السعر شامل التدريب والشهاده

ما هي شهادة ABDE؟

شهادة مهندس بيانات ضخمة مساعد (ABDE) هي شهادة متخصصة تهدف إلى تدريب الأفراد على التعامل مع البيانات الضخمة وإدارتها. يركز هذا البرنامج على تعلم الأساليب والأدوات الحديثة في معالجة وتحليل البيانات باستخدام تقنيات البيانات الضخمة، مثل Hadoop، Spark، والذكاء الاصطناعي. تهدف هذه الشهادة إلى تمكين المتدربين من العمل في بيئات ذات حجم بيانات ضخم، وتحليلها بفعالية لاستخلاص رؤى هامة تدعم اتخاذ القرارات الإستراتيجية.

لماذا يجب الحصول على شهادة ABDE؟

1. تسريع التطور المهني في مجال البيانات الضخمة: يمكن لهذه الشهادة أن تفتح لك أبوابًا واسعة للعمل في المجالات المتعلقة بالبيانات الضخمة.
2. زيادة القدرة على التعامل مع البيانات الضخمة: تمكّن الشهادة الحاصلين عليها من فهم كيفية التعامل مع كميات هائلة من البيانات التي تتجاوز الحدود التقليدية.
3. تعزيز فرص التوظيف: يزداد الطلب على الخبراء في مجال البيانات الضخمة، وحصولك على هذه الشهادة سيعزز فرصك في الحصول على وظائف مرموقة.
4. اكتساب المهارات العملية: توفر لك الشهادة المهارات التقنية اللازمة للتعامل مع أدوات وتقنيات البيانات الضخمة.

مزايا الحصول على شهادة ABDE:

• فتح فرص عمل جديدة: يزداد الطلب على المحترفين في مجال البيانات الضخمة في صناعات متعددة مثل التقنية، الرعاية الصحية، المالية، والتجزئة.
• إتقان الأدوات الحديثة: ستمكنك الشهادة من استخدام أدوات تحليل البيانات الضخمة مثل Hadoop وApache Spark.
• تحسين فهم البيانات: تعلم كيفية معالجة وتحليل البيانات الضخمة واستخدام هذه البيانات لتحسين الأداء واتخاذ القرارات.
• توسيع نطاق المعرفة: ستتمكن من فهم تقنيات التخزين والتحميل والتوزيع للبيانات الضخمة، بالإضافة إلى كيفية معالجتها.

محتوى شهادة ABDE:

1. مقدمة في البيانات الضخمة:

   • تعريف البيانات الضخمة وتفاصيل استخدامها في بيئات العمل الحديثة.
   • الفهم الأساسي للأنظمة التي تدير البيانات الضخمة.

2. تقنيات التخزين والمعالجة:

   • تعلم أدوات معالجة البيانات الضخمة مثل Hadoop و Apache Spark.
   • فهم طرق تخزين البيانات الكبيرة وإدارتها باستخدام قواعد بيانات NoSQL.

3. تحليل البيانات الضخمة:

   • تعلم كيفية إجراء التحليلات على البيانات الضخمة باستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي.
   • التعرف على الأدوات المستخدمة لتحليل البيانات مثل Apache Hive و MapReduce.

4. التعامل مع البيانات الموزعة:

   • دراسة كيفية معالجة البيانات عبر بيئات متعددة وتوزيعها باستخدام تقنيات مثل HDFS.

5. الأمان في البيانات الضخمة:

   • تعلم كيفية تأمين البيانات الضخمة وضمان سرية المعلومات في بيئات المعالجة والتخزين.

6. مواكبة التطورات في تقنيات البيانات الضخمة:

   • التعرف على التقنيات الحديثة التي تؤثر على مجال البيانات الضخمة، مثل الذكاء الاصطناعي والتحليل المتقدم.