دانلود رایگان دوره «مبانی دریاچه داده ۲۰۲۴-۳» از

معرفی دوره

در دهه اخیر، حجم داده‌های تولیدشده در صنعت و تجارت به شکل بی‌سابقه‌ای افزایش یافته است. «دریاچه داده» (Data Lake) با فراهم کردن محیطی منعطف برای ذخیره‌سازی حجم عظیمی از داده‌های ساختاریافته و نیمه‌ساختاریافته، به یکی از کلیدهای تحول دیجیتال تبدیل شده است. در این دوره عملی با عنوان «مبانی دریاچه داده ۲۰۲۴-۳»، شما با مفاهیم بنیادی، تکنولوژی‌های اصلی و مراحل پیاده‌سازی یک دریاچه داده آشنا خواهید شد. این دوره برای کارشناسان داده، مهندسین نرم‌افزار و تحلیلگران کسب و کار طراحی شده تا بتوانند زیرساخت مقیاس‌پذیر و بهینه‌ای برای مدیریت داده‌ها بسازند.

اهداف و آنچه فراگیران یاد می‌گیرند

• مفهوم دریاچه داده و تفاوت آن با انبار داده سنتی
• معماری لایه‌ای دریاچه داده: Raw, Cleansed, Curated
• انتخاب و پیکربندی ابزارهای ذخیره‌سازی ابری (AWS S3، Azure Data Lake Storage)
• استخراج، تبدیل و بارگذاری (ETL/ ELT) داده با Apache Spark و AWS Glue
• مدیریت متادیتا و پیاده‌سازی کاتالوگ داده (Apache Hive, AWS Glue Catalog)
• کنترل دسترسی و امنیت داده با سیاست‌های IAM و رمزنگاری
• تحلیل بلادرنگ با استفاده از Apache Kafka و AWS Kinesis
• بهینه‌سازی هزینه و مقیاس‌پذیری در طراحی دریاچه داده
• مطالعه موردی و پیاده‌سازی عملی یک پروژه دریاچه داده

  در پایان این دوره، شما قادر خواهید بود از صفر تا صد یک دریاچه داده را در بستر ابری طراحی، اجرا و نگهداری کنید.

  مزایا و کاربردهای عملی دوره

  شرکت در این دوره علاوه بر درک عمیق مفاهیم دریاچه داده، به شما امکان می‌دهد تا:

  • زمان دسترسی به داده‌ها را کاهش داده و فرآیند تحلیل را تسریع کنید.
  • هزینه‌های نگهداری زیرساخت داده را با استفاده از ذخیره‌سازی ابری بهینه کنید.
  • بنا به نیاز کسب‌وکار، در مقیاس‌های کوچک تا چند صد ترابایت را مدیریت کنید.
  • داده‌های حساس را با سیاست‌های امنیتی قوی محافظت کنید.
  • با معماری میکروسرویس و Data Mesh آشنا شوید و آن را در دریاچه داده پیاده‌سازی کنید.

    به عنوان مثال عملی، ساخت یک خط لوله ETL در AWS Glue و تحلیل بلادرنگ تراکنش‌های مالی با AWS Kinesis از مباحثی است که به کمک دستورالعمل‌های گام‌به‌گام پوشش داده شده است.

    پیش‌نیازها

    • آشنایی اولیه با پایگاه‌های داده رابطه‌ای و مفاهیم SQL
    • تجربه پایه در کار با یک سرویس ابری (AWS یا Azure یا GCP)
    • زبان برنامه‌نویسی Python یا Scala (برای Apache Spark)
    • درک ابتدایی از مفاهیم شبکه و امنیت در فضای ابری

      داشتن این پیش‌زمینه‌ها کمک می‌کند تا بتوانید سریع‌تر مفاهیم پیشرفته دریاچه داده را فرا گرفته و در پروژه‌های واقعی به کار ببرید.

      سرفصل‌ها و بخش‌های دوره

      دوره «مبانی دریاچه داده ۲۰۲۴-۳» شامل پنج ماژول اصلی است که هرکدام به چندین فصل تقسیم شده‌اند:

      • ماژول ۱: مقدمه و مفهوم‌سازی
        • تعریف دریاچه داده و کاربردها
        • مزایا و محدودیت‌ها نسبت به انبار داده
        • معماری لایه‌های ذخیره‌سازی
        • ماژول ۲: ابزارهای ذخیره‌سازی ابری
          • AWS S3: تنظیم باکت و سیاست‌های امنیتی
          • Azure Data Lake Storage: ساخت حساب کاربری و امنیت
          • مقایسه هزینه و عملکرد
          • ماژول ۳: پردازش داده‌ها با Spark و Glue
            • معرفی Apache Spark: RDD و DataFrame
            • نوشته‌های عملی PySpark و Scala
            • پیکربندی و اجرای job در AWS Glue
            • ماژول ۴: کاتالوگ و متادیتا
              • ساخت و مدیریت AWS Glue Catalog
              • ثبت منابع داده و جستجوی متادیتا
              • کنترل نسخه و تطبیق داده‌ها
              • ماژول ۵: تحلیل بلادرنگ و بهینه‌سازی
                • آشنایی با Apache Kafka و AWS Kinesis
                • طراحی معماری بلادرنگ برای پردازش رویدادها
                • تکنیک‌های بهینه‌سازی هزینه و مقیاس‌پذیری

                  در هر فصل، مثال‌های عملی همراه با کد کامل و توضیحات گام‌به‌گام ارائه شده تا یادگیری شما تسریع شود. علاوه بر این، تمرین‌های پایان فصل به تثبیت مفاهیم کمک می‌کنند.

                  نظرات

                  هنوز نظری ثبت نشده است.

                  وارد شوید تا نظر ثبت کنید.