در این دوره جامع و کاربردی، شما با تمامی جنبه‌های کلیدی Databricks SQL آشنا خواهید شد و مهارت‌های لازم برای کار با داده‌ها در مقیاس بزرگ را کسب خواهید کرد. هدف اصلی این دوره، تبدیل شما به یک کاربر مسلط بر این پلتفرم است که قادر به حل چالش‌های داده‌ای پیچیده و اتخاذ تصمیمات مبتنی بر داده باشد:

• مبانی Databricks SQL و معماری آن: درک عمیق ساختار و نحوه عملکرد Databricks SQL در اکوسیستم یکپارچه دیتابریکس و پلتفرم لیک‌هاوس.
• پرس‌وجوهای پیشرفته SQL: یادگیری نحوه نوشتن کوئری‌های کارآمد، پیچیده و بهینه برای استخراج اطلاعات ارزشمند از داده‌های ساختاریافته و نیمه‌ساختاریافته. این شامل تسلط بر توابع پنجره‌ای و عبارات جدول مشترک (CTEs) است.
• بهینه‌سازی عملکرد کوئری‌ها: شناسایی گلوگاه‌ها و اعمال تکنیک‌های پیشرفته بهینه‌سازی برای افزایش چشمگیر سرعت اجرای کوئری‌ها بر روی حجم‌های عظیم داده، که منجر به صرفه‌جویی در زمان و منابع می‌شود.
• مدیریت و امنیت داده‌ها با Unity Catalog: آشنایی جامع با Unity Catalog به عنوان راهکاری پیشرفته و یکپارچه برای مدیریت داده، حکمرانی (Governance) و امنیت در پلتفرم دیتابریکس.
• ساخت داشبوردهای تحلیلی و گزارش‌های تعاملی: استفاده از قابلیت‌های بصری‌سازی قدرتمند داخلی Databricks SQL برای مصورسازی داده‌ها، ساخت داشبوردهای پویا و ارائه گزارش‌های تعاملی و قابل فهم.
• یکپارچه‌سازی با ابزارهای هوش تجاری: نحوه اتصال Databricks SQL به ابزارهای محبوب هوش تجاری (BI Tools) مانند Power BI و Tableau برای تحلیل‌های عمیق‌تر و گسترده‌تر.
• پیاده‌سازی سناریوهای واقعی: کار بر روی مثال‌های عملی و پروژه‌های کوچک که چالش‌های دنیای واقعی را شبیه‌سازی می‌کنند تا درک عمیق‌تری از مفاهیم و کاربردهای عملی Databricks SQL کسب کنید.

شرکت در دوره “پلاورال‌سایت: SQL دیتابریکس ۲۰۲۳-۳” مزایای چشمگیری برای مسیر شغلی شما به همراه خواهد داشت و به شما در دستیابی به اهداف حرفه‌ای‌تان کمک می‌کند:

• تسلط بر ابزار پیشرو: Databricks SQL یکی از ابزارهای کلیدی و در حال رشد در اکوسیستم داده‌های بزرگ است. تسلط بر آن شما را در بازار کار فناوری و داده بسیار متمایز می‌کند.
• افزایش چشمگیر کارایی تحلیل داده: با یادگیری تکنیک‌های پیشرفته بهینه‌سازی و استفاده صحیح از ابزار، می‌توانید تحلیل‌های داده را سریع‌تر، دقیق‌تر و با مصرف منابع کمتر انجام دهید.
• توانایی حل مسائل پیچیده داده‌ای: دوره شما را برای مواجهه با چالش‌های پیچیده و مقیاس‌پذیر در حوزه داده‌های کلان آماده می‌کند و به شما ابزارهای لازم برای استخراج بینش‌های عمیق را می‌دهد.
• تصمیم‌گیری مبتنی بر داده: با توانایی استخراج، تحلیل و مصورسازی اطلاعات دقیق و قابل اعتماد، می‌توانید به سازمان خود در اتخاذ تصمیمات آگاهانه‌تر و استراتژیک‌تر کمک کنید.
• تقویت رزومه شغلی و فرصت‌های جدید: مهارت در Databricks SQL یک امتیاز بزرگ برای مشاغل تحلیلگر داده، مهندس داده، دانشمند داده و معمار داده است و درهای جدیدی را به روی فرصت‌های شغلی باز می‌کند.
• دسترسی به دانش به‌روز: محتوای دوره بر اساس جدیدترین ویژگی‌ها، قابلیت‌ها و بهترین روش‌های Databricks SQL در سال ۲۰۲۳ تدوین شده است، تضمین‌کننده یادگیری مدرن و مرتبط با صنعت.
• افزایش بهره‌وری شخصی: با خودکارسازی و بهینه‌سازی جریان‌های کاری داده، زمان بیشتری برای تمرکز بر روی تحلیل‌های عمیق‌تر و نوآوری خواهید داشت.

برای بهره‌برداری حداکثری از محتوای غنی و کاربردی دوره “پلاورال‌سایت: SQL دیتابریکس ۲۰۲۳-۳”، توصیه می‌شود شرکت‌کنندگان دارای پیش‌نیازهای زیر باشند:

• آشنایی با مفاهیم پایگاه داده: درک اولیه و کاربردی از جداول، ستون‌ها، ردیف‌ها، انواع داده‌ها، کلیدهای اصلی و خارجی و روابط بین جداول.
• دانش SQL پایه: توانایی نوشتن کوئری‌های SQL اساسی شامل دستورات SELECT، FROM، WHERE، GROUP BY، HAVING، ORDER BY و انجام JOINهای ساده. آشنایی با توابع اساسی SQL (مانند SUM, COUNT, AVG) نیز مفید خواهد بود.
• درک مفاهیم داده‌های بزرگ: آشنایی کلی با مفاهیم دیتا لیک‌ها، انبارهای داده (Data Warehouses) و پردازش توزیع‌شده (Distributed Processing) می‌تواند کمک‌کننده باشد، اگرچه الزامی نیست و مفاهیم مرتبط در طول دوره مرور خواهند شد.
• حساب دیتابریکس (اختیاری): داشتن دسترسی به یک محیط دیتابریکس (مانند نسخه Community Edition یا حساب شرکتی) برای تمرین عملیات و اجرای کوئری‌ها، تجربه یادگیری را غنی‌تر می‌کند. با این حال، تمامی مثال‌ها و دموها در طول دوره ارائه و توضیح داده می‌شوند و فقدان این مورد مانع یادگیری نخواهد شد.

۱. مقدمه‌ای بر Databricks SQL و اکوسیستم لیک‌هاوس

این بخش به معرفی جامع پلتفرم دیتابریکس و جایگاه Databricks SQL در آن می‌پردازد. شما با معماری لیک‌هاوس و نحوه تعامل Databricks SQL با Delta Lake و Apache Spark آشنا خواهید شد. همچنین، مروری بر رابط کاربری Databricks SQL شامل SQL Editor، Queries، Dashboards و Alerts خواهید داشت. نحوه تنظیم محیط کاری و اتصال به دیتا سورس‌های مختلف نیز آموزش داده می‌شود.

• آشنایی با تاریخچه و فلسفه دیتابریکس و پلتفرم لیک‌هاوس.
• بررسی اجزای اصلی Databricks SQL و کاربردهای آن.
• مروری بر رابط کاربری: Query Editor، محیط کلاستر، و مدیریت کاربران.
• مثال عملی: ایجاد اولین پرس‌وجوی SQL و مشاهده نتایج در Databricks SQL Endpoint.
• نکته کلیدی: درک معماری لیک‌هاوس برای بهره‌برداری حداکثری از قابلیت‌های Databricks SQL حیاتی است.

۲. کاوش و پرس‌وجو داده‌ها با SQL پیشرفته

در این ماژول، دانش SQL پایه شما تقویت شده و به سطح پیشرفته‌تری ارتقا می‌یابد. شما با دستورات پیچیده‌تر SELECT، FROM، WHERE، GROUP BY، HAVING و ORDER BY آشنا می‌شوید. همچنین، انواع مختلف JOINها و کاربردهای آن‌ها در سناریوهای پیچیده داده‌ای بررسی می‌شود. تمرکز ویژه‌ای بر توابع String، Numeric، Date و Time برای دستکاری و تحلیل داده‌ها خواهد بود.

• تسلط بر ترکیب دستورات SQL برای استخراج اطلاعات دقیق.
• کار با توابع پنجره‌ای (Window Functions) برای تحلیل‌های پیشرفته مانند محاسبه میانگین متحرک یا رتبه‌بندی.
• آشنایی با عبارات جدول مشترک (CTEs) برای بهبود خوانایی و سازماندهی کوئری‌های پیچیده.
• مثال عملی: ترکیب داده‌ها از چندین جدول (مانند فروش و مشتریان) و فیلتر کردن بر اساس شرط‌های پیچیده با استفاده از JOINها و CTEها.
• مثال کد: SELECT customer_id, SUM(amount) OVER (PARTITION BY customer_id ORDER BY transaction_date) as running_total FROM sales_transactions ORDER BY customer_id, transaction_date;

۳. بهینه‌سازی عملکرد کوئری‌ها و مدیریت منابع

یکی از مهم‌ترین جنبه‌های کار با داده‌های بزرگ، بهینه‌سازی عملکرد کوئری‌ها است. این بخش به شما می‌آموزد که چگونه با شناسایی گلوگاه‌ها در پلن اجرای کوئری (Query Execution Plan)، سرعت اجرای کوئری‌ها را به طور چشمگیری افزایش دهید. تکنیک‌های پیشرفته‌ای مانند استفاده از ایندکس‌ها، پارتیشن‌بندی، و کلاسترینگ (Z-ordering) در Delta Lake برای دستیابی به حداکثر کارایی آموزش داده می‌شود.

• تحلیل و درک پلن اجرای کوئری و شناسایی عملیات پرهزینه.
• استفاده از تکنیک‌های بهینه‌سازی Delta Lake شامل Z-ordering و Partitioning.
• تکنیک‌های نوشتن کوئری‌های کارآمدتر: دوری از الگوهای ناکارآمد، استفاده صحیح از JOINها.
• مدیریت منابع و مقیاس‌بندی SQL Endpoints برای تطابق با حجم کاری.
• مثال عملی: بازنویسی یک کوئری ناکارآمد به یک نسخه بهینه شده و مقایسه زمان اجرای آن‌ها.
• نکته کلیدی: بهینه‌سازی کوئری در محیط بیگ دیتا تأثیر مستقیم بر هزینه، زمان پردازش و تجربه کاربری دارد.

۴. مدیریت و امنیت داده‌ها با Unity Catalog

Unity Catalog راهکاری جامع و یکپارچه برای حکمرانی داده (Data Governance)، امنیت و کشف داده‌ها در پلتفرم دیتابریکس است. در این بخش، شما با مفاهیم کلیدی Unity Catalog، نحوه مدیریت کاتالوگ‌ها، اسکیماها و جداول آشنا خواهید شد. همچنین، چگونگی اعمال کنترل‌های دسترسی دقیق (Fine-grained access control) بر روی داده‌ها و مدیریت امتیازات (Permissions) برای کاربران و گروه‌ها آموزش داده می‌شود.

• معرفی Unity Catalog و مزایای آن برای حکمرانی داده.
• ایجاد و مدیریت کاتالوگ‌ها، اسکیماها (Databases) و جداول.
• مدیریت دسترسی‌ها و سطوح مجوز (GRANT/REVOKE).
• بررسی مفهوم Delta Sharing برای به اشتراک‌گذاری امن داده‌ها با سازمان‌های دیگر.
• مثال عملی: ایجاد یک جدول جدید در Unity Catalog و اعمال سطح دسترسی برای کاربران خاص، با رویکرد Column-level و Row-level security.
• اهمیت: Unity Catalog یک لایه امنیتی و حکمرانی یکپارچه را فراهم می‌کند که برای محیط‌های سازمانی با رعایت قوانین داده، ضروری است.

۵. ساخت داشبوردها و گزارش‌های تعاملی

این ماژول بر قابلیت‌های بصری‌سازی و گزارش‌گیری داخلی Databricks SQL تمرکز دارد. شما یاد می‌گیرید که چگونه با استفاده از انواع نمودارها، داشبوردهای تعاملی برای پایش معیارهای کسب‌وکار بسازید و آن‌ها را با همکاران خود به اشتراک بگذارید. همچنین، تنظیم هشدارها (Alerts) برای رخدادهای خاص در داده‌ها و ارسال اعلان‌ها نیز پوشش داده می‌شود.

• استفاده از Query Results برای ایجاد نمودارهای مختلف (خطی، میله‌ای، دایره‌ای و غیره).
• ساخت داشبوردهای چند صفحه‌ای و سازماندهی ویجت‌ها.
• به اشتراک‌گذاری داشبوردها و تنظیم مجوزهای مشاهده.
• ایجاد هشدارهای داده‌ای (Data Alerts) برای مطلع شدن از تغییرات مهم یا آستانه‌های تعریف‌شده.
• مثال عملی: ساخت یک داشبورد کامل برای نمایش روند فروش ماهانه و ایجاد یک هشدار برای افت ناگهانی فروش.
• نکته کلیدی: مصورسازی داده‌ها، بینش‌های پنهان را آشکار می‌سازد و به تیم‌ها در تصمیم‌گیری سریع‌تر و بهتر کمک می‌کند.

۶. یکپارچه‌سازی، اتوماسیون و سناریوهای پیشرفته

این بخش نهایی، شما را با قابلیت‌های یکپارچه‌سازی Databricks SQL با ابزارهای خارجی و همچنین روش‌های اتوماسیون وظایف آشنا می‌کند. شما نحوه اتصال Databricks SQL به ابزارهای BI محبوب مانند Power BI و Tableau را یاد می‌گیرید. همچنین، استفاده از Databricks SQL API برای اتوماسیون کوئری‌ها و وظایف، و مدیریت Workload و Resource Monitoring بررسی خواهد شد.

• اتصال Databricks SQL به ابزارهای BI از طریق درایورهای JDBC/ODBC.
• برنامه‌نویسی و اتوماسیون وظایف با استفاده از Databricks SQL API.
• نظارت بر کارایی و منابع SQL Endpoints.
• مروری بر آخرین به‌روزرسانی‌ها و ویژگی‌های جدید در نسخه Databricks SQL 2023-3.
• مثال عملی: نوشتن یک اسکریپت ساده برای اجرای یک کوئری از طریق API و ارسال نتایج به یک مقصد خارجی.
• آینده‌نگری: درک یکپارچه‌سازی‌ها و اتوماسیون برای ساخت اکوسیستم‌های داده جامع و کارآمد در دنیای واقعی ضروری است.