تبدیل شدن به یک مهندس داده حرفه‌ای گوگل کلود، دروازه‌ای به سوی فرصت‌های شغلی بی‌شمار و آینده‌ای روشن در صنعت فناوری اطلاعات است. دلایل متعددی برای انتخاب این مسیر وجود دارد:

• تقاضای فزاینده بازار: شرکت‌های بزرگ و کوچک در سراسر جهان به شدت به دنبال مهندسان داده ماهر هستند. گوگل کلود یکی از پلتفرم‌های پیشرو در این زمینه است و تخصص در آن شما را در جایگاه ممتازی قرار می‌دهد.
• درآمد بالا و امنیت شغلی: مهندسان داده از پردرآمدترین مشاغل در حوزه فناوری هستند و با توجه به رشد نمایی حجم داده‌ها، امنیت شغلی بالایی دارند.
• نقش استراتژیک در سازمان‌ها: مهندسان داده با طراحی و پیاده‌سازی زیرساخت‌های داده، به سازمان‌ها کمک می‌کنند تا از داده‌های خود برای نوآوری، افزایش کارایی و تصمیم‌گیری‌های هوشمندانه بهره‌برداری کنند.
• محیط کار پویا و چالش‌برانگیز: کار با کلان‌داده‌ها و تکنولوژی‌های روز دنیا همواره چالش‌برانگیز و جذاب است و به رشد و یادگیری مستمر شما کمک می‌کند.
• پلتفرم قدرتمند GCP: گوگل کلود با سرویس‌هایی مانند BigQuery، Dataflow، Dataproc و Pub/Sub، ابزارهای بی‌نظیری برای مدیریت و پردازش داده‌ها در اختیار می‌گذارد که تسلط بر آن‌ها ارزش شما را در بازار کار دوچندان می‌کند.

این دوره به شما مهارت‌های عملی و دانش نظری لازم را برای طراحی، ساخت، مدیریت و عیب‌یابی سیستم‌های پردازش داده در مقیاس بزرگ با استفاده از ابزارهای گوگل کلود آموزش می‌دهد. پس از اتمام این دوره، شما قادر خواهید بود:

• معماری‌های مختلف پردازش داده، از جمله پردازش دسته‌ای و جریانی را درک کرده و پیاده‌سازی کنید.
• داده‌ها را از منابع مختلف جمع‌آوری، ذخیره‌سازی و مدیریت نمایید.
• از BigQuery برای تحلیل داده‌های عظیم و ساخت داشبوردهای تعاملی استفاده کنید.
• خطوط لوله (Pipelines) داده را با Dataflow و Dataproc طراحی و اجرا کنید.
• با سرویس‌های پیام‌رسانی مانند Cloud Pub/Sub کار کنید و سیستم‌های بلادرنگ (Real-time) بسازید.
• با ابزارهای هوش مصنوعی و یادگیری ماشین گوگل کلود (مانند BigQuery ML و AI Platform) آشنا شوید و از آن‌ها در پروژه‌های داده محور بهره ببرید.
• مدیریت هویت و دسترسی (IAM) و امنیت داده‌ها را در محیط GCP پیاده‌سازی کنید.
• برای آزمون مهندس داده حرفه‌ای گوگل کلود آماده شوید و آن را با موفقیت پشت سر بگذارید.

برای حداکثر بهره‌برداری از این دوره، داشتن پیش‌زمینه‌های زیر توصیه می‌شود:

• آشنایی اولیه با مفاهیم برنامه‌نویسی: ترجیحاً پایتون، اما درک اصول کلی کافی است.
• درک پایه از SQL: توانایی نوشتن کوئری‌های ساده برای کار با پایگاه‌های داده.
• آشنایی با مفاهیم پایه محاسبات ابری: درک کلی از سرویس‌های ابری، مقیاس‌پذیری و مفاهیم مشابه.
• علاقه به کار با داده‌ها: اشتیاق به حل مسائل پیچیده با استفاده از داده‌ها و تکنولوژی.

حتی اگر با برخی از این پیش‌نیازها کاملاً آشنا نیستید، ساختار دوره به گونه‌ای است که با تمرین و پشتکار می‌توانید آن‌ها را در طول مسیر تکمیل کنید.

این دوره جامع، مباحث را به صورت گام به گام و از پایه تا پیشرفته پوشش می‌دهد و شامل بخش‌های کلیدی زیر است:

• مقدمه‌ای بر مهندسی داده و گوگل کلود:

  در این بخش با مفاهیم بنیادی مهندسی داده، چرخه حیات داده و آشنایی با معماری و خدمات اصلی GCP برای داده‌ها آغاز می‌کنیم. درک تفاوت‌های میان پردازش دسته‌ای و جریانی، و انتخاب ابزار مناسب برای هر کدام در اینجا شکل می‌گیرد.

• ذخیره‌سازی داده در GCP:

  بررسی عمیق سرویس‌های ذخیره‌سازی ابری گوگل از جمله Cloud Storage برای ذخیره‌سازی اشیاء، Cloud SQL برای پایگاه داده‌های رابطه‌ای، Cloud Spanner برای پایگاه داده‌های مقیاس‌پذیر و Cloud Firestore برای پایگاه داده‌های NoSQL. یاد می‌گیرید که چگونه بهترین گزینه ذخیره‌سازی را بر اساس نیاز پروژه خود انتخاب کنید.

• انباره داده (Data Warehousing) با BigQuery:

  بیگ‌کوئری (BigQuery) قلب تحلیل داده در GCP است. این بخش شامل آموزش جامع نحوه بارگذاری، کوئری‌نویسی پیشرفته، بهینه‌سازی عملکرد کوئری‌ها، مدیریت مجموعه داده‌ها و آشنایی با BigQuery ML برای اجرای مدل‌های یادگیری ماشین مستقیم در بیگ‌کوئری است. مثال‌های عملی از تحلیل داده‌های وب‌سایت یا داده‌های مالی برای درک عمیق‌تر ارائه می‌شود.

• پردازش دسته‌ای داده با Dataflow و Dataproc:

  آموزش Dataflow برای اجرای خطوط لوله داده با استفاده از Apache Beam SDK، که هم برای پردازش دسته‌ای و هم جریانی کاربرد دارد. همچنین، با Dataproc آشنا می‌شوید که امکان اجرای فریم‌ورک‌های Hadoop و Spark را در محیط ابری فراهم می‌کند. نحوه مهاجرت از محیط‌های On-premise به Dataproc و بهینه‌سازی کلاسترها نیز پوشش داده می‌شود.

• پردازش جریانی داده با Pub/Sub و Dataflow:

  درک اهمیت پردازش داده در لحظه و نحوه استفاده از Cloud Pub/Sub برای سیستم‌های پیام‌رسانی مقیاس‌پذیر. یاد می‌گیرید که چگونه جریان‌های داده را از Pub/Sub به Dataflow متصل کرده و آن‌ها را به صورت بلادرنگ پردازش کنید. مثال: تحلیل داده‌های حسگرها یا لاگ‌های وب‌سایت به صورت لحظه‌ای.

• سازمان‌دهی و مدیریت خطوط لوله داده با Composer:

  آشنایی با Cloud Composer، سرویس مدیریت گردش کار مبتنی بر Apache Airflow. نحوه زمان‌بندی، مانیتورینگ و مدیریت ده‌ها یا صدها وظیفه داده‌ای با استفاده از DAGها (Directed Acyclic Graphs) آموزش داده می‌شود.

• حاکمیت داده و امنیت:

  آموزش مفاهیم کلیدی امنیت در GCP، شامل مدیریت هویت و دسترسی (IAM)، رمزنگاری داده‌ها در حال سکون و در حال انتقال، و استفاده از سرویس‌هایی مانند Cloud Data Loss Prevention (DLP) برای محافظت از داده‌های حساس و Cloud Data Catalog برای مدیریت فراداده‌ها.

• بهینه‌سازی، نظارت و عیب‌یابی:

  نکات و تکنیک‌هایی برای بهینه‌سازی هزینه‌ها و عملکرد در GCP، استفاده از Cloud Monitoring و Cloud Logging برای نظارت بر سیستم‌ها و شناسایی و رفع مشکلات در خطوط لوله داده.

• آماده‌سازی برای آزمون گواهینامه:

  بخش پایانی شامل راهنمایی‌ها و تمرین‌های شبیه‌سازی برای آمادگی کامل جهت شرکت در آزمون Google Cloud Professional Data Engineer Certification است که به شما کمک می‌کند با اعتماد به نفس کامل در آزمون شرکت کنید.

یکی از ویژگی‌های مهم این دوره، نحوه ارائه آن است. این دوره به صورت کامل بر روی یک فلش مموری ۳۲ گیگابایتی با کیفیت بالا برای شما ارسال می‌شود. این روش مزایای قابل توجهی دارد:

• دسترسی آسان و بدون اینترنت: شما می‌توانید محتوای دوره را در هر زمان و مکانی، بدون نیاز به اتصال دائم و پرسرعت به اینترنت، مشاهده و مطالعه کنید.
• عدم نیاز به دانلود: دیگر نگران حجم بالای فایل‌ها و مشکلات دانلود یا قطعی اینترنت نخواهید بود.
• قابل حمل بودن: فلش مموری به شما امکان می‌دهد تا دوره را به راحتی با خود حمل کرده و بر روی لپ‌تاپ یا کامپیوترهای مختلف مشاهده کنید.
• حفظ کیفیت: محتوای ویدئویی و آموزشی با بالاترین کیفیت ممکن بر روی فلش مموری ذخیره شده است.

این دوره به صورت دانلودی در دسترس نیست و به همین دلیل تجربه کاربری راحت و بدون دغدغه را برای شما فراهم می‌کند.