دانلود رایگان دوره مهندسی داده با Databricks روی AWS و Azure ۲۰۲۴-۸

در این مقاله، با جزئیات کامل دوره «مهندسی داده با Databricks روی AWS و Azure» از 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.

معرفی دوره

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.

آنچه در این دوره خواهید آموخت

• 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

  مزایا و کاربردهای دوره

  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

    پیش‌نیازها

    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

      سرفصل‌های دوره

      • 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

        مثال‌های عملی

        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

          نکات کلیدی

          • 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.

            نظرات

            هنوز نظری ثبت نشده است.

            وارد شوید تا نظر ثبت کنید.