در دنیای امروز که داده‌ها قلب تپنده کسب‌وکارها محسوب می‌شوند، درک مفاهیم پایه‌ای مدیریت و تحلیل داده امری ضروری است. دوره مبانی داده مایکروسافت Azure (DP-900)، پاسخی جامع به این نیاز است و به شما کمک می‌کند تا با دنیای گسترده داده‌ها در پلتفرم ابری مایکروسافت Azure آشنا شوید. این دوره به صورت فشرده و کاربردی طراحی شده تا در فرصتی کوتاه، دانش لازم برای درک و کار با انواع داده‌ها و خدمات مرتبط با آن‌ها در Azure را کسب کنید.

محتوای این دوره آموزشی ارزشمند، بر روی یک فلش مموری 32 گیگابایتی ارائه می‌شود که دسترسی آسان و سریع به تمامی مطالب آموزشی را برای شما فراهم می‌آورد. دیگر نیازی به دانلودهای حجیم و زمان‌بر نیست؛ تنها با اتصال فلش مموری، دنیایی از دانش در اختیار شماست.

فناوری ابری Azure، ابزارهای قدرتمندی را برای ذخیره‌سازی، پردازش و تحلیل حجم عظیمی از داده‌ها ارائه می‌دهد. دوره DP-900 به شما کمک می‌کند تا:

• مفاهیم کلیدی داده: با انواع مدل‌های داده، شامل داده‌های رابطه‌ای، غیررابطه‌ای و داده‌های تحلیلی آشنا شوید.
• خدمات داده Azure: خدمات متنوع Azure مانند Azure SQL Database، Azure Cosmos DB، Azure Data Lake Storage و Azure Synapse Analytics را شناسایی کرده و کاربرد آن‌ها را درک کنید.
• مدیریت و پردازش داده: اصول اولیه مدیریت، پاکسازی، تبدیل و بارگذاری داده‌ها (ETL) را بیاموزید.
• تحلیل داده: با مفاهیم اولیه مصورسازی داده و نحوه استخراج بینش از داده‌ها آشنا شوید.
• آمادگی برای گواهینامه: این دوره، پایه‌ای قوی برای آزمون گواهینامه DP-900 مایکروسافت فراهم می‌کند که نشان‌دهنده تسلط شما بر مفاهیم پایه داده در Azure است.

این دوره برای افرادی که به دنبال ورود به حوزه علم داده، مهندسی داده، تحلیلگری داده یا نقش‌های مرتبط با مدیریت داده در محیط ابری هستند، یک نقطه شروع ایده‌آل است.

دوره مبانی داده مایکروسافت Azure در یک آخر هفته به طور سازمان‌یافته در چندین بخش کلیدی تدوین شده است تا یادگیری را تسهیل کند:

بخش ۱: معرفی انواع داده و مدل‌های داده

این بخش به تعریف داده و اهمیت آن در سازمان‌ها می‌پردازد. درک انواع داده‌های ساختاریافته، نیمه‌ساختاریافته و بدون ساختار، اولین گام در مسیر یادگیری است. همچنین، با مدل‌های رایج داده مانند مدل رابطه‌ای (Relational Model) و مدل NoSQL آشنا خواهید شد. درک تفاوت‌ها و کاربردهای هر مدل، به شما در انتخاب راهکار مناسب برای نیازهای داده‌ایتان کمک شایانی خواهد کرد.

• تعریف داده و انواع آن (ساختاریافته، نیمه‌ساختاریافته، بدون ساختار)
• مدل داده رابطه‌ای: جداول، ستون‌ها، ردیف‌ها، کلیدهای اصلی و خارجی
• مدل داده NoSQL: آشنایی با انواع NoSQL (کلید-مقدار، سند، ستون-خانواده، گراف)
• مبانی پایگاه داده‌های رابطه‌ای و غیررابطه‌ای

بخش ۲: خدمات پایگاه داده رابطه‌ای در Azure

Azure مجموعه‌ای غنی از خدمات برای مدیریت پایگاه داده‌های رابطه‌ای ارائه می‌دهد. در این بخش، تمرکز بر روی Azure SQL Database و Azure SQL Managed Instance خواهد بود. شما خواهید آموخت که چگونه این خدمات را راه‌اندازی کنید، داده‌ها را در آن‌ها ذخیره و بازیابی کنید و با استفاده از T-SQL (Transact-SQL) به پرس‌وجو از داده‌ها بپردازید.

• معرفی Azure SQL Database و قابلیت‌های آن
• ایجاد و پیکربندی Azure SQL Database
• آشنایی با T-SQL برای کوئری‌نویسی و مدیریت داده
• مبانی Azure SQL Managed Instance
• مقایسه Azure SQL Database و Azure SQL Managed Instance

بخش ۳: خدمات پایگاه داده غیررابطه‌ای (NoSQL) در Azure

برای سناریوهایی که نیاز به انعطاف‌پذیری بیشتر در ساختار داده یا مقیاس‌پذیری بالا دارید، خدمات NoSQL Azure گزینه‌های ایده‌آلی هستند. Azure Cosmos DB به عنوان یک سرویس پایگاه داده چند مدلی سراسر توزیع شده، قلب این بخش است. شما با APIهای مختلف آن مانند SQL API، MongoDB API و Cassandra API آشنا شده و نحوه استفاده از آن‌ها را خواهید آموخت.

• مقدمه‌ای بر Azure Cosmos DB
• ایجاد و مدیریت منابع در Cosmos DB
• کار با Azure Cosmos DB APIها (SQL API, MongoDB API, Cassandra API, Gremlin API, Table API)
• سناریوهای کاربردی Azure Cosmos DB
• مبانی Azure Table Storage

بخش ۴: خدمات ذخیره‌سازی داده‌های تحلیلی در Azure

تحلیل داده‌های حجیم نیازمند زیرساخت‌های خاصی است. Azure Data Lake Storage (ADLS) یک سرویس ذخیره‌سازی ابری مقیاس‌پذیر و امن برای داده‌های بزرگ است. همچنین، Azure Synapse Analytics به عنوان یک پلتفرم یکپارچه برای انبار داده و تحلیل کلان داده، نقشی حیاتی ایفا می‌کند. در این بخش، با معماری این خدمات و نحوه استفاده از آن‌ها برای پردازش و تحلیل داده‌های حجیم آشنا می‌شوید.

• معرفی Azure Data Lake Storage (ADLS Gen1 و Gen2)
• کاربرد ADLS در سناریوهای کلان داده
• معرفی Azure Synapse Analytics: یکپارچگی انبار داده و Big Data Analytics
• قابلیت‌های پردازش داده در Synapse Analytics (SQL pools, Spark pools)
• مبانی Azure HDInsight

بخش ۵: پردازش و تبدیل داده در Azure

یکی از چالش‌های کلیدی در کار با داده، آماده‌سازی آن برای تحلیل است. این بخش به تکنیک‌ها و ابزارهای مورد نیاز برای پردازش و تبدیل داده‌ها در Azure می‌پردازد. مفاهیم ETL (Extract, Transform, Load) و ELT (Extract, Load, Transform) را یاد گرفته و با سرویس‌هایی مانند Azure Data Factory آشنا می‌شوید که به شما امکان اتوماسیون فرآیندهای داده را می‌دهد.

• مفاهیم ETL و ELT
• معرفی Azure Data Factory: طراحی و اجرای Pipelineهای داده
• ابزارهای تبدیل داده در Azure
• مدیریت کیفیت داده

بخش ۶: امنیت داده و انطباق در Azure

امنیت داده‌ها، به‌ویژه در محیط ابری، از اهمیت بالایی برخوردار است. این بخش به بررسی مکانیزم‌های امنیتی ارائه شده توسط Azure برای حفاظت از داده‌ها می‌پردازد. از احراز هویت و مجوزدهی گرفته تا رمزنگاری داده‌ها در حالت سکون و حین انتقال، همه را پوشش خواهیم داد.

• اصول امنیتی در Azure
• مدیریت هویت و دسترسی (IAM) در Azure
• امنیت داده‌ها در Azure SQL Database و Azure Cosmos DB
• رمزنگاری داده‌ها (Encryption at Rest, Encryption in Transit)
• مبانی انطباق و حاکمیت داده در Azure

بخش ۷: مصورسازی و اشتراک‌گذاری داده

استخراج بینش از داده‌ها تنها با تحلیل آن‌ها کامل نمی‌شود؛ نمایش بصری یافته‌ها نیز بخش مهمی از فرآیند است. در این بخش، با ابزارهای مصورسازی داده مانند Power BI آشنا شده و نحوه اتصال آن به منابع داده Azure را خواهید آموخت.

• مقدمه‌ای بر مصورسازی داده
• معرفی Microsoft Power BI
• اتصال Power BI به خدمات داده Azure
• ساخت داشبوردهای تعاملی

این دوره به گونه‌ای طراحی شده است که شما بتوانید در یک آخر هفته، با صرف زمان فشرده و متمرکز، دانش پایه‌ای لازم را کسب کنید. محتوای آموزشی بر روی فلش مموری 32 گیگابایتی شامل ویدئوهای آموزشی با کیفیت بالا، اسلایدها، فایل‌های نمونه و مثال‌های عملی است.

مزایای کلیدی این دوره:

• یادگیری سریع و فشرده: مناسب برای افراد پرمشغله که به دنبال یادگیری مؤثر در زمان کوتاه هستند.
• محتوای سازمان‌یافته: یادگیری گام به گام مفاهیم از مبانی تا کاربردهای پیشرفته‌تر.
• پشتیبانی از آزمون DP-900: کسب آمادگی لازم برای موفقیت در آزمون گواهینامه مایکروسافت.
• دسترسی آسان و بدون نیاز به اینترنت: محتوای کامل بر روی فلش مموری، امکان یادگیری در هر مکان و زمان را فراهم می‌کند.
• کاربردی بودن: تمرکز بر مثال‌های واقعی و سناریوهای عملیاتی.

فرصت را از دست ندهید و با سرمایه‌گذاری بر روی این دوره آموزشی ارزشمند، گام‌های اولیه خود را در دنیای جذاب داده و ابرهای مایکروسافت محکم بردارید.

برای بهره‌مندی حداکثری از این دوره، آشنایی اولیه با مفاهیم کامپیوتر و سیستم‌عامل ضروری است. داشتن دانش پایه‌ای در مورد مفاهیم IT یا ابزارهای مایکروسافت می‌تواند مفید باشد، اما الزامی نیست. این دوره به گونه‌ای طراحی شده است که حتی برای افرادی که تجربه کمی در زمینه داده یا ابر دارند، قابل درک باشد.

با فراگیری این دوره، شما نه تنها دانش تئوری خود را در زمینه داده و Azure افزایش می‌دهید، بلکه مهارت‌های عملی لازم برای شروع کار با این فناوری‌ها را نیز کسب خواهید کرد. این یک سرمایه‌گذاری ارزشمند برای آینده شغلی شما در حوزه داده است.