Databricks Certified Associate Developer for Apache Spark 5

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 :

تحتوي هذه الدورة على استخدام الذكاء الاصطناعي. هذه دورة غير رسمية. تم تصميم هذه الدورة الشاملة لتأخذك من الفهم الأساسي للحوسبة الموزعة إلى إتقان أحد أقوى أطر معالجة البيانات الضخمة — Apache Spark. مع اعتماد المؤسسات بشكل متزايد على معالجة البيانات واسعة النطاق، أصبحت القدرة على تحليل مجموعات البيانات الضخمة وتحويلها بكفاءة مهارة بالغة الأهمية لمهندسي البيانات والمحللين والمطورين. توفر هذه الدورة استكشافًا عميقًا ومنظمًا وعمليًا لـ Apache Spark، وتزودك بالمعرفة اللازمة للعمل بثقة في بيئات البيانات الواقعية. ستبدأ بفهم تطور الحوسبة الموزعة ولماذا أصبح Apache Spark هو المعيار الصناعي لمعالجة البيانات القابلة للتطوير. من هناك، سوف تستكشف البنية الأساسية لـ Spark، بما في ذلك كيفية تفاعل السائق والمنفذين، وكيفية عمل المجموعات، وكيف يقوم Spark بتقسيم أعباء العمل إلى وظائف ومراحل ومهام. ستمنحك هذه المفاهيم الأساسية نموذجًا ذهنيًا قويًا لكيفية عمل Spark خلف الكواليس، وهو أمر ضروري لكل من التطوير وتحسين الأداء. ومع تقدمك، ستتعمق في DataFrame API القوية وSpark SQL من Spark، لتتعلم كيفية تمثيل البيانات المنظمة ومعالجتها. ستفهم الاختلافات بين RDDs وDataFrames وDatasets ومتى يتم استخدام كل منها. تشرح الدورة أيضًا المكونات الداخلية الرئيسية مثل Catalyst Optimizer وTungsten Execution Engine، مما يساعدك على فهم كيفية قيام Spark بتحسين الاستعلامات وإدارة الموارد بكفاءة. سوف تكتسب وضوحًا بشأن التقييم البطيء وكيفية تنفيذ التحولات والإجراءات في بيئة موزعة. ثم تركز الدورة على تقنيات معالجة البيانات العملية باستخدام DataFrames. سوف تتعلم كيفية إجراء العمليات الأساسية مثل التصفية والاختيار وتحويل الأعمدة والتعامل مع البيانات المفقودة وتطبيق الوظائف المضمنة. ستقوم أيضًا بتطوير فهم قوي للتجميعات واستراتيجيات التجميع، بالإضافة إلى كيفية عمل الروابط في الأنظمة الموزعة - وهي منطقة غالبًا ما تكون صعبة ولكنها مهمة لمهام معالجة البيانات في العالم الحقيقي. وبالانتقال إلى موضوعات أكثر تقدمًا، سوف تستكشف وظائف النوافذ للمعالجة التحليلية، والعمل مع أنواع البيانات المعقدة مثل المصفوفات والبنيات، وفهم كيفية تأثير الوظائف المحددة من قبل المستخدم (UDF) على الأداء. سوف تتعلم أيضًا كيفية قراءة البيانات وكتابتها بكفاءة باستخدام تنسيقات مختلفة وأوضاع الحفظ، وهو أمر ضروري لبناء خطوط بيانات قوية. ومن أبرز مميزات هذه الدورة تركيزها على الأداء والتحسين. سوف تكتسب نظرة ثاقبة على بنية ذاكرة Spark، بما في ذلك التوازن بين ذاكرة التنفيذ والتخزين. تشرح الدورة كيفية عمل التخزين المؤقت والمثابرة، ومتى يتم استخدامها، وكيف يمكنهما تحسين الأداء بشكل ملحوظ. ستقوم أيضًا بتطوير فهم واضح لعملية التبديل العشوائي، وآثارها من حيث التكلفة، وكيفية تحديد المشكلات مثل انحراف البيانات التي يمكن أن تؤثر على قابلية التوسع والكفاءة والتخفيف منها من الناحية المفاهيمية. بحلول نهاية هذه الدورة التدريبية، لن تفهم فقط كيفية استخدام Apache Spark، ولكن أيضًا كيف تعمل داخليًا وكيفية تحسينها لمعالجة البيانات على نطاق واسع. ستمكنك هذه المعرفة من بناء حلول بيانات فعالة وقابلة للتطوير وعالية الأداء. سواء كنت تهدف إلى أن تصبح مهندس بيانات، أو تعزز مهاراتك في البيانات الضخمة، أو تعمل مع منصات التحليلات الحديثة، فإن هذه الدورة توفر العمق والوضوح اللازمين للنجاح في عالم اليوم القائم على البيانات. شكرًا لك

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)