أساسيات البيانات الضخمة وتعلّم الآلة على Google Cloud

تقدّم هذه الدورة مدخلاً عملياً إلى منتجات وخدمات Google Cloud الخاصة بالبيانات الضخمة وتعلّم الآلة، والتي تدعم دورة الحياة الكاملة «من البيانات إلى الذكاء الاصطناعي» (Data-to-AI). وهي موجّهة للمحللين والمهندسين وعلماء البيانات ومهندسي تعلّم الآلة الذين يبدؤون رحلتهم مع Google Cloud ويرغبون في فهم الأدوات الأساسية وكيفية توظيفها لبناء حلول قابلة للتوسّع. تستعرض الدورة المراحل الرئيسية لدورة حياة البيانات على Google Cloud، بدءاً من جمع البيانات وإدخالها ومعالجتها، مروراً بتخزينها وتحليلها على نطاق واسع، وصولاً إلى بناء نماذج تعلّم الآلة ونشرها وتشغيلها. كما تتناول العمليات الشائعة والتحديات التي تواجه بناء خطوط بيانات ضخمة (Big Data Pipelines) مثل التعامل مع البيانات المتدفقة في الزمن الحقيقي، وضمان الاعتمادية، وإدارة التكلفة، وتحقيق الأداء عند التوسّع. ستتعرّف على كيفية تصميم خطوط معالجة بثّية باستخدام Pub/Sub وDataflow، وكيفية تحليل البيانات الضخمة بكفاءة باستخدام BigQuery. ثم تنتقل إلى استكشاف الخيارات المتاحة لبناء حلول تعلّم الآلة على Google Cloud، مع التركيز على Vertex AI كمنصة متكاملة لإدارة سير عمل تعلّم الآلة وخطوطه (ML Pipelines). وفي النهاية، ستتعلّم الخطوات الأساسية لسير عمل تعلّم الآلة، وكيفية إنشاء خط تعلّم آلة باستخدام AutoML لتسريع بناء النماذج وتقليل الجهد المطلوب دون التضحية بجودة النتائج.

• تحديد دورة الحياة «من البيانات إلى الذكاء الاصطناعي» على Google Cloud وأهم منتجات البيانات الضخمة وتعلّم الآلة.
• تصميم خطوط معالجة بيانات متدفقة باستخدام Dataflow وPub/Sub.
• تحليل البيانات الضخمة على نطاق واسع باستخدام BigQuery.
• تحديد الخيارات المختلفة لبناء حلول تعلّم الآلة على Google Cloud.
• وصف سير عمل تعلّم الآلة والخطوات الأساسية باستخدام Vertex AI.
• بناء خط أنابيب لتعلّم الآلة باستخدام AutoML.