هندسة البيانات باستخدام Apache Beam و Dataflow: بناء مسارات دفعية (Batch Pipelines)

تتطلب هندسة البيانات الحديثة مسارات عمل قابلة للتوسع وموثوقة لمعالجة مجموعات البيانات الضخمة. يقدم Apache Beam نموذجًا قويًا وموحدًا لتحديد مسارات البيانات التي يمكنك تشغيلها بسهولة على خدمات سحابية مُدارة مثل Dataflow. يرشدك هذا المساق المكتوب عبر المفاهيم الأساسية لمعالجة البيانات، وينقلك من تطوير مسارات العمل المحلية إلى النشر على نطاق السحابة. ستتعلم كيفية كتابة رمز مسار عمل نظيف وقابل للصيانة باستخدام Apache Beam Python SDK، وتطبيق التحويلات، وتنظيم سير عمل بياناتك في بيئة سحابية. What you'll learn: - فهم المفاهيم الأساسية لمسارات البيانات، بما في ذلك PCollections، و Transforms، و Pipeline Runners، وموصلات الإدخال/الإخراج (I/O connectors). - تهيئة بيئة تطوير Python محلية باستخدام البيئات الافتراضية الحديثة واعتمادات SDK. - تطبيق التحويلات لاستخراج البيانات وتنظيفها وتنسيقها باستخدام الدوال المضمنة في Apache Beam. - تطبيق تلميحات أنواع Python (type hints) لضمان سلامة مسار العمل، وقابلية قراءة الكود، ومخططات البيانات القوية. - نشر مسارات معالجة الدفعات (batch processing pipelines) إلى Dataflow على السحابة لتنفيذ مُدار بالكامل وقابل للتوسع التلقائي (autoscaling). - اختبار وتصحيح أخطاء كود مسار العمل الخاص بك محليًا قبل نقله إلى بيئات الإنتاج. ستبدأ بإتقان المصطلحات الأساسية وتنفيذ مسار العمل المحلي، وتنتقل تدريجيًا نحو منطق التحويل المتقدم. أخيرًا، ستستكشف التكامل السحابي، وتتعلم كيفية تهيئة الأذونات ونشر الكود الخاص بك للتشغيل على البنية التحتية السحابية المُدارة. تم تصميم هذا المساق لمهندسي البيانات الطموحين ومطوري البرمجيات ومحللي البيانات الذين لديهم فهم أساسي لـ Python ويرغبون في تعلم معالجة البيانات السحابية الأصلية (cloud-native data processing). لا تتطلب خبرة سابقة في Apache Beam أو مسارات بيانات السحابة. ابدأ القراءة اليوم لبناء أول مسار بيانات قابل للتوسع من الصفر.