Databricks و PySpark لهندسة البيانات والتعلم الآلي

تعتمد المؤسسات الحديثة على مجموعات بيانات ضخمة لدفع عملية اتخاذ القرار، مما يتطلب أدوات متخصصة لمعالجة المعلومات على نطاق واسع. يوفر Databricks بيئة موحدة تسد الفجوة بين هندسة البيانات وعلوم البيانات وتحليلات الأعمال. توفر هذه الدورة مسارًا شاملاً لفهم كيفية إدارة البيانات الضخمة وتحويلها وتحليلها باستخدام إحدى المنصات الموحدة الرائدة في الصناعة. ستنتقل من المفاهيم الأساسية إلى بناء مسارات جاهزة للإنتاج وتطبيق نماذج تحليلية متقدمة. ما ستتعلمه: - فهم بنية Databricks Lakehouse وبيئة مساحة العمل - تطبيق PySpark DataFrames لمعالجة البيانات وتحويلها بكفاءة - تطبيق Delta Lake لضمان موثوقية البيانات والأداء العالي - بناء مسارات معالجة في الوقت الفعلي باستخدام Spark Structured Streaming - تطوير سير عمل التعلم الآلي باستخدام Spark MLlib وتتبع التجارب - تكوين أساسيات حوكمة البيانات لإدارة الوصول الآمن إلى المعلومات تبدأ الدورة بالمصطلحات الأساسية ومبادئ الحوسبة الموزعة لـ Spark قبل الانتقال إلى أنماط هندسة البيانات العملية وسيناريوهات التحليلات المتقدمة. ستقرأ شروحات مفصلة لبنية medallion architecture وتتعلم كيفية تحسين أعباء العمل للسحابة. تم تصميم هذه الدورة للمبتدئين والمتخصصين الطموحين في مجال البيانات الذين يرغبون في بناء أساس متين في تقنيات البيانات الضخمة. لا يلزم وجود خبرة سابقة في Databricks. ابدأ في بناء خبرتك في البيانات الضخمة من خلال هذه الدروس المكتوبة المفصلة.