Complete Databricks & PySpark Bootcamp 2026

Complete Databricks & PySpark Bootcamp is a comprehensive, hands-on course designed to take you from the fundamentals to advanced, real-world mastery of data-path-to-node. Whether you are just starting out or looking to level up, this course gives you the structured path and practical projects you need to succeed.

Throughout the lessons you will build genuine confidence with data-path-to-node and databricks, learning through clear explanations and step-by-step examples you can apply immediately. Below you will find everything the course covers, who it is for, and a full breakdown of the curriculum before you download.

Course Description

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.

What You Will Learn

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).

Who This Course Is For

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.