Azure Data Factory به عنوان یک سرویس ETL (Extract, Transform, Load) و ELT (Extract, Load, Transform) مبتنی بر ابر، به سازمان‌ها کمک می‌کند تا مجموعه‌های داده متنوع را از منابع مختلف جمع‌آوری کرده، آن‌ها را تبدیل نمایند و در مقصدهای مورد نظر ذخیره کنند. قابلیت‌های کلیدی ADF شامل:

• اتصال به منابع داده متنوع: پشتیبانی از صدها منبع داده داخلی و خارجی، از پایگاه‌های داده سنتی گرفته تا سرویس‌های ابری مدرن.
• ایجاد گردش کارهای پیچیده: طراحی و اجرای pipelineهای قدرتمند با استفاده از فعالیت‌های متنوع، شرط‌ها، حلقه‌ها و پارامترها.
• هماهنگی با سایر سرویس‌های Azure: ادغام seamless با سرویس‌هایی مانند Azure Databricks، Azure SQL Database، Azure Blob Storage، Azure Synapse Analytics و غیره.
• مقیاس‌پذیری و انعطاف‌پذیری: اجرای پردازش‌های داده در مقیاس بزرگ با بهره‌گیری از زیرساخت ابری Azure.
• قابلیت مانیتورینگ و گزارش‌دهی: نظارت دقیق بر اجرای pipelineها، شناسایی و رفع خطاها.

با توجه به رشد روزافزون حجم و تنوع داده‌ها، تقاضا برای متخصصانی که بتوانند با ابزارهایی مانند ADF کار کنند، به شدت افزایش یافته است. این دوره، مسیر یادگیری شما را برای ورود به این حوزه تخصصی هموار می‌سازد.

این دوره برای طیف وسیعی از متخصصان حوزه فناوری اطلاعات و داده طراحی شده است:

• مهندسان داده: که به دنبال ارتقاء مهارت‌های خود در زمینه اتوماسیون و مدیریت داده در بستر Azure هستند.
• توسعه‌دهندگان نرم‌افزار: که نیاز دارند با زیرساخت‌های داده مدرن آشنا شوند و راه‌حل‌های ETL/ELT را پیاده‌سازی کنند.
• تحلیلگران داده: که می‌خواهند فرآیند آماده‌سازی و پاکسازی داده‌ها را تسهیل کرده و به داده‌های قابل اعتمادتر دسترسی پیدا کنند.
• مدیران IT و معمارهای ابری: که مسئول طراحی و پیاده‌سازی راه‌حل‌های داده در بستر Azure هستند.
• هر کسی که علاقه‌مند به یادگیری و تسلط بر یکی از کلیدی‌ترین ابزارهای مهندسی داده در اکوسیستم Azure است.

این دوره جامع، شما را از مبانی اولیه تا مفاهیم پیشرفته و سناریوهای واقعی در Azure Data Factory هدایت می‌کند. سرفصل‌های کلیدی این دوره عبارتند از:

مبانی Azure Data Factory

• آشنایی با معماری ADF و اجزای اصلی آن (Pipelines, Activities, Datasets, Linked Services, Integration Runtimes).
• کار با Git Integration و CI/CD برای ADF.
• تنظیم و پیکربندی Integration Runtimes (Azure, Self-hosted, SSIS).
• ایجاد اولین Linked Services و Datasets برای اتصال به منابع مختلف داده (Azure SQL DB, Blob Storage, On-Premises).

ساخت و مدیریت Pipelines

• طراحی و اجرای انواع Activities (Copy Data, Lookup, Stored Procedure, Web Activity, Azure Function).
• استفاده از Control Flow Activities برای ایجاد منطق شرطی و حلقه‌ها (If Condition, ForEach, Until).
• مدیریت پارامترها و متغیرها در pipelines.
• پیاده‌سازی Load Balancing و Parallel Execution.

Transformations و Orchestration

• استفاده از Mapping Data Flows برای تبدیل داده‌های بصری و بدون کد (No-code transformations).
• ادغام با Azure Databricks برای اجرای کدهای Python/Scala/SQL پیچیده.
• هماهنگی و اجرای Stored Procedures در SQL Server و Azure SQL Database.
• اجرای SSIS Packages در ADF با استفاده از SSIS Integration Runtime.

مدیریت، مانیتورینگ و بهینه‌سازی

• نظارت بر اجرای pipelineها با استفاده از Azure Monitor و ADF Monitoring UI.
• مدیریت خطا و پیاده‌سازی استراتژی‌های Error Handling.
• بهینه‌سازی عملکرد pipelineها و کاهش هزینه‌ها.
• اجرای خودکار (Scheduling) pipelineها و استفاده از Triggers (Schedule, Tumbling Window, Event-based).

مباحث پیشرفته و سناریوهای عملی

• معماری‌های داده پیشرفته با ADF (Data Lakehouse, Data Mesh concepts).
• انتقال داده‌های حجیم و Near Real-time data ingestion.
• پیاده‌سازی Data Governance و Data Lineage.
• کار با Azure Data Factory Studio و ویژگی‌های جدید آن.
• پروژه‌های عملی و Case Studies از دنیای واقعی.

با شرکت در این دوره، شما قادر خواهید بود:

• مهارت‌های کلیدی مهندسی داده را در اکوسیستم Azure بیاموزید.
• فرآیندهای ETL/ELT را با استفاده از ابزاری قدرتمند خودکار کنید.
• بازدهی و دقت پروژه‌های داده خود را به طور قابل توجهی افزایش دهید.
• فرصت‌های شغلی خود را در حوزه داده و هوش تجاری گسترش دهید.
• با استفاده از فلش مموری 32 گیگابایتی، به صورت آفلاین و با سرعت بالا به محتوای آموزشی دسترسی داشته باشید.
• آخرین تکنیک‌ها و بهترین شیوه‌های سال 2024 را به صورت عملی فرا بگیرید.

برای بهره‌مندی حداکثری از این دوره، داشتن دانش پایه‌ای در زمینه‌های زیر توصیه می‌شود:

• آشنایی با مفاهیم پایگاه داده (SQL).
• درک اصول اولیه محاسبات ابری (Cloud Computing).
• تجربه کار با Azure Portal (هرچند بخش‌های اولیه دوره به معرفی آن می‌پردازد).
• آشنایی با مفاهیم مهندسی داده و ETL/ELT مفید خواهد بود.