در دنیای امروز حجم داده‌ها روزبه‌روز در حال رشد است و مدیریت، پردازش و تحلیل آن‌ها به یکی از مهارت‌های کلیدی مهندسین داده تبدیل شده است. دوره Data Engineering Master Class با تمرکز بر سرویس‌های تحلیلی AWS طراحی شده تا مسیر یادگیری اصولی و پروژه‌محور مهندسی داده را به شما نشان دهد. این دوره مناسب تحلیلگرها، توسعه‌دهندگان بک‌اند و مهندسین DevOps است که قصد دارند در بستر ابری AWS زیرساخت‌های داده‌ای مقیاس‌پذیر و امن راه‌اندازی کنند.

• مفاهیم پایه مهندسی داده و معماری‌های رایج مانند Lambda و Kappa.
• آموزش جامع AWS S3 برای ذخیره‌سازی داده‌های ساخت‌یافته و بدون ساختار.
• کار با AWS Glue جهت استخراج، تبدیل و بارگذاری (ETL).
• راه‌اندازی انبار داده مقیاس‌پذیر با Amazon Redshift.
• پردازش جریان داده‌ها به کمک Amazon Kinesis و AWS Lambda.
• مدیریت و کاوش داده‌ها با AWS Athena و Amazon QuickSight.
• بهینه‌سازی امنیت و هزینه در معماری‌های داده‌ای ابری.

با شرکت در این دوره:

• آشنایی عملی با بهترین الگوهای مهندسی داده در صنعت.
• ایجاد پروژه‌هایی مشابه سناریوهای واقعی کسب‌وکار.
• دریافت نکات کلیدی و تجربیات اساتید با سابقه اجرای پروژه‌های بزرگ.
• ارتقای مهارت در طراحی زیرساخت‌های قابل اتکا و مقیاس‌پذیر.
• آمادگی برای آزمون‌های AWS Certified Data Analytics – Specialty.

برای بهره‌مندی کامل از مطالب این دوره باید:

• آشنایی اولیه با مفاهیم پایگاه داده‌های رابطه‌ای و NoSQL.
• تسلط نسبی به زبان‌های برنامه‌نویسی Python یا Java.
• مفاهیم پایه شبکه و امنیت در فضای ابری.
• داشتن یک حساب AWS برای انجام تمرینات عملی.

• بخش ۱: معرفی مهندسی داده و AWS – توضیح معماری‌ها و سرویس‌ها
• بخش ۲: ذخیره‌سازی داده با AWS S3 – طراحی باکت، نسخه‌بندی و مدیریت دسترسی
• بخش ۳: ETL با AWS Glue – ایجاد دیتاکتالوگ، تبدیل داده و اسکریپت‌نویسی
• بخش ۴: انبار داده با Redshift – طراحی اسکیما، جدول‌ها، و بهینه‌سازی کوئری
• بخش ۵: پردازش بلادرنگ با Kinesis و Lambda – پیاده‌سازی جریان داده و لامبدای سرورلس
• بخش ۶: کاوش داده با Athena و مصورسازی با QuickSight
• بخش ۷: امنیت و پایش – IAM، نقش‌ها، رمزنگاری و CloudWatch
• بخش ۸: پروژه نهایی – یک سناریوی واقعی از جمع‌آوری تا مصورسازی داده

طی دوره چند پروژه عملی انجام می‌دهید که شامل:

• بارگذاری میلیون‌ها رکورد لاگ سرور در S3 و اجرای کوئری‌های ETL با Glue.
• طراحی انبار داده فروش تجزیه و تحلیل رفتار مشتری با Redshift.
• پیاده‌سازی پایپلاین بلادرنگ برای پردازش داده‌های دستگاه‌های IoT با Kinesis و ارسال هشدار با Lambda.
• ساخت داشبورد تعاملی فروش به کمک QuickSight و انتشار برای ذینفعان.

این مثال‌ها به شما کمک می‌کند تا توانایی انتقال دانش نظری به پروژه‌های واقعی را کسب کنید و درک عمیق‌تری از چرخه کامل مهندسی داده پیدا کنید.

اگر به دنبال توسعه مهارت‌های مهندسی داده در محیط ابری و ورود به بازار کار داده‌محور هستید، این دوره بهترین نقطه شروع است. محتوا به‌روز، پروژه‌محور و مبتنی بر سرویس‌های پرکاربرد AWS تهیه شده تا شما را در موقعیت تصمیم‌گیری و اجرا در شرکت‌های کوچک و بزرگ توانمند سازد.

هم اکنون با دانلود دوره جامع مهندسی داده با استفاده از سرویس‌های تحلیلی AWS، مسیر رشد حرفه‌ای خود را در حوزه داده تضمین کنید.