این آموزش به گونه‌ای طراحی شده است که شرکت‌کنندگان پس از اتمام آن، از دانش و مهارت‌های لازم برای طراحی و پیاده‌سازی پروژه‌های یکپارچه‌سازی داده در دنیای واقعی برخوردار شوند. مهم‌ترین مواردی که فرا خواهید گرفت شامل موارد زیر است:

• درک عمیق مفاهیم بنیادین ETL و تفاوت آن با سایر رویکردهای مدیریت داده.
• تسلط بر محیط و رابط کاربری Talend Open Studio، از جمله Repository، Palette و Designer.
• توانایی اتصال به انواع منابع داده‌ای شامل پایگاه‌های داده (MySQL, PostgreSQL, SQL Server, Oracle)، فایل‌های متنی (CSV, Excel, XML, JSON) و حتی منابع ابری.
• فراگیری تکنیک‌های جامع تبدیل داده (Data Transformation) از جمله فیلتر کردن، تجمیع (Aggregation)، الحاق (Joining)، پاکسازی داده (Data Cleansing) و اعتبارسنجی.
• طراحی و پیاده‌سازی Jobهای پیچیده ETL با استفاده از کامپوننت‌های مختلف Talend.
• مدیریت خطا (Error Handling)، لاگ‌برداری و زمان‌بندی Jobها برای اجرای خودکار.
• بهینه‌سازی عملکرد Jobها و اعمال بهترین شیوه‌ها در طراحی جریان‌های داده‌ای.
• پیاده‌سازی پروژه‌های عملی و نمونه‌های واقعی برای کسب تجربه عملی.

شرکت در این دوره آموزشی جامع، مزایای متعددی را برای شما به همراه خواهد داشت که نه تنها در درک بهتر مفاهیم کمک می‌کند، بلکه شما را برای ورود به بازار کار آماده می‌سازد:

• کسب مهارت‌های عملی و کاربردی: تمرکز دوره بر آموزش عملی و پروژه‌محور است که به شما امکان می‌دهد بلافاصله پس از اتمام دوره، این مهارت‌ها را در محیط کاری به کار بگیرید.
• ابزار رایگان و متن‌باز: Talend Open Studio یک ابزار قدرتمند و کاملاً رایگان است، به این معنی که برای یادگیری و استفاده از آن نیازی به پرداخت هزینه لایسنس ندارید و می‌توانید نرم‌افزار را به صورت رایگان دانلود کنید.
• افزایش فرصت‌های شغلی: متخصصان ETL و یکپارچه‌سازی داده در صنایع مختلف، از جمله مالی، بهداشت و درمان، خرده‌فروشی و فناوری اطلاعات، تقاضای بالایی دارند. این دوره شما را به یک متخصص ارزشمند تبدیل می‌کند.
• مناسب برای سطوح مختلف: چه یک دانشجوی علاقه‌مند باشید، چه یک تحلیلگر داده یا توسعه‌دهنده‌ای که به دنبال گسترش مهارت‌های خود است، این دوره برای شما مفید خواهد بود.
• پوشش جامع از صفر تا صد: دوره به صورت گام‌به‌گام از مفاهیم اولیه تا مباحث پیشرفته پیش می‌رود و هیچ پیش‌زمینه‌ای در Talend نیاز ندارد.

برای شرکت در این دوره، نیازی به داشتن تجربه قبلی در زمینه Talend یا برنامه‌نویسی نیست. با این حال، داشتن پیش‌زمینه‌های زیر می‌تواند به شما در درک بهتر و سریع‌تر مطالب کمک کند:

• آشنایی مقدماتی با کامپیوتر و اینترنت: توانایی کار با سیستم‌عامل و نصب نرم‌افزارها.
• مفاهیم پایه داده: درک کلی از جداول، ستون‌ها، ردیف‌ها و انواع داده‌ها (اگرچه این مفاهیم در طول دوره مرور خواهند شد).
• علاقه به تحلیل و کار با داده‌ها: مهمترین پیش‌نیاز، انگیزه و علاقه شما به یادگیری و حل مسائل مرتبط با داده است.

بخش ۱: آشنایی با مفاهیم یکپارچه‌سازی داده و ETL

• مقدمه‌ای بر داده و اهمیت آن در کسب‌وکار مدرن.
• تعریف یکپارچه‌سازی داده و کاربردهای آن.
• مفاهیم ETL (Extract, Transform, Load) و چرایی نیاز به آن.
• تفاوت ETL و ELT.
• معرفی ابزارهای رایج ETL در بازار.

بخش ۲: معرفی Talend Open Studio و نصب آن

• آشنایی با خانواده محصولات Talend و جایگاه Open Studio.
• ویژگی‌ها و قابلیت‌های کلیدی Talend Open Studio.
• مراحل دانلود و نصب Talend Open Studio (با ارائه لینک نرم‌افزار).
• آشنایی با محیط توسعه Talend (Workspace, Repository, Designer, Palette).
• ساخت اولین Job ساده.

بخش ۳: کار با اتصالات داده‌ای (Connectors)

• اتصال به پایگاه‌های داده: MySQL, PostgreSQL, SQL Server, Oracle (با مثال‌های عملی).
• کار با فایل‌های مسطح (Flat Files): CSV, Delimited, Fixed Length.
• خواندن و نوشتن فایل‌های Excel.
• کار با ساختارهای XML و JSON.
• مدیریت و پیکربندی متادیتای منابع داده.

بخش ۴: عملیات استخراج (Extraction)

• استخراج داده از منابع مختلف با استفاده از کامپوننت‌های مربوطه.
• اعمال فیلترها در مرحله استخراج برای کاهش حجم داده.
• استخراج داده بر اساس شرایط خاص (مثال: استخراج فقط رکوردهای جدید).

بخش ۵: عملیات تبدیل (Transformation)

• پاکسازی داده (Data Cleansing): حذف داده‌های تکراری، مدیریت مقادیر خالی (Nulls).
• تبدیل نوع داده (Type Conversion): مثال: تبدیل رشته به عدد یا تاریخ.
• دستکاری رشته‌ها (String Manipulation): تغییر فرمت، حذف کاراکترهای اضافی، تبدیل حروف کوچک و بزرگ.
• تجمیع داده (Aggregation): محاسبه مجموع، میانگین، شمارش و… با tAggregateRow.
• الحاق داده (Joining): ادغام داده‌ها از منابع مختلف با tMap و tJoin (Inner Join, Left Join, Right Join).
• اعمال منطق شرطی: استفاده از tMap برای اعمال قوانین کسب‌وکار.
• تجزیه (Parsing) داده‌های پیچیده (مثال: جدا کردن نام و نام خانوادگی).

بخش ۶: عملیات بارگذاری (Loading)

• بارگذاری داده‌های تبدیل‌شده به پایگاه‌های داده مقصد.
• نوشتن داده‌ها در فایل‌های خروجی (CSV, Excel).
• مدیریت روش‌های بارگذاری: Insert, Update, Upsert (Insert or Update).
• بارگذاری داده به جداول Fact و Dimension در Data Warehouse.

بخش ۷: ساختاردهی و مدیریت Jobها

• مدیریت خطا (Error Handling): استفاده از tLogCatcher, tDie, tWarn برای رصد و گزارش خطاها.
• ایجاد متغیرها (Contexts) برای پارامترایز کردن Jobها.
• ساخت Subjobها و Jobletها برای سازماندهی و استفاده مجدد از کد.
• زمان‌بندی Jobها برای اجرای خودکار در فواصل زمانی مشخص (با استفاده از ابزارهای خارجی مانند Cron).
• مستندسازی Jobهای Talend.

بخش ۸: بهینه‌سازی و بهترین شیوه‌ها

• نکات بهینه‌سازی عملکردی: افزایش سرعت اجرای Jobها.
• بهترین شیوه‌ها در طراحی Jobهای ETL (خوانایی، نگهداری‌پذیری، پایداری).
• استفاده از Lookupها برای افزایش کارایی.

بخش ۹: پروژه‌های عملی و نمونه‌های واقعی

• پروژه ۱: یکپارچه‌سازی داده‌های فروش از چندین سیستم.
• پروژه ۲: ساخت یک انبار داده ساده: پر کردن جداول Dimension و Fact.
• پروژه ۳: سناریوی مهاجرت داده از سیستم قدیمی به سیستم جدید.
• پروژه ۴: پاکسازی و استانداردسازی داده‌های مشتری.