دوره آموزشی گردش‌کارهای مدرن داده با Databricks

Databricks یکی از پلتفرم‌های کلیدی برای ساخت و اجرای جریان‌های کاری مدرن داده است و به متخصصان داده اجازه می‌دهد فرآیندهایی مانند دریافت، پردازش، تبدیل، مدیریت و ارائه داده را در یک محیط یکپارچه انجام دهند. این دوره با رویکردی عملی و مناسب برای شروع کار، شما را با مفاهیم و ابزارهای اصلی Databricks آشنا می‌کند و نشان می‌دهد چگونه داده خام را به مجموعه‌داده‌های تمیز و آماده تحلیل تبدیل کنید.

در این دوره، ابتدا با نحوه کار در Databricks و اجزای اصلی جریان‌های کاری داده آشنا می‌شوید. سپس فرآیند دریافت داده (Data Ingestion)، تبدیل و پردازش داده و آماده‌سازی آن برای استفاده در تحلیل‌ها و پروژه‌های داده بررسی می‌شود.

یکی از بخش‌های مهم دوره، آشنایی با Unity Catalog است که برای مدیریت متمرکز داده، دسترسی‌ها و حاکمیت داده در محیط Databricks استفاده می‌شود. همچنین با Delta Lake و قابلیت‌های آن برای ایجاد جریان‌های کاری قابل‌اعتمادتر و مدیریت بهتر داده‌ها آشنا خواهید شد.

در ادامه، مفهوم Workflow Orchestration بررسی می‌شود تا بتوانید مراحل مختلف پردازش داده را به شکل منظم و قابل‌تکرار اجرا و مدیریت کنید. مثال‌های عملی و پروژه‌های End-to-End به شما کمک می‌کنند مفاهیم را از حالت تئوری خارج کرده و در سناریوهای واقعی به کار بگیرید.

دوره همچنین نگاهی به برخی از یکپارچه‌سازی‌های جدید هوش مصنوعی (AI Integrations) در اکوسیستم Databricks دارد و نشان می‌دهد چگونه قابلیت‌های AI می‌توانند در جریان‌های کاری مدرن داده مورد استفاده قرار گیرند.

این دوره برای متخصصان داده‌ای که به‌تازگی کار با Databricks را شروع کرده‌اند یا قصد دارند مهارت‌های مهندسی داده (Data Engineering) خود را ارتقا دهند، یک نقطه شروع کاربردی و ساختاریافته فراهم می‌کند.

🎯 اهداف یادگیری
کار با محیط Databricks و استفاده از ابزارهای اصلی آن برای ساخت جریان‌های کاری داده
درک مراحل اصلی دریافت، پردازش، تبدیل و آماده‌سازی داده در Databricks
ساخت جریان‌های کاری End-to-End برای تبدیل داده خام به داده‌های آماده تحلیل
استفاده از Unity Catalog برای مدیریت و سازمان‌دهی داده‌ها و دسترسی‌ها
آشنایی با Delta Lake و نقش آن در ایجاد جریان‌های کاری مدرن و قابل‌اعتماد داده
پیاده‌سازی فرآیندهای تبدیل داده برای ایجاد مجموعه‌داده‌های تمیز و آماده تحلیل
استفاده از Workflow Orchestration برای مدیریت و اجرای فرآیندهای چندمرحله‌ای داده
به‌کارگیری مفاهیم Modern Data Workflows در پروژه‌های واقعی و End-to-End
بررسی نمونه‌های عملی و کاربردهای واقعی Databricks در مهندسی داده
شناسایی برخی از جدیدترین قابلیت‌ها و یکپارچه‌سازی‌های هوش مصنوعی در Databricks