دنیای مهندسی داده مملو از فرصت‌های شغلی جذاب و پردرآمد است، اما تسلط بر ابزارها و پیاده‌سازی پروژه‌های واقعی، کلید ورود به این حوزه است. در این دوره، شما نه تنها با مفاهیم تئوری مهندسی داده آشنا می‌شوید، بلکه تجربه عملی ارزشمندی در کار با Databricks، یک پلتفرم یکپارچه برای علم داده و مهندسی داده، کسب خواهید کرد. این پلتفرم به شما امکان می‌دهد تا گردش کار داده‌ها را از ابتدا تا انتها مدیریت کنید.

تمرکز اصلی این دوره بر روی پروژه محور بودن آن است. شما گام به گام یک پروژه مهندسی داده واقعی را از ابتدا تا انتها اجرا خواهید کرد. این رویکرد، یادگیری شما را عمیق‌تر کرده و مهارت‌های لازم برای ورود به بازار کار را در شما تقویت می‌کند.

این دوره به گونه‌ای طراحی شده است که شما را با تمامی جنبه‌های یک پروژه مهندسی داده آشنا کند. سرفصل‌های کلیدی دوره عبارتند از:

• مبانی و مفاهیم کلیدی مهندسی داده: آشنایی با چرخه عمر داده، معماری‌های داده، انواع سیستم‌های ذخیره‌سازی و پردازش داده.
• معرفی و کار با پلتفرم Databricks: درک معماری Databricks، کار با Notebooks، Delta Lake، Spark SQL و MLflow.
• جمع‌آوری و مهندسی داده (Data Ingestion & Engineering):
  • بارگذاری داده از منابع مختلف (مانند فایل‌های CSV، JSON، پایگاه‌های داده).
  • پاکسازی، تبدیل و اعتبارسنجی داده‌ها (ETL/ELT).
  • کار با ساختارهای داده‌ای در Spark (DataFrame API).
• ذخیره‌سازی داده با Delta Lake:
  • آشنایی با مزایای Delta Lake (ACID transactions، Schema Enforcement، Time Travel).
  • بهینه‌سازی جداول Delta برای عملکرد بهتر.
  • پیاده‌سازی Upsert و Delete در جداول Delta.
• پردازش داده‌های جریانی (Streaming Data Processing):
  • آشنایی با Spark Structured Streaming.
  • پردازش داده‌های Real-time و ساخت Pipelineهای جریانی.
• ساخت Data Warehouse و Data Lakehouse:
  • طراحی و پیاده‌سازی لایه‌های مختلف داده.
  • استفاده از Databricks SQL برای تحلیل داده‌ها.
• مدیریت گردش کار (Workflow Orchestration):
  • آشنایی با Databricks Jobs و Delta Live Tables.
  • زمان‌بندی و مانیتورینگ فرایندهای پردازش داده.
• مباحث پیشرفته و عملی:
  • بهینه‌سازی عملکرد Spark.
  • مقدمه‌ای بر MLOps با MLflow.
  • امنیت و مدیریت دسترسی در Databricks.

برای بهره‌مندی کامل از این دوره، دانش و تجربه اولیه در زمینه‌های زیر توصیه می‌شود:

• آشنایی با مفاهیم برنامه‌نویسی: تسلط بر یکی از زبان‌های Python یا Scala. (تمرکز دوره بر Python خواهد بود).
• مبانی پایگاه داده: درک مفاهیم SQL و کار با پایگاه‌های داده رابطه‌ای.
• مفاهیم اولیه علم داده (اختیاری): آشنایی با مفاهیم آماری و یادگیری ماشین می‌تواند مفید باشد، اما الزامی نیست.

این دوره به گونه‌ای طراحی شده است که حتی اگر پیش‌زمینه‌ی کمی در این حوزه‌ها داشته باشید، بتوانید با استفاده از منابع و توضیحات ارائه شده، خود را به سطح مطلوب برسانید.

فلش مموری 32 گیگابایتی شما حاوی تمام ابزارهای لازم برای اجرای پروژه است. این محتوا به صورت منظم سازماندهی شده تا یادگیری و دسترسی به اطلاعات را برای شما آسان کند:

• فایل‌های آموزشی ویدئویی: درس‌های ویدئویی با کیفیت بالا که تمامی مفاهیم و مراحل پیاده‌سازی پروژه را به صورت گام به گام شرح می‌دهند.
• کدهای پروژه (Notebooks): Notebookهای آماده با کدنویسی Python و Spark SQL که می‌توانید آن‌ها را مستقیماً در Databricks اجرا کرده و تغییرات لازم را اعمال نمایید.
• مجموعه داده‌های تمرینی: داده‌های واقعی و شبیه‌سازی شده که برای تمرین عملی مفاهیم و اجرای پروژه مورد استفاده قرار می‌گیرند.
• راهنمای نصب و پیکربندی: دستورالعمل‌های کامل برای راه‌اندازی محیط Databricks (به صورت Community Edition یا Cloud) و اجرای کدها.
• محتوای تکمیلی: مقالات، مستندات و منابع اضافی برای درک عمیق‌تر مفاهیم.

شما قادر خواهید بود با استفاده از این فلش مموری، بدون اتکا به اینترنت پرسرعت، تمام مفاهیم را به صورت عملی یاد گرفته و پروژه خود را تکمیل کنید.

در این دوره، ما یک پروژه عملی را دنبال می‌کنیم: ساخت یک سیستم جامع برای پردازش داده‌های مشتریان از منابع مختلف. تصور کنید که یک شرکت داده‌های فروش، اطلاعات پروفایل مشتریان و لاگ‌های تعاملات وب‌سایت را در قالب فایل‌های CSV و JSON دارد. وظیفه ما این است:

1. جمع‌آوری داده‌ها: بارگذاری این داده‌ها به Databricks و ذخیره آن‌ها در فرمت بهینه Delta Lake.
2. پاکسازی و استانداردسازی: حذف داده‌های پرت، پر کردن مقادیر گمشده، استانداردسازی فرمت تاریخ و آدرس‌ها. برای مثال، تبدیل تاریخ “2023/10/26” به فرمت استاندارد “YYYY-MM-DD” و اطمینان از یکپارچگی کد پستی.
3. ترکیب داده‌ها: اتصال اطلاعات فروش به پروفایل مشتریان و لاگ‌های تعاملات وب‌سایت برای ایجاد یک دید 360 درجه از مشتری. این شامل Join کردن جداول مختلف بر اساس شناسه مشتری (CustomerID) است.
4. تحلیل و گزارش‌دهی: استفاده از Databricks SQL برای ایجاد داشبوردها و گزارش‌های مفید، مانند میانگین مبلغ خرید هر مشتری، تعداد دفعات مراجعه به سایت، یا پرفروش‌ترین محصولات.
5. پردازش داده‌های جریانی (اختیاری): اگر داده‌های جدیدی به صورت Real-time (مثلاً کلیک‌های کاربران روی وب‌سایت) وارد سیستم شوند، ما یاد می‌گیریم چگونه آن‌ها را نیز در همان Pipeline پردازش کنیم.

این مثال تنها بخشی از توانمندی‌هایی است که شما در طول دوره با آن‌ها آشنا خواهید شد و قادر به پیاده‌سازی آن‌ها خواهید بود.

با شرکت در این دوره، شما به مزایای بسیاری دست خواهید یافت:

• یادگیری عملی و پروژه محور: کسب تجربه دست اول در پیاده‌سازی یک پروژه واقعی مهندسی داده.
• تسلط بر Databricks: یادگیری کار با یکی از پیشرفته‌ترین پلتفرم‌های مهندسی و علم داده.
• محتوای جامع و آفلاین: دسترسی آسان به تمام منابع آموزشی بر روی فلش مموری 32 گیگابایتی.
• تقویت رزومه شغلی: کسب مهارت‌های مورد نیاز بازار کار و افزایش شانس استخدام در موقعیت‌های شغلی مرتبط.
• درک عمیق مفاهیم: عبور از تئوری صرف و ورود به دنیای کاربردی مهندسی داده.