معالجة البيانات الضخمة باستخدام Spark و Scala — PickAClass
5.0 (1) ⏱ 2 ساعة 54 دقيقة 📚 29 دورة 🎧 النسخة الصوتية

معالجة البيانات الضخمة باستخدام Spark و Scala

أتقن معالجة البيانات الموزعة من خلال تعلم بناء خطوط أنابيب قابلة للتطوير وإدارة مجموعات البيانات واسعة النطاق باستخدام Spark و Scala.

  • 💬 مدرب ذكاء اصطناعي
    اسأل عن أي درس واحصل على إجابة واضحة فورًا، في أي وقت.
  • 🕐 ابدأ في أي وقت
    بلا جداول أو مواعيد نهائية — تعلّم بوتيرتك، وقتما يناسبك.
  • 🌐 بالعربية
    الدروس والمهام والشهادة — كل ذلك بلغتك بالكامل.

حول هذه الدورة

مع تزايد حجم البيانات بشكل كبير، غالبًا ما تفشل طرق المعالجة التقليدية في تلبية احتياجات الأعمال الحديثة. تقدم هذه الدورة مسارًا واضحًا لفهم كيف تحل الحوسبة الموزعة هذه التحديات من خلال الاستفادة من قوة Spark ولغة البرمجة Scala. ستكتسب المهارات اللازمة لتحويل البيانات الأولية إلى رؤى قابلة للتنفيذ باستخدام أطر عمل عالية الأداء. بنهاية هذه الدورة، ستكون قادرًا على تصميم وتنفيذ منطق معالجة البيانات الذي يتوسع عبر المجموعات، مما يضمن الموثوقية والسرعة في أي بيئة تعتمد على البيانات. ما ستتعلمه: - فهم بنية Spark وكيف تحسن نماذج MapReduce القديمة - تعلم أساسيات برمجة Scala المصممة خصيصًا لهندسة البيانات الضخمة - إتقان مجموعات البيانات الموزعة المرنة (RDDs) و Spark DataFrames الحديثة - تطبيق Spark SQL لتنفيذ استعلامات معقدة على البيانات المهيكلة وشبه المهيكلة - تكوين وإدارة مجموعات Spark لتنفيذ أعباء العمل الموزعة - استكشاف Spark Structured Streaming لمعالجة تدفقات البيانات في الوقت الفعلي - ممارسة تقنيات تحسين البيانات لتحسين أداء خطوط الأنابيب تبدأ الدورة بالمصطلحات الأساسية والمبادئ التأسيسية للأنظمة الموزعة. ثم ستتقدم من خلال الشروحات المكتوبة وتمارين الترميز التي تغطي كل شيء من معالجة البيانات الأساسية إلى تكامل SQL المتقدم ومعالجة التدفق. تم تصميم هذه الدورة للمبتدئين ومهندسي البيانات الطموحين والمحللين الذين يتطلعون إلى الانتقال إلى أدوار البيانات الضخمة. لا يلزم وجود خبرة سابقة في Spark أو Scala للبدء. ابدأ في بناء خبرتك في هندسة البيانات الضخمة اليوم.

ما الذي ستحصل عليه

  • 📜 شهادة إتمام
    أضفها إلى ملفك على LinkedIn
  • 💬 مدرّس AI شخصي
    عالق في دورة؟ اسأل مدرّسك المدمج أي شيء، في أي وقت.
  • 🎧 النسخة الصوتية مضمَّنة
    تعلَّم أثناء تنقُّلك — دون شاشة
  • ♾️ وصول مدى الحياة
    عُد متى شئت، بلا انتهاء
  • 📱 الهاتف أو الكمبيوتر
    يعمل في أي مكان وعلى أي جهاز
  • 💸 استرداد خلال 14 يومًا
    دون أسئلة
  • قصير ومركَّز
    2 ساعة 54 دقيقة من المحتوى التطبيقي

شهادة إتمام

كل دورة تكملها على PickAClass تُصدر شهادة كهذه — أصلية، بكودها الخاص، قابلة للتحقّق عبر الرابط، ومفصّلة عمّا أُثبت فعلًا.

P
PickAClass
ملف المهارات · قابل للتحقّق
وثيقة
شهادة إتقان
تشهد هذه الوثيقة بأن
الاسم واللقب
أثبت بنجاح إتقان
معالجة البيانات الضخمة باستخدام Spark و Scala
المهارات المُثبَتة
تحليل أنماط السلوك
تأسيسي
1.2 ساعة
أطر معمارية لاتخاذ القرارات
متمكّن
1.4 ساعة
تصميم اختبار A/B
متمكّن
1.7 ساعة
كتابة نصوص سلوكية
متقدّم
1.9 ساعة
P
PickAClass — الاسم واللقب
معالجة البيانات الضخمة باستخدام Spark و Scala
صفحة 2 من 2
تفاصيل الأداء
ملخّص العمل الدراسي
الدورات المكتملة 14 / 14
أسئلة التدريب 26 / 28
الواجبات المُسلَّمة 4 (متوسط 4.5 / 5)
المشروع الختامي تمت مراجعته — 4.6 / 5
إجمالي التدريب 6.2 ساعة
معيار الأداء
ترتيب الدفعة ضمن أفضل 12% من 1,625
وقت الإكمال 11 يومًا (الوسيط: 22)
درجة الإتقان 91 / 100
درجة أسئلة التدريب 94%
التحقّق من المهارة مسار مهارة موثّق
تحقّق من هذه الشهادة
pickaclass.com/certificates/PCC-2026-X4F7-AP19
صادر وفق المعايير الأكاديمية لـPickAClass. تعكس مستويات المهارة الأداء المُقيَّم وفق معيار كفاءات الدورة. هذه شهادة أصلية لهذه المنصّة.

المراجعات (1)

Melkam Tesfaye ET
★ 5 · 08.07.2026

لقد تجاوزت هذه الدورة توقعاتي! كانت الأمثلة وثيقة الصلة للغاية وساعدت على ترسيخ المفاهيم.

اكتب مراجعة

سنطلب منك تسجيل الدخول بعد الإرسال — تُحفظ مسودتك.

المتعلمون أخذوا أيضًا

الأسئلة الشائعة

ما الذي أحتاجه لأخذ هذه الدورة؟ +

يكفي هاتف أو كمبيوتر متصل بالإنترنت. بدون تثبيتات أو أجهزة خاصة.

كيف يمكنني الدفع؟ +

بالبطاقة عبر Stripe. لا نخزن بيانات البطاقة — يتولى Stripe ذلك بأمان.

هل يمكنني استرداد المال؟ +

نعم — استرداد كامل خلال 14 يومًا، دون أسئلة.

إلى متى يستمر وصولي؟ +

إلى الأبد. بمجرد الشراء، الدورة لك تعود إليها متى شئت.

هل سأحصل على شهادة؟ +

نعم. عند الإتمام ستحصل على شهادة يمكنك إضافتها إلى ملفك في LinkedIn.

مصمَّم للعاملين في
التقنية التصميم المالية التسويق الرعاية الصحية التعليم الضيافة التصنيع