Databricks SQL، که بر بستر دریاچه داده (Data Lakehouse) توسعه یافته است، مزایای بی‌شماری را برای تحلیلگران داده، دانشمندان داده و مهندسان داده به ارمغان می‌آورد. این پلتفرم با ترکیب قدرت پردازش Apache Spark و سهولت استفاده از SQL، امکانات زیر را فراهم می‌کند:

• عملکرد بالا: استفاده از موتور Photon برای پردازش فوق‌العاده سریع کوئری‌ها.
• قابلیت اطمینان: ارائه نتایج دقیق و سازگار برای تحلیل‌های پیچیده.
• هزینه بهینه: مدیریت منابع کارآمد و پرداخت هزینه بر اساس مصرف واقعی.
• یکپارچگی: ادغام آسان با ابزارهای BI و ETL موجود.
• امنیت: پیاده‌سازی سیاست‌های امنیتی قوی برای محافظت از داده‌ها.

با فراگیری این دوره، شما قادر خواهید بود از این قابلیت‌های پیشرفته به نحو احسن استفاده کنید و ارزش واقعی داده‌های سازمان خود را آزاد سازید.

این دوره آموزشی با رویکردی عملی و متمرکز بر آخرین به‌روزرسانی‌های Databricks SQL در سال 2023 طراحی شده است. سرفصل‌های اصلی شامل موارد زیر هستند:

• مقدمه‌ای بر Databricks SQL و معماری Data Lakehouse: آشنایی با مفاهیم پایه، مزایا و نحوه عملکرد Databricks SQL در اکوسیستم Lakehouse.
• اتصال به منابع داده و مدیریت جداول: یادگیری نحوه اتصال به انواع منابع داده، ایجاد و مدیریت جداول در Databricks SQL، از جمله استفاده از فرمت‌های بهینه مانند Delta Lake.
• نوشتن کوئری‌های پیچیده با SQL: تسلط بر نوشتن کوئری‌های استاندارد SQL، همراه با توابع پیشرفته، joinهای پیچیده، subqueries و window functions.
• بهینه‌سازی عملکرد کوئری‌ها: یادگیری تکنیک‌های پیشرفته برای بهبود سرعت اجرای کوئری‌ها، شامل پارتیشن‌بندی، کشینگ، و استفاده از قابلیت‌های Photon.
• تجسم و تحلیل داده‌ها: ادغام Databricks SQL با ابزارهای هوش تجاری (BI) محبوب مانند Tableau، Power BI و Looker برای ایجاد داشبوردهای تحلیلی.
• امنیت و مدیریت دسترسی: آشنایی با مفاهیم Unity Catalog، مدیریت دسترسی به داده‌ها، و پیاده‌سازی سیاست‌های امنیتی در Databricks.
• کار با داده‌های جریانی (Streaming Data): یادگیری نحوه تحلیل داده‌های آنی با استفاده از Databricks SQL و Delta Lake.
• مباحث پیشرفته و بهترین شیوه‌ها: بررسی الگوهای طراحی برای Data Lakehouse، مدیریت هزینه‌ها، و عیب‌یابی مشکلات رایج.

شرکت در دوره Databricks SQL 2023-3 بر روی فلش 32 گیگابایتی، مزایای قابل توجهی برای شما و سازمانتان به همراه خواهد داشت:

• دانش به‌روز و کاربردی: دسترسی به آخرین اطلاعات و تکنیک‌های Databricks SQL که مستقیماً در پروژه‌های واقعی قابل استفاده هستند.
• افزایش بهره‌وری: توانایی تحلیل سریع‌تر و دقیق‌تر داده‌ها، که منجر به تصمیم‌گیری‌های بهتر و سریع‌تر می‌شود.
• فرصت‌های شغلی بهتر: متخصصین Databricks SQL در بازار کار بسیار مورد تقاضا هستند. این دوره می‌تواند رزومه شما را تقویت کرده و درهای فرصت‌های شغلی جدیدی را به رویتان بگشاید.
• دسترسی آسان و پایدار: محتوای آموزشی روی فلش مموری 32 گیگابایتی، نیاز به اتصال دائمی به اینترنت را از بین برده و امکان یادگیری در هر زمان و مکانی را فراهم می‌کند.
• صرفه‌جویی در زمان: بدون نیاز به دانلودهای حجیم و مشکلات احتمالی پهنای باند، بلافاصله پس از دریافت فلش مموری، می‌توانید دوره را آغاز کنید.
• یادگیری عملی: همراه با مثال‌های عملی، تمرین‌های کدنویسی و پروژه‌های کوچک که به درک عمیق‌تر مفاهیم کمک می‌کنند.

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

• آشنایی با SQL: تسلط بر مفاهیم پایه و پیشرفته زبان SQL برای نوشتن کوئری‌ها ضروری است.
• مفاهیم پایگاه داده: درک کلی از ساختار پایگاه داده‌ها، انواع داده‌ها و مدل‌سازی داده‌ها مفید خواهد بود.
• آشنایی با مفاهیم کلان داده: شناخت کلی از چالش‌ها و فناوری‌های مرتبط با کلان داده (Big Data) به درک بهتر معماری Databricks کمک می‌کند.
• آشنایی مقدماتی با پلتفرم‌های ابری (مانند AWS, Azure, GCP): درک نحوه عملکرد سرویس‌های ابری برای استفاده بهینه از Databricks مفید است.

اگرچه این دوره به صورت جامع طراحی شده است، اما داشتن پیش‌زمینه‌های فوق، فرآیند یادگیری را تسریع خواهد بخشید.

دوره به صورت ماژولار و با چینشی منطقی برای انتقال دانش از مفاهیم پایه به مباحث پیشرفته سازماندهی شده است:

ماژول 1: مقدمه و اصول اولیه

• معرفی Databricks و Data Lakehouse
• نحوه ایجاد و پیکربندی محیط Databricks SQL
• واسط کاربری Databricks SQL Editor

ماژول 2: کار با داده‌ها و جداول

• اتصال به منابع داده خارجی (S3, ADLS, GCS)
• ایجاد و مدیریت جداول Delta Lake
• Schema Evolution و Time Travel در Delta Lake
• عملیات CRUD (Create, Read, Update, Delete) بر روی جداول

ماژول 3: زبان SQL در Databricks

• توابع SQL پیشرفته و UDFs
• Window Functions و تحلیل‌های پیچیده
• Common Table Expressions (CTEs) و Recursive CTEs
• استفاده از JSON Functions و Array Functions

ماژول 4: بهینه‌سازی و عملکرد

• اصول پارتیشن‌بندی و Clustering
• استفاده از Delta Cache و Photon Engine
• تحلیل Execution Plans و یافتن گلوگاه‌ها
• Monitoring و Tuning کوئری‌ها

ماژول 5: امنیت، حاکمیت و مدیریت

• مفاهیم Unity Catalog و مدیریت متادیتا
• تعریف و اعمال Row-level و Column-level security
• Best Practices در مدیریت دسترسی و احراز هویت

ماژول 6: تحلیل داده‌های جریانی و کاربردهای پیشرفته

• مقدمه‌ای بر Structured Streaming در Databricks
• ایجاد و تحلیل جداول جریانی
• یکپارچگی با ابزارهای BI (مثال‌های عملی)
• مروری بر SQL Warehouses و انواع آن‌ها