معرفی دوره و اهداف آموزشی

در دنیای دیجیتال امروز، داده‌ها به عنوان سرمایه‌های ارزشمند سازمان‌ها شناخته می‌شوند. مهندسی داده، ستون فقرات مدیریت، پردازش و تحلیل این داده‌ها است و با توجه به رشد فزاینده حجم داده‌ها، تقاضا برای متخصصان ماهر در این حوزه به شدت افزایش یافته است. مستر کلاس مهندسی داده Azure، با تمرکز بر اکوسیستم قدرتمند مایکروسافت Azure، شما را به طور جامع با اصول و ابزارهای حیاتی برای تبدیل شدن به یک مهندس داده حرفه‌ای آشنا می‌کند. این دوره جامع، دانش تئوری را با مهارت‌های عملی تلفیق کرده و شما را قادر می‌سازد تا معماری‌های داده مدرن را طراحی، پیاده‌سازی و مدیریت کنید.

اهداف کلیدی این دوره شامل موارد زیر است:

• کسب دانش عمیق در مورد طراحی و پیاده‌سازی راه‌حل‌های داده بر روی پلتفرم Azure.
• تسلط بر ابزارهای مختلف Azure برای ذخیره‌سازی، پردازش و تجزیه و تحلیل داده‌ها.
• یادگیری چگونگی مدیریت چرخه حیات داده‌ها، از جمع‌آوری تا تحویل.
• توانایی بهینه‌سازی و مقیاس‌بندی راه‌حل‌های داده برای پاسخگویی به نیازهای کسب‌وکار.
• آمادگی برای مواجهه با چالش‌های پیچیده در حوزه مهندسی داده.

سرفصل‌ها و محتوای دوره

این مستر کلاس به گونه‌ای طراحی شده است که پوشش کاملی از موضوعات کلیدی مهندسی داده در Azure را ارائه دهد. سرفصل‌های اصلی این دوره عبارتند از:

DP-203: Data Engineering on Microsoft Azure Data Solutions

• معماری داده در Azure: درک مفاهیم معماری کلان داده (Big Data) و نحوه پیاده‌سازی آن‌ها در Azure.
• ذخیره‌سازی داده‌ها: آشنایی با خدمات مختلف ذخیره‌سازی Azure از جمله Azure Data Lake Storage Gen2، Azure Blob Storage، Azure SQL Database، Azure Synapse Analytics (SQL pools) و Azure Cosmos DB.
• پردازش داده‌ها: یادگیری استفاده از Azure Databricks، Azure Stream Analytics، Azure Data Factory و Azure Synapse Analytics (Spark pools) برای پردازش batch و real-time.
• امنیت داده‌ها: پیاده‌سازی و مدیریت امنیت داده‌ها در Azure، شامل مدیریت دسترسی، رمزنگاری و سیاست‌های امنیتی.
• نظارت و مدیریت: روش‌های نظارت بر عملکرد راه‌حل‌های داده، مدیریت هزینه‌ها و بهینه‌سازی منابع.

DP-600: Implementing a Microsoft AI Solution

• مبانی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین: آشنایی با مفاهیم پایه AI و ML و کاربردهای آن‌ها.
• خدمات Azure AI: کار با Azure Machine Learning Studio، Azure Cognitive Services و Azure Bot Service.
• ساخت و استقرار مدل‌های ML: مراحل چرخه حیات توسعه مدل‌های یادگیری ماشین، از جمع‌آوری داده تا آموزش، ارزیابی و استقرار.
• مدیریت و نظارت بر مدل‌ها: تکنیک‌های مربوط به MLOps (Machine Learning Operations) برای مدیریت موثر مدل‌های ML در محیط عملیاتی.
• یکپارچه‌سازی AI در راه‌حل‌های داده: نحوه ادغام قابلیت‌های AI و ML در جریان‌های کاری مهندسی داده.

DP-700: Microsoft Azure Network Security Design

• امنیت شبکه در Azure: اصول طراحی شبکه‌های امن در Azure، شامل Virtual Networks، Network Security Groups و Azure Firewall.
• مدیریت دسترسی و هویت: پیاده‌سازی Azure Active Directory و کنترل دسترسی مبتنی بر نقش (RBAC).
• حفاظت از داده‌ها: استراتژی‌های حفاظت از داده‌ها در برابر تهدیدات سایبری، شامل رمزنگاری و مدیریت کلید.
• نظارت و پاسخ به حوادث: ابزارها و روش‌های نظارت بر امنیت شبکه و پاسخگویی به حوادث امنیتی.
• امنیت برنامه‌های کاربردی: تامین امنیت برنامه‌های کاربردی که بر روی Azure اجرا می‌شوند.

پیش‌نیازها

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

• آشنایی با مفاهیم پایه علوم کامپیوتر و پایگاه داده.
• تجربه کار با سیستم‌عامل ویندوز.
• درک مفاهیم اولیه شبکه‌ها.
• آشنایی مقدماتی با Azure (مزیت محسوب می‌شود اما الزامی نیست).
• دانش برنامه‌نویسی (به خصوص Python یا Scala) برای کار با ابزارهایی مانند Azure Databricks مفید خواهد بود.

مخاطبان هدف

این دوره برای طیف وسیعی از متخصصان IT و علاقه‌مندان به حوزه داده طراحی شده است، از جمله:

• مهندسان داده (Data Engineers).
• معماران داده (Data Architects).
• تحلیلگران داده (Data Analysts) که قصد ارتقاء مهارت‌های خود را دارند.
• دانشمندان داده (Data Scientists) برای درک بهتر زیرساخت داده.
• مدیران IT و متخصصان DevOps که مسئولیت زیرساخت داده را بر عهده دارند.
• هر فردی که علاقه‌مند به یادگیری و تسلط بر ابزارها و مفاهیم مهندسی داده در پلتفرم Azure است.

مزایای دانلود و یادگیری آفلاین این دوره

یکی از بزرگترین مزایای دسترسی به این مستر کلاس از طریق دانلود، امکان یادگیری انعطاف‌پذیر و در هر زمان و مکانی است. دیگر نیازی نیست نگران محدودیت‌های زمانی یا دسترسی به اینترنت باشید. شما می‌توانید:

• یادگیری با سرعت دلخواه: ویدئوها را متوقف کنید، بخش‌های دشوار را چندین بار مشاهده کنید و با سرعت مناسب خودتان پیش بروید.
• دسترسی همیشگی: پس از دانلود، محتوا همیشه در دسترس شما خواهد بود، بدون وابستگی به هیچ پلتفرم یا اشتراک آنلاینی.
• یادگیری در هر مکان: چه در سفر باشید، چه در رفت‌وآمد یا در مکانی با اینترنت ضعیف، امکان یادگیری فراهم است.
• مرور و مرور سریع: برای مرور سریع مفاهیم یا پیدا کردن اطلاعات خاص، دسترسی مستقیم به فایل‌ها بسیار کارآمد است.
• بهینه‌سازی زمان: ساعات مرده روز یا زمان‌های بلااستفاده را به یادگیری و ارتقاء مهارت‌های خود اختصاص دهید.

نکات کلیدی که یاد می‌گیرند

شرکت‌کنندگان در این دوره، پس از اتمام آن، قادر خواهند بود:

• معماری‌های داده مقیاس‌پذیر و قابل اطمینان در Azure را طراحی و مستقر کنند.
• از خدمات مختلف Azure مانند Data Lake Storage، Databricks، Data Factory و Synapse Analytics برای پردازش داده‌ها بهره ببرند.
• راه‌حل‌های داده real-time را پیاده‌سازی کرده و جریان‌های داده را مدیریت نمایند.
• امنیت داده‌ها و شبکه‌ها را در محیط Azure تضمین کنند.
• مدل‌های یادگیری ماشین را در Azure ساخته، آموزش داده و مستقر کنند.
• چرخه حیات داده‌ها را از جمع‌آوری تا تحلیل و گزارش‌دهی مدیریت نمایند.
• عملکرد راه‌حل‌های داده خود را نظارت کرده و آن‌ها را بهینه‌سازی کنند.
• با چالش‌های رایج در مهندسی داده مدرن روبرو شده و راه‌حل‌های موثری بیابند.

این مستر کلاس، دریچه‌ای به سوی دنیای پیچیده و در عین حال هیجان‌انگیز مهندسی داده در Azure باز می‌کند و ابزارها و دانش لازم برای موفقیت در این حوزه را در اختیار شما قرار می‌دهد.