در این دوره جامع و عملیاتی، مهارت‌های کلیدی کار با Azure Databricks و موتور قدرتمند Apache Spark را خواهید آموخت. این دوره برای مهندسین داده طراحی شده که می‌خواهند پردازش داده‌های بزرگ را با استفاده از زبان PySpark و دستورات SQL در بستر ابری Azure انجام دهند. از نصب و پیکربندی گرفته تا بهینه‌سازی کارایی و پیاده‌سازی پروژه‌های واقعی، تمامی مراحل تحت پوشش قرار گرفته است.

• مبانی Azure Databricks و معماری کلی محیط ابری Azure.
• نصب و راه‌اندازی کلاسترهای Spark با استفاده از Databricks.
• نوشتن اسکریپت‌های PySpark برای آماده‌سازی و پردازش داده.
• اجرای کوئری‌های پیچیده با Spark SQL برای استخراج گزارش‌ها.
• استفاده از DataFrame و RDD برای مدیریت انواع داده‌ها.
• بهینه‌سازی حافظه و عملکرد Jobها در محیط Databricks.
• ادغام Databricks با Azure Data Lake، SQL Data Warehouse و سایر سرویس‌ها.
• پیاده‌سازی پله‌های عملیاتی (ETL) در قالب نوت‌بوک و پایپ‌لاین خودکار.

• افزایش سرعت پردازش داده‌های حجیم با معماری توزیع‌شده Spark.
• کاهش هزینه‌های زیرساختی با بهره‌برداری از سرویس‌های ابری Azure.
• افزایش توانمندی در تحلیل داده و استخراج بینش تجاری.
• ارائه نمونه‌ها و کدهای واقعی برای پروژه‌های صنعتی.
• دسترسی به تمرین‌ها و پروژه‌های تعاملی در محیط Databricks Clusters.
• گواهی پایان دوره معتبر برای رزومه مهندس داده.

• آشنایی اولیه با زبان برنامه‌نویسی Python یا SQL.
• درک مفاهیم پایه‌ای پردازش داده و قواعد پایگاه داده رابطه‌ای.
• داشتن اکانت Azure با دسترسی لازم برای ایجاد Resource Group.
• آشنایی مختصر با ترمینال خط فرمان یا Azure CLI (اختیاری).

• مقدمه و مبانی Azure Databricks
• ایجاد و پیکربندی Cluster
• کار با Databricks Workspace و نوت‌بوک‌ها
• پردازش داده با DataFrames و RDD
• کوئری‌های Spark SQL و بهینه‌سازی Execution Plan
• ادغام با Azure Data Lake و Blob Storage
• اجرای Jobهای خودکار با Databricks Jobs API
• بهینه‌سازی هزینه و مقیاس‌پذیری
• پیاده‌سازی نمونه پروژه ETL و Data Pipeline

برای درک بهتر، یک مثال ساده از پردازش داده‌های لاگ وب‌سرور با PySpark ارائه می‌شود. ابتدا داده‌ها را در قالب DataFrame می‌خوانیم:

spark.read.format("csv")
     .option("header","true")
     .load("/mnt/logs/access_log.csv")
  

سپس با یک کوئری SQL ساده تعداد درخواست‌ها در هر وضعیت HTTP را محاسبه می‌کنیم:

logs_df.createOrReplaceTempView("logs")
spark.sql("""
  SELECT status, COUNT(*) AS count
  FROM logs
  GROUP BY status
""").show()
  

نکته کلیدی: استفاده از cache() برای کاهش زمان اجرای مراحل تکراری.

این دوره مناسب مهندسین داده است که می‌خواهند توانمندی خود در زمینه پردازش توزیع‌شده و سرویس‌های ابری را به سطح حرفه‌ای ارتقا دهند. پیشنهاد می‌شود حین یادگیری، نمونه‌ داده‌های واقعی و پروژه‌های کوچک را در محیط Azure Databricks اجرا کنید تا مفاهیم تثبیت شوند. با پایان دوره شما قادر خواهید بود پلتفرم Databricks را برای پیاده‌سازی انواع سناریوهای ETL، داده‌کاوی و گزارش‌گیری پیشرفته به‌صورت خودکار و بهینه به‌کار گیرید.