|
所在平台: Coursera |
课程主页: https://www.coursera.org/learn/big-data-introduction-ar
课程评论：没有评论
课程名称：大数据简介 课程概述： 本课程旨在帮助初学者了解大数据的主要特征，适合对数据科学感兴趣并希望理解大数据时代出现原因的学习者。课程内容包括基本的术语和概念，探讨大数据的问题、应用及其系统。学员将学习如何思考大数据在工作和职业发展中的应用。课程介绍了Hadoop这一流行框架，展示了如何更容易地分析和访问大数据，从而促进大数据对我们世界的潜在发展。 学习目标： 完成课程后，学员将能够： 1. 描述大数据的主要特征，并提供来自个人、机构和传感器的三种数据来源的实际问题示例。 2. 解释以字母V开头的大数据特性，包括体量（volume）、速度（velocity）、多样性（variety）、真实性（veracity）、平衡（valence）和价值（value），以及这些特性如何影响数据的收集、监控、存储、分析和报告。 3. 通过五步流程利用大数据的价值，为分析提供结构。 4. 辨别属于大数据和不属于大数据的问题，并能够重塑大数据问题为数据科学问题。 5. 解释进行大数据可扩展分析所需的工程组件和软件模型。 6. 总结Hadoop技术栈的基本组件及其价值，包括资源管理器YARN、作业管理系统、HDFS和MapReduce编程模型。 7. 安装并使用Hadoop框架进行操作！ 适合对象： 本课程面向数据科学的初学者。虽然不要求有编程经验，但需具备安装应用程序和使用虚拟机完成实践作业的能力。 设备要求： - 四核处理器（建议支持VT-x或AMD-V），64位 - 8GB内存 - 20GB的可用空间 软件要求： 课程使用多种开源软件工具，包括Apache Hadoop。所需的所有软件均可免费下载。支持的操作系统包括Windows 7及以上、Mac OS X 10.10及以上、Ubuntu 14.04及以上或CentOS 6及以上，需使用VirtualBox 5及以上版本。 课程大纲： 1. 大数据：原因与来源 - 理解何为“大数据”，以及这些数据来自何处。 2. 数据科学：利用大数据增值 - 介绍基于大数据的五步数据科学问题处理方法。 3. 系统：开始使用Hadoop - 深入了解Hadoop与MapReduce模型，并进行简单的实践任务。
Part: 1
Title:البيانات الضخمة: السبب والمكان
Description:البيانات - إنها موجودة منذ فترة (ولو كانت في صورة رقمية حتى). ما الذي يجعل البيانات "ضخمة" ومن أين تأتي هذه البيانات الضخمة؟
Part: 2
Title:علوم البيانات: الاستفادة بقيمة البيانات الضخمة
Description: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.
Part: 3
Title:الأنظمة: بدء استخدام برنامج Hadoop
Description: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.
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+.
