آموزش Databricks Spark Streaming، Delta Lake و SQL و تحلیلهای AI - آخرین آپدیت
دانلود Databricks Spark Streaming, Delta Lake & SQL, AI Analytics
این دوره شامل استفاده از هوش مصنوعی است.
مهندسی دادههای بلادرنگ را با Databricks بیاموزید و خط لولههای داده مقیاسپذیر را با استفاده از Spark Structured Streaming، Delta Lake و Databricks SQL بسازید. یاد بگیرید چگونه دادههای جریانی را پردازش کنید، معماریهای مدرن طراحی کنید و سیستمهای آماده تولید بسازید که تحلیلهای لحظهای و برنامههای دادهمحور را پشتیبانی میکنند.
قوانین مهندسی داده در حال بازنویسی است. شرکتهای بزرگ دیگر دادهها را جمعآوری نمیکنند تا ساعتها بعد آنها را بررسی کنند. آنها مانند یک مرکز کنترل ترافیک مدرن، دادهها را در لحظه ورود پردازش میکنند. در این دوره Databricks، شما یاد میگیرید که چنین سیستم پردازش دادههای بلادرنگ را از صفر بسازید — از ورود دادههای جریانی و خط لولههای خودکار گرفته تا تحلیلهای مبتنی بر SQL و ارائه نتایج از طریق داشبوردها، هشدارها و هوش مصنوعی، که همگی از طریق مثالهای عملی آموزش داده میشوند.
به این صورت فکر کنید: شهرداریها قبلاً با گزارشی بیدار میشدند که میگفت «دیروز این جاده ترافیک بود» — اطلاعاتی که مدتها پس از اینکه میتوانست به کسی کمک کند، میرسید. مراکز کنترل امروزی متفاوت عمل میکنند: سیستمهای استریمینگ دادههای بلادرنگ دادههای ورودی را فوراً پردازش میکنند، داشبوردهای زنده بهطور مداوم بهروز میشوند، هشدارها بلافاصله فعال میشوند و سیستمها بهطور خودکار پاسخ میدهند. این دقیقاً همان تغییری است که در دنیای مهندسی داده در حال رخ دادن است. معماری استریمینگ بلادرنگ در حال جایگزینی خط لولههای داده دستهای (Batch) سنتی است.
این تغییر با چنان سرعتی در حال پیشروی است که مستقیماً در آگهیهای استخدامی ظاهر میشود. Spark Structured Streaming، Databricks SQL و معماری Delta Lake دیگر اختیاری نیستند — آنها الزامات اصلی برای مهندسان داده مدرن هستند. اما شناخت این ابزارها بهصورت مجزا با اجرای آنها در یک سیستم داده در سطح تولید (Production-grade) بسیار متفاوت است.
این دوره کاملاً توسط مدرس طراحی و ارائه شده است. تمام توضیحات فنی، دموهای کدنویسی و پیادهسازی پروژهها محتوای اصلی تولید شده توسط مدرس است. هوش مصنوعی صرفاً برای پشتیبانی از ترجمه و گویندگی در نسخههای زبانهای دیگر استفاده شده است تا دوره برای مخاطبان جهانی در دسترستر باشد.
آنچه در این دوره خواهید آموخت:
ساخت خط لولههای داده بلادرنگ با استفاده از Spark Structured Streaming
اتوماسیون ورود دادههای مقیاسپذیر با Databricks Auto Loader
بارگذاری و مدیریت دادهها با استفاده از Delta Lake و COPY INTO
انجام تحلیلهای پیشرفته با Databricks SQL
طراحی داشبوردهای بلادرنگ و سیستمهای هشدار
استفاده از ابزارهای مبتنی بر AI مانند Genie برای تحلیل دادهها
ساخت یک معماری جامع Lakehouse (End-to-End)
توسعه سیستمهای مهندسی داده آماده برای محیط تولید
زیرا دانستن ابزارها به تنهایی کافی نیست. این دوره طراحی شده است تا به شما کمک کند به مهندس دادهای تبدیل شوید که میتواند یک پلتفرم داده بلادرنگ کامل را طراحی و مدیریت کند.
چه چیزی این دوره را متفاوت میکند؟ چرا ما بهتر هستیم؟
ما استریمینگ داده در سطح تولید را آموزش میدهیم — نه فقط کدنویسی. اکثر دورههای موجود در بازار به شما نشان میدهند که چگونه دادهها را فراخوانی کنید و همانجا متوقف میشوند. این دوره فراتر میرود: شما معماری Spark Structured Streaming را که ستون فقرات سیستمهای بلادرنگ است، مکانیسم Checkpoint را که از دست رفتن دادهها در هنگام کرش سیستم جلوگیری میکند و متدهای Watermark را برای مدیریت تأخیر دادهها یاد میگیرید — همه اینها طبق استانداردهای واقعی محیط تولید.
ما دو مورد از بزرگترین نامهای ورود داده مدرن را در کنار هم پوشش میدهیم. شما معماری Databricks Auto Loader — شامل استنتاج و تکامل شما — را برای فایلهای جریانی مداوم یاد میگیرید، و در عین حال عمیقاً وارد دستور COPY INTO برای بارگذاریهای دورهای و SQL-محور میشوید. دانستن اینکه کدام ابزار برای کدام سناریو مناسب است، دقیقاً همان چیزی است که شما را متمایز میکند.
ما به Databricks SQL از دید یک مهندس داده نگاه میکنیم، نه فقط یک تحلیلگر. این دوره به ساخت جداول ساده ختم نمیشود. ما وارد معماری داخلی موتور کوئری میشویم تا بهینهسازی واقعی عملکرد را آموزش دهیم و کوئریهای پارامتریک و Snippetها را از منظر مهندسی داده بررسی میکنیم.
ما سیستمهای هشدار هوشمند برای موقعیتهایی که واقعاً اهمیت دارند میسازیم. جاری بودن دادهها به تنهایی کافی نیست — کیفیت و آستانههای آنها نیز باید مانیتور شوند. در این دوره، شما کوئریهای SQL خود را به بررسیهای خودکار کیفیت داده و مکانیسمهای هشدار تبدیل میکنید که تخلفات را در محیط زنده شناسایی میکنند.
ما آخرین ویژگیهای مبتنی بر AI در Databricks را به مرحله اجرا در میآوریم. با استفاده از موتور AI دیتابریکس، یعنی Genie، تحلیل داده با زبان طبیعی را تمرین میکنید و داشبوردهای به کمک AI میسازید — و به مهندسی تبدیل میشوید که میتواند محصولات داده را نه تنها برای تیمهای فنی، بلکه برای واحدهای تجاری غیرفنی نیز ارائه دهد.
محتوا و سرفصلهای دوره
بخش ۱ — پردازش دادههای بلادرنگ با Spark Structured Streaming
ما با یک مقدمه مفهومی درباره Spark Structured Streaming، ستون فقرات مهندسی داده بلادرنگ شروع میکنیم و تفاوتهای بین پردازش جریانی و دستهای، مدلهای تریگر، حالتهای خروجی و مدیریت Watermark را پوشش میدهیم. از آنجا، پنج درس عملی شما را در مسیر ساخت خط لولهها روی جریانهای داده واقعی میبرد. این بخش با نگاهی دقیق به مکانیسم Checkpoint که تحمل خطا و معنای Exactly-once را تضمین میکند، به پایان میرسد.
بخش ۲ — ورود دادههای مقیاسپذیر با Databricks Auto Loader
ما بررسی میکنیم که Auto Loader در هسته خود چگونه کار میکند و چرا برای ورود دادههای مدرن ضروری شده است. حالتهای Directory Listing و File Notification را مقایسه کرده و استنتاج و تکامل شما را بررسی میکنیم. چهار درس عملی در محیط Databricks، خط لولههای Auto Loader را در سناریوهای واقعی ذخیرهسازی ابری پیاده میکنند.
بخش ۳ — COPY INTO و Delta Lake برای ورود دادههای مبتنی بر SQL
نگاهی دقیق به COPY INTO، رویکرد SQL-محور برای بارگذاری دادهها در جداول Delta میاندازیم و موضوعاتی چون Idempotency، پشتیبانی از فرمتها و مقایسه آن با Auto Loader در عمل را پوشش میدهیم. چهار درس عملی، بارگذاری ایمن و تکرارپذیر از فرمتهای مختلف داده به جداول Delta را آموزش میدهند.
بخش ۴ — تحلیلها، داشبوردها و AI با Databricks SQL
جامعترین بخش دوره. ما کل اکوسیستم Databricks SQL را بررسی میکنیم — SQL Warehouses، کوئریهای پارامتریک، Query Snippets و زمانبندیهای خودکار. عملکرد را با درک معماری داخلی موتور کوئری بهینه میکنیم و سیستمهای هشدار برای مانیتورینگ آستانههای بحرانی میسازیم. این بخش با کارهای عملی در Genie برای تحلیل داده با زبان طبیعی و طراحی داشبوردهای تعاملی به کمک AI به پایان میرسد.
سوالات متداول
من در مهندسی داده تازهکار هستم. آیا این دوره خیلی پیشرفته است یا برای افراد با تجربه ساخته شده؟
صادقانه بگویم، این دوره برای هر دو گروه کاربرد دارد. بیشترین ارزش برای کسانی است که تسلطی بر مبانی Spark و Databricks دارند و میخواهند عمیقتر وارد استریمینگ شوند. اما اگر از صفر شروع میکنید، نگران نباشید — با دانش پایه پایتون و SQL، ساختار عملی دوره به شما کمک میکند تا سریعاً از تئوری به عمل برسید.
استریمینگ داده بلادرنگ چیست؟ استریمینگ داده بلادرنگ فرآیند پردازش و تحلیل مداوم دادهها در لحظه تولید است که با استفاده از ابزارهایی مانند Spark Structured Streaming و Databricks، بینشهای فوری و تصمیمگیریهای خودکار را ممکن میسازد.
من هرگز از Spark Structured Streaming استفاده نکردهام. آیا این دوره برای من مناسب است؟
بله. بخش ۱، Spark Structured Streaming را از پایه پوشش میدهد — بعد از درسهای مقدماتی مفهومی، پنج درس عملی شما را در ساخت خط لولههای واقعی راهنمایی میکند. اگر با پردازش دستهای (Batch) آشنا هستید، این انتقال بسیار سریعتر خواهد بود.
Auto Loader یا COPY INTO — از کدام یک، در چه زمانی استفاده کنم؟
ما این مورد را مستقیماً با مقایسهای در کنار هم در داخل دوره پاسخ میدهیم. پاسخ کوتاه: Auto Loader برای فایلهایی که بهطور مداوم استریم میشوند مناسبتر است، در حالی که COPY INTO برای بارگذاریهای دستهای دورهای مناسب است. اما چیزی که واقعاً اهمیت دارد، توانایی تصمیمگیری درست برای مورد استفاده خاص شماست — و این دقیقاً همان چیزی است که ما با مثالهای ملموس و سناریوهای تولید آموزش میدهیم.
چرا مکانیسم Checkpoint اینقدر مهم است و در دوره چگونه پوشش داده شده است؟
چکپوینتینگ اساس معنای exactly-once در Spark Structured Streaming است — حتی اگر سیستم شما کرش کند، دقیقاً از جایی که متوقف شده بود بدون هیچ فقدان دادهای از سر میگیرد. آخرین درس بخش ۱ کاملاً به این موضوع اختصاص دارد و هم بهصورت مفهومی و هم عملی پوشش داده شده است.
آیا Databricks SQL فقط برای تحلیلگران است یا مهندسان داده هم باید از آن استفاده کنند؟
Databricks SQL دیگر فقط ابزاری برای تحلیلگران نیست — بلکه به بخشی از جعبهابزار روزمره مهندسان داده نیز تبدیل شده است. بهینهسازی کوئری، تنظیم هشدارها، مدیریت داشبورد و تحلیلهای مبتنی بر AI از طریق Genie، همگی در اینجا از دیدگاه مهندسی داده پوشش داده شدهاند.
آیا Genie واقعاً خوب کار میکند یا فقط یک ویژگی نمایشی است؟
وقتی مدل داده و لایه معنایی (Semantic Layer) درست باشد، Genie واقعاً به تیمهای غیرفنی اجازه میدهد بدون نوشتن SQL، دادهها را کوئری کنند. در این دوره، ما نحوه استفاده از Genie در سناریوهای واقعی را به شما نشان میدهیم و محدودیتهای آن را هم صادقانه بررسی میکنیم — نه فقط بخشهای جذابش را.
آیا دوره بهروز است؟ Databricks سریع تغییر میکند.
محتوا بر اساس آخرین Runtime دیتابریکس و ویژگیهای Databricks SQL ساخته شده است. هر زمان بهروزرسانیهای بزرگی به پلتفرم اضافه شود، محتوای دوره نیز بهروز میشود — و با دسترسی مادامالعمر، هر بهروزرسانی آینده را بهصورت رایگان دریافت میکنید.
آیا برای دنبال کردن دوره به حساب پولی Databricks نیاز دارم؟
نیازی به بودجه زیاد ندارید. من اکثر دوره را بهگونهای طراحی کردهام که کاملاً روی Databricks Community Edition (نسخه رایگان) قابل اجرا باشد. اگر از طریق شرکت یا پروژهای دسترسی به فضای کاری پولی دارید، میتوانید ویژگیهای پیشرفته سازمانی را نیز تجربه کنید. من هر دو سناریو را مرحله به مرحله به شما آموزش میدهم.
چرا دوره Databricks آکادمی OAK را انتخاب کنیم؟
پاسخ ما ساده است: کیفیت آموزش ما
آکادمی OAK یک ارائهدهنده آموزش آنلاین مستقر در لندن است که دورههای جهانی در زمینههای مهندسی داده، نرمافزار، IT و طراحی، عمدتاً به زبانهای ترکی، انگلیسی و پرتغالی و چندین زبان دیگر ارائه میدهد. با بیش از ۵۰۰۰ ساعت محتوای ویدئویی در Udemy، تخصص صنعتی و عمق تجربه مدرسان ما را از لحظه ثبتنام حس خواهید کرد.
کیفیت بینقص ویدئو و صدا
برای اینکه تجربه یادگیری شما بدون وقفه و تا حد ممکن مؤثر باشد، ما تمام محتواهای خود را با بالاترین استانداردهای تولید تهیه میکنیم. در طول دوره، هر جزئیاتی را بهوضوح خواهید دید، صدای شفافی را خواهید شنید و میتوانید بدون هیچ حواسپرتی غیرضروری، کاملاً روی محتوا تمرکز کنید.
مزایای اضافی این دوره:
دسترسی مادامالعمر و بدون وقفه — دسترسی به محتوای دوره و هر بهروزرسانی آینده، در هر زمان و بدون محدودیت زمانی
پشتیبانی سریع و çözüm-محور در بخش پرسش و پاسخ — دریافت پشتیبانی کامل از تیم مدرسین ما برای هر سوالی که پیش بیاید
گواهینامه پایان دوره Udemy — یک گواهینامه رسمی که پس از اتمام دوره میتوانید مستقیماً به رزومه و پروفایل لینکدین خود اضافه کنید
همین حالا اولین قدم را برای ساخت سیستمهای مهندسی داده بلادرنگ در سطح تولید با دوره «Databricks Spark Streaming, Delta Lake & SQL, AI Analytics» بردارید.
Spark Structured Streaming, Auto Loader, COPY INTO, Delta Lake and Databricks SQL Genie with AI-powered data engineering
پردازش دادههای بلادرنگ با Spark Structured Streaming Real-Time Data Processing with Spark Structured Streaming
-
مقدمهای بر Spark Structured Streaming – درس ۱ Introduction to Spark Structured Streaming – Lesson 1
-
مقدمهای بر Spark Structured Streaming – درس ۲ Introduction to Spark Structured Streaming – Lesson 2
-
Spark Structured Streaming در عمل – درس ۱ Spark Structured Streaming in Practice – Lesson 1
-
Spark Structured Streaming در عمل – درس ۲ Spark Structured Streaming in Practice – Lesson 2
-
Spark Structured Streaming در عمل – درس ۳ Spark Structured Streaming in Practice – Lesson 3
-
Spark Structured Streaming در عمل – درس ۴ Spark Structured Streaming in Practice – Lesson 4
-
Spark Structured Streaming در عمل – درس ۵ Spark Structured Streaming in Practice – Lesson 5
-
Spark Structured Streaming – چکپوینت (Checkpoint) Spark Structured Streaming – Checkpoint
-
آزمون Quiz
ورود دادههای مقیاسپذیر با Databricks Auto Loader Scalable Data Ingestion with Databricks Auto Loader
-
مبانی Auto Loader Auto Loader Fundamentals
-
معماری Auto Loader و مفاهیم طراحی Auto Loader Architecture and Design Concepts
-
کار با Auto Loader در Databricks – درس ۱ Auto Loader with Databricks – Lesson 1
-
کار با Auto Loader در Databricks – درس ۲ Auto Loader with Databricks – Lesson 2
-
کار با Auto Loader در Databricks – درس ۳ Auto Loader with Databricks – Lesson 3
-
کار با Auto Loader در Databricks – درس ۴ Auto Loader with Databricks – Lesson 4
-
آزمون Quiz
ورود دادههای مبتنی بر SQL با COPY INTO و Delta Lake SQL-Based Data Ingestion with COPY INTO and Delta Lake
-
توضیحات COPY INTO: رویکرد SQL-محور برای ورود به جدول Delta COPY INTO Explained - A SQL-First Approach to Delta Table Ingestion
-
راهنمای عملی: COPY INTO با جداول Delta – درس ۱ Practical Guide: COPY INTO with Delta Tables – Lesson 1
-
راهنمای عملی: COPY INTO با جداول Delta – درس ۲ Practical Guide - COPY INTO with Delta Tables – Lesson 2
-
راهنمای عملی: COPY INTO با جداول Delta – درس ۳ Practical Guide - COPY INTO with Delta Tables – Lesson 3
-
راهنمای عملی: COPY INTO با جداول Delta – درس ۴ Practical Guide - COPY INTO with Delta Tables – Lesson 4
-
آزمون Quiz
تحلیلها، داشبوردها و AI با Databricks SQL Analytics, Dashboards, and AI with Databricks SQL
-
آشنایی با Databricks SQL Introduction to Databricks SQL
-
رابط کاربری Databricks SQL و اجزای اصلی Databricks SQL Interface and Core Components
-
کاوش در ویرایشگر Databricks SQL – درس ۱ Exploring the Databricks SQL Editor Lesson 1
-
کاوش در ویرایشگر Databricks SQL – درس ۲ Exploring the Databricks SQL Editor Lesson 2
-
کاوش در ویرایشگر Databricks SQL – درس ۳ Exploring the Databricks SQL Editor Lesson 3
-
استفاده از پارامترها در کوئریهای Databricks SQL Using Parameters in Databricks SQL Queries
-
استفاده از Query Snippets در Databricks SQL Using Query Snippets in Databricks SQL
-
زمانبندی کوئریهای SQL Scheduling SQL Queries
-
درون موتور کوئری – درس ۱ Inside the Query Engine – Lesson 1
-
درون موتور کوئری – درس ۲ Inside the Query Engine – Lesson 2
-
از کوئری تا هشدار – درس ۱ From Queries to Alarms – Lesson 1
-
از کوئری تا هشدار – درس ۲ From Queries to Alarms – Lesson 2
-
استفاده از Genie در Databricks SQL – درس ۱ Genie in Databricks SQL – Lesson 1
-
استفاده از Genie در Databricks SQL – درس ۲ Genie in Databricks SQL – Lesson 2
-
ساخت داشبوردهای به کمک AI در Databricks SQL – درس ۱ Building AI-Assisted Dashboards in Databricks SQL – Lesson 1
-
ساخت داشبوردهای به کمک AI در Databricks SQL – درس ۲ Building AI-Assisted Dashboards in Databricks SQL – Lesson 2
-
آزمون Quiz
بخش اضافی Extra
-
جمعبندی Databricks Spark Streaming, Delta Lake & SQL, AI Analytics Databricks Spark Streaming, Delta Lake & SQL, AI Analytics
OAK Academy
OAK Academy Team
نمایش نظرات