هندسة البيانات باستخدام PySpark و Dataproc على Cloud Platform

نظرًا لأن المؤسسات تولد كميات هائلة من البيانات، فإن القدرة على معالجة وتحليل هذه المعلومات بكفاءة هي مهارة مطلوبة بشدة. يرشدك هذا المساق المكتوب عبر أساسيات الحوسبة الموزعة باستخدام PySpark والبنية التحتية السحابية المدارة. ستنتقل من فهم مفاهيم البيانات الضخمة الأساسية إلى تصميم وتحسين ونشر مسارات بيانات قوية. من خلال الشروحات المكتوبة الواضحة، ومقتطفات التعليمات البرمجية العملية، والسيناريوهات الواقعية، ستتقن كيفية تشغيل مهام الدفعات القابلة للتطوير والتدفق في الوقت الفعلي على Cloud Platform. ما ستتعلمه: - فهم مفاهيم الحوسبة الموزعة الأساسية، وهندسة Spark، وواجهات برمجة تطبيقات PySpark DataFrame الأساسية. - تكوين وإدارة مجموعات Spark باستخدام Dataproc على Cloud Platform. - بناء مسارات معالجة الدفعات القابلة للتطوير باستخدام SparkSQL وتحويلات DataFrame الحديثة. - تنفيذ معالجة البيانات في الوقت الفعلي باستخدام Spark Structured Streaming وتكامل مراسلة السحابة. - تطبيق ممارسات هندسة البيانات الحديثة، بما في ذلك PySpark type hinting وتقنيات تحسين الأداء. - تصميم مسار نظام توصية للتعلم الآلي باستخدام Spark MLlib. يبدأ هذا المساق بمصطلحات البيانات الضخمة الأساسية وهندسة Spark قبل الانتقال إلى عمليات DataFrame العملية. ستنتقل بعد ذلك إلى نشر مسارات عمل حقيقية على Dataproc، وتختتم بأنماط التدفق واستراتيجيات مقابلات هندسة البيانات الاحترافية. تم تصميم هذا المساق لمهندسي البيانات والمحللين والمطورين الطموحين الذين يرغبون في تعلم معالجة البيانات الضخمة من البداية. لا يلزم وجود خبرة سابقة في Spark أو منصات السحابة، على الرغم من أن الفهم الأساسي لـ Python مفيد. ابدأ القراءة اليوم لبناء أساسك في هندسة البيانات السحابية الحديثة.