We may earn an affiliate commission when you visit our partners.
Take this course
Ilkay Altintas and Amarnath Gupta

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!

Read more

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!

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+.

Enroll now

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؟
Read more

Traffic lights

Read about what's good
what should give you pause
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

Save this course

Create your own learning path. Save this course to your list so you can find it easily later.
Save

Reviews summary

مقدمة أساسية عن البيانات الضخمة والمفاهيم

يقول المتعلمون إن الدورة تقدم مقدمة ممتازة وإطار عملياً للمفاهيم الأساسية للبيانات الضخمة، وهي مناسبة جداً للمبتدئين في هذا المجال. يجد الكثيرون أن شرح المفاهيم النظرية واضح ومبسط، مما يسهل فهم الموضوعات المعقدة. يُعتبر الجزء العملي الذي يتضمن العمل مع Hadoop إضافة قيمة ويساعد على ترسيخ الفهم، على الرغم من أن بعض المتعلمين واجهوا صعوبات تقنية في إعداد الجهاز الافتراضي المطلوب. بينما توفر الدورة أساساً جيداً، يشير بعضهم إلى الحاجة إلى مصادر أو دورات إضافية للتعمق في الأدوات والتطبيقات الحديثة بشكل أكبر.
يقدم الأساسيات ولكنه لا يغطي الأدوات بعمق.
"قد أحتاج دورات إضافية لتعمق أكبر."
"ليس كافياً لتعلم Hadoop بشكل كامل. أحتاج إلى مصادر أخرى للتعمق في الأدوات."
"شعرت أن الجزء العملي يحتاج لشرح تفصيلي أكثر لمشاكل الإعداد المحتملة أو تطبيقات أوسع."
شرح مبسط ومفاهيم سهلة الفهم للمبتدئين.
"المحاضر شرحه مبسط وسهل المتابعة."
"شرح المفاهيم نظرياً كان جيداً."
"الأسلوب التعليمي رائع والمادة منظمة."
"محتوى نظري ممتاز، يضعني على الطريق الصحيح لفهم البيانات الضخمة."
أساس قوي للمفاهيم ومناسبة كنقطة بداية.
"دورة ممتازة جداً للمبتدئين، تعطي فهماً واضحاً للمفاهيم الأساسية للبيانات الضخمة..."
"مقدمة جيدة لعالم البيانات الضخمة. تغطي النقاط الرئيسية بشكل مناسب للمستوى المبتدئ."
"فهمت البيانات الضخمة بشكل ممتاز بعد هذه الدورة."
"إنها لمن يريدون البدء في التفكير بشأن الطريقة التي يمكن أن تفيدهم البيانات الضخمة بها في عملهم..."
واجهت صعوبات في إعداد البيئة العملية.
"إعداد الجهاز الافتراضي استغرق بعض الوقت لكنه كان يستحق الجهد."
"الجزء العملي كان تحدياً بسبب متطلبات الجهاز وتثبيت البرامج..."
"واجهت صعوبة كبيرة في إعداد البيئة العملية (الجهاز الافتراضي)."
"التعليمات لم تكن واضحة بما يكفي للتعامل مع المشاكل التقنية التي ظهرت."

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
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
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
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
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
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
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.

Reading list

We've selected ten books that we think will supplement your learning. Use these to develop background knowledge, enrich your coursework, and gain a deeper understanding of the topics covered in مقدمة عن البيانات الضخمة.
Covers a wide range of data mining techniques, including classification, clustering, and association analysis. It valuable resource for both beginners and experienced professionals who want to learn about data mining.
Covers a wide range of machine learning algorithms, including supervised learning, unsupervised learning, and reinforcement learning. It valuable resource for both beginners and experienced professionals who want to learn about machine learning.
Covers a wide range of deep learning topics, including convolutional neural networks, recurrent neural networks, and generative adversarial networks. It valuable resource for both beginners and experienced professionals who want to learn about deep learning.
Provides a comprehensive overview of Hadoop, including its architecture, its components, and its use cases. It valuable resource for both beginners and experienced professionals who want to learn about Hadoop.
Provides a comprehensive overview of Spark, including its architecture, its components, and its use cases. It valuable resource for both beginners and experienced professionals who want to learn about Spark.
Provides a comprehensive overview of Kafka, including its architecture, its components, and its use cases. It valuable resource for both beginners and experienced professionals who want to learn about Kafka.
Provides a comprehensive overview of Elasticsearch, including its architecture, its components, and its use cases. It valuable resource for both beginners and experienced professionals who want to learn about Elasticsearch.
Provides a comprehensive overview of machine learning with big data, including its principles, its algorithms, and its applications. It valuable resource for both beginners and experienced professionals who want to learn about machine learning with big data.
Provides a comprehensive overview of big data analytics, including its strategic planning, its enterprise integration, and its tools and techniques. It valuable resource for both beginners and experienced professionals who want to learn about big data analytics.
Provides a comprehensive overview of big data, including its smart big data, its analytics, and its metrics. It valuable resource for both beginners and experienced professionals who want to learn about big data.

Share

Help others find this course page by sharing it with your friends and followers:

Similar courses

Similar courses are unavailable at this time. Please try again later.
Our mission

OpenCourser helps millions of learners each year. People visit us to learn workspace skills, ace their exams, and nurture their curiosity.

Our extensive catalog contains over 50,000 courses and twice as many books. Browse by search, by topic, or even by career interests. We'll match you to the right resources quickly.

Find this site helpful? Tell a friend about us.

Affiliate disclosure

We're supported by our community of learners. When you purchase or subscribe to courses and programs or purchase books, we may earn a commission from our partners.

Your purchases help us maintain our catalog and keep our servers humming without ads.

Thank you for supporting OpenCourser.

© 2016 - 2025 OpenCourser