چه کسانی باید در این دوره شرکت کنند؟

این دوره برای طیف وسیعی از متخصصان IT طراحی شده است، از جمله:

• مهندسان داده نوظهور که به دنبال ورود به بازار کار Azure هستند.
• توسعه‌دهندگان نرم‌افزار که مایل به تخصص در حوزه داده‌های ابری هستند.
• تحلیلگران داده و متخصصان BI که می‌خواهند مهارت‌های خود را در زمینه پردازش و مهندسی داده‌های بزرگ در Azure ارتقا دهند.
• مدیران داده و معماران داده که به دنبال درک عمیق‌تر از قابلیت‌های Azure برای طراحی راه‌حل‌های داده‌ای هستند.
• هر فردی که قصد دارد شغل خود را به سمت مهندسی داده Azure تغییر دهد و نیاز به آمادگی برای مصاحبه دارد.

پیش‌نیازهای دوره

برای بهره‌مندی کامل از این دوره، داشتن دانش پایه در زمینه‌های زیر توصیه می‌شود:

• آشنایی با مفاهیم پایگاه داده (SQL و NoSQL).
• درک اولیه از مفاهیم پردازش داده و انباره‌داده.
• آشنایی با حداقل یک زبان برنامه‌نویسی (مانند Python یا Scala) بسیار مفید است.
• تجربه کار با سیستم‌عامل لینوکس (در سطح پایه).
• درک اولیه از مفاهیم رایانش ابری.

با این حال، اگر دانش پایه‌ای شما در برخی از این حوزه‌ها محدود است، ساختار دوره به گونه‌ای است که شما را با نکات کلیدی آشنا کرده و راهنمایی لازم برای درک مفاهیم پیشرفته‌تر را فراهم می‌کند.

سرفصل‌های کلیدی دوره

این دوره آموزشی به طور جامع طیف وسیعی از موضوعات حیاتی در Azure Data Engineering را پوشش می‌دهد. سرفصل‌های اصلی عبارتند از:

1. اصول Azure Data Engineering

آشنایی با معماری کلان Azure Data Platform، خدمات اصلی مانند Azure Data Factory، Azure Databricks، Azure Synapse Analytics، Azure Data Lake Storage Gen2 و Azure Stream Analytics.

2. Azure Data Factory (ADF)

• مفاهیم Pipelines، Activities، Datasets و Linked Services.
• ساخت و زمان‌بندی جریان‌های کاری پیچیده ETL/ELT.
• استفاده از Mapping Data Flows برای تبدیل داده‌های بدون کد.
• مدیریت و مانیتورینگ فرآیندهای داده.
• سوالات رایج مصاحبه در مورد ADF.

3. Azure Databricks

• آشنایی با Databricks Workspace، Clusters و Notebooks.
• کار با Spark برای پردازش داده‌های بزرگ.
• استفاده از Delta Lake برای ایجاد انباره‌های داده قابل اعتماد.
• پیاده‌سازی ETL/ELT با PySpark و Scala.
• بهینه‌سازی عملکرد Spark.
• سوالات مصاحبه مرتبط با Databricks و Spark.

4. Azure Synapse Analytics

• یکپارچگی بین خدمات مختلف Azure برای پردازش داده‌های تحلیلی.
• Synapse SQL Pools (Dedicated و Serverless).
• Synapse Spark Pools.
• Synapse Data Explorer.
• ساخت راه‌حل‌های داده‌ای جامع.
• سوالات مصاحبه در خصوص Synapse.

5. Azure Data Lake Storage Gen2

• معماری و ویژگی‌های Data Lake Storage Gen2.
• مدیریت دسترسی و امنیت داده‌ها.
• بهینه‌سازی برای پردازش داده‌های بزرگ.
• نحوه ادغام با سایر خدمات Azure.

6. پردازش داده‌های جریانی (Stream Processing)

• مفاهیم کلیدی پردازش داده‌های جریانی.
• استفاده از Azure Stream Analytics برای تحلیل داده‌های لحظه‌ای.
• نحوه ادغام Stream Analytics با Event Hubs و IoT Hub.
• سوالات مصاحبه در مورد پردازش داده‌های جریانی.

7. طراحی و بهینه‌سازی معماری داده

• اصول طراحی Data Lake و Data Warehouse در Azure.
• استراتژی‌های مهاجرت داده به Azure.
• ملاحظات امنیتی و انطباق (Compliance).
• انتخاب ابزار مناسب برای سناریوهای مختلف.

8. تکنیک‌های مصاحبه و شبیه‌سازی

• نکات کلیدی برای پاسخگویی به سوالات فنی و رفتاری.
• استراتژی‌های ارائه پروژه‌های گذشته.
• نکات مهم در نوشتن رزومه.
• شبیه‌سازی سوالات مصاحبه واقعی و ارائه بازخورد.

مزایای شرکت در این دوره

شرکت در این دوره آموزشی مزایای قابل توجهی برای شما خواهد داشت:

• آمادگی تخصصی برای مصاحبه: تمرکز مستقیم بر روی سوالات و سناریوهای رایج در مصاحبه‌های Azure Data Engineering.
• دانش عملی و کاربردی: یادگیری مفاهیم از طریق مثال‌های واقعی و پروژه‌های عملی.
• پوشش جامع خدمات Azure: تسلط بر مهم‌ترین سرویس‌های داده مایکروسافت Azure.
• ارتقاء رزومه: کسب مهارت‌های مورد نیاز بازار کار و افزایش شانس استخدام.
• ارائه بر روی فلش مموری 32GB: دسترسی آسان و آفلاین به تمامی محتوای آموزشی، بدون نیاز به دانلود و با قابلیت حمل بالا. این روش نوین، امکان مطالعه در هر زمان و مکانی را فراهم می‌آورد.
• تسریع مسیر شغلی: با گذراندن این دوره، مسیر شما برای ورود به دنیای Azure Data Engineering هموارتر خواهد شد.