خطوط بيانات البث عبر AWS للتعلم الآلي في الوقت الفعلي

في المشهد الرقمي سريع الخطى اليوم، تحتاج نماذج التعلم الآلي إلى وصول فوري إلى البيانات الحديثة لإجراء تنبؤات دقيقة في الوقت الفعلي. لم تعد معالجة الدบท (batch) الثابتة كافية للتطبيقات الحديثة المستجيبة. يوجهك هذا الدورة التدريبية عبر المفاهيم الأساسية لبنى بيانات البث على AWS. ستنتقل من فهم استيعاب البيانات الأساسية إلى تصميم خطوط إنتاج جاهزة وفي الوقت الفعلي تغذي نماذج التعلم الآلي بشكل مستمر. ما ستتعلمه: - فهم أساسيات بنى بيانات البث وكيف تختلف عن معالجة الدบท التقليدية. - تكوين AWS Kinesis Data Streams و Firehose لاستيعاب ونقل البيانات ذات الحجم الكبير في الوقت الفعلي. - نشر حلول البث المُدارة باستخدام Apache Kafka (MSK) و Apache Flink لمعالجة البث في الوقت الفعلي. - تنفيذ تحويل البيانات والتحقق من صحة المخطط لضمان مدخلات نظيفة وعالية الجودة لنماذج التعلم الآلي الخاصة بك. - دمج خطوط البث مع نقاط نهاية استدلال التعلم الآلي للتنبؤات الفورية. - تطبيق أفضل الممارسات لمراقبة وتطوير وتأمين بنى البث بدون سرفر (serverless) على AWS. ستبدأ بالمصطلحات الأساسية لتيارات البيانات قبل استكشاف الأدلة المكتوبة خطوة بخطوة والأنماط المعمارية. من خلال التفسيرات النصية المفصلحة وعمليات التكوين، ستتعلم كيف تشير إلى ربط طبقات الاستيعاب والمعالجة والتعلم الآلي بسلاسة. تم تصميم هذه الدورة لمهندسي البيانات الطموحين ومطوري السحابة وعشاق التعلم الآلي الذين يرغبون في تعلم بنى البيانات في الوقت الفعلي من الصفر. المعرفة الأساسية بـ AWS ومفاهيم البرمجة العامة مفيدة، ولكن لا توجد خبرة سابقة في البث مطلوبة. ابدأ القراءة اليوم لإنشاء خطوط تعلم آلي استجابة وفي الوقت الفعلي.