تقاضا برای متخصصان داده ماهر در حال رشد است و گواهینامه‌های AWS، اعتبار بین‌المللی و مهارت‌های عملی را در اختیار شما قرار می‌دهند. این دوره به طور خاص برای پوشش دادن سرفصل‌های کلیدی آزمون AWS Certified Data Engineer – Associate طراحی شده است، اما فراتر از آمادگی برای آزمون، تمرکز اصلی بر یادگیری عمیق و کاربردی مفاهیم و ابزارهای AWS برای مهندسی داده است. با تکمیل این دوره، شما قادر خواهید بود:

• با معماری‌های مدرن داده در AWS آشنا شوید.
• خدمات کلیدی AWS مرتبط با ETL، ذخیره‌سازی، پردازش و تحلیل داده را بیاموزید.
• فرآیندهای داده را به صورت عملی طراحی، پیاده‌سازی و مدیریت کنید.
• راهکارهای مقیاس‌پذیر، امن و مقرون‌به‌صرفه برای مدیریت داده‌ها در AWS ایجاد نمایید.

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

• مهندسان داده که به دنبال ارتقاء مهارت‌های خود در AWS هستند.
• تحلیلگران داده و دانشمندان داده که نیاز به درک عمیق‌تر از زیرساخت داده دارند.
• معماران راهکارهای ابری که در طراحی سیستم‌های داده تخصص پیدا می‌کنند.
• مدیران IT و متخصصان DevOps که مسئولیت زیرساخت‌های داده را بر عهده دارند.
• دانشجویان و علاقه‌مندان به حوزه مهندسی داده و AWS.

برای بهره‌مندی کامل از این دوره، آشنایی اولیه با مفاهیم زیر مفید خواهد بود:

• مفاهیم پایه پایگاه داده رابطه‌ای (SQL).
• آشنایی با سیستم‌عامل لینوکس و خط فرمان.
• درک اولیه از مفاهیم پردازش ابری و خدمات AWS.
• تجربه برنامه‌نویسی (ترجیحاً Python) برای درک بهتر ابزارها و اسکریپت‌نویسی.

البته، دوره به گونه‌ای طراحی شده است که حتی اگر برخی از این پیش‌نیازها را به طور کامل نداشته باشید، با استفاده از محتوای آموزشی و تمرین‌های عملی، می‌توانید دانش خود را تکمیل کنید.

۱. مبانی AWS و خدمات کلیدی

این بخش بر روی آشنایی با زیرساخت‌های AWS و خدمات حیاتی که پایه و اساس مهندسی داده را تشکیل می‌دهند، تمرکز دارد.

• آشنایی با AWS Cloud: مفاهیم اصلی، مناطق (Regions) و نواحی در دسترس (Availability Zones).
• IAM (Identity and Access Management): مدیریت دسترسی‌ها و مجوزها برای سرویس‌های AWS.
• Amazon S3 (Simple Storage Service): ذخیره‌سازی اشیاء مقیاس‌پذیر، امن و بادوام برای انواع داده‌ها. یادگیری نحوه ساخت سطل‌ها، مدیریت اشیاء، پیکربندی سیاست‌ها و استفاده از کلاس‌های ذخیره‌سازی مختلف.
• Amazon EC2 (Elastic Compute Cloud): راه‌اندازی و مدیریت ماشین‌های مجازی برای پردازش داده‌ها.
• VPC (Virtual Private Cloud): طراحی شبکه‌های خصوصی مجازی برای ایزوله کردن منابع AWS.

۲. طراحی و پیاده‌سازی ETL/ELT

فرآیندهای استخراج، تبدیل و بارگذاری (ETL) یا استخراج، بارگذاری و تبدیل (ELT) قلب تپنده هر سیستم داده‌ای هستند. در این بخش، شما با ابزارهای قدرتمند AWS برای این منظور آشنا می‌شوید.

• AWS Glue: یک سرویس کاملاً مدیریت شده برای کشف، آماده‌سازی و ترکیب داده‌ها. یادگیری نحوه ایجاد ربات‌ها (Crawlers)، طبقه‌بندی داده‌ها (Classifiers)، جاب‌های ETL (ETL Jobs) و اتصال‌دهنده‌ها (Connectors).
• Amazon EMR (Elastic MapReduce): یک سرویس مدیریت شده برای اجرای فریم‌ورک‌های پردازش داده بزرگ مانند Apache Spark، Apache Hive و Apache Hadoop. تمرین عملی با EMR برای اجرای پردازش‌های پیچیده.
• AWS Data Pipeline: طراحی گردش کار داده‌ای پیچیده با استفاده از سرویس‌های مختلف AWS.
• مقایسه ETL و ELT: درک مزایا و معایب هر رویکرد و زمان استفاده از هر کدام.

۳. ذخیره‌سازی و مدیریت داده‌ها

انتخاب راهکار ذخیره‌سازی مناسب برای انواع مختلف داده، از تحلیل رابطه‌ای تا داده‌های ساختاریافته و بدون ساختار، امری حیاتی است.

• Amazon RDS (Relational Database Service): پایگاه‌های داده رابطه‌ای مدیریت شده مانند PostgreSQL، MySQL و Oracle.
• Amazon Redshift: یک انبار داده ستون‌محور (Columnar Data Warehouse) سریع و مقیاس‌پذیر برای تحلیل‌های کلان داده. یادگیری نحوه طراحی اسکیمای انبار داده، بارگذاری داده‌ها و اجرای کوئری‌های تحلیلی.
• Amazon DynamoDB: یک پایگاه داده NoSQL کلید-مقدار و سند-محور با عملکرد بالا و تاخیر کم.
• Amazon Athena: یک سرویس پرس‌وجو تعاملی که به شما امکان می‌دهد داده‌های موجود در Amazon S3 را با استفاده از SQL استاندارد تحلیل کنید.

۴. پردازش و تحلیل داده‌ها

پس از استخراج و آماده‌سازی داده‌ها، نوبت به پردازش و تحلیل آن‌ها برای استخراج بینش‌های عملی می‌رسد.

• Amazon Kinesis: خدمات بلادرنگ (Real-time) برای جمع‌آوری، پردازش و تحلیل داده‌های جریانی. آشنایی با Kinesis Data Streams, Kinesis Firehose و Kinesis Analytics.
• AWS Lambda: اجرای کد بدون نیاز به مدیریت سرور برای پردازش رویدادهای داده.
• Amazon QuickSight: یک سرویس هوش تجاری (BI) ابری که به شما امکان می‌دهد داشبوردهای تعاملی و گزارش‌های بصری بسازید.
• مفاهیم یادگیری ماشین و Big Data: ارتباط بین مهندسی داده و پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین.

۵. امنیت، نظارت و بهینه‌سازی

اطمینان از امنیت داده‌ها، نظارت بر عملکرد و بهینه‌سازی هزینه‌ها از جنبه‌های مهم مهندسی داده است.

• AWS CloudWatch: نظارت بر منابع AWS و برنامه‌های کاربردی.
• AWS CloudTrail: ثبت و نظارت بر فعالیت‌های حساب AWS.
• امنیت داده‌ها: رمزنگاری داده‌ها در حالت سکون (At Rest) و در حال انتقال (In Transit).
• بهینه‌سازی هزینه: استراتژی‌هایی برای کاهش هزینه‌ها در استفاده از خدمات AWS.

تمرین‌های عملی

این دوره با اتکا به اصل “یادگیری با انجام دادن” طراحی شده است. هر بخش شامل تمرین‌های عملی و پروژه‌های کوچک است تا مفاهیم آموخته شده را به صورت واقعی پیاده‌سازی کنید. به عنوان مثال:

• ساخت یک خط لوله ETL ساده برای انتقال داده‌ها از یک منبع خارجی به S3 و سپس پردازش آن با AWS Glue.
• اجرای یک پرس‌وجوی تحلیلی پیچیده بر روی داده‌های موجود در Redshift.
• پردازش داده‌های جریانی با استفاده از Amazon Kinesis و Lambda.
• ایجاد یک داشبورد BI با Amazon QuickSight برای بصری‌سازی نتایج تحلیل.

با سرمایه‌گذاری بر روی این دوره، شما مزایای قابل توجهی را کسب خواهید کرد:

• دانش جامع و عملی: آمادگی برای شغل مهندسی داده در یکی از بزرگترین اکوسیستم‌های ابری.
• گواهینامه AWS: کسب مدرکی معتبر که ارزش شما را در بازار کار افزایش می‌دهد.
• فرمت فیزیکی: دسترسی آسان و پایدار به محتوای دوره بر روی فلش مموری 32 گیگابایتی.
• به‌روزرسانی مداوم: محتوای دوره با تغییرات و به‌روزرسانی‌های خدمات AWS تطبیق داده می‌شود.
• پرورش مهارت‌های مورد تقاضا: تبدیل شدن به یک متخصص در زمینه داده و ابر.