دوره ازور دیتابریکس: مهندسی داده پروژه محور بر روی فلش 32GB

750,000 تومان

نام محصول به انگلیسی دانلود Udemy – Azure DataBricks – Data Engineering With Real Time Project 2025-5 – دانلود رایگان نرم افزار
نام محصول به فارسی دوره ازور دیتابریکس: مهندسی داده پروژه محور بر روی فلش 32GB
زبان انگلیسی با زیرنویس فارسی
نوع محصول آموزش ویدیویی
نحوه تحویل به صورت ارائه بر روی فلش مموری

🎓 مجموعه‌ای بی‌نظیر

  • زیرنویس کاملاً فارسی برای درک آسان و سریع
  • ارائه‌شده روی فلش 32 گیگابایتی
  • آماده ارسال فوری به سراسر کشور

📚 شروع یادگیری از همین امروز — فرصت رشد را از دست نده!

جهت پیگیری سفارش، می‌توانید از طریق واتس‌اپ با شماره 09395106248 یا آیدی تلگرامی @ma_limbs در تماس باشید.

دوره ازور دیتابریکس: مهندسی داده پروژه محور بر روی فلش 32GB

در دنیای امروز که داده‌ها به شریان حیاتی سازمان‌ها تبدیل شده‌اند، نقش مهندسی داده بیش از پیش اهمیت یافته است. ابزارهایی مانند ازور دیتابریکس (Azure DataBricks) به عنوان پلتفرمی قدرتمند برای پردازش کلان داده‌ها و ساخت خطوط لوله داده‌ای مقیاس‌پذیر، در کانون توجه قرار دارند. این دوره جامع، شما را با صفر تا صد مهندسی داده بر روی ازور دیتابریکس آشنا می‌کند و با رویکردی کاملاً پروژه محور، مهارت‌های عملی مورد نیاز بازار کار را به شما می‌آموزد. توجه داشته باشید که این دوره آموزشی به صورت فیزیکی بر روی یک فلش مموری ۳۲ گیگابایتی ارائه می‌شود تا دسترسی به محتوا برای شما آسان‌تر و بدون نیاز به اتصال دائم به اینترنت باشد و تجربه یادگیری یکپارچه‌ای را فراهم آورد.

آنچه در این دوره خواهید آموخت

این دوره با هدف توانمندسازی شما در زمینه مهندسی داده‌های بزرگ با استفاده از Azure DataBricks طراحی شده است. پس از اتمام این دوره، شما قادر خواهید بود:

  • مفاهیم بنیادی ازور دیتابریکس و معماری اسپارک (Apache Spark) را درک کنید و نحوه کار با کلاسترها و نوت‌بوک‌ها را بیاموزید.
  • با انواع منابع داده در Azure Storage (مانند ADLS Gen2 و Blob Storage) کار کنید و داده‌ها را از فرمت‌های مختلف (CSV, Parquet, JSON) بخوانید و بنویسید.
  • عملیات ETL/ELT (استخراج، تبدیل و بارگذاری) داده‌ها را به صورت کارآمد پیاده‌سازی کنید و بهینه سازی کوئری‌ها را فرا بگیرید.
  • از پای‌اسپارک (PySpark) و اسپارک SQL برای تحلیل و دستکاری داده‌ها استفاده کنید، شامل عملیات‌های پیچیده مانند Join، Group By و Window Functions.
  • خطوط لوله داده‌ای بلادرنگ (Real-time Data Pipelines) را با استفاده از استریمینگ ساختاریافته (Structured Streaming) بسازید و با منابع داده جریانی مانند Azure Event Hubs کار کنید.
  • با دلتا لیک (Delta Lake) به عنوان لایه ذخیره‌سازی بهینه و مطمئن در دیتابریکس آشنا شوید و از ویژگی‌های کلیدی آن مانند ACID transactions و Time Travel بهره‌برداری کنید.
  • پروژه‌های مهندسی داده واقعی را از ابتدا تا انتها طراحی و پیاده‌سازی نمایید، شامل سناریوهای صنعتی و حل چالش‌های روزمره.
  • چگونگی یکپارچه‌سازی دیتابریکس با سایر سرویس‌های ازور مانند ازور دیتا فکتوری (Azure Data Factory) برای زمان‌بندی و ارکستراسیون ورک‌فلوها را فرا بگیرید.

مزایای شرکت در این دوره

شرکت در این دوره آموزشی مزایای متعددی برای شما به همراه خواهد داشت و شما را برای ورود به دنیای حرفه‌ای مهندسی داده آماده می‌سازد:

  • آموزش کاملاً عملی و پروژه محور: تمرکز اصلی دوره بر روی پیاده‌سازی عملی و حل مسائل واقعی است که به شما کمک می‌کند تا مفاهیم را عمقی یاد بگیرید و به مهارت‌های کاربردی و مورد نیاز بازار کار مجهز شوید.
  • مطابق با آخرین روندهای صنعت: محتوای دوره با توجه به نیازهای روز بازار کار و آخرین ویژگی‌ها و به‌روزرسانی‌های ازور دیتابریکس و اکوسیستم ازور طراحی و به‌روزرسانی شده است.
  • آمادگی برای ورود به بازار کار: با اتمام این دوره، شما دانش و تجربه لازم برای شروع یا ارتقای حرفه‌ای در موقعیت‌های مهندس داده، تحلیلگر داده یا معمار داده را کسب خواهید کرد.
  • دسترسی آفلاین و بدون نیاز به اینترنت: تمامی محتوای دوره به صورت فیزیکی بر روی یک فلش مموری ۳۲ گیگابایتی ارائه شده، بنابراین می‌توانید در هر زمان و مکانی بدون نگرانی از سرعت یا قطعی اینترنت به یادگیری بپردازید. این ویژگی برای مناطق با دسترسی محدود به اینترنت پرسرعت یا برای کسانی که ترجیح می‌دهند بدون حواس‌پرتی آنلاین مطالعه کنند، بسیار کارآمد است.
  • یادگیری مفاهیم کلیدی از اساتید با تجربه: محتوای آموزشی توسط متخصصین و مدرسین با تجربه در زمینه ازور و دیتابریکس تدریس شده است.
  • افزایش اعتماد به نفس: با اتمام پروژه نهایی، شما تجربه عملی ارزشمندی خواهید داشت که به شما در مصاحبه‌های شغلی و انجام وظایف واقعی کمک می‌کند.

پیش‌نیازهای دوره

برای بهره‌برداری حداکثری از این دوره، داشتن دانش اولیه در موارد زیر توصیه می‌شود، اما نیازی به تسلط کامل نیست:

  • برنامه‌نویسی پایتون (Python): آشنایی اولیه با ساختارهای داده‌ای، متغیرها، توابع و منطق برنامه‌نویسی در پایتون مفید خواهد بود، زیرا بخش عمده‌ای از کدنویسی در دیتابریکس با PySpark انجام می‌شود.
  • SQL: درک مفاهیم پایگاه داده رابطه‌ای و توانایی نوشتن کوئری‌های SQL پایه مانند SELECT، FROM، WHERE، JOIN و GROUP BY.
  • مفاهیم اولیه رایانش ابری: آشنایی کلی با سرویس‌های ابری (ترجیحاً Azure، اما اجباری نیست زیرا مفاهیم لازم در دوره پوشش داده می‌شوند) و درک مفاهیمی مانند IaaS, PaaS, SaaS.

نیازی به تجربه قبلی با ازور دیتابریکس یا اسپارک نیست؛ این دوره از پایه شما را راهنمایی خواهد کرد و تمامی مفاهیم لازم را پوشش می‌دهد.

مباحث اصلی دوره

این دوره به صورت ماژولار و جامع طراحی شده است و شامل مباحث کلیدی زیر است که شما را گام به گام به یک مهندس داده حرفه‌ای تبدیل می‌کند:

  • ماژول 1: مقدمه‌ای بر ازور دیتابریکس و اکوسیستم ازور
    • معرفی پلتفرم دیتابریکس، مزایا و کاربردهای آن در مهندسی داده.
    • آشنایی با معماری Apache Spark و اجزای اصلی آن (Driver, Executor, Cluster Manager).
    • نحوه تنظیم محیط کار در ازور دیتابریکس (ایجاد Workspace، مدیریت Clusters و کار با Notebooks).
    • بررسی تفاوت‌ها و کاربردهای RDDs، DataFrames و Datasets در اسپارک.
  • ماژول 2: کار با داده‌ها در اسپارک و ازور استوریج
    • خواندن و نوشتن داده‌ها از منابع مختلف: CSV, Parquet, JSON, XML و پایگاه‌های داده SQL.
    • استفاده از ازور دیتا لیک استوریج نسل ۲ (ADLS Gen2) و Blob Storage به عنوان مخزن اصلی داده‌ها.
    • عملیات پایه و پیشرفته تبدیل داده‌ای با PySpark و Spark SQL (فیلتر، انتخاب، جمع‌بندی، اتصال، Union، Cast).
    • بررسی تکنیک‌های بهینه‌سازی عملکرد خواندن و نوشتن داده‌ها.
  • ماژول 3: دلتا لیک (Delta Lake) در دیتابریکس
    • مفاهیم پایه Delta Lake و مزایای آن: ACID transactions، Schema enforcement و Scalable metadata handling.
    • پیاده‌سازی معماری لایه‌ای Medallion (Bronze, Silver, Gold layers) برای سازماندهی داده‌ها.
    • کار با توابع Merge Into برای به‌روزرسانی و درج داده‌ها.
    • استفاده از قابلیت Time Travel برای بازگشت به نسخه‌های قبلی داده‌ها.
  • ماژول 4: پردازش داده‌های بلادرنگ با استریمینگ ساختاریافته (Structured Streaming)
    • مقدمه‌ای بر پردازش جریان داده و تفاوت آن با پردازش دسته‌ای.
    • پیاده‌سازی خطوط لوله استریمینگ با دیتابریکس و Structured Streaming.
    • کار با منابع استریم مانند ازور ایونت هابز (Azure Event Hubs) و کافکا.
    • مدیریت stateful operations و watermark در استریمینگ.
  • ماژول 5: یکپارچه‌سازی و ارکستراسیون با ازور دیتا فکتوری
    • استفاده از ازور دیتا فکتوری (Azure Data Factory) برای زمان‌بندی و ارکستر کردن جاب‌های دیتابریکس.
    • ساخت Pipelineها و Activities در ADF برای اجرای نوت‌بوک‌های دیتابریکس.
    • مدیریت وابستگی‌ها و مانیتورینگ ورک‌فلوها.
  • ماژول 6: پروژه عملی مهندسی داده (Real-time Project)
    • طراحی و پیاده‌سازی یک پروژه جامع از ابتدا تا انتها، شامل مراحل دریافت، تبدیل و بارگذاری داده‌ها.
    • حل چالش‌های واقعی در یک سناریوی عملی، از جمله مدیریت خطاهای داده و بهینه‌سازی عملکرد.
    • نمونه‌ای از یک پروژه: ساخت یک خط لوله داده‌ای برای تحلیل داده‌های ترافیک وب یا لاگ‌های سرور.
  • ماژول 7: بهینه‌سازی و نظارت بر ازور دیتابریکس
    • تکنیک‌های بهینه‌سازی عملکرد اسپارک و دیتابریکس (Tuning Spark configurations).
    • نظارت بر کلاسترها و جاب‌ها با استفاده از Spark UI و Azure Monitor.
    • عیب‌یابی مشکلات رایج در دیتابریکس.

چرا ازور دیتابریکس؟

ازور دیتابریکس یک پلتفرم تحلیل داده مبتنی بر Apache Spark است که توسط مایکروسافت و Databricks Inc. ارائه شده است. این پلتفرم مزایای بی‌شماری برای سازمان‌ها و مهندسان داده به ارمغان می‌آورد و آن را به ابزاری کلیدی در اکوسیستم کلان داده تبدیل کرده است:

  • مقیاس‌پذیری و کارایی بالا: دیتابریکس قادر به پردازش حجم عظیمی از داده‌ها (ترابایت‌ها و پتابایت‌ها) با سرعت بالا است و می‌تواند به صورت خودکار مقیاس‌پذیر شود.
  • یکپارچگی عمیق با اکوسیستم ازور: به راحتی و با کمترین پیکربندی با سایر سرویس‌های ازور مانند Azure Synapse Analytics، Azure Data Lake Storage، Azure Event Hubs و Power BI ادغام می‌شود.
  • توسعه‌پذیری و انعطاف‌پذیری: پشتیبانی از زبان‌های برنامه‌نویسی مختلف مانند پایتون، اسکالا، SQL و R، به توسعه‌دهندگان این امکان را می‌دهد که با زبان مورد علاقه خود کار کنند.
  • محیط کار یکپارچه: ارائه نوت‌بوک‌ها (Notebooks)، مدیریت کلاستر (Cluster Management) و ابزارهای مانیتورینگ در یک محیط واحد و کاربرپسند، بهره‌وری را افزایش می‌دهد.
  • پشتیبانی از Delta Lake: با ادغام Delta Lake به صورت بومی، دیتابریکس ویژگی‌های Reliability و Performance را برای Data Lakes فراهم می‌کند.

این دوره برای چه کسانی است؟

این دوره برای طیف وسیعی از افراد که علاقه‌مند به حوزه داده هستند یا می‌خواهند مهارت‌های خود را در زمینه مهندسی داده ارتقا دهند، مناسب است:

  • مهندسان داده مشتاق: افرادی که قصد دارند وارد حرفه مهندسی داده شوند یا مهارت‌های خود را در این زمینه ارتقا دهند و به دنبال یادگیری یک پلتفرم پیشرو هستند.
  • تحلیلگران داده: تحلیلگرانی که می‌خواهند فراتر از ابزارهای سنتی عمل کرده و با کلان داده‌ها کار کنند و داده‌های پیچیده را پردازش و آماده‌سازی نمایند.
  • توسعه‌دهندگان نرم‌افزار: برنامه‌نویسانی که می‌خواهند دانش خود را در زمینه پردازش داده‌های بزرگ گسترش دهند و به سمت نقش‌های داده‌محور حرکت کنند.
  • متخصصان ابری: افرادی که با پلتفرم ازور کار می‌کنند و می‌خواهند به مهارت‌های دیتابریکس نیز مسلط شوند تا به صورت جامع‌تری در محیط ابری فعالیت کنند.
  • دانشجویان و فارغ‌التحصیلان رشته‌های کامپیوتر و IT: کسانی که به دنبال کسب مهارت‌های عملی و کاربردی در حوزه کلان داده هستند تا شانس استخدام خود را در شرکت‌های پیشرو افزایش دهند.

در نهایت، دوره “ازور دیتابریکس: مهندسی داده پروژه محور” فرصتی بی‌نظیر برای شما فراهم می‌کند تا به یکی از متخصصان مورد نیاز بازار کار در حوزه کلان داده تبدیل شوید. با تمرکز بر یادگیری پروژه محور و دسترسی راحت آفلاین از طریق فلش مموری ۳۲ گیگابایتی، این دوره ابزاری قدرتمند برای پیشرفت حرفه‌ای شماست. تمامی محتواها با دقت گردآوری شده‌اند تا شما را به بهترین شکل برای چالش‌های دنیای واقعی مهندسی داده آماده کنند. همین امروز قدمی بزرگ در مسیر تبدیل شدن به یک مهندس داده حرفه‌ای بردارید و آینده شغلی خود را متحول سازید.

نقد و بررسی‌ها

هنوز بررسی‌ای ثبت نشده است.

اولین کسی باشید که دیدگاهی می نویسد “دوره ازور دیتابریکس: مهندسی داده پروژه محور بر روی فلش 32GB”

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

پیمایش به بالا