السعر شامل التدريب والشهاده

ما هي شهادة SBDA؟

شهادة محلل بيانات ضخمة متقدم (SBDA) هي شهادة معتمدة تهدف إلى تطوير المهارات المتقدمة في مجال تحليل البيانات الضخمة. تركز الشهادة على تقنيات وأدوات تحليل البيانات الضخمة في البيئات المعقدة، وتُعد مثالية للأفراد الذين يمتلكون خلفية أساسية في تحليل البيانات ويرغبون في تعزيز مهاراتهم للوصول إلى مستوى متقدم في هذا المجال. تركز الشهادة على تطبيقات الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة لتحليل البيانات الضخمة واستخراج الأنماط والرؤى القيمة.

لماذا يجب الحصول على شهادة SBDA؟

1. تعزيز المهارات المتقدمة في البيانات الضخمة: تزوّد الشهادة المشاركين بالمهارات المتقدمة اللازمة لمعالجة وتحليل البيانات الضخمة باستخدام أحدث التقنيات.
2. فتح أبواب الفرص المهنية: توفّر الشهادة فرص عمل في قطاعات متعددة، بما في ذلك الشركات الكبرى في مجالات مثل التكنولوجيا، الرعاية الصحية، والتمويل.
3. التدريب على أدوات وتقنيات متطورة: يُمكنك من تعلم أدوات وتقنيات متقدمة مثل Apache Hadoop، Spark، و machine learning، والتي هي حاسمة في تحليل البيانات الضخمة.
4. تطوير قدرة التحليل والاستنتاج: تمكِّن الشهادة المتدربين من استخلاص الأنماط والرؤى الدقيقة من كميات ضخمة من البيانات المعقدة.

مزايا الحصول على شهادة SBDA:

• فتح فرص عمل في مجال البيانات الضخمة: تعتبر شهادة SBDA مرجعًا قويًا في سوق العمل للباحثين عن فرص عمل في تحليل البيانات في الشركات الكبرى.
• تطوير مهارات التحليل المتقدم: تتيح لك الشهادة اكتساب المهارات اللازمة للتعامل مع البيانات الضخمة باستخدام أدوات وتقنيات متقدمة.
• تسريع التطور المهني: ستزيد الشهادة من فرصك في التقدم في مسارك المهني وتحقيق ترقيات مهمة.
• تحقيق التفوق التنافسي: بفضل هذه الشهادة، ستصبح لديك ميزة تنافسية في سوق العمل المتطور، حيث يزداد الطلب على المحللين المتخصصين في البيانات الضخمة.

محتوى شهادة SBDA:

1. تقنيات البيانات الضخمة المتقدمة:

   • تعلم كيفية استخدام أدوات البيانات الضخمة مثل Hadoop و Apache Spark لتحليل البيانات.
   • التعامل مع البيانات الموزعة وتخزينها باستخدام أنظمة مثل HDFS و MapReduce.

2. الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة في تحليل البيانات:

   • تعلم كيفية استخدام تقنيات تعلم الآلة و الذكاء الاصطناعي لتحليل البيانات واستخراج الأنماط.
   • تطبيق أدوات مثل MLlib في Apache Spark لتحليل البيانات الضخمة باستخدام الخوارزميات المتقدمة.

3. التحليل المتقدم للبيانات:

   • تعلم تقنيات تحليل البيانات المعقدة مثل التحليل الزمني والتحليل التنبؤي.
   • تعلم تقنيات لتحديد الأنماط والتوجهات في البيانات الضخمة باستخدام أدوات التحليل المتقدم.

4. تصور البيانات:

   • تطوير مهارات إنشاء تصورات بيانية فعّالة باستخدام أدوات مثل Tableau و Power BI لتسهيل فهم البيانات المعقدة.

5. أمن البيانات الضخمة:

   • تعلم كيفية تأمين البيانات الضخمة وضمان حماية المعلومات في بيئات تحليل البيانات الكبيرة.

6. إدارة البيانات الموزعة:

   • تعلم كيفية إدارة البيانات عبر أنظمة الحوسبة الموزعة وكيفية ضمان الكفاءة والأداء.

7. التعلم المتعمق في تحليل البيانات الضخمة:

   • تعلم مفاهيم وتقنيات التعلم العميق وكيفية استخدامها في التعامل مع البيانات الكبيرة وتحليلها بشكل فعال.