در عصر حاضر، داده‌ها حکم نفت جدید را پیدا کرده‌اند و سازمان‌ها به شدت به ابزارهایی نیاز دارند تا بتوانند این حجم عظیم از اطلاعات را به بینش‌های قابل اقدام تبدیل کنند. در این میان، Microsoft Fabric به عنوان یک پلتفرم انقلابی و یکپارچه برای داده و تحلیل، گامی بزرگ در جهت ساده‌سازی فرآیندهای پیچیده تحلیل داده برداشته است.

این پلتفرم، تمامی قابلیت‌های کلیدی از جمله Data Factory، Synapse Analytics (شامل Data Engineering, Data Warehousing, Data Science, Real-Time Analytics) و Power BI را در یک محیط واحد و منسجم گرد هم آورده است. این یکپارچگی، به متخصصان داده این امکان را می‌دهد که کل چرخه عمر داده، از ورود و ذخیره‌سازی گرفته تا پردازش، تحلیل و مصورسازی را با کارایی بی‌نظیری مدیریت کنند.

دوره “مسترکلاس مایکروسافت فابریک” یک فرصت استثنایی برای تمامی متخصصان داده، تحلیل‌گران، مهندسان داده، دانشمندان داده و هر کسی است که به دنبال تسلط بر جدیدترین و قدرتمندترین ابزارهای مایکروسافت در حوزه داده و هوش تجاری است. این دوره شما را از مفاهیم بنیادی تا سناریوهای پیشرفته و پروژه‌های عملی همراهی می‌کند و به شما کمک می‌کند تا به یک متخصص تمام‌عیار در Microsoft Fabric تبدیل شوید.

توجه فرمایید: این دوره ارزشمند بر روی یک فلش مموری ۳۲ گیگابایتی ارائه می‌شود و قابلیت دانلود ندارد. این روش ارائه، دسترسی پایدار و بدون نیاز به اینترنت را برای محتوای آموزشی شما تضمین می‌کند.

این دوره جامع، شما را با تمامی جنبه‌های Microsoft Fabric آشنا می‌کند و مهارت‌های لازم برای کار با آن را به شما می‌آموزد:

• مقدمه‌ای بر اکوسیستم فابریک: درک معماری، مؤلفه‌ها و نقش OneLake به عنوان هسته ذخیره‌سازی یکپارچه.

• مهندسی داده (Data Engineering): تسلط بر ساختارهای Lakehouse، استفاده از نوت‌بوک‌های Spark و ابزارهای Data Factory برای ورود، تبدیل و آماده‌سازی داده‌ها در مقیاس بزرگ.

• انبار داده (Data Warehousing): طراحی، پیاده‌سازی و بهینه‌سازی انبار داده‌های ابری با استفاده از قابلیت‌های Synapse Data Warehouse در Fabric.

• علم داده (Data Science): آشنایی با ابزارهای Fabric برای آماده‌سازی داده‌ها برای مدل‌های یادگیری ماشین و ادغام با پلتفرم‌های ML.

• تحلیل بلادرنگ (Real-Time Analytics): کار با پایگاه‌های داده KQL و داشبوردهای Real-Time برای تحلیل داده‌های جریانی و رویدادها.

• هوش تجاری با Power BI: اتصال مستقیم Power BI به Lakehouse و Data Warehouse در Fabric برای ساخت گزارش‌ها و داشبوردهای تعاملی و قدرتمند.

• امنیت و حاکمیت داده: پیاده‌سازی سیاست‌های امنیتی، کنترل دسترسی مبتنی بر نقش (RBAC)، و مدیریت داده‌ها در محیط Fabric.

• سناریوهای عملی: انجام پروژه‌های عملی و حل مسائل واقعی از ابتدا تا انتها با استفاده از تمام قابلیت‌های Fabric.

شرکت در این مسترکلاس، مزایای متعددی را برای آینده شغلی و توسعه مهارت‌های شما به ارمغان می‌آورد:

• افزایش فرصت‌های شغلی: مایکروسافت فابریک یک فناوری نوظهور و بسیار مورد تقاضا در بازار کار جهانی است. تسلط بر آن، شما را به یکی از متخصصان پیشتاز در این حوزه تبدیل می‌کند.

• یکپارچگی و بهره‌وری: با یادگیری یک پلتفرم واحد که تمامی نیازهای داده را پوشش می‌دهد، در زمان و منابع خود صرفه‌جویی کرده و پروژه‌ها را با کارایی بالاتری پیش می‌برید.

• دیدگاه جامع داده: از ورود تا مصورسازی، شما درک کاملی از کل چرخه عمر داده خواهید داشت و قادر به طراحی و پیاده‌سازی راهکارهای جامع خواهید بود.

• مهارت‌های آینده‌نگر: فابریک آینده ابزارهای داده مایکروسافت است. با یادگیری آن، مهارت‌های شما در برابر تغییرات تکنولوژی مقاوم‌سازی می‌شوند.

• تجربه عملی: تمرکز دوره بر روی مثال‌های عملی و پروژه‌های واقعی، به شما اطمینان می‌دهد که پس از اتمام دوره، قادر به پیاده‌سازی آموخته‌های خود در محیط کار خواهید بود.

• دسترسی آفلاین: ارائه دوره بر روی فلش مموری ۳۲ گیگابایتی، این امکان را به شما می‌دهد که در هر زمان و مکانی، بدون نیاز به اتصال به اینترنت، به محتوای آموزشی دسترسی داشته باشید.

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

• آشنایی پایه با مفاهیم پایگاه داده و زبان SQL.

• درک اولیه از مفاهیم ابری، به ویژه Azure (اگرچه ضروری نیست، اما مفید است).

• آشنایی مقدماتی با زبان برنامه‌نویسی پایتون (برای بخش‌های مربوط به Data Science و Spark).

• علاقه و انگیزه برای یادگیری عمیق در حوزه داده و تحلیل.

این دوره به دقت طراحی شده تا تمامی جنبه‌های Microsoft Fabric را پوشش دهد:

• بخش ۱: مبانی مایکروسافت فابریک و اکوسیستم آن
  • معرفی Microsoft Fabric: چرایی و چگونگی پیدایش
  • معماری Fabric و نقش Workspaces
  • آشنایی با OneLake و مفاهیم Lakehouse
  • مروری بر قابلیت‌های Data Factory، Synapse Analytics و Power BI در Fabric
• بخش ۲: مهندسی داده با Synapse Data Engineering
  • ساخت و مدیریت Lakehouse در Fabric
  • آشنایی با نوت‌بوک‌های Spark و PySpark
  • پردازش و تبدیل داده‌ها با Spark DataFrames
  • معرفی Delta Lake و مزایای آن
  • کار با Data Pipelines در Data Factory (Copy Activity, Dataflows Gen2)
  • اتصال به منابع داده مختلف (Blob Storage, ADLS Gen2, SQL DB)
• بخش ۳: انبار داده با Synapse Data Warehousing
  • ایجاد و مدیریت Data Warehouse در Fabric
  • مفهوم SQL Endpoint و SQL Warehouse
  • مدل‌سازی داده‌ها برای Data Warehouse (Star Schema, Snowflake Schema)
  • بهینه‌سازی کوئری‌ها و کارایی در Data Warehouse
• بخش ۴: علم داده با Synapse Data Science
  • آماده‌سازی داده برای Machine Learning در Fabric
  • استفاده از MLflow برای ردیابی و مدیریت مدل‌های ML
  • یکپارچگی با ابزارهای Data Science خارجی
• بخش ۵: تحلیل بلادرنگ با Synapse Real-Time Analytics
  • مقدمه‌ای بر Kusto Query Language (KQL)
  • ورود داده‌های جریانی به پایگاه داده KQL (Event Hubs, IoT Hub)
  • ساخت داشبوردهای Real-Time با KQL
  • سناریوهای کاربردی تحلیل لاگ و تله‌متری
• بخش ۶: هوش تجاری و مصورسازی با Power BI
  • اتصال Power BI به Lakehouse و Data Warehouse در Fabric
  • ساخت گزارش‌ها و داشبوردهای تعاملی
  • مدیریت Semantic Models (Datasets) در Fabric
  • قابلیت‌های جدید Power BI در اکوسیستم Fabric
• بخش ۷: امنیت، حاکمیت و مدیریت در Fabric
  • کنترل دسترسی مبتنی بر نقش (RBAC) در Workspaces
  • امنیت در سطح سطر (RLS) و امنیت در سطح شیء (OLS)
  • مدیریت کاربران و دسترسی‌ها
  • نظارت و لاگ‌برداری در Fabric
• بخش ۸: پروژه‌های عملی و سناریوهای واقعی
  • پیاده‌سازی یک پروژه End-to-End با استفاده از تمام مؤلفه‌های Fabric
  • حل چالش‌های رایج در پروژه‌های داده واقعی
  • نکات و ترفندهای پیشرفته برای کار با Fabric

در طول این دوره، ما بر رویکرد عملی تمرکز داریم تا شما به بهترین شکل آماده ورود به بازار کار شوید. در ادامه به چند مورد از مثال‌ها و نکات کلیدی که پوشش داده می‌شود، اشاره می‌کنیم:

• ورود و تبدیل داده (Ingestion & Transformation): سناریویی را در نظر می‌گیریم که داده‌های خام از یک سیستم CRM به صورت فایل‌های CSV در Azure Data Lake ذخیره شده‌اند. یاد می‌گیرید چگونه با استفاده از Data Factory Pipelines و Dataflows Gen2، این داده‌ها را به Lakehouse مایکروسافت فابریک وارد کرده و آن‌ها را پاکسازی، استانداردسازی و تبدیل به فرمت Delta (جدول‌های Medallion Architecture) کنید.

• پردازش داده‌های بزرگ با Spark: با استفاده از Notebooks PySpark، داده‌های کلان موجود در Lakehouse را پردازش کرده، عملیات پیچیده تجمیع و ترکیب را انجام می‌دهید و خروجی را در جداول بهینه شده برای تحلیل ذخیره می‌کنید. برای مثال، تحلیل رفتار مشتری بر اساس تاریخچه خرید.

• طراحی و کوئری‌نویسی در Data Warehouse: یاد می‌گیرید چگونه یک Data Warehouse در Fabric ایجاد کنید، جداول Fact و Dimension را طراحی کنید و با استفاده از SQL Endpoint، کوئری‌های پیچیده تحلیلی و گزارشی را اجرا کنید. مثال: تحلیل فروش بر اساس زمان، محصول و منطقه جغرافیایی.

• تحلیل بلادرنگ (Real-Time Analytics): سناریویی که داده‌های لاگ وب‌سایت در زمان واقعی از طریق Event Hub به Fabric ارسال می‌شوند. با استفاده از KQL (Kusto Query Language)، این داده‌ها را تحلیل کرده و داشبوردهای بلادرنگ برای پایش عملکرد وب‌سایت ایجاد می‌کنید.

• یکپارچه‌سازی Power BI: نحوه اتصال مستقیم Power BI به Lakehouse یا Data Warehouse در Fabric را فرا می‌گیرید و گزارش‌های تعاملی و داشبوردهای مدیریتی را با داده‌های آماده شده در Fabric می‌سازید. همچنین، مفاهیم Shared Semantics Model برای یکپارچگی بهتر بررسی می‌شود.

• بهینه‌سازی عملکرد و امنیت: تکنیک‌های بهینه‌سازی کوئری‌ها، پارتیشن‌بندی داده‌ها، و پیاده‌سازی Row-Level Security (RLS) و Object-Level Security (OLS) را برای حفظ امنیت و کارایی داده‌ها در محیط Fabric به صورت عملی فرا می‌گیرید.

• همکاری تیمی (Collaboration): با بررسی قابلیت‌های Workspaces در Fabric، نحوه همکاری مؤثر بین مهندسان داده، تحلیلگران، و دانشمندان داده در یک پروژه واحد را کشف می‌کنید.

در پایان، دوره مسترکلاس مایکروسافت فابریک بیش از یک دوره آموزشی صرف است؛ این یک سرمایه‌گذاری برای آینده شغلی شما در دنیای داده است. با تسلط بر این پلتفرم جامع و قدرتمند، نه تنها مهارت‌های فنی خود را به اوج می‌رسانید، بلکه آماده خواهید شد تا چالش‌های پیچیده داده را با اطمینان و کارایی حل کنید.

فرصت را از دست ندهید و خود را برای آینده‌ای درخشان در حوزه داده و تحلیل آماده کنید. به یاد داشته باشید، این دوره روی فلش مموری ۳۲ گیگابایتی ارائه شده و به صورت دانلودی نیست تا بهترین تجربه آموزشی را برای شما فراهم آورد.