معرفی دوره

در دنیای امروز حجم داده‌ها به‌سرعت در حال رشد است و نیاز به مهندسان داده‌ای حرفه‌ای بیش از پیش احساس می‌شود. این دوره تخصصی مهندسی داده با تمرکز بر چهار فناوری کلیدی اسپارک، هدوپ، کافکا و مونگو‌دی‌بی طراحی شده تا شما را از مبانی تا پیاده‌سازی واقعی در محیط‌های تولیدی همراهی کند.

شرکت‌کنندگان پس از اتمام دوره قادر خواهند بود جریان‌های داده‌ای حجیم را پردازش، ذخیره و تحلیل نموده و راهکارهای مقیاس‌پذیر برای سازمان‌های بزرگ ارائه دهند.

سرفصل‌های دوره

• مقدمه‌ای بر مهندسی داده: آشنایی با معماری داده، ETL، ELT و اجزای اکوسیستم
• هدوپ و اکوسیستم بزرگ داده: نصب و پیکربندی HDFS، MapReduce، YARN و Hive
• پردازش دسته‌ای با اسپارک: RDD، DataFrame، APIهای Scala، Python و بهینه‌سازی عملیات
• پردازش جریانی با کافکا: مفاهیم Producer/Consumer، توپولوژی Kafka Streams و اتصال به Spark Streaming
• مخازن داده NoSQL با مونگو‌دی‌بی: طراحی اسکیما، شاخص‌گذاری، شاردینگ و Replica Set
• یکپارچه‌سازی و پایپ‌لاین‌های عملی: پیاده‌سازی end-to-end با استفاده از Airflow، Docker و Kubernetes
• پروژه نهایی: ساخت یک سامانه هوشمند تحلیل تراکنش‌های مالی به‌صورت بلادرنگ

پیش‌نیازها

• آشنایی با زبان برنامه‌نویسی Python یا Java
• مبانی پایگاه داده رابطه‌ای و مفاهیم SQL
• آشنایی مقدماتی با سیستم‌عامل Linux و خطوط فرمان
• آشنایی با معماری سرویس‌گرا (اختیاری)

اگر در هر یک از موارد بالا تجربه ندارید، پیشنهاد می‌کنیم پیش از شروع دوره، منابع رایگان آموزشی مرتبط را مطالعه کنید تا هنگام آموزش موانع کمتری تجربه کنید.

روش‌های آموزش و مثال‌های عملی

ما در این دوره تاکید ویژه‌ای بر تمرین‌های عملی و شبیه‌سازی محیط‌های واقعی داریم. هر بخش با مثال‌های زیر همراه است:

• پیاده‌سازی ETL با استفاده از Apache Spark برای پاک‌سازی و تبدیل میلیون‌ها رکورد کاربر
• راه‌اندازی یک خوشه هدوپ روی ماشین‌های مجازی و پردازش توزیع‌شده لاگ‌های وب
• ساخت یک سیستم پیام‌رسانی با Kafka برای ارسال و دریافت داده‌های بلادرنگ از سنسورها
• طراحی اسکیما در MongoDB و پیاده‌سازی عملیات CRUD و aggregation
• استقرار سرویس‌ها با Docker و مدیریت خودکار خوشه با Kubernetes

پس از هر مدول، وظایف عملی (Homework) تعیین می‌شود تا تسلط شما به مفاهیم افزایش یابد.

مزایا و فرصت‌های شغلی

با گذراندن این دوره شما به مهارت‌های زیر مسلط خواهید شد:

• پردازش بلادرنگ و دسته‌ای داده‌های حجیم
• طراحی و بهینه‌سازی پایپ‌لاین‌های داده
• مدیریت و نگهداری خوشه‌های Hadoop و Spark
• استفاده از Kafka برای انتقال ایمن و مطمئن پیام
• پیاده‌سازی بانک‌های اطلاعاتی NoSQL با MongoDB

فارغ‌التحصیلان این دوره می‌توانند در نقش‌های زیر مشغول به کار شوند:

• مهندس داده (Data Engineer)
• تحلیل‌گر داده‌های بزرگ (Big Data Analyst)
• معمار پایپ‌لاین داده (Data Pipeline Architect)
• متخصص راهکارهای بلادرنگ (Real-Time Solutions Specialist)

با ارائه مدرک معتبر و نمونه‌کارهای عملی، مسیر شغلی شما در صنایع فناوری اطلاعات، مالی، تجارت الکترونیک و خدمات ابری هموار خواهد شد.