دوره Azure Databricks Master Program در Udemy، با تکیه بر سناریوهای عملی و آزمایشگاه‌های کاربردی، شما را از مبتدی تا متخصص در پلتفرم Databricks مایکروسافت همراهی می‌کند. در نسخه 2023-7 این دوره، مباحث روز دنیا در حوزه داده‌های بزرگ (Big Data)، پردازش جریانی (Streaming) و یادگیری ماشین (Machine Learning) با بهره‌گیری از امکانات ابری Azure پوشش داده شده است.

طراحی دوره به گونه‌ای است که مفاهیم تئوری با تمرین‌های گام به گام و پروژه‌های واقعی ترکیب شده تا دانشجو بتواند پس از دوره، مهارت اجرای کامل یک راهکار تحلیل داده را در محیط ابری Azure Databricks داشته باشد.

• تحلیلگران داده (Data Analysts) که قصد دارند سطح مهارتی خود را به محیط‌های ابری ارتقا دهند.
• مهندسین داده (Data Engineers) که می‌خواهند با معماری‌های مقیاس‌پذیر آشنا شده و پیاده‌سازی عملی انجام دهند.
• متخصصان هوش مصنوعی و یادگیری ماشین که به دنبال بسترهای یکپارچه برای آماده‌سازی و آموزش مدل هستند.
• دانشجویان و تازه‌کارانی که به دنبال ورود به بازار کار حوزه داده‌محور می‌باشند.

• آشنایی مقدماتی با مفاهیم پایگاه داده و SQL.
• دانش پایه‌ای از سرویس‌های ابری Azure (مثل Azure Storage و Azure Resource Group).
• مبانی برنامه‌نویسی پایتون یا اسکالا (Scala) برای نوشتن نوت‌بوک‌های Databricks.
• کار با ترمینال یا خط فرمان (اختیاری ولی توصیه‌شده).

در صورت نداشتن هر یک از پیش‌نیازها، با منابع معرفی‌شده در بخش اول دوره می‌توانید خود را آماده سازید.

• بخش اول: آشنایی با اکوسیستم Azure Databricks و معماری کار
• بخش دوم: راه‌اندازی Workspace و مدیریت کاربران
• بخش سوم: کار با Notebooks—پایتون، SQL و اسکالا
• بخش چهارم: اتصال به Azure Data Lake و Azure Blob Storage
• بخش پنجم: پردازش دسته‌ای (Batch) با استفاده از Spark
• بخش ششم: پردازش جریانی (Structured Streaming) و سناریوهای بلادرنگ
• بخش هفتم: بهینه‌سازی کُد و تنظیم پرفورمنس کلاسترها
• بخش هشتم: توسعه مدل‌های یادگیری ماشین با MLflow و AutoML
• بخش نهم: استقرار مدل و پایپ‌لاین‌های CI/CD در Databricks
• بخش دهم: نظارت و مانیتورینگ پروژه‌های داده محور
• بخش یازدهم: پروژه پایانی با داده‌های واقعی

• ساختار و معماری Azure Databricks و نحوه بهینه‌سازی کلاسترها.
• طراحی و اجرای پایپ‌لاین‌های ETL در مقیاس بزرگ.
• پردازش بلادرنگ داده‌ها و مدیریت تأخیر (Latency).
• آموزش و ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین در بستر توزیع‌شده.
• ادغام MLflow برای ردیابی نسخه مدل‌ها و نتایج آزمایش‌ها.
• استقرار و ارائه APIهای مدل به صورت خودکار با CI/CD.
• استفاده از قابلیت‌های Delta Lake برای ذخیره‌سازی تراکنشی و مقیاس‌پذیر.

• پوشش سناریوهای واقعی از صنایع مالی، سلامت، و تجارت الکترونیک.
• تمرین‌های گام‌به‌گام با نوت‌بوک‌های آماده و دیتاست‌های کاربردی.
• آموزش پیاده‌سازی بهترین تجربیات (Best Practices) در محصول Databricks.
• دسترسی به فایل‌های تمرینی و اسکریپت‌های کامل در Azure Cloud.
• اخذ مدرک معتبر Udemy با پایان موفقیت‌آمیز دوره.

یکی از برجسته‌ترین نقاط قوت این دوره، آزمایشگاه‌های تعاملی است. در هر بخش، شما:

• یک پروژه کوچک را از ابتدا تا انتها پیاده‌سازی می‌کنید.
• با خطاهای رایج در Spark و Databricks آشنا می‌شوید و روش برطرف‌سازی آن‌ها را می‌آموزید.
• یک سناریوی بلادرنگ را پردازش کرده و نتایج را در داشبورد سفارشی نمایش می‌دهید.
• یک مدل رگرسیون یا طبقه‌بندی را در MLflow ثبت و با پارامترتیون‌های مختلف مقایسه می‌کنید.

اگر به دنبال مسیری حرفه‌ای در حوزه داده ابری و تحلیل‌های مقیاس‌پذیر هستید، این دوره شما را مجهز می‌کند تا بتوانید در کوتاه‌ترین زمان، پروژه‌های واقعی را توسعه و استقرار دهید. با شرکت در Azure Databricks Master Program، مهارت‌های خود را به سطح کارشناسان ارشد داده ارتقا دهید و از فرصتی طلایی برای ورود به بازار کار بین‌المللی برخوردار شوید.

هم‌اکنون این دوره کاربردی را به صورت رایگان دانلود کنید و سفر حرفه‌ای خود در دنیای Big Data را آغاز نمایید!