دوره مهندسی داده AWS: دریافت و تبدیل داده بر روی فلش 32GB

آیا به دنبال ورود به دنیای مهندسی داده و کسب دانش و مهارت‌های لازم برای تبدیل شدن به یک مهندس داده خبره در بستر AWS هستید؟ دوره "مهندسی داده AWS: دریافت و تبدیل داده" از ، یک دوره جامع و کاربردی است که شما را برای آزمون DEA-C01 (AWS Certified Data Engineer - Associate) آماده می‌کند. این دوره که در قالب فلش مموری 32 گیگابایتی در دسترس شما قرار دارد، با ارائه محتوای غنی، تمرین‌های عملی و مثال‌های واقعی، شما را برای تسلط بر مفاهیم کلیدی دریافت و تبدیل داده در AWS آماده می‌سازد.

آنچه در این دوره خواهید آموخت

این دوره به شما این امکان را می‌دهد تا درک عمیقی از فرآیندهای دریافت و تبدیل داده در محیط AWS به دست آورید. با گذراندن این دوره، شما قادر خواهید بود:

• درک کاملی از مفاهیم مهندسی داده و نقش‌های مختلف در این حوزه داشته باشید.
• با خدمات اصلی AWS برای دریافت و تبدیل داده مانند S3، Kinesis، Glue، EMR و Lambda آشنا شوید.
• از ابزارهای مختلف برای دریافت داده از منابع گوناگون استفاده کنید (مانند پایگاه داده‌ها، فایل‌ها و استریم‌ها).
• داده‌ها را با استفاده از تکنیک‌های مختلف تبدیل کنید (مانند پاکسازی، فیلتر کردن، جمع‌آوری و تغییر فرمت).
• راه‌حل‌های مهندسی داده را در AWS طراحی و پیاده‌سازی کنید.
• بهینه‌سازی عملکرد و کاهش هزینه‌ها را در فرآیندهای دریافت و تبدیل داده اعمال کنید.
• با بهترین شیوه‌ها (Best Practices) در مهندسی داده در AWS آشنا شوید.
• برای آزمون DEA-C01 و کسب گواهینامه AWS Certified Data Engineer - Associate آماده شوید.

  مزایای شرکت در این دوره

  این دوره مزایای متعددی را برای شما به همراه دارد که عبارتند از:

  • آموزش عملی و کاربردی: این دوره بر اساس مثال‌های عملی و سناریوهای واقعی طراحی شده است، بنابراین شما می‌توانید دانش خود را در عمل به کار ببرید.
  • تمرکز بر دریافت و تبدیل داده: دوره بر روی دو عنصر حیاتی مهندسی داده تمرکز دارد و اطمینان حاصل می‌کند که شما در این زمینه‌ها تسلط کافی را کسب کنید.
  • آمادگی برای آزمون DEA-C01: محتوای دوره به طور خاص برای آمادگی در آزمون DEA-C01 طراحی شده است، که شانس شما را برای قبولی در آزمون افزایش می‌دهد.
  • مدرسان مجرب: این دوره توسط متخصصان باتجربه در زمینه مهندسی داده و AWS تدریس می‌شود.
  • دسترسی آسان: دوره بر روی فلش مموری 32 گیگابایتی ارائه می‌شود که امکان دسترسی آفلاین و استفاده در هر زمان و مکان را فراهم می‌کند.

    پیش‌نیازهای دوره

    برای بهره‌مندی کامل از این دوره، توصیه می‌شود که پیش‌نیازهای زیر را داشته باشید:

    • دانش پایه‌ای از مفاهیم فناوری اطلاعات: آشنایی با مفاهیم اساسی شبکه‌های کامپیوتری، سیستم‌عامل‌ها و پایگاه‌های داده.
    • تجربه کار با AWS (اختیاری): اگرچه تجربه قبلی با AWS ضروری نیست، اما آشنایی با خدمات پایه‌ای AWS می‌تواند به شما در درک بهتر مفاهیم کمک کند.
    • آشنایی با زبان برنامه‌نویسی (اختیاری): آشنایی با یک زبان برنامه‌نویسی (مانند Python یا Java) می‌تواند به شما در پیاده‌سازی راه‌حل‌های مهندسی داده کمک کند.

      سرفصل‌های دوره

      این دوره به چندین بخش اصلی تقسیم می‌شود که هر کدام از آن‌ها بر روی یک جنبه خاص از دریافت و تبدیل داده تمرکز دارند:

      بخش 1: مقدمه‌ای بر مهندسی داده و AWS

      در این بخش، با مفاهیم اساسی مهندسی داده، نقش‌های مختلف در این حوزه و خدمات اصلی AWS برای مهندسی داده آشنا می‌شوید.

      • معرفی مهندسی داده و اهمیت آن
      • نقش مهندس داده
      • مروری بر خدمات AWS برای مهندسی داده (S3, Kinesis, Glue, EMR, Lambda)
      • معرفی معماری‌های مهندسی داده

        بخش 2: دریافت داده از منابع مختلف

        در این بخش، با روش‌های مختلف دریافت داده از منابع گوناگون (مانند پایگاه داده‌ها، فایل‌ها و استریم‌ها) آشنا می‌شوید.

        • دریافت داده از پایگاه داده‌ها (با استفاده از DMS و Glue)
        • دریافت داده از فایل‌ها (با استفاده از S3 و Glue)
        • دریافت داده از استریم‌ها (با استفاده از Kinesis و Firehose)
        • مدیریت خطاها و اطمینان از صحت داده‌ها

          بخش 3: تبدیل داده‌ها

          در این بخش، با تکنیک‌های مختلف تبدیل داده (مانند پاکسازی، فیلتر کردن، جمع‌آوری و تغییر فرمت) آشنا می‌شوید.

          • پاکسازی داده‌ها (با استفاده از Glue و EMR)
          • فیلتر کردن و تبدیل داده‌ها (با استفاده از Lambda و Glue)
          • جمع‌آوری و تجمیع داده‌ها
          • تبدیل فرمت داده‌ها (CSV, JSON, Parquet)

            بخش 4: ذخیره‌سازی داده‌ها

            در این بخش، با روش‌های مختلف ذخیره‌سازی داده‌ها در AWS آشنا می‌شوید.

            • ذخیره‌سازی داده‌ها در S3
            • استفاده از Data Lake برای ذخیره‌سازی داده‌ها
            • ذخیره‌سازی داده‌ها در پایگاه داده‌های مختلف (Redshift, DynamoDB)
            • بهینه‌سازی ذخیره‌سازی داده‌ها

              بخش 5: اتوماسیون و مدیریت فرآیندها

              در این بخش، با ابزارهای اتوماسیون و مدیریت فرآیندهای مهندسی داده آشنا می‌شوید.

              • استفاده از Step Functions برای اتوماسیون فرآیندها
              • مدیریت و مانیتورینگ فرآیندهای داده
              • به‌کارگیری CloudWatch برای پایش و هشدار

                بخش 6: امنیت و بهترین شیوه‌ها

                در این بخش، با امنیت داده‌ها و بهترین شیوه‌ها در مهندسی داده در AWS آشنا می‌شوید.

                • امنیت داده‌ها در AWS
                • بهترین شیوه‌ها در طراحی و پیاده‌سازی راه‌حل‌های مهندسی داده
                • مدیریت دسترسی و احراز هویت

                  این دوره یک گام مهم برای تبدیل شدن به یک مهندس داده ماهر در AWS است. با سرمایه‌گذاری در این دوره، شما دانش و مهارت‌های لازم برای موفقیت در این حوزه پرتقاضا را به دست خواهید آورد.

                  نظرات

                  هنوز نظری ثبت نشده است.

                  وارد شوید تا نظر ثبت کنید.