هندسة البيانات الضخمة: PySpark، وAWS، وScala، وأساسيات استخراج البيانات

يولد العالم الرقمي الحديث كميات هائلـة من البيانات كل ثانية، مما يخلق طلباً غير مسبوق على المتخصصين القادرين على معالجتها وتخزينها وتحليلها. لم يعد فهم كيفية العمل مع تقنيات البيانات الضخمة اختيارياً لمهندسي ومحللي البيانات الطموحين. يرشدك هذا الكورس النصي عبر المفاهيم الأساسية لهندسة البيانات الضخمة، مما يزودك بالمعرفة العملية لبناء خطوط بيانات قابلة للتوسع. ستكتسب فهماً واضحاً لكيفية استيعاب وتحويل وتخزين مجموعات البيانات واسعة النطاق باستخدام أدوات معيارية في الصناعة وبيئات سحابية. ما ستتعلمه: - فهم مفاهيم البيانات الضخمة الأساسية، بما في ذلك الحوسبة الموزعة، ومبادئ MapReduce، والتخزين القائم على السحابة. - كتابة كود Scala نظيف وعملي معالجة هياكل البيانات وبناء تطبيقات بيانات قوية. - معالجة مجموعات البيانات واسعة النطاق باستخدام PySpark باستخدام RDDs، وDataframes، واستعلامات Spark SQL. - تكوين خطوط بيانات سحابية وحلول تخزين باستخدام خدمات AWS. - استخراج وتنظيف بيانات الويب غير المتساوية باستخدام تقنيات الكشط والتعدين الحديثة. - تطبيق معماريات Lakehouse الحديثة ومفاهيم Delta Lake لضمان موثوقية البيانات وأدائها. ستبدأ بإتقان مفاهيم هندسة البيانات الأساسية وبرمجة Scala الأساسية، قبل الانتقال إلى العمليات العملية لPySpark، والتكامل السحابي، واستخراج البيانات الآلي. من خلال الشروحات المكتوبة الواضحة، ومقتطفات التعليمات البرمجية، والتمارين المنظمة، ستبني أساساً متكيناً في سير عمل البيانات الضخمة الحديثة. تم تصميم هذا الكورس للمبتدئين تماماً، ومهندسي البيانات الطموحين، والمحللين الذين يرغبون في الانتقال إلى البيانات الضخمة دون أي خبرة سابقة في الأنظمة الموزعة. ابدأ رحلتك في عالم هندسة البيانات الضخمة اليوم.