حقيبتك الأفضل عربيا في تطوير المحتوي التدريبي
حقيبتك الشريك الأول لك فى تطوير المحتوى التدريبي فى الوطن العربي.
مؤسسة حقيبتك لخدمات تصميم وتطوير الحقائب التدربية

مميزات الحقيبة

مذكرة المتدرب

دليل المدرب

الأنشطة

نسخة العرض

فيديوهات

الملف التعريفي

تحديث سنة 2023

حقيبة تدريبية دورة تحليل البيانات الكبيرة باستخدام بيثون سبارك

تركز هذه الحقيبة التدريبيةعلى تعليم المستخدمين كيفية أداء تحليل البيانات الكبيرة باستخدام PySpark. تغطي الميزات القوية لأباتشي سبارك، جنبًا إلى جنب مع سهولة استخدام لغة البرمجة بيثون وأوامر SQL. من فهم الأساسيات إلى تنفيذ مهام تحليل البيانات المعقدة، فإن هذه المادة ستزود المتعلمين بالمعرفة والمهارات اللازمة لتحليل البيانات الكبيرة باستخدام PySpark.

مراجعة

English - العربية

محاضرات تفاعلية

مميزات الحقيبة

مذكرة المتدرب

دليل المدرب

الأنشطة

نسخة العرض

فيديوهات

الملف التعريفي

تُقدِم لكم هذه الحقيبة التدريبيةالنهائية للمدربين في مجال تحليل البيانات الضخمة – PySpark لتحليل البيانات الضخمة! في المناظر الرقمية المتطورة بسرعة في اليوم الحاضر، أصبحت القدرة على معالجة وتحليل كميات ضخمة من البيانات أمرًا حاسمًا للشركات للحصول على رؤى قيمة واتخاذ قرارات مستنيرة. PySpark، وهو مكتبة برمجة قوية تم بناؤها باستخدام لغة البايثون وتعتمد على Apache Spark، قد ظهر كأداة الاختيار لتحليل البيانات الضخمة. تم تصميم مادتنا التدريبية لتزويد المدربين بجميع الموارد اللازمة لتقديم جلسات تدريب شاملة في PySpark. سواء كنت مدربًا متمرسًا أو للتو بدأت، فإن منتجنا سيزودك بالمعرفة والأمثلة والتمارين اللازمة لتعليم PySpark بشكل فعال للمحللين البيانات الطامحين، وعلماء البيانات، ومهندسي البرمجيات. تتضمن مادتنا التدريبية منهجًا منظمًا بشكل جيد، حيث تغطي جميع المواضيع الأساسية، بما في ذلك استيعاب البيانات وتلاعبها وتحويلها واستكشافها وتصورها باستخدام PySpark. يتم تقديم كل موضوع بطريقة واضحة وموجزة، مع تمارين تطبيقية تعزز العملية التعلمية وتسمح للمتدربين بتطبيق المهارات المكتسبة حديثًا في سيناريوهات العمل الحقيقية. بالإضافة إلى ذلك، تتضمن مادتنا التدريبية أمثلة وحالات تطبيقية عملية توضح قدرات PySpark في التعامل مع مجموعات البيانات على نطاق واسع وأداء المهام المعقدة لتحليل البيانات. سيتعلم المتدربون كيفية استغلال البنية التحتية للحوسبة الموزعة المتاحة في PySpark ووظائف معالجة البيانات المتقدمة وخوارزميات التعلم الآلي لحل مشاكل البيانات الضخمة الحقيقية. بفضل مادتنا التدريبية المنظمة بشكل جيد، يمكن للمدربين تقديم جلسات تدريب مشوقة ومؤثرة في PySpark التي ستمنح المتعلمين المهارات اللازمة للتفوق في عالم تحليل البيانات الضخمة السريع الحدوث. لذا، لا تفوتوا هذه الفرصة الرائعة لتحسين قدراتكم التدريبية وتمكين الجيل القادم من المحترفين في مجال البيانات مع PySpark لتحليل البيانات الضخمة. احصلوا على مادتنا التدريبية اليوم!
مقدمة لـ PySpark (1: مقدمة لـ PySpark)
ما هو بياير سبارك؟
ميزات PySpark
لماذا استخدام PySpark لتحليل البيانات الضخمة؟
إعداد بيئة PySpark (2: إعداد بيئة PySpark)
تثبيت PySpark
تكوين PySpark للوضع المحلي ووضع المجموعة.
مقدمة لـ SparkSession و SparkContext
RDD PySpark (3: PySpark RDD)
ما هو RDD؟
إنشاء RDDs في PySpark
التحويلات والإجراءات على RDDs
بايثون سبارك لوحة البيانات (4: بايثون سبارك لوحة البيانات)
ما هو البيانات الضخمة؟
إنشاء اطر البيانات في بيئة برمجة بايثون باستخدام بيثون
تحويل وتلاعب بإطارات البيانات
بايثون سبارك SQL (5: بايثون سبارك SQL)
مقدمة لـ Spark SQL
إنشاء وتلاعب الجداول باستخدام PySpark SQL
أداء تحليل البيانات باستخدام استعلامات SQL
بايسبارك إم إل ليب (6: بايسبارك إم إل ليب)
نظرة عامة على MLlib في PySpark
العمل مع أنابيب ML في PySpark
التعلم بالإشراف وبدون إشراف باستخدام PySpark MLlib
بايثون سبارك ستريمينغ (7: بايثون سبارك ستريمينغ)
مقدمة عن تدفق سبارك
إنشاء سياق للبث في PySpark
معالجة البيانات في الوقت الحقيقي باستخدام PySpark Streaming
بايثون سبارك غراف إكس (٨: بايثون سبارك غراف إكس)
نظرة عامة على GraphX في PySpark
إنشاء وتلاعب الرسوم البيانية في PySpark
الخوارزميات الرسومية والتحليلات باستخدام PySpark GraphX
معالجة البيانات بكميات كبيرة باستخدام PySpark (9: معالجة البيانات بكميات كبيرة باستخدام PySpark)
تصميم أرشيتكتورة للمجموعة الشرارية
معالجة متوازية وحوسبة موزعة باستخدام PySpark
التعامل الفعال مع البيانات الضخمة باستخدام PySpark

™IMAS

ضمن مفاهيم تصميم الأنظمة المنهجية في التدريب، تأتي مصفوفة IMAS كأداة من أدوات صناعة التدريب المعاصرة، والتي تتعامل مع آلية تجميع عناصر الحقيبة التدريبية في شكل متكامل ومتماسك لضمان توافق هذه العناصر مع تحقيق أهداف التدريب ورفع كفاءة الأداء مشارك ومدرب ومنظم. إنه يمكّن المطور من تطوير سيناريو تدريب احترافي مدروس جيدًا وإدارة وقت الجلسة التدريبية. يمكن للجلسة معالجة أي موضوع.

المؤسسة العامة للتدريب التقني والمهني

صممت منهجية خاصة بالجودة الداخلية في الوحدات التدريبية التابعة لها، حيث تشمل على خمسة معايير رئيسية، تتضمن الإدارة والقيادة، والمدربين، والخدمات المقدمة للمتدربين، والمناهج، وبيئة التدريب، وذلك بهدف تطوير جودة التدريب المقدم في المنشآت التدريبية لمواكبة حاجة سوق العمل المحلي.

™ISID

يعد أول برنامج من نوعه في تقييم وتصنيف الحقائب التدريبية ويهدف إلى أن يكون مرجعاً مهماً للشركات والمؤسسات لضمان جودة التدريب المقدم لكوادرها من أجل تطوير الأداء وتطويره وتحسينه. إن جعل هذه المعايير دولية ليس فقط لأنها منتشرة في أكثر من قارة واحدة ومئات البلدان والمنظمات، ولكن أيضًا لأنها متوافقة مع العديد. تقنيات أسترالية ويابانية وكندية وأمريكية.

ما هو بيثون سبارك؟
PySpark هي مكتبة برمجة بلغة Python توفر واجهة لبرمجة Apache Spark، وهو إطار قوي مفتوح المصدر لمعالجة البيانات الضخمة.
PySpark هي مكتبة برمجة بلغة Python توفر واجهة لبرمجة Apache Spark، وهو إطار قوي مفتوح المصدر لمعالجة البيانات الضخمة.
2. ما هو الفائدة من استخدام PySpark في تحليل البيانات الضخمة؟
باستخدام PySpark ، يمكنك الاستفادة من بساطة وإنتاجية لغة البرمجة Python في تحليل مجموعات البيانات الكبيرة ، وفي الوقت نفسه استخدام قدرات الحوسبة الموزعة لأباتشي سبارك في معالجة البيانات بكفاءة.
باستخدام PySpark ، يمكنك الاستفادة من بساطة وإنتاجية لغة البرمجة Python في تحليل مجموعات البيانات الكبيرة ، وفي الوقت نفسه استخدام قدرات الحوسبة الموزعة لأباتشي سبارك في معالجة البيانات بكفاءة.
3. هل يمكنني استخدام PySpark لتحليل بيانات البث الحي في الوقت الحقيقي؟
نعم ، يدعم PySpark تحليل البيانات في الوقت الحقيقي باستخدام التدفق المتزامن في Spark Streaming ، مما يتيح لك معالجة وتحليل البيانات في الوقت الحقيقي أثناء تلقيها.
نعم ، يدعم PySpark تحليل البيانات في الوقت الحقيقي باستخدام التدفق المتزامن في Spark Streaming ، مما يتيح لك معالجة وتحليل البيانات في الوقت الحقيقي أثناء تلقيها.
4. هل يُشترط وجود معرفة مسبقة بـ Apache Spark لتعلم PySpark؟
من المفيد أن يكون لديك فهمًا محددًا لـ Apache Spark، ولكن بإمكانك تعلم PySpark حتى إن كنت جديدًا في بيئة Spark. يُنصح بأن يتوافر لديك معرفة أساسية ببرمجة Python.
من المفيد أن يكون لديك فهمًا محددًا لـ Apache Spark، ولكن بإمكانك تعلم PySpark حتى إن كنت جديدًا في بيئة Spark. يُنصح بأن يتوافر لديك معرفة أساسية ببرمجة Python.
هل هناك أي قيود في استخدام PySpark لتحليل البيانات الضخمة؟
قد لا يكون PySpark مناسبًا لكل حالة استخدام، خصوصًا عند التعامل مع مجموعات بيانات ضخمة للغاية أو خوارزميات تحليلية معقدة. في مثل هذه الحالات، قد يكون من المناسب استخدام واجهات برمجة التطبيقات الأصلية بلغة سكالا أو جافا لتحقيق أداء مثلى.
قد لا يكون PySpark مناسبًا لكل حالة استخدام، خصوصًا عند التعامل مع مجموعات بيانات ضخمة للغاية أو خوارزميات تحليلية معقدة. في مثل هذه الحالات، قد يكون من المناسب استخدام واجهات برمجة التطبيقات الأصلية بلغة سكالا أو جافا لتحقيق أداء مثلى.

المراجعات

لا توجد مراجعات بعد.

كن أول من يقيم “حقيبة تدريبية دورة تحليل البيانات الكبيرة باستخدام بيثون سبارك”
تُقدِم لكم هذه الحقيبة التدريبيةالنهائية للمدربين في مجال تحليل البيانات الضخمة – PySpark لتحليل البيانات الضخمة! في المناظر الرقمية المتطورة بسرعة في اليوم الحاضر، أصبحت القدرة على معالجة وتحليل كميات ضخمة من البيانات أمرًا حاسمًا للشركات للحصول على رؤى قيمة واتخاذ قرارات مستنيرة. PySpark، وهو مكتبة برمجة قوية تم بناؤها باستخدام لغة البايثون وتعتمد على Apache Spark، قد ظهر كأداة الاختيار لتحليل البيانات الضخمة. تم تصميم مادتنا التدريبية لتزويد المدربين بجميع الموارد اللازمة لتقديم جلسات تدريب شاملة في PySpark. سواء كنت مدربًا متمرسًا أو للتو بدأت، فإن منتجنا سيزودك بالمعرفة والأمثلة والتمارين اللازمة لتعليم PySpark بشكل فعال للمحللين البيانات الطامحين، وعلماء البيانات، ومهندسي البرمجيات. تتضمن مادتنا التدريبية منهجًا منظمًا بشكل جيد، حيث تغطي جميع المواضيع الأساسية، بما في ذلك استيعاب البيانات وتلاعبها وتحويلها واستكشافها وتصورها باستخدام PySpark. يتم تقديم كل موضوع بطريقة واضحة وموجزة، مع تمارين تطبيقية تعزز العملية التعلمية وتسمح للمتدربين بتطبيق المهارات المكتسبة حديثًا في سيناريوهات العمل الحقيقية. بالإضافة إلى ذلك، تتضمن مادتنا التدريبية أمثلة وحالات تطبيقية عملية توضح قدرات PySpark في التعامل مع مجموعات البيانات على نطاق واسع وأداء المهام المعقدة لتحليل البيانات. سيتعلم المتدربون كيفية استغلال البنية التحتية للحوسبة الموزعة المتاحة في PySpark ووظائف معالجة البيانات المتقدمة وخوارزميات التعلم الآلي لحل مشاكل البيانات الضخمة الحقيقية. بفضل مادتنا التدريبية المنظمة بشكل جيد، يمكن للمدربين تقديم جلسات تدريب مشوقة ومؤثرة في PySpark التي ستمنح المتعلمين المهارات اللازمة للتفوق في عالم تحليل البيانات الضخمة السريع الحدوث. لذا، لا تفوتوا هذه الفرصة الرائعة لتحسين قدراتكم التدريبية وتمكين الجيل القادم من المحترفين في مجال البيانات مع PySpark لتحليل البيانات الضخمة. احصلوا على مادتنا التدريبية اليوم!
مقدمة لـ PySpark (1: مقدمة لـ PySpark)
ما هو بياير سبارك؟
ميزات PySpark
لماذا استخدام PySpark لتحليل البيانات الضخمة؟
إعداد بيئة PySpark (2: إعداد بيئة PySpark)
تثبيت PySpark
تكوين PySpark للوضع المحلي ووضع المجموعة.
مقدمة لـ SparkSession و SparkContext
RDD PySpark (3: PySpark RDD)
ما هو RDD؟
إنشاء RDDs في PySpark
التحويلات والإجراءات على RDDs
بايثون سبارك لوحة البيانات (4: بايثون سبارك لوحة البيانات)
ما هو البيانات الضخمة؟
إنشاء اطر البيانات في بيئة برمجة بايثون باستخدام بيثون
تحويل وتلاعب بإطارات البيانات
بايثون سبارك SQL (5: بايثون سبارك SQL)
مقدمة لـ Spark SQL
إنشاء وتلاعب الجداول باستخدام PySpark SQL
أداء تحليل البيانات باستخدام استعلامات SQL
بايسبارك إم إل ليب (6: بايسبارك إم إل ليب)
نظرة عامة على MLlib في PySpark
العمل مع أنابيب ML في PySpark
التعلم بالإشراف وبدون إشراف باستخدام PySpark MLlib
بايثون سبارك ستريمينغ (7: بايثون سبارك ستريمينغ)
مقدمة عن تدفق سبارك
إنشاء سياق للبث في PySpark
معالجة البيانات في الوقت الحقيقي باستخدام PySpark Streaming
بايثون سبارك غراف إكس (٨: بايثون سبارك غراف إكس)
نظرة عامة على GraphX في PySpark
إنشاء وتلاعب الرسوم البيانية في PySpark
الخوارزميات الرسومية والتحليلات باستخدام PySpark GraphX
معالجة البيانات بكميات كبيرة باستخدام PySpark (9: معالجة البيانات بكميات كبيرة باستخدام PySpark)
تصميم أرشيتكتورة للمجموعة الشرارية
معالجة متوازية وحوسبة موزعة باستخدام PySpark
التعامل الفعال مع البيانات الضخمة باستخدام PySpark

™IMAS

ضمن مفاهيم تصميم الأنظمة المنهجية في التدريب، تأتي مصفوفة IMAS كأداة من أدوات صناعة التدريب المعاصرة، والتي تتعامل مع آلية تجميع عناصر الحقيبة التدريبية في شكل متكامل ومتماسك لضمان توافق هذه العناصر مع تحقيق أهداف التدريب ورفع كفاءة الأداء مشارك ومدرب ومنظم. إنه يمكّن المطور من تطوير سيناريو تدريب احترافي مدروس جيدًا وإدارة وقت الجلسة التدريبية. يمكن للجلسة معالجة أي موضوع.

المؤسسة العامة للتدريب التقني والمهني

صممت منهجية خاصة بالجودة الداخلية في الوحدات التدريبية التابعة لها، حيث تشمل على خمسة معايير رئيسية، تتضمن الإدارة والقيادة، والمدربين، والخدمات المقدمة للمتدربين، والمناهج، وبيئة التدريب، وذلك بهدف تطوير جودة التدريب المقدم في المنشآت التدريبية لمواكبة حاجة سوق العمل المحلي.

™ISID

يعد أول برنامج من نوعه في تقييم وتصنيف الحقائب التدريبية ويهدف إلى أن يكون مرجعاً مهماً للشركات والمؤسسات لضمان جودة التدريب المقدم لكوادرها من أجل تطوير الأداء وتطويره وتحسينه. إن جعل هذه المعايير دولية ليس فقط لأنها منتشرة في أكثر من قارة واحدة ومئات البلدان والمنظمات، ولكن أيضًا لأنها متوافقة مع العديد. تقنيات أسترالية ويابانية وكندية وأمريكية.

ما هو بيثون سبارك؟
PySpark هي مكتبة برمجة بلغة Python توفر واجهة لبرمجة Apache Spark، وهو إطار قوي مفتوح المصدر لمعالجة البيانات الضخمة.
PySpark هي مكتبة برمجة بلغة Python توفر واجهة لبرمجة Apache Spark، وهو إطار قوي مفتوح المصدر لمعالجة البيانات الضخمة.
2. ما هو الفائدة من استخدام PySpark في تحليل البيانات الضخمة؟
باستخدام PySpark ، يمكنك الاستفادة من بساطة وإنتاجية لغة البرمجة Python في تحليل مجموعات البيانات الكبيرة ، وفي الوقت نفسه استخدام قدرات الحوسبة الموزعة لأباتشي سبارك في معالجة البيانات بكفاءة.
باستخدام PySpark ، يمكنك الاستفادة من بساطة وإنتاجية لغة البرمجة Python في تحليل مجموعات البيانات الكبيرة ، وفي الوقت نفسه استخدام قدرات الحوسبة الموزعة لأباتشي سبارك في معالجة البيانات بكفاءة.
3. هل يمكنني استخدام PySpark لتحليل بيانات البث الحي في الوقت الحقيقي؟
نعم ، يدعم PySpark تحليل البيانات في الوقت الحقيقي باستخدام التدفق المتزامن في Spark Streaming ، مما يتيح لك معالجة وتحليل البيانات في الوقت الحقيقي أثناء تلقيها.
نعم ، يدعم PySpark تحليل البيانات في الوقت الحقيقي باستخدام التدفق المتزامن في Spark Streaming ، مما يتيح لك معالجة وتحليل البيانات في الوقت الحقيقي أثناء تلقيها.
4. هل يُشترط وجود معرفة مسبقة بـ Apache Spark لتعلم PySpark؟
من المفيد أن يكون لديك فهمًا محددًا لـ Apache Spark، ولكن بإمكانك تعلم PySpark حتى إن كنت جديدًا في بيئة Spark. يُنصح بأن يتوافر لديك معرفة أساسية ببرمجة Python.
من المفيد أن يكون لديك فهمًا محددًا لـ Apache Spark، ولكن بإمكانك تعلم PySpark حتى إن كنت جديدًا في بيئة Spark. يُنصح بأن يتوافر لديك معرفة أساسية ببرمجة Python.
هل هناك أي قيود في استخدام PySpark لتحليل البيانات الضخمة؟
قد لا يكون PySpark مناسبًا لكل حالة استخدام، خصوصًا عند التعامل مع مجموعات بيانات ضخمة للغاية أو خوارزميات تحليلية معقدة. في مثل هذه الحالات، قد يكون من المناسب استخدام واجهات برمجة التطبيقات الأصلية بلغة سكالا أو جافا لتحقيق أداء مثلى.
قد لا يكون PySpark مناسبًا لكل حالة استخدام، خصوصًا عند التعامل مع مجموعات بيانات ضخمة للغاية أو خوارزميات تحليلية معقدة. في مثل هذه الحالات، قد يكون من المناسب استخدام واجهات برمجة التطبيقات الأصلية بلغة سكالا أو جافا لتحقيق أداء مثلى.

المراجعات

لا توجد مراجعات بعد.

كن أول من يقيم “حقيبة تدريبية دورة تحليل البيانات الكبيرة باستخدام بيثون سبارك”

مميزات الحقيبة

مذكرة المتدرب

دليل المدرب

الأنشطة

نسخة العرض

فيديوهات

الملف التعريفي

تحديث سنة 2023

حقيبة تدريبية دورة تحليل البيانات الكبيرة باستخدام بيثون سبارك

تركز هذه الحقيبة التدريبيةعلى تعليم المستخدمين كيفية أداء تحليل البيانات الكبيرة باستخدام PySpark. تغطي الميزات القوية لأباتشي سبارك، جنبًا إلى جنب مع سهولة استخدام لغة البرمجة بيثون وأوامر SQL. من فهم الأساسيات إلى تنفيذ مهام تحليل البيانات المعقدة، فإن هذه المادة ستزود المتعلمين بالمعرفة والمهارات اللازمة لتحليل البيانات الكبيرة باستخدام PySpark.

مراجعة

English - العربية

محاضرات تفاعلية

مميزات الحقيبة

مذكرة المتدرب

دليل المدرب

الأنشطة

نسخة العرض

فيديوهات

الملف التعريفي

تُقدِم لكم هذه الحقيبة التدريبيةالنهائية للمدربين في مجال تحليل البيانات الضخمة – PySpark لتحليل البيانات الضخمة! في المناظر الرقمية المتطورة بسرعة في اليوم الحاضر، أصبحت القدرة على معالجة وتحليل كميات ضخمة من البيانات أمرًا حاسمًا للشركات للحصول على رؤى قيمة واتخاذ قرارات مستنيرة. PySpark، وهو مكتبة برمجة قوية تم بناؤها باستخدام لغة البايثون وتعتمد على Apache Spark، قد ظهر كأداة الاختيار لتحليل البيانات الضخمة. تم تصميم مادتنا التدريبية لتزويد المدربين بجميع الموارد اللازمة لتقديم جلسات تدريب شاملة في PySpark. سواء كنت مدربًا متمرسًا أو للتو بدأت، فإن منتجنا سيزودك بالمعرفة والأمثلة والتمارين اللازمة لتعليم PySpark بشكل فعال للمحللين البيانات الطامحين، وعلماء البيانات، ومهندسي البرمجيات. تتضمن مادتنا التدريبية منهجًا منظمًا بشكل جيد، حيث تغطي جميع المواضيع الأساسية، بما في ذلك استيعاب البيانات وتلاعبها وتحويلها واستكشافها وتصورها باستخدام PySpark. يتم تقديم كل موضوع بطريقة واضحة وموجزة، مع تمارين تطبيقية تعزز العملية التعلمية وتسمح للمتدربين بتطبيق المهارات المكتسبة حديثًا في سيناريوهات العمل الحقيقية. بالإضافة إلى ذلك، تتضمن مادتنا التدريبية أمثلة وحالات تطبيقية عملية توضح قدرات PySpark في التعامل مع مجموعات البيانات على نطاق واسع وأداء المهام المعقدة لتحليل البيانات. سيتعلم المتدربون كيفية استغلال البنية التحتية للحوسبة الموزعة المتاحة في PySpark ووظائف معالجة البيانات المتقدمة وخوارزميات التعلم الآلي لحل مشاكل البيانات الضخمة الحقيقية. بفضل مادتنا التدريبية المنظمة بشكل جيد، يمكن للمدربين تقديم جلسات تدريب مشوقة ومؤثرة في PySpark التي ستمنح المتعلمين المهارات اللازمة للتفوق في عالم تحليل البيانات الضخمة السريع الحدوث. لذا، لا تفوتوا هذه الفرصة الرائعة لتحسين قدراتكم التدريبية وتمكين الجيل القادم من المحترفين في مجال البيانات مع PySpark لتحليل البيانات الضخمة. احصلوا على مادتنا التدريبية اليوم!
مقدمة لـ PySpark (1: مقدمة لـ PySpark)
ما هو بياير سبارك؟
ميزات PySpark
لماذا استخدام PySpark لتحليل البيانات الضخمة؟
إعداد بيئة PySpark (2: إعداد بيئة PySpark)
تثبيت PySpark
تكوين PySpark للوضع المحلي ووضع المجموعة.
مقدمة لـ SparkSession و SparkContext
RDD PySpark (3: PySpark RDD)
ما هو RDD؟
إنشاء RDDs في PySpark
التحويلات والإجراءات على RDDs
بايثون سبارك لوحة البيانات (4: بايثون سبارك لوحة البيانات)
ما هو البيانات الضخمة؟
إنشاء اطر البيانات في بيئة برمجة بايثون باستخدام بيثون
تحويل وتلاعب بإطارات البيانات
بايثون سبارك SQL (5: بايثون سبارك SQL)
مقدمة لـ Spark SQL
إنشاء وتلاعب الجداول باستخدام PySpark SQL
أداء تحليل البيانات باستخدام استعلامات SQL
بايسبارك إم إل ليب (6: بايسبارك إم إل ليب)
نظرة عامة على MLlib في PySpark
العمل مع أنابيب ML في PySpark
التعلم بالإشراف وبدون إشراف باستخدام PySpark MLlib
بايثون سبارك ستريمينغ (7: بايثون سبارك ستريمينغ)
مقدمة عن تدفق سبارك
إنشاء سياق للبث في PySpark
معالجة البيانات في الوقت الحقيقي باستخدام PySpark Streaming
بايثون سبارك غراف إكس (٨: بايثون سبارك غراف إكس)
نظرة عامة على GraphX في PySpark
إنشاء وتلاعب الرسوم البيانية في PySpark
الخوارزميات الرسومية والتحليلات باستخدام PySpark GraphX
معالجة البيانات بكميات كبيرة باستخدام PySpark (9: معالجة البيانات بكميات كبيرة باستخدام PySpark)
تصميم أرشيتكتورة للمجموعة الشرارية
معالجة متوازية وحوسبة موزعة باستخدام PySpark
التعامل الفعال مع البيانات الضخمة باستخدام PySpark

™IMAS

ضمن مفاهيم تصميم الأنظمة المنهجية في التدريب، تأتي مصفوفة IMAS كأداة من أدوات صناعة التدريب المعاصرة، والتي تتعامل مع آلية تجميع عناصر الحقيبة التدريبية في شكل متكامل ومتماسك لضمان توافق هذه العناصر مع تحقيق أهداف التدريب ورفع كفاءة الأداء مشارك ومدرب ومنظم. إنه يمكّن المطور من تطوير سيناريو تدريب احترافي مدروس جيدًا وإدارة وقت الجلسة التدريبية. يمكن للجلسة معالجة أي موضوع.

المؤسسة العامة للتدريب التقني والمهني

صممت منهجية خاصة بالجودة الداخلية في الوحدات التدريبية التابعة لها، حيث تشمل على خمسة معايير رئيسية، تتضمن الإدارة والقيادة، والمدربين، والخدمات المقدمة للمتدربين، والمناهج، وبيئة التدريب، وذلك بهدف تطوير جودة التدريب المقدم في المنشآت التدريبية لمواكبة حاجة سوق العمل المحلي.

™ISID

يعد أول برنامج من نوعه في تقييم وتصنيف الحقائب التدريبية ويهدف إلى أن يكون مرجعاً مهماً للشركات والمؤسسات لضمان جودة التدريب المقدم لكوادرها من أجل تطوير الأداء وتطويره وتحسينه. إن جعل هذه المعايير دولية ليس فقط لأنها منتشرة في أكثر من قارة واحدة ومئات البلدان والمنظمات، ولكن أيضًا لأنها متوافقة مع العديد. تقنيات أسترالية ويابانية وكندية وأمريكية.

ما هو بيثون سبارك؟
PySpark هي مكتبة برمجة بلغة Python توفر واجهة لبرمجة Apache Spark، وهو إطار قوي مفتوح المصدر لمعالجة البيانات الضخمة.
PySpark هي مكتبة برمجة بلغة Python توفر واجهة لبرمجة Apache Spark، وهو إطار قوي مفتوح المصدر لمعالجة البيانات الضخمة.
2. ما هو الفائدة من استخدام PySpark في تحليل البيانات الضخمة؟
باستخدام PySpark ، يمكنك الاستفادة من بساطة وإنتاجية لغة البرمجة Python في تحليل مجموعات البيانات الكبيرة ، وفي الوقت نفسه استخدام قدرات الحوسبة الموزعة لأباتشي سبارك في معالجة البيانات بكفاءة.
باستخدام PySpark ، يمكنك الاستفادة من بساطة وإنتاجية لغة البرمجة Python في تحليل مجموعات البيانات الكبيرة ، وفي الوقت نفسه استخدام قدرات الحوسبة الموزعة لأباتشي سبارك في معالجة البيانات بكفاءة.
3. هل يمكنني استخدام PySpark لتحليل بيانات البث الحي في الوقت الحقيقي؟
نعم ، يدعم PySpark تحليل البيانات في الوقت الحقيقي باستخدام التدفق المتزامن في Spark Streaming ، مما يتيح لك معالجة وتحليل البيانات في الوقت الحقيقي أثناء تلقيها.
نعم ، يدعم PySpark تحليل البيانات في الوقت الحقيقي باستخدام التدفق المتزامن في Spark Streaming ، مما يتيح لك معالجة وتحليل البيانات في الوقت الحقيقي أثناء تلقيها.
4. هل يُشترط وجود معرفة مسبقة بـ Apache Spark لتعلم PySpark؟
من المفيد أن يكون لديك فهمًا محددًا لـ Apache Spark، ولكن بإمكانك تعلم PySpark حتى إن كنت جديدًا في بيئة Spark. يُنصح بأن يتوافر لديك معرفة أساسية ببرمجة Python.
من المفيد أن يكون لديك فهمًا محددًا لـ Apache Spark، ولكن بإمكانك تعلم PySpark حتى إن كنت جديدًا في بيئة Spark. يُنصح بأن يتوافر لديك معرفة أساسية ببرمجة Python.
هل هناك أي قيود في استخدام PySpark لتحليل البيانات الضخمة؟
قد لا يكون PySpark مناسبًا لكل حالة استخدام، خصوصًا عند التعامل مع مجموعات بيانات ضخمة للغاية أو خوارزميات تحليلية معقدة. في مثل هذه الحالات، قد يكون من المناسب استخدام واجهات برمجة التطبيقات الأصلية بلغة سكالا أو جافا لتحقيق أداء مثلى.
قد لا يكون PySpark مناسبًا لكل حالة استخدام، خصوصًا عند التعامل مع مجموعات بيانات ضخمة للغاية أو خوارزميات تحليلية معقدة. في مثل هذه الحالات، قد يكون من المناسب استخدام واجهات برمجة التطبيقات الأصلية بلغة سكالا أو جافا لتحقيق أداء مثلى.

المراجعات

لا توجد مراجعات بعد.

كن أول من يقيم “حقيبة تدريبية دورة تحليل البيانات الكبيرة باستخدام بيثون سبارك”
تُقدِم لكم هذه الحقيبة التدريبيةالنهائية للمدربين في مجال تحليل البيانات الضخمة – PySpark لتحليل البيانات الضخمة! في المناظر الرقمية المتطورة بسرعة في اليوم الحاضر، أصبحت القدرة على معالجة وتحليل كميات ضخمة من البيانات أمرًا حاسمًا للشركات للحصول على رؤى قيمة واتخاذ قرارات مستنيرة. PySpark، وهو مكتبة برمجة قوية تم بناؤها باستخدام لغة البايثون وتعتمد على Apache Spark، قد ظهر كأداة الاختيار لتحليل البيانات الضخمة. تم تصميم مادتنا التدريبية لتزويد المدربين بجميع الموارد اللازمة لتقديم جلسات تدريب شاملة في PySpark. سواء كنت مدربًا متمرسًا أو للتو بدأت، فإن منتجنا سيزودك بالمعرفة والأمثلة والتمارين اللازمة لتعليم PySpark بشكل فعال للمحللين البيانات الطامحين، وعلماء البيانات، ومهندسي البرمجيات. تتضمن مادتنا التدريبية منهجًا منظمًا بشكل جيد، حيث تغطي جميع المواضيع الأساسية، بما في ذلك استيعاب البيانات وتلاعبها وتحويلها واستكشافها وتصورها باستخدام PySpark. يتم تقديم كل موضوع بطريقة واضحة وموجزة، مع تمارين تطبيقية تعزز العملية التعلمية وتسمح للمتدربين بتطبيق المهارات المكتسبة حديثًا في سيناريوهات العمل الحقيقية. بالإضافة إلى ذلك، تتضمن مادتنا التدريبية أمثلة وحالات تطبيقية عملية توضح قدرات PySpark في التعامل مع مجموعات البيانات على نطاق واسع وأداء المهام المعقدة لتحليل البيانات. سيتعلم المتدربون كيفية استغلال البنية التحتية للحوسبة الموزعة المتاحة في PySpark ووظائف معالجة البيانات المتقدمة وخوارزميات التعلم الآلي لحل مشاكل البيانات الضخمة الحقيقية. بفضل مادتنا التدريبية المنظمة بشكل جيد، يمكن للمدربين تقديم جلسات تدريب مشوقة ومؤثرة في PySpark التي ستمنح المتعلمين المهارات اللازمة للتفوق في عالم تحليل البيانات الضخمة السريع الحدوث. لذا، لا تفوتوا هذه الفرصة الرائعة لتحسين قدراتكم التدريبية وتمكين الجيل القادم من المحترفين في مجال البيانات مع PySpark لتحليل البيانات الضخمة. احصلوا على مادتنا التدريبية اليوم!
مقدمة لـ PySpark (1: مقدمة لـ PySpark)
ما هو بياير سبارك؟
ميزات PySpark
لماذا استخدام PySpark لتحليل البيانات الضخمة؟
إعداد بيئة PySpark (2: إعداد بيئة PySpark)
تثبيت PySpark
تكوين PySpark للوضع المحلي ووضع المجموعة.
مقدمة لـ SparkSession و SparkContext
RDD PySpark (3: PySpark RDD)
ما هو RDD؟
إنشاء RDDs في PySpark
التحويلات والإجراءات على RDDs
بايثون سبارك لوحة البيانات (4: بايثون سبارك لوحة البيانات)
ما هو البيانات الضخمة؟
إنشاء اطر البيانات في بيئة برمجة بايثون باستخدام بيثون
تحويل وتلاعب بإطارات البيانات
بايثون سبارك SQL (5: بايثون سبارك SQL)
مقدمة لـ Spark SQL
إنشاء وتلاعب الجداول باستخدام PySpark SQL
أداء تحليل البيانات باستخدام استعلامات SQL
بايسبارك إم إل ليب (6: بايسبارك إم إل ليب)
نظرة عامة على MLlib في PySpark
العمل مع أنابيب ML في PySpark
التعلم بالإشراف وبدون إشراف باستخدام PySpark MLlib
بايثون سبارك ستريمينغ (7: بايثون سبارك ستريمينغ)
مقدمة عن تدفق سبارك
إنشاء سياق للبث في PySpark
معالجة البيانات في الوقت الحقيقي باستخدام PySpark Streaming
بايثون سبارك غراف إكس (٨: بايثون سبارك غراف إكس)
نظرة عامة على GraphX في PySpark
إنشاء وتلاعب الرسوم البيانية في PySpark
الخوارزميات الرسومية والتحليلات باستخدام PySpark GraphX
معالجة البيانات بكميات كبيرة باستخدام PySpark (9: معالجة البيانات بكميات كبيرة باستخدام PySpark)
تصميم أرشيتكتورة للمجموعة الشرارية
معالجة متوازية وحوسبة موزعة باستخدام PySpark
التعامل الفعال مع البيانات الضخمة باستخدام PySpark

™IMAS

ضمن مفاهيم تصميم الأنظمة المنهجية في التدريب، تأتي مصفوفة IMAS كأداة من أدوات صناعة التدريب المعاصرة، والتي تتعامل مع آلية تجميع عناصر الحقيبة التدريبية في شكل متكامل ومتماسك لضمان توافق هذه العناصر مع تحقيق أهداف التدريب ورفع كفاءة الأداء مشارك ومدرب ومنظم. إنه يمكّن المطور من تطوير سيناريو تدريب احترافي مدروس جيدًا وإدارة وقت الجلسة التدريبية. يمكن للجلسة معالجة أي موضوع.

المؤسسة العامة للتدريب التقني والمهني

صممت منهجية خاصة بالجودة الداخلية في الوحدات التدريبية التابعة لها، حيث تشمل على خمسة معايير رئيسية، تتضمن الإدارة والقيادة، والمدربين، والخدمات المقدمة للمتدربين، والمناهج، وبيئة التدريب، وذلك بهدف تطوير جودة التدريب المقدم في المنشآت التدريبية لمواكبة حاجة سوق العمل المحلي.

™ISID

يعد أول برنامج من نوعه في تقييم وتصنيف الحقائب التدريبية ويهدف إلى أن يكون مرجعاً مهماً للشركات والمؤسسات لضمان جودة التدريب المقدم لكوادرها من أجل تطوير الأداء وتطويره وتحسينه. إن جعل هذه المعايير دولية ليس فقط لأنها منتشرة في أكثر من قارة واحدة ومئات البلدان والمنظمات، ولكن أيضًا لأنها متوافقة مع العديد. تقنيات أسترالية ويابانية وكندية وأمريكية.

ما هو بيثون سبارك؟
PySpark هي مكتبة برمجة بلغة Python توفر واجهة لبرمجة Apache Spark، وهو إطار قوي مفتوح المصدر لمعالجة البيانات الضخمة.
PySpark هي مكتبة برمجة بلغة Python توفر واجهة لبرمجة Apache Spark، وهو إطار قوي مفتوح المصدر لمعالجة البيانات الضخمة.
2. ما هو الفائدة من استخدام PySpark في تحليل البيانات الضخمة؟
باستخدام PySpark ، يمكنك الاستفادة من بساطة وإنتاجية لغة البرمجة Python في تحليل مجموعات البيانات الكبيرة ، وفي الوقت نفسه استخدام قدرات الحوسبة الموزعة لأباتشي سبارك في معالجة البيانات بكفاءة.
باستخدام PySpark ، يمكنك الاستفادة من بساطة وإنتاجية لغة البرمجة Python في تحليل مجموعات البيانات الكبيرة ، وفي الوقت نفسه استخدام قدرات الحوسبة الموزعة لأباتشي سبارك في معالجة البيانات بكفاءة.
3. هل يمكنني استخدام PySpark لتحليل بيانات البث الحي في الوقت الحقيقي؟
نعم ، يدعم PySpark تحليل البيانات في الوقت الحقيقي باستخدام التدفق المتزامن في Spark Streaming ، مما يتيح لك معالجة وتحليل البيانات في الوقت الحقيقي أثناء تلقيها.
نعم ، يدعم PySpark تحليل البيانات في الوقت الحقيقي باستخدام التدفق المتزامن في Spark Streaming ، مما يتيح لك معالجة وتحليل البيانات في الوقت الحقيقي أثناء تلقيها.
4. هل يُشترط وجود معرفة مسبقة بـ Apache Spark لتعلم PySpark؟
من المفيد أن يكون لديك فهمًا محددًا لـ Apache Spark، ولكن بإمكانك تعلم PySpark حتى إن كنت جديدًا في بيئة Spark. يُنصح بأن يتوافر لديك معرفة أساسية ببرمجة Python.
من المفيد أن يكون لديك فهمًا محددًا لـ Apache Spark، ولكن بإمكانك تعلم PySpark حتى إن كنت جديدًا في بيئة Spark. يُنصح بأن يتوافر لديك معرفة أساسية ببرمجة Python.
هل هناك أي قيود في استخدام PySpark لتحليل البيانات الضخمة؟
قد لا يكون PySpark مناسبًا لكل حالة استخدام، خصوصًا عند التعامل مع مجموعات بيانات ضخمة للغاية أو خوارزميات تحليلية معقدة. في مثل هذه الحالات، قد يكون من المناسب استخدام واجهات برمجة التطبيقات الأصلية بلغة سكالا أو جافا لتحقيق أداء مثلى.
قد لا يكون PySpark مناسبًا لكل حالة استخدام، خصوصًا عند التعامل مع مجموعات بيانات ضخمة للغاية أو خوارزميات تحليلية معقدة. في مثل هذه الحالات، قد يكون من المناسب استخدام واجهات برمجة التطبيقات الأصلية بلغة سكالا أو جافا لتحقيق أداء مثلى.

المراجعات

لا توجد مراجعات بعد.

كن أول من يقيم “حقيبة تدريبية دورة تحليل البيانات الكبيرة باستخدام بيثون سبارك”

منتجات ذات صلة

تم تصميم هذه الحقائب التدريبيةلتعليم البداة برمجة SQL باستخدام قاعدة بيانات MySQL. سيتعلم المشاركون أوامر SQL، والوظائف، والتعبيرات، والانضمامات، والإجراءات، والعروض. بحلول نهاية التدريب، سيكون لديهم فهم قوي لبرمجة SQL والقدرة على استخدامها بشكل فعال مع قاعدة بيانات MySQL.

تم تصميم هذه الحقائب التدريبيةلتعليم البداة برمجة SQL باستخدام قاعدة بيانات MySQL. سيتعلم المشاركون أوامر SQL، والوظائف، والتعبيرات، والانضمامات، والإجراءات، والعروض. بحلول نهاية التدريب، سيكون لديهم فهم قوي لبرمجة SQL والقدرة على استخدامها بشكل فعال مع قاعدة بيانات MySQL.

هذه الحقيبة التدريبيةمصممة لمساعدة الأفراد على اكتساب فهم شامل لإجراءات التخزين. تغطي أساسيات ما هي إجراءات التخزين وفوائدها، وكيفية إنشائها واستخدامها في أنظمة إدارة قواعد البيانات المختلفة. تتضمن المادة تمارين تفصيلية خطوة بخطوة وأمثلة وتمارين لتعزيز عملية التعلم.

تركز هذه الحقيبة التدريبيةعلى تعليم المستخدمين كيفية أداء تحليل البيانات الكبيرة باستخدام PySpark. تغطي الميزات القوية لأباتشي سبارك، جنبًا إلى جنب مع سهولة استخدام لغة البرمجة بيثون وأوامر SQL. من فهم الأساسيات إلى تنفيذ مهام تحليل البيانات المعقدة، فإن هذه المادة ستزود المتعلمين بالمعرفة والمهارات اللازمة لتحليل البيانات الكبيرة باستخدام PySpark.

تركز هذه الحقيبة التدريبيةعلى تعليم المستخدمين كيفية أداء تحليل البيانات الكبيرة باستخدام PySpark. تغطي الميزات القوية لأباتشي سبارك، جنبًا إلى جنب مع سهولة استخدام لغة البرمجة بيثون وأوامر SQL. من فهم الأساسيات إلى تنفيذ مهام تحليل البيانات المعقدة، فإن هذه المادة ستزود المتعلمين بالمعرفة والمهارات اللازمة لتحليل البيانات الكبيرة باستخدام PySpark.

حقيبة تدريبية دورة تحليل البيانات الكبيرة باستخدام بيثون سبارك