Udemy – Complete Databricks & PySpark Bootcamp: Zero to Hero 2025-11

در تاریخ: 1404/09/05 1:58:59

در: آموزش تصویری،فناوری اطلاعات و نرم افزار

توضیحات

دوره Complete Databricks & PySpark Bootcamp: Zero to Hero. این دوره شما را از سطح مبتدی به یک مهندس داده متخصص و آماده برای بازار کار تبدیل می‌کند. این بوت کمپ با تمرکز بر آموزش عملی و اجرای پروژه‌های واقعی، تسلط کامل بر پلتفرم Databricks، موتور پردازش PySpark و فناوری Delta Lake را ارائه می‌دهد. شما با ساخت گام‌به‌گام پایپ‌لاین‌های ETL کامل در فضای ابری، هم برای پردازش دسته‌ای و هم برای پردازش جریان داده، مهارت‌های ضروری را کسب خواهید کرد. این دوره شامل تسلط بر معماری Medallion شامل لایه‌های Bronze، Silver و Gold برای مدیریت داده‌های قابل اعتماد، کار با Delta Lake برای تراکنش‌های ACID و مدیریت طرح داده، و استفاده از ابزارهایی مانند Auto Loader و Delta Live Tables می‌شود. شما با انجام پروژه‌های واقعی در حوزه‌های مختلف مانند خرده‌فروشی، بانکداری، IoT و تجارت الکترونیک، تجربه عملی مستقیم به دست می‌آورید. این پروژه‌ها شامل ساخت پایپ‌لاین‌های داده، پاکسازی و تبدیل داده‌ها با PySpark، اجرای قواعد کیفیت داده، و در نهایت ایجاد جدول‌های تحلیلی و تجسم بینش‌ها در داشبوردهای Databricks SQL است. این دوره با بهره‌گیری از نسخه رایگان Databricks Community Edition، بهترین شیوه‌های صنعتی و تکنیک‌های بهینه‌سازی مورد استفاده شرکت‌های پیشرو را آموزش داده و شما را برای مصاحبه‌های شغلی و اخذ گواهینامه‌های معتبر مهندسی داده آماده می‌کند.

آنچه فرا خواهید گرفت

ساخت پایپ‌لاین‌های مهندسی داده:
ساخت پایپ‌لاین‌های مهندسی داده سرتاسری (End-to-End) در Databricks با استفاده از PySpark و SQL.
معماری مدالیون و داده‌های قابل اعتماد:
درک و پیاده‌سازی معماری مدالیون (Medallion Architecture) (لایه‌های Bronze، Silver، Gold) برای داده‌های تمیز و قابل اعتماد.
تحول داده با PySpark:
انجام پاک‌سازی داده (Data Cleaning)، تبدیلات (Transformations) و تراکم‌سازی (Aggregations) داده‌ها با PySpark برای پروژه‌های دنیای واقعی.
ساخت داشبورد و KPI:
ایجاد داشبوردها (Dashboards) و KPIها (Key Performance Indicators) در Databricks SQL و تجسم بینش‌های کسب شده.
تجربه عملی با دیتاست‌های واقعی:
کسب تجربه عملی با دیتاست‌ها و پروژه‌های واقعی برای آماده شدن برای نقش‌های مهندسی داده.
دریافت و تبدیل داده‌ها:
دریافت (Ingest) و تبدیل (Transform) داده‌ها با استفاده از Auto Loader و Delta Live Tables (DLT).

این دوره مناسب افرادیست که

مهندسان داده مشتاق که به دنبال شروع حرفه‌ای با Databricks و PySpark هستند.
توسعه‌دهندگان SQL / تحلیل‌گرانی که به Big Data و مهندسی داده Cloud تغییر حوزه می‌دهند.
توسعه‌دهندگان Python که می‌خواهند دانش خود را در پایپ‌لاین‌های ETL و Spark گسترش دهند.
مهندسان Cloud (AWS، Azure، GCP) که می‌خواهند Databricks را در جریان کارهای خود ادغام کنند.
دانشجویان و مبتدیان در مهندسی داده که به دنبال پروژه‌های آماده برای Portfolio هستند.
هر کسی که برای نقش‌های مهندسی داده یا گواهینامه‌های شامل Databricks آماده می‌شود.