Spark SQL و PySpark لتحليلات البيانات الضخمة

مع تزايد أحجام البيانات، غالبًا ما تصل قواعد بيانات SQL القياسية إلى حدودها، مما يجعل الحوسبة الموزعة مهارة حيوية لمتخصصي البيانات الحديثين. يعلمك هذا المساق كيفية الاستفادة من Spark SQL للاستعلام عن البيانات واسعة النطاق وتحليلها باستخدام منطق SQL المألوف والمدمج مع Python. ستنتقل من إنشاء الجداول الأساسي إلى تقنيات التحليل المتقدمة، بما في ذلك تحليل السلاسل الزمنية ومعالجة اللغة الطبيعية. ستفهم أيضًا كيفية تحسين أعباء العمل الخاصة بك باستخدام أدوات التخزين المؤقت (caching) ومراقبة الأداء ضمن بيئة Spark لضمان أن تكون مسارات البيانات الخاصة بك فعالة وقابلة للتوسع. ما ستتعلمه: - فهم البنية الأساسية لـ Spark وكيفية تنفيذ استعلامات SQL عبر مجموعة موزعة - إنشاء وإدارة جداول Spark و DataFrames لتنظيم مجموعات البيانات واسعة النطاق بكفاءة - تطبيق دوال النوافذ المتقدمة (advanced window functions) لإجراء الإجماليات المتراكمة (running totals)، وتحليل التقديم/التأخير (lead/lag analysis)، وعمليات السلاسل الزمنية المعقدة - معالجة نصوص اللغة الطبيعية لاستخراج الميزات وإعداد البيانات لسير عمل التعلم الآلي - تطبيق نماذج الانحدار اللوجستي (logistic regression models) لتصنيف النصوص والتنبؤ بالنتائج مباشرة ضمن بيئة Spark - ممارسة تقنيات التحسين بما في ذلك التخزين المؤقت (caching)، والتسجيل (logging)، واستخدام Spark UI لمراقبة أداء الاستعلام يبدأ المساق بالمفاهيم الأساسية للبيانات الموزعة والمصطلحات الرئيسية قبل الانتقال إلى عمليات SQL العملية، ودوال التحليل المتقدمة، وتطبيقات التعلم الآلي العملية. ستقرأ شروحات مفصلة وتطبق معرفتك من خلال تمارين مكتوبة مصممة لمحاكاة تحديات البيانات الواقعية. تم تصميم هذا المساق للمبتدئين الذين لديهم فهم أساسي لـ SQL و Python ويرغبون في دخول عالم هندسة وتحليلات البيانات الضخمة. لا تتطلب خبرة سابقة في الأنظمة الموزعة. ابدأ في بناء حلول بيانات قابلة للتوسع باستخدام Spark SQL اليوم.