DataBricks پیشرفته -بهینه سازی عملکرد انبار داده
Advanced DataBricks -Data Warehouse Performance Optimization
به دوره آموزشی "بهینه سازی عملکرد انباره داده پیشرفته و پردازش داده با UDF - Databricks Intermediate" خوش آمدید، جایی که با استفاده از پلتفرم قدرتمند Databricks، مهارت های خود را در ذخیره سازی داده و تجزیه و تحلیل به سطح بالاتری خواهید برد. در این دوره آموزشی سطح متوسط، ما عمیقاً به هنر و علم بهینه‌سازی عملکرد انبار داده و استفاده از قابلیت‌های توابع تعریف‌شده توسط کاربر (UDF) برای پردازش داده‌های پیشرفته خواهیم پرداخت.
نکات مهم دوره:
1. تنظیم پیشرفته Databricks: با راه اندازی یک محیط Databricks پیشرفته، از جمله پیکربندی خوشه و یکپارچه سازی با منابع داده، شروع کنید تا برای بهینه سازی عملکرد و توسعه UDF آماده شوید.
2. بهینه‌سازی انبار داده: تکنیک‌های پیشرفته برای بهینه‌سازی حجم کاری انبار داده را بررسی کنید. نحوه تنظیم دقیق عملکرد با بهینه سازی ذخیره سازی داده ها، استراتژی های پارتیشن بندی و بهینه سازی پرس و جو را بیاموزید.
3. نمایه سازی و تشخیص: بر هنر نمایه سازی و تشخیص تنگناهای عملکرد در حجم کاری انبار داده خود مسلط شوید. برای اطمینان از پردازش روان داده ها، مشکلات عملکرد را شناسایی و به آنها رسیدگی کنید.
4. استفاده از توابع تعریف شده توسط کاربر (UDF): قدرت توابع تعریف شده توسط کاربر (UDF) را در Databricks درک کنید. UDF ها را برای انجام تبدیل و محاسبات سفارشی داده ایجاد کنید و از آنها استفاده کنید و قابلیت های خطوط لوله پردازش داده خود را گسترش دهید.
5. یکپارچه سازی دریاچه داده ها: یاد بگیرید که چگونه Databricks را به طور یکپارچه با دریاچه های داده ادغام کنید و فرآیندهای استخراج، تبدیل و بارگذاری داده ها (ETL) کارآمد را ممکن می سازد. بهترین روش‌ها را برای مدیریت دریاچه‌های داده کاوش کنید.
6. پردازش داده در زمان واقعی: با استفاده از Databricks Streaming، سناریوهای پردازش داده در زمان واقعی را کاوش کنید. نحوه جذب، پردازش و تجزیه و تحلیل داده‌های جریان را برای اطلاعات آماری به موقع کشف کنید.
7. تجزیه و تحلیل داده های پیشرفته: فراتر از تجزیه و تحلیل اولیه بروید. با استفاده از کتابخانه ها و ابزار Databricks، تکنیک های تجزیه و تحلیل پیشرفته، از جمله یادگیری ماشینی و تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده را کاوش کنید.
8. پردازش داده های مقیاس پذیر: بدانید که چگونه حجم کاری پردازش داده خود را برای مدیریت موثر مجموعه داده های بزرگ و محاسبات پیچیده مقیاس کنید. از خوشه های Databricks برای پردازش موازی استفاده کنید.
9. نظارت و تنظیم عملکرد: در نظارت بر عملکرد انبار داده و تنظیم دقیق حجم کاری Databricks خود برای بهره وری بهینه و استفاده از منابع مهارت کسب کنید.
10. بهترین شیوه ها و مطالعات موردی: از مطالعات موردی در دنیای واقعی و بهترین شیوه های صنعت بیاموزید. کاوش کنید که چگونه سازمان ها با استفاده از Databricks به بهبود عملکرد قابل توجه و قابلیت های پیشرفته پردازش داده دست یافته اند.
این دوره برای زبان آموزان متوسط طراحی شده است که قبلاً درک اساسی از Databricks و مفاهیم انباره داده دارند. در پایان این دوره، شما مهارت ها و دانش لازم برای بهینه سازی عملکرد انبار داده، توسعه و استقرار UDF ها برای پردازش پیشرفته داده ها، و مدیریت سناریوهای پیچیده تجزیه و تحلیل داده ها را با اطمینان خواهید داشت.
تسریع انبارهای داده: تسلط بر بهینه سازی عملکرد Accelerating Data Warehouses: Mastering Performance Optimization
-
تسریع انبارهای داده: تسلط بر بهینه سازی عملکرد Accelerating Data Warehouses: Mastering Performance Optimization
مدیریت پیشرفته داده ها: استراتژی های پارتیشن بندی و فشرده سازی داده ها Advanced Data Management: Data Partitioning and Compression Strategies
-
مدیریت پیشرفته داده ها: استراتژی های پارتیشن بندی و فشرده سازی داده ها Advanced Data Management: Data Partitioning and Compression Strategies
تسلط بر توابع تعریف شده توسط کاربر (UDF) برای ذخیره سازی داده ها Mastering User-Defined Functions (UDFs) for Data Warehousing
-
تسلط بر توابع تعریف شده توسط کاربر (UDF) برای ذخیره سازی داده ها Mastering User-Defined Functions (UDFs) for Data Warehousing
تسلط بر تبدیل داده ها با توابع پیشرفته تعریف شده توسط کاربر (UDF) Mastering Data Transformation with Advanced User-Defined Functions (UDFs)
-
تسلط بر تبدیل داده ها با توابع پیشرفته تعریف شده توسط کاربر (UDF) Mastering Data Transformation with Advanced User-Defined Functions (UDFs)
تکنیک های پیشرفته در مقیاس بندی و مدیریت منابع برای انبار داده ها Advanced Techniques in Scaling and Resource Management for Data Warehousing
-
تکنیک های پیشرفته در مقیاس بندی و مدیریت منابع برای انبار داده ها Advanced Techniques in Scaling and Resource Management for Data Warehousing
UI و Databricks ادغام: راهنمای عملی UI and Databricks Integration: A Practical Guid
-
UI و Databricks ادغام: راهنمای عملی UI and Databricks Integration: A Practical Guid
Data Diving: راهنمای مبتدیان برای Databricks Data Diving: A Beginner's Guide to Databricks
-
غواصی داده: راهنمای مبتدیان برای Databricks - 1 Data Diving: A Beginner's Guide to Databricks - 1
-
غواصی داده: راهنمای مبتدیان برای Databricks -2 Data Diving: A Beginner's Guide to Databricks -2
-
غواصی داده ها: راهنمای مبتدیان برای Databricks -3 Data Diving: A Beginner's Guide to Databricks -3
-
غواصی داده: راهنمای مبتدیان برای Databricks - 4 Data Diving: A Beginner's Guide to Databricks - 4
-
غواصی داده ها: راهنمای مبتدیان برای Databricks - 5 Data Diving: A Beginner's Guide to Databricks - 5
-
غواصی داده ها: راهنمای مبتدیان برای Databricks - 6 Data Diving: A Beginner's Guide to Databricks - 6
https://donyad.com/d/e5f006
Akhil Vydyula
Full Stack Data Scientist
سلام!
اسم من Akhil Vydyula است، من یک دانشمند داده هستم
من قبلاً روی تجزیه و تحلیل داده های BFSI کار کرده بودم و مهارت های مدل سازی برای نظارت بر چرخه تمام عمر توسعه و اجرا. او دارای توانایی قوی است.
قابلیت بحث در مورد داده ها، مهندسی ویژگی، توسعه الگوریتم، آموزش مدل و پیاده سازی.
مهارت ها و شایستگی ها
دانش و تجربه تخصصی با برنامه نویسی C/C++/python و SQL.
باید قادر به یادگیری و اجرای سریع و موثر فناوری های جدید باشد.
مهارت های ریاضی عالی، مهارت های منطقی حل مسئله .
شرکت فعال در هکاتون ها در پلتفرم های مختلف و نوشتن وبلاگ در رسانه.
مهارت های فنی
یادگیری ماشین، پردازش زبان طبیعی (NLP)، Computer Vision، Regression، Multi Label
Classification.Transfer Learning، Transformers، Ensembles، Stacking Classifiers.AutoML، SQL، Python، Keras، Pandas، NumPy، Seaborn، Matplotlib، Clustering، Systems Recommendation ,تحلیل سری زمانی.
نمایش نظرات