دوره «تسلط بر Apache Spark با استفاده از Spark SQL و PySpark 3» یک آموزش جامع و کاربردی است که شما را از مبانی تا پیاده‌سازی پروژه‌های بزرگ داده همراهی می‌کند. در این مسیر، با معماری Apache Spark، روش‌های پردازش توزیع‌شده و بهینه‌سازی کوئری‌ها آشنا می‌شوید و با استفاده از Spark SQL و PySpark 3، توانایی تحلیل سریع میلیون‌ها رکورد را خواهید داشت.

این دوره برای تحلیل‌گران داده، مهندسان داده و توسعه‌دهندگانی که قصد ورود حرفه‌ای به دنیای Big Data را دارند طراحی شده و با تمرین‌های عملی و مثال‌های واقعی سعی می‌کند تجربه‌ای نزدیک به شرایط واقعی بازار کار فراهم کند.

• آشنایی با معماری داخلی Spark Core و مفهوم RDD، DataFrame و Dataset
• نوشتن کوئری‌های پیچیده با Spark SQL برای فیلتر، گروه‌بندی، ترکیب جداول و توابع تجمعی
• برنامه‌نویسی با PySpark 3 و استفاده از API سطح بالا برای پردازش داده
• بهینه‌سازی عملکرد کوئری‌ها با تنظیم پارامترهای Spark و مدیریت حافظه
• کار با منابع داده متنوع همچون CSV، JSON، Parquet و اتصال به پایگاه‌های داده رابطه‌ای و NoSQL
• پیاده‌سازی ETL توزیع‌شده برای بارگذاری و پاکسازی داده‌ها در مقیاس بزرگ
• استفاده از قابلیت Spark Streaming برای پردازش جریان‌های داده بلادرنگ
• استقرار برنامه‌های Spark در کلاستر‌های محلی و کلاد‌های AWS، Azure و Databricks

پس از گذراندن این دوره، شما توانایی طراحی و پیاده‌سازی راهکارهای سریع و مقیاس‌پذیر Big Data را خواهید داشت. مزایای اصلی شامل موارد زیر است:

• صرفه‌جویی در زمان پردازش با استفاده از معماری توزیع‌شده Spark
• بهبود کارایی کوئری‌ها با تکنیک‌های بهینه‌سازی
• افزایش دقت و صحت تحلیل داده با روش‌های ETL استاندارد
• افزایش مهارت‌های فنی و توانایی رقابت در بازار کار داده
• ایجاد نمونه کار (Portfolio) با پروژه‌های عملی و کاربردی

برای بهره‌مندی کامل از این دوره، بهتر است دانش پایه زیر را داشته باشید:

• آشنایی با زبان برنامه‌نویسی Python و مفاهیم شی‌گرایی
• درک مقدماتی از SQL و مفاهیم پایگاه داده رابطه‌ای
• آشنایی مختصر با مفاهیم Linux و کار با ترمینال
• دانش پایه‌ای از مفاهیم توزیع‌شده و کلود (اختیاری)

• بخش 1: معرفی Apache Spark و معماری داخلی
• بخش 2: کار با RDD، DataFrame و Dataset در PySpark 3
• بخش 3: پردازش داده با Spark SQL و کوئری‌های پیشرفته
• بخش 4: بهینه‌سازی حافظه و تنظیمات کلاستر
• بخش 5: ETL توزیع‌شده و پاکسازی داده‌ها
• بخش 6: پردازش بلادرنگ با Spark Streaming
• بخش 7: ذخیره‌سازی در فرمت‌های ستونی (Parquet، Avro، ORC)
• بخش 8: استقرار در AWS EMR، Databricks و Kubernetes
• بخش 9: پروژه نهایی – تحلیل حجم بالای لاگ سرور
• بخش 10: بررسی نکات عملی و آماده‌سازی برای مصاحبه‌های شغلی

برای درک بهتر مفاهیم، چند نمونه پروژه کوچک ارائه می‌شود:

• پردازش و آنالیز داده‌های لاگ وب‌سرورها برای استخراج پترن‌های ترافیک
• ترکیب داده‌های کاربری از منابع مختلف (CSV، JSON، پایگاه داده) و تهیه داشبورد نرخ تبدیل
• استفاده از Spark Streaming برای محاسبه تعداد تراکنش‌های بلادرنگ در یک بورس آنلاین
• بهینه‌سازی کوئری تحلیل فروش با پیاده‌سازی broadcast join و partitioning

هر پروژه همراه با کد کامل و فایل‌های تمرینی ارائه می‌شود تا با چالش‌های دنیای واقعی آشنا شوید.

دوره تسلط بر Apache Spark با Spark SQL و PySpark 3 یک فرصت ارزشمند برای ورود به حوزه بزرگ داده‌هاست. با بهره‌گیری از معماری توزیع‌شده، بهینه‌سازی‌های پیشرفته و مثال‌های عملی، شما می‌توانید پروژه‌های پیچیده را در کوتاه‌ترین زمان ممکن اجرا کنید. پس از اتمام این دوره، ضمن دست‌یابی به مهارت‌های فنی درخشان، آماده‌ی رقابت در موقعیت‌های شغلی مهندسی داده و تحلیلگر داده خواهید بود.

همین امروز شروع کنید و سفر خود را به دنیای پرچالش اما جذاب Big Data با Apache Spark آغاز نمایید!