مقدمة
تساعد هذه الدورة مهندسي البيانات على التركيز على التصميم الأساسي والهندسة المعمارية أثناء بناء مجموعة البيانات ومنصة المعالجة ذات الصلة. سيتعلم المشاركون جوانب مختلفة من هندسة البيانات أثناء بناء مجموعات بيانات موزعة مرنة. سيتعلم المشاركون كيفية تطبيق الممارسات الرئيسية، وتحديد مصادر البيانات المتعددة التي تم تقييمها مقابل قيمة أعمالهم، وتصميم التخزين الصحيح، وتنفيذ نموذج (نماذج) الوصول المناسب.
أهداف دورة هندسة البيانات الضخمة للمحللين
- فهم الخصائص الأساسية والتخزين وتقنيات التحليل والتوزيعات ذات الصلة.
- اكتساب الخبرة مع إطار عمل الحوسبة المتسامح مع الأخطاء.
- إنشاء مهام قابلة للتكوين وقابلة للتنفيذ.
- فهم الفروق الدقيقة في كتابة البرامج الوظيفية.
- فهم مختلف عمليات معالجة البيانات والاستعلام والمثابرة المتاحة للاستخدام في سياق RDD.
- تنفيذ المهام مثل التصفية والاختيار والتصنيف.
محاور دورة هندسة البيانات الضخمة للمحللين
اليوم الأول
علم البيانات وهندسة البيانات والبيانات الضخمة ومنظور التحليلات
- مقدمة في علوم البيانات وهندسة البيانات والبيانات الضخمة.
- عالم بيانات ومهندس بيانات.
- أدوار مختلفة في هندسة البيانات.
- مهارات وموارد هندسة البيانات الأساسية.
- فهم البيانات الضخمة من منظور التحليلات.
اليوم الثاني
وجهات النظر المعمارية ونظام Hadoop البيئي
- وجهات النظر المفهومية في البيانات الضخمة.
- طريقة العرض المفهومية لبنية المرجع.
- العرض المنطقي للمفهومية المرجعية.
- عرض مخطط منتجات أوراكل.
- نظام Hadoop البيئي للبيانات الضخمة.
اليوم الثالث
تخزين الملفات وقواعد البيانات للبيانات الضخمة
- تخزين الملفات الموزعة.
- قواعد بيانات NoSQL للبيانات الضخمة.
- برمجة Spark ووظيفية البيانات الضخمة.
اليوم الرابع
إدارة البيانات الضخمة
- مجموعات البيانات الموزعة Spark والمرنة.
- Spark QL للبيانات الضخمة.
- Spark ومعالجة التدفق في الوقت الحقيقي.
- إدارة مبادرات البيانات الضخمة.
اليوم الخامس
التعامل مع دراسة حالة
- دراسة الحالة
- صياغة متطلبات المشروع
- المشروع والتقييم
- عرض توضيحي للمشروع
- تقديم التقرير والعروض التقديمية
