آموزش Databricks - تسلط به مهندسی داده، کلان داده، تحلیل و هوش مصنوعی

معرفی
سرفصل

✅ سرفصل و جزئیات آموزش

آنچه یاد خواهید گرفت:

درک معماری Databricks - یادگیری کامپوننت‌های کلیدی، ویژگی‌های فضای کار و مزایای Databricks در مقایسه با پلتفرم‌های داده سنتی
راه‌اندازی و پیکربندی Databricks - ایجاد فضای کار Databricks ، مدیریت خوشه‌ها و ناوبری نوت‌بوک‌ها برای پردازش داده
انجام عملیات‌های ETL - استفاده از آپاچی اسپارک در Databricks برای استخراج، تبدیل و بارگذاری (ETL) مجموعه داده‌های بزرگ به طور کارآمد
کار با دریاچه دلتا - پیاده‌سازی بارگذاری داده تدریجی، تکامل اسکیما و ویژگی‌های time travel با دریاچه دلتا
اجرای کوئری‌های اس کیوال در Databricks - استفاده از Databricks SQL برای کوئری کردن و تحلیل داده ساختار یافته، بهینه‌سازی عملکرد و ایجاد داشبوردها
ساخت و استقرار مدل‌های یادگیری ماشین - استفاده از MLflow برای ردیابی مدل، تیونینگ هایپراپارامتر و استقرار مدل‌های یادگیری ماشین در Databricks
یکپارچه‌سازی Databricks با سرویس‌های ابری - اتصال Databricks به AWS S3 ،Azure Data Factory ،Snowflake و ابزارهای هوش تجازی مانند پاور بی آی
بهینه‌سازی عملکرد خوشه - یادگیری تکنیک‌های مقیاس‌بندی خودکار، پارتیشن‌بندی، bucketing و تیونینگ عملکرد برای مدیریت حجم‌های کاری کلان داده
پیاده‌سازی پردازش داده بلادرنگ - توسعه پایپ‌لاین‌های تحلیل استریمینگ برای اینترنت اشیا و پردازش رویداد بلادرنگ در Databricks
ایمن‌سازی داده در Databricks - اعمال کنترل دسترسی مبتنی بر نقش (RBAC)، رمزگذاری و حسابرسی برای حفاظت از داده حساس
توسعه پایپ‌لاین‌های CI-CD برای Databricks - خودکارسازی استقرار و تست با گیت‌هاب، Azure DevOps و Databricks REST API
مدیریت انبار داده در Databricks - طراحی دریاچه‌های داده مقیاس‌پذیر، دیتا مارت‌ها و معماری انبارها برای راه‌حل‌های سازمانی
انجام تحلیل گراف و سری زمانی - استفاده از GraphFrames برای پردازش گراف و پیش‌بینی سری زمانی در Databricks
نظارت و حسابرسی حجم‌های کاری Databricks - پیگیری استفاده از منابع، عملکرد job و استراتژی‌های بهینه‌سازی هزینه برای استفاده کارآمد از ابر
اعمال Databricks در موارد استفاده واقعی - کار روی پروژه‌هایی مانند بخش‌بندی مشتری، نگهداری پیشگویانه و تشخیص کلاهبرداری با Databricks

پیش‌نیازهای دوره

شور و اراده برای ایجاد سرنوشتی جدید در جهان!

توضیحات دوره

به این دوره خوش آمدید!

Databricks یک پلتفرم ابری برای مهندسی داده، تحلیل داده و یادگیری ماشین است که بر اساس آپاچی اسپارک ساخته شده است. این پلتفرم یک محیط یکپارچه برای پردازش کلان داده، انجام تحلیل و استقرار مدل‌های یادگیری ماشین فراهم می‌کند. Databricks مهندسی داده و همکاری را با ارائه یک فضای کاری یکپارچه تسهیل می‌کند که در آن مهندسان، دانشمندان و تحلیلگران داده می‌توانند به طور کارآمد با هم کار کنند. این پلتفرم در مایکروسافت آژور، وب‌سرویس‌های آمازون و گوگل کلود در دسترس است و گزینه‌ای چندمنظوره برای سازمان‌هایی است که با مجموعه داده‌های بزرگ کار می‌کنند.

Databricks به طور وسیع در صنایعی مانند امور مالی، مراقبت‌های بهداشتی، خرده‌فروشی و فناوری برای مدیریت حجم‌های کاری بزرگ داده به کار می‌رود. این پلتفرم راه‌حلی قدرتمند و مقیاس‌پذیر برای سازمان‌هایی است که به دنبال استفاده از کلان داده برای تحلیل، یادگیری ماشین و هوش تجاری هستند.

این دوره برای چه کسانی مناسب است؟

مهندسان داده - متخصصانی که با پایپ‌لاین‌های ETL، تبدیل داده و پردازش کلان داده کار می‌کنند.
دانشمندان داده - افرادی که به دنبال استفاده از Databricks برای یادگیری ماشین، مهندسی ویژگی و تحلیل پیش‌بینی‌کننده هستند.
تحلیلگران کلان داده - افرادی که با مجموعه‌های داده بزرگ، کوئری‌های اس کیوال و ابزارهای هوش تجاری کار می‌کنند.
مهندسان ابر - متخصصانی که Databricks را با AWS، آژور و گوگل کلود برای راه‌حل‌های مقیاس‌پذیر یکپارچه می‌کنند.
مهندسان یادگیری ماشین - افرادی که مدل‌های یادگیری ماشین را با MLflow، تیونینگ هایپراپارامتر و خودکارسازی می‌سازند و مستقر می‌کنند.
متخصصان هوش تجاری - کاربرانی که با Databricks SQL، پاور بی آی و ابزارهای ایجاد داشبورد کار می‌کنند.
مدیران پایگاه داده - مدیران پایگاه داده که دریاچه‌های داده، دریاچه دلتا، جداول هایو و متادیتا را در Databricks مدیریت می‌کنند.
مهندسان نرم‌افزار - توسعه‌دهندگانی که به دنبال درک آپاچی اسپارک، یکپارچه‌سازی APIها و خودکارسازی پایپ‌لاین داده هستند.
متخصصان هوش مصنوعی و اینترنت اشیا - متخصصانی که روی تحلیل بلادرنگ، پردازش داده اینترنت اشیا و بینش‌های مبتنی بر هوش مصنوعی کار می‌کنند.
معماران سازمانی - افرادی که پلتفرم‌های داده مقیاس‌پذیر، مقرون به صرفه و با عملکرد بالا طراحی می‌کنند.
متخصصان داده ابری - افرادی که مهاجرت داده، بهینه‌سازی هزینه و خوشه‌های مقیاس‌بندی خودکار را مدیریت می‌کنند.
دانشجویان و فارغ‌التحصیلان - یادگیرندگانی که به فناوری‌های کلان داده، رایانش ابری و یادگیری ماشین علاقه‌مند هستند.
تحلیلگران مالی و مراقبت‌های بهداشتی - متخصصانی که با مجموعه داده‌های بزرگ برای تشخیص کلاهبرداری، تحلیل ریسک و بینش‌های بیمار کار می‌کنند.
مشاوران و فریلنسرها - متخصصان مستقل که خدمات مشاوره Databricks، مهندسی داده ابری و راه‌حل‌های تحلیلی ارائه می‌دهند.
رهبران فناوری و تصمیم‌گیرندگان - مدیران ارشد فناوری، مدیران داده و سرپرستان فنی که به دنبال پیاده‌سازی Databricks برای تحول کسب‌وکار هستند.