معالجة البيانات القابلة للتطوير باستخدام PySpark

تتطلب إدارة مجموعات البيانات الضخمة تحولاً من الحوسبة المحلية إلى المعالجة الموزعة. تقدم هذه الدورة مسارًا واضحًا لمطوري Python للاستفادة من قوة Spark لهندسة البيانات عالية الأداء. ستتعلم كيفية تحويل البيانات الأولية إلى رؤى قابلة للتنفيذ مع ضمان قدرة تطبيقاتك على التوسع عبر المجموعات. ما ستتعلمه: - فهم البنية الأساسية للحوسبة الموزعة ونموذج تنفيذ Spark. - معالجة مجموعات البيانات الكبيرة باستخدام Spark DataFrames وواجهة برمجة تطبيقات Spark SQL. - تحسين أداء التطبيق من خلال تقنيات التقسيم والتخزين المؤقت الفعالة. - تنفيذ معالجة البيانات في الوقت الفعلي باستخدام Structured Streaming للتحليل الفوري. - ممارسة تدفقات عمل تنظيف البيانات وتحويلها لتحليلات واسعة النطاق. - العمل مع تنسيقات التخزين الحديثة مثل Parquet و Delta Lake لضمان سلامة البيانات. تبدأ الدورة بالمصطلحات الأساسية ومفاهيم الإعداد، وتتقدم من خلال تقنيات معالجة البيانات وتنتهي باستراتيجيات التحسين لبيئات الإنتاج. تم تصميم هذا البرنامج للمبتدئين ويتطلب فقط معرفة أساسية بـ Python. ابدأ رحلتك في عالم هندسة البيانات الضخمة.