دوره «دانلود رایگان مقدمه‌ای بر مهندسی داده مدرن با Snowflake» یک برنامه آموزشی جامع است که به علاقه‌مندان به مهندسی داده و تحلیل پیشرفته اجازه می‌دهد تا پلتفرم ابری Snowflake را از پایه بشناسند و در پروژه‌های واقعی به کار ببرند. این دوره از مفاهیم ابتدایی ذخیره‌سازی و پردازش انبوه داده تا راهبری و بهینه‌سازی جریان‌های داده‌ای در سازمان را پوشش می‌دهد. شما با دانلود رایگان منابع آموزشی، ویدئوهای گام‌به‌گام و فایل‌های تمرینی، بدون نیاز به هزینه‌ای اضافی، می‌توانید دانش خود را در زمینه طراحی معماری داده، امنیت و مدیریت داده تقویت کنید.

Snowflake به‌عنوان یکی از محبوب‌ترین راهکارهای Data Warehouse ابری، قابلیت‌هایی مانند مقیاس‌پذیری خودکار، جداسازی محاسبات از ذخیره‌سازی و پشتیبانی از انواع مختلف داده را ارائه می‌دهد. این دوره به شما کمک می‌کند تا نحوه کار با این پلتفرم را بیاموزید و آن را در محیط‌های تولیدی و آزمون پیاده‌سازی کنید.

• آشنایی با معماری و اجزای اصلی Snowflake
• ساخت و مدیریت حساب کاربری و فضاهای ذخیره‌سازی
• اصول طراحی Data Warehouse و Data Lake در محیط ابری
• بارگذاری داده‌ها با استفاده از COPY و Snowpipe
• بهینه‌سازی کوئری‌ها و استفاده از منابع محاسباتی بهینه
• امنیت داده، مدیریت دسترسی‌ها و رمزگذاری اطلاعات
• یکپارچه‌سازی Snowflake با ابزارهای ETL و BI
• مانیتورینگ، هزینه‌یابی و گزارش‌گیری در Snowflake

• درک معماری چندلایه Snowflake و نحوه جداسازی Compute و Storage
• ایجاد پایپ‌لاین‌های ETL/ELT با تمرکز بر عملکرد و مقیاس‌پذیری
• بارگذاری داده‌های ساختاریافته و نیمه‌ساختاریافته (JSON, Avro, Parquet)
• نوشتن کوئری‌های SQL بهینه و بهره‌گیری از قابلیت‌های Time Travel
• تعریف نقش‌ها، اجازه‌ها و سیاست‌های امنیتی برای کنترل دسترسی به داده
• یکپارچه‌سازی Snowflake با ابزارهایی مانند Apache Airflow، dbt و Tableau
• نظارت بر مصرف منابع و کاهش هزینه‌ها با استفاده از Resource Monitor
• پیاده‌سازی معماری Data Mesh و Data Fabric در سازمان‌های بزرگ

پیش‌نیازها: آشنایی پایه با زبان SQL، مفاهیم پایگاه داده رابطه‌ای، و درک کلی از معماری ابری (Cloud Computing). تجربه کار با یک ابزار ETL یا BI امتیاز محسوب می‌شود.

مخاطبین دوره: مدیران داده (Data Managers)، مهندسین داده (Data Engineers)، تحلیل‌گران کسب‌وکار (Business Analysts)، توسعه‌دهندگان BI و دانشجویان رشته‌های مرتبط با علوم داده که قصد دارند مهارت خود را در زمینه معماری و پردازش داده در پلتفرم‌های ابری افزایش دهند.

• بخش صفرم: مقدمه و نصب اولیه – معرفی حساب کاربری، راه‌اندازی محیط آزمایشی و دانلود فایل‌های مورد نیاز.
• بخش اول: اصول اولیه Snowflake – مطالعه معماری، Data Warehouse vs Data Lake و معرفی مفاهیم Virtual Warehouse.
• بخش دوم: مدیریت داده و بارگذاری – استفاده از COPY Command، Snowpipe، و کار با فایل‌های S3 یا Azure Blob Storage.
• بخش سوم: کوئری و بهینه‌سازی – نحوه نوشتن کوئری‌های پیچیده، بهره‌گیری از Clustering Keys و Materialized Views.
• بخش چهارم: امنیت و کنترل دسترسی – تعریف رول‌ها، پالیسی‌های masking و Dynamic Data Masking.
• بخش پنجم: یکپارچه‌سازی و اتوماسیون – اتصال با Apache Airflow، dbt، Spark و ابزارهای BI.
• بخش ششم: مانیتورینگ و هزینه‌یابی – مروری بر Resource Monitors، Billing Analytics و بهترین روش‌های کاهش هزینه.
• بخش هفتم: پروژه نهایی – طراحی و پیاده‌سازی یک معماری عملی مبتنی بر Snowflake برای یک سناریوی واقعی.

برای درک بهتر مفاهیم، در طول دوره چندین سناریوی عملی پیاده‌سازی می‌شود:

• بارگذاری داده‌های فروش یک فروشگاه آنلاین با فرمت CSV و JSON و تحلیل رفتار مشتری.
• طراحی یک پایپ‌لاین ELT برای پردازش داده‌های اینترنت اشیاء (IoT) در Snowflake.
• پیاده‌سازی Real-Time Data Ingestion با Snowpipe و Event Notifications.
• ایجاد داشبورد تعاملی انرژی خورشیدی با اتصال Snowflake به Tableau و Power BI.
• شبیه‌سازی حمله سایبری و استفاده از Dynamic Data Masking برای محافظت از داده‌های حساس.

با توجه به رشد انفجاری حجم داده و نیاز به پردازش سریع و مقیاس‌پذیر، مهندسی داده جایگاه بسیار مهمی در سازمان‌ها پیدا کرده است. Snowflake با ارائه امکاناتی مانند مقیاس‌پذیری خودکار، جداسازی محاسبات از ذخیره‌سازی و پشتیبانی از انواع مختلف داده، مسیر پیاده‌سازی معماری‌های مدرن را هموار کرده است. یادگیری این ابزار به شما کمک می‌کند:

• هزینه‌های زیرساخت را تا حد زیادی کاهش دهید.
• سرعت پاسخ‌دهی کوئری‌ها را افزایش داده و تجربه کاربری بهتری ارائه کنید.
• امنیت و حاکمیت داده را با بهترین شیوه‌ها دنبال نمایید.
• با یک مهارت پرتقاضا در بازار کار، شانس استخدام و ترفیع خود را بهبود بخشید.