مسترکلاس Databricks و اسپارک - مهندسی داده بلادرنگ

آنچه یاد خواهید گرفت:

• راه‌اندازی و ناوبری محیط‌های Azure Databricks - ایجاد خوشه‌ها، مدیریت نوت‌بوک‌ها و تعامل با DBFS با استفاده از گردش‌کارهای واقعی
• یکپارچه‌سازی Databricks با سیستم‌های ذخیره‌سازی ابری - نصب Azure Blob ،ADLS Gen2 و AWS S3 با استفاده از کلیدها، توکن‌های SAS و رجیستر اپلیکیشن
• تسلط به اصول PySpark و معماری اسپارک - درک RDDs، دیتافریم‌ها،تبدیل‌ها، اکشن‌ها و مکانیزم‌های داخلی اسپارک
• اعمال تکنیک‌های پیشرفته بهینه‌سازی اسپارک - پرفورمنس تیونینگ با استفاده از پارتیشن‌بندی، کش کردن، فرمت‌های فایل و استراتژی‌های پیکربندی
• ساخت پروژه‌های مهندسی داده بلادرنگ از ابتدا - پیاده‌سازی جوین‌ها، تجمیع‌ها، مسطح‌سازی جی‌سان و مدیریت انواع مختلف فایل در اسپارک
• آمادگی برای مصاحبه با چالش‌های کدنویسی عملی - تمرین سوالات SQL و PySpark که معمولاً در مصاحبه‌های Databricks و اسپارک پرسیده می‌شوند.

پیش‌نیازهای دوره

• هیچ تجربه قبلی با Databricks یا اسپارک نیاز نیست. این دوره از پایه شروع شده و تا پروژه‌های پیشرفته و بلادرنگ پیش می‌رود.
• درک اولیه از پایتون مفید خواهد بود اما اجباری نیست. تمام مفاهیم پایتون استفاده شده در دوره با مثال‌های کاربردی توضیح داده شده‌اند.
• یک لپ‌تاپ یا کامپیوتر با دسترسی به اینترنت برای همراهی با نوت‌بوک‌های Databricks و یکپارچه‌سازی‌های ابر
• ما به شما نحوه استفاده از نسخه کامیونیتی Databricks را که راه‌اندازی آن کاملاً رایگان است آموزش می‌دهیم.
• کنجکاوی، تعهد و تمایل به یادگیری از طریق تمرین‌های عملی و پروژه‌ محور

توضیحات دوره

شما قدرت کامل Azure Databricks و آپاچی اسپارک را با این مسترکلاس عملی و پروژه‌ محور که برای مهندسان داده مشتاق و حرفه‌ای طراحی شده، کشف می‌کنید. چه تازه شروع کرده باشید و چه به دنبال تقویت مهارت‌های خود باشید، این دوره سفری جامع را در گردش‌کارهای مهندسی داده واقعی، از راه‌اندازی اولیه تا بهینه‌سازی‌های پیشرفته اسپارک ارائه می‌دهد.

با هدایت معمار داده و مدرس باتجربه، یاد خواهید گرفت که چگونه پایپ‌لاین‌های مقیاس‌پذیر بسازید، ذخیره‌سازی ابری را یکپارچه کنید، به تبدیلات PySpark مسلط شده و با اعتمادبه‌نفس برای مصاحبه‌ها آماده شوید. هر مفهوم از طریق مثال‌های کاربردی، سناریوهای بلادرنگ و پروژه‌های سازمانی آموزش داده می‌شود، نه اینکه فقط تئوری باشد.

در پایان دوره قادر به انجام موارد زیر خواهید بود:

• محیط‌های Azure Databricks را به راحتی راه‌اندازی و ناوبری می‌کنید.
• ذخیره‌سازی ابری (Blob و ADLS Gen2 و AWS S3) را به صورت ایمن نصب و مدیریت می‌کنید.
• jobs اسپارک را با استفاده از PySpark، دیتافریم‌ها و RDDs ساخته و بهینه‌سازی می‌کنید.
• Databricks را به پایگاه داده‌های خارجی مانند Azure SQL و Synapse و Snowflake متصل می‌کنید.
• فرمت‌های مختلف فایل از جمله CSV ،Parquet ،Avro و ORC، اکسل و جی‌سان را مدیریت می‌کنید.
• تکنیک‌های پرفورمنس تیونینگ مانند پارتیشن‌بندی، کش کردن و استراتژی‌های جوین را اعمال می‌کنید.
• کد پایتون تمیز و ماژولار برای گردش‌کارهای مهندسی داده می‌نویسید.
• مسائل داده‌ بلادرنگ را حل کرده و برای مصاحبه‌های فنی آماده می‌شوید.

این دوره برای یادگیرندگانی که به تجربه عملی، شفافیت و مهارت‌های آینده‌نگرانه اهمیت می‌دهند، ایده‌آل است. اگر آماده هستید که فراتر از آمادگی برای گواهینامه‌های عمومی حرکت کنید و تخصص واقعی بسازید، این مسترکلاس برای شماست.

این دوره برای چه کسانی مناسب است؟

• مبتدیانی که می‌خواهند با یک پایه قوی در اسپارک و Databricks وارد حوزه مهندسی داده شوند.
• حرفه‌ای‌هایی که برای مصاحبه آماده می‌شوند یا در حال انتقال به نقش‌های داده‌ مبتنی بر ابر هستند.
• دانشجویان و خودآموزانی که به دنبال تجربه عملی در PySpark، یکپارچه‌سازی ذخیره‌سازی و بهینه‌سازی عملکرد هستند.
• کسی که از آموزش‌های عمومی و متمرکز بر گواهینامه خسته شده و به دنبال یادگیری واقعی و پروژه‌ محور از یک متخصص بلادرنگ است.