PL9fwy3NUQKwZ00Df-oeD5nw3Cq9uANhrT/DyRCTwzuf7I.srt

1
00:00:11,190 --> 00:00:13,410
بسم الله الرحمن الرحيم أهلا و مرحبا بكم في درس

2
00:00:13,410 --> 00:00:16,570
جديد من دور Smarted MIS مازلنا مع Chapter 6

3
00:00:16,570 --> 00:00:20,230
Foundations of Business Intelligence Database and

4
00:00:20,230 --> 00:00:23,930
Information Management Today we are going to talk 

5
00:00:23,930 --> 00:00:27,950
about Non-Relational Database and Database in the

6
00:00:27,950 --> 00:00:34,730
Cloud Non-Relational Database NoSQL More Flexibility

7
00:00:34,730 --> 00:00:40,720
Data Model Datasets storage across distributed

8
00:00:40,720 --> 00:00:47,440
machines easier to scale handle large volumes of

9
00:00:47,440 --> 00:00:53,100
unstructured and structured data Database in the

10
00:00:53,100 --> 00:00:58,640
cloud appeals to startups and smaller businesses

11
00:00:58,640 --> 00:01:04,820
Amazon Relational Database Service

12
00:01:04,820 --> 00:01:11,640
Microsoft SQL private clouds ماذا يعني الكلام هذا؟

13
00:01:11,640 --> 00:01:16,480
نحن الآن نتحدث عن قواعد البيانات غير العلاقية

14
00:01:16,480 --> 00:01:20,280
قواعد البيانات غير العلاقية Non-Relational Database

15
00:01:21,180 --> 00:01:25,900
وبالتالي يقول إن هو No SQL Structured Query 

16
00:01:25,900 --> 00:01:30,740
Language غير موجودة يتحدث إنه في الـ Non-Relational

17
00:01:30,740 --> 00:01:35,400
Database في More Flexibility Data Model في نماذج

18
00:01:35,400 --> 00:01:40,320
بيانات أكثر مرونة Data sets stored across

19
00:01:40,320 --> 00:01:44,420
distributed machines يتم توزيع البيانات وتخزينها 

20
00:01:44,420 --> 00:01:51,020
في أجهزة موزعة ومتنوعة Easier to scale أسهل في

21
00:01:51,020 --> 00:01:55,660
القياس ويعمل Handling large volumes of

22
00:01:55,660 --> 00:01:59,700
unstructured and structured data  كمان بتعامل مع

23
00:01:59,700 --> 00:02:03,520
كميات كبيرة من البيانات سواء كانت هذه البيانات

24
00:02:03,520 --> 00:02:08,850
مهيكلة ومنظمة أو غير مهيكلة وغير منظمة بعد ذلك 

25
00:02:08,850 --> 00:02:12,170
انتقل إلى Database in the cloud بدأ يتحدث عن 

26
00:02:12,170 --> 00:02:19,490
البيانات في السحابة أو ال Cloud Computing الآن

27
00:02:19,490 --> 00:02:23,570
نتحدث عن ال Database in the cloud اللي هو قاعدة

28
00:02:23,570 --> 00:02:28,070
البيانات في السحابة Appeals to startups and smaller businesses 

29
00:02:28,070 --> 00:02:32,750
بدأ فيه هناك نداء للشركات الناشئة والشركات الصغيرة

30
00:02:32,750 --> 00:02:36,590
اللي بيستخدموا هذا يعني هذا التكنيك هذا التكنيك 

31
00:02:36,590 --> 00:02:41,220
وهو حاطط عنده أمثلة زي Amazon Relational Database

32
00:02:41,220 --> 00:02:44,760
Service وMicrosoft وما إلى ذلك إذن هناك أمثلة 

33
00:02:44,760 --> 00:02:48,560
على هذه البيانات أو قواعد البيانات اللي يمكن 

34
00:02:48,560 --> 00:02:53,960
استخدامها من الشركات الناشئة والشركات الصغيرة

35
00:02:53,960 --> 00:02:57,600
ويتحدث إنه بيقول كمان من ضمن المميزات إنه ممكن

36
00:02:57,600 --> 00:03:04,290
يكون في Private Clouds سحابة خاصة طيب انتقلنا إلى

37
00:03:04,290 --> 00:03:09,990
جزيئة Blockchain Blockchain طيب بيقول إنه 

38
00:03:09,990 --> 00:03:16,030
Distribute large in a Peer to Peer Database إذا ال

39
00:03:16,030 --> 00:03:21,110
Blockchain عبارة عن إيه؟ دفاتر الأستاذ هو حسب يعني 

40
00:03:21,110 --> 00:03:25,070
ال Points اللي موجودة دفاتر الأستاذ الموزعة في

41
00:03:25,070 --> 00:03:33,570
قاعدة بيانات وموزعة من نظير إلى نظير Maintaining a

42
00:03:33,570 --> 00:03:40,350
growing list of records and transactions shared by

43
00:03:40,350 --> 00:03:46,830
all بيحتفظ بقائمة كبيرة أو متزايدة من السجلات 

44
00:03:46,830 --> 00:03:52,730
والمعاملات المشتركة بين الجميع Encryption used to

45
00:03:52,730 --> 00:03:57,770
identify participants and transactions يتم تشفير

46
00:03:57,770 --> 00:04:03,070
أو بيستخدم التشفير عشان يعني يحدد المشاركين في 

47
00:04:03,070 --> 00:04:09,310
المعاملات وبالتالي بيستخدم ال Encryption Use of

48
00:04:09,310 --> 00:04:14,850
financial transactions, supply chain and medical 

49
00:04:14,850 --> 00:04:22,410
records يتم استخدام ال Blockchain من المؤسسات أو 

50
00:04:22,410 --> 00:04:27,190
للمعاملات في المؤسسات المالية وأيضا في سلاسل

51
00:04:27,190 --> 00:04:33,160
التوريد والسجلات الطبية وما إلى ذلك Foundation of

52
00:04:33,160 --> 00:04:38,280
Bitcoin and other cryptocurrencies يعني هو بيعتبر 

53
00:04:38,280 --> 00:04:43,500
ال Blockchain يعني أساس لعملات ال Bitcoin أساس

54
00:04:43,500 --> 00:04:49,280
لعملات ال Bitcoin والعملات المشفرة هذا 

55
00:04:49,280 --> 00:04:54,800
كلام يعني جميل هذا كما كلام يعني Points لكن حقيقة

56
00:04:54,800 --> 00:04:59,120
نحتاج إلى توضيح أكثر على ال Blockchain الـ Blockchain 

57
00:04:59,120 --> 00:05:05,040
هو يعني عبارة عن نظام لتسجيل المعاملة، هذا النظام

58
00:05:05,040 --> 00:05:10,700
يقوم بتسجيل المعاملات بطريقة تجعل من الصعب أو من 

59
00:05:10,700 --> 00:05:16,620
المستحيل تغيير النظام أو اختراقه أو أنه يعني يتم 

60
00:05:16,620 --> 00:05:22,680
ال Cheating خداعه أو ما إلى ذلك طيب، إذا هو نظام 

61
00:05:22,680 --> 00:05:27,340
لتسجيل المعلومات بطريقة تجعل من الصعب أو من

62
00:05:27,340 --> 00:05:34,700
المستحيل أنه يتم تغيير النظام أو اختراقه يعتبرون 

63
00:05:34,700 --> 00:05:40,220
أن ال Blockchain في الأساس عبارة عن دفتر أستاذ

64
00:05:40,220 --> 00:05:47,420
رقمي  لماذا؟ 

65
00:05:47,420 --> 00:05:53,420
للمعاملات التي يتم تكرارها وتوزيعها عبر الشبكة

66
00:05:53,420 --> 00:06:00,790
عبر الشبكة تمام كده طيب نأخذ أكثر تفصيل نأخذ أكثر

67
00:06:00,790 --> 00:06:05,850
تفصيل يقول إنه ال ... يعني ال ... ال Blockchain 

68
00:06:05,850 --> 00:06:12,450
بشكل جذري قلل تكلفة ماذا؟ التحقق من من 

69
00:06:12,450 --> 00:06:16,050
المستخدمين الناس التي تستخدم أو التي تقدم طلبات

70
00:06:16,050 --> 00:06:20,860
أو ما إلى ذلك بعد قليل سنرى في ال Diagram هذه ال

71
00:06:20,860 --> 00:06:24,120
... يعني ال ... التسلسل في عملية التحقق من 

72
00:06:24,120 --> 00:06:28,920
المستخدمين وصحة المعاملة إذا هو بي ... يعني قلل

73
00:06:28,920 --> 00:06:35,800
تكلفة التحقق من صحة المستخدمين ... قلل تكلفة التحقق

74
00:06:35,800 --> 00:06:41,590
من صحة المعاملة قلل من مخاطر تخزين ومعالجة 

75
00:06:41,590 --> 00:06:50,970
المعلومات عبر آلاف الشركات حقيقة يعني بدلا من أن

76
00:06:50,970 --> 00:06:57,530
هذه الشركات تعمل أو آلاف الشركات تقوم ببناء أنظمة

77
00:06:57,530 --> 00:07:03,630
للمعاملات الخاصة فيها بإمكانها أن تقوم بالدمج يعني

78
00:07:03,630 --> 00:07:07,430
هذه الشركات مع الموردين والناس التي تقوم بعمليات 

79
00:07:07,430 --> 00:07:13,890
الشحن وأنظمات يعني المؤسسة المالية وما إلى ذلك ال 

80
00:07:13,890 --> 00:07:18,930
Blockchain وفر لهم نظام بسيط لهذه الشركات

81
00:07:18,930 --> 00:07:24,190
والمشتركين في هذا النظام وفر لهم نظام بسيط تكلفته

82
00:07:24,190 --> 00:07:29,870
منخفضة لمن؟ للناس المشاركة للناس المشاركة في هذا

83
00:07:29,870 --> 00:07:36,150
النظام هذا النظام كمان اللي هو ال Blockchain يعني 

84
00:07:36,150 --> 00:07:40,530
ساعد في توحيد تسجيل المعاملات المعاملات المالية،

85
00:07:40,530 --> 00:07:46,010
معاملات الشحن، معاملات ال Utilities وما إلى ذلك

86
00:07:46,010 --> 00:07:50,990
سكان في عنده Standard وبالتالي قام بتوحيد تسجيل

87
00:07:50,990 --> 00:07:59,330
المعاملات من خلال ماذا؟ من خلال العقود الذكية، إذن 

88
00:07:59,330 --> 00:08:04,770
الـ Blockchain قام بتوحيد تسجيل المعاملات من خلال

89
00:08:04,770 --> 00:08:10,560
استخدام العقود الذكية، طيب ماذا هي العقود الذكية؟ ماذا

90
00:08:10,560 --> 00:08:15,280
هي العقود الذكية؟ العقود الذكية هي يعني أو عبارة

91
00:08:15,280 --> 00:08:20,200
عن برامج Computer العقود الذكية هي برامج Computer

92
00:08:20,200 --> 00:08:26,000
تقوم بتنفيذ القواعد التي تحكم المعاملات وضعنا

93
00:08:26,000 --> 00:08:30,340
للمعاملات قواعد محددة العقود الذكية هي التي تقوم 

94
00:08:30,340 --> 00:08:34,920
أو هذه البرامج هي التي تقوم بتنفيذ هذه القواعد

95
00:08:34,920 --> 00:08:40,010
التي تحكم المعاملات بين من؟ بين الشركات بين 

96
00:08:40,010 --> 00:08:45,890
الشركات يعني على سبيل المثال ماذا هو سعر المنتج كيف

97
00:08:45,890 --> 00:08:52,030
نريد أن نقوم بعملية شحن لهذا المنتج وما إلى ذلك طيب 

98
00:08:52,030 --> 00:08:58,470
البساطة والأمان التي وفرها هذا النظام تبع ال

99
00:08:58,470 --> 00:09:06,330
Blockchain جعلها تجذب من؟ لماذا؟ يعني تخزين وتأمين

100
00:09:06,330 --> 00:09:12,350
المعاملات المالية المعاملات المالية ومعاملات يعني

101
00:09:12,350 --> 00:09:17,730
سلاسل التوريد كما حكينا وهو ذكر هنا في يعني ال

102
00:09:17,730 --> 00:09:22,010
Slide كمان ال Medical Records تسجيلات أو سجلات

103
00:09:22,010 --> 00:09:28,610
الطبية وأنواع أخرى من البيانات أنواع أخرى من

104
00:09:28,610 --> 00:09:35,200
البيانات ونؤكد على جزئية أنه يعني ال

105
00:09:35,200 --> 00:09:41,480
Blockchain هي تقنية أساسا يعني تم استخدامها من من

106
00:09:41,480 --> 00:09:47,420
من قبل ال Bitcoin والعملات الأخرى المشفرة لأنها

107
00:09:47,420 --> 00:09:52,880
يعني آمنة لا يمكن أو يستحيل اختراقها كما أسلفنا

108
00:09:52,880 --> 00:09:57,370
قبل قليل اللي هو نظام نحن نرجع نؤكد على أن ال

109
00:09:57,370 --> 00:10:02,730
Blockchain هو عبارة عن نظام نظام لتسجيل المعلومات

110
00:10:02,730 --> 00:10:08,610
بطريقة يعني تجعل من الصعب أو من المستحيل تغيير

111
00:10:08,610 --> 00:10:13,810
النظام أو اختراقه ما أحد يقدر يغير في النظام، ما أحد 

112
00:10:13,810 --> 00:10:21,410
يقدر يخترقه، كمان أدى إلى يعني تخفيض تكلفة التحقق 

113
00:10:21,410 --> 00:10:26,750
من صحة المعاملة تقليل ... يعني تقليل تكلفة التأكد 

114
00:10:26,750 --> 00:10:31,710
من صحة المعتمد أو المتعامل أو المتعامل 

115
00:10:33,470 --> 00:10:38,610
هذا فيما يتعلق بيعني ال Blockchain أرجو أنه يعني 

116
00:10:38,610 --> 00:10:45,330
يكون التوضيح أو الشرح وصل الفكرة وصل الفكرة عن ال

117
00:10:45,330 --> 00:10:50,030
Blockchain هو موضوع يعني حديث يعني ممكن يكون ال

118
00:10:50,030 --> 00:10:55,310
Blockchain يعني عبارة عن يعني بديل لـ Transaction 

119
00:10:55,310 --> 00:11:00,530
System كما يحكي Instead of thousands of firms 

120
00:11:00,530 --> 00:11:04,730
building their own private transaction systems 

121
00:11:04,730 --> 00:11:09,430
then integrating them with suppliers, shippers and 

122
00:11:09,430 --> 00:11:15,430
financial institutions نظام Blockchain بإمكانه إعطاء 

123
00:11:15,430 --> 00:11:21,630
برنامج بديل لآلاف الشركات لأنظمة لأنظمة 

124
00:11:21,630 --> 00:11:22,170
معلومات خاصة بها

125
00:11:22,170 --> 00:11:22,430
 
126
00:11:22,430 --> 00:11:22,790
 
127
00:11:22,790 --> 00:11:25,010
 
128
00:11:25,010 --> 00:11:27,510
 
129
00:11:28,900 --> 00:11:33,700
أو آلاف الشركات لأنظمة لأنظمة معلومات خاصة فيها

130
00:11:33,700 --> 00:11:38,900
بإمكانهم أن يقوموا بعملية اندماج مع الموردين

131
00:11:38,900 --> 00:11:44,220
والشاحنين وأنظمة المؤسسة المالية الآن من خلال ال

132
00:11:44,220 --> 00:11:49,460
Blockchain بإمكانهم أن يقوموا بالدمج

133
00:11:49,460 --> 00:11:52,600
والاندماج في ال Blockchain وال Blockchain عبارة عن

134
00:11:52,600 --> 00:12:01,170
نظام بسيط ومنخفض التكلفة للشركات المشاركة ونؤكد

135
00:12:01,170 --> 00:12:07,310
على جزئية أن ال Blockchain قلل من تكلفة التحقق من

136
00:12:07,310 --> 00:12:13,050
المستخدمين وكمان قلل من تكلفة التحقق من صحة

137
00:12:13,050 --> 00:12:21,280
المعاملات وخفض مخاطر تخزين ومعالجة المعاملات لماذا؟ 

138
00:12:21,280 --> 00:12:28,480
لماذا الشركات وبالتالي يعني هو نظام يصعب أو يستحيل 

139
00:12:28,480 --> 00:12:34,980
تغييره أو اختراقه أو اختراقه هذا فيما يتعلق يعني

140
00:12:34,980 --> 00:12:42,720
بالتوضيح ويعني الشرح عن ال Blockchain الآن سنتفرج 

141
00:12:42,720 --> 00:12:46,740
إلى كيف ال blockchain بيشتغل كيف بيشتغل how 

142
00:12:46,740 --> 00:12:51,840
blockchain works كيف بيعمل أو كيف يعني العملية 

143
00:12:51,840 --> 00:12:56,920
العمل بتكون في ال blockchain لو بدأنا من اليسار لو

144
00:12:56,920 --> 00:13:01,800
بدينا من اليسار an order is submitted by a user or

145
00:13:01,800 --> 00:13:06,520
customer إذا في عندنا ال order تم يعني عمله 

146
00:13:06,520 --> 00:13:11,280
submission ال customer وبالتالي هنا بيصير فيه 

147
00:13:11,280 --> 00:13:15,440
الخطوة الثانية user verification اللي هو تحقق من 

148
00:13:15,440 --> 00:13:21,100
صحة العميل تحقق من صحة العميل بعدين ال transaction

149
00:13:21,100 --> 00:13:26,940
is broadcast to peer-to-peer network of computers

150
00:13:26,940 --> 00:13:30,940
بدل يتحققوا من ال transaction بدل يوزعوها peer-to

151
00:13:30,940 --> 00:13:37,000
-peer للمشاركين على الشبكة هنا بنعمل إيه الخطوة رقم 

152
00:13:37,000 --> 00:13:40,240
أربعة اللي هو transaction verification validation

153
00:13:40,240 --> 00:13:45,360
اللي هو إيه يعني التحقق من المعاملة وإنه ياخد 

154
00:13:45,360 --> 00:13:49,020
عليها permission وما إلى ذلك ال transaction is

155
00:13:49,020 --> 00:13:53,740
validated by other in the network خلاص تم اعتماد

156
00:13:53,740 --> 00:13:59,400
ال transaction بيتم ترحيلها إلى الخطوة اللي تليها

157
00:13:59,400 --> 00:14:04,950
the blocks الـ block is added to the chain of

158
00:14:04,950 --> 00:14:10,030
transaction for this user، for this user، إذا هنا

159
00:14:10,030 --> 00:14:17,500
في هذه الخطوة في هذه الخطوة بيتم إضافة الكتلة إلى

160
00:14:17,500 --> 00:14:23,460
سلسلة المعاملات لهذا الـ user أو لهذا ال customer

161
00:14:23,460 --> 00:14:27,880
بينتقل بعد ذلك ال production, warehouse, logistic

162
00:14:27,880 --> 00:14:32,420
and additional block إذا الخطوة التي تليها بيتم 

163
00:14:32,420 --> 00:14:38,160
إضافة أو بيضيف الإنتاج والمستودع كتلة إضافية 

164
00:14:38,160 --> 00:14:43,500
وبالتالي بيتم بعد ذلك اللي هو آخر خطوة تنفيذ الطلب 

165
00:14:43,500 --> 00:14:46,940
يعني لو عدينا الخطوات هنلاقيها حوالي 8 خطوات 

166
00:14:48,400 --> 00:14:53,900
فاوفيرد بمعنى تم تنفيذ الطلب لو تتبعنا هذه الخطوات 

167
00:14:53,900 --> 00:14:59,440
هنلاقيها تمام خطوات هذه يعني أو هذا الرسم بيوضح 

168
00:14:59,440 --> 00:15:04,080
قاعدة البيانات الموزعة بتاعة مين موزعة تسجيل

169
00:15:04,080 --> 00:15:09,000
المعاملات في شبكة من أجهزة كمبيوتر اللي هو peer-to

170
00:15:09,000 --> 00:15:15,470
-peer نظير ليه نظير وكيف بيقوم ال blockchain بمن 

171
00:15:15,470 --> 00:15:20,070
سعة تقديم الطلب الإجراءات المتسلسلة وكيفية العمل

172
00:15:20,070 --> 00:15:27,210
على ال blockchain طيب ننتقل إلى جزئية أخرى اللي هي

173
00:15:27,210 --> 00:15:32,090
challenges of big data challenges how the 

174
00:15:32,090 --> 00:15:36,470
challenge of big data big data massive sets of 

175
00:15:36,470 --> 00:15:40,210
unstructured semi structured data from web traffic 

176
00:15:40,210 --> 00:15:45,510
social media sensor and so on طيب البيانات الكبيرة

177
00:15:45,510 --> 00:15:50,050
يعني عبارة عن مجموعة ضخمة من البيانات سواء كانت 

178
00:15:50,050 --> 00:15:53,710
هذه البيانات مهيكلة أو غير مهيكلة structured or

179
00:15:53,710 --> 00:15:58,930
semi-structure بتتم الحصول عليها أما من ال web أو من

180
00:15:58,930 --> 00:16:04,050
ال social media الوسائط الاجتماعية وال sensors

181
00:16:04,050 --> 00:16:09,090
أجهزة الاستشعار وما إلى ذلك وما إلى ذلك volume two

182
00:16:09,090 --> 00:16:12,470
grade for typical database

183
00:16:14,390 --> 00:16:18,610
Database Management System اللي هي الأحجام كبيرة

184
00:16:18,610 --> 00:16:22,810
جدا بالنسبة لمين لـ Database Management System

185
00:16:22,810 --> 00:16:26,390
النموذجية أو ما إلى ذلك اللي هي Beta Bytes و Exa

186
00:16:26,390 --> 00:16:33,410
Bytes وبيتحدث عن البيانات بهذه الأحجام بيتحدث عن

187
00:16:33,410 --> 00:16:38,390
بيانات بهذه الأحجام Can reveal more patterns 

188
00:16:38,390 --> 00:16:39,130
relationships

189
00:16:41,770 --> 00:16:47,190
طيب، بيقول إنه بيتم اكتشاف أو يمكن من خلال ال data

190
00:16:47,190 --> 00:16:52,190
أو ال big data بيمكن نعمل .. أو يمكن أن .. يعني 

191
00:16:52,190 --> 00:16:56,650
تكشف عن المزيد من إيه؟ من ال patterns، الأنماط، ال

192
00:16:56,650 --> 00:17:01,210
relationship والعلاقات أما من ال rest اللي هي شدود 

193
00:17:01,210 --> 00:17:05,310
أو حاجة يعني كارجة عن .. يعني صح التعبير شدود يعني 

194
00:17:06,150 --> 00:17:11,150
requires new tools and technologies to manage and 

195
00:17:11,150 --> 00:17:17,290
analyze and analyze إذن هي بحاجة إلى أدوات وتقنيات 

196
00:17:17,290 --> 00:17:26,100
جديدة للإدارة للإدارة والتحليل للإدارة والتحليل إذا 

197
00:17:26,100 --> 00:17:32,480
احنا بحاجة إلى أدوات يعني ليه الإدارة والتحليل هنا 

198
00:17:32,480 --> 00:17:36,860
بتحدث عن ال big data business intelligence and

199
00:17:36,860 --> 00:17:40,020
infrastructure بدا يتحدث عن ال business 

200
00:17:40,020 --> 00:17:43,640
intelligence and infrastructure واللي بتتحدث عن 

201
00:17:43,640 --> 00:17:49,740
ماذا؟ Array of tools for obtaining information from

202
00:17:49,740 --> 00:17:56,540
separate systems and from big data إذا مجموعة من

203
00:17:56,540 --> 00:18:01,760
الأدوات اللي بنستخدمها عشان نحصل على معلومات من

204
00:18:01,760 --> 00:18:06,680
أنظمة منفصلة في عندنا أنظمة منفصلة ممكن نحصل عليها

205
00:18:06,680 --> 00:18:11,560
ممكن نحصل منها على معلومات وبيانات كمان في عندي

206
00:18:11,560 --> 00:18:15,760
بيانات بخمة، كمان في عندي بيانات بخمة Data

207
00:18:15,760 --> 00:18:19,780
Warehouse بيحكي عن الـ Data Warehouse أو مستودع

208
00:18:19,780 --> 00:18:25,420
البيانات source Quran and historical data from

209
00:18:25,420 --> 00:18:30,200
many cores إذا بتم تخزين البيانات في سواء كانت 

210
00:18:30,200 --> 00:18:35,290
الحالية أو التاريخية من العديد من أنظمة المعاملة

211
00:18:35,290 --> 00:18:40,170
التشغيلية الأساسية Core Operational Transaction 

212
00:18:40,170 --> 00:18:45,030
Systems Stores current and historical data from

213
00:18:45,030 --> 00:18:49,870
many Core Operational Transaction Systems Type

214
00:18:49,870 --> 00:18:55,210
Constitutes and standardizes information for use

215
00:18:55,210 --> 00:19:01,580
across enterprises but data cannot be altered طيب

216
00:19:01,580 --> 00:19:07,820
بيقوم بعملية كمان دمج المعلومات وبيقوم بعملية

217
00:19:07,820 --> 00:19:13,120
كمان توحيدها للاستخدام خلال ال enterprise أو خلال

218
00:19:13,120 --> 00:19:19,240
المشروع أو المؤسسة لكن لا يمكن تغيير البيانات لا

219
00:19:19,240 --> 00:19:24,560
يمكن cannot be offered لا يمكن تغيير هذه البيانات 

220
00:19:24,560 --> 00:19:29,400
provides analysis and reporting

221
00:19:30,680 --> 00:19:36,040
tools إذا بيوفر كمان provides analysis بيوفر أدوات

222
00:19:36,040 --> 00:19:42,780
للتحليل و and reporting tools بيعمل كمان تقارير

223
00:19:42,780 --> 00:19:46,140
بيعمل تحليل وبيعمل تقارير 

224
00:19:48,300 --> 00:19:54,080
طيب ال data mark ال data mark عبارة عن جزء صغير أو

225
00:19:54,080 --> 00:19:57,320
يعني زي ال Polish report اللي شفناه في ال acts

226
00:19:57,320 --> 00:20:01,300
السابقة كيف ممكن تستخدم جزء من البيانات أو من

227
00:20:01,300 --> 00:20:07,370
مستودع البيانات جزء مخصص لهدف معين يسمى مثلًا هذا 

228
00:20:07,370 --> 00:20:11,110
data warehouse subset of data warehouse هي مجموعة

229
00:20:11,110 --> 00:20:16,390
فرعية من يعني مستودع البيانات أو من ال work house

230
00:20:16,390 --> 00:20:22,810
اللي هي يعني مستودع البيانات صح التعبير Typically 

231
00:20:22,810 --> 00:20:26,930
focus on single subject or line of business زي ما

232
00:20:26,930 --> 00:20:30,750
اتحدثنا إن هو جزء صغير أو هذه معلومات أو بيانات

233
00:20:30,750 --> 00:20:35,670
بتركز عادة على موضوع واحد أو خط عمل معين أو ما إلى

234
00:20:35,670 --> 00:20:41,720
ذلك انتقلنا إلى جزئية أخرى HadoopEnables Distribute

235
00:20:41,720 --> 00:20:46,500
Parallel Crossing Of Big Data Across Inexpensive

236
00:20:46,500 --> 00:20:51,600
Computer Inexpensive Computer الهدوء هو عبارة عن 

237
00:20:51,600 --> 00:20:57,560
نظام لعمل أو بيشتغل على الـ Cloud Computing بيقوم

238
00:20:57,560 --> 00:21:01,320
بعملية Handling للبيانات سواء كانت في Structure أو

239
00:21:01,320 --> 00:21:07,180
In Structure بيقضي بيانات من يعني أطراف متعددة

240
00:21:07,950 --> 00:21:12,950
هنشوفها بعد قليل هو بيحكي بيقول إن الـ Hadoop

241
00:21:12,950 --> 00:21:19,350
بيقوم أو بيتيح المعالجة ليعني المتوازية لنحكي 

242
00:21:19,350 --> 00:21:23,150
enable distributed parallel cross of big data 

243
00:21:23,150 --> 00:21:30,330
cross inexpensive computers بمعنى المعالج المتوازي

244
00:21:30,330 --> 00:21:34,610
الموزع للبيانات الضخمة على أجل كمبيوتر رخيص الثمن

245
00:21:34,610 --> 00:21:39,030
لأنه يقوم بعملية ال handling لل data على ال cloud

246
00:21:39,030 --> 00:21:42,590
فإيش ما يكون الكمبيوتر مش تحتاج أنت كمبيوترات

247
00:21:42,590 --> 00:21:46,970
بمواصفات عالية ده أنت تطلب الخدمة من الهدوب الهدوب

248
00:21:46,970 --> 00:21:52,170
بعمل handling عليها وبيبعدك يهوة مهما كان يعني ضعف

249
00:21:52,170 --> 00:21:56,170
الكمبيوتر أو تواضع الكمبيوتر المستخدم من قبلك

250
00:21:56,170 --> 00:22:01,730
بيقوم بتزويدك بهذه المعلومات من خلال الهدوء 

251
00:22:01,730 --> 00:22:07,470
بيتعامل مع ذلك وبالتالي مش محتاجين لكمبيوتر قوي،

252
00:22:07,470 --> 00:22:12,030
كمبيوتر رخيص بسيط ممكن يؤدي الغرض Key Services 

253
00:22:12,030 --> 00:22:16,870
بيتحدث عن الـ Hadoop والكدمات الرئيسية اللي بيقوم 

254
00:22:16,870 --> 00:22:21,910
فيها Hadoop Distributed File System Data Storage، 

255
00:22:21,910 --> 00:22:26,710
إذا إن هو في الـ Hadoop في عنده ملفات تخزين موزعة،

256
00:22:26,710 --> 00:22:29,870
ما بيحطهاش، في عنده الـ Map Reduce Break Data into 

257
00:22:29,870 --> 00:22:36,340
clusters for work، إذا إن بيوزع أو بيفرق البيانات 

258
00:22:36,340 --> 00:22:41,100
أو بيكسر البيانات أو بيفرق البيانات إلى مجموعات

259
00:22:41,100 --> 00:22:45,980
للعمل أنت ما بتعرفش ال email تبعك موجود في أي map

260
00:22:45,980 --> 00:22:49,760
produced من وين بيتم استخراجه وما إلى ذلك هذا على

261
00:22:49,760 --> 00:22:54,780
سبيل المثال hubs no structure query language 

262
00:22:54,780 --> 00:22:59,400
database ما فيش عنده قاعدة بيانات ل structure query

263
00:22:59,400 --> 00:23:07,150
language بيستخدم من قبل ياهو وآخرى In-memory 

264
00:23:07,150 --> 00:23:15,110
computing برضه ما زلنا احنا اتحدثنا عن سوق

265
00:23:15,110 --> 00:23:19,910
البيانات أو ال data marks اتحدثنا عن الهدوب الآن

266
00:23:19,910 --> 00:23:24,770
بنتحدث عن ال in-memory computing as one of the

267
00:23:24,770 --> 00:23:29,460
business intelligence and infrastructure اللي هو 

268
00:23:29,460 --> 00:23:35,400
ذكاء الأعمال كيف بيتهم ال .. يعني العمل من خلاله

269
00:23:35,400 --> 00:23:40,800
كيف بيتهم العمل من خلاله ال memory computing بمعنى

270
00:23:40,800 --> 00:23:45,260
الحوسبة في الذاكرة used in big data analysis

271
00:23:45,260 --> 00:23:50,280
استخدم في تحليل البيانات الضخمة Uses computers main

272
00:23:50,280 --> 00:23:55,920
memory RAM for data storage to avoid delays and

273
00:23:55,920 --> 00:24:01,360
retrieving data from disk storage بيستخدم الذاكرة

274
00:24:01,360 --> 00:24:06,740
الرئيسية لأجهزة الكمبيوتر اللي هي الـ RAM عشان هو

275
00:24:06,740 --> 00:24:12,370
متخزين البيانات حتى يتجنب تأخير حتى يتجنب عملية

276
00:24:12,370 --> 00:24:16,770
التأخير في استرداد البيانات من تخزين ال course

277
00:24:16,770 --> 00:24:22,210
معلش أنا هأقرأ و يعني إن أشرح كده بنوع من البساطة

278
00:24:22,210 --> 00:24:28,410
ثم بعد هي إن شاء الله نوضح الأمر بشكل يعني أكثر Can

279
00:24:28,410 --> 00:24:33,430
reduce hours days for processing to seconds إذا هو

280
00:24:33,430 --> 00:24:37,970
ممكن يقوم بالمعالجة للبيانات اللي هي الحوسبة في 

281
00:24:37,970 --> 00:24:42,530
الذاكرة تقوم بمعالجة للبيانات، الأشياء اللي محتاجة 

282
00:24:42,530 --> 00:24:47,770
إلى وقت طويل، ساعات أو أيام، ممكن يقوم بمعالجتها في 

283
00:24:47,770 --> 00:24:54,570
ثواني معدودة، require optimized hardware، محتاج 

284
00:24:54,570 --> 00:24:59,150
إلى أجهزة محسنة، analytical platform، high speed 

285
00:24:59,150 --> 00:25:04,150
platforms using both rational and irrational tools

286
00:25:04,150 --> 00:25:10,570
optimized for large datasets، إذا في كمان منصات 

287
00:25:10,570 --> 00:25:15,550
تحليلية، وهذه المنصات عالية السرعة بتستخدم أدوات 

288
00:25:15,550 --> 00:25:21,090
على قيم وغير على قيم، rational and non-rational 

289
00:25:21,090 --> 00:25:22,630
tools

290
00:25:26,180 --> 00:25:31,880
تستخدم هذه الأدوات المحسنة لمجموعة بيانات كبيرة

291
00:25:31,880 --> 00:25:35,140
تتعامل مع مجموعة بيانات كبيرة، تتعامل مع مجموعة

292
00:25:35,140 --> 00:25:36,060
بيانات كبيرة، تتعامل مع مجموعة بيانات كبيرة، تتعامل

293
00:25:36,060 --> 00:25:36,300
مع مجموعة بيانات كبيرة، تتعامل مع مجموعة بيانات

294
00:25:36,300 --> 00:25:37,280
كبيرة، تتعامل مع مجموعة بيانات كبيرة، تتعامل مع 

295
00:25:37,280 --> 00:25:39,420
مجموعة بيانات كبيرة، تتعامل مع مجموعة بيانات كبيرة

296
00:25:39,420 --> 00:25:45,940
تتعامل مع مجموعة بيانات كبيرة، تتعامل مع مجموعة

297
00:25:45,940 --> 00:25:50,880
بيانات كبيرة، تتعامل مع مجموعة بيانات كبيرة البيانات

298
00:25:50,880 --> 00:25:55,120
البيانات الكبيرة زي مثلا الـ data model، تحدثنا عنها 

299
00:25:55,120 --> 00:25:59,660
الـ Hadoop وما إلى ذلك، هناك أيضا حاجة اسمها in 

300
00:25:59,660 --> 00:26:05,700
memory computing، in-memory computing، بمعنى معالجة

301
00:26:05,700 --> 00:26:12,980
البيانات في الذاكرة، هذه طريقة أخرى بتسهل تحليل 

302
00:26:12,980 --> 00:26:18,700
البيانات الكبيرة اللي هي in-memory computing ويعني 

303
00:26:18,700 --> 00:26:23,200
بتستخدم الحوسبة في الذاكرة، وبتعتمد في المقام الأول 

304
00:26:23,200 --> 00:26:26,720
على مين؟ على الذاكرة الرئيسية اللي هي الـ RAM، زي ما 

305
00:26:26,720 --> 00:26:31,160
هو الذاكرة يستخدم الكمبيوتر بـ in-memory RAM، إذا هي 

306
00:26:31,160 --> 00:26:35,700
بتعتمد في المقام الأول على الذاكرة الرئيسي الـ RAM

307
00:26:35,700 --> 00:26:42,480
عشان تقوم بتخزين البيانات، بدلا من إيش؟ يعني هو

308
00:26:42,480 --> 00:26:46,220
بيخزن البيانات الآن على الـ RAM بدلا من من قواعد 

309
00:26:46,220 --> 00:26:52,280
البيانات العلاقية المقدمة المعقدة، صحيحة تعبير اللي 

310
00:26:52,280 --> 00:26:58,520
هي database management system، وبتعمل هذه ال

311
00:26:58,520 --> 00:27:02,640
database management

312
00:27:02,640 --> 00:27:09,080
system تعمل على الـ hard disk، وبالتالي تعتبر هي 

313
00:27:09,080 --> 00:27:15,960
بطيئة نسبيا مقارنة في الـ memory computing، لأن هذه

314
00:27:15,960 --> 00:27:19,140
الطريقة تسهل تقليل البيانات، زي ما ذكرنا، قليل قليل

315
00:27:19,140 --> 00:27:25,980
وبتستخدم الحوسبة في الذاكرة، واللي بتعتمد على الـ RAM

316
00:27:25,980 --> 00:27:32,280
في المقام الأول، طيب الحوسبة في الذاكرة بتساعد يعني

317
00:27:32,280 --> 00:27:39,520
مين؟ عفوا، بتساعد العملاء الأعمال التجارية، سواء كانوا

318
00:27:39,520 --> 00:27:44,740
تجار بالتجار أو البنوك أو ما إلى ذلك، بتساعدهم على

319
00:27:44,740 --> 00:27:51,160
اكتشاف الأنماط بسرعة، وبتقوم بتحليل أحجام ضخمة من 

320
00:27:51,160 --> 00:27:56,260
البيانات، حتى أثناء تنقلهم وتنفيذ عملياتهم، بتقوم 

321
00:27:56,260 --> 00:28:00,700
بتنفيذ هذه العمليات بسرعة شديدة

322
00:28:03,380 --> 00:28:07,920
إذا يعني هذه الـ .. الـ .. الـ .. الـ in-memory 

323
00:28:07,920 --> 00:28:13,960
computing .. computing بتسرع معالجة البيانات، وكمان 

324
00:28:13,960 --> 00:28:21,580
بتقوم بتلبية متطلبات المعلومات والتحليلات المتنوعة 

325
00:28:21,580 --> 00:28:27,140
بشكل أسرع، الآن كمان يعني الـ memory computing، نتيجة 

326
00:28:27,140 --> 00:28:31,840
انخفاض أسعار، هدف الـ memory يعني صارت شائعة 

327
00:28:31,840 --> 00:28:36,720
الاستخدام، كطريقة صارت شائعة الاستخدام، وبالتالي 

328
00:28:36,720 --> 00:28:41,920
يعني لها بلغ الأثر في عملية معالجة هذه البيانات

329
00:28:41,920 --> 00:28:45,220
بتعتبر من الـ business intelligence infrastructure

330
00:28:45,220 --> 00:28:49,480
والـ business intelligence هو مسمى حقيقة من الـ 

331
00:28:49,480 --> 00:28:52,380
artificial intelligence، لأنه حسب ما بيحكي الـ 

332
00:28:52,380 --> 00:28:57,760
authors أنه يعني حتى هذه اللحظة لا يوجد specific 

333
00:28:57,760 --> 00:29:01,000
definition belonging to يعني artificial 

334
00:29:01,000 --> 00:29:04,260
intelligence، that's why they use business

335
00:29:04,260 --> 00:29:10,720
intelligence يعني term اللي هو المصطلح، ليش هم

336
00:29:10,720 --> 00:29:17,410
بيستخدموا هذا المصطلح، انتقلنا إلى الـ Hadoop، ويعني 

337
00:29:17,410 --> 00:29:22,850
الـ diagram هذا هيوضح كيفية استخدام الـ Hadoop، أو 

338
00:29:22,850 --> 00:29:29,910
كيف بيعمل الـ Hadoop handling لهذه البيانات، يعني

339
00:29:29,910 --> 00:29:35,310
لاحظ أنه في عندنا مجموعة مختلفة، طبعا نحكي يعني من

340
00:29:35,310 --> 00:29:40,770
البيانات، فهو من الـ operational data، فيها بيانات

341
00:29:40,770 --> 00:29:43,710
operational data، عمليات تشغيلية، تطلع منها

342
00:29:43,710 --> 00:29:49,200
بيانات، historical data، فيها بيانات تاريخية بيانات

343
00:29:49,200 --> 00:29:55,160
يعني IoT اللي هو internet of things، طيب web and 

344
00:29:55,160 --> 00:29:59,700
social media data، كمان في عندي الـ audio و الـ video 

345
00:29:59,700 --> 00:30:06,340
data، external data، إذا في عندي مجموعة مختلفة من

346
00:30:06,340 --> 00:30:11,060
البيانات، لاحظ أن المصدر تخرج من هذه المجموعات إلى

347
00:30:11,060 --> 00:30:16,780
من؟ إلى الـ Hadoop، إلى الـ Hadoop، هنا الـ Hadoop بيقوم

348
00:30:16,780 --> 00:30:23,160
بعملية الـ handling لكل هذه الأنواع من الـ data، لكل

349
00:30:23,160 --> 00:30:28,500
هذه الأنواع من الـ data، وبيقوم بعد ذلك بتوريد هذه 

350
00:30:28,500 --> 00:30:33,100
المعلومات لمين؟ للـ data warehouse، للـ data warehouse

351
00:30:33,100 --> 00:30:38,180
كمان في سهم آخر بيظهر للـ analytical analytical 

352
00:30:38,180 --> 00:30:43,520
platform، إذا كان في عندي منصات تحليلية يمكن يعني

353
00:30:43,520 --> 00:30:48,940
إجراء مزيد من التحليلات، مزيد من التحليلات على الـ

354
00:30:48,940 --> 00:30:52,340
data اللي بيعملها handling اللي بيعملها الـ Hadoop 

355
00:30:52,340 --> 00:30:56,300
handling، لاحظ أنه الـ operational data كمان بتروح 

356
00:30:56,300 --> 00:31:00,040
من وين؟ مش بس للـ Hadoop، كمان في سهم بيروح أو

357
00:31:00,040 --> 00:31:05,100
بيودي data لـ data warehouse، الـ data warehouse 

358
00:31:05,100 --> 00:31:10,750
وبالتالي يعني بتتم تخزينه ليه؟ لأنه في عملية هنا 

359
00:31:10,750 --> 00:31:16,970
Extract، استخراج، Transform، وتحويل، و Load، تحميل هذه الـ data لـ data warehouse، طيب من الـ

360
00:31:16,970 --> 00:31:23,090
data warehouse أيضا في سهم بيخرج باتجاه الـ data

361
00:31:23,090 --> 00:31:26,810
mart، الـ data mart هذه بتوجه يعني زي ما اتحدثنا قبل

362
00:31:26,810 --> 00:31:31,790
قليل بعض المعلومات الدقيقة عن منتج معين، عن line 

363
00:31:31,790 --> 00:31:36,790
معين، عن هدف معين، بيتم يعني لمين؟ للـ Casual Users 

364
00:31:36,790 --> 00:31:41,860
فيه Queries، فيه استخدامات، فيه عندي Reports، فيه

365
00:31:41,860 --> 00:31:45,920
عندي Dashboards، بمعنى اللي هي لوحة بيانات وما إلى 

366
00:31:45,920 --> 00:31:50,720
ذلك، نفس القضية برضه الـ Data Warehouse بتودي

367
00:31:50,720 --> 00:31:56,220
بيانات للـ Casual Users، وفيه بيانات تتيجي من الـ

368
00:31:56,220 --> 00:32:01,680
Casual Users للـ Data Warehouse، القضية أيضًا 

369
00:32:01,680 --> 00:32:06,490
متبادلة أو البيانات متبادلة بين الـ Data Warehouse

370
00:32:06,490 --> 00:32:10,630
والـ Power Users اللي هم الناس اللي بتستخدم 

371
00:32:10,630 --> 00:32:14,230
البيانات بشكل دقيق لاتخاذ القرارات أو أو إلى آخره،

372
00:32:14,230 --> 00:32:18,890
في عندهم أيضًا إمكانية الـ queries، استعلام،

373
00:32:18,890 --> 00:32:22,870
reports، أو لعب، بمعنى Online Analytical Process،

374
00:32:22,870 --> 00:32:26,510
يمكن حطينا الاقتصار هنا، الـ data mining واستخراج

375
00:32:26,510 --> 00:32:30,070
البيانات والأنماط وما إلى ذلك من الـ analytical 

376
00:32:30,070 --> 00:32:34,980
platform، فيه هنا برضه تبادل للبيانات، ممكن نستخدم 

377
00:32:34,980 --> 00:32:39,580
بعض التقارير والـ query، نعملها هنا، هنا أيضا تحليل 

378
00:32:39,580 --> 00:32:43,660
ممكن نستعمل بعض البيانات اللي جاء من الـ Hadoop، نعملها 

379
00:32:43,660 --> 00:32:47,060
أيضا هنا تحليل، بلاحظ أن هنا برضه فيه سهم بيمتد بين

380
00:32:47,060 --> 00:32:51,240
الـ Data Warehouse والـ Analytical Platform

381
00:32:51,240 --> 00:32:54,340
المتقطع، بمعنى أنه في علاقة متبادلة، يمكن استعانة

382
00:32:54,340 --> 00:32:58,340
بأكثر من مكان للتقارير والبيانات، سواء كانت من الـ

383
00:32:58,340 --> 00:33:03,280
Data Warehouse أو من الـ Hadoop، نعملها تحليل Analytical 

384
00:33:03,280 --> 00:33:07,140
Platform، ممكن بعض التقارير اللي تم تزويدها للـ

385
00:33:07,140 --> 00:33:12,140
Power Users، سواء كانت من الـ Hadoop بصورة مباشرة أو 

386
00:33:12,140 --> 00:33:15,220
من الـ Warehouse بصورة مباشرة، إنها نعمل برضه عليها 

387
00:33:15,220 --> 00:33:20,280
Analytical، لأن هنا العلاقة متبادلة، الأشياء اللي 

388
00:33:20,280 --> 00:33:24,240
يمكن استخراجها، أو الـ reports اللي يمكن استخراجها 

389
00:33:24,240 --> 00:33:28,480
أو الـ Analytical اللي يمكن استخراج الـ result 

390
00:33:28,480 --> 00:33:30,660
تبعها، برضه في علاقة متبادلة ما بين الـ browser 

391
00:33:30,660 --> 00:33:34,410
users والـ Hadoop، هذا يعني الرسم بيوضح عمل الـ .. 

392
00:33:34,410 --> 00:33:42,170
يعني بيوضح عمل الـ Hadoop، وكيف الـ Contemporary

393
00:33:42,170 --> 00:33:49,830
Business Intelligence Infrastructure بتشغل يعني 

394
00:33:49,830 --> 00:33:54,150
هذا، الرسم بيوضح صراحة مكونات نظام مستودع البيانات

395
00:33:54,150 --> 00:33:59,650
في عنده مستودع بيانات، وفي عنده يعني الـ Hadoop، وكيف

396
00:33:59,650 --> 00:34:04,270
هذه بتعمل، سواء كان مستودع البيانات أيضًا بيستخرج

397
00:34:04,270 --> 00:34:11,140
البيانات، سواء كانت من مصادر متعددة، يعني مستودع

398
00:34:11,140 --> 00:34:15,900
البيانات بيستخرج البيانات من مصادر متعددة، ممكن 

399
00:34:15,900 --> 00:34:21,240
تكون داخلية زي الـ data warehouse، وممكن تكون خارجية

400
00:34:21,240 --> 00:34:26,740
زي الـ Hadoop data warehouse، والـ Hadoop، وكيف إنه 

401
00:34:26,740 --> 00:34:33,790
بيقوم بتحويلها حسب الحاجة، سواء كان للـ casual 

402
00:34:33,790 --> 00:34:36,850
users أو للـ power users، ليعني للتحليل لأهداف معينة

403
00:34:36,850 --> 00:34:44,590
لاستخراج يعني أنماط معينة، للتقارير معين، يعني هذا 

404
00:34:44,590 --> 00:34:52,590
النظام بيحتوي على أدوات تحليلية زي ما احنا شايفين 

405
00:34:52,590 --> 00:34:58,230
اللي هو الـ analytical يعني platforms، بإمكانه أيضًا

406
00:35:04,240 --> 00:35:09,240
أن يعمل تقارير، بيعمل الـ Query، بيعمل الـ Online 

407
00:35:09,240 --> 00:35:14,420
Analytical Process، بيتم جمع مجموعة فرعية كمان من 

408
00:35:14,420 --> 00:35:19,220
البيانات، أو مستودع البيانات في الـ Data Mart 

409
00:35:19,220 --> 00:35:24,800
والمستخدمين يعني اللي هم غير رسميين كما أو ما احنا 

410
00:35:24,800 --> 00:35:31,850
قبل ذلك، هذا الـ Hadoop يتعامل مع مجموعة مختلفة من

411
00:35:31,850 --> 00:35:38,630
البيانات، هو مستودع، وهناك أيضًا مستودع يمكن من خلال 

412
00:35:38,630 --> 00:35:42,790
هذه المستودعات أن نقوم بعملية handling و analysis

413
00:35:42,790 --> 00:35:49,370
للبيانات التي تخدم الـ user، وممكن تقدم data 

414
00:35:49,370 --> 00:35:54,510
warehouse، يعني الـ data mark لأهداف معينة أو للـ 

415
00:35:54,510 --> 00:35:59,070
casual users، العلاقة شرحناها بشيء من التفصيل هذا 

416
00:35:59,070 --> 00:36:02,650
كل شيء بالنسبة لهذه المحاضرة، thank you for your 

417
00:36:02,650 --> 00:36:06,670
attention and see you next lecture إن شاء الله

418
00:36:06,670 --> 00:36:09,850
السلام عليكم ورحمة الله وبركاته