معرفی دوره و اهداف آموزشی

این دوره آموزشی تخصصی، با هدف توانمندسازی مهندسان داده برای بهره‌برداری حداکثری از قابلیت‌های Azure Data Factory طراحی شده است. ما در این دوره به بررسی عمیق مفاهیم، معماری و کاربردهای عملی ADF می‌پردازیم تا شما بتوانید پیچیده‌ترین سناریوهای ETL/ELT و انتقال داده را پیاده‌سازی کنید. اهداف کلیدی این دوره شامل موارد زیر است:

• درک کامل معماری و اجزای اصلی Azure Data Factory.
• طراحی، ایجاد و مدیریت پایپ‌لاین‌های داده پیچیده.
• استفاده مؤثر از ابزارها و قابلیت‌های پیشرفته ADF برای پردازش و تبدیل داده.
• یکپارچه‌سازی ADF با سایر سرویس‌های آژور و منابع داده خارجی.
• بهینه‌سازی عملکرد و اطمینان از قابلیت اطمینان در گردش کارهای داده.
• آشنایی با آخرین به‌روزرسانی‌ها و بهترین شیوه‌ها برای مهندسی داده در سال ۲۰۲۴.

سرفصل‌ها و محتوای دوره

محتوای این دوره به گونه‌ای طراحی شده است که پوشش جامعی از تمام جنبه‌های Azure Data Factory ارائه دهد. سرفصل‌های اصلی عبارتند از:

بخش اول: مقدمه‌ای بر Azure Data Factory و مفاهیم کلیدی

• معرفی Azure Data Factory و نقش آن در مهندسی داده.
• مفاهیم کلیدی: پایپ‌لاین‌ها، فعالیت‌ها، مجموعه داده‌ها، پیوندهای سرویس.
• معماری ADF: Data Integration Units (DIUs)، مناطق، ریجن‌ها.
• مقایسه ADF با سایر ابزارهای ETL/ELT.

بخش دوم: طراحی و پیاده‌سازی پایپ‌لاین‌های داده

• ساخت و پیکربندی پایپ‌لاین‌ها با استفاده از رابط کاربری گرافیکی ADF.
• انواع فعالیت‌های پرکاربرد: Copy Data, Data Flow, Stored Procedure, Execute Pipeline, Web.
• استفاده از Global Parameters و Variableها برای انعطاف‌پذیری در پایپ‌لاین‌ها.
• مدیریت وابستگی‌ها و اجرای شرطی فعالیت‌ها.
• پیاده‌سازی سناریوهای ETL (Extract, Transform, Load).
• پیاده‌سازی سناریوهای ELT (Extract, Load, Transform).

بخش سوم: Data Flows پیشرفته در Azure Data Factory

• مقدمه‌ای بر Mapping Data Flows و jego کاربردها.
• طراحی و پیاده‌سازی تحول‌های داده پیچیده با استفاده از Data Flows.
• انواع تحول‌ها: Join, Aggregate, Filter, Derived Column, Lookup, Conditional Split.
• استفاده از Sinkها برای نوشتن داده‌ها در مقاصد مختلف.
• استفاده از Integration Runtimes برای اجرای Data Flows.

بخش چهارم: اتوماسیون، زمان‌بندی و نظارت

• تنظیم و مدیریت Triggerها (Scheduled, Tumbling Window, Event-based).
• پیاده‌سازی زمان‌بندی‌های پیچیده برای پایپ‌لاین‌ها.
• نظارت بر اجرای پایپ‌لاین‌ها و شناسایی خطاها.
• استفاده از Azure Monitor و Log Analytics برای رصد و هشدار.
• مدیریت Version Control برای پایپ‌لاین‌های ADF.

بخش پنجم: یکپارچه‌سازی و سناریوهای پیشرفته

• اتصال به منابع داده متنوع: Azure SQL Database, Azure Data Lake Storage, Blob Storage, SharePoint, On-premises Data.
• استفاده از Azure Databricks و Azure Synapse Analytics با ADF.
• پیاده‌سازی سناریوهای داده‌های بزرگ (Big Data).
• امنیت در Azure Data Factory: Managed Identities, Access Control.
• مطالعات موردی و سناریوهای واقعی مهندسی داده.
• آخرین به‌روزرسانی‌ها و نکات کلیدی برای مهندسان داده در ۲۰۲۴.

پیش‌نیازها

برای بهره‌مندی کامل از این دوره، داشتن دانش اولیه در زمینه‌های زیر توصیه می‌شود:

• آشنایی با مفاهیم پایه پایگاه داده رابطه‌ای و SQL.
• درک اولیه از مفاهیم رایانش ابری (Cloud Computing) و سرویس‌های مایکروسافت آژور.
• آشنایی با مفاهیم ETL/ELT.

دانش برنامه‌نویسی (مانند Python یا C#) می‌تواند مفید باشد اما اجباری نیست، زیرا تمرکز اصلی دوره بر استفاده از ابزارهای گرافیکی و مفاهیم ADF است.

مخاطبان هدف

این دوره آموزشی برای طیف وسیعی از متخصصان حوزه داده طراحی شده است، از جمله:

• مهندسان داده (Data Engineers).
• توسعه‌دهندگان BI.
• معماران داده (Data Architects).
• مدیران پایگاه داده (Database Administrators) که درگیر پردازش داده هستند.
• متخصصان فناوری اطلاعات که مسئول پیاده‌سازی راه‌حل‌های داده در آژور هستند.
• دانشجویان و علاقه‌مندان به حوزه مهندسی داده و رایانش ابری.

مزایای دانلود و یادگیری آفلاین این دوره

یکی از بزرگترین مزایای این دوره، امکان دانلود کامل محتوای آموزشی است. این ویژگی به شما امکان می‌دهد تا بدون وابستگی به اتصال اینترنت، در هر زمان و مکانی که برایتان مناسب است، به یادگیری بپردازید. مزایای کلیدی یادگیری آفلاین شامل:

• دسترسی همیشگی و نامحدود: پس از دانلود، شما مالک دائمی محتوای دوره خواهید بود و می‌توانید بارها و بارها به آن مراجعه کنید.
• انعطاف‌پذیری در زمان‌بندی یادگیری: بدون نگرانی از محدودیت‌های زمانی، می‌توانید برنامه یادگیری خود را با توجه به مشغله‌های روزمره تنظیم کنید.
• یادگیری با سرعت شخصی: امکان مرور مجدد بخش‌های دشوار و یا تندخوانی مباحثی که قبلاً با آن‌ها آشنا هستید.
• صرفه‌جویی در هزینه و زمان: حذف هزینه‌های رفت و آمد و اتلاف وقت برای شرکت در کلاس‌های حضوری.
• تمرکز بیشتر: محیط شخصی و آرام شما برای یادگیری عمیق‌تر و مؤثرتر، دور از حواس‌پرتی‌های محیط آموزشی.

با دانلود این دوره، شما ابزارها و دانش لازم را در اختیار خواهید داشت تا بر روی پروژه‌های مهندسی داده خود کار کنید و مهارت‌های خود را در این حوزه ارتقا دهید.

نکات کلیدی که یاد می‌گیرند

پس از اتمام این دوره، شما قادر خواهید بود:

• ساختار و منطق پایپ‌لاین‌های پیچیده داده را در ADF طراحی و پیاده‌سازی کنید.
• با استفاده از Data Flows، انواع تحولات داده را بدون نیاز به کدنویسی انجام دهید.
• گردش کارهای داده خود را به صورت خودکار اجرا و مدیریت کنید.
• عملکرد پایپ‌لاین‌های خود را بهینه کرده و از مصرف بهینه منابع اطمینان حاصل کنید.
• راه‌حل‌های داده مقیاس‌پذیر و قابل اطمینان در بستر Azure بسازید.
• مسیریابی و رفع عیوب در سناریوهای مختلف پردازش داده را با موفقیت انجام دهید.
• به عنوان یک مهندس داده ماهر، با ابزارهای مدرن و روز دنیا کار کنید.