در دنیای امروز که داده‌ها به مثابه نفت جدید اقتصاد دیجیتال شناخته می‌شوند، توانایی پردازش، مدیریت و تحلیل حجم عظیمی از اطلاعات، یک مزیت رقابتی کلیدی برای هر سازمانی محسوب می‌شود. پلتفرم ابری گوگل (Google Cloud Platform) به عنوان یکی از پیشروان این عرصه، مجموعه‌ای قدرتمند از ابزارهای تخصصی برای مهندسی داده ارائه می‌دهد. این دوره جامع به شما می‌آموزد که چگونه خطوط لوله داده دسته‌ای (Batch Data Pipelines) را به صورت حرفه‌ای بر روی این پلتفرم قدرتمند طراحی، پیاده‌سازی و مدیریت کنید.

توجه: این دوره روی فلش مموری ۳۲ گیگابایتی ارائه می‌شود و به صورت دانلودی نیست.

تقاضا برای مهندسان داده‌ مسلط به پلتفرم‌های ابری مانند GCP روز به روز در حال افزایش است. شرکت‌ها به دنبال متخصصانی هستند که بتوانند زیرساخت‌های داده‌ای مقیاس‌پذیر، قابل اعتماد و بهینه از نظر هزینه را ایجاد کنند. پردازش دسته‌ای، ستون فقرات بسیاری از فرآیندهای تحلیل داده، هوش تجاری و یادگیری ماشین است. با تسلط بر این حوزه، شما قادر خواهید بود داده‌های خام را به بینش‌های ارزشمند تجاری تبدیل کنید. این دوره، فراتر از مفاهیم تئوریک، شما را با چالش‌های واقعی و راه‌حل‌های عملی در دنیای مهندسی داده بر بستر گوگل کلود آشنا می‌کند و شما را برای ورود قدرتمند به بازار کار آماده می‌سازد.

این دوره یک نقشه راه کامل برای تبدیل شدن به یک متخصص در زمینه ساخت پایپ‌لاین‌های داده در GCP است. شما مهارت‌های زیر را به دست خواهید آورد:

• مبانی و معماری: درک عمیق اصول پردازش داده دسته‌ای، تفاوت‌های الگوهای ETL و ELT و نحوه انتخاب معماری مناسب برای سناریوهای مختلف.
• تسلط بر سرویس‌های کلیدی GCP: یادگیری عمیق و کاربردی سرویس‌های حیاتی مانند Cloud Storage برای ذخیره‌سازی داده، BigQuery به عنوان انبار داده مدرن و موتور پردازش SQL، و Dataflow برای ساخت پایپ‌لاین‌های پردازشی مقیاس‌پذیر.
• توسعه پایپ‌لاین با Apache Beam: برنامه‌نویسی پایپ‌لاین‌های داده با استفاده از مدل Apache Beam و Python SDK که به شما امکان می‌دهد کدی بنویسید که هم روی Dataflow و هم روی موتورهای دیگر مانند Spark اجرا شود.
• ارکستراسیون و اتوماسیون: استفاده از Cloud Composer (نسخه مدیریت‌شده Apache Airflow) برای زمان‌بندی، مدیریت وابستگی‌ها و خودکارسازی کامل خطوط لوله داده پیچیده.
• پردازش با Spark: آشنایی با Dataproc برای اجرای بارهای کاری مبتنی بر Apache Spark و Hadoop، و درک اینکه چه زمانی باید از Dataproc به جای Dataflow استفاده کرد.
• بهینه‌سازی و نظارت: یادگیری تکنیک‌های پیشرفته برای بهینه‌سازی عملکرد و هزینه پایپ‌لاین‌ها، و استفاده از ابزارهای Cloud Monitoring و Logging برای نظارت و عیب‌یابی.

بخش اول: مبانی پلتفرم داده گوگل کلود

در این بخش با اکوسیستم داده در GCP آشنا می‌شوید. ما به بررسی سرویس‌های اصلی ذخیره‌سازی مانند Google Cloud Storage و پایگاه‌های داده می‌پردازیم. سپس به سراغ BigQuery می‌رویم و یاد می‌گیریم چگونه داده‌ها را در آن بارگذاری کرده و کوئری‌های تحلیلی اجرا کنیم. مفاهیم اساسی مدیریت دسترسی (IAM) برای تامین امنیت داده‌ها نیز پوشش داده می‌شود.

بخش دوم: پردازش دسته‌ای مقیاس‌پذیر با Cloud Dataflow

این بخش قلب دوره است. شما با مدل برنامه‌نویسی Apache Beam آشنا شده و یاد می‌گیرید چگونه پایپ‌لاین‌هایی برای خواندن، تبدیل (Transformation) و نوشتن داده‌ها بنویسید. ما سناریوهای عملی مانند پاک‌سازی داده‌ها، غنی‌سازی و تجمیع آن‌ها را با استفاده از Dataflow پیاده‌سازی می‌کنیم. همچنین، استفاده از تمپلیت‌های Dataflow برای تسریع فرآیند توسعه را فرا خواهید گرفت.

بخش سوم: الگوی ELT با BigQuery و پردازش با Dataproc

در این بخش، الگوی مدرن ELT (Extract, Load, Transform) را بررسی می‌کنیم، جایی که داده‌های خام مستقیماً در BigQuery بارگذاری شده و تمام فرآیند تبدیل با استفاده از قدرت SQL انجام می‌شود. علاوه بر این، به سراغ Dataproc می‌رویم و یاد می‌گیریم چگونه کلاسترهای مدیریت‌شده Spark را برای پردازش‌های سنگین یا مهاجرت از سیستم‌های قدیمی Hadoop ایجاد و مدیریت کنیم.

بخش چهارم: ارکستراسیون و خودکارسازی با Cloud Composer

یک پایپ‌لاین داده واقعی معمولاً از چندین مرحله تشکیل شده است. در این بخش، با Cloud Composer کار می‌کنیم تا گردش‌کارهای (Workflows) پیچیده را تعریف کنیم. شما یاد می‌گیرید که چگونه با استفاده از DAGs در Airflow، اجرای پایپ‌لاین‌های Dataflow، کوئری‌های BigQuery و سایر وظایف را زمان‌بندی کرده و وابستگی‌های بین آن‌ها را مدیریت کنید.

• مهندسان داده: که به دنبال ارتقای مهارت‌های خود و تسلط بر یکی از محبوب‌ترین پلتفرم‌های ابری هستند.
• توسعه‌دهندگان نرم‌افزار: که قصد دارند وارد حوزه جذاب مهندسی داده و کلان‌داده شوند.
• تحلیل‌گران و دانشمندان داده: که می‌خواهند توانایی ساخت پایپ‌لاین‌های مورد نیاز خود را داشته باشند.
• معماران ابر و راهکارهای نرم‌افزاری: که مسئولیت طراحی زیرساخت‌های داده در GCP را بر عهده دارند.
• متخصصان IT: که با داده‌های حجیم سروکار دارند و به دنبال راه‌حل‌های مدرن و مقیاس‌پذیر هستند.

برای بهره‌وری حداکثری از این دوره، بهتر است با موارد زیر آشنایی داشته باشید:

• آشنایی با مفاهیم پایه‌ای برنامه‌نویسی (ترجیحاً پایتون).
• دانش اولیه در مورد زبان SQL و کوئری‌نویسی.
• درک کلی از مفاهیم رایانش ابری (تجربه کار با GCP الزامی نیست).
• آشنایی با مفاهیم اولیه داده مانند پایگاه داده، فایل‌های CSV/JSON و ETL.

دوره "طراحی و پیاده‌سازی خطوط لوله داده دسته‌ای بر بستر گوگل کلود" یک سرمایه‌گذاری هوشمندانه بر روی آینده شغلی شماست. این دوره با رویکردی کاملاً عملی و پروژه-محور، شما را از سطح مبانی تا مفاهیم پیشرفته هدایت کرده و به متخصصی توانمند در حوزه مهندسی داده تبدیل می‌کند. با تهیه این مجموعه که به راحتی بر روی یک فلش مموری 32 گیگابایتی در اختیار شما قرار می‌گیرد، می‌توانید دانش و مهارت لازم برای ساخت سیستم‌های داده نسل جدید را کسب کرده و جایگاه خود را در بازار کار تضمین کنید.