در این مقاله، با جزئیات کامل دوره «مهندسی داده با Databricks روی AWS و Azure» از Udemy آشنا می‌شوید. این دوره که برای نسخه ۲۰۲۴-۸ بروز شده است، تمامی مباحث حیاتی مهندسی داده، پردازش انبوه و هوش مصنوعی را پوشش داده و به شما کمک می‌کند تا در بازار کار جهانی به‌روز، حرفه‌ای و آماده باشید.

دوره «مهندسی داده با Databricks روی AWS و Azure» به صورت گام‌به‌گام، مفاهیم بنیادی و پیشرفته پردازش داده در پلتفرم Databricks را آموزش می‌دهد. مدرس دوره، از متخصصان برجسته اکوسیستم Apache Spark و Cloud Engineering بوده و با تجربه صنعتی خود مثال‌های واقعی را تدریس می‌کند.

نسخه ۲۰۲۴-۸ شامل به‌روزرسانی‌های اخیر Spark 3.x، Delta Lake، Unity Catalog و قابلیت‌های AutoML است.

• ایجاد و مدیریت Databricks Workspace در AWS و Azure
• پردازش داده‌های حجیم با Apache Spark (Batch & Streaming)
• ساخت پایپ‌لاین‌های ETL پایدار با استفاده از Delta Lake
• کار با Unity Catalog برای مدیریت متادیتا و مجوزها
• یکپارچه‌سازی ابزارهای BI و نمودارسازی (Power BI، Tableau)
• بهینه‌سازی عملکرد کلاستر و مدیریت هزینه‌های ابری
• کاربرد AutoML و MLflow در پروژه‌های یادگیری ماشین
• استقرار و پایش برنامه‌های پردازش داده در سطح Enterprise

پس از گذراندن این دوره، قادر خواهید بود:

• طراحی و پیاده‌سازی معماری داده مقیاس‌پذیر در AWS و Azure
• افزایش سرعت تحلیل و پردازش داده‌های سازمانی با Spark
• کاهش هزینه‌های نگه‌داری با بهینه‌سازی کلاستر و استفاده از Spot Instances
• تضمین کیفیت و صحت داده‌ها با بهره‌گیری از قابلیت‌های Delta Lake
• اشتراک‌گذاری ایمن نتایج تحلیلی با تیم‌های داده و کسب‌وکار

برای استفاده بهینه از این دوره موارد زیر مفید خواهد بود:

• آشنایی پایه با مفاهیم پایگاه داده و SQL
• دانش مقدماتی در زبان پایتون یا Scala
• درک کلی از خدمات ابری AWS (S3، EC2) یا Azure (Blob Storage، VM)
• داشتن حساب کاربری رایگان AWS و Azure برای پیاده‌سازی عملی

• بخش 1: معرفی Databricks و راه‌اندازی محیط (4 ویدیو)
• بخش 2: مبانی Apache Spark (۶ ویدیو + تمرین)
• بخش 3: پردازش جریان داده (Structured Streaming)
• بخش 4: Delta Lake و ACID Transactions
• بخش 5: مدیریت متادیتا با Unity Catalog
• بخش 6: بهینه‌سازی و مانیتورینگ کلاستر
• بخش 7: AutoML و MLflow در Databricks
• بخش 8: پروژه عملی انتهایی و نکات تکمیلی

در این دوره پروژه‌های زیر را به صورت کاربردی پیاده‌سازی می‌کنید:

• تحلیل لاگ‌های سرور وب در مقیاس میلیارد رکورد با Structured Streaming
• ساخت پایپ‌لاین ETL برای ترکیب داده‌های مالی و گزارش‌گیری خودکار
• طراحی داشبورد تعاملی در Power BI با استفاده از Unity Catalog
• پیاده‌سازی مدل پیش‌بینی فروش با AutoML و ثبت مدل در MLflow

• به‌روز بودن فریم‌ورک‌ها: اطمینان حاصل کنید همیشه از آخرین نسخه Spark و Delta Lake استفاده کنید.
• مدیریت هزینه: از Spot Instances یا Reserved Instances برای کاهش هزینه‌های ابری بهره ببرید.
• امنیت داده: Azure Key Vault و AWS KMS را برای رمزگذاری داده‌ها فعال کنید.
• مقیاس‌پذیری: با Autoscaling و Pooling کلاستر، توان پردازشی را بهینه نمایید.