مقدمه‌ای بر Azure Synapse Analytics و اهمیت آن در مهندسی داده

Azure Synapse Analytics بیش از یک انبار داده یا یک ابزار تحلیل داده‌های کلان است؛ این پلتفرم یک فضای کاری یکپارچه را فراهم می‌کند که در آن می‌توانید داده‌ها را از منابع مختلف جمع‌آوری، پاکسازی، تبدیل و تحلیل کنید. از SQL Pools برای پرس‌وجوهای تحلیلی با کارایی بالا گرفته تا Spark Pools برای پردازش داده‌های غیرساختاریافته و Synapse Pipelines برای ارکستراسیون جریان داده، Synapse تمامی نیازهای یک مهندس داده مدرن را پوشش می‌دهد. در این دوره، شما به صورت عملی با تمامی این اجزا کار خواهید کرد و یاد می‌گیرید چگونه از پتانسیل کامل این سرویس قدرتمند بهره‌برداری کنید.

چرا یادگیری Azure Synapse Analytics برای مهندسان داده ضروری است؟

در چشم‌انداز کنونی داده‌محور، مهندسان داده مسئول ساخت زیرساخت‌هایی هستند که به کسب‌وکارها امکان می‌دهد از داده‌های خود ارزش استخراج کنند. Synapse Analytics با ویژگی‌های منحصربه‌فرد خود، مهندسان را قادر می‌سازد تا:

• زیرساخت‌های داده مقیاس‌پذیر بسازند: با توانایی پردازش ترابایت‌ها و پتابایت‌ها داده بدون محدودیت.
• فرایندهای ETL/ELT را ساده‌سازی کنند: با استفاده از Synapse Pipelines و Data Flows بصری و قدرتمند.
• پرس‌وجوهای پیچیده را با سرعت بالا اجرا کنند: از طریق SQL Pools بهینه‌شده برای پردازش تحلیلی آنلاین (OLAP).
• از توان محاسباتی Spark بهره‌مند شوند: برای پردازش و تحلیل داده‌های ساختاریافته، نیمه‌ساختاریافته و غیرساختاریافته.
• مدیریت و نظارت را متمرکز کنند: همه چیز در یک Synapse Studio واحد و کاربرپسند.
• با ابزارهای هوش تجاری ادغام شوند: برای ساخت داشبوردهای تحلیلی قدرتمند و بلادرنگ.

تسلط بر Synapse Analytics شما را به یکی از باارزش‌ترین و مورد تقاضاترین متخصصان در حوزه داده تبدیل خواهد کرد و فرصت‌های شغلی فراوانی را پیش روی شما قرار می‌دهد.

این دوره برای چه کسانی طراحی شده است؟

این آموزش جامع برای طیف وسیعی از متخصصان حوزه داده که به دنبال ارتقاء مهارت‌های خود در اکوسیستم مایکروسافت Azure هستند، ایده‌آل است:

• مهندسان داده (Data Engineers): که می‌خواهند راه‌حل‌های داده در مقیاس سازمانی را طراحی، پیاده‌سازی و بهینه‌سازی کنند.
• معماران داده (Data Architects): که نیاز به درک عمیق از معماری، طراحی و پیاده‌سازی سیستم‌های داده با Synapse دارند.
• توسعه‌دهندگان BI (BI Developers): که می‌خواهند داده‌های خود را برای تحلیل‌های هوش تجاری آماده‌سازی کنند و به ابزارهای مدرن نیاز دارند.
• تحلیلگران داده (Data Analysts): با پیش‌زمینه فنی که به دنبال گسترش دانش خود به سمت مهندسی داده و مدیریت کلان‌داده‌ها هستند.
• هر کسی که علاقه‌مند به کار با داده‌های کلان و ساخت راه‌حل‌های تحلیلی در Azure است و به دنبال یک رویکرد کاملاً عملی و پروژه محور برای یادگیری است.

پیش‌نیازهای دوره:

برای بهره‌مندی حداکثری از این دوره جامع و عملی، داشتن دانش و تجربه اولیه در موارد زیر توصیه می‌شود:

• مفاهیم پایه پایگاه داده: آشنایی با زبان SQL و مفاهیم پایگاه داده‌های رابطه‌ای (مانند جداول، کوئری‌ها، و جوین‌ها).
• مفاهیم اولیه رایانش ابری: آشنایی کلی با سرویس‌های ابری، به ویژه پلتفرم Microsoft Azure و مفاهیم ذخیره‌سازی ابری.
• برنامه‌نویسی: آشنایی اولیه با پایتون (Python) یا پاین اسپارک (PySpark) امتیاز محسوب می‌شود، اما تمامی مفاهیم ضروری در طول دوره آموزش داده خواهند شد.
• مفاهیم انبار داده: درک اصول طراحی انبار داده (Data Warehousing) و فرایندهای ETL/ELT (Extract, Transform, Load / Extract, Load, Transform).

آنچه در این دوره خواهید آموخت: (اهداف یادگیری)

این دوره با رویکردی گام‌به‌گام و پروژه محور، شما را به دانش و مهارت‌های لازم برای کار با Azure Synapse Analytics مجهز می‌کند. در پایان این دوره، شما قادر خواهید بود:

• یک فضای کاری Azure Synapse Analytics را به طور کامل راه‌اندازی، پیکربندی و مدیریت کنید.
• از Synapse SQL Pools برای ساخت انبار داده‌های مقیاس‌پذیر و اجرای پرس‌وجوهای پیچیده و تحلیلی با کارایی بالا استفاده کنید.
• داده‌ها را با استفاده از Synapse Spark Pools (با استفاده از PySpark) پردازش، پاکسازی و تبدیل کنید.
• پایپ‌لاین‌های داده (Data Pipelines) را برای خودکارسازی فرایندهای ETL/ELT طراحی و پیاده‌سازی کنید.
• با استفاده از Synapse Data Flows، تبدیل‌های پیچیده داده را به صورت بصری و بدون نیاز به کدنویسی (Low-Code/No-Code) انجام دهید.
• با انواع منابع داده (مانند Azure Data Lake Storage Gen2، Blob Storage و Azure SQL Database) کار کنید و آن‌ها را به Synapse متصل نمایید.
• امنیت، نظارت و مدیریت عملکرد بر روی فضای کاری Synapse را پیکربندی و مدیریت کنید.
• یک پروژه عملی کامل از ابتدا تا انتها را در محیط Azure Synapse Analytics پیاده‌سازی کنید و با چالش‌های دنیای واقعی آشنا شوید.
• مفاهیم بهینه‌سازی عملکرد (Performance Optimization) در Synapse را درک کرده و آن‌ها را در سناریوهای مختلف اعمال کنید.

محتوای جامع دوره (پروژه عملی گام به گام):

این دوره شامل سرفصل‌های زیر است که تمامی جنبه‌های مورد نیاز برای کار عملی با Synapse را پوشش می‌دهند. هر بخش با تمرینات و بخش‌های عملی همراه است و در نهایت به یک پروژه جامع پایانی منجر می‌شود که تمامی مفاهیم را در یک سناریوی واقعی ادغام می‌کند:

• ماژول ۱: آشنایی و راه‌اندازی Azure Synapse Analytics
  • معرفی جامع معماری Synapse و اجزای کلیدی آن (SQL Pools, Spark Pools, Pipelines, Data Explorer).
  • راهنمای گام به گام ایجاد و پیکربندی یک Synapse Workspace در پورتال Azure.
  • آشنایی با محیط Synapse Studio و قابلیت‌های آن برای توسعه، مدیریت و نظارت.
  • آماده‌سازی محیط کاری برای پروژه عملی.
• ماژول ۲: دریافت و یکپارچه‌سازی داده‌ها (Data Ingestion & Integration)
  • استفاده از Synapse Pipelines برای طراحی و اجرای فرایندهای کپی و انتقال داده‌ها از منابع مختلف.
  • اتصال به منابع داده‌های ابری و محلی (Azure Data Lake Storage Gen2, Azure Blob Storage, Azure SQL Database, On-premises SQL Server).
  • آشنایی عمیق با Data Flows در Synapse برای انجام تبدیل‌های پیچیده داده‌ای به صورت بصری و مقیاس‌پذیر.
  • مفاهیم پارتیشن‌بندی، فرمت‌های فایل بهینه (Parquet, Delta Lake) و فشرده‌سازی برای کارایی بهتر.
• ماژول ۳: انبار داده با Synapse SQL Pools
  • طراحی شمای انبار داده (مانند Star Schema و Snowflake Schema) برای تحلیل‌های کارآمد.
  • استراتژی‌های بارگذاری داده (Data Loading) با استفاده از PolyBase و دستور COPY INTO برای حجم‌های بالا.
  • نوشتن پرس‌وجوهای T-SQL پیشرفته، استفاده از توابع تحلیلی و بهینه‌سازی عملکرد کوئری‌ها.
  • پیاده‌سازی امنیت در سطح ردیف (Row-Level Security) و ستون (Column-Level Security) برای کنترل دسترسی به داده‌ها.
• ماژول ۴: پردازش داده‌های کلان با Synapse Spark Pools
  • معرفی عمیق Spark و PySpark در محیط Synapse.
  • کار با DataFrames و انجام عملیات تبدیل، فیلترینگ، تجمیع و جوین داده‌ها در مقیاس بزرگ.
  • استفاده از Notebooks در Synapse Studio برای کاوش، تحلیل و مهندسی ویژگی‌های داده.
  • ادغام Spark با SQL Pools برای سناریوهای ترکیبی و استفاده بهینه از هر دو موتور.
• ماژول ۵: تحلیل و گزارش‌گیری داده‌ها
  • استفاده از قابلیت‌های بصری Synapse Studio برای کاوش سریع داده‌ها و ایجاد نمودارهای اولیه.
  • مقدمه‌ای بر اتصال Synapse به ابزارهای هوش تجاری مانند Power BI برای سناریوهای گزارش‌گیری و ساخت داشبورد.
  • آماده‌سازی مدل‌های داده‌ای برای مصرف توسط ابزارهای BI.
• ماژول ۶: نظارت، بهینه‌سازی و امنیت در Synapse
  • مانیتورینگ عملکرد Synapse Workspace و شناسایی گلوگاه‌ها.
  • تکنیک‌های بهینه‌سازی کوئری، مدیریت منابع و مقیاس‌بندی پویا.
  • مدیریت دسترسی و کنترل‌های امنیتی (Role-Based Access Control – RBAC) در Synapse.
  • بهترین شیوه‌ها و دستورالعمل‌ها برای مدیریت و نگهداری یک محیط Synapse قدرتمند.
• ماژول ۷: پروژه عملی پایان دوره: ساخت یک Data Lakehouse End-to-End

  در این بخش، شما تمامی آموخته‌های خود را در قالب یک پروژه واقعی و چالش‌برانگیز به کار خواهید گرفت. این پروژه شامل مراحل کامل ساخت یک Data Lakehouse از ابتدا تا انتها است، از جمله:

  • تعریف دقیق سناریوی کسب‌وکار و الزامات داده‌ای (مثال: تحلیل داده‌های فروش آنلاین از چندین پلتفرم).
  • دریافت داده‌های خام از منابع مختلف با فرمت‌های متفاوت (CSV, JSON, XML) و ذخیره آن‌ها در Data Lake.
  • پاکسازی، تبدیل و غنی‌سازی داده‌ها با استفاده از Spark DataFrames و Data Flows.
  • ذخیره داده‌های آماده برای تحلیل در لایه‌های مختلف Data Lake (مانند Bronze, Silver, Gold) با استفاده از فرمت Delta Lake.
  • بارگذاری داده‌های نهایی و تجمیع‌شده در Synapse SQL Pool برای گزارش‌گیری و تحلیل‌های پیشرفته.
  • اجرای پرس‌وجوهای تحلیلی پیچیده و تهیه دیدگاه‌های عملی (Actionable Insights) برای کسب‌وکار.
  • نظارت و بهینه‌سازی عملکرد کل پایپ‌لاین و اجزای مختلف Synapse در طول پروژه.
  • پیاده‌سازی مکانیزم‌های امنیتی در لایه‌های مختلف داده.

مزایای کلیدی این دوره برای شما:

• یادگیری کاملاً پروژه محور: تمرکز اصلی بر روی یک پروژه عملی جامع است که شما را برای سناریوهای دنیای واقعی و نیازهای بازار کار آماده می‌کند.
• پوشش جامع و عمیق: از مباحث پایه تا پیشرفته، تمامی جنبه‌های کلیدی Azure Synapse Analytics به صورت تئوری و عملی پوشش داده می‌شود.
• ارتقاء قابل توجه مهارت‌های شغلی: مهارت‌هایی را کسب می‌کنید که در حال حاضر در بازار کار جهانی و داخلی از تقاضای بالایی برخوردارند و شما را از سایر رقبا متمایز می‌کند.
• محتوای به‌روز و کاربردی: منطبق با آخرین تغییرات، بهترین شیوه‌ها و قابلیت‌های Azure Synapse Analytics در صنعت.
• دسترسی آفلاین و دائمی: تمامی محتوای دوره روی فلش مموری ۳۲ گیگابایتی ارائه می‌شود، بنابراین نیازی به اتصال دائم به اینترنت برای مشاهده درس‌ها و مراجعات مکرر نخواهید داشت.