یادگیری مهندسی داده Azure با بیش از 20 پروژه واقعی

آنچه یاد خواهیدگرفت:

• ساخت پروژه‌های مهندسی داده End-to-End در Azure از دریافت داده خام تا بینش‌های کسب‌وکار
• طراحی و پیاده‌سازی معماری Medallion (لایه‌های Bronze Silver ،Gold) برای تحلیل مقیاس سازمانی
• توسعه پایپ لاین های داده Batch با Azure Data Factory (ADF)
• پروژه‌های Azure Synapse Analytics برای انبار داده و تحلیل مقیاس بزرگ
• پیاده‌سازی پروژه‌های Databricks با PySpark برای پردازش پیشرفته و پاکسازی داده
• استفاده از Microsoft Fabric Lakehouse برای ذخیره‌سازی یکپارچه و گردش کار تحلیل داده
• طراحی پایپ لاین های Fabric Dataflow Gen2 برای فرآیندهای ELT مقیاس‌پذیر
• ادغام Power BI با سرویس‌های Azure Data برای داشبوردهای تعاملی و KPI
• کار روی پروژه‌های حوزه‌های Retail، Insurance، Ecommerce و HR برای سناریوهای واقعی کسب‌وکار
• ساخت پایپ لاین های داده Incremental و SCD نوع 2 (ابعاد به کُندی متغیر)
• دریافت، تبدیل و تحلیل داده‌های JSON، CSV و Parquet از منابع متعدد
• اجرای پاکسازی داده، حذف تکرار و اعتبارسنجی با PySpark و Dataflows
• ساخت پایپ لاین های داده Incremental و SCD نوع 1 (ابعاد به کُندی متغیر)

پیش نیازهای دوره

• درک اولیه از SQL (SELECT ،JOIN ،GROUP BY و غیره) – ضروری نیست ولی کمک می‌کند سریع‌تر پیش بروید
• یک لپ‌تاپ/پی‌سی با Windows ،macOS یا Linux و اتصال اینترنت پایدار
• آمادگی برای تمرین عملی در حین ساختن 20+ پروژه End-to-End Azure Data Engineering
• علاقه‌مندی به یادگیری Azure Data Factory ،Synapse، Databricks ،Microsoft Fabric ،Power BI و موارد بیشتر در سناریوهای دنیای واقعی

توضیحات دوره

آیا آماده‌اید تا مهندس داده Azure آماده‌کار شوید؟
این دوره راهنمای کامل و عملی شماست برای تسلط به مهندسی داده Azure با بیش از 20 پروژهٔ واقعی End-to-End در حوزه‌های مختلف کسب‌وکار – Retail ،Insurance ،E-commerce ،HR

این دوره شما را از مبتدی تا پیشرفته می‌برد و تمام سرویس‌های اصلی Azure Data Engineering را پوشش می‌دهد، شامل:

• Azure Data Factory (ADF) – ساخت و اتوماسیون پایپ لاین های داده مقیاس‌پذیر
• Azure Synapse Analytics – ایجاد و بهینه‌سازی انبارهای داده مقیاس سازمانی
• Azure Databricks with PySpark – پردازش و پاکسازی پیشرفته داده بزرگ
• Microsoft Fabric Lakehouse – ذخیره، مدیریت و تحلیل داده در یک پلتفرم متحد
• Fabric Dataflow Gen2 – پیاده‌سازی پایپ لاین های ELT با تبدیل‌های قابل استفاده مجدد
• Power BI – ایجاد داشبوردهای جذاب و KPI مستقیماً از داده‌های Azure
• Medallion Architecture – سازماندهی داده‌ها در لایه‌های Bronze ،Silver و Gold برای مقیاس‌پذیری

چه چیزی این دوره را متفاوت می‌کند؟

• بیش از 20 پروژهٔ واقعی Azure Data Engineering – هر پروژه سناریوهای واقعی کسب‌وکار را شبیه‌سازی می‌کند تا بتوانید یک پورتفولیو حرفه‌ای بسازید.
• پایپ لاین های End-to-End – از دریافت داده تا داشبوردهای نهایی کسب‌وکار
• چند حوزه – Retail ،Insurance ،E-commerce و HR
• سناریوهای پیشرفته – بارگذاری افزایشی، ابعاد به کُندی متغیر (SCD Type 2)، پایپ لاین های داده بلادرنگ، حذف تکرار، و راه‌حل‌های آماده برای حسابرسی
• رویکرد عملی و کاربردی – یادگیری با انجام عملی، نه فقط تئوری
• محتوای متمرکز بر شغل – آماده‌سازی برای مصاحبه‌های مهندسی داده Azure و گواهینامه‌های DP-203 / Microsoft Fabric

در پایان این دوره، می‌توانید طراحی، ساخت و استقرار راه‌حل‌های مهندسی داده Azure با کیفیت سازمانی را انجام دهید. همان چیزی که شرکت‌های برتر به دنبال آن هستند.

این دوره برای چه کسانی مناسب است؟

• علاقه‌مندان به مهندسی داده که می‌خواهند با یادگیری پروژه‌محور در Azure Data Engineering شروع کنند.
• توسعه‌دهندگان SQL، تحلیلگران داده یا توسعه‌دهندگان BI که به دنبال انتقال به نقش‌های مهندسی داده هستند.
• توسعه‌دهندگان ETL که می‌خواهند مهارت‌های خود را به پایپ لاین های داده مدرن مبتنی بر ابر Azure ارتقاء دهند.
• توسعه‌دهندگان Python که علاقه‌مند به یادگیری Databricks و PySpark برای پردازش داده بزرگ هستند.
• مبتدیان Azure که می‌خواهند از ابتدا Azure Data Factory Synapse Analytics ،Microsoft Fabric و Power BI را یاد بگیرند.
• حرفه‌ای‌های ابری که می‌خواهند تخصص خود را در راه‌حل‌های داده و معماری مبتنی بر Azure گسترش دهند.
• دانشجویان و فارغ‌التحصیلان تازه که می‌خواهند یک پورتفولیو چشمگیر با بیش از 20 پروژهٔ واقعی Azure Data Engineering بسازند.
• حرفه‌ای‌های IT در حوزه‌های Retail ،Insurance ،E-commerce یا HR که به دنبال راه‌حل‌های داده خاص حوزه هستند.
• هر کسی که برای مصاحبه‌های مهندسی داده Azure یا گواهی‌نامه‌های (DP-203 ،Microsoft Fabric) آماده می‌شود.