[100% Off] Google Cloud Certified Professional Data Engineer 2023 Free Course Coupon

أهلا بك عزيزي المتابع لموقع (journey for learn) نقدم دورات بكوبونات متاحة لاول 1000 تسجيل مجاني فقط وكوبونات اخري لفترة محدودة فاذا كنت تريد ان تحصل علي كل الكورسات علي موقعنا وان تكون اول المسجلين في الكورسات المجانية قم بتسجيل الدخول أوقم بالدخول علي وسائل التواصل الاجتماعي وخصوصا التليجرام نوضح الوصف المختصر والطويل للدورات لكي تعرف الدروس التي سوف تتعلمها بسهولة ويسر :

وصف تصميم أنظمة معالجة البيانات. اختيار تقنيات التخزين المناسبة. تشمل الاعتبارات ما يلي: ●  تعيين أنظمة التخزين وفقًا لمتطلبات العمل ●  نمذجة البيانات ●  المفاضلات التي تتضمن زمن الوصول والإنتاجية والمعاملات ●  الأنظمة الموزعة ●  تصميم المخطط وتصميم خطوط أنابيب البيانات. تشمل الاعتبارات ما يلي: ●  نشر البيانات وتصورها (على سبيل المثال، BigQuery) ●  البيانات المجمعة والتدفقية (على سبيل المثال، Dataflow وDataproc وApache Beam وApache Spark وHadoop النظام البيئي وPub/Sub وApache Kafka) ●  عبر الإنترنت (تفاعلي) مقابل التنبؤات المجمعة ●  أتمتة الوظائف وتنسيقها (على سبيل المثال، Cloud Composer) تصميم حل لمعالجة البيانات. تشمل الاعتبارات ما يلي: ●  اختيار البنية التحتية ●  توفر النظام والتسامح مع الأخطاء ●  استخدام الأنظمة الموزعة ●  تخطيط السعة ●  السحابة الهجينة والحوسبة الطرفية ●  خيارات البنية (على سبيل المثال، وسطاء الرسائل، وقوائم انتظار الرسائل، والبرمجيات الوسيطة، والبنية الموجهة نحو الخدمة، والوظائف بدون خادم) مرة واحدة على الأقل، بالترتيب، ومرة ​​واحدة بالضبط، وما إلى ذلك، معالجة الأحداث، وترحيل تخزين البيانات ومعالجة البيانات. تشمل الاعتبارات ما يلي: ●  الوعي بالحالة الحالية وكيفية ترحيل التصميم إلى حالة مستقبلية ●  الترحيل من الموقع المحلي إلى السحابة (خدمة نقل البيانات، جهاز النقل، الشبكات السحابية) ●  التحقق من صحة الترحيل إنشاء أنظمة معالجة البيانات وتشغيلها إنشاء أنظمة التخزين وتشغيلها . تشمل الاعتبارات ما يلي: ●  الاستخدام الفعال للخدمات المُدارة (Cloud Bigtable، وCloud Spanner، وCloud SQL، وBigQuery، وCloud Storage، وDatastore، وMemorystore) ●  تكاليف التخزين والأداء ●  إدارة دورة حياة بناء خطوط البيانات وتشغيلها. تشمل الاعتبارات ما يلي: ●  تنظيف البيانات ●  الدُفعة والتدفق ●  التحويل ●  الحصول على البيانات واستيرادها ●  التكامل مع مصادر البيانات الجديدة بناء البنية التحتية للمعالجة وتشغيلها. تشمل الاعتبارات ما يلي: ●  توفير الموارد ●  مراقبة خطوط الأنابيب ●  ضبط خطوط الأنابيب ●  الاختبار ومراقبة الجودة تشغيل نماذج التعلم الآلي الاستفادة من نماذج تعلم الآلة المعدة مسبقًا كخدمة. تتضمن الاعتبارات ما يلي: ●  واجهات برمجة تطبيقات ML (على سبيل المثال، Vision API وSpeech API) ●  تخصيص واجهات برمجة تطبيقات ML (على سبيل المثال، AutoML Vision ونص ML التلقائي) ●  تجارب المحادثة (على سبيل المثال، Dialogflow) نشر مسار ML. تشمل الاعتبارات ما يلي: ●  استيعاب البيانات المناسبة ●  إعادة تدريب نماذج التعلم الآلي (التنبؤ والتدريب على منصة الذكاء الاصطناعي، BigQuery ML، Kubeflow، Spark ML) ●  التقييم المستمر اختيار التدريب المناسب والبنية التحتية للخدمة. تشمل الاعتبارات ما يلي: ●  الموزع مقابل جهاز واحد ●  استخدام حوسبة الحافة ●  مسرعات الأجهزة (على سبيل المثال، وحدة معالجة الرسومات، وTPU) قياس نماذج التعلم الآلي ومراقبتها واستكشاف الأخطاء وإصلاحها. تشمل الاعتبارات ما يلي: ●  مصطلحات التعلم الآلي (مثل الميزات، والتسميات، والنماذج، والانحدار، والتصنيف، والتوصية، والتعلم الخاضع للإشراف وغير الخاضع للإشراف، ومقاييس التقييم) ●  تأثير تبعيات نماذج التعلم الآلي ●  مصادر الخطأ الشائعة (مثل الافتراضات حول البيانات) ضمان جودة الحل والتصميم للأمان والامتثال. تشمل الاعتبارات ما يلي: ●  إدارة الهوية والوصول (على سبيل المثال، Cloud IAM) ●  أمان البيانات (التشفير وإدارة المفاتيح) ●  ضمان الخصوصية (على سبيل المثال، واجهة برمجة تطبيقات منع فقدان البيانات) ●  الامتثال القانوني (على سبيل المثال، قانون قابلية نقل التأمين الصحي والمساءلة (HIPAA)، قانون حماية خصوصية الأطفال عبر الإنترنت (COPPA)، وFedRAMP، واللائحة العامة لحماية البيانات (GDPR)) مما يضمن قابلية التوسع والكفاءة. تشمل الاعتبارات ما يلي: ●  إنشاء مجموعات اختبار وتشغيلها ●  مراقبة خطوط الأنابيب (على سبيل المثال، مراقبة السحابة) ●  التقييم واستكشاف الأخطاء وإصلاحها وتحسين تمثيلات البيانات والبنية التحتية لمعالجة البيانات ●  تغيير حجم الموارد وتوسيع نطاقها تلقائيًا ضمان الموثوقية والإخلاص. تشمل الاعتبارات ما يلي: ●  إجراء إعداد البيانات ومراقبة الجودة (على سبيل المثال، Dataprep) ●  التحقق والمراقبة ●  التخطيط والتنفيذ واختبار الضغط لاستعادة البيانات (التسامح مع الخطأ، إعادة تشغيل المهام الفاشلة، إجراء إعادة التحليل بأثر رجعي) ●  الاختيار بين ACID، العاجز، متطلبات متسقة في نهاية المطاف، وضمان المرونة وقابلية النقل. تتضمن الاعتبارات ما يلي: ●  التخطيط لمتطلبات العمل الحالية والمستقبلية ●  التصميم لقابلية نقل البيانات والتطبيقات (على سبيل المثال، السحابة المتعددة ومتطلبات مكان إقامة البيانات) ●  تنظيم البيانات وفهرستها واكتشافها (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({}); احصل على قسيمة إذا لم يتم فتح القسيمة، قم بتعطيل Adblock، أو جرب متصفحًا آخر.

ما هي المتطلبات الأساسية لدخول الدورة والتسجيل فيها على موقعنا؟ رحلة التعلم:

(احصل على الدورة للدخول إلى الموقع والتسجيل)

يجب أن يكون لديك بريد إلكتروني (حساب بريد) تتذكره لنفسك وأيضًا يجب أن تتذكر كلمة مرور البريد الإلكتروني الذي ستسجل به ، وإذا لم يكن لديك حساب بريد إلكتروني ، فمن الأفضل إنشاء حساب (Gmail)