در دنیای امروز که حجم داده‌ها با سرعتی سرسام‌آور افزایش می‌یابد، مهندسین داده با استفاده از پلتفرم‌های ابری مانند Azure نقش کلیدی در استخراج، پردازش و تحلیل اطلاعات ایفا می‌کنند. این دوره شامل دو پروژه عملی است که شما را از مبانی تا پیاده‌سازی یک راهکار داده‌ای کامل هدایت می‌کند.

• مبانی سرویس‌های Azure Data Factory و Azure Databricks
• استخراج، تبدیل و بارگذاری داده‌ها (ETL) در سناریوهای واقعی
• طراحی معماری داده‌ای مقاوم و مقیاس‌پذیر با استفاده از مخازن داده (Data Lake و SQL Data Warehouse)
• اجرای پردازش دسته‌ای و زمان‌بندی جریان‌های کاری
• مدیریت امنیت و دسترسی با Azure Active Directory و نقش‌ها
• نظارت و بهینه‌سازی عملکرد سرویس‌ها با Azure Monitor و Log Analytics

شرکت در این دوره به شما کمک می‌کند تا:

• در رزومه خود دو پروژه عملی ارزشمند اضافه کنید.
• مهارت‌های مورد نیاز بازار کار مهندسی داده ابری را کسب کنید.
• آمادگی لازم برای آزمون Microsoft Certified: Azure Data Engineer Associate را پیدا کنید.
• با نمونه‌های واقعی و چالش‌های صنعتی آشنا شده و توان حل مسئله‌تان تقویت شود.

برای بهره‌برداری حداکثری از این دوره، وجود موارد زیر توصیه می‌شود:

• آشنایی پایه با پایگاه‌های داده رابطه‌ای و زبان SQL
• حداقل تجربه کار با خط فرمان و مفاهیم شبکه در فضای ابری
• درک ابتدایی از معماری‌های داده‌ای و ETL
• داشتن یک حساب کاربری Azure (قابل ایجاد با اشتراک رایگان)

دوره در دو فاز اصلی طراحی شده است:

• فاز اول – پروژه مدیریت داده فروشگاه آنلاین:
  • طراحی جدول‌ها و ساختار Data Lake برای ذخیره CSV و JSON
  • ایجاد Pipeline در Data Factory برای بارگذاری روزانه
  • پردازش با Azure Databricks و ذخیره نتایج در SQL Data Warehouse
  • گزارش‌گیری ساده با Power BI
• فاز دوم – پروژه تحلیلی اینترنت اشیا (IoT):
  • اتصال دستگاه‌های شبیه‌سازی شده به Event Hub
  • استفاده از Stream Analytics برای تحلیل بلادرنگ
  • ذخیره خروجی در Cosmos DB و Data Lake
  • طراحی داشبورد لحظه‌ای با Azure Synapse Analytics

برای درک بهتر مفاهیم، در هر مرحله نمونه کد و دستورالعمل زیر ارائه می‌شود:

• نحوه پیکربندی Linked Service برای اتصال به Blob Storage:

  {
    "name": "AzureBlobStorage_Link",
    "properties": {
      "type": "AzureBlobStorage",
      "typeProperties": { "connectionString": "@Microsoft.KeyVault(...)" }
    }
  }

• قطعه کد ساده PySpark در Azure Databricks برای فیلتراسیون داده‌ها:

  df = spark.read.json("/mnt/datalake/raw/sales/")
  filtered = df.filter(df.amount > 1000)
  filtered.write.parquet("/mnt/datalake/processed/high_value_sales/")

• همیشه از محیط توسعه جداگانه (Dev) و محیط تولید (Prod) استفاده کنید.
• مدیریت هزینه‌ها را با پایش مداوم Azure Cost Management فراموش نکنید.
• برای افزایش امنیت، از Key Vault و Managed Identity بهره ببرید.
• مستندسازی هر Pipeline و Notebook را به عنوان یک عادت روزانه در نظر بگیرید.

با پایان این دوره، شما دو پروژه واقعی را از صفر تا صد پیاده‌سازی کرده و به مهارت‌های ضروری یک مهندس داده Azure مسلط خواهید شد. این تجربه عملی، شما را برای ورود به بازار کار و کسب گواهینامه رسمی مایکروسافت آماده می‌کند. هم‌اکنون این دوره رایگان را دانلود کنید و اولین قدم خود را در مسیر داده‌ای ابری بردارید!