К содержимому
learnspaceYOUR NEXT CHAPTER
ПРОСТРАНСТВО ОБУЧЕНИЯ
ГлавнаяКаталог курсовМоё обучениеCoursera

Знания без границ

Учитесь у лучших университетов и компаний мира.

Открыть Coursera
Интеграция
Пространство университета
Моё пространствоСтраница курса
↵
ЯЛичный кабинетСтудент
© 2026 LearnSpaceКаждый день — возможность узнать больше.Помощь
مقدمة عن البيانات الضخمة · LearnSpace
Назад в каталог
courseraАнализ данных

مقدمة عن البيانات الضخمة

Курс от University of California San Diego
Уровень не указан≈ 17.5 чАрабский
О курсеНавыкиПрограммаПреподаватели

О курсе

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+.

Навыки, которые вы освоите

Apache HadoopBig DataScalabilityFile SystemsData ProcessingDistributed ComputingData ScienceData AnalysisData StorageData InfrastructureData Management

Программа курса

6 модулей · 111 учебных материалов

01مرحبًا5 материалов

التعرف إلينا

مرحبًا بكم في تخصص البيانات الضخمةВидеоبنهاية هذه الدورة التدريبية، ستكتسب القدرات التالية:Чтениеاختياري: شاهد هذا الفيديو الممتع عن مركز San Diego Supercomputer Center!Чтение

التعرف إليك

التعريف بنفسك والتعرف على الزملاءВидео

Учитесь у экспертов

Ilkay Altintas

Chief Data Science Officer

Amarnath Gupta

Director, Advanced Query Processing Lab

مقدمة عن البيانات الضخمة
В каталоге вашей программы

Инвестируйте в себя

Новые знания — в удобное для вас время.

Начать на Coursera

Обучение откроется на Coursera
в новой вкладке

Обучение на Coursera

≈ 17.5 ч

6 модулей

Язык: Арабский

Субтитры: Французский, Бенгальский, Узбекский, Украинский, Китайский (Китай), Греческий, Итальянский, Бразильский португальский, Вьетнамский, Нидерландский, Корейский, Ория, Немецкий, Пушту, Урду, Русский, Тайский, Индонезийский, Шведский, Турецкий, Английский, Азербайджанский, Испанский, Дари, Хинди, Японский, Казахский, Персидский, Малайский, Венгерский, Польский

Часть программы вашего университета
المناقشة: لماذا تدرس هذا التخصص؟Обсуждение
02البيانات الضخمة: السبب والمكان29 материалов

لماذا البيانات الضخمة؟

ما الذي أوجد عصر البيانات الضخمة؟Видеоالتطبيقات: العوامل التي تجعل البيانات الضخمة ذات قيمةВидеоالمناقشة: ما مجال التطبيق المهم بالنسبة لك؟Обсуждениеمثال: إنقاذ الأرواح من خلال البيانات الضخمةВидеоمثال: استخدام البيانات الضخمة لمساعدة المرضىВидеоقصة نجاح لتحليل الآراء: مساعدة شركة Meltwater لشركة DanoneВидеоهل تعلم؟: 25 حقيقة عن البيانات الضخمةЧтениеالشرائح: ما الذي أوجد عصر البيانات الضخمة؟Чтениеالشرائح: التطبيقات: ما العوامل التي تجعل البيانات الضخمة ذات قيمة؟Чтениеالشرائح: إنقاذ الأرواح من خلال البيانات الضخمةЧтениеالشرائح: استخدام البيانات الضخمة لمساعدة المرضىЧтение

البيانات الضخمة: من أين تأتي؟

البدء: من أين تأتي البيانات الضخمة؟Видеоالبيانات التي تنتجها الأجهزة: إنها موجودة في كل مكان ويوجد منها الكثير!Видеоالبيانات التي تنتجها الأجهزة: المميزاتВидеоالبيانات الضخمة التي ينتجها الأفراد: التحدي غير المنظَّمВидеоالبيانات الضخمة التي ينتجها الأفراد: ما طريقة استخدامها؟Видеоالبيانات التي تنتجها المؤسسات: منظَّمة ولكن غالبًا ما تكون منفصلةВидео

اختبر معرفتك

لماذا البيانات الضخمة ومن أين أتت؟Заданиеالموارد الإضافيةЧтение

موارد تكميلية - الشرائح

الشرائح: البيانات التي تنتجها الأجهزة: إنها موجودة في كل مكان ويوجد منها الكثير!Чтениеالشرائح: البيانات الضخمة التي تنتجها الأجهزة: المميزاتЧтениеالشرائح: البيانات الضخمة التي ينتجها الأفراد: التحدي غير المنظَّمЧтениеالشرائح: البيانات الضخمة التي ينتجها الأفراد: ما طريقة استخدامها؟Чтениеالشرائح: البيانات الضخمة التي تنتجها المؤسسات: منظَّمة ولكن غالبًا ما تكون منفصلةЧтениеالشرائح: البيانات الضخمة التي تنتجها المؤسسات: الفوائدЧтение
03خصائص البيانات الضخمة وأبعاد قابلية التوسع19 материалов

خصائص البيانات الضخمة

البدء: خصائص البيانات الضخمةВидеоخصائص البيانات الضخمة - الحجمВидеоما معنى المقياس الفلكي؟Чтениеخصائص البيانات الضخمة - التنوعВидеоخصائص البيانات الضخمة - السرعةВидеоخصائص البيانات الضخمة - الصحةВидеоخصائص البيانات الضخمة - التكافؤВидеоالخاصية السادسة: القيمةВидеоتعريف بسيط للبيانات الضخمةЧтение

اختبر معرفتك

الخصائص التي تبدأ بحرف V للبيانات الضخمةЗаданиеتدريب: كتابة أسئلة البيانات الضخمةОбсуждениеالمناقشة: تحسين لعبة FlamingoОбсуждение

موارد تكميلية - الشرائح

الشرائح: البدء - خصائص البيانات الضخمةЧтениеالشرائح: خصائص البيانات الضخمة - الحجمЧтениеالشرائح: خصائص البيانات الضخمة - التنوعЧтениеالشرائح: خصائص البيانات الضخمة - السرعةЧтениеالشرائح: خصائص البيانات الضخمة - الصحةЧтениеالشرائح: خصائص البيانات الضخمة - القيمةЧтение
04علوم البيانات: الاستفادة بقيمة البيانات الضخمة26 материалов

تحديد السؤال

علوم البيانات: الاستفادة بقيمة البيانات الضخمةВидеоبناء إستراتيجية للبيانات الضخمةВидеоكيف تحدث علوم البيانات؟: خمسة مكونات لعلوم البياناتВидеоخمس خصائص لعلوم البيانات تبدأ بحرف PЧтениеالمناقشة: التفكير بعمق أكبر في الخصائص التي تبدأ بحرف PОбсуждениеطرح الأسئلة الصحيحةВидео

عملية تحليل البيانات

الخطوات المتضمنة في عملية علوم البياناتВидеоالخطوة 1: الحصول على البياناتВидеоالخطوة 2-أ: استكشاف البياناتВидеоالخطوة 2-ب: المعالجة المسبقة للبياناتВидеоالخطوة 3: تحليل البياناتВидеоالشرائح: الخطوة 4 - التعريف بالنتائجВидео

اختبر معرفتك

علوم البيانات 101Задание

موارد تكميلية - الشرائح

الشرائح: الاستفادة بقيمة البيانات الضخمةЧтениеالشرائح: بناء إستراتيجية للبيانات الضخمةЧтениеالشرائح: الخصائص الخمس لعلوم البيانات التي تبدأ بحرف PЧтениеالشرائح: طرح الأسئلة الصحيحةЧтениеالشرائح: الخطوات المتضمنة في عملية علوم البياناتЧтениеالشرائح: الخطوة 1 - الحصول على البياناتЧтение
05أسس أنظمة البيانات الضخمة وبرمجتها9 материалов

المفاهيم الأساسية للحوسبة القابلة للتوسع

البدء - ما أسباب قلقك إزاء الأسس؟Видеоما نظام الملفات الموزعة؟Видеоالحوسبة القابلة للتوسع عبر الإنترنتВидеоنماذج البرمجة الخاصة بالبيانات الضخمةВидео

اختبر معرفتك

أسس البيانات الضخمةЗадание

موارد تكميلية - الشرائح

الشرائح: البدء - ما أسباب قلقك إزاء الأسس؟Чтениеالشرائح: ما نظام الملفات الموزعة؟Чтениеالشرائح: الحوسبة القابلة للتوسع عبر الإنترنتЧтениеالشرائح: نماذج البرمجة الخاصة بالبيانات الضخمةЧтение
06الأنظمة: بدء استخدام برنامج Hadoop23 материалов

بدء استخدام برنامج Hadoop

Hadoop: لماذا وأين ومَن؟Видеоالنظام البنائي لبرنامج Hadoop: مرحبًا بكم في حديقة الحيوان!Видеоنظام الملفات الموزعة لبرنامج Hadoop: نظام تخزين للبيانات الضخمةВидеоYARN: مدير موارد لبرنامج HadoopВидеоMapReduce: برمجة بسيطة من أجل نتائج كبيرةВидеоنموذج MapReduce في مثال صلصة المعكرونةЧтениеمتى ينبغي إعادة النظر بشأن برنامج Hadoop؟Видеоالحوسبة السحابية: أداة تمكين مهمة للبيانات الضخمةВидеоنماذج الخدمات السحابية: استكشاف الخياراتВидеоالاستفادة بقيمة برنامج Hadoop وصور Hadoop الجاهزةВидеоشرائح بدء استخدام برنامج HadoopЧтение

اختبر معرفتك

مقدمة عن برنامج HadoopЗаданиеالفهم عن طريق التدريبات العملية: MapReduceВзаимная проверка

التدريبات العملية: تنزيل برنامج Hadoop وتثبيته

تعليمات تنزيل وتثبيت الجهاز الظاهري Cloudera VM (نظام Mac)Чтениеتعليمات تنزيل وتثبيت الجهاز الظاهري Cloudera VM (نظام Windows)Чтениеالأسئلة الشائعةЧтение

التدريبات العملية: تشغيل أول تطبيقاتك على برنامج Hadoop

نسخ بياناتك إلى نظام الملفات الموزعة لبرنامج Hadoop (HDFS)Чтениеنسخ بياناتك إلى نظام الملفات الموزعة لبرنامج Hadoop (HDFS)Видеоتشغيل تعليمات برنامج WordCountЧтениеتشغيل برنامج WordCountВидео

التدريبات العملية: اختبر معرفتك

اختبار تشغيل برامج Hadoop MapReduceЗаданиеالمناقشة: تطبيق Map Reduce في حياتكОбсуждение

التدريبات العملية: مواد اختيارية

كيف أتعرف على طريقة تشغيل برامج Hadoop MapReduce؟Чтение
البيانات التي تنتجها المؤسسات: الفوائد الناتجة عن الدمج مع أنواع البيانات الأخرىВидео
المفهوم الأساسي: تكامل البيانات المتنوعةВидео
المناقشة: لمن تقدم البيانات؟Обсуждение
الشرائح: المفهوم الأساسي - تكامل البيانات المتنوعةЧтение
الشرائح: خصائص البيانات الضخمة - التكافؤЧтение
الخطوة 5 - تحويل الأفكار إلى أعمالВидео
المناقشة: بناء الفريقОбсуждение
الشرائح: الخطوة 2أ - استكشاف البياناتЧтение
الشرائح: الخطوة 2ب - المعالجة المسبقة للبياناتЧтение
الشرائح: الخطوة 3 - تحليل البياناتЧтение
الشرائح: الخطوة 4 - التعريف بالنتائجЧтение
الشرائح: الخطوة 5 - تحويل الأفكار إلى أعمالЧтение