تحليل البيانات الضخمة باستخدام PySpark و Python

عندما تصبح مجموعات البيانات أكبر من أن تستوعبها آلة واحدة، تصل أدوات تحليل البيانات التقليدية إلى حدودها. إن تعلم كيفية معالجة وتحليل مجموعات البيانات الضخمة بكفاءة هو إحدى أكثر المهارات قيمة في هندسة البيانات وعلوم البيانات الحديثة. يرشدك هذا المساق النصي من المفاهيم الأساسية للحوسبة الموزعة إلى بناء مسارات بيانات قوية وقابلة للتوسع. ستكتسب الثقة اللازمة لمعالجة البيانات واسعة النطاق، وتحسين أداء الاستعلام، وإعداد مجموعات البيانات الضخمة للتحليلات المتقدمة والتعلم الآلي. ما ستتعلمه: - فهم البنية الأساسية للحوسبة الموزعة ومحرك تنفيذ Spark. - إتقان PySpark DataFrame API لتنظيف مجموعات البيانات الضخمة وتصفيتها وتجميعها. - بناء مسارات هندسة بيانات قابلة للتوسع تتكامل مع تنسيقات مستودعات البيانات الحديثة (data lakehouse). - تطبيق خوارزميات التعلم الآلي على نطاق واسع باستخدام مكتبة PySpark MLlib. - تهيئة التدفق المنظم (structured streaming) لمعالجة وتحليل موجزات البيانات في الوقت الفعلي. - كتابة كود PySpark مُحسّن باستخدام أفضل الممارسات الحديثة للتقسيم (partitioning) والتخزين المؤقت (caching) والتسلسل (serialization). ستبدأ بتعلم مفاهيم الأنظمة الموزعة الأساسية والمصطلحات الأساسية قبل الانتقال إلى معالجة البيانات العملية، والتدفق المنظم، وسير عمل التعلم الآلي القابل للتوسع. تم تصميم هذه الدورة للمبتدئين الجدد في تقنيات البيانات الضخمة. يوصى بالإلمام الأساسي ببرمجة Python و SQL لتحقيق أقصى استفادة من المادة. ابدأ القراءة اليوم لإطلاق العنان لقوة الحوسبة الموزعة باستخدام PySpark.