آموزش راهنمای عملی مهندس داده Databricks (سطح Associate) - آخرین آپدیت

دانلود Databricks Data Engineer Associate: Practical Guide

نکته: ممکن هست محتوای این صفحه بروز نباشد ولی دانلود دوره آخرین آپدیت می باشد.
نمونه ویدیوها:
توضیحات دوره: این دوره تمامی مفاهیم ضروری Databricks را برای مهندسان داده آینده، از جمله مبانی Apache Spark، Delta Lake، بهینه‌سازی عملکرد و ایجاد خط لوله داده (Data Pipeline) پوشش می‌دهد. با استفاده از دموهای واقعی، شما تجربه عملی در استقرار و سازماندهی جریان‌های کاری مهندسی داده را کسب خواهید کرد. این دوره به گونه‌ای طراحی شده است تا شما را با مهارت‌های لازم برای دریافت گواهینامه Databricks Data Engineer Associate مجهز کند. با شروع از معرفی Databricks، نقش آن در مهندسی داده مدرن و ادغام آن با Apache Spark را بررسی خواهید کرد. از درک عملیات پایه پردازش داده‌ها تا ساخت خط لوله‌های داده قدرتمند، شما تجربه عملی در معماری و اجرای Spark، مدیریت داده‌ها با Delta Lake و استفاده از ویژگی‌های پیشرفته Databricks مانند Unity Catalog برای حاکمیت داده و Delta Live Tables برای سازماندهی کسب خواهید کرد. شما عمیقاً وارد مبانی Spark می‌شوید و درباره تبدیل‌های داده (Transformations)، اکشن‌ها (Actions) و ارزیابی تنبل (Lazy Evaluation) می‌آموزید و سپس تکنیک‌های بهینه‌سازی عملکرد که برای برنامه‌های داده‌محور ضروری هستند را بررسی می‌کنید. این دوره همچنین مفاهیم حیاتی انبار داده مانند OLAP و OLTP را در کنار تراکنش‌های ACID و قابلیت سفر در زمان (Time Travel) در Delta Lake برای مدیریت داده‌ها پوشش می‌دهد. از طریق نمایش‌های عملی، یاد می‌گیرید که چگونه در Databricks ثبت‌نام کنید، نوت‌بوک‌ها را ایجاد و مدیریت کنید، داده‌ها را وارد و تبدیل نمایید و با استفاده از پارتیشن‌ها و موازی‌سازی، عملکرد را بهینه کنید. دوره با یک پروژه نهایی جامع به پایان می‌رسد که تمام مفاهیم را به هم پیوند می‌دهد و به شما تجربه و دانش لازم برای قبولی در آزمون گواهینامه Databricks Certified Data Engineer Associate و برتری در وظایف مهندسی داده را می‌دهد. این دوره برای مهندسان داده، دانشمندان داده و متخصصان IT که مایل به ایجاد یک پایه قوی در Databricks و Apache Spark هستند، طراحی شده است. این دوره برای افرادی که به دنبال تجربه عملی در جریان‌های کاری مهندسی داده، اجرای Spark، بهینه‌سازی عملکرد و استفاده از Delta Lake برای مدیریت داده‌های مقیاس بزرگ هستند، ایده‌آل است. آشنایی با مفاهیم مهندسی داده یا مبانی برنامه‌نویسی مفید خواهد بود، اما دوره برای هر دو گروه مبتدیان و متقاضیان گواهینامه مناسب است. این دوره از رویکرد پروژه-محور پیروی می‌کند، جایی که شما از طریق دموهای عملی و سناریوهای واقعی پیش می‌روید. هر بخش مفاهیم ضروری را معرفی کرده و سپس آموزش‌های عملی برای تثبیت یادگیری ارائه می‌دهد. در پایان، شما مهارت‌های لازم برای ساخت و بهینه‌سازی خط لوله‌های داده و انجام وظایف کلیدی مورد نیاز برای آزمون Databricks Certified Data Engineer Associate را تسلط یافته‌اید. این دوره بر اساس راهنمای عملی Databricks Certified Data Engineer Associate اثر Yogesh Raheja از Thinknyx Technologies تهیه شده است. این دوره توسط Packt لایسنس و توزیع شده است. تمامی حقوق محفوظ است.

سرفصل ها و درس ها

معرفی دوره Course Introduction

  • معرفی دوره Course Introduction

شروع کار با Databricks Getting Started with Databricks

  • معرفی بخش Section Introduction

  • Databricks چیست و چرا ایجاد شده است What Is Databricks and Why It Exists

  • دمو: نسخه‌های Databricks و ثبت‌نام رایگان: بررسی رابط کاربری Demonstration: Databricks Editions and Free Signup: UI Walkthrough

  • دمو: بررسی داشبورد Databricks Demonstration: Exploring the Databricks Dashboard

  • دمو: ایجاد اولین نوت‌بوک و وارد کردن داده‌ها Demonstration: Creating Your First Notebook and Ingesting Data

  • خلاصه Summary

درک مبانی Spark Understanding Spark Fundamentals

  • معرفی بخش Section Introduction

  • Apache Spark و PySpark چیستند What Is Apache Spark & PySpark

  • معماری Spark (درایور، اجراکننده‌ها، مفهوم کلاستر) Spark Architecture (Driver, Executors, Cluster Concept)

  • Spark Session: نقطه ورود به Spark Spark Session: The Entry Point of Spark

  • دمو: عملیات پایه با DataFrame Demonstration: Basic DataFrame Operations

  • دمو: جابجایی بین PySpark و SQL Demonstration: Switching Between PySpark & SQL

  • دمو: دستورات Magic در Databricks و Spark Session Demonstration: Magic Commands in Databricks & Spark Session

  • دمو: بارگذاری و تبدیل داده‌ها با استفاده از Apache Spark DataFrames Demonstration: Load and Transform Data Using Apache Spark DataFrames

  • خلاصه Summary

درک مبانی اجرای Spark Understanding Spark Execution Basics

  • معرفی بخش Section Introduction

  • درک طرح‌های Spark با استفاده از explain() Understanding Spark Plans with explain()

  • دمو: تحلیل طرح‌های اجرای Spark با explain() Demonstration: Understanding Spark Execution Plans with explain()

  • تبدیل‌ها (Transformations) در مقابل اکشن‌ها (Actions) و ارزیابی تنبل Transformations vs Actions & Lazy Evaluation

  • تبدیل‌های Narrow در مقابل Wide Narrow vs Wide Transformations

  • خلاصه Summary

مبانی بهینه‌سازی عملکرد Performance Basics

  • معرفی بخش Section Introduction

  • پارتیشن‌ها و موازی‌سازی (مفهومی) Partitions and Parallelism (Conceptual)

  • مقایسه Repartition و Coalesce Repartition vs Coalesce

  • دمو: Repartition در مقابل Coalesce Demonstration: Repartition vs Coalesce

  • خلاصه Summary

مبانی انبار داده (Data Warehousing) Data Warehousing Fundamentals

  • معرفی بخش Section Introduction

  • انبار داده چیست (OLTP در مقابل OLAP) What Is a Data Warehouse (OLTP vs OLAP)

  • درک انبار داده (Data Warehouse)، دریاچه داده (Data Lake) و Lakehouse Understanding Data Warehouse, Data Lake, and Lakehouse

  • چرا Databricks برای بارهای کاری تحلیلی استفاده می‌شود Why Databricks Is Used for Analytics Workloads

  • مفاهیم پایه انبار داده (Fact, Dimension, Star Schema - سطح بالا) Basic Warehouse Concepts (Fact, Dimension, Star Schema – High Level)

  • نقش عملکرد، پارتیشن‌ها و چیدمان فایل‌ها در انبار داده How Performance, Partitions & File Layout Matter in Warehouses

  • خلاصه Summary

دیلتای لیک (Delta Lake) و مدیریت داده‌ها Delta Lake & Data Management

  • معرفی بخش Section Introduction

  • معرفی پروژه: مورد استفاده تجاری Project Introduction: Business Use Case

  • Delta Lake چیست و چرا اهمیت دارد What Is Delta Lake and Why It Matters

  • درک تراکنش‌های ACID و سفر در زمان (Time Travel) Understanding ACID Transactions & Time Travel

  • جداول Managed در مقابل External Managed vs External Tables

  • دمو: آماده‌سازی مجموعه داده Demonstration: Dataset Preparation

  • دمو: یکپارچه‌سازی داده‌های خارجی با S3 و انواع جداول Demonstration: End-to-End External Data Integration with S3 and Type of Tables

  • دمو: تراکنش‌های ACID و سفر در زمان در Delta Lake Demonstration: Delta Lake ACID Transactions and Time Travel

  • معماری مدالیون (برنزی-نقره‌ای-طلایی) Medallion Architecture (Bronze–Silver–Gold)

  • دمو: بررسی جامع معماری مدالیون Demonstration: End-to-End Medallion Architecture Walkthrough

  • خلاصه Summary

حاکمیت، BI و خط لوله‌های داده Governance, BI & Pipelines

  • معرفی بخش Section Introduction

  • معرفی Unity Catalog (چرا حاکمیت داده مهم است) Introduction to Unity Catalog (Why Governance Matters)

  • دمو: حاکمیت داده در فضای کاری Databricks Demonstration: Data Governance in Databricks Workspace

  • درک داده‌ها و جریان ساده پردازش داده Data Understanding & Simple Data Processing Flow

  • دمو: ایجاد جریان داده ساده با Delta Live Tables Demonstration: Simple End-to-End Data Flow Using Delta Live Tables

  • دمو: درک تنظیمات خط لوله Delta Live Tables Demonstration: Understanding Delta Live Tables Pipeline Settings

  • دمو: کسب بینش با Genie و داشبوردهای BI Demonstration: Getting Insights with Genie & BI Dashboards

  • خلاصه Summary

سازماندهی (Orchestration) در Databricks Orchestration in Databricks

  • معرفی بخش Section Introduction

  • دمو: اتصال GitHub به Databricks Demonstration: Connecting GitHub with Databricks

  • معرفی سازماندهی (Orchestration) در Databricks Introduction to Orchestration in Databricks

  • دمو: ایجاد و زمان‌بندی Jobهای Databricks Demonstration: Creating & Scheduling Databricks Jobs

  • خلاصه Summary

پروژه نهایی Capstone Project

  • بررسی نهایی پروژه Final Project Walkthrough

  • دمو: پروژه نهایی - بخش اول Demonstration: Capstone Project Part-1

  • دمو: پروژه نهایی - بخش دوم Demonstration: Capstone Project Part-2

  • دمو: پروژه نهایی - بخش سوم Demonstration: Capstone Project Part-3

جمع‌بندی Conclusion

  • جمع‌بندی دوره Course Conclusion

نمایش نظرات

آموزش راهنمای عملی مهندس داده Databricks (سطح Associate)
جزییات دوره
8h 1m
63
(آخرین آپدیت)
323
- 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