آموزش راهنمای عملی مدرک Associate مهندسی داده Databricks [ویدئویی] - آخرین آپدیت

دانلود Databricks Certified Data Engineer Associate - Practical Guide [Video]

نکته: ممکن هست محتوای این صفحه بروز نباشد ولی دانلود دوره آخرین آپدیت می باشد.
نمونه ویدیوها:
توضیحات دوره: این دوره برای تجهیز شما به مهارت‌های لازم جهت دریافت مدرک Databricks Certified Data Engineer Associate طراحی شده است. با شروع از معرفی Databricks، نقش آن در مهندسی داده‌های مدرن و یکپارچگی آن با Apache Spark را بررسی خواهید کرد. از درک عملیات پایه پردازش داده‌ها تا ساخت خط لوله‌های داده (Data Pipelines) 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 داده‌ها و Delta Live Tables برای ارکستراسیون را کسب خواهید کرد. شما عمیقاً وارد مبانی Spark خواهید شد و در مورد تبدیل‌های داده (Transformations)، اکشن‌ها (Actions) و ارزیابی تنبل (Lazy Evaluation) خواهید آموخت 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 به همراه تراکنش‌های ACID در Delta Lake و قابلیت Time Travel برای مدیریت داده‌ها پوشش می‌دهد. از طریق دموهای عملی، یاد می‌گیرید که چگونه در Databricks ثبت‌نام کنید، نوت‌بوک‌ها را ایجاد و مدیریت نمایید، داده‌ها را وارد و تبدیل کنید و عملکرد را با استفاده از پارتیشن‌ها و موازی‌سازی بهینه کنید. دوره با یک پروژه نهایی جامع به پایان می‌رسد که تمام آموخته‌ها را یکپارچه کرده و به شما تجربه و دانش لازم برای قبولی در آزمون Databricks Certified Data Engineer Associate و برتری در وظایف مهندسی داده را می‌دهد. کسب تسلط در رابط کاربری Databricks و مدیریت گردش کار تسلط بر مبانی Spark و درک برنامه‌های اجرا (Execution Plans) یادگیری نحوه بهینه‌سازی پردازش داده‌ها با پارتیشن‌ها و موازی‌سازی توسعه مهارت‌ها در مدیریت داده‌ها با Delta Lake و اجرای تراکنش‌های ACID ایجاد و ارکستراسیون خط لوله‌های داده با استفاده از Delta Live Tables و یکپارچگی با GitHub تکمیل موفقیت‌آمیز پروژه نهایی برای نمایش مهارت‌های شما این دوره برای مهندسان داده آینده، 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 گردش کارهای مهندسی داده، اجرای Spark، بهینه‌سازی عملکرد و Delta Lake برای مدیریت داده‌های مقیاس بزرگ هستند، ایده‌آل است. آشنایی با مفاهیم مهندسی داده یا مبانی برنامه‌نویسی مفید خواهد بود، اما این دوره هم برای مبتدیان و هم برای متقاضیان مدرک مناسب است. دموهای گام‌به‌گام پوشش‌دهنده ویژگی‌های Databricks و عملیات Apache Spark * یادگیری جامع در مورد Delta Lake، تنظیم عملکرد و حاکمیت داده‌ها * پروژه نهایی جامع برای به‌کارگیری مهارت‌ها در وظایف واقعی مهندسی داده

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 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 برنامه‌های Spark با استفاده از explain() Understanding Spark Plans with explain()

  • دمو: درک برنامه‌های اجرای Spark با explain() Demonstration: Understanding Spark Execution Plans with explain()

  • تبدیل‌ها در مقابل اکشن‌ها و ارزیابی تنبل (Lazy Evaluation) 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)

  • تفاوت 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 از 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)

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

  • خلاصه Summary

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 قابلیت سفر در زمان (Time Travel) Understanding ACID Transactions & Time Travel

  • جداول مدیریت شده (Managed) در مقابل جداول خارجی (External) Managed vs External Tables

  • دمو: آماده‌سازی مجموعه داده Demonstration: Dataset Preparation

  • دمو: یکپارچگی کامل 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 مدالین (برنزی-نقره‌ای-طلایی) Medallion Architecture (Bronze–Silver–Gold)

  • دمو: بررسی کامل معماری مدالین از ابتدا تا انتها 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: جریان داده ساده و کامل با استفاده از 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

ارکستراسیون در Databricks Orchestration in Databricks

  • معرفی بخش Section Introduction

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

  • معرفی ارکستراسیون در Databricks Introduction to Orchestration in Databricks

  • دمو: ایجاد و زمان‌بندی جاب‌های (Jobs) 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 مدرک Associate مهندسی داده Databricks [ویدئویی]
جزییات دوره
5h 2m
63
Packtpub Packtpub
(آخرین آپدیت)
از 5
ندارد
دارد
دارد
جهت دریافت آخرین اخبار و آپدیت ها در کانال تلگرام عضو شوید.

Google Chrome Browser

Internet Download Manager

Pot Player

Winrar

Yogesh Raheja, Thinknyx Technologies Yogesh Raheja, Thinknyx Technologies

Thinknyx® Technologies یک برند شناخته شده است که خدمات مشاوره و پیاده سازی فناوری اطلاعات را ارائه می دهد، آموزش های جامع فناوری اطلاعات و مهارت های نرم ارائه می دهد و راه حل های استعدادیابی (استخدام) را برای سازمان های مختلف در سراسر جهان ارائه می دهد. با بیش از یک دهه تجربه اصلی در صنعت، آنها با موفقیت به مشتریان خود در برنامه ریزی استراتژیک و اجرای بی عیب و نقص راه حل های پیرامون ابتکارات فناوری اطلاعات و غیر IT کمک کرده اند. یوگش راهجا بنیانگذار و یک معمار ارشد راه حل در Thinknyx Technologies و مدرس دوره های ویدیویی است. یوگش مشاور قابل اعتماد سازمان‌های متعددی بوده است و با تخصص خود آنها را در سفر DevOps، زیرساخت‌های کد، کانتینری‌سازی، محاسبات ابری، راه‌حل‌های اتوماسیون و هوش مصنوعی/ML/هوش مصنوعی مولد راهنمایی می‌کند. او همچنین چندین کتاب منتشر شده در سطح جهانی (مانند "DevOps موثر با AWS"، "Automation with SaltStack"، "Automation with Puppet 5" و "Automation with Ansible") منتشر شده توسط Packt، Wiley و OrangeAVA را تالیف کرده است.