تسلط به مهندسی داده آژور - ساخت راه‌حل‌های مقیاس‌پذیر

آنچه یاد خواهید گرفت:

• اصول پایه مهندسی داده - درک مفاهیم کلیدی، نقش‌ها و مسئولیت‌ها در مهندسی داده، از جمله مدیریت چرخه عمر داده
• تسلط به SQL - تسلط به هر دو تکنیک اولیه و پیشرفته SQL برای کوئری، مدل‌سازی داده و بهینه‌سازی عملکرد پایگاه داده
• برنامه‌نویسی پایتون - کسب تجربه عملی در پایتون با تمرکز بر مفاهیم اولیه برنامه‌نویسی، دستکاری داده‌ و مدیریت فایل‌ها
• مهارت‌های Databricks و PySpark - یادگیری استفاده از Databricks برای پردازش و تبدیل داده‌ با PySpark، از جمله ساخت پایپ‌لاین‌های ETL کارآمد
• تخصص در سرویس‌های آژور - بررسی سرویس‌های مختلف آژور از جمله Azure Data Factory و Azure Synapse و Azure Storage برای یکپارچه‌سازی و تحلیل داده‌
• مصورسازی داده با پاور بی آی - ایجاد داشبورها و گزارش‌های تعاملی با پاور بی آی، یکپارچه‌سازی داده‌ از منابع مختلف و بهره‌گیری از ابزارهای هوش مصنوعی
• تجربه پروژه‌های واقعی - اعمال مهارت‌های آموخته‌ شده در پروژه‌های عملی که سناریوهای صنعتی را شبیه‌سازی کرده و حل مسئله و مدیریت پروژه را تقویت می‌کند.

پیش‌نیازهای دوره

• درک اولیه از مفاهیم داده‌ - آشنایی با مفاهیم و اصطلاحات اساسی داده‌
• دانش اولیه SQL - آگاهی مقدماتی از SQL مفید است اما اجباری نیست.
• آشنایی با برنامه‌نویسی - تجربه اولیه در هر زبان برنامه‌نویسی، ترجیحاً پایتون
• علاقه به مهندسی داده - علاقه‌مند به مهندسی داده و فناوری‌های ابری
• کامپیوتر با دسترسی به اینترنت - کامپیوتر قابل اعتماد و اتصال اینترنتی برای دسترسی به مباحث دوره و شرکت در لابراتوارهای عملی
• آمادگی برای یادگیری - نگرش فعالانه به یادگیری و درگیر شدن با فناوری‌های جدید

توضیحات دوره

به دوره جامع تسلط به مهندسی داده آژور 2025 بپیوندید تا سفری تحول‌آفرین در مهندسی داده آغاز کنید. این برنامه مهارت‌های ضروری برای طراحی، پیاده‌سازی و مدیریت راه‌حل‌های داده‌ مقیاس‌پذیر با استفاده از فناوری‌های مایکروسافت آژور را در اختیار شما می‌گذارد.

ویژگی‌های برنامه درسی:

• آشنایی با مهندسی داده - درک مفاهیم اساسی، چرخه عمر داده و تفاوت‌های بین پایگاه‌ داده‌ها، پایپ‌لاین‌ها و پلتفرم‌های ابری - بررسی نقش‌های بنیادین مهندسی داده و اهمیت فرآیندهای ETL
• هسته اسپارک - کسب دانش عمیق درباره Apache Spark، معماری آن و کارکردهای اصلی و آشنایی با RDDs، تبدیلات، اکشن‌ها و اجرای اپلیکیشن‌های اسپارک
• Spark SQL - بررسی قابلیت‌های Spark SQL، ویژگی‌ها و یوزکیس‌های آن - تسلط به دستکاری داده‌ با استفاده از دیتافریم‌ها و بررسی یکپارچه‌سازی با Hive و سایر منابع داده
• استریمینگ اسپارک - کشف پردازش داده‌ بلادرنگ با استریمینگ اسپارک - آشنایی با میکرو-بچینگ، استریمینگ ساختاریافته و نحوه ساخت اپلیکیشن‌هایی که استریم‌های داده لایو را مدیریت می‌کنند.
• پایتون برای مهندسی داده - کسب پایه‌ای قوی در پایتون با تمرکز بر ساختارهای داده، توابع و کتابخانه‌هایی مانند NumPy و Pandas و یادگیری نحوه مصورسازی داده با Matplotlib و Seaborn
• SQL پایه و پیشرفته - تسلط به SQL از نصب تا تکنیک‌های پیشرفته کوئری، از جمله جوین‌ها، توابع window و رویه‌های ذخیره‌شده - یادگیری نحوه اتصال SQL با پایتون برای دستکاری داده‌ پیشرفته
• اصول Azure Cloud - بررسی سرویس‌های ابری آژور، از جمله راه‌حل‌های ذخیره‌سازی، یکپارچه‌سازی داده با Azure Data Factory و پردازش داده با Databricks و درک امنیت و نظارت بر محیط ابری
• Databricks کامل با PySpark - دریافت تجربه عملی با Databricks به و کسب درک درستی از جذب داده، ارکستراسیون و بهینه‌سازی عملکرد و شرکت در لابراتوارهای عملی و پروژه‌ها برای تثبیت درک خود
• پروژه‌های Capstone - اعمال یادگیری خود در سناریوهای واقعی از طریق پروژه‌های جامع از جمله پایپ‌لاین‌های ADF، پیاده‌سازی‌های Databricks و فرایندهای CI/CD

به ما بپیوندید تا مهارت گسترده‌ای در مهندسی داده بسازید و برای فرصت‌های هیجان‌انگیز در زمینه تحلیل داده‌ و رایانش ابری آماده شوید. چه مبتدی باشید و چه بخواهید تخصص خود را عمیق‌تر کنید، این دوره ابزارها و دانش لازم را برای درخشش در اختیارتان می‌گذارد.

این دوره برای چه کسانی مناسب است؟

• مهندسان داده آینده - افرادی که می‌خواهند به‌ دنبال شغلی در زمینه مهندسی داده و تحلیل داده باشند.
• حرفه‌ای‌های IT - حرفه‌ای‌های فعلی IT که به دنبال ارتقای مهارت و تغییر نقش به مهندس داده هستند.
• تحلیلگران داده - تحلیلگران داده که می‌خواهند مهارت‌های فنی خود را عمیق‌تر کرده و دانش مهندسی داده را گسترش دهند.
• دانشجویان در زمینه‌های مرتبط - دانشجویان دانشگاه در رشته علوم کامپیوتر یا فناوری اطلاعات یا علم داده
• تحلیلگران کسب‌وکار - حرفه‌ای‌هایی که به‌ دنبال استفاده از مهندسی داده برای بهبود بینش‌های کسب‌وکار و تصمیم‌گیری هستند.
• تغییردهندگان شغل - افرادی با پیشینه غیرفنی که انگیزه دارند وارد حوزه مهندسی داده شوند.
• کسی که به راه‌‌حل‌های آژور علاقه دارد - کسانی که می‌خواهند آژور را به‌ عنوان ارائه‌دهنده سرویس ابری برای راه‌حل‌های داده بفهمند و استفاده کنند.