مقدمه

در عصر داده‌محور کنونی، توانایی مدیریت و پردازش حجم انبوه اطلاعات به‌صورت مقیاس‌پذیر و امن برای سازمان‌ها حیاتی است. Azure Databricks با ترکیب قدرت Apache Spark، محیط توسعه مشترک و ابزارهای یکپارچه، پلتفرمی ایده‌آل برای تحلیل پیشرفته و یادگیری ماشین ارائه می‌دهد. در این دوره، شما یک پروژه واقعی را از صفر تا صد پیاده‌سازی می‌کنید؛ از راه‌اندازی ورک‌اسپیس تا تعریف دیتا‌کاتالوگ و استقرار خودکار با CI/CD.

آنچه در این دوره خواهید آموخت

• راه‌اندازی و پیکربندی ابتدایی Azure Databricks در اکانت Azure
• طراحی و پیاده‌سازی Unity Catalog برای مدیریت متادیتا و سیاست‌های دسترسی
• تعریف دیتاپایپ‌لاین با Apache Spark و اجرای Notebookهای تحلیلی
• پیاده‌سازی زیرساخت به‌صورت Infrastructure as Code با Terraform
• تدوین و اجرای فرآیندهای CI/CD با Azure DevOps
• ایجاد تست‌های خودکار و اعتبارسنجی داده‌ها
• نظارت، لاگ‌گیری و بهینه‌سازی عملکرد

مزایا و فرصت‌ها

شرکت در این دوره شما را قادر می‌سازد تا:

• مهارت‌های عملی و مورد نیاز صنعت را کسب و در پروژه‌های واقعی به‌کار ببرید.
• بتوانید فرآیندهای داده‌محور را خودکار کرده و خطاهای انسانی را کاهش دهید.
• عملکرد و قابلیت مقیاس‌پذیری سرویس‌ها را افزایش داده و زمان عرضه را کوتاه کنید.
• امنیت داده‌ها را با سیاست‌های دسترسی دقیق Unity Catalog تضمین نمایید.
• در بازار کار جایگاه بهتری بیابید و در پروژه‌های تحلیل داده و یادگیری ماشین مشارکت کنید.

پیش‌نیازها

برای بهره‌برداری کامل از این دوره، آشنایی اولیه با موارد زیر توصیه می‌شود:

• کار با Azure Portal و مفاهیم کلیدی Cloud
• مبانی Apache Spark و زبان برنامه‌نویسی پایتون یا Scala
• درک اصول پایگاه داده و SQL
• آشنایی با ابزارهای CI/CD و مفاهیم DevOps
• آشنایی مقدماتی با Terraform یا هر ابزار IaC دیگر

سرفصل‌های دوره

• بخش ۱: معرفی معماری و ایجاد Workspace در Azure Databricks
• بخش ۲: طراحی و پیکربندی Unity Catalog برای مدیریت دیتاست‌ها
• بخش ۳: تعریف زیرساخت با Terraform و تحویل خودکار منابع
• بخش ۴: توسعه Notebookهای تحلیلی با Spark SQL و PySpark
• بخش ۵: راه‌اندازی Azure DevOps Pipeline برای یکپارچه‌سازی و تحویل مستمر
• بخش ۶: اعمال تست‌های خودکار و اعتبارسنجی صحت داده‌ها
• بخش ۷: تنظیم لاگ‌گیری، مانیتورینگ و آلارم‌ها
• بخش ۸: پیاده‌سازی پروژه نهایی و بررسی نکات عملی

مثال‌های عملی

در طول دوره با مثال‌های زیر روبه‌رو خواهید شد:

• بارگذاری داده‌های IoT به دیتا‌لِیک و پردازش آنها با Spark Structured Streaming
• تعریف سیاست‌های دسترسی Row-Level و Column-Level در Unity Catalog
• نمونه کد Terraform برای ایجاد Workspace و کش دیتابریکس
• ساخت Pipeline در Azure DevOps با متد YAML و اجرای خودکار Notebook
• ایجاد تست‌های پایتون برای اعتبارسنجی صحت دیتا پس از هر استقرار

جمع‌بندی و گام‌های بعدی

با پایان این دوره، یک پروژه کامل و قابل استقرار در اختیار خواهید داشت که تمامی مراحل عملیاتی را پوشش می‌دهد. پیشنهاد می‌کنیم برای تسلط بیشتر:

• کد و زیرساخت را به مخزن گیت شخصی خود منتقل و سفارشی کنید.
• مثال‌های بیشتر بر اساس داده‌های واقعی سازمان خود ایجاد نمایید.
• در جامعه کاربران Azure Databricks مشارکت کنید و تجربیات خود را به اشتراک بگذارید.
• برای به‌روزرسانی‌ها و ویژگی‌های جدید در CI/CD و Unity Catalog پیگیر مستندات رسمی باشید.

هم‌اکنون دوره را دانلود کنید و مسیر حرفه‌ای خود را در دنیای داده و ابری با قدرت و اعتماد به نفس شروع نمایید!