السعر شامل التدريب والشهاده

ما هي شهادة ABDA؟

شهادة محلل بيانات ضخمة مساعد (ABDA) هي شهادة معتمدة تهدف إلى تطوير المهارات الأساسية للمحترفين في مجال تحليل البيانات الضخمة. تركز الشهادة على تعليم كيفية التعامل مع كميات ضخمة من البيانات وتحليلها باستخدام أدوات وتقنيات تحليل متقدمة. تمكن هذه الشهادة الأفراد من فهم أساليب تحليل البيانات الضخمة بشكل أكثر فاعلية، مما يساعدهم على اتخاذ قرارات مدعومة بالبيانات في بيئات العمل المتنوعة.

لماذا يجب الحصول على شهادة ABDA؟

1. تطوير مهارات تحليل البيانات: تساعدك الشهادة على تعلم كيفية تحليل البيانات الضخمة باستخدام أدوات وتقنيات حديثة.
2. تحسين فرص العمل: يزداد الطلب على المحللين المتخصصين في البيانات الضخمة في العديد من المجالات مثل التكنولوجيا، الرعاية الصحية، والتمويل.
3. إتقان أدوات البيانات الضخمة: يمكنك تعلم كيفية التعامل مع أدوات مثل Hadoop و Apache Spark، مما يعزز مهاراتك في هذا المجال.
4. توسيع أفق المعرفة: ستمكنك الشهادة من تطوير معرفتك حول كيفية استخدام البيانات الضخمة لاتخاذ قرارات استراتيجية قائمة على البيانات.

مزايا الحصول على شهادة ABDA:

• زيادة فرص التوظيف: يفتح الحصول على شهادة ABDA فرص عمل في مجال تحليل البيانات في الشركات التي تعتمد على بيانات ضخمة.
• اكتساب المهارات الأساسية لتحليل البيانات: تزوّدك الشهادة بالمهارات اللازمة لتحليل البيانات الضخمة باستخدام أدوات تقليدية ومتقدمة.
• تعلم الأدوات الحديثة: ستمكنك الشهادة من استخدام أدوات مثل Hadoop و Apache Spark، وهي أدوات مستخدمة على نطاق واسع في صناعة البيانات الضخمة.
• تعزيز الكفاءة المهنية: ستحسن من كفاءتك في تحليل البيانات الضخمة، مما سيجعلك أكثر استعدادًا لمواجهة التحديات العملية في مكان العمل.

محتوى شهادة ABDA:

1. مقدمة إلى البيانات الضخمة:

   • تعريف البيانات الضخمة وكيفية استخدامها في تحليل الأنماط والاتجاهات.
   • التقنيات المستخدمة لتخزين ومعالجة البيانات الضخمة.

2. مفاهيم التحليل الأولي للبيانات:

   • تعلم تقنيات تنظيف البيانات وتجهيزها للاستخدام في التحليل.
   • اكتساب المهارات في تحويل البيانات الخام إلى معلومات قابلة للتحليل.

3. استخدام أدوات التحليل:

   • التدريب على أدوات تحليل البيانات مثل Apache Hadoop و Apache Spark.
   • تعلم كيفية تنفيذ استعلامات معقدة باستخدام SQL و NoSQL.

4. البيانات الموزعة:

   • فهم كيفية التعامل مع البيانات الموزعة عبر الخوادم.
   • التعرف على أنظمة إدارة البيانات مثل HDFS و MapReduce.

5. تحليل البيانات باستخدام تعلم الآلة:

   • مقدمة في تقنيات تعلم الآلة لاستخراج الأنماط والاتجاهات من البيانات.
   • تطبيق أدوات مثل MLlib في Apache Spark لتحليل البيانات.

6. التصور البياني للبيانات:

   • تعلم كيفية استخدام أدوات التصور البياني مثل Tableau و Power BI لتحليل وعرض البيانات الضخمة.

7. الأمن في البيانات الضخمة:

   • معرفة كيفية تأمين البيانات الضخمة وضمان حماية المعلومات الحساسة في بيئات البيانات الكبيرة.