تحليل البيانات والذكاء الصناعي

تقديم مخطط معماري لحالات الاستخدام المركزة على التحليلات.

الفئات المستهدفة

هذه الدورة مثالية لمحللي البيانات، ومهندسي البيانات، وعلماء البيانات، وكذلك المحترفين الإداريين والإداريين الفنيين الذين يسعون لفهم استراتيجيات البيانات الضخمة والتكنولوجيات وحالات الاستخدام. الخلفية المفضلة المستدعاة تتضمن خبرة برمجية أساسية وتحليل البيانات باستخدام بايثون، معرفة بتقنيات قواعد البيانات الأساسية، والوعي بمبادرات الأعمال المدفوعة بالتحليلات.

الكفاءات المستهدفة

ورش عمل عملي للبيانات الضخمة

هياكل وتكنولوجيا تحليل البيانات الضخمة

الأخلاق والنزاهة في تحليل البيانات الضخمة

تخزين البيانات الضخمة وتنفيذ أنظمة الحوسبة

تصميم مخطط الهندسة المعمارية

هل لديك سؤال؟

Larimar will help you find what you are looking for