حقيبة تدريبية

تحليل البيانات الضخمة

Big data analysis

10 أيام، 50 ساعة تدريبية

المحاور التدريبية:

اليوم التدريبي الأول: أساسيات البيانات الضخمة

• مفهوم ونشأة البيانات الضخمة.
• آلية عمل البيانات الضخمة.
• هل كل البيانات ذات أحجام كبيرة هي بيانات ضخمة؟
• مزايا وإمكانيات البيانات الضخمة.
• مجالات استخدام البيانات الضخمة.
• تطبيقات ونماذج من واقع استخدام البيانات الضخمة.

اليوم التدريبي الثاني: البيانات الضخمة وإدارتها

• الأطراف في منظومة البيانات الضخمة
• البيانات الضخمة
• أنظمة إدارة البيانات الضخمة

اليوم التدريبي الثالث: تحليل البيانات الضخمة

• مفهوم تحليل البيانات الضخمة
• أهمية تحليل البيانات الضخمة
• أنواع تحليلات البيانات الضخمة
• أدوات وبرمجيات تحليل البيانات الضخمة
• تحديات البيانات الضخمة

اليوم التدريبي الرابع: أدوات وطرق وتقنيات المستخدمة في تحليل البيانات الضخمة

• أنواع التقنيات و قواعد البيانات المستخدمة في تحليل البيانات
• آلية عمل تحليل البيانات
• تدقيق ورقابة البيانات الضخمة

اليوم التدريبي الخامس: الذكاء الاصطناعي والبيانات الضخمة في الاستثمار الكمي

• أهمية البيانات الضخمة للذكاء الاصطناعي.
• أهمية الذكاء الاصطناعي للبيانات الضخمة.
• الاستفادة من الذكاء الاصطناعي والبيانات الضخمة في الاستثمار الكمي.
• منهجيات الذكاء الاصطناعي AI Approaches.
• استخدام الذكاء الاصطناعي والبيانات الضخمة لتحسين سلسلة التوريد.
• تأثير الذكاء الاصطناعي والبيانات الضخمة.
• ظهور الذكاء الاصطناعي والبيانات الضخمة في أدوات تصنيف الاستثمار.

اليوم التدريبي السادس: Hadoop الأداة الأكثر تأثيرًا وثباتًا في تحليل البيانات الضخمة

• نظرة عامة على هادوب
• مكونات هدوب الاساسية
• توزيعات هادوب ( Hadoop distributions )
• مزايا هادوب
• بعض الجهات التي تستخدم هادوب
• بعض المسائل التي يمكن يعالجها هدوب

اليوم التدريبي السابع: تثبيت تجمع هدوب الافتراضي

• تعريف
• انواع الافتراضية
• بعض الادوات للبيئات الافتراضية
• فوائد الافتراضية
• تثبيت VirtualBox
• تحميل وتشغيل جهاز كلوديرا الافتراضي
• تصفح مكونات هدوب

اليوم التدريبي الثامن: مابريديوس ويارن

• مابريديوس
• يارن ( YARN )

اليوم التدريبي التاسع: معالجة البيانات الضخمة باستخدام Apache Spark

• ما هي البيانات الضخمة ولماذا نستخدم Apache Spark؟
•  كيف تعمل Spark تحت الغطاء
•  كيفية قراءة البيانات وكتابتها باستخدام Spark
•  كيفية استخدام Spark SQL وData Frames ومجموعات البيانات

 اليوم التدريبي العاشر: تابع معالجة البيانات الضخمة باستخدام Apache Spark

• كيفية استخدام Spark MLlib و GraphX وSparkR
• كيفية استخدام Spark UI وZeppelin وJupyter
• كيفية تحسين كفاءة الوظيفة وقابلية التوسع