آموزش جامع Apache Spark با PySpark 2026: از صفر تا متخصص + Delta Lake - آخرین آپدیت

دانلود Apache Spark with PySpark 2026: Zero to Expert + Delta Lake

نکته: ممکن هست محتوای این صفحه بروز نباشد ولی دانلود دوره آخرین آپدیت می باشد.
نمونه ویدیوها:
توضیحات دوره: دوره جامع و عملی | PySpark 4 + Delta Lake 3 + استریمینگ ساختاریافته + پروژه‌های واقعی | Databricks تسلط بر Apache Spark با پایتون (PySpark 4.x) از سطح مبتدی تا سطح آماده برای محیط عملیاتی (Production) ساخت و استقرار خط لوله‌های داده (Data Pipelines) جامع با استفاده از Delta Lake – پرتقاضاترین تکنولوژی اسپارک در سال‌های 2025-2026 (تراکنش‌های ACID، سفر در زمان/Time Travel، تکامل شمای داده‌ها) پیاده‌سازی اپلیکیشن‌های استریمینگ بلادرنگ با Structured Streaming + Kafka، شامل پردازش Exactly-once، واترمارکینگ و Delta Lake sinks طراحی و بهینه‌سازی جاب‌های مقیاس‌بزرگ اسپارک (بهینه‌ساز Catalyst، AQE، مدیریت Skew، برودکستینگ، پارتیشن‌بندی و باکتیینگ) برای پردازش بهینه ترابایت‌ها داده اجرای 4 پروژه کامل و واقعی برای افزودن به رزومه و گیت‌هاب: تحلیل تاکسی‌های نیویورک (بیش از 10 گیگابایت)، خط لوله پردازش لاگ‌ها، سیستم پیشنهاد فیلم کار حرفه‌ای در نقش مهندس داده با استفاده از Databricks Community Edition (رایگان) – همان پلتفرمی که توسط نتفلیکس، اوبر و 90% شرکت‌های Fortune 500 استفاده می‌شود به‌کارگیری یادگیری ماشین در مقیاس بالا با Spark MLlib، Pandas UDFs، XGBoost و ترانسفورمرهای Hugging Face استقرار اپلیکیشن‌های اسپارک روی AWS EMR، GCP Dataproc و Azure Synapse پیشنیازها: دانش پایه پایتون – باید با متغیرها، توابع، لیست‌ها، دیکشنری‌ها و نوشتن اسکریپت‌های ساده آشنا باشید. اگر می‌توانید یک حلقه for بنویسید و تابع تعریف کنید، آماده هستید. دانش پایه SQL مفید است اما اجباری نیست – هر آنچه نیاز باشد در دوره پوشش می‌دهیم. یک کامپیوتر (مک، ویندوز یا لینوکس) با اتصال اینترنت – تمامی دموها روی مک‌بوک ضبط شده‌اند اما در هر سیستم‌عاملی اجرا می‌شوند. VS Code (یا ادیتور مورد علاقه شما) – ما منحصراً در فایل‌های .py کدنویسی می‌کنیم و آن‌ها را از ترمینال اجرا می‌کنیم. از Jupyter notebooks یا Google Colab استفاده نخواهیم کرد تا از روز اول گردش کار حرفه‌ای را بیاموزید.

در سال 2026 با کامل‌ترین و به‌روزترین دوره PySpark در Udemy به متخصص اسپارک تبدیل شوید


تسلط بر Apache Spark با پایتون (PySpark) از صفر تا سطح عملیاتی، شامل تکنولوژی‌هایی که 95% مشاغل اسپارک در سال‌های 2025-2026 از آن‌ها استفاده می‌کنند:

•Delta Lake (مورد نیازترین مهارت در سال 2025-2026) 

•Structured Streaming + Kafka 

•گردش کار Databricks Lakehouse (نسخه Community – 100% رایگان) 

•داشبوردهای بلادرنگ، سیستم‌های پیشنهاددهنده، تحلیل احساسات 

•4پروژه کامل و واقعی برای قرار دادن مستقیم در رزومه


آنچه خواهید آموخت (به صورت کاملاً عملی):

✓Spark Core، RDDs، DataFrames، Datasets و Spark SQL (80% از کارهایی که هر روز انجام خواهید داد)

✓بررسی عمیق معماری اسپارک (Driver, Executors, Shuffle, Partitions, Skew)

✓تسلط بر بهینه‌سازی عملکرد (Catalyst, AQE, Tungsten, Z-Ordering, Broadcasting)

✓استک کامل Delta Lake: ACID, Time Travel, Schema Evolution, MERGE, OPTIMIZE

✓استریمینگ ساختاریافته با Kafka + Exactly-once + Watermarking + Delta Sink

✓یادگیری ماشین با اسپارک: MLlib + Pandas UDF + XGBoost + HuggingFace

✓استقرار روی AWS EMR, GCP Dataproc, Azure + گردش کار کامل Databricks

✓4پروژه آماده عملیاتی: تحلیل تاکسی‌های نیویورک (+10 گیگابایت)، خط لوله لاگ، سیستم پیشنهاد فیلم مشابه نتفلیکس، داشبورد بلادرنگ تحلیل احساسات توییتر


بدون تئوری‌های خسته‌کننده – هر مفهوم با کدنویسی زنده + نوت‌بوک‌های قابل دانلود آموزش داده شده است.


دو روش برای کدنویسی (شما انتخاب کنید):

•محیط 100% محلی (نصب روی Mac/Windows)

•Databricks Community Edition (همیشه رایگان – همان ابزاری که در شرکت‌های Fortune 500 استفاده می‌شود)


مناسب برای:

•مهندسان داده و مهندسان Big Data که به دنبال مشاغل با درآمد بالا هستند

•دانشمندانی داده که می‌خواهند با مجموعه‌داده‌های بیش از 100 گیگابایت کار کنند

•تحلیل‌گرانی که می‌خواهند سرعت SQL خود را 10 برابر کنند

•هر کسی که برای گواهینامه‌های Databricks یا Spark آماده می‌شود


شامل:

•تمامی نوت‌بوک‌ها + مجموعه‌داده‌ها + فایل‌های Docker

•چک‌لیست‌های PDF (PySpark, Delta Lake, Streaming)

•بیش از 100 سوال مصاحبه به همراه پاسخ

•جامعه خصوصی دیسکورد + پشتیبانی مستقیم

•آپدیت‌های مادام‌العمر (نسخه‌های Spark 4.x و Delta Lake 3.x و 4.x در حال حاضر گنجانده شده‌اند)


همین حالا ثبت‌نام کنید – ضمانت بازگشت وجه 30 روزه 

روی “خرید اکنون”کلیک کنید و در پرتقاضاترین تکنولوژی بیگ‌دیتای سال 2026 متخصص شوید!


سرفصل ها و درس ها

مقدمه و نقشه راه دوره Introduction & Course Roadmap

  • مقدمه اسپارک و بررسی کلی دوره Spark Introduction + Course Overview

  • چرا اسپارک؟ Why Spark ?

راه اندازی محیط توسعه Setting up the Development Environment

  • درک معماری و اجزای اسپارک Understanding Spark's Architecture and Components

  • نصب سریع PySpark (برای ویندوز) Quick Pyspark Installation (For Windows)

  • راهنمای نصب سریع PySpark (برای مک‌بوک) Quick Pyspark Installation Help (Macbook)

  • مهم: نحوه کار با کدها در این دوره (به‌ویژه مثال‌های طولانی) Important: How to Work with Code in This Course (Especially Longer Examples)

معماری اسپارک Spark Architecture

  • درایور، اجرا کننده‌ها و مدیر کلاستر Driver, Executors, Cluster Manager

  • عملیات Shuffle، پارتیشن‌ها، تبدیل‌های Narrow در مقابل Wide Shuffle operations, partitions, narrow vs wide transformations

  • متغیرهای Broadcast و Accumulators Broadcast variables & accumulators

مبانی اسپارک با PySpark Spark Fundamentals with PySpark

  • SparkSession و مقایسه RDD در مقابل DataFrame و Dataset SparkSession, RDDs vs DataFrames vs Datasets

  • تبدیل‌ها (Transformations) و اکشن‌ها (Actions) Transformations & Actions (map, filter, reduceByKey, collect…)

  • توضیح ارزیابی تنبل (Lazy Evaluation) Lazy evaluation explained

  • کشینگ و Persistence Caching & persistence

  • تست تسلط بر مبانی: RDDها، دیتا فریم‌ها و Lazy Evaluation Spark Fundamentals Mastery Check: RDDs, DataFrames & Lazy Evaluation

اسپارک SQL و دیتا فریم‌ها (80% از کارهای واقعی) Spark SQL & DataFrames (80% of real jobs)

  • خواندن و نوشتن فایل‌های CSV, JSON, Parquet, JDBC Reading/Writing CSV, JSON, Parquet, JDBC

  • عملیات روی دیتا فریم (select, filter, groupBy, agg, join) DataFrame operations (select, filter, groupBy, agg, join)

  • پرس‌وجوهای Spark SQL Spark SQL queries

  • توابع Window و توابع تحلیلی Window functions & analytics functions

استریمینگ ساختاریافته Structured Streaming

  • ترکیب Kafka و Spark Streaming Kafka + Spark Streaming

  • داشبوردهای بلادرنگ: ساخت داشبورد تحلیلی مشابه Spotify Wrapped Real-time Dashboards: Create a Spotify Wrapped-style Analytics Dashboard

  • استفاده از ForeachBatch و Delta Lake sink ForeachBatch + Delta Lake sink

  • واترمارکینگ و داده‌های دیررس Watermarking & late data

  • پردازش Exactly once با Kafka و Delta (به زودی) Exactly-once with Kafka + Delta (comming)

دلتا لیک و نسخه رایگان Databricks Delta Lake + Databricks Community Edition

  • دلتا لیک: استاندارد مدرن Lakehouse داده Delta Lake - The Modern Data Lakehouse Standard

  • شروع کار با Delta Lake به صورت محلی (نصب 2 دقیقه‌ای) Getting Started with Delta Lake Locally (PySpark + 2 Minutes Setup)

  • تراکنش‌های ACID، سفر در زمان و نسخه‌بندی داده‌ها ACID Transactions, Time Travel, and Data Versioning

  • اجبار در شمای داده‌ها (Schema Enforcement) و تکامل ایمن شما Schema Enforcement and Safe Schema Evolution

  • عملیات Upsert، حذف و ابعاد به آرامی تغییر کننده با MERGE (به زودی) Upserts, Deletes, and Slowly Changing Dimensions with MERGE (comming)

  • بهترین روش‌های Z Ordering, OPTIMIZE و عملکرد پرس‌وجو (به زودی) Z-Ordering, OPTIMIZE, and Query Performance Best Practices (comming)

یادگیری ماشین با MLlib Machine Learning with MLib

  • پایپ‌لاین‌های ML، ترانسفورمرها و تخمین‌زن‌ها ML Pipelines, transformers, estimators

  • طبقه‌بندی، رگرسیون و خوشه‌بندی Classification, regression, clustering

  • اعتبارسنجی متقابل (Cross validation) و تنظیم هایپرپارامترها Cross-validation & hyperparameter tuning

  • ترکیب Spark با Pandas UDF و scikit learn / XGBoost Spark + Pandas UDF + scikit-learn / XGBoost

  • ترکیب Spark با HuggingFace Spark + HuggingFace

بهینه‌سازی و تنظیم عملکرد اسپارک Spark Optimization & Performance Tuning

  • بهینه‌ساز Catalyst و Tungsten Catalyst optimizer, Tungsten

  • پارتیشن‌بندی، باکتیینگ و AQE Partitioning, bucketing, AQE

  • مدیریت Skew (به زودی) Handling skew (comming)

پروژه‌های دنیای واقعی Real-World Projects

  • تحلیل داده‌های تاکسی نیویورک NYC Taxi analysis

  • خط لوله پردازش لاگ‌ها Log processing pipeline

  • سیستم پیشنهاد فیلم Movie recommendation system

  • داشبورد بلادرنگ تحلیل احساسات X (توییتر) X (Twitter) sentiment real-time dashboard

  • پروژه خط لوله بر پایه DLT (به زودی) DLT-based pipeline project (comming)

اسپارک در فضای ابری Spark on the Cloud

  • بررسی AWS EMR, GCP Dataproc, Azure Synapse AWS EMR, GCP Dataproc, Azure Synapse

  • گردش کار کامل در Databricks Community Edition (به زودی) Databricks Community Edition full workflow (comming)

نمایش نظرات

آموزش جامع Apache Spark با PySpark 2026: از صفر تا متخصص + Delta Lake
جزییات دوره
14.5 hours
43
Udemy (یودمی) Udemy (یودمی)
(آخرین آپدیت)
40
5 از 5
دارد
دارد
دارد
جهت دریافت آخرین اخبار و آپدیت ها در کانال تلگرام عضو شوید.

Google Chrome Browser

Internet Download Manager

Pot Player

Winrar

Aymeric Daniel Neuvy Aymeric Daniel Neuvy

مهندس داده