Databricks Data Engineer Associate Professional

أهلا بك عزيزي المتابع لموقع (journey for learn) نقدم دورات بكوبونات متاحة لاول 1000 تسجيل مجاني فقط وكوبونات اخري لفترة محدودة فاذا كنت تريد ان تحصل علي كل الكورسات علي موقعنا وان تكون اول المسجلين في الكورسات المجانية قم بتسجيل الدخول أوقم بالدخول علي وسائل التواصل الاجتماعي وخصوصا التليجرام نوضح الوصف المختصر والطويل للدورات لكي تعرف الدروس التي سوف تتعلمها بسهولة ويسر :

تعد دورة DataBricks Data Associate مسار تعليمي شامل مصمم لتزويد محترفي هندسة البيانات بالمهارات اللازمة لإنشاء وخطوط بيانات البيانات القابلة للتطوير باستخدام منصة البيانات. Databricks ، التي تم تصميمها فوق Apache Spark ، هي منصة تحليلات موحدة قوية تتكامل مع الحلول المستندة إلى مجموعة النظراء مثل AWS و Azure و Google Cloud. تركز هذه الدورة على الأدوات والمفاهيم الأساسية لمهندسي البيانات ، بما في ذلك خطوط أنابيب البيانات ، والتكامل السحابي ، وتحسين الأداء ، واستخدام دفاتر Databricks من أجل التعاون والتطوير. إن هندسة Overvata Overvate هي مجال يتطور بسرعة يتطلب إجراء خبرة في إدارة البيانات الكبيرة. تم تصميم شهادة Associate Data Associate Data Data DataBricks لإعدادك لهذه التحديات من خلال توفير خبرة عملية مع Databricks و Apache Spark. من خلال الدورة التدريبية ، سوف يكتسب المتعلمون معرفة متعمقة بأساسيات هندسة البيانات والمنصات السحابية والتقنيات الرئيسية المطلوبة لبناء أنابيب بيانات موثوقة. سيتم تقديمك أيضًا إلى التقنيات المتقدمة لتحسين سير عمل البيانات وإدارتها وضمان أداء عالي في بيئات البيانات الموزعة. هذه الدورة لا تتعلق فقط بتعلم بيانات بيانات Apache ولكن أيضًا حول فهم كيفية تطبيق هذه التقنيات على سيناريوهات العالم الحقيقي. ستعمل على المشاريع ودراسات الحالة لاكتساب خبرة عملية في حل تحديات هندسة البيانات في سياق البنية التحتية السحابية الحديثة. مفاهيم المفاهيم المغطاة 1. مقدمة إلى Databricks و Apache Parkthe تبدأ دورة الغوص العميق في منصة Databricks و Apache Spark ، تقنيتان أساسيتان للتعامل مع البيانات الضخمة. تدمج Databricks الشرارة مع تخزين السحابة وحساب الموارد ، وتمكين مهندسي البيانات من إنشاء وتوسيع خطوط أنابيب البيانات بسهولة.

• نظرة عامة على البيانات: تعرف على ميزات منصة البيانات ، و Cloud ، بما في ذلك دفاتر التعاون ، وبيئة التفاعلات ، والاندماج مع المنصات القائمة على السحابة ، و Azure ، بما في ذلك مكوناتها الأساسية (Spark SQL و Spark Streaming و MLLIB) وهندستها المعمارية للحوسبة الموزعة. اكتساب نظرة ثاقبة على مزايا الشرارة لمعالجة البيانات الضخمة وكيف تختلف عن تقنيات معالجة البيانات التقليدية.

2. بناء أنابيب أنابيب البيانات هي العمود الفقري لهندسة البيانات الحديثة. يركز هذا القسم على إنشاء خطوط أنابيب البيانات وإدارتها وتحسينها باستخدام بيانات البيانات.

• ETL (المستخلص ، التحويل ، التحميل): تعلم كيفية إنشاء خطوط أنابيب ETL باستخدام بيانات البيانات ، وتحويل البيانات RAW إلى مجموعات بيانات ذات معنى. سوف تغطي بيانات الاستخراج من مصادر مختلفة ، وتطبيق التحولات باستخدام Spark ، وتحميلها في وجهات مستهدفة مثل بحيرات البيانات أو قواعد البيانات العلائقية.
• ابتلاع البيانات: فهم عملية تناول البيانات في بيانات البيانات من مجموعة متنوعة من المصادر ، بما في ذلك أنظمة التخزين السحابية ، وقواعد البيانات العلمية ، ومصدر بيانات البث. تعلم أفضل الممارسات للتعامل مع ابتلاع البيانات في الوقت الفعلي.
• تحويل البيانات: الحصول على تجربة عملية مع Spark SQL لتنظيف وتصفية وتحويل البيانات. تعلم كيفية الانضمام إلى مجموعات البيانات ، وتطبيق التجميعات ، وأداء استعلامات معقدة لمعالجة البيانات واسعة النطاق.

3. تعد بحيرة Delta و Data Storagedelta Lake ميزة قوية من بيانات البيانات التي تتيح لك بناء بحيرة بيانات موثوقة وقابلة للتطوير مع دعم معاملات الحمض. إنه يوفر منصة موحدة لإدارة كل من بيانات الدُفعات والوقت الفعلي.

• نظرة عامة على دلتا بحيرة: تعلم فوائد بحيرة دلتا ، مثل قدرتها على التعامل مع بيانات منظمة وغير منظمة ، وإنفاذ المخطط ، وإدارة البحيرات على نطاق واسع. المعاملات. استكشف كيف تتولى Delta Lake السفر عبر الزمن وإصدارها لتحليل البيانات التاريخية.
• تحسين تخزين البيانات: فهم كيفية تحسين تخزين البيانات عن طريق الاستفادة من ميزات Delta Lake مثل التقسيم والضغط وتخطي البيانات لتحسين أداء الاستعلام وتقليل تكاليف التخزين.

4. أداء تحسين الأداء معالجة البيانات أمر بالغ الأهمية في بيئات البيانات الضخمة. يغطي هذا القسم تقنيات لتحسين كفاءة خطوط أنابيب البيانات والاستعلامات.

• التخزين المؤقت والمثابرة: تعلم كيفية تخزين البيانات في الذاكرة لتحسين أداء العمليات التكرارية. سوف تستكشف أيضًا مفهوم الثبات وكيفية استخدامه لإدارة تخزين البيانات في Spark.
• التقسيم: فهم كيف يمكن أن تحسن بيانات التقسيم الأداء عن طريق تمكين المعالجة الموازية وتقليل خلط البيانات. أعباء العمل.

5. تقوم Cluster ManagementDatabricks بتعزيز المجموعات لمعالجة البيانات عبر الأنظمة الموزعة. تعد إدارة المجموعات بكفاءة مهارة رئيسية لأي مهندس بيانات يعمل في بيئة بيانات كبيرة. مطالب.

مراقبة الكتلة واستكشاف الأخطاء وإصلاحها: استكشاف أدوات لمراقبة أداء الكتلة ، وتحديد المشكلات ، واستكشاف الأخطاء وإصلاحها المشكلات المتعلقة بالجملة لضمان أن أنابيب البيانات تعمل بسلاسة.

6. تعد أمان البيانات وحكمها الأمن والحوكمة ضرورية لحماية المعلومات الحساسة وضمان الامتثال للمعايير التنظيمية.

• التحكم في الوصول والأذونات: تعلم كيفية تكوين التحكم في الوصول المستندة إلى الأدوار (RBAC) لتأمين البيانات في بيانات البيانات المصرح بها ، وضمان الاسترخاء على كل من عمليات تحفيز البيانات أو تعديلها. المعلومات وضمان الامتثال لمعايير الصناعة.
• تسجيل التدقيق: تعلم كيفية تنفيذ تسجيل التدقيق في بيانات البيانات لتتبع إجراءات المستخدم وضمان تكامل البيانات.

7. توفر التطوير التعاوني مع Databricks Notebooksdatabricks بيئة تفاعلية لتطوير واختبار رمز هندسة البيانات. تدعم أجهزة الكمبيوتر المحمولة هذه التعاون والتحكم في الإصدار ، مما يجعلها أداة رئيسية لمهندسي البيانات.

• باستخدام دفاتر بيانات Databrick: تعلم كيفية إنشاء ومشاركة والتعاون على دفاتر الملاحظات لكتابة رمز هندسة البيانات ، وإنشاء التصورات ، وتوثيق العمليات. يتكامل التكامل مع Cloud ServicesDatabricks بسلاسة مع منصات السحابة الرئيسية مثل AWS و Azure و Google Cloud ، وتوفير بيئة قوية للعمل مع البيانات المستندة إلى مجموعة النظراء وموارد الحوسبة.
  • تكامل التخزين السحابي: تعلم كيفية استخدام Cloud Sorder Services (مثل S3 أو ADLs) مع Databriks لتخزين البيانات واستردادها. خدمات الحوسبة السحابية لتوسيع نطاق موارد المعالجة ديناميكيًا على متطلبات عبء العمل.

  ما هي المتطلبات الأساسية لدخول الدورة والتسجيل فيها على موقعنا؟ رحلة التعلم:

  (احصل على الدورة للدخول إلى الموقع والتسجيل)

  يجب أن يكون لديك بريد إلكتروني (حساب بريد) تتذكره لنفسك وأيضًا يجب أن تتذكر كلمة مرور البريد الإلكتروني الذي ستسجل به ، وإذا لم يكن لديك حساب بريد إلكتروني ، فمن الأفضل إنشاء حساب (Gmail)