این دوره به شما کمک می‌کند تا مهارت‌های کلیدی برای فعالیت به عنوان یک مهندس داده در محیط ابری آژور را کسب کنید. شما با مفاهیم بنیادی مهندسی داده، معماری‌های مختلف داده، و چگونگی استفاده از سرویس‌های آژور برای سناریوهای واقعی داده آشنا خواهید شد. یادگیری شامل:

• طراحی راهکارهای ذخیره‌سازی داده: انتخاب و پیاده‌سازی سرویس‌های ذخیره‌سازی مناسب مانند Azure Data Lake Storage، Azure Blob Storage، Azure SQL Database و Azure Cosmos DB.
• توسعه راهکارهای پردازش داده: استفاده از ابزارهایی مانند Azure Data Factory، Azure Synapse Pipelines، Azure Databricks و Azure Stream Analytics برای انتقال، تبدیل و پردازش داده‌ها.
• پیاده‌سازی امنیت داده: اعمال سیاست‌های امنیتی، رمزنگاری، کنترل دسترسی و نظارت بر داده‌ها در آژور.
• نظارت و بهینه‌سازی: چگونگی پایش عملکرد، عیب‌یابی و بهینه‌سازی راهکارهای داده‌ای برای کارایی و هزینه.
• کار با داده‌های بزرگ (Big Data): آشنایی با تکنیک‌ها و ابزارهای مرتبط با پردازش حجم عظیمی از داده‌ها.

شما نه تنها با تئوری، بلکه با سناریوهای عملی و پروژه‌های واقعی کار خواهید کرد تا دانش خود را به مهارت‌های کاربردی تبدیل کنید.

کسب گواهینامه DP-203 مزایای متعددی برای مسیر شغلی شما به همراه دارد:

• تقاضای بالا در بازار کار: مهندسان داده آژور از جمله پرتقاضاترین متخصصان در صنعت فناوری اطلاعات هستند. این گواهینامه شما را در جایگاه رقابتی بالاتری قرار می‌دهد.
• افزایش پتانسیل درآمد: با توجه به تخصص و پیچیدگی مهارت‌های مورد نیاز، این شغل از درآمدهای بالایی برخوردار است.
• شناخت صنعتی: مایکروسافت یک برند معتبر جهانی است و گواهینامه‌های آن به عنوان استانداردی از دانش و مهارت در صنعت شناخته می‌شوند.
• توسعه حرفه‌ای: این دوره شما را با جدیدترین تکنولوژی‌ها و بهترین شیوه‌های مهندسی داده در اکوسیستم آژور آشنا می‌کند.
• فرصت‌های شغلی متنوع: از جمله مهندس داده، معمار داده، تحلیلگر داده‌های بزرگ و توسعه‌دهنده BI.

این گواهینامه نشان‌دهنده توانایی شما در طراحی، پیاده‌سازی و مدیریت راهکارهای داده‌ای پیچیده در مقیاس ابری است.

برای بهره‌برداری حداکثری از این دوره، داشتن پیش‌زمینه‌های زیر توصیه می‌شود:

• درک مفاهیم اساسی داده: آشنایی با انواع داده‌ها (ساختاریافته، نیمه‌ساختاریافته، بدون ساختار)، پایگاه‌های داده رابطه‌ای و غیررابطه‌ای.
• تجربه کار با SQL: توانایی نوشتن کوئری‌های SQL برای دستکاری و بازیابی داده‌ها.
• آشنایی با یک زبان برنامه‌نویسی: ترجیحاً Python یا Scala برای اسکریپت‌نویسی و پردازش داده‌ها.
• مفاهیم اولیه ابری: درک کلی از سرویس‌های ابری، مدل‌های استقرار و اصطلاحات رایج آژور (اگرچه الزامی نیست، اما مفید است).
• تجربه کار با خط فرمان (Command Line) یا PowerShell می‌تواند کمک‌کننده باشد.

این دوره فرض را بر آن می‌گذارد که شما علاقه‌مند به حل مسائل پیچیده داده‌ای هستید و به دنبال توسعه مهارت‌های تخصصی در یک بستر ابری پیشرو می‌باشید.

این بخش بر انتخاب و پیاده‌سازی مناسب‌ترین سرویس‌های ذخیره‌سازی در آژور تمرکز دارد. شما یاد می‌گیرید که چگونه داده‌ها را به شیوه‌ای کارآمد، مقیاس‌پذیر و ایمن ذخیره کنید. مباحث کلیدی شامل:

• Azure Data Lake Storage Gen2: ذخیره‌سازی داده‌های حجیم و بدون ساختار برای تجزیه و تحلیل‌های داده بزرگ. این سرویس معماری Hadoop Distributed File System (HDFS) را روی Azure Blob Storage ارائه می‌دهد.
• Azure Blob Storage: ذخیره‌سازی اشیاء (فایل‌ها، تصاویر، ویدئوها) با گزینه‌های دسترسی متفاوت (Hot, Cool, Archive).
• Azure SQL Database / Managed Instance: پایگاه‌های داده رابطه‌ای مقیاس‌پذیر برای داده‌های ساختاریافته.
• Azure Cosmos DB: یک پایگاه داده NoSQL چندمدلی، توزیع‌شده جهانی با تأخیر کم. برای داده‌های نیمه‌ساختاریافته و بدون ساختار که نیاز به مقیاس‌پذیری و دسترسی سریع دارند، ایده‌آل است.
• Azure Synapse Analytics (Dedicated SQL Pools): برای ذخیره‌سازی و پردازش داده‌های انبار داده‌ای در مقیاس پتابایت.

مثال عملی: طراحی یک لایه ذخیره‌سازی داده برای یک شرکت خرده‌فروشی که هم داده‌های تراکنش (SQL) و هم داده‌های کلیک‌ استریم (Data Lake) را در خود جای می‌دهد.

این بخش قلب مهندسی داده است و به شما آموزش می‌دهد که چگونه داده‌ها را از منابع مختلف جذب، تبدیل و بارگذاری کنید. شما با ابزارهایی برای پردازش دسته‌ای (Batch) و جریانی (Stream) داده‌ها آشنا می‌شوید:

• Azure Data Factory (ADF) / Azure Synapse Pipelines: ابزاری برای ارکستراسیون و اتوماسیون جریان‌های کاری داده (ETL/ELT). شما می‌توانید پایپ‌لاین‌ها را برای کپی داده‌ها، اجرای Notebookها و فراخوانی توابع تعریف کنید.
• Azure Databricks: یک پلتفرم مبتنی بر Apache Spark برای پردازش داده‌های بزرگ، یادگیری ماشین و همکاری. Databricks برای تجزیه و تحلیل‌های پیچیده و مدل‌سازی داده‌ها ایده‌آل است.
• Azure Stream Analytics: سرویسی بدون سرور برای پردازش جریان‌های داده در زمان واقعی. مثال: تحلیل داده‌های سنسور IoT برای شناسایی الگوهای غیرعادی.
• Azure Functions: برای اجرای کد بر اساس رویدادها، مناسب برای تبدیل‌های کوچک داده یا فعال‌سازی جریان‌های داده.

مثال عملی: ساخت یک پایپ‌لاین در Azure Data Factory که داده‌های فروش روزانه را از یک پایگاه داده On-premise به Azure Data Lake Storage Gen2 منتقل کرده، سپس با استفاده از Azure Databricks آن را پاکسازی و تبدیل کرده و در نهایت در Azure Synapse Analytics برای تحلیل‌های BI بارگذاری می‌کند.

امنیت داده در هر راهکار داده‌ای از اهمیت بالایی برخوردار است. این بخش به شما می‌آموزد که چگونه داده‌های خود را در آژور ایمن نگه دارید:

• کنترل دسترسی مبتنی بر نقش (RBAC): تعریف دسترسی‌های مناسب برای کاربران و گروه‌ها در منابع آژور.
• رمزنگاری داده: آشنایی با رمزنگاری داده‌ها در حال سکون (Encryption at rest) و در حال انتقال (Encryption in transit) با استفاده از کلیدهای مدیریت‌شده توسط مایکروسافت یا مشتری (CMK).
• Azure Key Vault: ذخیره‌سازی امن کلیدهای رمزنگاری، گواهینامه‌ها و رازها.
• امنیت شبکه: استفاده از گروه‌های امنیتی شبکه (NSG) و Azure Private Link برای ایزوله کردن منابع داده.
• سیاست‌های حکمرانی داده (Data Governance): پیاده‌سازی ماسک داده (Data Masking) و امنیت در سطح سطر (Row-Level Security) در پایگاه‌های داده.

مثال عملی: تنظیم RBAC برای تیم تحلیل داده تا فقط به داده‌های خاصی در Data Lake دسترسی داشته باشند و پیاده‌سازی رمزنگاری ستون به ستون برای اطلاعات حساس مشتریان در Azure SQL Database.

برای اطمینان از عملکرد صحیح و کارایی راهکارهای داده‌ای، نظارت و بهینه‌سازی مداوم ضروری است. این بخش به شما می‌آموزد چگونه:

• نظارت بر عملکرد: استفاده از Azure Monitor و Azure Log Analytics برای جمع‌آوری و تحلیل لاگ‌ها و معیارهای عملکردی.
• عیب‌یابی: شناسایی و رفع مشکلات در پایپ‌لاین‌های داده، پردازشگرها و سرویس‌های ذخیره‌سازی.
• بهینه‌سازی هزینه: استراتژی‌هایی برای کاهش هزینه‌های عملیاتی با بهینه‌سازی مصرف منابع و انتخاب پلن‌های مناسب.
• بهینه‌سازی کارایی: تنظیم دقیق کوئری‌ها، پارتیشن‌بندی داده‌ها، و انتخاب اندازه‌های مناسب برای منابع محاسباتی.
• حکمرانی داده و کاتالوگینگ: استفاده از ابزارهایی مانند Azure Purview برای مدیریت فراداده (Metadata) و خط نسب داده (Data Lineage).

مثال عملی: ایجاد داشبوردهای نظارتی در Azure Monitor برای پیگیری زمان اجرای پایپ‌لاین‌های Azure Data Factory و میزان مصرف منابع Azure Databricks برای شناسایی گلوگاه‌ها و بهینه‌سازی هزینه‌ها.

گواهینامه متخصص مهندسی داده مایکروسافت آژور (DP-203) یک مسیر جامع و عملی برای تبدیل شدن به یک متخصص داده در اکوسیستم ابری مایکروسافت است. این دوره شما را با ابزارها و تکنیک‌های لازم برای طراحی، پیاده‌سازی، نظارت و بهینه‌سازی راهکارهای داده‌ای مقیاس‌پذیر و ایمن در آژور مجهز می‌کند. با کسب این گواهینامه، نه تنها دانش نظری عمیقی به دست می‌آورید، بلکه مهارت‌های عملی و مورد نیاز بازار کار را نیز کسب خواهید کرد که درهای فرصت‌های شغلی هیجان‌انگیزی را به روی شما خواهد گشود.

اگر به دنبال توسعه حرفه‌ای خود در زمینه مهندسی داده هستید و می‌خواهید در بستر ابری مایکروسافت تخصص پیدا کنید، این گواهینامه نقطه شروعی عالی است. با تمرکز بر یادگیری عملی و حل مسائل دنیای واقعی، شما آماده خواهید بود تا چالش‌های داده‌های بزرگ را با اطمینان کامل مدیریت کنید.