دوره مهندسی داده با استفاده از تحلیل داده AWS (2024-11) بر روی فلش 32GB

به دنیای مهندسی داده و تحلیل داده‌های ابری AWS خوش آمدید! این دوره جامع و کاربردی، شما را برای تسلط بر ابزارهای قدرتمند AWS و تبدیل شدن به یک مهندس داده‌ی ماهر آماده می‌کند. این دوره بر روی یک فلش مموری 32 گیگابایتی ارائه می‌شود و یک تجربه یادگیری بی‌نظیر را برای شما فراهم می‌کند. با این دوره، شما به یک متخصص در زمینه جمع‌آوری، ذخیره‌سازی، پردازش و تحلیل داده‌ها در محیط AWS تبدیل خواهید شد.

آنچه در این دوره خواهید آموخت

این دوره، شما را از مفاهیم پایه‌ای تا تکنیک‌های پیشرفته‌ی مهندسی داده در AWS همراهی می‌کند. در پایان دوره، شما قادر خواهید بود:

• طراحی و پیاده‌سازی خطوط لوله داده (Data Pipelines) مقیاس‌پذیر و قابل اعتماد در AWS.
• استفاده از سرویس‌های مختلف AWS برای جمع‌آوری، ذخیره‌سازی، پردازش و تحلیل داده‌ها.
• مدیریت و بهینه‌سازی منابع داده و هزینه‌های مربوط به آن‌ها در AWS.
• ایجاد داشبوردهای بصری و گزارش‌های تحلیلی برای ارائه بینش‌های عملیاتی.
• بهره‌گیری از بهترین شیوه‌ها و الگوهای طراحی برای مهندسی داده در AWS.

  مزایای شرکت در دوره

  شرکت در این دوره، مزایای متعددی برای شما به همراه دارد:

  • یادگیری عملی: این دوره، بر پایه یادگیری عملی و پروژه‌محور بنا شده است. شما با انجام پروژه‌های واقعی، دانش خود را تثبیت می‌کنید.
  • به‌روز بودن: محتوای دوره، بر اساس آخرین به‌روزرسانی‌ها و سرویس‌های AWS در سال 2024-11 تنظیم شده است.
  • پشتیبانی: دسترسی به پشتیبانی فنی و پاسخ به سوالات شما در طول دوره.
  • اعتبار: دریافت گواهی پایان دوره که می‌تواند رزومه شما را تقویت کند.
  • آمادگی برای آزمون‌های AWS: این دوره، شما را برای شرکت در آزمون‌های مربوط به مهندسی داده در AWS آماده می‌کند.

    پیش‌نیازهای دوره

    برای شرکت در این دوره، داشتن پیش‌نیازهای زیر ضروری است:

    • آشنایی با مفاهیم پایه‌ی علوم کامپیوتر (مانند ساختار داده‌ها و الگوریتم‌ها).
    • تجربه کار با سیستم‌عامل لینوکس (Linux) و خط فرمان (Command Line).
    • آشنایی با زبان برنامه‌نویسی پایتون (Python) در حد مقدماتی.
    • درک مفاهیم پایه‌ی شبکه‌های کامپیوتری و اینترنت.
    • داشتن حساب کاربری AWS (ترجیحاً با دسترسی‌های محدود).

      اگر با زبان پایتون آشنایی ندارید، نگران نباشید. در ابتدای دوره، مروری بر مفاهیم پایه‌ی پایتون خواهیم داشت.

      سرفصل‌های دوره

      این دوره، به بخش‌های مختلفی تقسیم شده است که هر بخش به یک جنبه‌ی مهم از مهندسی داده در AWS می‌پردازد. در ادامه، سرفصل‌های اصلی دوره را مشاهده می‌کنید:

      بخش 1: مقدمه‌ای بر مهندسی داده و AWS

      در این بخش، با مفاهیم پایه‌ای مهندسی داده آشنا می‌شوید و مروری بر سرویس‌های AWS خواهیم داشت.

      • مفاهیم مهندسی داده (Data Engineering): جمع‌آوری، ذخیره‌سازی، پردازش و تحلیل داده‌ها.
      • مروری بر سرویس‌های AWS: S3، EC2، VPC، IAM.
      • معرفی معماری‌های داده‌ی ابری.
      • ایجاد حساب کاربری AWS و تنظیمات اولیه.

        بخش 2: جمع‌آوری و ذخیره‌سازی داده‌ها در AWS

        در این بخش، یاد می‌گیرید چگونه داده‌ها را از منابع مختلف جمع‌آوری و در AWS ذخیره کنید.

        • جمع‌آوری داده‌ها از منابع مختلف: وب‌سایت‌ها، پایگاه‌های داده، APIها.
        • استفاده از Amazon S3 برای ذخیره‌سازی داده‌ها.
        • ایجاد خطوط لوله داده برای جمع‌آوری داده‌های بلادرنگ (Real-time).
        • مدیریت و سازماندهی داده‌ها در S3.

          بخش 3: پردازش داده‌ها با استفاده از AWS

          در این بخش، با ابزارهای پردازش داده‌های AWS آشنا می‌شوید و یاد می‌گیرید چگونه داده‌ها را پردازش و تبدیل کنید.

          • معرفی و استفاده از AWS Glue برای ETL (Extract, Transform, Load).
          • پردازش داده‌های بزرگ با استفاده از AWS EMR.
          • استفاده از AWS Lambda برای پردازش رویدادمحور (Event-driven).
          • بهینه‌سازی پردازش داده‌ها برای عملکرد بهتر.

            بخش 4: تحلیل داده‌ها و هوش مصنوعی در AWS

            در این بخش، با ابزارهای تحلیل داده‌ها و هوش مصنوعی در AWS آشنا می‌شوید.

            • تحلیل داده‌ها با استفاده از Amazon Athena.
            • ایجاد داشبورد و گزارش‌های بصری با استفاده از Amazon QuickSight.
            • معرفی و استفاده از سرویس‌های یادگیری ماشینی AWS (Amazon SageMaker).
            • کاربرد هوش مصنوعی در تحلیل داده‌ها.

              بخش 5: مدیریت و امنیت داده‌ها در AWS

              در این بخش، با جنبه‌های مدیریت و امنیت داده‌ها در AWS آشنا می‌شوید.

              • مدیریت دسترسی و مجوزها با استفاده از IAM.
              • رمزنگاری داده‌ها در حالت ساکن و در حال انتقال.
              • بهینه‌سازی هزینه‌های ذخیره‌سازی و پردازش داده‌ها.
              • پشتیبان‌گیری و بازیابی اطلاعات (Backup & Restore).

                نحوه دسترسی به دوره

                این دوره آموزشی بر روی یک فلش مموری 32 گیگابایتی ارائه می شود. شما پس از ثبت نام و تکمیل فرآیند، فلش مموری حاوی محتوای دوره را دریافت خواهید کرد. این روش دسترسی، به شما این امکان را می‌دهد که در هر زمان و مکانی به محتوای دوره دسترسی داشته باشید، بدون نیاز به اتصال به اینترنت برای دانلود.

                با شرکت در این دوره، شما یک گام بزرگ به سمت تبدیل شدن به یک مهندس داده‌ی موفق برمی‌دارید. همین امروز ثبت‌نام کنید و آینده شغلی خود را بسازید!

                نظرات

                هنوز نظری ثبت نشده است.

                وارد شوید تا نظر ثبت کنید.