معرفی دوره

بوت‌کمپ مهندسی کلان‌داده با محوریت سرویس‌های ابری Google Cloud Platform و Azure Cloud یک دوره فشرده و عملی است که شما را با مفاهیم پایه و پیشرفته کلان‌داده آشنا می‌کند. هدف این بوت‌کمپ، آماده‌سازی متخصصانی است که بتوانند زیرساخت‌های پردازش داده‌های حجیم را طراحی، پیاده‌سازی و بهینه‌سازی کنند و از خدمات ابری برای افزایش سرعت و مقیاس‌پذیری راهکارها بهره ببرند.

این دوره مناسب افرادی است که می‌خواهند در حوزه Big Data Engineering و DataOps مهارت‌های خود را گسترش داده و با ابزارهای نوین دنیای ابری کار کنند. در پایان بوت‌کمپ، پروژه‌های عملی و نمونه‌های واقعی از شرکت‌های پیشرو در اختیار شما قرار می‌گیرد تا بتوانید رزومه خود را تقویت کنید.

آنچه در این دوره خواهید آموخت

• مفاهیم پایه کلان‌داده، اکوسیستم Hadoop و Spark
• طراحی و پیاده‌سازی Data Lake در GCP (Cloud Storage، BigQuery)
• ایجاد و مدیریت Data Pipeline با Cloud Dataflow و Azure Data Factory
• پردازش بلادرنگ (Streaming) با Apache Kafka و Pub/Sub
• بهینه‌سازی کوئری و ذخیره‌سازی داده در Azure Synapse Analytics
• مدیریت خوشه‌های Kubernetes برای مقیاس‌پذیری پردازش داده
• استقرار ابزارهای ETL و ELT در محیط ابری
• نظارت و مانیتورینگ با Stackdriver و Azure Monitor
• آشنایی با مباحث امنیت داده و حریم خصوصی در فضای ابری
• استفاده از Machine Learning Pipeline برای پیش‌بینی و تحلیل داده‌ها

مزایای شرکت در بوت‌کمپ

• دسترسی به سرورهای اختصاصی GCP و Azure جهت تمرین عملی
• پروژه‌های واقعی با داده‌های بزرگ برای تجربه کاربردی
• کسب گواهینامه معتبر از هر دو پلتفرم ابری
• شبکه‌سازی با متخصصان و مربیان با سابقه
• دوره‌های ویدیویی، مستندات و اسلایدهای حرفه‌ای
• حل تمرینات چالشی و ارزیابی مستمر برای تثبیت یادگیری
• دسترسی مادام‌العمر به محتوا و بروزرسانی‌های آینده

پیش‌نیازهای دوره

• مبانی برنامه‌نویسی پایتون یا جاوا
• آشنایی با خطوط فرمان لینوکس و مفاهیم شبکه
• مبانی پایگاه‌داده و SQL
• آشنایی اولیه با مفاهیم رایانش ابری (Cloud Computing)
• تمایل به یادگیری سریع و حل مسئله در دنیای کلان‌داده

بخش‌ها و ساختار دوره

• بخش اول: مبانی کلان‌داده و معماری Hadoop
• بخش دوم: معرفی GCP و راه‌اندازی پروژه، IAM
• بخش سوم: پردازش دسته‌ای با Dataflow و Spark
• بخش چهارم: Data Lake و مدیریت داده با BigQuery
• بخش پنجم: Azure Data Factory و Synapse Analytics
• بخش ششم: پردازش بلادرنگ با Pub/Sub و Kafka
• بخش هفتم: Kubernetes برای مهندس داده
• بخش هشتم: DevOps و CI/CD برای داده‌محور
• بخش نهم: پروژه عملی نهایی و مستندسازی

مثال‌های عملی

در هر بخش از بوت‌کمپ با مثال‌های واقعی زیر آشنا می‌شوید:

• پیاده‌سازی پایپ‌لاین ETL برای استخراج لاگ‌های وب‌سرور و بارگذاری به BigQuery
• طراحی داشبورد لحظه‌ای فروش محصولات با Azure Synapse Analytics
• استفاده از Kafka برای تحلیل بلادرنگ توییت‌ها و تعیین روندهای اجتماعی
• ایجاد مدل پیش‌بینی انبارش داده با TensorFlow در GCP AI Platform
• نظارت بر خوشه‌های Kubernetes و رفع اشکال با Prometheus و Grafana

جمع‌بندی و نکات کلیدی

بوت‌کمپ مهندسی کلان‌داده با GCP و Azure Cloud فرصتی منحصربه‌فرد برای کسب توانمندی‌های عملی در دنیای داده‌های حجیم است. با گذراندن این دوره، شما توانایی طراحی، پیاده‌سازی و مدیریت زیرساخت‌های مقیاس‌پذیر و امن را پیدا می‌کنید و آماده ورود به بازار کار تخصصی Big Data می‌شوید.

نکات کلیدی:

• تمرین عملی و پروژه واقعی، مبنای اصلی یادگیریست.
• آشنایی عمیق با ابزارهای ابری، عامل تمایز شما خواهد بود.
• مدیریت هزینه و بهینه‌سازی منابع ابری، مهارتی راهبردی است.
• همراهی با انجمن دانشجویان و مربیان، مسیر پیشرفت را هموار می‌کند.