أساسيات هندسة البيانات: بناء مسارات ETL باستخدام Hadoop

في عالم اليوم القائم على البيانات، تعتمد المؤسسات على البيانات النظيفة والمتاحة والمنظمة لاتخاذ قرارات حاسمة. يرشدك هذا المساق النصي عبر المفاهيم الأساسية لهندسة البيانات، ويوضح لك كيفية إدارة ونقل البيانات على نطاق واسع. ستنتقل من فهم مفاهيم البيانات الأساسية إلى تصميم وتنفيذ مسارات Extract, Transform, Load (ETL) الخاصة بك. من خلال إتقان أطر عمل البيانات الضخمة الأساسية وممارسات التخزين الحديثة، ستكتسب المهارات اللازمة لمعالجة مجموعات البيانات الضخمة وإعدادها للتحليل اللاحق. ما ستتعلمه: فهم مصطلحات هندسة البيانات الأساسية، بما في ذلك المعالجة الدفعية مقابل المعالجة في الوقت الفعلي وهندسة المسارات؛ استخراج البيانات الأولية من مصادر متنوعة وتنظيفها باستخدام تقنيات التحويل الحديثة؛ تحميل البيانات المنظمة بكفاءة في مستودعات البيانات وبحيرات البيانات وأنظمة التخزين الموزعة؛ تكوين مفاهيم Hadoop وMapReduce لمعالجة مجموعات البيانات واسعة النطاق عبر البيئات الموزعة؛ تطبيق تنسيقات التخزين الحديثة مثل Parquet وDelta Lake لتحسين أداء المسارات؛ تصميم سير عمل مسارات مؤتمتة لضمان تسليم البيانات المتسق ومراقبة الجودة. يبدأ المساق بالتعريفات الأساسية ومبادئ الهندسة المعمارية قبل الانتقال إلى دروس مكتوبة خطوة بخطوة حول استخراج البيانات وتحويلها وتحميلها. ستستكشف بعد ذلك الحوسبة الموزعة باستخدام Hadoop واستراتيجيات التخزين الحديثة من خلال تمارين مكتوبة عملية. تم تصميم هذا المساق للمبتدئين ومهندسي البيانات الطموحين والمحللين الذين يتطلعون إلى فهم البنية الخلفية لأنظمة البيانات. لا يلزم وجود خبرة سابقة في هندسة البيانات أو خلفية برمجية معقدة. ابدأ رحلتك في عالم البيانات الضخمة وقم ببناء أول مسار بيانات لك اليوم.