در دنیای امروز که داده‌ها به عنوان سوخت اصلی پیشرفت فناوری شناخته می‌شوند، توانایی پردازش، تحلیل و مدیریت حجم وسیعی از اطلاعات یک مهارت کلیدی محسوب می‌شود. Apache Beam یک مدل برنامه‌نویسی یکپارچه برای تعریف و اجرای پایپ‌لاین‌های پردازش داده‌های دسته‌ای (Batch) و جریانی (Streaming) است. این مدل به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهد تا منطق پردازش داده را یک بار بنویسند و آن را بر روی رانرهای مختلف مانند Apache Flink, Apache Spark, Google Cloud Dataflow و یا DirectRunner اجرا کنند. این دوره عملی، شما را با صفر تا صد ساخت و مدیریت پایپ‌لاین‌های داده‌های کلان با استفاده از Apache Beam آشنا می‌کند.

با تمرکز بر رویکرد “یادگیری با انجام دادن”، این آموزش شما را در مسیر تسلط بر مفاهیم و تکنیک‌های اساسی Apache Beam یاری می‌رساند. چه به دنبال بهینه‌سازی فرآیندهای ETL باشید، چه نیاز به تحلیل داده‌های بلادرنگ داشته باشید، و یا قصد ساخت سیستم‌های گزارش‌دهی پیچیده را دارید، این دوره ابزارهای لازم را در اختیار شما قرار می‌دهد تا بتوانید راهکارهای قدرتمندی برای چالش‌های داده‌ای خود توسعه دهید. ما به شما کمک می‌کنیم تا نه تنها با APIهای Beam آشنا شوید، بلکه درک عمیقی از معماری و قابلیت‌های این فریم‌ورک کسب کنید.

این دوره جامع، تمامی جنبه‌های ضروری Apache Beam را پوشش می‌دهد و شما را با مفاهیم و مهارت‌های لازم برای ساخت پایپ‌لاین‌های داده‌های کلان مجهز می‌کند:

• آشنایی کامل با مفاهیم بنیادی Apache Beam: شامل PCollectionها، PTransformها و Pipelineها. شما درک خواهید کرد که چگونه این اجزا با یکدیگر کار می‌کنند تا جریان داده‌ها را مدیریت کنند.
• پیاده‌سازی پایپ‌لاین‌های دسته‌ای (Batch): یادگیری نحوه پردازش مجموعه داده‌های محدود و ثابت، مانند پردازش لاگ‌های تاریخی یا تحلیل داده‌های روزانه.
• تسلط بر پردازش جریانی (Streaming): شناخت و به کارگیری مفاهیم پیشرفته‌ای نظیر Windowing (انواع پنجره‌ها: ثابت، کشویی، سشن)، Watermarks (نشانگر پیشرفت زمان در جریان داده)، و Triggers برای مدیریت رویدادهای خارج از ترتیب و پردازش داده‌های بلادرنگ.
• استفاده از Python SDK: کلیه مثال‌ها و پروژه‌های عملی با استفاده از Python SDK پیاده‌سازی می‌شوند، که امکان توسعه سریع و منعطف پایپ‌لاین‌ها را فراهم می‌کند.
• کار با Data Sinks و Data Sources: یادگیری نحوه خواندن داده‌ها از منابع مختلف (مانند فایل‌ها، Kafka، دیتابیس‌ها) و نوشتن خروجی‌ها به مقاصد گوناگون.
• مفاهیم پیشرفته پردازش داده: شامل Side Inputs (ورودی‌های جانبی برای PTransformها)، State (حفظ وضعیت در طول پردازش جریانی)، و Timers (زمان‌بندی رویدادها در پردازش جریانی).
• آشنایی با Runneهای مختلف Beam: درک تفاوت‌ها و کاربردهای DirectRunner برای توسعه محلی، و همچنین رانرهای توزیع‌شده مانند Apache Flink، Apache Spark و Google Cloud Dataflow برای استقرار در محیط‌های تولید.
• بهینه‌سازی و عیب‌یابی پایپ‌لاین‌ها: تکنیک‌ها و ابزارهای لازم برای مانیتورینگ، بهینه‌سازی عملکرد و رفع اشکال در پایپ‌لاین‌های Apache Beam.
• ساخت پروژه‌های عملی: اجرای چندین پروژه گام به گام که به شما کمک می‌کند تا دانش نظری خود را به مهارت عملی تبدیل کنید.

شرکت در این دوره آموزشی مزایای قابل توجهی را برای شما به همراه خواهد داشت و شما را در مسیر تبدیل شدن به یک مهندس داده حرفه‌ای یاری می‌کند:

• توسعه مهارت‌های کلیدی در زمینه داده‌های کلان: با تسلط بر Apache Beam، شما به یکی از ابزارهای پیشرو در صنعت پردازش داده‌های کلان مسلط خواهید شد که تقاضای زیادی در بازار کار دارد.
• توانایی ساخت پایپ‌لاین‌های داده مقیاس‌پذیر و مقاوم: یاد می‌گیرید که چگونه پایپ‌لاین‌هایی طراحی کنید که بتوانند حجم عظیمی از داده‌ها را با کارایی بالا و قابلیت اطمینان پردازش کنند.
• انعطاف‌پذیری و قابلیت حمل: مدل یکپارچه Apache Beam به شما اجازه می‌دهد تا کد پایپ‌لاین خود را یک بار بنویسید و آن را بر روی پلتفرم‌های مختلف (آن-پرمیس، ابری) بدون تغییرات عمده اجرا کنید.
• پردازش یکپارچه داده‌های دسته‌ای و جریانی: Beam تنها ابزاری است که یک API یکپارچه برای هر دو نوع پردازش ارائه می‌دهد، که پیچیدگی توسعه را به شدت کاهش می‌دهد.
• افزایش فرصت‌های شغلی: مهندسان داده با دانش Apache Beam بسیار مورد توجه شرکت‌های بزرگ فناوری و استارتاپ‌ها هستند. این دوره رزومه شما را تقویت می‌کند و شما را برای نقش‌های کلیدی در حوزه داده آماده می‌سازد.
• درک عمیق از اکوسیستم داده‌های کلان: با آشنایی با Beam و نحوه تعامل آن با سایر فناوری‌ها (مانند Kafka, Flink, Spark, Dataflow)، دیدگاه جامع‌تری نسبت به معماری‌های داده مدرن پیدا خواهید کرد.

برای بهره‌مندی حداکثری از محتوای این دوره، داشتن پیش‌نیازهای زیر توصیه می‌شود:

• دانش برنامه‌نویسی پایتون: از آنجایی که کلیه مثال‌ها و تمرینات با استفاده از Python SDK پیاده‌سازی می‌شوند، آشنایی قبلی با مفاهیم و سینتکس پایتون ضروری است.
• آشنایی با مفاهیم پایگاه داده: درک اولیه از پایگاه‌های داده رابطه‌ای و غیررابطه‌ای (NoSQL) می‌تواند مفید باشد.
• آشنایی اولیه با مفاهیم داده‌های کلان: اگرچه این دوره مفاهیم Apache Beam را از پایه آموزش می‌دهد، اما داشتن درک کلی از چالش‌ها و راهکارهای موجود در پردازش داده‌های کلان می‌تواند به شما کمک کند تا مطالب را سریع‌تر جذب کنید.
• اشتیاق به یادگیری: مهم‌تر از هر چیز، تمایل و علاقه به غواصی در دنیای هیجان‌انگیز پردازش داده‌های کلان، شما را در این مسیر موفق خواهد کرد.

این دوره به صورت ساختاریافته طراحی شده است تا شما را گام به گام از مفاهیم اولیه تا پیاده‌سازی‌های پیشرفته در Apache Beam هدایت کند. سرفصل‌های اصلی دوره به شرح زیر است:

• مقدمه و آشنایی با Apache Beam: در این بخش با چرایی پیدایش Beam، معماری آن و جایگاهش در اکوسیستم داده‌های کلان آشنا می‌شوید.
• مفاهیم بنیادی: Pipeline, PCollection, PTransform: قلب Apache Beam در این مفاهیم نهفته است. یاد می‌گیرید که هر یک چه نقشی دارند و چگونه با یکدیگر کار می‌کنند.
• شروع کار با Python SDK: نحوه راه‌اندازی محیط توسعه، نصب Beam SDK و نوشتن اولین پایپ‌لاین‌های ساده.
• پردازش داده‌های دسته‌ای (Batch Processing): پیاده‌سازی پایپ‌لاین‌هایی برای تحلیل داده‌های موجود، مانند فیلتر کردن، تبدیل و تجمیع داده‌ها.
• پردازش داده‌های جریانی (Streaming Processing): شیرجه عمیق به دنیای داده‌های بلادرنگ، شامل Windowing (انواع پنجره‌ها)، Watermarks و Triggers.
• ورودی و خروجی داده‌ها (I/O): نحوه اتصال پایپ‌لاین‌های Beam به منابع و مقاصد مختلف داده‌ای مانند فایل‌ها، پایگاه‌های داده و سیستم‌های پیام‌رسان.
• عملیات‌های پیشرفته: Side Inputs, State, Timers: تکنیک‌هایی برای انجام پردازش‌های پیچیده‌تر و مدیریت وضعیت در جریان داده.
• استقرار پایپ‌لاین‌ها: آشنایی با انواع Runnerها (DirectRunner، FlinkRunner، SparkRunner) و نحوه اجرای پایپ‌لاین‌ها بر روی آنها، با تمرکز بر Google Cloud Dataflow.
• عیب‌یابی و بهینه‌سازی: راهنمایی‌هایی برای شناسایی و رفع مشکلات عملکردی در پایپ‌لاین‌های Beam و بهبود کارایی آنها.
• پروژه‌های عملی و مثال‌های کاربردی: پیاده‌سازی سناریوهای واقعی، مانند ساخت پایپ‌لاین‌های ETL برای داده‌های حسگرها، تحلیل داده‌های ترافیک وب، یا پردازش لاگ‌های بلادرنگ.

این دوره آموزش عملی ساخت پایپ‌لاین‌های داده‌های کلان با Apache Beam یک فرصت استثنایی برای هر کسی است که به دنبال تقویت مهارت‌های خود در حوزه مهندسی داده است. با تمرکز بر رویکرد عملی و مثال‌های واقعی، شما نه تنها با تئوری‌های لازم آشنا خواهید شد، بلکه تجربه عملی مورد نیاز برای پیاده‌سازی راهکارهای قدرتمند داده‌ای را کسب خواهید کرد. این آموزش به شما کمک می‌کند تا در مسیر شغلی خود در دنیای داده‌های کلان قدم‌های محکمی بردارید و به یک متخصص کارآمد تبدیل شوید. آماده شوید تا با داده‌ها به روشی نوین و مقیاس‌پذیر تعامل کنید و پایپ‌لاین‌هایی بسازید که می‌توانند از پس چالش‌برانگیزترین نیازهای پردازش داده برآیند.