مبانی مهندسی داده - آزمون‌های جامع تمرینی - آخرین آپدیت

دانلود Data Engineering Fundamentals - Practice Tests new

نکته: ممکن هست محتوای این صفحه بروز نباشد ولی دانلود دوره آخرین آپدیت می باشد. این دوره صرفا آزمون یا تمرین می باشد و ویدیو ندارد.

نمونه ویدیویی برای نمایش وجود ندارد.

توضیحات دوره: مفاهیم ETL، مدل‌سازی داده‌ها، انبار داده (Warehouses)، لیک‌هاوس (Lakehouses)، خط لوله‌های داده (Pipelines)، CDC و معماری داده. تسلط بر مفاهیم کلیدی مهندسی داده: چرخه حیات داده، تفاوت OLTP و OLAP، تفاوت ETL و ELT، و پردازش دسته‌ای (Batch) در مقابل استریمینگ (Streaming) از طریق ۳۰۰ سوال استاندارد آزمونی. درک فرمت‌های ذخیره‌سازی و معماری‌ها: Parquet، Avro، فشرده‌سازی، پارتیشن‌بندی، انبار داده‌ها، دریاچه‌های داده (Data Lakes) و الگوی Lakehouse. پیاده‌سازی با اعتمادبه‌نفس تکنیک‌های مدل‌سازی داده، شامل نرمال‌سازی، ستاره‌ای (Star Schemas)، طراحی جداول Fact و Dimension، ابعاد با تغییرات کند (SCD) و Data Vault. طراحی پلتفرم‌ها و خط لوله‌های قابل اعتماد: CDC، ارکستراسیون، Idempotency، بک‌فیل‌ها (Backfills)، مقیاس‌پذیری، مدیریت هزینه، امنیت، حاکمیت داده و Data Mesh. پیش نیازها: هیچ تجربه قبلی در مهندسی داده نیاز نیست. آشنایی اولیه با پایگاه داده یا SQL مفید است اما ضروری نیست، زیرا هر سوال شامل توضیحات دقیقی درباره پاسخ صحیح و دلیل رد گزینه‌های نادرست است. تنها چیزی که نیاز دارید، انگیزه برای تست و ارتقای دانش خود است.

دانش مهندسی داده خود را با سوالات تمرینی تقویت کنید؛ هر بخش شامل ۵۰ سوال است که برای هر گزینه پاسخ، توضیحات مفصلی ارائه شده است.

مصاحبه‌های استخدامی و آزمون‌های گواهینامه مهندسی داده همواره مفاهیم بنیادی یکسانی را می‌سنجند. این دوره دقیقاً همین مبانی را در مسیری منطقی برای یادگیری یک مهندس داده پوشش می‌دهد:

آزمون ۱: نمای کلی. مهندسی داده چیست، چرخه حیات داده، OLTP در مقابل OLAP، ETL در مقابل ELT و Batch در مقابل Streaming.

آزمون ۲: ذخیره‌سازی و فرمت‌های داده. فرمت‌های فایل (CSV, JSON, Parquet, Avro)، ذخیره‌سازی ستونی، فشرده‌سازی، تکامل شمای داده (Schema Evolution)، ذخیره‌سازی ابجکتی و پارتیشن‌بندی.

آزمون ۳: پایگاه‌های داده و انبار داده‌ها. مبانی رابطه‌ای، انواع NoSQL و قضیه CAP، معماری انبار داده MPP، دریاچه‌های داده و الگوی Lakehouse.

آزمون ۴: مدل‌سازی داده‌ها. نرمال‌سازی، شمای ستاره‌ای و دانه‌برفی، طراحی جدول Fact، ابعاد با تغییرات کند، کلیدهای جایگزین (Surrogate Keys) و Data Vault.

آزمون ۵: خط لوله‌ها و ارکستراسیون. الگوهای Ingestion، کپچر تغییرات داده (CDC)، زمان‌بندی و DAGها، Idempotency، بک‌فیل‌ها و قابلیت اطمینان خط لوله.

آزمون ۶: معماری و عملیات. معماری‌های Lambda و Kappa، مقیاس‌پذیری، مدیریت هزینه، امنیت، حاکمیت داده و Data Mesh.

هر سوال شامل توضیحی است که چرا پاسخ صحیح درست است و چرا گزینه‌های دیگر غلط هستند، بنابراین هر سوال به جای یک ارزیابی ساده، به یک فرصت یادگیری تبدیل می‌شود. بسیاری از سوالات سناریومحور هستند و دقیقاً مشابه سوالات مصاحبه‌های واقعی و چالش‌های شغلی طراحی شده‌اند.

این آزمون‌ها به گونه‌ای طراحی شده‌اند که مستقل از ابزار باشند. چه از AWS، Azure، GCP، Snowflake یا Databricks استفاده کنید، این‌ها مفاهیم زیربنایی همه آن‌ها هستند و با به‌روزرسانی هر ابزار، منقضی نمی‌شوند.

از این آزمون‌ها برای شناسایی نقاط ضعف خود، متمرکز کردن مطالعه و ورود به مصاحبه یا آزمون گواهینامه با اعتمادبه‌نفس کامل استفاده کنید. می‌توانید هر چند بار که نیاز است آن‌ها را تکرار کنید؛ ترتیب سوالات و پاسخ‌ها در هر بار تلاش تغییر می‌کند.

همین حالا ثبت‌نام کنید و سطح دقیق دانش خود را بسنجید.

تمرین ها و آزمونها