در دنیای امروز که داده‌ها به عنوان طلای جدید شناخته می‌شوند، نقش مهندسین داده بیش از پیش حیاتی شده است. شرکت‌ها برای تصمیم‌گیری‌های هوشمندانه، نیازمند داده‌های پاک، سازماندهی‌شده و قابل دسترس هستند. مهندسی داده پلی است میان داده‌های خام و بینش‌های عملی، که امکان استخراج ارزش واقعی از حجم عظیمی از اطلاعات را فراهم می‌آورد.

دوره ZeroToMastery: مقدمه‌ای بر مهندسی داده ۲۰۲۵-۴ یک مسیر جامع و عملی را برای ورود به این حوزه پرتقاضا ارائه می‌دهد. این دوره به گونه‌ای طراحی شده است که شرکت‌کنندگان را از مفاهیم بنیادی به سوی تکنیک‌های پیشرفته سوق دهد و آن‌ها را برای مقابله با چالش‌های دنیای واقعی آماده سازد. مهم است بدانید که این دوره به صورت فیزیکی بر روی یک فلش مموری ۳۲ گیگابایتی ارائه می‌شود و جهت سهولت دسترسی شما، نیازی به دانلود نخواهد داشت.

این دوره جامع، مهارت‌های لازم برای تبدیل شدن به یک مهندس داده توانمند را در اختیار شما قرار می‌دهد:

• آشنایی کامل با اکوسیستم مهندسی داده و نقش‌های مختلف در آن.
• تسلط بر مفاهیم پایه‌ای داده‌ها از جمله پایگاه‌های داده رابطه‌ای و غیررابطه‌ای.
• یادگیری زبان SQL برای کار با پایگاه‌های داده رابطه‌ای و NoSQL برای داده‌های ساختارنیافته.
• اصول ساخت و مدیریت خطوط لوله داده (Data Pipelines) برای جمع‌آوری، پردازش و ذخیره‌سازی داده‌ها.
• معرفی و کار با ابزارهای کلیدی در مهندسی داده مانند Apache Spark، Kafka، و Airflow.
• درک مفاهیم ذخیره‌سازی داده در مقیاس بزرگ و انباره‌های داده (Data Warehouses) و دریاچه‌های داده (Data Lakes).
• آشنایی با پلتفرم‌های ابری (مانند AWS، GCP یا Azure) و خدمات مهندسی داده آن‌ها.
• تکنیک‌های کیفیت داده و حاکمیت داده (Data Governance).
• مهارت‌های عملی برای رفع اشکال و بهینه‌سازی سیستم‌های داده.

با سرمایه‌گذاری بر روی این دوره، شما مزایای متعددی را کسب خواهید کرد که مسیر شغلی شما را دگرگون خواهد ساخت:

• آموزش کاربردی و عملی: تمرکز بر پروژه‌های واقعی و مثال‌های کاربردی برای درک عمیق مفاهیم.
• بروزرسانی مداوم: محتوای دوره مطابق با آخرین روندهای صنعت در سال ۲۰۲۵-۴ به‌روزرسانی شده است.
• آمادگی برای بازار کار: کسب مهارت‌هایی که توسط شرکت‌های پیشرو در زمینه داده مورد تقاضا هستند.
• دسترسی آسان: محتوای کامل دوره بر روی یک فلش مموری ۳۲ گیگابایتی ارائه می‌شود که امکان استفاده در هر زمان و مکانی را بدون نیاز به اتصال دائم به اینترنت فراهم می‌آورد. این روش، تجربه یادگیری روان و بدون وقفه را تضمین می‌کند.
• پوشش جامع: از مبانی تا مباحث پیشرفته، تمامی جوانب مهندسی داده پوشش داده شده است.
• یادگیری گام به گام: ساختار آموزشی منظم که برای افراد با سطوح مختلف تجربه مناسب است.

این دوره به گونه‌ای طراحی شده است که برای طیف وسیعی از علاقه‌مندان قابل دسترسی باشد، اما داشتن دانش اولیه می‌تواند به شما در پیشرفت سریع‌تر کمک کند:

• آشنایی با مفاهیم کامپیوتر: درک کلی از سیستم‌عامل‌ها و نحوه کار با کامپیوتر.
• دانش مقدماتی برنامه‌نویسی: تجربه با یک زبان برنامه‌نویسی مانند پایتون (Python) توصیه می‌شود، اما الزامی نیست. بخش‌هایی برای پوشش مبانی پایتون در این دوره گنجانده شده است.
• علاقه به کار با داده‌ها: اشتیاق به حل مسائل مربوط به داده و یادگیری فناوری‌های جدید.
• تفکر تحلیلی: توانایی تفکر منطقی و حل مسئله.

ماژول ۱: مبانی و اکوسیستم مهندسی داده

• معرفی مهندسی داده: چرا مهم است؟
• نقش‌ها و مسئولیت‌های مهندس داده
• انواع داده‌ها: ساختاریافته، نیمه‌ساختاریافته، و ساختارنیافته
• مراحل چرخه حیات داده

ماژول ۲: پایگاه‌های داده و SQL

• اصول سیستم‌های مدیریت پایگاه داده (DBMS)
• پایگاه‌های داده رابطه‌ای و طراحی اسکما (Schema Design)
• دستورات اساسی و پیشرفته SQL: SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE, JOINs, Subqueries
• مدیریت تراکنش‌ها و بهینه‌سازی کوئری‌ها

ماژول ۳: کار با داده‌های بزرگ و NoSQL

• چالش‌های داده‌های بزرگ (Big Data)
• معرفی سیستم‌های NoSQL: MongoDB, Cassandra, Redis
• مدل‌های داده‌ای NoSQL: سندگرا، ستون‌گرا، گراف و کلید-مقدار
• کار با داده‌های نیمه‌ساختاریافته مانند JSON و XML

ماژول ۴: ساخت خطوط لوله داده (Data Pipelines)

• مفاهیم ETL/ELT
• ابزارهای اسکریپت‌نویسی برای داده‌ها: پایتون برای مهندسی داده
• معرفی Apache Airflow برای زمان‌بندی و ارکستراسیون خطوط لوله
• پیاده‌سازی یک خط لوله داده ساده از صفر

ماژول ۵: پردازش داده‌های جریانی و توزیع شده

• مفاهیم پردازش داده‌های جریانی (Stream Processing)
• معرفی Apache Kafka: ارسال و دریافت پیام‌ها
• مقدمه‌ای بر Apache Spark: پردازش داده‌های بزرگ در مقیاس
• مثال عملی: ساخت یک سیستم تحلیل داده جریانی با Kafka و Spark

ماژول ۶: ذخیره‌سازی داده در مقیاس بزرگ و Cloud

• مفاهیم انباره داده (Data Warehouse) و دریاچه داده (Data Lake)
• طراحی و پیاده‌سازی انباره داده: مدل‌سازی ابعادی (Dimensional Modeling)
• معرفی سرویس‌های ابری برای مهندسی داده (مثال‌هایی از AWS/GCP/Azure):
  • ذخیره‌سازی: S3 (AWS), Cloud Storage (GCP)
  • پایگاه‌های داده: RDS, DynamoDB (AWS), Cloud SQL, Bigtable (GCP)
  • پردازش: EMR, Glue (AWS), Dataproc, Dataflow (GCP)
  • انباره داده: Redshift (AWS), BigQuery (GCP)

ماژول ۷: کیفیت داده و حاکمیت داده

• اهمیت کیفیت داده و شاخص‌های آن
• تکنیک‌های پاکسازی و اعتبارسنجی داده‌ها
• اصول حاکمیت داده (Data Governance) و فرامتداد (Metadata)
• امنیت داده‌ها و حریم خصوصی در سیستم‌های داده

ماژول ۸: پروژه‌های عملی و بهترین شیوه‌ها

• پیاده‌سازی یک پروژه end-to-end مهندسی داده
• بهترین شیوه‌ها در توسعه و نگهداری سیستم‌های داده
• عیب‌یابی و بهینه‌سازی عملکرد
• آمادگی برای مصاحبه‌های شغلی مهندسی داده

این دوره ZeroToMastery با ارائه مفاهیم نظری و تمرین‌های عملی فراوان، شما را به یک مهندس داده حرفه‌ای تبدیل خواهد کرد. با محتوای به‌روز و رویکرد پروژه‌محور، شما نه تنها دانش تئوری کسب می‌کنید، بلکه مهارت‌های عملی مورد نیاز برای موفقیت در این عرصه را نیز فرا خواهید گرفت. فرصت را برای برداشتن گام‌های محکم در دنیای مهندسی داده از دست ندهید. این دوره به صورت فیزیکی بر روی فلش مموری ۳۲ گیگابایتی برای شما ارسال می‌شود تا بدون دغدغه دسترسی به اینترنت، به محتوای آموزشی ارزشمند آن دسترسی داشته باشید.