آموزش راهنمای جامع Databricks برای مهندسی داده - آخرین آپدیت

دانلود Complete Guide to Databricks for Data Engineering

نکته: ممکن هست محتوای این صفحه بروز نباشد ولی دانلود دوره آخرین آپدیت می باشد.
نمونه ویدیوها:
توضیحات دوره: در این دوره، با تسلط بر Databricks به یک مهندس داده حرفه‌ای تبدیل شوید. یاد بگیرید چگونه حجم عظیمی از داده‌ها را به صورت تخصصی دیباگ، پردازش و تحلیل کنید و راهکارهای مقیاس‌پذیر بسازید. مدرس دوره، Deepak Goyal، شما را در سفری عمیق برای درک نحوه عملکرد پلتفرم Databricks همراهی می‌کند. در این دوره، ترنسفورمیشن‌های PySpark و Spark SQL در Databricks و همچنین نحوه خواندن و نوشتن DataFrame را بررسی خواهید کرد. علاوه بر این، با Delta Lake، بهینه‌سازی Joinها، زمان‌بندی نوت‌بوک‌ها، مدیریت کلاستر، جریان‌های کاری (Workflows) و موارد دیگر آشنا می‌شوید.

سرفصل ها و درس ها

مقدمه Introduction

  • معرفی دوره Course introduction

  • پیش‌نیازها و دانستنی‌ها What you should know

1. معرفی Databricks 1. Introduction to Databricks

  • ایجاد کلاستر تک‌گره‌ای برای تمرین Create a single-node cluster for practice

  • پلتفرم Databricks چیست؟ What is Databricks?

  • کار با محیط کاربری Databricks Navigating the Databricks interface

  • آشنایی با نوت‌بوک‌های Databricks Introduction to Databricks notebooks

  • راه‌اندازی محیط کاری (Workspace) در Databricks Setting up a Databricks workspace

2. شروع کار با Databricks 2. Getting Started with Databricks

  • درک سیستم فایل Databricks (DBFS) Understanding the Databricks File System (DBFS)

  • مرور و بررسی داده‌ها در DBFS Browse and explore data in DBFS

  • بارگذاری داده‌های نمونه در DBFS Load sample data in DBFS

3. خواندن داده‌ها با Databricks 3. Read Data with Databricks

  • مدیریت داده‌های JSON تو در تو در Databricks Handle nested JSON data in Databricks

  • استفاده از Schema برای خواندن فایل در Databricks Use a schema to read a file in Databricks

  • درک مفهوم DataFrameها Understand DataFrames

  • خواندن فایل Parquet در Databricks Read a Parquet file in Databricks

  • خواندن فایل JSON در Databricks Read a JSON file in Databricks

  • خواندن فایل CSV در Databricks Read a CSV file in Databricks

4. ترنسفورمیشن PySpark در Databricks 4. PySpark Transformation in Databricks

  • افزودن یا حذف ستون‌ها در PySpark Add or remove columns in PySpark

  • مدیریت Timestampها در PySpark Handle timestamp manipulation in PySpark

  • استفاده از UNION و DISTINCT در PySpark Use UNION and DISTINCT in PySpark

  • مدیریت مقادیر Null در PySpark Handle nulls in PySpark

  • دستکاری رشته‌ها (Strings) در PySpark Manipulate strings in PySpark

  • استفاده از تابع select در PySpark Use the select function in PySpark

  • استفاده از ترنسفورمیشن‌های filter و where در PySpark Use filter and where transformations in PySpark

  • استفاده از sortBy و orderBy در PySpark Use sortBy and orderBy in PySpark

  • مدیریت تاریخ‌ها در PySpark Handle date manipulation in PySpark

  • استفاده از groupBy و Aggregation در PySpark Use groupBy and aggregation in PySpark

5. نوشتن DataFrame در Databricks 5. Write a DataFrame in Databricks

  • نوشتن DataFrame به صورت فایل در DBFS Write a DataFrame as a file in DBFS

  • نوشتن DataFrame با استفاده از Partitioning Write a DataFrame as using partitioning

6. استفاده از Spark SQL در Databricks 6. Spark SQL in Databricks

  • اسپارک SQL چیست؟ What is Spark SQL?

  • استفاده از ترنسفورمیشن‌های Spark SQL Use Spark SQL transformations

  • نوشتن DataFrame به عنوان جداول Managed در PySpark Write DataFrames as managed tables in PySpark

  • ایجاد Viewهای موقت در Databricks Create temporary views in Databricks

  • ایجاد Viewهای موقت سراسری (Global Temp) در Databricks Create global temp views in Databricks

  • نوشتن DataFrame به عنوان جدول External در PySpark Write a DataFrame as external table in PySpark

7. مفهوم Delta Lake و جداول Delta در Databricks 7. Delta Lake and Delta Tables in Databricks

  • سفر در زمان (Time Travel) با استفاده از Delta Lake Time travel using Delta Lake

  • Delta Lake چیست و چه مزایایی دارد؟ What is Delta Lake and its benefits?

  • ایجاد جداول Delta Create Delta tables

  • مدیریت عملیات DML در جداول Delta Handle DML operations in Delta tables

8. بهینه‌سازی Joinها در Databricks 8. Join Optimizations in Databricks

  • مفهوم Bucketing در PySpark Bucketing in PySpark

  • مدیریت انواع مختلف Join Handle multiple types of join

  • بررسی Broadcast Join Broadcast join

9. زمان‌بندی نوت‌بوک (Scheduling) 9. Scheduling the Notebook

  • زمان‌بندی اجرای نوت‌بوک‌ها Notebook job scheduling

10. مدیریت کلاستر در Databricks 10. Cluster Management in Databricks

  • بررسی پیکربندی کلاستر و رابط کاربری Explore cluster configuration and the UI

  • درک Job Clusters Understand job clusters

  • درک Interactive Cluster Understand the interactive cluster

11. جریان‌های کاری (Workflows) در Databricks 11. Workflows in Databricks

  • درک جریان‌های کاری (Workflows) در Databricks Understand workflows in Databricks

  • ایجاد یک Workflow در Databricks Create a workflow in Databricks

12. آشنایی با dbutils در Databricks 12. dbutils in Databricks

  • dbutils در Databricks چیست؟ What is dbutils in Databricks?

  • استفاده از dbutils برای نوت‌بوک dbutils notebook

  • اتصال (Mounting) با dbutils dbutils mounting

  • دستورات fs در dbutils dbutils fs commands

13. کاتالوگ Unity در Databricks 13. Unity Catalog in Databricks

  • درک Unity Catalog Understand the Unity Catalog

14. پروژه نهایی 14. Capstone Project

  • بررسی مورد پژوهی پروژه Project use case

  • پیاده‌سازی راهکار Solution

جمع‌بندی Conclusion

  • گام‌های بعدی Next steps

نمایش نظرات

آموزش راهنمای جامع Databricks برای مهندسی داده
جزییات دوره
6h 9m
55
(آخرین آپدیت)
32,079
- از 5
دارد
دارد
دارد
Deepak Goyal
جهت دریافت آخرین اخبار و آپدیت ها در کانال تلگرام عضو شوید.

Google Chrome Browser

Internet Download Manager

Pot Player

Winrar

Deepak Goyal Deepak Goyal

Azure Cloud Solution Architect

Deepak Goyal یک معمار راه حل ابری Azure است.

Deepak بیش از سیزده سال تجربه فناوری اطلاعات و بیش از ده سال تجربه در زمینه های بزرگ دارد. دنیای داده دیپک به شرکت‌ها کمک می‌کند تا کسب‌وکار خود را با معماری مبتنی بر داده و پلت‌فرم‌های داده‌ای که از ابر مدیریت می‌شوند، توسعه دهند. دیپک عاشق نوشتن در مورد فناوری‌های Azure مانند Data Factory، DataBricks و Snowflake Data Ware است. می‌توانید در وبلاگ فنی با رتبه‌ی بالای او، جایی که او توصیه‌ها و بینش‌هایی را برای کمک به پیشرفت دیگران در این زمینه ارائه می‌دهد، و همچنین در YouTube و LinkedIn، جایی که او ویدیوهای آموزشی در Hadoop، pySpark، Azure و موارد دیگر تولید می‌کند، بیابید.