در دنیای پرشتاب امروز، داده‌ها به عنوان طلای سیاه قرن بیست و یکم شناخته می‌شوند. توانایی جمع‌آوری، پردازش، ذخیره‌سازی و تحلیل این حجم عظیم از اطلاعات، کلید موفقیت کسب‌وکارها و سازمان‌هاست. دوره جامع مهندسی داده با خدمات تحلیلی AWS، شما را به قلب تپنده این حوزه پرطرفدار هدایت می‌کند. این دوره، با تمرکز بر قدرتمندترین ابزارهای ابری آمازون، AWS، به شما دانش و مهارت‌های لازم برای تبدیل شدن به یک مهندس داده حرفه‌ای را اعطا می‌کند. آنچه این دوره را متمایز می‌سازد، ارائه آن بر روی یک فلش مموری 32 گیگابایتی با کیفیت، تضمین کننده دسترسی آسان و دائمی شما به محتوای آموزشی ارزشمند است.

AWS (Amazon Web Services) بزرگترین و جامع‌ترین پلتفرم خدمات ابری در جهان است که ابزارها و سرویس‌های بی‌شماری را برای مدیریت چرخه کامل داده‌ها ارائه می‌دهد. یادگیری مهندسی داده با استفاده از AWS به شما این امکان را می‌دهد که:

• با زیرساخت‌های مقیاس‌پذیر و انعطاف‌پذیر ابر آشنا شوید.
• از سرویس‌های پیشرفته AWS برای ETL (Extract, Transform, Load)، ذخیره‌سازی داده‌های حجیم، پردازش بلادرنگ و تحلیل‌های پیشرفته بهره ببرید.
• در پروژه‌های واقعی و چالش‌برانگیز، دانش تئوری خود را به عمل تبدیل کنید.
• مهارت‌های خود را در حوزه تقاضای بالا و آینده‌دار مهندسی داده ارتقا دهید.

این دوره بر روی یک فلش مموری 32 گیگابایتی با کیفیت بالا ارائه می‌شود، که دسترسی سریع و اطمینان از ماندگاری محتوا را برای شما فراهم می‌آورد.

این دوره برای طیف وسیعی از علاقه‌مندان به حوزه داده طراحی شده است، از جمله:

• مهندسان نرم‌افزار که قصد ورود به حوزه مهندسی داده را دارند.
• تحلیلگران داده که می‌خواهند مهارت‌های خود را در زمینه پردازش و زیرساخت داده گسترش دهند.
• دانشجویان رشته‌های کامپیوتر، آمار و ریاضیات که به دنبال یادگیری عملی و کاربردی در حوزه داده هستند.
• مدیران IT و معماران راهکار که مسئولیت طراحی و پیاده‌سازی سیستم‌های داده را بر عهده دارند.
• هر فردی که مشتاق است درک عمیقی از نحوه مدیریت و بهره‌برداری از حجم عظیم داده‌ها با استفاده از ابزارهای روز دنیا پیدا کند.

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

• مفاهیم پایگاه داده و زبان SQL.
• آشنایی با زبان برنامه‌نویسی Python (برای اسکریپت‌نویسی و پردازش داده).
• مفاهیم اولیه ابری (Cloud Computing) و مزایای آن.
• آشنایی با اصول اولیه‌ سیستم‌عامل لینوکس.

با این حال، دوره به گونه‌ای طراحی شده است که حتی با دانش پایه‌ای نیز بتوانید مسیر یادگیری را به خوبی دنبال کنید.

این دوره جامع، شما را گام به گام با چالش‌ها و راه‌حل‌های مهندسی داده در AWS آشنا می‌کند. سرفصل‌های کلیدی این دوره عبارتند از:

بخش اول: مبانی مهندسی داده و اکوسیستم AWS

• معرفی دنیای مهندسی داده و نقش آن در سازمان‌ها.
• مروری بر چرخه حیات داده (Data Lifecycle).
• آشنایی با خدمات اصلی AWS و نحوه ارتباط آن‌ها در یک معماری داده.
• مدل‌های داده: رابطه‌ای (Relational)، NoSQL، Data Lake، Data Warehouse.
• معرفی ابزارهای مدیریت و اتوماسیون در AWS.

بخش دوم: ذخیره‌سازی داده‌ها در AWS

• Amazon S3 (Simple Storage Service): ذخیره‌سازی اشیاء مقیاس‌پذیر و مقرون به صرفه.
• استفاده از S3 برای ساخت Data Lake.
• مدیریت دسترسی و امنیت در S3.
• Amazon RDS (Relational Database Service): مدیریت پایگاه‌های داده رابطه‌ای.
• Amazon DynamoDB: پایگاه داده NoSQL سریع و مقیاس‌پذیر.
• Amazon Redshift: انبار داده تحلیلی قدرتمند برای پردازش‌های OLAP.

بخش سوم: فرآیند ETL و پردازش داده

• AWS Glue: سرویس ETL مدیریت شده و بدون سرور (Serverless).
• پیمایش (Crawling) داده‌ها و ساخت کاتالوگ داده با AWS Glue.
• نوشتن اسکریپت‌های ETL با Python و Spark در AWS Glue.
• AWS Data Pipeline: اتوماسیون و زمان‌بندی گردش کار داده.
• Amazon Kinesis: پردازش جریان داده‌های بلادرنگ (Real-time Data Streaming).
• پردازش داده‌های ورود (Ingestion) و خروج (Egress) با Kinesis Data Firehose.
• کار با Kinesis Data Analytics برای تحلیل جریان داده.

بخش چهارم: پردازش داده‌های حجیم (Big Data) با Apache Spark

• مبانی Apache Spark و معماری آن.
• Amazon EMR (Elastic MapReduce): اجرای فریم‌ورک‌های Big Data مانند Spark و Hadoop.
• نوشتن و اجرای Jobهای Spark بر روی EMR.
• بهینه‌سازی عملکرد Spark.
• استفاده از EMR Serverless برای کاهش پیچیدگی مدیریت.

بخش پنجم: تحلیل داده و هوش تجاری

• Amazon Athena: پرس‌وجو (Query) مستقیم بر روی داده‌ها در S3 با استفاده از SQL.
• Amazon QuickSight: ابزار هوش تجاری (BI) برای تجسم داده‌ها و ساخت داشبورد.
• اتصال QuickSight به منابع داده مختلف AWS.
• AWS Lake Formation: ساده‌سازی ساخت، ایمن‌سازی و مدیریت Data Lake.

بخش ششم: پیاده‌سازی معماری‌های مدرن داده

• طراحی یک Data Lake مدرن بر روی AWS.
• معماری‌های Lambda و Kappa.
• نکات عملی و بهترین شیوه‌ها (Best Practices) در مهندسی داده.
• مدیریت هزینه و امنیت در سرویس‌های داده AWS.
• پروژه‌های عملی و مطالعات موردی (Case Studies).

این دوره صرفاً بر تئوری متکی نیست. هر بخش شامل تمرین‌های عملی و پروژه‌هایی است که به شما امکان می‌دهد مفاهیم آموخته شده را بلافاصله در محیط واقعی AWS پیاده‌سازی کنید. از ساخت یک Data Lake ساده با S3 و Athena گرفته تا پردازش جریان داده با Kinesis، شما شاهد چرخه کامل پردازش و تحلیل داده خواهید بود. تمامی این محتوای آموزشی، شامل ویدئوهای با کیفیت، کدها و فایل‌های مورد نیاز، به صورت سازمان‌یافته بر روی فلش مموری 32 گیگابایتی در اختیار شما قرار می‌گیرد.

با تهیه این دوره:

• جامعیت: پوشش تمامی جنبه‌های ضروری مهندسی داده در AWS.
• عملی بودن: تمرکز بر پیاده‌سازی و پروژه‌های واقعی.
• دسترسی پایدار: محتوای آموزشی بر روی فلش مموری 32GB، بدون نیاز به دانلودهای حجیم و منقطع.
• به‌روز بودن: استفاده از آخرین سرویس‌ها و امکانات AWS.
• تقویت رزومه: کسب مهارت‌های ارزشمند و مورد نیاز بازار کار.
• آینده شغلی درخشان: ورود به یکی از پرتقاضاترین و پولسازترین حوزه‌های فناوری اطلاعات.

این فرصت را از دست ندهید تا با گذراندن این دوره تخصصی، دانش و مهارت‌های خود را در زمینه مهندسی داده با خدمات تحلیلی AWS به سطح بالاتری ارتقا دهید و گامی بلند در مسیر شغلی خود بردارید.