پی سی دانلود - آموزش-دیتابریکس

دوره حاضر با هدف توانمندسازی مهندسان داده در مدیریت و انتقال داده‌ها بین سیستم‌های رابطه‌ای سنتی و پلتفرم‌های ابری مدرن طراحی شده است. در بخش نخست، این آموزش بر توانمندی‌های MS SQL Server تمرکز می‌کند؛ سیستمی که به عنوان یکی از پرکاربردترین بانک‌های اطلاعاتی رابطه‌ای در جهان شناخته می‌شود. شرکت‌کنندگان در این بخش می‌آموزند که چگونه از محیط قدرتمند این نرم‌افزار برای ذخیره‌سازی داده‌ها، اجرای پرس‌وجوهای پیچیده، بهینه‌سازی جداول و انجام تحلیل‌های سطح سازمانی استفاده کنند. همچنین، کار با زبان T-SQL برای نوشتن کوئری‌های پیشرفته و مدیریت ساختارهای رابطه‌ای جهت آماده‌سازی داده‌ها برای بارهای کاری ETL (استخراج، تبدیل و بارگذاری) به طور کامل تشریح می‌شود.
در بخش دوم، تمرکز اصلی بر روی پلتفرم Databricks معتبر است که بر پایه Apache Spark بنا شده است. این پلتفرم به عنوان یک محیط یکپارچه برای مهندسی داده و تحلیل‌های کلان‌داده شناخته می‌شود و ابزارهای لازم برای پردازش داده‌ها در مقیاس بسیار بزرگ را فراهم می‌کند. در این دوره، دانش‌جویان با نحوه ایجاد جریان‌های کاری ETL کارآمد، بهره‌گیری از ذخیره‌سازهای Delta Lake و اعمال حاکمیت داده در سطح سازمانی از طریق Unity Catalog آشنا می‌شوند.
مدرس در طول این مسیر آموزشی، تمامی دانش فنی لازم برای تسلط بر مهندسی داده با استفاده از ترکیب MS SQL و Apache Spark را به صورت گام‌به‌گام ارائه می‌دهد. آموزش‌ها با استفاده از دیاگرام‌های مفهومی، مثال‌های عملی و پروژه‌های واقعیِ توسعه خط لوله (Pipeline) داده همراه است تا اطمینان حاصل شود که یادگیرندگان می‌توانند داده‌ها را به شکلی بهینه تغییر شکل داده و برای سیستم‌های تحلیلی آماده سازند. این دوره شکاف بین پایگاه داده‌های سنتی و پردازش ابری را پر کرده و مهارت‌های لازم برای کار در محیط‌های داده‌محور امروزی را به ارمغان می‌آورد.
در دوره آموزشی MS SQL to Databricks Spark ETL Training for Data Engineers با فرآیندهای پیشرفته مهندسی داده و طراحی خط لوله‌های ETL آشنا خواهید شد.

پایتون به عنوان یکی از منعطف‌ترین و پرکاربردترین زبان‌های برنامه‌نویسی در حوزه مهندسی و تحلیل داده شناخته می‌شود. اکوسیستم غنی این زبان، شامل کتابخانه‌های محبوبی نظیر Pandas ،PySpark و NumPy، به متخصصان اجازه می‌دهد تا داده‌ها را با سرعت بالا پردازش کرده، حجم کاری را خودکارسازی کنند و سیستم‌های ETL مقیاس‌پذیری را ایجاد نمایند که توانایی مدیریت حجم عظیم اطلاعات را داشته باشند. از سوی دیگر، دیتا‌بریکس به عنوان یک پلتفرم یکپارچه برای تحلیل و مهندسی داده معرفی می‌شود که جهت ساده‌سازی فرآیندهای داده‌های حجیم (Big Data) و یادگیری ماشین توسعه یافته است. این پلتفرم که بر پایه آپاچی اسپارک بنا شده، محیطی بهینه برای ایجاد خطوط لوله ETL با کارایی بالا فراهم می‌کند. شرکت‌کنندگان در این دوره می‌آموزند که چگونه از نوت‌بوک‌های مشارکتی استفاده کنند و حاکمیت داده‌ها را در سطح سازمانی با ابزارهایی مانند Unity Catalog مدیریت نمایند.
این دوره آموزشی تمام دانش لازم برای تبدیل شدن به یک متخصص مهندسی داده را در اختیار کاربران قرار می‌دهد. آموزش‌ها با استفاده از نمودارهای بصری، مثال‌های کاربردی و پروژه‌های واقعیِ توسعه خط لوله ETL همراه است تا مفاهیم به عمیق‌ترین شکل ممکن منتقل شوند. در طول این مسیر، از مراحل اولیه ورود داده‌ها تا پاکسازی، تغییر شکل و در نهایت بارگذاری آن‌ها در مخازن داده، به صورت گام‌به‌گام بررسی خواهد شد.
در دوره آموزشی Python, Databricks & Apache Spark: Complete ETL Engineering با اصول طراحی و اجرای فرآیندهای مهندسی داده آشنا خواهید شد.

این دوره برای کسانی طراحی شده که می‌خواهند به یک مهندس داده تبدیل شوند و بر یکی از پرتقاضاترین پلتفرم‌های این صنعت مسلط گردند. این بوت‌کمپ، افراد را از سطح مبتدی تا پیشرفته در حوزه‌های Databricks، کتابخانه PySpark و Delta Lake ارتقا می‌دهد. یادگیری از طریق ساخت گام به گام پروژه‌های واقعی و کاربردی مهندسی داده انجام می‌شود. صرف نظر از اینکه فرد تازه با Databricks آشنا شده یا پیش‌تر تجربه داشته است، این بوت‌کمپ مهارت‌های عملی مورد نیاز برای طراحی، ساخت و بهینه‌سازی خطوط لوله ETL (استخراج، تبدیل، بارگذاری) در محیط ابری را فراهم می‌آورد. شرکت‌کنندگان با تسلط بر معماری Medallion (شامل لایه‌های Bronze، Silver و Gold) به صورت عملی، توانایی مدیریت و پردازش داده‌های حجیم را کسب می‌کنند.
در طول دوره، شرکت‌کنندگان مهارت‌هایی حیاتی مانند ساخت خطوط لوله ETL سرتاسری با استفاده از PySpark و SQL را فرا می‌گیرند. همچنین، کار با Delta Lake برای انجام تراکنش‌های ACID، مدیریت تکامل طرحواره (Schema Evolution) و قابلیت سفر در زمان (Time Travel) پوشش داده می‌شود. روش‌های ورود و پردازش داده‌ها با استفاده از ابزارهایی مانند Auto Loader و Delta Live Tables (DLT) آموزش داده شده و نحوه پاکسازی داده‌های نامرتب با تبدیل‌های PySpark و اجرای قوانین کیفیت داده فرا گرفته خواهد شد.
در دوره آموزشی Complete Databricks & PySpark Bootcamp: Zero to Hero با اصول و کاربردهای پیشرفته Databricks و PySpark برای ساخت خطوط لوله ETL در مقیاس بزرگ آشنا خواهید شد.

در این دوره آموزشی، شرکت‌کنندگان با چگونگی بهره‌گیری از پلتفرم داتابریکس به منظور مدیریت و پردازش حجم وسیعی از داده‌ها برای ساخت و آموزش مدل‌های هوش مصنوعی آشنا می‌شوند. همچنین، نحوه ادغام مدل‌های زبانی بزرگ پیشرفته در این فرآیند آموزش داده می‌شود تا امکان توسعه برنامه‌های کاربردی هوشمند در زمینه‌های مختلف پردازش زبان طبیعی فراهم گردد. این دوره شامل مباحثی پیرامون طبقه‌بندی متون، خلاصه‌سازی اطلاعات، جستجوی معنایی در متون و ساخت سیستم‌های هوش مصنوعی مکالمه‌ای است. از طریق تمرینات عملی و پروژه‌های واقعی، دانش‌پذیران تجربه لازم برای طراحی و پیاده‌سازی سیستم‌های هوشمند مبتنی بر داده و زبان را کسب خواهند کرد و با اصول معماری سامانه‌های هوش مصنوعی یکپارچه و روش‌های بهینه‌سازی عملکرد مدل‌ها آشنا می‌شوند.
در دوره آموزشی Building AI Applications with Databricks and Gen AI با ساخت برنامه‌های هوش مصنوعی با استفاده از داتابریکس و مدل‌های زبانی بزرگ آشنا خواهید شد.