مقدمة عن البيانات الضخمة from Coursera

مقدمة عن البيانات الضخمة

هل أنت مهتم بزيادة معرفتك بأبرز سمات البيانات الضخمة؟ هذه الدورة التدريبية مخصصة للمستجدين في علوم البيانات والمهتمين بفهم أسباب ظهور عصر البيانات الضخمة. فهي مخصصة لمن يريدون الإلمام بالمصطلحات والمفاهيم الأساسية الخاصة بمشكلات البيانات الضخمة وتطبيقاتها وأنظمتها. إنها لمن يريدون البدء في التفكير بشأن الطريقة التي يمكن أن تفيدهم البيانات الضخمة بها في عملهم أو مسيرتهم المهنية. حيث تتعرض مقدمة عن أحد أكثر أطر العمل الشائعة ألا وهو Hadoop، والذي زاد من سهولة تحليل البيانات الضخمة وإمكانية الوصول إليها، فقد زاد من احتمالية تطوير البيانات الضخمة لعالمنا!

مقدمة عن البيانات الضخمة

وفي نهاية الدورة التدريبية، ستتمكن مما يلي:

* وصف أبرز سمات البيانات الضخمة بما في ذلك الأمثلة على مشكلات البيانات الضخمة على أرض الواقع التي تتضمن ثلاثة مصادر أساسية للبيانات الضخمة وهي الأفراد والمؤسسات وأدوات الاستشعار.

* شرح خصائص البيانات الضخمة التي تبدأ بالحرف V مثل (volume (الحجم)، وvelocity (السرعة)، وvariety (التنوع)، وveracity (الصحة)، وvalence (التكافؤ)، وvalue (القيمة)) ولماذا تؤثر كل خاصية من تلك الخصائص في جمع البيانات ومتابعتها وتخزينها وتحليلها والإبلاغ عنها

* الاستفادة بقيمة البيانات الضخمة عن طريق استخدام عملية مكونة من 5 خطوات لهيكلة تحليلك.

* تحديد المشكلات التي تندرج تحت البيانات الضخمة والتي لا تندرج تحتها، والقدرة على إعادة تشكيل مشكلات البيانات الضخمة مثل مسائل علوم البيانات.

* تقديم تفسير للمكونات الهندسية والنماذج البرمجية التي تستخدم في التحليل القابل للتوسيع للبيانات الضخمة.

* تلخيص ميزات المكونات الأساسية لمكدس Hadoop وقيمتها بما في ذلك مورد YARN ونظام إدارة الوظائف، ونظام ملفات HDFS، ونموذج برمجة MapReduce.

* تثبيت البرامج وتشغيلها باستخدام إطار عمل Hadoop!

هذه الدورة التدريبية موجهة للمستجدين في علوم البيانات. لا يلزم توافر خبرة برمجية مسبقة، على الرغم من ضرورة توافر القدرة على تثبيت التطبيقات واستخدام الأجهزة الظاهرية لإنجاز الواجبات العملية.

متطلبات الأجهزة:

(أ) معالج رباعي النواة (يوصى بمعالج يدعم ميزة VT-x أو AMD-V)، 64 بت؛ (ب) ذاكرة وصول عشوائي بحجم 8 جيجابايت؛ (ج) مساحة خالية بحجم 20 جيجابايت.

طريقة العثور على معلومات الأجهزة: (نظام Windows): افتح النظام عن طريق الضغط على زر Start (بدء التشغيل)، وانقر بزر الفأرة الأيمن على أيقونة Computer (جهاز الكمبيوتر)، ثم انقر على Properties (خصائص)؛ (نظام Mac): افتح Overview (نظرة عامة) عن طريق الضغط على قائمة Apple والنقر على "About This Mac." سيتوفر الحد الأدنى من المتطلبات في معظم أجهزة الكمبيوتر ذات الذاكرة العشوائية سعة 8 جيجابايت والتي تم شراؤها في آخر 3 أعوام. وستحتاج إلى سرعة اتصال عالية بالإنترنت لأنك ستقوم بتنزيل ملفات يصل حجمها إلى 4 جيجابايت.

المتطلبات البرمجية: تعتمد هذه الدورة التدريبية على العديد من الأدوات البرمجية مفتوحة المصدر، ومنها Apache Hadoop. ويمكن تنزيل جميع البرامج المطلوبة وتثبيتها مجانًا.

تتضمن المتطلبات البرمجية ما يلي: Windows 7+ أو Mac OS X 10.10+ أو Ubuntu 14.04+ أو CentOS 6+ VirtualBox 5+.

What's inside

Syllabus

مرحبًا

مرحبًا بكم في تخصص البيانات الضخمة! يسعدنا تعرفكم إلينا ونتطلع إلى التعرف إليكم!

البيانات الضخمة: السبب والمكان

البيانات - إنها موجودة منذ فترة (ولو كانت في صورة رقمية حتى). ما الذي يجعل البيانات "ضخمة" ومن أين تأتي هذه البيانات الضخمة؟

خصائص البيانات الضخمة وأبعاد قابلية التوسع

ربما سمعت عن مصطلح "Big Vs". سوف نعرض مجموعة من الأمثلة والأوصاف للخصائص الخمس التي تتم مناقشتها عادةً. ولكننا نريد أن نطرح خاصية سادسة وسنطلب منك التدريب على كتابة أسئلة البيانات الضخمة التي تستهدف هذه الخاصية، ألا وهي القيمة.

علوم البيانات: الاستفادة بقيمة البيانات الضخمة

نحن نحب العلم ونحب علوم الكمبيوتر، ولكن لا تسيئوا فهمنا. فالحقيقة أننا نهتم بالبيانات الضخمة لأنها يمكن أن تضيف قيمة إلى شركاتنا وحياتنا وعالمنا. سوف نعرض في هذه الوحدة عملية مكونة من 5 خطوات للتعامل مع مشكلات علوم البيانات.

أسس أنظمة البيانات الضخمة وبرمجتها

تتطلب البيانات الضخمة أطرًا وأنظمة جديدة للبرمجة. ونحن لا نقدم معارف أو تجارب في البرمجة في هذه الدورة التدريبية، بل نريد أن نقدم لك معلومات أولية في إطار بعض المفاهيم الأساسية.

الأنظمة: بدء استخدام برنامج Hadoop

لنلقِ نظرة على بعض التفاصيل الخاصة ببرنامج Hadoop ونموذج MapReduce. ثم سننتقل إلى "التدريبات العملية" وننفذ مهمة بسيطة على نموذج MapReduce في الجهاز الظاهري Cloudera VM. نرجو الانتباه إلى أننا سوف نوجهك في "التعلم العملي" بشأن إنشاء المخططات الخاصة بمهام نموذج MapReduce كإحدى مراجعات الأقران.

Good to know

Know what's good

, what to watch for

, and possible dealbreakers

Introduces Big Data, which is standard in the tech industry

Suitable for beginners who lack programming knowledge

Builds a foundation in Big Data concepts and fundamentals

Provides a simple MapReduce task on a Cloudera VM for practical experience

Taught by Ilkay Altintas and Amarnath Gupta, experienced professionals in Big Data

Reviews summary

Big data introduction for beginners

This introductory course to Big Data is popular among those new to data science who have little to no programming experience. Students learn the core terminologies and concepts of Big Data in addition to its potential applications. Students will also work with the Hadoop framework to analyze Big Data.

Gain hands-on experience with the Hadoop framework

"...ثم سننتقل إلى "التدريبات العملية" وننفذ مهمة بسيطة على نموذج MapReduce في الجهاز الظاهري Cloudera VM."

Suitable for beginners in data science

"...مخصصة للمستجدين في علوم البيانات والمهتمين بفهم أسباب ظهور عصر البيانات الضخمة."

Students express difficulty in peer-grading

"نتمنى تجعلون الواجب كمرتبة شرف وليس من الضروريات بسبب تاخير الاقران تصحيح الواجب"

Grading may take longer than expected

"التاخر في التقيم"

Some students have not received certificates

"وين الشهادة"

"...ولم احصل على الشهادة"

"I did not recive my certificate"

Activities

Be better prepared before your course. Deepen your understanding during and after it. Supplement your coursework and achieve mastery of the topics covered in مقدمة عن البيانات الضخمة with these activities:

Organize and review course materials

Show steps

Stay organized and improve retention by regularly reviewing and compiling notes, assignments, quizzes, and exams from the course.

Show steps

Create a system for organizing your materials, such as using folders or note-taking software.
Review materials after each lecture or class session.
Summarize key concepts and highlight important takeaways.

Review Basic Statistics Concepts

Show steps

Review basic statistical concepts such as mean, median, mode, standard deviation, and probability distributions to strengthen your foundation for data analysis.

Browse courses on Statistical Concepts

Show steps

Revisit textbooks or online resources on basic statistics.
Solve practice problems to test your understanding.

Explore online tutorials on Apache Hadoop

Show steps

Supplement your learning by following online tutorials that provide step-by-step guidance on using Apache Hadoop, the open-source framework for distributed data processing.

Browse courses on Big Data Processing

Show steps

Search for reputable online platforms or courses that offer Hadoop tutorials.
Choose tutorials that cover topics relevant to your interests and skill level.
Follow the tutorials, complete exercises, and implement what you learn.

Three other activities

Expand to see all activities and additional details

Show all six activities

Attend a workshop on Big Data tools and technologies

Show steps

Participate in a workshop led by industry experts to gain hands-on experience with big data tools and technologies, expanding your practical knowledge.

Browse courses on Data Analytics Tools

Show steps

Research and identify relevant workshops in your area.
Register for a workshop that aligns with your interests and learning goals.
Attend the workshop, actively participate, and ask questions.

Develop a presentation on Big Data applications

Show steps

Create a presentation exploring real-world applications of big data in various industries, such as healthcare, finance, and social media.

Browse courses on Data-Driven Solutions

Show steps

Research different industries and identify successful big data implementations.
Gather data and case studies to support your presentation.
Design and develop a visually engaging presentation.
Practice delivering your presentation and gather feedback.

Develop a data pipeline using Hadoop

Show steps

Apply your knowledge by building a data pipeline using Hadoop, which will provide practical experience in data ingestion, processing, and analysis.

Show steps

Define the scope and objectives of your data pipeline.
Design the architecture of your pipeline, including data sources, processing logic, and storage.
Implement your pipeline using Hadoop tools and technologies.
Test and evaluate your pipeline's performance and accuracy.

Career center

Learners who complete مقدمة عن البيانات الضخمة will develop knowledge and skills that may be useful to these careers:

Data Analyst

As a Data Analyst, you will work with large and complex datasets to help businesses understand their customers, make better decisions, and improve their operations. This course will give you a solid foundation in the concepts and techniques of big data analysis, including data collection, data cleaning, data exploration, and data visualization, which can help you succeed in your Data Analyst role.

See salaries and explore the career path for Data Analyst

Data Scientist

A Data Scientist is responsible for developing and implementing solutions to complex data-related problems. This course will teach you the fundamentals of big data analysis, including data collection, data cleaning, data exploration, and data visualization, which are essential skills for a Data Scientist.

See salaries and explore the career path for Data Scientist

Big Data Architect

A Big Data Architect designs and develops the infrastructure and systems needed to store, process, and analyze big data. This course will give you a comprehensive understanding of the technologies and techniques used in big data architecture, which will help you succeed in your Big Data Architect role.

See salaries and explore the career path for Big Data Architect

Big Data Engineer

A Big Data Engineer builds and maintains the software and systems needed to store, process, and analyze big data. This course will teach you the fundamentals of big data engineering, including data storage, data processing, and data analysis, which are essential skills for a Big Data Engineer.

See salaries and explore the career path for Big Data Engineer

Database Administrator

A Database Administrator is responsible for managing and maintaining databases. This course will give you a solid understanding of the concepts and techniques of database management, which can help you succeed in your Database Administrator role.

See salaries and explore the career path for Database Administrator

Software Engineer

A Software Engineer designs, develops, and maintains software applications. This course will teach you the fundamentals of software engineering, including software design, software development, and software testing, which are essential skills for a Software Engineer.

See salaries and explore the career path for Software Engineer

Web Developer

A Web Developer designs and develops websites. This course will teach you the fundamentals of web development, including HTML, CSS, and JavaScript, which are essential skills for a Web Developer.

See salaries and explore the career path for Web Developer

Data Warehouse Developer

A Data Warehouse Developer designs and develops data warehouses, which are used to store and analyze large amounts of data. This course will teach you the fundamentals of data warehouse development, including data modeling, data integration, and data analysis, which are essential skills for a Data Warehouse Developer.

See salaries and explore the career path for Data Warehouse Developer

Business Analyst

A Business Analyst analyzes business processes and data to identify opportunities for improvement. This course will give you a solid understanding of the concepts and techniques of business analysis, which can help you succeed in your Business Analyst role.

See salaries and explore the career path for Business Analyst

Project Manager

A Project Manager plans, executes, and monitors projects. This course will teach you the fundamentals of project management, including project planning, project execution, and project monitoring, which are essential skills for a Project Manager.

See salaries and explore the career path for Project Manager

Financial Analyst

A Financial Analyst analyzes financial data to make investment recommendations. This course will give you a solid understanding of the concepts and techniques of financial analysis, which can help you succeed in your Financial Analyst role.

See salaries and explore the career path for Financial Analyst

Marketing Analyst

A Marketing Analyst analyzes marketing data to identify opportunities for improvement. This course will give you a solid understanding of the concepts and techniques of marketing analysis, which can help you succeed in your Marketing Analyst role.

See salaries and explore the career path for Marketing Analyst

Sales Analyst

A Sales Analyst analyzes sales data to identify opportunities for improvement. This course will give you a solid understanding of the concepts and techniques of sales analysis, which can help you succeed in your Sales Analyst role.

See salaries and explore the career path for Sales Analyst

Customer Service Representative

A Customer Service Representative provides support to customers. This course will teach you the fundamentals of customer service, including communication skills, problem-solving skills, and interpersonal skills, which are essential skills for a Customer Service Representative.

See salaries and explore the career path for Customer Service Representative

Administrative Assistant

An Administrative Assistant provides administrative support to a team or organization. This course will teach you the fundamentals of administrative support, including office management, communication skills, and interpersonal skills, which are essential skills for an Administrative Assistant.

See salaries and explore the career path for Administrative Assistant