معرفی دوره

دوره AWS Certified Data Engineer Associate 2025 یک کارگاه عملی و پروژه‌محور است که به صورت قدم‌به‌قدم شما را با تمامی خدمات پردازش، ذخیره و تحلیل داده در محیط AWS آشنا می‌کند. در طول این دوره، علاوه بر تئوری، از ابتدا تا انتها پروژه‌های واقعی را روی پلتفرم AWS اجرا خواهید کرد و آمادگی کامل برای آزمون رسمی AWS Data Engineer خواهید داشت.

چه مطالبی خواهید آموخت؟

• مفاهیم پایه‌ای Big Data و جریان‌های داده (Streaming vs Batch).
• معماری ذخیره‌سازی داده با استفاده از S3، Redshift و DynamoDB.
• راه‌اندازی و پیکربندی خدمات جمع‌آوری داده: Kinesis Data Streams، Firehose و Data Migration Service.
• طراحی و پیاده‌سازی پایپلاین‌های ETL با AWS Glue و AWS Lambda.
• تحلیل داده با Amazon Athena، EMR (Hadoop/Spark) و QuickSight.
• بهینه‌سازی هزینه و عملکرد از طریق Auto Scaling و Reserved Instances.
• امنیت و حاکمیت داده با IAM، KMS، VPC و AWS Lake Formation.

مزایا و فواید دوره

• دسترسی به پروژه‌های واقعی و سناریوهای عملیاتی در محیط استاندارد AWS.
• تمرین مستمر و تحویل کد (CI/CD) برای افزایش مهارت‌های دِواپس (DevOps).
• راهنمایی گام‌به‌گام برای آمادگی کامل آزمون Data Engineer Associate.
• گواهی پایان دوره معتبر و پشتیبانی فنی تا زمان دریافت مدرک رسمی.
• افزایش فرصت‌های شغلی در حوزه مهندسی داده و معماری ابر.
• دسترسی مادام‌العمر به ویدئوها و منابع تکمیلی برای مرور مجدد مباحث.

پیش‌نیازها

• آشنایی متوسط با مفاهیم شبکه، پایگاه داده و سیستم‌عامل.
• تجربه اولیه در کار با خط فرمان (CLI) و اسکریپت‌نویسی (Python یا Bash).
• حداقل یک سرویس AWS مانند EC2 یا S3 را قبلاً راه‌اندازی کرده باشید.
• تمایل به یادگیری مباحث پیچیده داده و زمان‌بندی اجرای پروژه‌ها.

سرفصل‌های دوره

• بخش 1: معرفی معماری Data Lake و Data Warehouse در AWS.
• بخش 2: مدیریت هویت و دسترسی با IAM و سیاست‌های حاکمیتی.
• بخش 3: ذخیره‌سازی بهینه در Amazon S3 با الگوهای لایه‌بندی (Tiering).
• بخش 4: انتقال و جمع‌آوری داده با Kinesis Data Streams و Kinesis Firehose.
• بخش 5: آماده‌سازی داده و ETL با AWS Glue، Glue Studio و Python Shell Jobs.
• بخش 6: پردازش توزیع‌شده با Amazon EMR (Hadoop و Spark).
• بخش 7: تحلیل تعاملی با Amazon Athena و Redshift Spectrum.
• بخش 8: مصورسازی داده‌ها با Amazon QuickSight و ساخت داشبوردهای تعاملی.
• بخش 9: بهینه‌سازی هزینه، مانیتورینگ با CloudWatch و شاخص‌های عملکردی.
• بخش 10: آزمون شبیه‌سازی، نکات طلایی و جمع‌بندی نهایی.

مثال‌های عملی

در یکی از پروژه‌ها، داده‌های لاگ یک سامانه IoT را با استفاده از Kinesis Data Streams دریافت می‌کنید، سپس با AWS Glue و Spark آنها را پاک‌سازی کرده و در یک Data Lake در S3 ذخیره می‌کنید. در انتها با Amazon Athena کوئری‌های تحلیلی را اجرا و با QuickSight یک داشبورد لحظه‌ای ترافیک دستگاه‌ها می‌سازید.

مثال دیگر، مهاجرت دسته‌ای (Batch Migration) از یک پایگاه MySQL داخلی به Amazon Redshift با استفاده از Data Migration Service است که در آن تنظیمات شبکه خصوصی (VPC Endpoint) و رمزنگاری در حین انتقال (TLS) را تمرین می‌کنید.

چرا این دوره برای شما مناسب است؟

اگر به دنبال نقش‌های Data Engineer یا Cloud Architect هستید و می‌خواهید همزمان با یادگیری مباحث نظری، تجربه عملی و نمونه‌محور کسب کنید، این دوره بهترین انتخاب است. در پایان، نه‌تنها مدرک رسمی AWS را دریافت خواهید کرد، بلکه مهارت‌های اجرایی و تصمیم‌گیری معماری داده را هم تقویت می‌کنید.

نحوه دسترسی و دانلود

برای دانلود بسته کامل و دسترسی به منابع تصویری، اسلایدها و کدهای پروژه به لینک زیر مراجعه کنید. پس از ثبت‌نام و پرداخت، بلافاصله تمامی فصل‌ها برای شما فعال می‌شود و می‌توانید به صورت نامحدود از دوره بهره‌مند گردید.

• حجم کل دوره: ~25 گیگابایت ویدئو آموزشی با کیفیت HD.
• فرمت فایل‌ها: MP4، PDF اسلایدها، کدهای پروژه در قالب GitHub Repo.
• پشتیبانی تیکتی به‌همراه بروزرسانی مداوم تا پایان 2025.