این دوره جامع، شما را در مسیر تبدیل شدن به یک مهندس تحلیل داده ماهر در پلتفرم Microsoft Fabric یاری می‌کند. در پایان این دوره، شما قادر خواهید بود:

• طراحی و برنامه‌ریزی راه‌حل‌های تحلیل داده: یاد می‌گیرید چگونه نیازهای کسب‌وکار را به راهکارهای فنی تبدیل کرده و معماری مناسبی برای پلتفرم Microsoft Fabric طراحی کنید. این شامل انتخاب اجزای مناسب (مثل Lakehouse یا Data Warehouse) و استراتژی‌های ذخیره‌سازی داده است.
• پیاده‌سازی فرآیندهای ورود و تبدیل داده (ETL/ELT): با استفاده از قابلیت‌های Data Factory در Fabric، خطوط لوله داده (Data Pipelines) را برای جمع‌آوری، پاکسازی و تبدیل داده‌ها از منابع مختلف (پایگاه‌های داده، فایل‌ها، APIها) ایجاد و مدیریت کنید.
• مدیریت و بهینه‌سازی ذخیره‌سازی داده: نحوه استفاده از Lakehouse و Data Warehouse در Fabric را برای ذخیره‌سازی مقیاس‌پذیر و بهینه‌سازی عملکرد کوئری‌ها فرا می‌گیرید. همچنین با فرمت Delta Lake و اهمیت آن در یکپارچگی داده‌ها آشنا می‌شوید.
• انجام تحلیل‌های داده و ساخت مدل‌های معنایی: با استفاده از قابلیت‌های Power BI در Fabric، مدل‌های داده‌ای قدرتمند ایجاد کرده و تحلیل‌های پیچیده را انجام دهید. یاد می‌گیرید چگونه معیارهای کسب‌وکار را با استفاده از DAX تعریف کنید.
• ایجاد و مدیریت گزارش‌ها و داشبوردهای تعاملی: مهارت‌های لازم برای طراحی و انتشار گزارش‌های بصری جذاب و داشبوردهای تعاملی را کسب می‌کنید که به کاربران کسب‌وکار در اتخاذ تصمیمات آگاهانه کمک می‌کنند.
• پیاده‌سازی امنیت و حکمرانی داده (Data Governance): اصول امنیتی و حکمرانی داده در Microsoft Fabric را درک کرده و آن‌ها را پیاده‌سازی کنید، از جمله مدیریت دسترسی‌ها (RBAC) و نظارت بر فعالیت‌ها.
• نظارت و بهینه‌سازی عملکرد: یاد می‌گیرید چگونه راه‌حل‌های تحلیل داده خود را در Fabric نظارت کرده، مشکلات را شناسایی و عملکرد آن‌ها را بهینه کنید تا از کارایی و مقیاس‌پذیری اطمینان حاصل شود.

شرکت در این دوره آموزشی مزایای متعددی برای شما به همراه خواهد داشت که نه تنها دانش فنی شما را ارتقا می‌دهد، بلکه در مسیر شغلی‌تان نیز تأثیر بسزایی خواهد گذاشت:

• کسب مهارت‌های روز: با یکی از جدیدترین و جامع‌ترین پلتفرم‌های تحلیل داده مایکروسافت، یعنی Microsoft Fabric، آشنا می‌شوید که تقاضای زیادی در بازار کار دارد.
• افزایش فرصت‌های شغلی: دانش و مهارت‌های کسب شده در این دوره، شما را برای نقش‌های مهندس تحلیل داده، مهندس داده، و معمار داده در شرکت‌های پیشرو آماده می‌کند.
• درک جامع از چرخه عمر داده: از برنامه‌ریزی و جمع‌آوری داده تا تحلیل و گزارش‌دهی، یک دیدگاه جامع و یکپارچه از کل فرآیند تحلیل داده در Fabric به دست می‌آورید.
• یادگیری عملی و سناریو محور: دوره بر پروژه‌ها و مثال‌های واقعی تمرکز دارد که به شما کمک می‌کند تا مفاهیم را در عمل پیاده‌سازی کرده و با چالش‌های واقعی مواجه شوید.
• آمادگی برای گواهینامه‌های مایکروسافت: محتوای دوره شما را برای گواهینامه‌های مرتبط با Microsoft Fabric و تحلیل داده مایکروسافت آماده می‌کند که اعتبار حرفه‌ای شما را افزایش می‌دهد.
• توانایی حل مشکلات پیچیده: با تسلط بر ابزارهای Fabric، قادر خواهید بود راه‌حل‌های مقیاس‌پذیر و کارآمدی برای چالش‌های داده‌ای سازمان‌ها طراحی و پیاده‌سازی کنید.

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

• آشنایی با مفاهیم پایگاه داده: درک اصول اولیه پایگاه‌های داده رابطه‌ای و غیررابطه‌ای.
• مهارت‌های SQL: توانایی نوشتن کوئری‌های SQL برای استخراج و دستکاری داده‌ها.
• مفاهیم اولیه تحلیل داده: آشنایی با KPIها، داشبوردها و گزارش‌گیری.
• آشنایی مقدماتی با فضای ابری (Azure): درک کلی از سرویس‌های ابری و مدل‌های IaaS، PaaS، SaaS. (اگرچه Fabric یک پلتفرم یکپارچه است، درک اصول Azure می‌تواند مفید باشد).
• اشتیاق به یادگیری: تمایل به کار با داده‌ها و حل چالش‌های مربوط به آن‌ها.

۱. برنامه‌ریزی و طراحی معماری داده در Microsoft Fabric

این بخش بر فاز برنامه‌ریزی تمرکز دارد. یاد می‌گیرید چگونه نیازهای کسب‌وکار را تحلیل کرده و بهترین معماری را برای داده‌های خود در Fabric انتخاب کنید.

• بررسی سناریوهای استفاده: شناخت موارد کاربرد رایج Microsoft Fabric در سازمان‌ها.
• انتخاب بین Lakehouse و Data Warehouse: درک تفاوت‌ها و زمان مناسب برای استفاده از هر کدام.
  مثال کاربردی: برای داده‌های ساختاریافته و تحلیل‌های OLAP، Data Warehouse مناسب‌تر است، در حالی که Lakehouse انعطاف‌پذیری بیشتری برای داده‌های نیمه‌ساختاریافته و بدون ساختار ارائه می‌دهد.
• مفاهیم لایه‌بندی داده (Bronze, Silver, Gold layers) و اهمیت آن‌ها در کیفیت داده.
• برنامه‌ریزی برای حکمرانی داده (Data Governance) و امنیت از فاز طراحی.

۲. جمع‌آوری و تبدیل داده (Data Ingestion & Transformation)

در این ماژول، شما با قابلیت‌های قدرتمند Microsoft Fabric Data Factory برای ورود و تبدیل داده‌ها آشنا می‌شوید. این شامل استفاده از Pipelines و Dataflows است.

• ساخت Data Pipelines: ایجاد خطوط لوله برای استخراج داده از منابع مختلف (مانند Azure SQL Database، SharePoint، یا APIs).
  مثال کاربردی: طراحی یک Pipeline برای جمع‌آوری داده‌های فروش روزانه از یک پایگاه داده ERP و انتقال آن به Lakehouse.
• استفاده از Dataflows Gen2: پاکسازی، ترکیب و تبدیل داده‌ها با استفاده از رابط کاربری گرافیکی و Power Query.
• مدیریت داده‌های تغییر یافته (Change Data Capture) و بارگذاری افزایشی (Incremental Loading).
• بهینه‌سازی عملکرد خطوط لوله داده برای حجم‌های بالای داده.

۳. ذخیره‌سازی و مدل‌سازی داده در Fabric Lakehouse & Data Warehouse

این بخش به جزئیات ذخیره‌سازی داده در Microsoft Fabric می‌پردازد و شما را با نحوه ساختاردهی و بهینه‌سازی داده‌ها آشنا می‌کند.

• کار با Delta Lake: درک فرمت Delta Lake و مزایای آن برای ACID transactions و versioning.
• طراحی جداول و شمای داده در Lakehouse و Data Warehouse.
• بهینه‌سازی عملکرد کوئری‌ها: استفاده از تکنیک‌هایی مانند پارتیشن‌بندی، فشرده‌سازی و نمایه‌سازی.
  نقطه کلیدی: طراحی مناسب جداول و استفاده از فرمت‌های بهینه مانند Parquet/Delta برای خوانایی و کارایی بالا ضروری است.
• مدیریت metadata و کاتالوگ داده‌ها.

۴. تحلیل و مدل‌سازی معنایی (Semantic Modeling)

در این بخش، شما یاد می‌گیرید چگونه مدل‌های معنایی ایجاد کنید که اساس گزارش‌دهی و تحلیل‌های کسب‌وکار هستند.

• ساخت مدل‌های معنایی با Power BI: اتصال به داده‌های Fabric و ایجاد روابط بین جداول.
• نوشتن عبارات DAX: تعریف معیارهای (Measures) پیچیده و ستون‌های محاسبه‌شده (Calculated Columns) برای تحلیل‌های عمیق‌تر.
  مثال کاربردی: محاسبه “فروش سال تا به امروز” (Sales YTD) با استفاده از DAX برای تحلیل عملکرد فروش.
• بهینه‌سازی مدل‌های معنایی برای عملکرد بهتر در Power BI.
• استفاده از قابلیت‌های هوش مصنوعی (AI) در Power BI برای تحلیل‌های پیشرفته.

۵. ساخت گزارش‌ها و داشبوردهای تعاملی

این ماژول بر جنبه‌های بصری‌سازی داده و ارائه اطلاعات به کاربران نهایی تمرکز دارد.

• طراحی گزارش‌های بصری جذاب: انتخاب نمودارها و ویژوال‌های مناسب برای انتقال پیام داده‌ها.
• ایجاد داشبوردهای تعاملی: امکان فیلتر کردن و تعامل با داده‌ها برای کاربران.
• انتشار و به اشتراک‌گذاری گزارش‌ها در Microsoft Fabric و Power BI Service.
• مدیریت دسترسی به گزارش‌ها: اعمال امنیت در سطح ردیف (Row-Level Security – RLS) برای کنترل دسترسی کاربران به داده‌ها.

۶. امنیت، حکمرانی و عملیات در Microsoft Fabric

آخرین بخش به جنبه‌های حیاتی امنیت، حکمرانی داده و مدیریت عملیاتی راه‌حل‌های داده در Fabric می‌پردازد.

• مدیریت دسترسی و نقش‌ها (RBAC): پیکربندی مجوزها برای کاربران و گروه‌ها.
• نظارت بر فعالیت‌ها و حسابرسی (Auditing) در Fabric.
• مدیریت چرخه عمر راه حل‌های داده: استقرار، به‌روزرسانی و نگهداری راه‌حل‌ها.
• عیب‌یابی و بهینه‌سازی عملکرد کلی پلتفرم.
  نقطه کلیدی: امنیت و حکمرانی داده نه تنها از اهمیت بالایی برخوردارند، بلکه باید از همان ابتدا در فرآیند طراحی گنجانده شوند.