1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1

هل تكافح مع مجموعات البيانات التي هي كبيرة جداً للأدوات التقليدية؟ هذه الدورة هي نقطة البداية لتسخير قوة الحوسبة الموزعة مع PySpark، مكتبة Python لـ Spark. سوف تبني أساسا قويا في معالجة البيانات الضخمة من خلال تعلم كتابة شفرة تحويل البيانات النظيفة والفعالة والقابلة للقياس. وبحلول نهاية الدورة، ستكون قادرا على التعامل بثقة مع مهام هندسة البيانات الشائعة وإعداد البيانات للتحليل على نطاق واسع. ماذا ستتعلم: - فهم المفاهيم الأساسية للحوسبة الموزعة وبنية نظام سبارك. - معالجة البيانات المنظمة والتعامل معها بكفاءة باستخدام واجهة برمجة تطبيقات PySpark DataFrame. - استفسار البيانات مع سبارك SQL للتحليل القوي والمألوف. - تطبيق التحويلات والإجراءات المشتركة لتنظيف مجموعات البيانات وتجميعها والانضمام إليها. - تعلم قراءة وكتابة أشكال البيانات القياسية مثل CSV و JSON و Parquet. - إنشاء وتشغيل أول تطبيقات PySpark القائمة بذاتها. - استكشاف مجموعات البيانات الموزعة المرنة الأساسية لفهم الآليات الأساسية لبرنامج سبارك. يبدأ المنهج الدراسي بالمصطلحات الرئيسية وأسس نظام سبارك البيئي. ومن هناك، ستتقدم من خلال تمارين كتابية عملية تركز على أطر البيانات وسبارك SQL لبناء المهارات العملية. هذه الدورة مصممة للمبتدئين الذين لديهم بعض الخبرة في بايثون، ولا تحتاج إلى معرفة مسبقة ببرنامج سبارك أو الحوسبة الموزعة. ابدأ رحلتك في معالجة البيانات الضخمة اليوم.