معالجة البيانات الموزعة باستخدام AWS EMR و Spark لتعلم الآلة

مع النمو الهائل في أحجام البيانات، تفشل أدوات معالجة البيانات التقليدية التي تعمل على جهاز واحد في التعامل مع النطاق المطلوب لتعلم الآلة الحديث. لبناء نماذج تعلم آلة قوية، يجب أن تتعلم كيفية معالجة وتنظيف وتحويل مجموعات البيانات الضخمة عبر مجموعات موزعة. ترشدك هذه الدورة النصية عبر المفاهيم الأساسية لمعالجة البيانات الموزعة باستخدام AWS EMR و Apache Spark. ستتعلم كيفية تصميم خطوط أنابيب هندسة ميزات قابلة للتوسع، والتعامل مع بيانات البث المباشر، وإعداد مجموعات بيانات عالية الجودة جاهزة لتدريب تعلم الآلة. ما ستتعلمه: • فهم البنية الأساسية لـ AWS EMR وكيف تدعم الحوسبة الموزعة سير عمل تعلم الآلة. • معالجة وتنظيف مجموعات البيانات الضخمة باستخدام Apache Spark DataFrames وعمليات SQL. • هندسة ميزات قابلة للتوسع لنماذج تعلم الآلة، بما في ذلك التعامل مع القيم المفقودة، والقياس، والترميز. • إعداد خطوط أنابيب لاستيعاب البيانات في الوقت الفعلي باستخدام Spark Streaming للتعامل مع تدفقات البيانات الحية. • دمج ممارسات MLOps الحديثة من خلال تنظيم البيانات المعالجة لمخازن الميزات. • تكوين وتحسين موارد المجموعات لتحقيق التوازن بين أداء المعالجة وتكاليف البنية التحتية السحابية. ستبدأ بالتعريفات الأساسية للأنظمة الموزعة قبل الانتقال إلى تمارين نصية عملية توضح كيفية بناء خطوط أنابيب بيانات متكاملة. ترشدك الدورة خطوة بخطوة عبر تكوين المجموعات، وتنفيذ وظائف Spark، وإدارة تحويلات البيانات واسعة النطاق. تم تصميم هذه الدورة لمهندسي البيانات الطموحين، وعلماء البيانات، والمطورين الجدد في مجال المعالجة الموزعة و AWS EMR. لا يلزم وجود خبرة سابقة في البيانات الضخمة، على الرغم من أن الفهم الأساسي لـ Python ومفاهيم تعلم الآلة مفيد. ابدأ القراءة اليوم لإتقان فن معالجة البيانات الضخمة لتعلم الآلة.