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 دليل المبتدئين لتحليل البيانات باستخدام PySpark

تشمل هذه الحقائب التدريبية مواضيع مثل هندسة البيانات و PySpark وتحليل البيانات وتمارين البرمجة وتحليل البيانات. تقدم دروسًا شاملة وتمارين عملية لمساعدة الأفراد على اكتساب الخبرة في هذه المجالات. تعتبر المواد مناسبة للمبتدئين وكذلك للمحترفين ذوي الخبرة الذين يسعون لتعزيز مهاراتهم في معالجة البيانات وتحليلها باستخدام PySpark.

مراجعة

English - العربية

محاضرات تفاعلية

مميزات الحقيبة

مذكرة المتدرب

دليل المدرب

الأنشطة

نسخة العرض

فيديوهات

الملف التعريفي

مقدمة لكتاب دليل المبتدئين لتحليل البيانات باستخدام باي سبارك، وهو المصدر التدريبي النهائي للمدربين الذين يسعون لتزويد طلابهم بالمهارات اللازمة للتفوق في تحليل البيانات باستخدام باي سبارك. سواء كنت مدربًا ذا خبرة أو مبتدئًا في هذا المجال، فإن هذا المصدر التدريبي الشامل مصمم ليغطي كل احتياجاتك. تم تصميمه خصيصًا ليوجه المدربين في تعليم الطلاب أساسيات تحليل البيانات باستخدام باي سبارك، وهو إطار تحليل متقدم لمعالجة البيانات الكبيرة. يتضمن هذا المصدر التدريبي منهجية منظمة تشمل كل شيء، بدءًا من المفاهيم الأساسية لباي سبارك وحتى تقنيات المعالجة المتقدمة للبيانات. تسمح البرامج التعليمية خطوة بخطوة والتمارين العملية للمدربين بتعليم طلابهم بفعالية كيفية استخدام باي سبارك لاستخراج وتحويل وتحليل مجموعات البيانات الضخمة. بالإضافة إلى ذلك، يوفر دليل المبتدئين لتحليل البيانات باستخدام باي سبارك للمدربين مجموعة واسعة من الأمثلة العملية والسيناريوهات الحقيقية لتعزيز عملية التعلم. سيكتسب الطلاب تجربة عملية في تطبيق باي سبارك لحل مشاكل تحليل البيانات المعقدة، مما يجعلهم مستعدين للتحديات التي قد يواجهونها في حياتهم المهنية المستقبلية. بالإضافة إلى ذلك، يقدم هذا المصدر التدريبي للمدربين موارد قيمة مثل عروض باوربوينت مصممة مسبقًا وملاحظات المدرب وأدلة الحلول. تضمن هذه الموارد أن يتمكن المدربون من تقديم محتوى الدورة بثقة، والإجابة على أسئلة الطلاب، وتوفير التوجيه اللازم لهم طوال رحلتهم التعليمية. في الختام، دليل المبتدئين لتحليل البيانات باستخدام باي سبارك هو مصدر تدريب لا غنى عنه للمدربين الذين يسعون لتزويد طلابهم بأساس قوي في تحليل البيانات باستخدام باي سبارك. بفضل المنهجية الشاملة والأمثلة العملية والموارد القيمة، يمكن للمدربين تعليم الطلاب المهارات اللازمة للتفوق في مجال تحليل البيانات بفعالية.
مقدمة لـ PySpark
ما هو PySpark؟
لماذا استخدام PySpark لتحليل البيانات؟
تثبيت PySpark
البدء مع PySpark.
كائنات بيانات PySpark: RDD و DataFrames
تحميل البيانات في بيثون باستخدام PySpark
العمليات الأساسية لـ PySpark: التصفية، التجميع، التجميع.
التحضير البيانات باستخدام PySpark
تنظيف ومعالجة البيانات
معالجة القيم المفقودة
هندسة الميزات
تحليل البيانات التجريبي مع PySpark
فهم البيانات
الإحصاءات الوصفية
تصور البيانات باستخدام PySpark
التحليل الإحصائي باستخدام بيثون سبارك
اختبار الفرضية
تحليل الترابط والانحدار
تحليل سلاسل زمنية
التعلم الآلي بواسطة بيثون سبارك
مقدمة لخوارزميات التعلم الآلي
تقسيم البيانات إلى مجموعة تدريب ومجموعة اختبار
بناء وتقييم نماذج التعلم الآلي باستخدام PySpark
تقنيات PySpark المتقدمة
العمل مع مجموعات بيانات كبيرة والحوسبة الموزعة
تدفق PySpark لتحليل البيانات في الوقت الحقيقي
التعامل مع البيانات غير المنظمة باستخدام PySpark
إصلاح الأعطال وتحسين الأداء في بياي سبارك
الأخطاء الشائعة وكيفية تصحيحها
تقنيات تحسين الأداء
تصحيح أكواد PySpark
المشاريع الحقيقية لتحليل البيانات باستخدام PySpark
تطبيق باي سبارك على صناعات أو حالات استخدام محددة
حالات دراسية وأمثلة عن مشاريع ناجحة باستخدام PySpark
نصائح لبدء مشروع تحليل البيانات الخاص بك 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.

هل هناك أي شروط مسبقة لهذه الحقيبة التدريبية؟
على الرغم من عدم الحاجة إلى أي خبرة سابقة في تحليل البيانات أو استخدام PySpark، إلا أنه سيكون من المفيد أن يكون لديك فهم أساسي لبرمجة Python واستعلامات SQL. ستكون الاطلاع على مفاهيم مثل الإطارات البيانية والإحصاءات الأساسية أيضًا مفيدة.
على الرغم من عدم الحاجة إلى أي خبرة سابقة في تحليل البيانات أو استخدام PySpark، إلا أنه سيكون من المفيد أن يكون لديك فهم أساسي لبرمجة Python واستعلامات SQL. ستكون الاطلاع على مفاهيم مثل الإطارات البيانية والإحصاءات الأساسية أيضًا مفيدة.
ما هو بي سبارك؟
PySpark هو واجهة برمجة التطبيقات باستخدام لغة البرمجة Python لنظام Apache Spark ، وهو إطار عمل مفتوح المصدر لمعالجة البيانات الضخمة وتحليلها. يتيح للمطورين باستخدام لغة البرمجة Python الاستفادة من قوة Spark في حوسبة الموزع ومعالجة مجموعات البيانات الكبيرة.
PySpark هو واجهة برمجة التطبيقات باستخدام لغة البرمجة Python لنظام Apache Spark ، وهو إطار عمل مفتوح المصدر لمعالجة البيانات الضخمة وتحليلها. يتيح للمطورين باستخدام لغة البرمجة Python الاستفادة من قوة Spark في حوسبة الموزع ومعالجة مجموعات البيانات الكبيرة.
2. كيف يمكنني تثبيت PySpark؟
لتثبيت PySpark ، تحتاج أولاً إلى تثبيت Apache Spark. بمجرد تثبيت Spark ، يمكنك تثبيت PySpark باستخدام pip بتشغيل الأمر التالي: pip install pyspark. سيتم تثبيت حزمة PySpark على نظامك.
لتثبيت PySpark ، تحتاج أولاً إلى تثبيت Apache Spark. بمجرد تثبيت Spark ، يمكنك تثبيت PySpark باستخدام pip بتشغيل الأمر التالي: pip install pyspark. سيتم تثبيت حزمة PySpark على نظامك.
ما هي الخصائص الرئيسية لـ PySpark؟
باي سبارك لديه العديد من الميزات الرئيسية، بما في ذلك الدعم لمعالجة الموزعة، التخزين المؤقت في الذاكرة، الاستمرارية في حالة الأعطال، ومجموعة واسعة من المكتبات والوظائف المدمجة لمعالجة البيانات وتعلم الآلة ومعالجة الرسوم البيانية. كما يوفر أيضًا دعمًا للبث الحية والتكامل مع مصادر البيانات الشهيرة مثل هادوب وهايف وغيرها.
باي سبارك لديه العديد من الميزات الرئيسية، بما في ذلك الدعم لمعالجة الموزعة، التخزين المؤقت في الذاكرة، الاستمرارية في حالة الأعطال، ومجموعة واسعة من المكتبات والوظائف المدمجة لمعالجة البيانات وتعلم الآلة ومعالجة الرسوم البيانية. كما يوفر أيضًا دعمًا للبث الحية والتكامل مع مصادر البيانات الشهيرة مثل هادوب وهايف وغيرها.
كيف يمكنني الوصول إلى البيانات في بيثون سبارك؟
يقدم PySpark طرقًا متعددة للوصول إلى البيانات وتلاعبها. يمكنك قراءة البيانات من مصادر مختلفة مثل الملفات (CSV، JSON، إلخ)، قواعد البيانات (MySQL، PostgreSQL، إلخ)، والبحيرات البيانية (Hadoop HDFS، Amazon S3، إلخ). توفر PySpark أيضًا واجهة برمجة تطبيقات DataFrame، والتي تتيح لك القيام بعمليات شبيهة بـ SQL على البيانات المنظمة، مما يسهل استعلام وتحويل وتحليل المجموعات البيانية الكبيرة.
يقدم PySpark طرقًا متعددة للوصول إلى البيانات وتلاعبها. يمكنك قراءة البيانات من مصادر مختلفة مثل الملفات (CSV، JSON، إلخ)، قواعد البيانات (MySQL، PostgreSQL، إلخ)، والبحيرات البيانية (Hadoop HDFS، Amazon S3، إلخ). توفر PySpark أيضًا واجهة برمجة تطبيقات DataFrame، والتي تتيح لك القيام بعمليات شبيهة بـ SQL على البيانات المنظمة، مما يسهل استعلام وتحويل وتحليل المجموعات البيانية الكبيرة.

المراجعات

لا توجد مراجعات بعد.

كن أول من يقيم “حقيبة تدريبية دورة دليل المبتدئين لتحليل البيانات باستخدام PySpark”
مقدمة لكتاب دليل المبتدئين لتحليل البيانات باستخدام باي سبارك، وهو المصدر التدريبي النهائي للمدربين الذين يسعون لتزويد طلابهم بالمهارات اللازمة للتفوق في تحليل البيانات باستخدام باي سبارك. سواء كنت مدربًا ذا خبرة أو مبتدئًا في هذا المجال، فإن هذا المصدر التدريبي الشامل مصمم ليغطي كل احتياجاتك. تم تصميمه خصيصًا ليوجه المدربين في تعليم الطلاب أساسيات تحليل البيانات باستخدام باي سبارك، وهو إطار تحليل متقدم لمعالجة البيانات الكبيرة. يتضمن هذا المصدر التدريبي منهجية منظمة تشمل كل شيء، بدءًا من المفاهيم الأساسية لباي سبارك وحتى تقنيات المعالجة المتقدمة للبيانات. تسمح البرامج التعليمية خطوة بخطوة والتمارين العملية للمدربين بتعليم طلابهم بفعالية كيفية استخدام باي سبارك لاستخراج وتحويل وتحليل مجموعات البيانات الضخمة. بالإضافة إلى ذلك، يوفر دليل المبتدئين لتحليل البيانات باستخدام باي سبارك للمدربين مجموعة واسعة من الأمثلة العملية والسيناريوهات الحقيقية لتعزيز عملية التعلم. سيكتسب الطلاب تجربة عملية في تطبيق باي سبارك لحل مشاكل تحليل البيانات المعقدة، مما يجعلهم مستعدين للتحديات التي قد يواجهونها في حياتهم المهنية المستقبلية. بالإضافة إلى ذلك، يقدم هذا المصدر التدريبي للمدربين موارد قيمة مثل عروض باوربوينت مصممة مسبقًا وملاحظات المدرب وأدلة الحلول. تضمن هذه الموارد أن يتمكن المدربون من تقديم محتوى الدورة بثقة، والإجابة على أسئلة الطلاب، وتوفير التوجيه اللازم لهم طوال رحلتهم التعليمية. في الختام، دليل المبتدئين لتحليل البيانات باستخدام باي سبارك هو مصدر تدريب لا غنى عنه للمدربين الذين يسعون لتزويد طلابهم بأساس قوي في تحليل البيانات باستخدام باي سبارك. بفضل المنهجية الشاملة والأمثلة العملية والموارد القيمة، يمكن للمدربين تعليم الطلاب المهارات اللازمة للتفوق في مجال تحليل البيانات بفعالية.
مقدمة لـ PySpark
ما هو PySpark؟
لماذا استخدام PySpark لتحليل البيانات؟
تثبيت PySpark
البدء مع PySpark.
كائنات بيانات PySpark: RDD و DataFrames
تحميل البيانات في بيثون باستخدام PySpark
العمليات الأساسية لـ PySpark: التصفية، التجميع، التجميع.
التحضير البيانات باستخدام PySpark
تنظيف ومعالجة البيانات
معالجة القيم المفقودة
هندسة الميزات
تحليل البيانات التجريبي مع PySpark
فهم البيانات
الإحصاءات الوصفية
تصور البيانات باستخدام PySpark
التحليل الإحصائي باستخدام بيثون سبارك
اختبار الفرضية
تحليل الترابط والانحدار
تحليل سلاسل زمنية
التعلم الآلي بواسطة بيثون سبارك
مقدمة لخوارزميات التعلم الآلي
تقسيم البيانات إلى مجموعة تدريب ومجموعة اختبار
بناء وتقييم نماذج التعلم الآلي باستخدام PySpark
تقنيات PySpark المتقدمة
العمل مع مجموعات بيانات كبيرة والحوسبة الموزعة
تدفق PySpark لتحليل البيانات في الوقت الحقيقي
التعامل مع البيانات غير المنظمة باستخدام PySpark
إصلاح الأعطال وتحسين الأداء في بياي سبارك
الأخطاء الشائعة وكيفية تصحيحها
تقنيات تحسين الأداء
تصحيح أكواد PySpark
المشاريع الحقيقية لتحليل البيانات باستخدام PySpark
تطبيق باي سبارك على صناعات أو حالات استخدام محددة
حالات دراسية وأمثلة عن مشاريع ناجحة باستخدام PySpark
نصائح لبدء مشروع تحليل البيانات الخاص بك 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.

هل هناك أي شروط مسبقة لهذه الحقيبة التدريبية؟
على الرغم من عدم الحاجة إلى أي خبرة سابقة في تحليل البيانات أو استخدام PySpark، إلا أنه سيكون من المفيد أن يكون لديك فهم أساسي لبرمجة Python واستعلامات SQL. ستكون الاطلاع على مفاهيم مثل الإطارات البيانية والإحصاءات الأساسية أيضًا مفيدة.
على الرغم من عدم الحاجة إلى أي خبرة سابقة في تحليل البيانات أو استخدام PySpark، إلا أنه سيكون من المفيد أن يكون لديك فهم أساسي لبرمجة Python واستعلامات SQL. ستكون الاطلاع على مفاهيم مثل الإطارات البيانية والإحصاءات الأساسية أيضًا مفيدة.
ما هو بي سبارك؟
PySpark هو واجهة برمجة التطبيقات باستخدام لغة البرمجة Python لنظام Apache Spark ، وهو إطار عمل مفتوح المصدر لمعالجة البيانات الضخمة وتحليلها. يتيح للمطورين باستخدام لغة البرمجة Python الاستفادة من قوة Spark في حوسبة الموزع ومعالجة مجموعات البيانات الكبيرة.
PySpark هو واجهة برمجة التطبيقات باستخدام لغة البرمجة Python لنظام Apache Spark ، وهو إطار عمل مفتوح المصدر لمعالجة البيانات الضخمة وتحليلها. يتيح للمطورين باستخدام لغة البرمجة Python الاستفادة من قوة Spark في حوسبة الموزع ومعالجة مجموعات البيانات الكبيرة.
2. كيف يمكنني تثبيت PySpark؟
لتثبيت PySpark ، تحتاج أولاً إلى تثبيت Apache Spark. بمجرد تثبيت Spark ، يمكنك تثبيت PySpark باستخدام pip بتشغيل الأمر التالي: pip install pyspark. سيتم تثبيت حزمة PySpark على نظامك.
لتثبيت PySpark ، تحتاج أولاً إلى تثبيت Apache Spark. بمجرد تثبيت Spark ، يمكنك تثبيت PySpark باستخدام pip بتشغيل الأمر التالي: pip install pyspark. سيتم تثبيت حزمة PySpark على نظامك.
ما هي الخصائص الرئيسية لـ PySpark؟
باي سبارك لديه العديد من الميزات الرئيسية، بما في ذلك الدعم لمعالجة الموزعة، التخزين المؤقت في الذاكرة، الاستمرارية في حالة الأعطال، ومجموعة واسعة من المكتبات والوظائف المدمجة لمعالجة البيانات وتعلم الآلة ومعالجة الرسوم البيانية. كما يوفر أيضًا دعمًا للبث الحية والتكامل مع مصادر البيانات الشهيرة مثل هادوب وهايف وغيرها.
باي سبارك لديه العديد من الميزات الرئيسية، بما في ذلك الدعم لمعالجة الموزعة، التخزين المؤقت في الذاكرة، الاستمرارية في حالة الأعطال، ومجموعة واسعة من المكتبات والوظائف المدمجة لمعالجة البيانات وتعلم الآلة ومعالجة الرسوم البيانية. كما يوفر أيضًا دعمًا للبث الحية والتكامل مع مصادر البيانات الشهيرة مثل هادوب وهايف وغيرها.
كيف يمكنني الوصول إلى البيانات في بيثون سبارك؟
يقدم PySpark طرقًا متعددة للوصول إلى البيانات وتلاعبها. يمكنك قراءة البيانات من مصادر مختلفة مثل الملفات (CSV، JSON، إلخ)، قواعد البيانات (MySQL، PostgreSQL، إلخ)، والبحيرات البيانية (Hadoop HDFS، Amazon S3، إلخ). توفر PySpark أيضًا واجهة برمجة تطبيقات DataFrame، والتي تتيح لك القيام بعمليات شبيهة بـ SQL على البيانات المنظمة، مما يسهل استعلام وتحويل وتحليل المجموعات البيانية الكبيرة.
يقدم PySpark طرقًا متعددة للوصول إلى البيانات وتلاعبها. يمكنك قراءة البيانات من مصادر مختلفة مثل الملفات (CSV، JSON، إلخ)، قواعد البيانات (MySQL، PostgreSQL، إلخ)، والبحيرات البيانية (Hadoop HDFS، Amazon S3، إلخ). توفر PySpark أيضًا واجهة برمجة تطبيقات DataFrame، والتي تتيح لك القيام بعمليات شبيهة بـ SQL على البيانات المنظمة، مما يسهل استعلام وتحويل وتحليل المجموعات البيانية الكبيرة.

المراجعات

لا توجد مراجعات بعد.

كن أول من يقيم “حقيبة تدريبية دورة دليل المبتدئين لتحليل البيانات باستخدام PySpark”

مميزات الحقيبة

مذكرة المتدرب

دليل المدرب

الأنشطة

نسخة العرض

فيديوهات

الملف التعريفي

تحديث سنة 2023

حقيبة تدريبية دورة دليل المبتدئين لتحليل البيانات باستخدام PySpark

تشمل هذه الحقائب التدريبية مواضيع مثل هندسة البيانات و PySpark وتحليل البيانات وتمارين البرمجة وتحليل البيانات. تقدم دروسًا شاملة وتمارين عملية لمساعدة الأفراد على اكتساب الخبرة في هذه المجالات. تعتبر المواد مناسبة للمبتدئين وكذلك للمحترفين ذوي الخبرة الذين يسعون لتعزيز مهاراتهم في معالجة البيانات وتحليلها باستخدام PySpark.

مراجعة

English - العربية

محاضرات تفاعلية

مميزات الحقيبة

مذكرة المتدرب

دليل المدرب

الأنشطة

نسخة العرض

فيديوهات

الملف التعريفي

مقدمة لكتاب دليل المبتدئين لتحليل البيانات باستخدام باي سبارك، وهو المصدر التدريبي النهائي للمدربين الذين يسعون لتزويد طلابهم بالمهارات اللازمة للتفوق في تحليل البيانات باستخدام باي سبارك. سواء كنت مدربًا ذا خبرة أو مبتدئًا في هذا المجال، فإن هذا المصدر التدريبي الشامل مصمم ليغطي كل احتياجاتك. تم تصميمه خصيصًا ليوجه المدربين في تعليم الطلاب أساسيات تحليل البيانات باستخدام باي سبارك، وهو إطار تحليل متقدم لمعالجة البيانات الكبيرة. يتضمن هذا المصدر التدريبي منهجية منظمة تشمل كل شيء، بدءًا من المفاهيم الأساسية لباي سبارك وحتى تقنيات المعالجة المتقدمة للبيانات. تسمح البرامج التعليمية خطوة بخطوة والتمارين العملية للمدربين بتعليم طلابهم بفعالية كيفية استخدام باي سبارك لاستخراج وتحويل وتحليل مجموعات البيانات الضخمة. بالإضافة إلى ذلك، يوفر دليل المبتدئين لتحليل البيانات باستخدام باي سبارك للمدربين مجموعة واسعة من الأمثلة العملية والسيناريوهات الحقيقية لتعزيز عملية التعلم. سيكتسب الطلاب تجربة عملية في تطبيق باي سبارك لحل مشاكل تحليل البيانات المعقدة، مما يجعلهم مستعدين للتحديات التي قد يواجهونها في حياتهم المهنية المستقبلية. بالإضافة إلى ذلك، يقدم هذا المصدر التدريبي للمدربين موارد قيمة مثل عروض باوربوينت مصممة مسبقًا وملاحظات المدرب وأدلة الحلول. تضمن هذه الموارد أن يتمكن المدربون من تقديم محتوى الدورة بثقة، والإجابة على أسئلة الطلاب، وتوفير التوجيه اللازم لهم طوال رحلتهم التعليمية. في الختام، دليل المبتدئين لتحليل البيانات باستخدام باي سبارك هو مصدر تدريب لا غنى عنه للمدربين الذين يسعون لتزويد طلابهم بأساس قوي في تحليل البيانات باستخدام باي سبارك. بفضل المنهجية الشاملة والأمثلة العملية والموارد القيمة، يمكن للمدربين تعليم الطلاب المهارات اللازمة للتفوق في مجال تحليل البيانات بفعالية.
مقدمة لـ PySpark
ما هو PySpark؟
لماذا استخدام PySpark لتحليل البيانات؟
تثبيت PySpark
البدء مع PySpark.
كائنات بيانات PySpark: RDD و DataFrames
تحميل البيانات في بيثون باستخدام PySpark
العمليات الأساسية لـ PySpark: التصفية، التجميع، التجميع.
التحضير البيانات باستخدام PySpark
تنظيف ومعالجة البيانات
معالجة القيم المفقودة
هندسة الميزات
تحليل البيانات التجريبي مع PySpark
فهم البيانات
الإحصاءات الوصفية
تصور البيانات باستخدام PySpark
التحليل الإحصائي باستخدام بيثون سبارك
اختبار الفرضية
تحليل الترابط والانحدار
تحليل سلاسل زمنية
التعلم الآلي بواسطة بيثون سبارك
مقدمة لخوارزميات التعلم الآلي
تقسيم البيانات إلى مجموعة تدريب ومجموعة اختبار
بناء وتقييم نماذج التعلم الآلي باستخدام PySpark
تقنيات PySpark المتقدمة
العمل مع مجموعات بيانات كبيرة والحوسبة الموزعة
تدفق PySpark لتحليل البيانات في الوقت الحقيقي
التعامل مع البيانات غير المنظمة باستخدام PySpark
إصلاح الأعطال وتحسين الأداء في بياي سبارك
الأخطاء الشائعة وكيفية تصحيحها
تقنيات تحسين الأداء
تصحيح أكواد PySpark
المشاريع الحقيقية لتحليل البيانات باستخدام PySpark
تطبيق باي سبارك على صناعات أو حالات استخدام محددة
حالات دراسية وأمثلة عن مشاريع ناجحة باستخدام PySpark
نصائح لبدء مشروع تحليل البيانات الخاص بك 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.

هل هناك أي شروط مسبقة لهذه الحقيبة التدريبية؟
على الرغم من عدم الحاجة إلى أي خبرة سابقة في تحليل البيانات أو استخدام PySpark، إلا أنه سيكون من المفيد أن يكون لديك فهم أساسي لبرمجة Python واستعلامات SQL. ستكون الاطلاع على مفاهيم مثل الإطارات البيانية والإحصاءات الأساسية أيضًا مفيدة.
على الرغم من عدم الحاجة إلى أي خبرة سابقة في تحليل البيانات أو استخدام PySpark، إلا أنه سيكون من المفيد أن يكون لديك فهم أساسي لبرمجة Python واستعلامات SQL. ستكون الاطلاع على مفاهيم مثل الإطارات البيانية والإحصاءات الأساسية أيضًا مفيدة.
ما هو بي سبارك؟
PySpark هو واجهة برمجة التطبيقات باستخدام لغة البرمجة Python لنظام Apache Spark ، وهو إطار عمل مفتوح المصدر لمعالجة البيانات الضخمة وتحليلها. يتيح للمطورين باستخدام لغة البرمجة Python الاستفادة من قوة Spark في حوسبة الموزع ومعالجة مجموعات البيانات الكبيرة.
PySpark هو واجهة برمجة التطبيقات باستخدام لغة البرمجة Python لنظام Apache Spark ، وهو إطار عمل مفتوح المصدر لمعالجة البيانات الضخمة وتحليلها. يتيح للمطورين باستخدام لغة البرمجة Python الاستفادة من قوة Spark في حوسبة الموزع ومعالجة مجموعات البيانات الكبيرة.
2. كيف يمكنني تثبيت PySpark؟
لتثبيت PySpark ، تحتاج أولاً إلى تثبيت Apache Spark. بمجرد تثبيت Spark ، يمكنك تثبيت PySpark باستخدام pip بتشغيل الأمر التالي: pip install pyspark. سيتم تثبيت حزمة PySpark على نظامك.
لتثبيت PySpark ، تحتاج أولاً إلى تثبيت Apache Spark. بمجرد تثبيت Spark ، يمكنك تثبيت PySpark باستخدام pip بتشغيل الأمر التالي: pip install pyspark. سيتم تثبيت حزمة PySpark على نظامك.
ما هي الخصائص الرئيسية لـ PySpark؟
باي سبارك لديه العديد من الميزات الرئيسية، بما في ذلك الدعم لمعالجة الموزعة، التخزين المؤقت في الذاكرة، الاستمرارية في حالة الأعطال، ومجموعة واسعة من المكتبات والوظائف المدمجة لمعالجة البيانات وتعلم الآلة ومعالجة الرسوم البيانية. كما يوفر أيضًا دعمًا للبث الحية والتكامل مع مصادر البيانات الشهيرة مثل هادوب وهايف وغيرها.
باي سبارك لديه العديد من الميزات الرئيسية، بما في ذلك الدعم لمعالجة الموزعة، التخزين المؤقت في الذاكرة، الاستمرارية في حالة الأعطال، ومجموعة واسعة من المكتبات والوظائف المدمجة لمعالجة البيانات وتعلم الآلة ومعالجة الرسوم البيانية. كما يوفر أيضًا دعمًا للبث الحية والتكامل مع مصادر البيانات الشهيرة مثل هادوب وهايف وغيرها.
كيف يمكنني الوصول إلى البيانات في بيثون سبارك؟
يقدم PySpark طرقًا متعددة للوصول إلى البيانات وتلاعبها. يمكنك قراءة البيانات من مصادر مختلفة مثل الملفات (CSV، JSON، إلخ)، قواعد البيانات (MySQL، PostgreSQL، إلخ)، والبحيرات البيانية (Hadoop HDFS، Amazon S3، إلخ). توفر PySpark أيضًا واجهة برمجة تطبيقات DataFrame، والتي تتيح لك القيام بعمليات شبيهة بـ SQL على البيانات المنظمة، مما يسهل استعلام وتحويل وتحليل المجموعات البيانية الكبيرة.
يقدم PySpark طرقًا متعددة للوصول إلى البيانات وتلاعبها. يمكنك قراءة البيانات من مصادر مختلفة مثل الملفات (CSV، JSON، إلخ)، قواعد البيانات (MySQL، PostgreSQL، إلخ)، والبحيرات البيانية (Hadoop HDFS، Amazon S3، إلخ). توفر PySpark أيضًا واجهة برمجة تطبيقات DataFrame، والتي تتيح لك القيام بعمليات شبيهة بـ SQL على البيانات المنظمة، مما يسهل استعلام وتحويل وتحليل المجموعات البيانية الكبيرة.

المراجعات

لا توجد مراجعات بعد.

كن أول من يقيم “حقيبة تدريبية دورة دليل المبتدئين لتحليل البيانات باستخدام PySpark”
مقدمة لكتاب دليل المبتدئين لتحليل البيانات باستخدام باي سبارك، وهو المصدر التدريبي النهائي للمدربين الذين يسعون لتزويد طلابهم بالمهارات اللازمة للتفوق في تحليل البيانات باستخدام باي سبارك. سواء كنت مدربًا ذا خبرة أو مبتدئًا في هذا المجال، فإن هذا المصدر التدريبي الشامل مصمم ليغطي كل احتياجاتك. تم تصميمه خصيصًا ليوجه المدربين في تعليم الطلاب أساسيات تحليل البيانات باستخدام باي سبارك، وهو إطار تحليل متقدم لمعالجة البيانات الكبيرة. يتضمن هذا المصدر التدريبي منهجية منظمة تشمل كل شيء، بدءًا من المفاهيم الأساسية لباي سبارك وحتى تقنيات المعالجة المتقدمة للبيانات. تسمح البرامج التعليمية خطوة بخطوة والتمارين العملية للمدربين بتعليم طلابهم بفعالية كيفية استخدام باي سبارك لاستخراج وتحويل وتحليل مجموعات البيانات الضخمة. بالإضافة إلى ذلك، يوفر دليل المبتدئين لتحليل البيانات باستخدام باي سبارك للمدربين مجموعة واسعة من الأمثلة العملية والسيناريوهات الحقيقية لتعزيز عملية التعلم. سيكتسب الطلاب تجربة عملية في تطبيق باي سبارك لحل مشاكل تحليل البيانات المعقدة، مما يجعلهم مستعدين للتحديات التي قد يواجهونها في حياتهم المهنية المستقبلية. بالإضافة إلى ذلك، يقدم هذا المصدر التدريبي للمدربين موارد قيمة مثل عروض باوربوينت مصممة مسبقًا وملاحظات المدرب وأدلة الحلول. تضمن هذه الموارد أن يتمكن المدربون من تقديم محتوى الدورة بثقة، والإجابة على أسئلة الطلاب، وتوفير التوجيه اللازم لهم طوال رحلتهم التعليمية. في الختام، دليل المبتدئين لتحليل البيانات باستخدام باي سبارك هو مصدر تدريب لا غنى عنه للمدربين الذين يسعون لتزويد طلابهم بأساس قوي في تحليل البيانات باستخدام باي سبارك. بفضل المنهجية الشاملة والأمثلة العملية والموارد القيمة، يمكن للمدربين تعليم الطلاب المهارات اللازمة للتفوق في مجال تحليل البيانات بفعالية.
مقدمة لـ PySpark
ما هو PySpark؟
لماذا استخدام PySpark لتحليل البيانات؟
تثبيت PySpark
البدء مع PySpark.
كائنات بيانات PySpark: RDD و DataFrames
تحميل البيانات في بيثون باستخدام PySpark
العمليات الأساسية لـ PySpark: التصفية، التجميع، التجميع.
التحضير البيانات باستخدام PySpark
تنظيف ومعالجة البيانات
معالجة القيم المفقودة
هندسة الميزات
تحليل البيانات التجريبي مع PySpark
فهم البيانات
الإحصاءات الوصفية
تصور البيانات باستخدام PySpark
التحليل الإحصائي باستخدام بيثون سبارك
اختبار الفرضية
تحليل الترابط والانحدار
تحليل سلاسل زمنية
التعلم الآلي بواسطة بيثون سبارك
مقدمة لخوارزميات التعلم الآلي
تقسيم البيانات إلى مجموعة تدريب ومجموعة اختبار
بناء وتقييم نماذج التعلم الآلي باستخدام PySpark
تقنيات PySpark المتقدمة
العمل مع مجموعات بيانات كبيرة والحوسبة الموزعة
تدفق PySpark لتحليل البيانات في الوقت الحقيقي
التعامل مع البيانات غير المنظمة باستخدام PySpark
إصلاح الأعطال وتحسين الأداء في بياي سبارك
الأخطاء الشائعة وكيفية تصحيحها
تقنيات تحسين الأداء
تصحيح أكواد PySpark
المشاريع الحقيقية لتحليل البيانات باستخدام PySpark
تطبيق باي سبارك على صناعات أو حالات استخدام محددة
حالات دراسية وأمثلة عن مشاريع ناجحة باستخدام PySpark
نصائح لبدء مشروع تحليل البيانات الخاص بك 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.

هل هناك أي شروط مسبقة لهذه الحقيبة التدريبية؟
على الرغم من عدم الحاجة إلى أي خبرة سابقة في تحليل البيانات أو استخدام PySpark، إلا أنه سيكون من المفيد أن يكون لديك فهم أساسي لبرمجة Python واستعلامات SQL. ستكون الاطلاع على مفاهيم مثل الإطارات البيانية والإحصاءات الأساسية أيضًا مفيدة.
على الرغم من عدم الحاجة إلى أي خبرة سابقة في تحليل البيانات أو استخدام PySpark، إلا أنه سيكون من المفيد أن يكون لديك فهم أساسي لبرمجة Python واستعلامات SQL. ستكون الاطلاع على مفاهيم مثل الإطارات البيانية والإحصاءات الأساسية أيضًا مفيدة.
ما هو بي سبارك؟
PySpark هو واجهة برمجة التطبيقات باستخدام لغة البرمجة Python لنظام Apache Spark ، وهو إطار عمل مفتوح المصدر لمعالجة البيانات الضخمة وتحليلها. يتيح للمطورين باستخدام لغة البرمجة Python الاستفادة من قوة Spark في حوسبة الموزع ومعالجة مجموعات البيانات الكبيرة.
PySpark هو واجهة برمجة التطبيقات باستخدام لغة البرمجة Python لنظام Apache Spark ، وهو إطار عمل مفتوح المصدر لمعالجة البيانات الضخمة وتحليلها. يتيح للمطورين باستخدام لغة البرمجة Python الاستفادة من قوة Spark في حوسبة الموزع ومعالجة مجموعات البيانات الكبيرة.
2. كيف يمكنني تثبيت PySpark؟
لتثبيت PySpark ، تحتاج أولاً إلى تثبيت Apache Spark. بمجرد تثبيت Spark ، يمكنك تثبيت PySpark باستخدام pip بتشغيل الأمر التالي: pip install pyspark. سيتم تثبيت حزمة PySpark على نظامك.
لتثبيت PySpark ، تحتاج أولاً إلى تثبيت Apache Spark. بمجرد تثبيت Spark ، يمكنك تثبيت PySpark باستخدام pip بتشغيل الأمر التالي: pip install pyspark. سيتم تثبيت حزمة PySpark على نظامك.
ما هي الخصائص الرئيسية لـ PySpark؟
باي سبارك لديه العديد من الميزات الرئيسية، بما في ذلك الدعم لمعالجة الموزعة، التخزين المؤقت في الذاكرة، الاستمرارية في حالة الأعطال، ومجموعة واسعة من المكتبات والوظائف المدمجة لمعالجة البيانات وتعلم الآلة ومعالجة الرسوم البيانية. كما يوفر أيضًا دعمًا للبث الحية والتكامل مع مصادر البيانات الشهيرة مثل هادوب وهايف وغيرها.
باي سبارك لديه العديد من الميزات الرئيسية، بما في ذلك الدعم لمعالجة الموزعة، التخزين المؤقت في الذاكرة، الاستمرارية في حالة الأعطال، ومجموعة واسعة من المكتبات والوظائف المدمجة لمعالجة البيانات وتعلم الآلة ومعالجة الرسوم البيانية. كما يوفر أيضًا دعمًا للبث الحية والتكامل مع مصادر البيانات الشهيرة مثل هادوب وهايف وغيرها.
كيف يمكنني الوصول إلى البيانات في بيثون سبارك؟
يقدم PySpark طرقًا متعددة للوصول إلى البيانات وتلاعبها. يمكنك قراءة البيانات من مصادر مختلفة مثل الملفات (CSV، JSON، إلخ)، قواعد البيانات (MySQL، PostgreSQL، إلخ)، والبحيرات البيانية (Hadoop HDFS، Amazon S3، إلخ). توفر PySpark أيضًا واجهة برمجة تطبيقات DataFrame، والتي تتيح لك القيام بعمليات شبيهة بـ SQL على البيانات المنظمة، مما يسهل استعلام وتحويل وتحليل المجموعات البيانية الكبيرة.
يقدم PySpark طرقًا متعددة للوصول إلى البيانات وتلاعبها. يمكنك قراءة البيانات من مصادر مختلفة مثل الملفات (CSV، JSON، إلخ)، قواعد البيانات (MySQL، PostgreSQL، إلخ)، والبحيرات البيانية (Hadoop HDFS، Amazon S3، إلخ). توفر PySpark أيضًا واجهة برمجة تطبيقات DataFrame، والتي تتيح لك القيام بعمليات شبيهة بـ SQL على البيانات المنظمة، مما يسهل استعلام وتحويل وتحليل المجموعات البيانية الكبيرة.

المراجعات

لا توجد مراجعات بعد.

كن أول من يقيم “حقيبة تدريبية دورة دليل المبتدئين لتحليل البيانات باستخدام PySpark”

منتجات ذات صلة

هذا المواد التدريبية تركز على تعليم أساسيات أداء السيارة. تم تصميمها لتعزيز معرفتك في ميكانيكا السيارات ومساعدتك على رفع مستوى فهمك للمركبات. سواء كنت مبتدئًا أو لديك بعض الخبرة، هذه المواد التدريبية مناسبة لأي شخص يسعى لاكتساب فهم أعمق لكيفية أداء المركبات وكيفية تحسين أدائها.

هذا المواد التدريبية تقدم دليل شامل لتعلم برمجة الأردوينو ابتداءً من الأساسيات. يتضمن مشروعًا عمليًا حيث سيتمكن المشاركون من استخدام جهاز استشعار الأمواج فوق الصوتية HC-SR04 لإنشاء مشروع أردوينو عملي بالكامل.

هذا المادة التدريبية تقدم نظرة شاملة لخدمات أمازون ويب سيرفيس (AWS) بصيغة سريعة وشيقة. تغطي المزايا الرئيسية لـ AWS وتعرض عروضًا عملية لأكثر الخدمات استخدامًا في الحياة الواقعية. مثالية للمبتدئين الذين يرغبون في فهم أساسيات AWS.

تشمل هذه الحقائب التدريبية مواضيع مثل هندسة البيانات و PySpark وتحليل البيانات وتمارين البرمجة وتحليل البيانات. تقدم دروسًا شاملة وتمارين عملية لمساعدة الأفراد على اكتساب الخبرة في هذه المجالات. تعتبر المواد مناسبة للمبتدئين وكذلك للمحترفين ذوي الخبرة الذين يسعون لتعزيز مهاراتهم في معالجة البيانات وتحليلها باستخدام PySpark.

تشمل هذه الحقائب التدريبية مواضيع مثل هندسة البيانات و PySpark وتحليل البيانات وتمارين البرمجة وتحليل البيانات. تقدم دروسًا شاملة وتمارين عملية لمساعدة الأفراد على اكتساب الخبرة في هذه المجالات. تعتبر المواد مناسبة للمبتدئين وكذلك للمحترفين ذوي الخبرة الذين يسعون لتعزيز مهاراتهم في معالجة البيانات وتحليلها باستخدام PySpark.

حقيبة تدريبية دورة دليل المبتدئين لتحليل البيانات باستخدام PySpark