دوره «صدور گواهینامه مهندس داده حرفه‌ای گوگل کلود» یک مسیر آموزشی جامع و دقیق است که مهارت‌های کلیدی طراحی، پیاده‌سازی و مدیریت راه‌حل‌های داده‌ای بر بستر Google Cloud Platform را پوشش می‌دهد. با تمرکز بر سناریوهای واقعی صنعتی، این دوره شما را برای گذراندن آزمون تخصصی Professional Data Engineer آماده می‌کند و تضمین می‌کند که پس از اتمام، توانایی طراحی دیتاپایپ‌لاین‌ها، بهینه‌سازی پرس‌و‌جویی‌ها، و تحلیل حجم‌های عظیم داده را در سطح حرفه‌ای داشته باشید.

در پایان این دوره، فراگیران قادر خواهند بود:

• مفاهیم کلان داده و معماری Data Lake و Data Warehouse را به‌صورت عملی پیاده کنند.
• با سرویس‌های اصلی Google Cloud مانند BigQuery، Dataflow، Pub/Sub و Dataproc کار کرده و آن‌ها را ترکیب نمایند.
• بهینه‌سازی کوئری‌های تحلیلی و پیاده‌سازی ETL/ELT مقیاس‌پذیر را انجام دهند.
• معیارهای SLA، امنیت داده و دسترسی‌ها را مدیریت و مستندسازی کنند.
• با استفاده از ML Engine، در سطح مقدماتی مدل‌های یادگیری ماشین را بر روی داده‌های آماده تحلیل آموزش دهند.

در هر فصل نمونه‌های کد واقعی و تمرین‌های عملی تعبیه شده تا مفاهیم به‌صورت کاربردی تثبیت شوند.

این دوره به دلایل زیر برای علاقه‌مندان به داده و تحلیل انتخاب ایده‌آلی است:

• دسترسی نامحدود به ویدئوهای با کیفیت بالا و فایل‌های همراه مانند اسلاید و سناریوهای آزمون.
• تمرینات استاندارد آزمون رسمی Google Cloud Professional Data Engineer.
• پشتیبانی استاد دوره در تالار گفتگو و رفع اشکال پیوسته.
• اعطای گواهی پایان دوره که می‌تواند در رزومه و شبکه‌های حرفه‌ای شما اعتبار بالایی ایجاد کند.
• آماده‌سازی دقیق برای آزمون رسمی گوگل با تضمین پوشش تمامی مباحث کلیدی.

برای موفقیت در این دوره پیشنهاد می‌شود پیش‌نیازهای زیر را داشته باشید:

• آشنایی اولیه با مفاهیم پایگاه داده رابطه‌ای (SQL) و NoSQL.
• تجربه کار با خط فرمان و درک مقدماتی از لینوکس.
• آشنایی مقدماتی با مفاهیم شبکه و امنیت در فضای ابری.
• حداقل یک سال تجربه کاری با یکی از پلتفرم‌های ابری (ترجیحاً AWS یا Azure).

اگر تجربه کمی دارید، ابتدا دوره‌های مقدماتی Google Cloud را بگذرانید و سپس وارد این مبحث پیشرفته شوید.

• ماژول ۱: مقدمه‌ای بر Google Cloud Platform و نقش مهندس داده
  • آشنایی با کنسول GCP و پروژه‌ها
  • معماری کلی خدمات داده‌ای
• ماژول ۲: طراحی و پیاده‌سازی دیتاپایپ‌لاین با Dataflow
  • مفاهیم Apache Beam
  • پردازش دسته‌ای و لحظه‌ای (Batch vs Streaming)
• ماژول ۳: مدیریت و تحلیل داده با BigQuery
  • بهینه‌سازی کوئری و طراحی اسکیمای ستاره‌ای
  • پارتیشن‌بندی و شاردینگ
• ماژول ۴: جریان پیام و Pub/Sub
  • طراحی سیستم‌های رویداد-محور
  • یکپارچه‌سازی با Cloud Functions
• ماژول ۵: خوشه‌های پردازش داده با Dataproc و لامبدا
  • راه‌اندازی کلاستر Hadoop/Spark
  • نمونه‌های عملی ETL
• ماژول ۶: امنیت، دسترسی و مدیریت هزینه
  • IAM و نقش‌ها
  • تگ‌گذاری و بودجه‌بندی
• ماژول ۷: مقدمات Machine Learning Engine
  • آماده‌سازی داده و آموزش مدل
  • استقرار مدل در سرویس AI Platform
• ماژول ۸: شبیه‌سازی سوالات آزمون و تمرین نهایی

۱. طراحی یک دیتاپایپ‌لاین ترکیبی: در یکی از تمرین‌ها، داده‌های تولیدشده از اینترنت اشیا به‌کمک Pub/Sub دریافت و سپس با Dataflow پردازش می‌شوند. در نهایت نتایج در BigQuery ذخیره و از طریق Data Studio گزارش‌گیری می‌گردد.

۲. بهینه‌سازی کوئری حجیم: با استفاده از پارتیشن‌بندی و کلسترها در BigQuery، زمان پاسخگویی یک تحلیل ۱۰ گیگابایتی را از چندین دقیقه به کمتر از ۲۰ ثانیه کاهش می‌دهیم. این بهینه‌سازی برای آزمون مهندس داده بسیار مهم است.

۳. استقرار مدل ML: یک مدل رگرسیون در ML Engine آموزش داده شده و سپس از طریق REST API به‌عنوان سرویس در اختیار اپلیکیشن قرار می‌گیرد. نکات کلیدی مربوط به مدیریت نسخه‌های مدل و مقیاس‌پذیری بررسی می‌شود.

برای دانلود دوره کافی است پس از ثبت‌نام در سایت، به بخش «دوره‌های من» مراجعه و فایل‌های ویدئویی و منابع PDF را در قالب یک بسته فشرده دریافت کنید. همچنین امکان پخش آنلاین از هر دستگاهی با استفاده از اعتبار کاربری فراهم است.

• ایجاد حساب کاربری و تایید ایمیل
• انتخاب روش پرداخت (کارت بانکی یا کیف پول داخلی)
• دریافت لینک دانلود و نام کاربری/رمز عبور برای پخش آنلاین

• آیا به‌روزرسانی دوره در آینده رایگان است؟

  بله، برای تمامی خریداران دسترسی به نسخه‌های جدید بدون هزینه اضافی فراهم می‌شود.

• پشتیبانی فنی چگونه انجام می‌شود؟

  از طریق تالار گفتگوی دوره و زمان‌بندی جلسات آنلاین رفع اشکال.

• آیا مدرک رسمی گوگل پس از دوره صادر می‌شود؟

  خیر، مدرک رسمی از سمت گوگل پس از قبولی در آزمون رسمی Google Cloud صادر می‌شود، اما مدارک داخلی دوره قابلیت ارائه در رزومه را دارد.