السعر شامل التدريب والشهاده

ما هي شهادة SBDE؟

شهادة مهندس بيانات ضخمة متقدم (SBDE) هي شهادة متخصصة تهدف إلى تعزيز مهارات الأفراد في التعامل مع البيانات الضخمة باستخدام تقنيات وأدوات متقدمة. تغطي هذه الشهادة مفاهيم متقدمة في مجال تحليل البيانات الضخمة، وتساعد المحترفين على إدارة وحل المشكلات المتعلقة بكميات ضخمة من البيانات في بيئات العمل المتطورة، باستخدام أدوات مثل Hadoop، Spark، وNoSQL.

لماذا يجب الحصول على شهادة SBDE؟

1. توسيع المهارات في التعامل مع البيانات الضخمة: تساعد الشهادة في تعلم كيفية العمل مع البيانات الضخمة بشكل أكثر تعقيدًا واحترافية.
2. تحسين فرص التوظيف: يزداد الطلب على المتخصصين في البيانات الضخمة المتقدمين في العديد من الصناعات مثل الرعاية الصحية، التكنولوجيا، والمالية.
3. القدرة على التعامل مع تقنيات معقدة: يمكنك اكتساب الخبرة في التعامل مع أدوات متقدمة لتحليل البيانات الضخمة وحل المشكلات الكبيرة.
4. زيادة الأثر المهني: الشهادة تعزز من مكانتك كمحترف في مجال البيانات الضخمة المتقدم، مما يسهم في زيادة المصداقية في مجال العمل.

مزايا الحصول على شهادة SBDE:

• فتح فرص وظيفية متقدمة: يمكن أن تفتح الشهادة لك أبوابًا للعمل في الشركات الكبرى التي تعتمد على البيانات الضخمة لتحليل معلوماتها.
• اكتساب المهارات المتقدمة: ستمكنك من تعلم وتطبيق الأدوات المتقدمة مثل Apache Hadoop و Apache Spark.
• توسيع نطاق المعرفة: ستساعدك على العمل بكفاءة مع البيانات الضخمة وحل المشكلات المعقدة باستخدام تقنيات تحليل البيانات.
• تعزيز كفاءتك المهنية: تساعدك الشهادة في تطوير المهارات اللازمة لإدارة البيانات الضخمة وتحليلها باستخدام تقنيات معقدة.

محتوى شهادة SBDE:

1. مقدمة متقدمة في البيانات الضخمة:

   • التعرف على أحدث تقنيات البيانات الضخمة مثل Apache Kafka و Hadoop Ecosystem.
   • فهم البيانات الموزعة وكيفية التعامل مع البيانات التي يتم معالجتها على نطاق واسع.

2. أدوات تحليل البيانات المتقدمة:

   • تعلم استخدام أدوات مثل Apache Spark و Hadoop لتحليل البيانات الضخمة.
   • كيفية استخدام أدوات التحليل المتقدم مثل Apache Flink و Google BigQuery.

3. إدارة البيانات الموزعة:

   • التعامل مع الأنظمة الموزعة مثل NoSQL و HDFS.
   • فهم آليات توزيع البيانات على الخوادم وكيفية الوصول إليها بكفاءة.

4. الأمان في البيانات الضخمة:

   • التعرف على تقنيات الأمان لحماية البيانات الضخمة وضمان سرية المعلومات.
   • استخدام تقنيات مثل data encryption و access control لضمان الأمان في بيئات العمل المتقدمة.

5. تحليل البيانات المتقدم:

   • تعلم كيفية إجراء تحليلات معقدة على البيانات الضخمة باستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة.
   • استخدام أدوات تحليل البيانات مثل Apache Hive و MapReduce.

6. التعامل مع البيانات في الوقت الفعلي:

   • تعلم كيفية معالجة وتحليل البيانات في الوقت الفعلي باستخدام Apache Storm و Apache Kafka.